6.6.2 Pagsabot ug pagdumala impormasyon risgo

Impormasyon risgo mao ang labing komon nga risgo sa social research; kini misaka mahinuklugong; ug kini mao ang pinakalisud risgo sa pagsabut.

Ang ikaduha nga pamatasan nga hagit alang sa social edad digital research mao ang impormasyon nga risgo, ang potensyal alang sa kadaot gikan sa pagbutyag sa impormasyon (Council 2014) . Impormasyon nagdulot og dakong kadaot gikan sa pagbutyag sa personal nga impormasyon mahimong sa ekonomiya (pananglitan, mawad-an sa usa ka trabaho), sosyal (pananglitan, kaulaw), psychological (pananglitan, depresyon), o bisan sa kriminal (pananglitan, aresto alang sa illegal nga kinaiya). Ikasubo, sa digital edad nagdugang impormasyon risgo mahinuklugong-adunay lang kaayo sa dugang nga impormasyon mahitungod sa atong kinaiya. Ug, impormasyon risgo napamatud-an lisud kaayo sa pagsabut ug pagdumala itandi sa mga risgo nga mga kabalaka sa Analog edad sa social research, sama sa pisikal nga risgo. Aron sa pagtan-aw kon sa unsang paagi sa digital edad nagdugang impormasyon risgo, tagda ang transisyon gikan sa papel ngadto sa electronic medikal nga mga rekord. Ang duha ka matang sa mga rekord sa paghimo sa risgo, apan ang mga electronic nga mga rekord sa paghimo sa daghan nga mas dako nga risgo tungod kay sa usa ka kaylap nga scale sila mahimong mapasa ngadto sa usa ka dili awtorisado nga partido o Merged sa ubang mga rekord. Social tigdukiduki sa digital edad na modagan sa kasamok uban sa impormasyon nga risgo, sa bahin tungod kay sila wala makasabut sa hingpit kon sa unsang paagi sa pag-sukdon ug pagdumala niini. Busa, ako sa paghalad sa usa ka makatabang nga paagi sa paghunahuna mahitungod sa impormasyon nga risgo, ug unya ko sa paghatag kaninyo sa pipila ka tambag alang sa kon sa unsang paagi sa pagdumala sa mga impormasyon nga risgo sa imong research ug sa pagpagawas sa data ngadto sa ubang mga tigdukiduki.

Usa ka paagi nga ang sosyal nga mga tigdukiduki pagkunhod impormasyon risgo mao ang "anonymization" sa data. "Anonymization" mao ang proseso sa pagkuha sa klaro nga personal nga ilhanan sama sa ngalan, adres, ug numero sa telepono gikan sa mga data. Apan, kini nga pamaagi mao ang dili kaayo epektibo kay sa daghang mga tawo makaamgo, ug kini mao ang, sa pagkatinuod, pag-ayo ug fundamentally limitado. Tungod niana nga rason, sa matag higayon nga paghulagway sa ako "anonymization," ko sa paggamit sa kinutlo nga marka sa pagpahinumdom kaninyo nga niini nga proseso nagmugna sa dagway sa tago apan dili tinuod nga anonymity.

Ang usa ka tin-aw nga ehemplo sa kapakyasan sa "anonymization" gikan sa ulahing bahin sa 1990 sa Massachusetts (Sweeney 2002) . Ang Group Insurance Commission (GIC) mao ang usa ka ahensiya sa gobyerno nga responsable sa pagpalit og health insurance alang sa tanan nga mga empleyado sa estado. Pinaagi niini nga buhat, ang GIC nakolekta detalyado nga mga rekord sa panglawas mahitungod sa mga linibo sa mga empleyado sa estado. Sa usa ka paningkamot sa pagdasig sa research mahitungod sa mga paagi sa pagpalambo sa panglawas, GIC mihukom nga buhian niini nga mga talaan sa mga tigdukiduki. Apan, wala sila pagpakigbahin sa ilang tanan nga mga data; hinoon, sila "anonymized" kini pinaagi sa pagwagtang sa impormasyon sama sa ngalan ug address. Apan, sila mibiya sa ubang mga impormasyon nga sila naghunahuna mahimong mapuslanon alang sa mga tigdukiduki sama sa demographic nga impormasyon (zip code, petsa sa pagkatawo, tribo, ug sex) ug medikal nga impormasyon (pagbisita data, panghiling, pamaagi) (Figure 6.4) (Ohm 2010) . Ikasubo, kini nga "anonymization" dili igo sa pagpanalipod sa data.

