Anonymisation

Anomymisation des données quantitatives

  • Il peut s'agir de supprimer ou d'agréger des variables
  • Agréger ou réduire la précision d'une variable telle que l'âge ou le lieu de résidence.
  • Restreindre les plages supérieures ou inférieures d'une variable continue pour masquer les valeurs aberrantes si les valeurs de certains individus sont inhabituelles ou atypiques au sein du groupe plus large étudié.

Voir aussi : https://www.cessda.eu/Training/Training-Resources/Library/Data-Management-Expert-Guide/5.-Protect/Anonymisation

Anonymisation des données qualitatives

  • Anonymisation du plan au moment de la transcription ou de la rédaction initiale
  • Utiliser des pseudonymes qui sont cohérents au sein de l'équipe de recherche et tout au long du projet.
  • Utilisez les techniques de " recherche et de remplacement " avec soin afin d'éviter les changements involontaires et les fautes d'orthographe.
  • Identifier clairement les remplacements dans le texte : entre parenthèses] ou en utilisant des balises XML telles que le mot à anonymiser.
  • Créer un journal d'anonymisation de tous les remplacements, agrégations ou suppressions effectués et stocker un tel journal de manière sécurisée et séparée des fichiers de données anonymisés.

Voir aussi : https://www.cessda.eu/Training/Training-Resources/Library/Data-Management-Expert-Guide/5.-Protect/Anonymisation