Kurs iŞİ Fakültə : İnformasiya texnologiyaları və idarəetmə (İTİF) İxtisas : İnformasiya təhlükəsizliyi Kafedra : Kompüter mühəndisliyi kafedrası Fənnin adı : Böyük verilənlərin emalı texnologiyaları Mövzu : Verilənlərin anonimləşdirilməsi Qrup

Keyfiyyətli verilənlər toplusu
Məlumatların toplanması ilə bağlı vəziyyətin xarakterini nəzərə alaraq mümkün olarsa, siz tədqiqat iştirakçılarına məlumatların toplanmasından əvvəl (məsələn, müsahibədən əvvəl) xatırlada bilərsiniz ki, onlar şəxsi adları, dəqiq tarixləri, iş yerlərinin adlarını və ya üçüncü şəxslərlə bağlı ətraflı məlumatı qeyd etməkdən çəkinməlidirlər. İnsanlar hadisələri və təcrübələrini anonimləşdirməkdə təəccüblü dərəcədə yaxşıdırlar.Tədqiqat subyektlərindən hansı məlumatı toplamaq istədiyinizi və bu məlumatı necə toplamaq lazım olduğunu diqqətlə düşünün. Fon məlumatı strukturlaşdırılmış formadan istifadə etməklə toplana bilər ki, bu da müsahibə verənlər tərəfindən tez-tez identifikatorları ehtiva edən sərbəst formada təqdimatların qarşısını almaq üçün yaxşı bir yoldur. Əsas məlumatı təsnif edərkən mövcud sosial təsnifatlardan istifadə edin. Məlumatların toplanması zamanı (məsələn, müsahibədə) anonimləşdirmə tədbirləri tələb edən cavabların verilməsi ehtimalı yüksək olan suallar verməyin (Xeyr: "Atanızın və ananızın həyatları boyu hansı iş yerlərində işlədiyini bizə deyə bilərsiniz...").
Anonimləşdirmə prinsipləri
Bu sahənin beynəlxalq ədəbiyyatında anonimləşdirmə girişə nəzarət və statistik anonimləşdirmə kimi müxtəlif yanaşmaları özündə birləşdirən geniş çətir konsepsiyası kimi müəyyən edilir (Elliot et al. 2016). GDPR-nin tərifinə görə, girişə nəzarət təminat sayılır, lakin anonimləşdirmə deyil. Burada biz fərdləri müəyyən etməyə imkan verə biləcək verilənlər bazasından bütün məlumatları silmək məqsədi daşıyan məlumat yönümlü anonimləşdirmə tədbirlərinə diqqət yetiririk.Bütün məlumat növləri üçün uyğun olan vahid anonimləşdirmə texnikası yoxdur. Anonimləşdirmə hər zaman məlumat xüsusiyyətləri, ətraf mühit və kommunal proqramlar nəzərə alınmaqla hər bir halda planlaşdırılmalıdır.Məlumat xüsusiyyətləri məlumatın yaşına və həssaslığına, məlumat subyektlərinin sayına, eləcə də məlumat məzmununun nə dərəcədə spesifik olduğuna istinad edir (Elliot et al. 2016). Məlumat mühiti verilənlərin istifadə olunduğu kontekstə aiddir: verilənlərdən kim, nə vaxt və harada istifadə edir? Hansı xarici məlumat mənbələri mövcuddur? Məlumat mühiti məlumatların fiziki saxlanmasını da əhatə edir . Məlumatların faydalılığını qiymətləndirərkən, məlumatların anonimləşdirildikdən sonra statistik və ya keyfiyyət tədqiqatlarında mümkün qədər istifadə oluna bilməsi üçün məlumatların faydalılığı və anonimləşdirilməsinin necə balanslaşdırılacağını düşünmək lazımdır.Siz anonimləşdirməni diqqətlə planlaşdırmalı və bütün müvafiq anonimləşdirmə üsullarını və proseslərini əsaslandırma ilə birlikdə sənədləşdirməlisiniz. Siz anonimləşdirmə üçün vaxt ayırmalısınız və anonimləşdirmə artıq məlumatların toplanması zamanı nəzərə alınmalıdır, çünki diqqətli planlaşdırma anonimləşdirmə üçün lazım olan resursları əhəmiyyətli dərəcədə azaldacaq. Tədqiqatçılar əvvəlcədən anonimləşdirmə ilə bağlı aşağıdakı amilləri nəzərə almalıdırlar:

• 
  Məlumatların minimuma endirilməsi prinsipinə uyğun olaraq məlumatların toplanmasını təmin edin.
  
• 
  Anonimləşdirməni kimin planlaşdırdığına və həyata keçirəcəyinə və hansı nöqtədə qərar verin.