Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Inference with Differentially Private (Clustered) Outcomes

論文の概要: Causal Inference with Differentially Private (Clustered) Outcomes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00957v2
Date: Tue, 30 Apr 2024 12:58:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 19:57:27.255565
Title: Causal Inference with Differentially Private (Clustered) Outcomes
Title（参考訳）: 個人別(クラスタ化)結果の因果推論
Authors: Adel Javanmard, Vahab Mirrokni, Jean Pouget-Abadie,
Abstract要約: ランダム化実験から因果効果を推定することは、参加者が反応を明らかにすることに同意すれば実現可能である。我々は,任意のクラスタ構造を利用する新たな差分プライバシメカニズムであるCluster-DPを提案する。クラスタの品質を直感的に測定することで,プライバシ保証を維持しながら分散損失を改善することができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.166525280886578
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Estimating causal effects from randomized experiments is only feasible if participants agree to reveal their potentially sensitive responses. Of the many ways of ensuring privacy, label differential privacy is a widely used measure of an algorithm's privacy guarantee, which might encourage participants to share responses without running the risk of de-anonymization. Many differentially private mechanisms inject noise into the original data-set to achieve this privacy guarantee, which increases the variance of most statistical estimators and makes the precise measurement of causal effects difficult: there exists a fundamental privacy-variance trade-off to performing causal analyses from differentially private data. With the aim of achieving lower variance for stronger privacy guarantees, we suggest a new differential privacy mechanism, Cluster-DP, which leverages any given cluster structure of the data while still allowing for the estimation of causal effects. We show that, depending on an intuitive measure of cluster quality, we can improve the variance loss while maintaining our privacy guarantees. We compare its performance, theoretically and empirically, to that of its unclustered version and a more extreme uniform-prior version which does not use any of the original response distribution, both of which are special cases of the Cluster-DP algorithm.
Abstract（参考訳）: ランダム化実験から因果効果を推定することは、参加者が潜在的に敏感な反応を明らかにすることに同意すれば実現可能である。プライバシーを保証する多くの方法の中で、ラベル差分プライバシーはアルゴリズムのプライバシー保証の広く使われている尺度であり、匿名化のリスクを負わずに参加者が応答を共有することを促す可能性がある。このプライバシー保証を達成するために、多くの微分プライベートメカニズムが元のデータセットにノイズを注入し、ほとんどの統計的推定器のばらつきを増大させ、因果効果の正確な測定を困難にする。より強力なプライバシ保証のために分散度を低くすることを目的として,新たな差分プライバシー機構であるCluster-DPを提案する。クラスタの品質を直感的に測定することで,プライバシ保証を維持しながら分散損失を改善することができることを示す。我々は、その性能を、理論上、経験的に、クラスタ化されていないバージョンと、クラスタDPアルゴリズムの特別な場合である元の応答分布を一切使用しない、より極端な一様バージョンと比較する。

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