Kapitel III. Anonymisierung von Mikrodaten. Statistisches Bundesamt
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- Margarethe Weiß
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1 Kapitel III. Anonymisierung von Mikrodaten
2 Die Forschungsdatenzentren der amtlichen Datenproduzenten - Schnittstelle zwischen Datenproduzenten und den empirisch arbeitenden Nutzern - Beratungs- und Serviceangebot bei der Nutzung amtlicher Einzeldaten - Ort des geregelten Zugangs zu amtlichen Einzeldaten
3 Forschungsdatenzentren amtlicher Datenproduzenten Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit (BA) im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) Forschungsdatenzentrum des Verbandes der deutschen Rentenversicherungsträger (VDR)
4 Anonymisierte Einzeldaten (Mikrodaten) - formal anonymisierte Einzeldaten vertrauliche Einzeldaten - absolut anonymisierte Einzeldaten (Public Use Files) - faktisch anonymisierte Einzeldaten (Scientific Use Files)
5 Grad der Anonymisierung Grad der Anonymisierung Löschen der direkten Identifikatoren Anonymisierungsmethoden weitere Anonymisierungsmethoden vollständiges Mikrodatenfile formal anonymisiertes Mikrodatenfile faktisch anonymes Mikrodatenfile absolut anonymisiertes Mikrodatenfile Grad des Analysepotentials
6 Formen des Mikrodatenzugangs - Nutzung von Scientific Use Files am eigenen Arbeitsplatz Off-Site Nutzung von faktisch anonymisierten Mikrodaten - Nutzung von Scientific Use Files an Gastarbeitsplätzen On-Site Nutzung von faktisch anonymisierten Mikrodaten - Nutzung von Public Use Files - Kontrollierte Datenfernverarbeitung
7 Statistische Geheimhaltung in der amtlichen Statistik Ziele der statistischen Geheimhaltung - Schutz des Einzelnen vor der Offenlegung seiner persönlichen und sachlichen Verhältnisse - Erhaltung des Vertrauensverhältnisses zwischen Befragten und den statistischen Ämtern - Gewährleistung der Zuverlässigkeit der Angaben und der Berichtswilligkeit der Befragten
8 Statistische Geheimhaltung in der amtlichen Statistik Drei Ebenen der Durchbrechung statistische Geheimhaltung - Nutzung statistische Angaben für andere Zwecke z.b. Nutzung von Einkommensangaben in Befragungen mit Auskunftspflicht durch Steuerbehörden -Offenlegung von direkten Angaben durch Indiskretion der Erhebungsorgane - Offenlegung von direkten Angaben durch die Art der Veröffentlichung
9 Statistische Geheimhaltung in der amtlichen Statistik Ausnahmen der Geheimhaltung - der Befragte hat zugestimmt - Einzelangaben aus allgemein zugänglichen Quellen - Einzelangaben die mit anderen zusammengefasst sind - Einzelangaben die dem Befragten oder Betroffenen nicht zuzuordnen sind
10 Geheimhaltung von Mikrodaten Mikrodaten bzw. Einzeldaten enthalten für einen einzelnen Merkmalsträger, die an ihm beobachteten oder gemessenen Merkmalsausprägungen der untersuchten Merkmale
11 Anonymisierung von Einzeldaten gemäß 16 Abs. 6 BStatG dürfen Einzelangaben zweckgebunden an die Wissenschaft weitergegeben werden, wenn diese nur mit unverhältnismäßig hohem Aufwand dem einzelnen Merkmalsträger zuzuordnen sind faktische Anonymität keine Operrationalisierung durch das Gesetz Unterschiede bei personen- und unternehmensbezogenen Daten
12 Zielkonflikt mit Verfassungsrang Informationelle Selbstbestimmung Wissenschaftsfreiheit
13 Anonymisierung von Einzeldaten Maßnahmen Weitergabe von (Unter)stichproben Verfremden Vergröbern Anonymisierungsmaßnahmen systemfreie Sortierung der Datensätze Weglassen Weitergabe älterer Daten
14 Anonymisierungsverfahren traditionelle Verfahren datenverändernde Verfahren Variablenunterdrückung Indexbildung Unterdrückung von Objekten oder Werten aussortierte Verfahren Tests für Paneldaten geeignete Verfahren ohne Ersatzinformation Variablenkonstruktion Beziehungsu.Verhältniszahlen Stichprobenziehung local suppression Einschränk. der Grundgesamtheit Abschneideverfahren Informationsreduktion für Objekte Gruppierung stetige Merkmale diskrete Merkmale Rundung Censoring / Replacement Klonen Zerlegung eindimensional nach einer Variable nach mehreren Variablen unabhängig je Variable Imputationen SAFE additiv LHS multiplikativ diskrete Merkmale Rank- Swapping Zufallsvertauschung feste Gruppengröße variable Gruppengröße mehrdimensional Mikroaggregation Zufallsüberlagerung Simulationsverfahren Data- Swapping
15 Anonymisierung von Einzeldaten Vergröbern von Merkmalsausprägungen Zusammenfassung von stetigen Merkmalen oder diskreten Merkmalen mit vielen Ausprägungen zu klassifizierten, diskreten Merkmalen mit wenigen Ausprägungen Beispiel: - Einkommen in Euro werden in Größenklassen zusammengefasst; - Gemeindebezeichnungen oder Kreisangaben werden zu Bundesländern zusammengefasst
