エラスムス大学の学術研究用合成データ

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。