|
位置情報の社会科学への応用を考える際には、位置情報に紐づいた各個人情報とセットで提供することが重要であるが、個人特定リスクが内在する。個人情報の中でも、とりわけ位置情報は特定化リスクが高い。データ合成手法は、各変数の依存構造を保持したまま、対象となるデータ自体をシミュレートすることで、データの分布構造を保持した上での擬似データにより元データを代替するものである。本研究では、既存研究より柔軟性の高いアプローチとしてガウス過程を用いたデータ合成手法の開発を行った。これにより、個人特定化リスクを抑えたまま変数間の依存構造を保持したデータ合成手法の発展に貢献している。
|
