原田拓弥

原田拓弥

原田の研究「Generative Adversarial Networksによる 社会シミュレーションのための人工個票合成手法の開発」が青山学院大学 AOYAMA VISION「 AI 研究拠点形成プロジェクト」若手教員による外部資金獲得準備研究プロジェクト支援に採択されました

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Published in 青山学院大学 AOYAMA VISION「 AI 研究拠点形成プロジェクト」若手教員による外部資金獲得準備研究プロジェクト支援, 2019

原田の論文「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―」が統計研究彙報で出版されました．

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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)