2018 Fiscal Year Annual Research Report
Theory of privacy protection and its application for public big data
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16H02791
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| Research Institution | Okayama Shoka University |
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Principal Investigator |
佐井 至道 岡山商科大学, 経済学部, 教授 (30186910)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
星野 伸明 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (00313627)
渋谷 政昭 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 名誉教授 (20146723)
間野 修平 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (20372948)
伊藤 伸介 中央大学, 経済学部, 教授 (90363316)
稲葉 由之 明星大学, 経済学部, 教授 (80312437)
佃 康司 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任講師 (30764972)
瀧 敦弘 広島大学, 社会科学研究科, 教授 (40216809)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 官庁統計 / 個票データ / ミクロデータ / リスク評価 / 秘匿措置 / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の本年度の主目的は，データに対する秘匿方法・リスク評価方法の理論を確立し充実させることであり，データとしては個票データ，表形式データ，疑似ミクロデータが対象であった。
このうち個票データに対するリスク評価に用いられるピットマンモデル，ディリクレ過程など，確率分割やその関連領域における研究では，本年度も渋谷，間野，佃，大和などによってモデルの性質などについて多くの成果が得られた。
疑似ミクロデータについては，統計センターにおいて本研究参加者の業績を取り入れて提供が行われており，現在も改良が進められている。本年度，伊藤はデータスワッピングを用いた秘匿について，官庁統計の個票データを用いた詳細な検討を行った。星野は疑似多項分布を用いた模造データの作成法を提案し，他の手法と比較して優れていることを示した。佐井はキー変数とノイズ変数に分布を導入して，母集団も考慮に入れたリスク評価方法をある程度確立した。またリスク評価方法として，局所的なキー変数の分布を利用したノンパラメトリック推定法を提案し，前述の方法よりも優れたケースのあることを示した。これらは本年度の研究で最も進捗が大きいものとなった。
本研究のもう一つの目的は，種々の分野のビッグデータの公開に関する研究を行うことであった。情報処理学会内のPWS（プライバシーワークショップ）とは，昨年度に引き続き，それぞれの研究集会へ相互に参加し合い，統計関連学会連合大会とPWS2018（CSS2018内で開催）においては，それぞれ合同の企画セッションを設置し，その成果が互いの研究に取り入れられた。
本研究の成果については，2018年9月に行われた統計関連学会連合大会などの学会や国内外の各種シンポジウムにおいて報告を行うとともに，2018年12月13日，14日に統計数理研究所で主催した研究集会や研究会でも報告し，討論や意見交換を行った。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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