Figure 6.4: "Anonymization" mao ang proseso sa pagkuha sa dayag pag-ila sa impormasyon. Kay sa panig-ingnan, sa diha nga ang pagpagawas sa medikal nga mga rekord insurance sa mga empleyado sa estado sa Massachusetts Group Insurance Commission (GIC) gikuha sa ngalan ug adres sa mga file. akong gigamit kinutlo sa palibot sa pulong nga "anonymization" tungod kay ang proseso naghatag sa dagway sa tago, apan dili aktuwal anonymity.

Sa pag-ilustrar sa kasaypanan sa mga GIC "anonymization", Latanya Sweeney-unya sa usa ka graduate nga estudyante sa MIT-mibayad $ 20 sa pag-angkon sa mga talaan voting gikan sa lungsod sa Cambridge, ang lungsod nga natawhan sa Massachusetts gobernador nga si William weld. Kini nga mga rekord pagbotar naglakip impormasyon sama sa ngalan, address, zip code, petsa sa pagkatawo, ug gender. Ang kamatuoran nga ang mga medikal nga data file ug ang botante file mipakigbahin kaumahan-zip code, petsa sa pagkatawo, ug sex-nagpasabot nga Sweeney nga misumpay kanila. Sweeney nahibalo nga adlawng natawhan ni weld si Hulyo 31, 1945, ug ang mga rekord sa voting naglakip lamang sa unom ka mga tawo diha sa Cambridge sa adlawng natawhan nga. Dugang pa, sa mga unom ka mga tawo, tulo ka lamang mga lalaki. Ug, sa mga tulo ka mga tawo, usa lamang mipakigbahin sa zip code ni weld. Busa, ang mga data sa pagbotar nagpakita nga bisan kinsa sa mga medikal nga mga data ni weld kombinasyon sa petsa sa pagkatawo, sekso, ug zip code si William weld. Sa lintunganay, kini nga mga tulo ka mga piraso sa impormasyon nga gihatag sa usa ka talagsaon nga fingerprint kaniya sa mga data. Pinaagi sa paggamit niini nga kamatuoran, Sweeney nakahimo sa pagpangita sa mga rekord sa medikal ni weld, ug sa pagpahibalo kaniya sa iyang kadaugan, siya mail kaniya sa usa ka kopya sa iyang mga rekord (Ohm 2010) .

Figure 6.5: Re-idenification sa "anonymized" data. Latanya Sweeney hiniusa sa "anonymized" mga rekord sa panglawas sa mga rekord sa pagbotar aron sa pagpangita sa medikal nga mga rekord sa Gobernador nga si William weld (Sweeney 2002) .

Ni Sweeney buhat nagpakita sa nag-unang mga estraktura sa mga pag-atake de-anonymization -sa pagsagop sa usa ka termino gikan sa komunidad sa computer sa seguridad. Sa niini nga mga pag-atake, ang duha ka nga data sets, ni sa nga sa iyang kaugalingon nagpadayag sensitibo nga impormasyon, mga nalambigit, ug pinaagi sa kalambigitan niini, sensitibo nga impormasyon gibutyag. Sa pipila ka mga paagi kini nga proseso mao ang susama sa sa dalan nga linuto sa kalaha soda ug suka, duha ka mga butang nga anaa sa ilang mga kaugalingon nga luwas, nga inubanan sa paghimo sa usa ka daotan nga resulta.

Sa tubag ni Sweeney buhat, ug sa uban nga may kalabutan nga buhat, tigdukiduki karon sa kinatibuk-kuhaa labi pa nga impormasyon-ang tanan gitawag nga "Personal Pag-ila sa Impormasyon" (PII) (Narayanan and Shmatikov 2010) -during sa proseso sa "anonymization." Dugang pa, daghang tigdukiduki karon makaamgo nga ang pipila ka mga datos-sama sa medikal nga mga rekord, pinansyal nga mga rekord, mga tubag sa survey sa mga pangutana bahin sa illegal nga kinaiya-mao tingali kaayo sensitibo sa pagbuhi bisan human "anonymization." Apan, mas bag-ong mga panig-ingnan nga ako paghulagway sa ubos nagpakita nga sosyal nga mga tigdukiduki kinahanglan nga -usab sa ilang panghunahuna. Ingon sa usa ka una nga lakang, kini mao ang maalamon nga maghunahuna nga ang tanan nga data kalagmitan mailhan ug sa tanan nga data kalagmitan sensitibo. Sa laing mga pulong, kay sa paghunahuna nga ang impormasyon risgo magamit sa usa ka gamay nga subset sa mga proyekto, kinahanglan nga kita maghunahuna nga kini magamit-sa pipila degree-sa tanan nga mga proyekto.

