詳細
組織
エラスムス大学ロッテルダム (EUR)
会社名
The Netherlands
業種
教育と研究
サイズ
12,000 +の従業員
使用事例
アナリティクス
ターゲットデータ
学術研究データ
ウェブサイト
https://www.eur.nl/en
クライアントについて
エラスムス大学ロッテルダム (EUR) は、100 年以上の経験を持つオランダの国際公立研究大学です。 エラスムス MC は、オランダ最大かつ最先端の学術医療センターおよび外傷センターの 100 つであり、同校の経済学およびビジネス学校であるエラスムス経済学校とロッテルダム経営大学院はヨーロッパ内外でよく知られています。 現在、エラスムス大学ロッテルダム校は、XNUMX つの著名な国際ランキング表によって世界のトップ XNUMX 大学にランクされています。
状況
大学はデータを非常に重視しており、データ分析と研究方法論をプログラムと論文の出版を含む学術研究の実行に統合しています。 しかし、データ利用の状況が進化するにつれ、プライバシーへの重要な影響が生じており、大学はデータの可能性を最大限に活用することと個人のプライバシー権を保護することとの間のバランスを模索する必要に迫られています。
ソリューション
研究で専有データや個人データを使用しているため、共有できないことがありますか? エラスムス大学は、合成データセットを作成することでこれを支援できるかもしれません。
エラスムス大学ロッテルダム (EUR) の研究公正ソリューションの一環として、EUR は現在、合成データ生成のためのデータ管理ソリューションおよびサービスとして位置付けられている Syntho Engine の利用可能性を発表しました。 Syntho Engine の使用に関しては、エラスムス大学の研究者全員が可能な限りプラットフォームを使用することが推奨されます。
メリット
研究の誠実性を高めるためのデータとプライバシーの改善
合成データセットは、統計的特性と変数間の関係を保持することにより、実際のデータセットを模倣します。 合成データセットには実際の個人を表すレコードがないため、この方法では開示リスクもゼロに軽減されることに注意することが重要です。
より多くのデータに簡単にアクセスできるようにすることで、データ探索を促進します
他の方法では公開できない元のデータセットを模倣した合成データセットを共有することで、研究者、大学、関係者は参加者のプライバシーを維持しながらデータ探索を促進できるようになります。 合成データを使用すると、研究者は実際の個人データでは単純に不可能な、より多くのデータにアクセスできるようになります。 これにより、研究プロセスにおける早期の仮説検証と結果に向けて、より多くのデータを使用したデータ探索が可能になります。
合成データへのアクセスを容易にすることで研究の再現性を向上
他の方法では公開できない元のデータセットを模倣した合成データセットを共有することで、研究者は結果の再現性を確保できます。 再現性を目的として実際の個人データを公開および/または共有する代わりに、研究者は合成データを公開および/または共有できるようになりました。
学習コースの代表的な合成データ
学習コースには引き続き、より多くの分析関連タスクが含まれます。 これに関して、学生が代表的なデータを使用して分析ソリューションを構築および実行する方法を学ぶには、代表的なデータが必要です。 これを促進し、学生が代表的なシナリオで分析モデルを構築する方法を学習できるようにするために、学習コースの一部として合成データを利用できるようにすることができます。
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AIを使用して（機密）データを模倣し、合成データの双子を生成します
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