Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering

論文の概要: Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00957v3
Date: Wed, 28 May 2025 00:53:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-29 17:35:49.948897
Title: Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
Title（参考訳）: クラスタリングによる個人差分ランダム化実験のばらつき改善
Authors: Adel Javanmard, Vahab Mirrokni, Jean Pouget-Abadie,
Abstract要約: 差分的プライベートなメカニズムであるCluster-DPを提案する。より高品質なクラスタを選択することで,プライバシー保証を損なうことなく,分散ペナルティを低減できることを示す。
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 possible if participants are willing to disclose their potentially sensitive responses. Differential privacy, a widely used framework for ensuring an algorithms privacy guarantees, can encourage participants to share their responses without the risk of de-anonymization. However, many mechanisms achieve differential privacy by adding noise to the original dataset, which reduces the precision of causal effect estimation. This introduces a fundamental trade-off between privacy and variance when performing causal analyses on differentially private data. In this work, we propose a new differentially private mechanism, "Cluster-DP", which leverages a given cluster structure in the data to improve the privacy-variance trade-off. While our results apply to any clustering, we demonstrate that selecting higher-quality clusters, according to a quality metric we introduce, can decrease the variance penalty without compromising privacy guarantees. Finally, we evaluate the theoretical and empirical performance of our Cluster-DP algorithm on both real and simulated data, comparing it to common baselines, including two special cases of our algorithm: its unclustered version and a uniform-prior version.
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開示しようとする場合に限られる。アルゴリズムのプライバシーを保証するために広く使用されているフレームワークである差分プライバシーは、参加者に匿名化のリスクを伴わずに回答を共有するよう促すことができる。しかし、多くのメカニズムは元のデータセットにノイズを加えることで差分プライバシーを実現するため、因果効果推定の精度が低下する。これは、異なるプライベートデータに対して因果解析を行う際に、プライバシと分散の基本的なトレードオフを導入する。本研究では,データに与えられたクラスタ構造を利用して,プライバシと分散のトレードオフを改善する,新たな分別プライベートなメカニズムであるCluster-DPを提案する。結果がクラスタリングに当てはまる一方で,高品質なクラスタを選択することで,プライバシ保証を損なうことなく,分散ペナルティを低減できることを示す。最後に、実データとシミュレーションデータの両方において、クラスタDPアルゴリズムの理論的および経験的性能を評価し、これを一般的なベースラインと比較する。

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