Duha bahin sa niini nga re-orientation gihulagway sa Netflix Prize. Ingon nga gihulagway diha sa Kapitulo 5, Netflix gibuhian 100 milyon nga ratings movie nga gihatag sa hapit 500,000 ka mga miyembro, ug may usa ka bukas nga tawag diin ang mga tawo gikan sa tanan nga sa ibabaw sa kalibutan gisumiter algorithms nga pagpalambo ni Netflix abilidad sa rekomend salida. Sa wala pa pagpagawas sa mga data, Netflix gikuha sa bisan unsa nga dayag sa personal-ila sa impormasyon, sama sa mga ngalan. Netflix usab miadto sa usa ka dugang nga lakang ug gipaila-ila gamay nga perturbations sa pipila sa mga talaan (pananglitan, ang pag-usab sa pipila ka mga ratings gikan sa 4 mga bitoon ngadto sa 3 mga bitoon). Netflix sa wala madugay nadiskobrehan, hinoon, nga bisan pa sa ilang mga paningkamot, ang mga data sa mga dili gayod anonymous.

Mga duha lang ka semana human sa data gibuhian Narayanan and Shmatikov (2008) nagpakita nga kini posible nga sa pagkat-on mahitungod sa piho nga mga tawo ni gusto movie. Ang lansis sa ilang pag-atake re-pag-ila mao ang susama sa Sweeney ni: iusa sa tingub sa duha ka tinubdan sa impormasyon, ang usa sa kalagmitan sensitibo nga impormasyon ug walay klaro nga pag-ila sa impormasyon ug usa nga naglangkob sa pagkatawo sa mga tawo. Matag usa sa mga tinubdan sa data mahimong tagsa-tagsa nga luwas, apan sa diha nga sila nagtingub sa gitapong panid makamugna impormasyon risgo. Sa kaso sa mga data Netflix, dinhi sa kon sa unsang paagi nga kini mahimong mahitabo. Handurawa nga gipili ko sa pagpakigbahin sa akong mga hunahuna mahitungod sa aksyon ug comedy mga salida uban sa akong mga kauban sa trabaho, apan nga dili ko palabihon sa pagpakigbahin sa akong opinyon bahin sa relihiyon ug sa politika mga salida. Ang akong mga kauban sa trabaho magamit sa mga impormasyon nga akong gipakigbahin kanila sa pagpangita sa akong mga rekord sa mga data Netflix; sa impormasyon nga akong pagpakigbahin mahimong usa ka talagsaon nga fingerprint sama sa petsa nga si William weld sa pagkatawo, zip code, ug sekso. Unya, kon makakaplag sila sa akong talagsaon nga fingerprint sa mga data, nga sila makakat-on sa akong mga ratings sa tanan nga mga salida, lakip na ang mga salida sa sine diin ang akong pagapilion wala sa pagpakigbahin. Dugang pa sa niini nga matang sa target nga pag-atake focus sa usa ka tawo, Narayanan and Shmatikov (2008) usab nagpakita nga kini posible nga sa pagbuhat sa usa ka halapad nga pag-atake sa -usa nga naglakip sa daghan nga mga tawo-sa paghiusa sa mga data sa Netflix uban sa personal ug movie sa data rating nga ang pipila ang mga tawo nga gipili sa pag-post sa database Internet Movie (IMDb). Sa bisan unsa nga impormasyon nga talagsaon fingerprint sa usa ka piho nga tawo-bisan sa ilang hugpong sa mga movie ratings-mahimong gamiton sa pag-ila kanila.

