原田の研究「全国規模エージェントシミュレーションの為の公的統計を用いた個人属性合成手法の開発」が日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費に採択されました
Published in 日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費, 2019
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発表した研究は以下の通りです.
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匿名加工というだけでなく、属性の値の生成を通じて個体情報の秘匿性を確保する擬似的なデータとして、 合成データの作成の研究がなされている。一方、合成人口と呼ばれる、合成データとは異なる経緯から開発 されてきたデータがある。これは、シミュレーション研究を目的として、統計表として公開されている集計 データから数値計算で生成される擬似的なミクロデータである。 合成人口は、合成データや一般用ミクロデータと同様、個票データの情報を秘匿しつつ、もとの集計デー タの性質をできるだけ維持している。さらに合成人口は、実在する個票データに基づいておらず当然に秘匿 性があると考えられてきたため、定量的に評価が示されてこなかった。 そこで、本稿では、仮想都市データをもとに生成した合成人口について、原田他(2022)で示された結果 を整理し直すことで有用性を確認し、その上で ARD(Absolute Relative Difference)を計算することで秘匿性 についての評価を示すことにより、合成人口の意義と利用可能性を主張する。
Recommended citation: 原田 拓弥, 松本 渉, 村田 忠彦: 合成人口データの意義と利用可能性―仮想都市データの有用性と秘匿性の評価から―, 統計研究彙報, No. 81, pp. 53-68 (2024)
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