論文の概要: Assessing Utility of Differential Privacy for RCTs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14581v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 00:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 03:41:25.530790
• Title: Assessing Utility of Differential Privacy for RCTs
• Title（参考訳）: RCTにおける差分プライバシーの有用性の評価
• Authors: Soumya Mukherjee, Aratrika Mustafi, Aleksandra Slavković, Lars Vilhuber,
• Abstract要約: RCTの公開分析に強いプライバシー保護手法(acDP保証付き)が与える影響を実証的に評価する。 比較的簡単なDPベースの手法により、公開データの推測正当性保護が可能であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.15661493715815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomized control trials, RCTs, have become a powerful tool for assessing the impact of interventions and policies in many contexts. They are considered the gold-standard for inference in the biomedical fields and in many social sciences. Researchers have published an increasing number of studies that rely on RCTs for at least part of the inference, and these studies typically include the response data collected, de-identified and sometimes protected through traditional disclosure limitation methods. In this paper, we empirically assess the impact of strong privacy-preservation methodology (with \ac{DP} guarantees), on published analyses from RCTs, leveraging the availability of replication packages (research compendia) in economics and policy analysis. We provide simulations studies and demonstrate how we can replicate the analysis in a published economics article on privacy-protected data under various parametrizations. We find that relatively straightforward DP-based methods allow for inference-valid protection of the published data, though computational issues may limit more complex analyses from using these methods. The results have applicability to researchers wishing to share RCT data, especially in the context of low- and middle-income countries, with strong privacy protection.
• Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験(RCT)は、多くの文脈における介入や政策の影響を評価する強力なツールとなっている。 バイオメディカル分野や多くの社会科学における推論における金の標準とみなされている。 研究者は、推論の少なくとも一部にRCTに依存する研究が増えていることを公表し、これらの研究は典型的には、伝統的な開示制限法によって収集され、特定され、時には保護される応答データを含んでいる。 本稿では, 経済・政策分析における複製パッケージ(コンペンディアス)の利用性を利用して, RCTの公開分析に対する強力なプライバシ保護手法(ac{DP} 保証付き)の効果を実証的に評価する。 各種パラメトリゼーションの下でのプライバシ保護データに関する論文で、シミュレーション研究を行い、分析を再現する方法を実証する。 比較的単純なDPベースの手法では、これらの手法を用いることでより複雑な解析を制限できるが、公表されたデータの推測正当性を保護することができる。 結果は、特に低所得国や中所得国の状況において、RCTデータを強力なプライバシー保護で共有したい研究者に応用できる。

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