Bisan tuod ang mga Netflix data sa mahimong pag-giila sa bisan hain sa usa ka target o halapad nga pag-atake, kini pa daw sa ubos nga risgo. Human sa tanan, ratings movie daw wala kaayo sensitibo. Samtang nga mahimong tinuod sa kinatibuk-an, alang sa pipila sa 500,000 ka mga tawo diha sa mga panid, ratings movie mahimong na sensitibo. Sa pagkatinuod, sa tubag sa de-anonymization ka closeted tomboy nga babaye miapil sa usa ka klase-aksyon suit batok Netflix. Ania ang paagi nga ang problema gipahayag diha sa ilang kiha (Singel 2009) :

"[M] ovie ug rating nga impormasyon nga anaa sa impormasyon sa usa ka labaw nga personal ug sensitibo nga kinaiya [batakang]. sa data movie sa miyembro nagbutyag personal nga interes sa usa ka sakop sa Netflix ug / o pakigbisog uban sa nagkalain-laing kaayo sa personal nga mga isyu, lakip na ang seksuwalidad, mental nga sakit, pagkaayo gikan sa alcoholism, ug biktima gikan sa pag-unay, sa pisikal nga pag-abuso, domestic sa kapintasan, pagpanapaw, ug rape. "

Ang de-anonymization sa mga data Netflix Prize naghulagway sa duha nga ang tanan nga data kalagmitan mailhan ug nga ang tanan nga data kalagmitan sensitibo. Sa niini nga punto, mahimo mo maghunahuna nga kini lamang ang magamit sa mga data nga konoy nga bahin sa mga tawo. Sa katingalahan, nga dili mao ang kaso. Sa tubag sa usa ka Freedom sa hangyo Information Balaod, ang New York City Government nga gipagawas sa mga rekord sa matag taxi ride sa New York sa 2013, lakip na ang pickup ug ihulog sa mga panahon, mga dapit, ug pamasahe kantidad (recall gikan sa Kapitulo 2 nga Farber (2015) gigamit kini nga mga data sa pagsulay importante nga mga teoriya sa labor economics). Bisan tuod kini nga mga data kabahin sa taxi biyahe daw benign tungod kay kini dili daw impormasyon bahin sa mga tawo, Anthony Tockar nakaamgo nga kini nga taxi panid sa pagkatinuod anaa sa daghang mga kalagmitan sensitibo nga impormasyon mahitungod sa mga tawo. Sa pag-ilustrar, siya mitan-aw sa tanan nga mga mga biyahe sugod sa Ang Hustler Club-usa ka dako nga huboon mo club sa New York-sa taliwala sa tungang gabii ug 6 sa buntag ug dayon nakita sa ilang drop-off mga dapit. Search Kini gipadayag-sa diwa-usa ka listahan sa mga adres sa pipila ka mga tawo nga tigbukas Ang Hustler Club (Tockar 2014) . Kini mao ang lisud nga sa paghunahuna nga ang gobyerno siyudad may niini diha sa hunahuna sa diha nga kini gibuhian sa mga data. Sa pagkatinuod, kining maong nga paagi mahimong gamiton sa pagpangita sa balay adres sa mga tawo nga moduaw sa bisan unsa nga dapit sa siyudad-usa ka medikal nga klinika, sa usa ka gobyerno nga building, o sa usa ka relihiyosong institusyon.

Kining duha ka mga kaso-ang Netflix Prize ug sa Bag-ong York City taxi nga data-show nga napakyas medyo hanas sa mga tawo sa husto nga Gibanabana sa impormasyon risgo sa mga data nga ilang gibuhian, ug kini nga mga kaso sa mga dili gayod talagsaon (Barbaro and Zeller Jr 2006; Zimmer 2010; Narayanan, Huey, and Felten 2016) . Dugang pa, sa daghan sa mga kaso, ang mga problema nga data mao ang pa-walay-bayad nga anaa sa internet, nga nagpakita sa kalisud sa walay katapusan nga nagbungkag sa usa ka data release. Sa kinatibuk-niini nga mga panig-ingnan-ingon man research sa computer science bahin sa pribasiya-nangulo sa usa ka importante nga konklusyon. Tigdukiduki kinahanglan maghunahuna nga ang tanan nga data kalagmitan mailhan ug sa tanan nga data kalagmitan sensitibo.

Ikasubo, walay yano nga solusyon sa sa kamatuoran nga ang tanan nga mga data kalagmitan mailhan ug sa tanan nga data kalagmitan sensitibo. Apan, ang usa ka paagi sa pagpakunhod sa impormasyon risgo samtang nagtrabaho uban sa mga datos mao ang sa paghimo ug pagsunod sa usa ka plano sa data sa proteksyon. nga plano Kini pagmobu sa higayon nga ang inyong mga data nga tulo ug pagkunhod sa kadaot kon ang usa ka leak paagi mahitabo. Ang mga specifics sa mga plano data sa pagpanalipod sa, sama sa nga matang sa encryption sa paggamit, mausab sa panahon, apan sa UK Data Services makatabang organisar sa mga elemento sa usa ka plano sa data sa proteksyon ngadto sa 5 kategoriya nga ilang gitawag ang 5 safes: luwas nga mga proyekto, luwas nga mga tawo , luwas engaste, luwas nga data, ug luwas nga outputs (Talaan 6.2) (Desai, Ritchie, and Welpton 2016) . Walay usa sa mga lima ka mga safes sa tagsa-tagsa sa paghatag og hingpit nga panalipod. Apan, sa tingub sila sa usa ka gamhanan nga hugpong sa mga butang nga mahimo sa pagkunhod sa impormasyon risgo.

