論文の概要: Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data
Generation and Evaluation in Learning Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06883v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 20:27:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 20:56:17.984146
- Title: Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data
Generation and Evaluation in Learning Analytics
- Title（参考訳）: プライバシーを保ちながらスケールする:学習分析における総合的な表データ生成と評価
- Authors: Qinyi Liu, Mohammad Khalil, Ronas Shakya, and Jelena Jovanovic
- Abstract要約: プライバシーは学習分析(LA)の進歩に大きな障害となり、匿名化の不十分さやデータ誤用といった課題を提示している。
合成データは潜在的な対策として現れ、堅牢なプライバシー保護を提供する。
LAの合成データに関する以前の研究では、プライバシーとデータユーティリティの微妙なバランスを評価するのに不可欠な、徹底的な評価が欠如していた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.412484724941528
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Privacy poses a significant obstacle to the progress of learning analytics
(LA), presenting challenges like inadequate anonymization and data misuse that
current solutions struggle to address. Synthetic data emerges as a potential
remedy, offering robust privacy protection. However, prior LA research on
synthetic data lacks thorough evaluation, essential for assessing the delicate
balance between privacy and data utility. Synthetic data must not only enhance
privacy but also remain practical for data analytics. Moreover, diverse LA
scenarios come with varying privacy and utility needs, making the selection of
an appropriate synthetic data approach a pressing challenge. To address these
gaps, we propose a comprehensive evaluation of synthetic data, which
encompasses three dimensions of synthetic data quality, namely resemblance,
utility, and privacy. We apply this evaluation to three distinct LA datasets,
using three different synthetic data generation methods. Our results show that
synthetic data can maintain similar utility (i.e., predictive performance) as
real data, while preserving privacy. Furthermore, considering different privacy
and data utility requirements in different LA scenarios, we make customized
recommendations for synthetic data generation. This paper not only presents a
comprehensive evaluation of synthetic data but also illustrates its potential
in mitigating privacy concerns within the field of LA, thus contributing to a
wider application of synthetic data in LA and promoting a better practice for
open science.
- Abstract（参考訳）: プライバシーは、学習分析(LA)の進歩に大きな障害となり、現在のソリューションが解決に苦慮している匿名化やデータ誤用といった課題を提示している。
合成データは潜在的な対策として現れ、堅牢なプライバシー保護を提供する。
しかしながら、laでの合成データの研究は、プライバシとデータユーティリティの微妙なバランスを評価する上で不可欠な、徹底的な評価を欠いている。
合成データはプライバシーを高めるだけでなく、データ分析にも実用的でなければならない。
さらに、さまざまなLAシナリオには、さまざまなプライバシとユーティリティのニーズが伴うため、適切な合成データの選択が急務になる。
これらのギャップに対処するため,合成データの品質,すなわち類似性,有用性,プライバシの3次元を包含した総合的な合成データ評価を提案する。
この評価を3つの異なる合成データ生成法を用いて,3つのLAデータセットに適用する。
その結果,合成データは,プライバシを保ちながら,実データと同様のユーティリティ(すなわち予測性能)を維持できることがわかった。
さらに,laの異なるシナリオにおいて,異なるプライバシとデータユーティリティ要件を考慮して,合成データ生成のためのカスタマイズされたレコメンデーションを行う。
本稿では、合成データの総合的な評価だけでなく、LAの分野におけるプライバシー問題を軽減する可能性を示すとともに、LAにおける合成データのより広範な適用に寄与し、オープンサイエンスのためのより良い実践を促進する。
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