16 Anonymisierung von Einzeldaten Vergröbern von Merkmalsausprägungen - Zusammenfassung von schwach besetzten oder extremen Merkmalen - Bildung von nach oben und unten zusammengefassten Klassen, buttom up und top up coding
17 Anonymisierung von Einzeldaten Weitere Maßnahmen - Entfernen einzelner Merkmale - Weitergabe von Unterstichproben die Kenntnis das jemand an einer Stichprobe teilgenommen hat führt nicht zu der sicheren Erkenntnis, dass dieser auch im Datenfile enthalten ist - Systemfreie Sortierung - Weitergabe veralteter Daten, z.b.bei den CAMPUS-Files
18 Anonymisierung von Einzeldaten Verfremden von Datensätzen Maskierung der Daten durch die Einführung von Zufallsfehlern - Addition oder Multiplikation der Merkmalsausprägungen stetiger Merkmale mit normalverteilten Zufallszahlen - zufälliges Vertauschen von Merkmalsausprägungen - zufällige oder systematische Veränderung der Merkmalsausprägungen Mikroaggregation als Zusammenfassung ausgewählter Werte
19 Anonymisierungsstrategien bei haushalts- und personenbezogenen Daten Anonymisierungsmaßnahmen für den Mikrozensus - Regionalangaben stark vergröbert - Keine Nationalität mit weniger als Einwohner - Substichprobe von 70% - Merkmalsvergröberungen bei allen erforderlichen Merkmalen, so dass die univariaten Randverteilungen jeder ausgewiesenen Ausprägung mindestens Fälle umfasst
20 Anonymisierungsstrategien bei haushalts- und personenbezogenen Daten Anonymisierungsmaßnahmen für die Einkommens- und Verbrauchsstichprobe - Regionalangaben und Nationalität wie Mikrozensus - Substichprobe in Abhängigkeit von der Anzahl der weitergegebenen Merkmale - Merkmalsvergröberungen bei sichtbaren und über die Zeit stabilen Merkmalen (z.b. Geburtsjahr, Stellung im Beruf, auffällige Konsumgüter) - die fünf höchsten und fünf niedrigsten Ausprägungen eines stetigen Merkmals werden nur als Mittelwert ausgewiesen
21 Anonymisierung von Einzeldaten vor der Anonymisierung Merkmal 1 (Name) Merkmal 2 (Wohnort) Merkmal 3 (Geschlecht) Merkmal 4 (Alter) Merkmal 5 (Staatsangehörigkeit) Merkmal 6 (monatliches Netto-Einkommen in DM) Anmerkungen Datensatz 1 Meyer München männlich 18 Deutschland Datensatz 2 Müller Rodgau weiblich 89 Deutschland Datensatz 3 Schmidt Dinslaken männlich 45 Kuba Nationalität selten in D. Datensatz 4 Arnold Saarbrücken weiblich 30 Irland Datensatz 5 Franz Darmstadt weiblich 29 Italien Nationalität selten in D. Datensatz 6 Koser Schwerin männlich 59 Türkei Datensatz 7 Wickmann Gotha weiblich 101 Marokko 550 auffallend hohes Alter Datensatz 8 Rathgeber Zwickau männlich 50 Deutschland auffallend hohes Einkommen Datensatz 9 Schulze Nürnberg männlich 18 Deutschland 4 800
22 Anonymisierung von Einzeldaten nach der Anonymisierung Merkmal 1 (N am e) Merkmal 2 (W ohnort) Merkmal 3 (Geschlecht) Merkmal 4 (Alter) Merkmal 5 (Staatsangehörigkeit) Merkmal 6 (m onatliches Netto-Einkommen in D M ) Anmerkungen Datensatz 1 (vorher 4) Systemfreie Nummer Saarland weiblich 30 übrige EU Nationalität selten in D. Datensatz 2 (vorher 8) Systemfreie Nummer Sachsen männlich 50 Deutschland > auffallend hohes Einkomm en Datensatz 3 (vorher 6) Systemfreie Nummer Mecklenburg- Vorpommern männlich 59 Türkei Datensatz 4 (vorher 9) Systemfreie Nummer Bayern männlich 18 Deutschland Datensatz 5 (vorher 1) Systemfreie Nummer Bayern männlich 18 Deutschland Datensatz 6 (vorher 7) Systemfreie Nummer Thüringen weiblich > 95 Marokko auffallend hohes Alter Datensatz 7 (vorher 2) Systemfreie Nummer Hessen weiblich 89 Deutschland Datensatz 8 (vorher 3) Systemfreie Nummer Nordrhein- Westfalen männlich 45 übriges Am erika Nationalität selten in D. Datensatz 9 (vorher 5) Systemfreie Nummer Hessen w eiblich 29 Italien
23 Anonymisierungsstrategien bei wirtschaftsstatistischen Daten Mikrodaten von Unternehmen unterscheiden sich in wesentlichen Punkten von denen mit Personenbezug - wesentlich kleinere Grundgesamtheiten - einzelne Merkmalsträger mit ausgeprägten Merkmalsausprägungen - Stichprobenauswahlsätze sind bei Unternehmenserhebungen wesentlich größer - starke Zusammenhänge zwischen einzelnen Erhebungen - Zusatzwissen im Bereich der Wirtschaft ist in wesentlich höherem Umfang vorhanden - der Nutzen einer Deanonymisierung ist deutlich höher
24 Projekte: - Faktische Anonymisierung wirtschaftsstatistischer Einzeldaten (FAWE) - Anonymisierung wirtschaftsstatistischer Paneldaten (FAWE-Panel) - Kombinierte Firmendaten für Deutschland (KombiFiD) - Eine informationelle Infrastruktur für das E-Science Age (infinite) - Decentralised Access to EU Microdata Sets
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