Dugang pa sa pagpanalipod sa inyong mga data samtang naggamit niini, usa ka lakang sa proseso sa research diin ang impormasyon risgo ilabi talagsaong mao ang data sa pagpakigbahin uban sa uban nga mga tigdukiduki. pagpakigbahin Data taliwala sa mga siyentipiko mao ang usa ka core bili sa siyentipikanhong paningkamot, ug kini sa hilabihan gayud nga mga pasilidad sa pag-uswag sa kahibalo. Ania kon sa unsang paagi nga ang UK Balay sa Commons mihulagway sa kamahinungdanon sa pagpakigbahin nga data:

"Access sa datos mao ang sukaranan nga kon tigdukiduki mga sa paghuwad, pagsusi ug sa pagtukod sa mga resulta nga report sa literatura. presumption kinahanglan nga, gawas kon adunay usa ka lig-on nga rason kon dili, sa data kinahanglan nga hingpit nga ipadayag ug anaa sa publiko. Sa linya sa niini nga baruganan, diin posible, sa data nga nakig-uban sa tanan nga sa publiko gipundohan research kinahanglan nga gihimo kaylap ug kinabubut-on nga anaa. " (Molloy 2011)

Bisan pa niana, pinaagi sa pagpaambit sa inyong mga data sa laing tigdukiduki, ikaw mahimo nga pagdugang sa impormasyon risgo sa imong mga partisipante. Busa, kini daw nga ang mga tigdukiduki nga gusto nga mopakigbahin sa ilang mga data-o gikinahanglan sa pagpakigbahin sa ilang mga data-nag-atubang sa usa ka sukaranan nga tensiyon. Sa usa ka bahin sila sa usa ka ethical obligasyon sa pagpakigbahin sa ilang mga data sa ubang mga siyentipiko, ilabi na kon ang orihinal nga research ang gipundohan sa publiko. Apan, sa samang higayon, ang mga tigdukiduki nga adunay usa ka ethical obligasyon sa malikayan, kutob sa mahimo, ang risgo nga impormasyon ngadto sa ilang mga partisipante.

Maayo na lang, kini nga problema dili sama grabe ingon nga kini makita. Kini mao ang importante sa paghunahuna sa pagpaambit sa daplin sa usa ka padayon nga gikan sa walay pagpakigbahin sa data sa pagbuhi ug malimot, diin ang data "anonymized" ug posted alang sa bisan kinsa sa pag-access sa data (Figure 6.6). Duha niini nga mga grabeng mga posisyon nga adunay risgo ug mga benepisyo. Kana mao, kini dili awtomatikong ang labing ethical nga butang nga dili mopakigbahin sa imong mga data; sa ingon nga paagi mitangtang sa daghang potensyal nga mga benepisyo ngadto sa katilingban. Mibalik ngadto Tilawi, Pagkabugkos, ug Panahon, sa usa ka panig-ingnan nga gihisgutan sa sayo pa sa kapitulo, mga argumento batok sa data sa pagpagawas nga focus lamang sa posible nga nagdulot og dakong kadaot ug nga wala magtagad sa posible nga mga benepisyo mao ang sobra sa usa ka-Palaro; ko paghulagway sa mga problema uban sa niini nga usa ka-Palaro, sobra protective nga paagi sa dugang nga detalye sa ubos sa diha nga ako sa paghalad sa tambag mahitungod sa paghimo og mga desisyon diha sa mga nawong sa walay kasiguroan (Section 6.6.4).

Figure 6.6: Data release mga pamaagi mapukan sa daplin sa usa ka padayon. Asa nga ikaw sa daplin niini nga padayon agad sa piho nga mga detalye sa imong mga data. Sa kini nga kaso, ikatulo nga party review mahimong makatabang kanimo sa pagdesisyon sa angay nga balanse sa risgo ug sa kaayohan sa imong kaso.

