p Depois que o U.S. Census Bureau anunciou que estava mudando a forma como protege as identidades de indivíduos para o Censo de 2020, uma equipe de pesquisa liderada pela Penn State começou a avaliar como essas mudanças podem afetar a integridade dos dados do censo. p O Census Bureau está propondo o uso de privacidade diferencial, um novo método que tenta proteger as identidades dos indivíduos ao publicar dados públicos. Os dados do censo são usados ​​para distribuir fundos federais que afetam as comunidades e também determinam a representação no Congresso.

p Alexis Santos, professor assistente de desenvolvimento humano e estudos da família na Penn State, junto com os pesquisadores Jeffrey Howard, professor assistente da Universidade do Texas em San Antonio, e Ashton Verdery, professor assistente de sociologia, demografia, e análise de dados sociais na Penn State, examinaram as taxas de mortalidade em 2010. Os pesquisadores compararam os dois métodos de proteção da privacidade e a implicação dessa mudança para entender melhor as disparidades de saúde nos Estados Unidos. O trabalho foi publicado recentemente em Proceedings of the National Academy of Sciences .

p A equipe de pesquisa descobriu que quando o método de privacidade diferencial foi usado nos dados do Censo, produziu mudanças dramáticas na contagem da população para as minorias raciais e étnicas em comparação com os métodos tradicionais.

p "Nós nos concentramos nas estimativas da taxa de mortalidade porque elas são uma métrica em nível populacional essencial para a qual os dados são coletados e disseminados em nível nacional e porque as taxas de mortalidade são um indicador crítico da saúde da população, "disse Santos.

p A equipe de pesquisa então explorou as mudanças nas taxas de mortalidade resultantes dos dois sistemas de prevenção de divulgação por classificações metropolitanas.

p "Descobrimos que, ao usar privacidade diferencial, houve casos de contagem insuficiente e excessiva da população. Nas áreas rurais, houve subestimação de minorias raciais e étnicas, enquanto nas áreas urbanas houve uma supercontagem dessas populações, "Disse Santos.

p Os pesquisadores descobriram que algumas discrepâncias entre os dois métodos de análise de dados ultrapassaram a diferença de 10%.

p "Isso é muito preocupante porque pode impactar o quanto os programas de financiamento recebem para uma área geográfica específica, "disse Santos." Essas discrepâncias podem resultar em riscos de saúde subestimados em algumas áreas, e exagerando em outros onde não há uma grande necessidade. "

p De acordo com Santos, os resultados destacam as consequências da implementação de privacidade diferencial e demonstram os desafios de usar os produtos de dados derivados desse método.

p "O Census Bureau tem sido muito receptivo à nossa pesquisa, e demonstrou preocupação com a precisão dos dados, "Disse Santos." Planejamos avançar com pesquisas adicionais para determinar como a privacidade diferencial pode afetar as estimativas de crescimento populacional e as mudanças populacionais de um censo para outro. Ainda temos tempo para ajustar o algoritmo de privacidade diferencial, e nossa pesquisa ajudará a identificar áreas de melhoria. "