何が起きたか

米国商務省が「ノイズ注入（noise infusion）を Census Bureau と BEA の統計製品で全面禁止」する命令を出した。

Census Bureau（国勢調査局）は日本でいう総務省統計局みたいなもので、アメリカの人口・世帯・住居などを調査して公開する機関。10年に1回の国勢調査を担当していて、選挙区の区割りや連邦予算の配分にも使われる重要なデータを出している。

BEA（Bureau of Economic Analysis、経済分析局）はGDPや個人消費などの経済統計を出す機関。日本でいう内閣府の国民経済計算に近い。

どちらもアメリカの政策立案の根拠になる統計を扱っていて、研究者や行政が広く使っている。

参考：Banning noise will be a disaster for statistical data products

ノイズって何

国勢調査みたいな統計データを公開するとき、個人が特定されないよう数値にわざと誤差を混ぜるテクニック。Differential Privacy（差分プライバシー）の中核手法。

具体例で説明する。

人口3人の離島「ホゲ島」があるとする。国勢調査で以下のような統計が公開されたとしよう。

ホゲ島の30代男性：3人
ホゲ島の既婚男性：2人
ホゲ島の会社員男性：3人
ホゲ島の持ち家あり男性：1人
...

この数値が全部正確だと、組み合わせることで「ホゲ島に住む30代・既婚・会社員・持ち家なしの男性は2人」みたいな情報が芋づる式に確定していく。統計を大量に突き合わせると連立方程式になって、最終的に「この人物は山田さんしかいない」まで絞り込めてしまう。

ノイズを入れると話が変わる。

ホゲ島の30代男性：5人（真値は3人）
ホゲ島の既婚男性：1人（真値は2人）
ホゲ島の会社員男性：4人（真値は3人）
...

全部の数値に誤差が乗っているので、連立方程式を立てても解が一意に定まらない。「だいたい3人くらいいる」という傾向は読み取れるが、個人の特定には使えない。これがノイズの効果。