Dugang pa, sa taliwala sa mga duha ka grabeng mga kaso mao ang ko gitawag nga usa ka kinutaan nga tanaman nga paagi diin ang data mipakigbahin sa mga tawo nga sa pagsugat sa pipila ka mga criteria ug kinsa mouyon nga ginapos sa pipila ka mga lagda (pananglitan, pagdumala gikan sa usa ka IRB ug sa usa ka plano sa data sa pagpanalipod sa) . Kini nga kinutaang tanaman pamaagi naghatag og daghan sa mga benepisyo sa pagpagawas ug makalimot sa kaayo nga risgo. Siyempre, ang usa ka kinutaang tanaman nga paagi nagmugna sa daghan nga mga nga mga pangutana-nga kinahanglan nga adunay access, ubos sa unsa nga mga kahimtang, alang sa unsa ka dugay, nga kinahanglan nga mobayad sa sa pagpadayon ug sa kapulisan sa mga kinutaang tanaman uban pa-apan kini mao ang mga dili mabuntog nga. Sa pagkatinuod, adunay na nagtrabaho kinutaang mga tanaman sa dapit nga tigdukiduki makahimo sa paggamit sa karon, sama sa mga data Archive sa Inter-unibersidad Consortium alang sa Political ug Social Research sa University of Michigan.

Busa, diin kinahanglan ang mga data gikan sa imong pagtuon sa ibabaw sa mga butang nga sa walay pagpakigbahin, mga kinutaang tanaman, ug buhian ug malimot? Kini nag-agad sa sa mga detalye sa imong mga data; tigdukiduki kinahanglan pagbalanse sa Pagtahod sa Persons, kaayohan, Justice, ug Pagtahod sa Balaod ug sa Public Interes. Sa diha nga pagtasal angay nga balanse alang sa uban nga mga desisyon tigdukiduki mangita sa tambag ug pag-uyon sa mga IRBs, ug data pagpagawas mahimong lain lamang nga bahin sa proseso nga. Sa laing mga pulong, bisan pa sa pipila ka mga tawo naghunahuna sa datos sa pagpagawas nga ingon sa usa ka walay paglaum nga ethical morass, kita na mga sistema sa dapit aron sa pagtabang sa mga tigdukiduki pagbalanse sa niini nga mga matang sa pamatasan mga problema.

Usa ka katapusan nga paagi sa paghunahuna mahitungod sa pagpakigbahin sa data pinaagi sa analohiya. Matag tuig mga sakyanan mao ang responsable alang sa liboan ka sa mga kamatayon, apan kita dili mosulay sa pagdili sa pagmaneho. Sa pagkatinuod, ang maong usa ka tawag sa pagdili sa pagmaneho nga binuang tungod kay ang pagmaneho makahimo sa daghan nga katingalahan nga mga butang. Hinunoa, sa katilingban mga dapit pagdili sa kinsa ang pagpapahawa (pananglitan, kinahanglan nga mahimo nga usa ka sa pipila ka mga edad, kinahanglan nga milabay ang pipila ka pagsulay) ug sa unsa nga paagi sila makahimo sa pagpapahawa sa (pananglitan, sa ilalum sa mga utlanan speed). Society usab mga tawo nga gitahasan sa pagpatuman niini nga mga lagda (pananglitan, kapulisan), ug silotan kita sa mga tawo nga nadakpan sa paglapas kanila. Kini nga sama nga matang sa balanse nga panghunahuna nga ang katilingban magamit sa pagkontrol sa pagmaneho mahimo usab nga magamit ngadto sa pagpakigbahin data. Kana mao, kay sa paghimo sa absolutist argumento alang sa o batok sa pagpakigbahin sa data, sa akong hunahuna ang pinakadako nga mga benepisyo moabut gikan sa pagdumala sa kon sa unsang paagi nga kita makahimo sa pagpakigbahin sa dugang nga mga datos nga mas luwas.

Sa pagtapos, impormasyon risgo nga misaka mahinuklugong, ug kini mao ang kaayo lisud nga sa pagtagna ug sukdon. Busa, kini mao ang labing maayo sa maghunahuna nga ang tanan nga data kalagmitan mailhan ug kalagmitan sensitibo. Aron sa pagkunhod impormasyon risgo samtang sa pagbuhat sa research, tigdukiduki makahimo sa paghimo ug pagsunod sa usa ka plano sa data sa proteksyon. Dugang pa, impormasyon risgo wala makapugong sa mga tigdukiduki sa pagpaambit sa data sa ubang mga siyentipiko.