合成数据：Lifelines 与 Syntho 合作，在数据可用性方面迈出了新的一步

最近，我们在 生命线 我们一直致力于开发一种新的创新解决方案，使我们的数据更容易用于研究，同时增强参与者的隐私。 通过使用来自的合成数据 合成器，我们现在可以生成一个与收集的原始数据具有相同统计属性的合成数据集，而不包含参与者的任何数据。 生成合成数据的技术使用真实数据采用统计模式来生成全新的人工数据集。

合成数据生成是一种“隐私增强技术”（PET），旨在保护和增强个人隐私。 此类技术有助于最大限度地减少暴露的个人信息量并降低隐私泄露的风险。 对于研究人员的每个数据请求，我们现在可以使用 Syntho 的合成数据生成平台生成合成数据，为每个研究人员提供自己独特的合成数据集。

我们根据三个属性评估生成的合成数据：可用性、实用性和隐私性。 这些结果为我们提供了有关隐私、真实数据和合成数据之间的统计相似性以及变量之间保留的关系的信息。 我们基于统计和可视化来做到这一点，如图所示（在该图中，我们看到真实数据（左）和合成数据（右）的每个城市的平均年龄）。

我们与其他专家和先驱一起开发并改进了生命线这一新的合成数据生成主张。 在合作伙伴 Syntho 的帮助下，我们成功地首次探索了数据合成可为 Lifelines 带来的机遇。 凭借他们在合成数据生成技术方面的丰富知识，我们合作开发了第一个合成数据集。 此外，我们为与我们一起就此主题进行研究的学生感到非常自豪。 Flip 和 Rients 都为采用目前正在使用的 Syntho 平台奠定了基础。

在成功完成初始阶段和探索后，Lifelines 将与 Syntho 合作继续进一步部署和采用合成数据。 因此，从现在开始，研究人员和其他利益相关者将可以使用合成的生命线数据。 那么，您是否感兴趣，或者您是一名研究人员，想更多地了解合成数据可以为您的研究做些什么吗？ 如果是这样，请告诉我们，我们将很乐意提供帮助！