Resumen

Los beneficios de los datos abiertos se han hecho patentes en todo el mundo desde las últimas décadas, y se han intensificado los esfuerzos para mover más datos bajo la licencia de datos abiertos. Se ha producido un fuerte aumento de los datos abiertos en los repositorios gubernamentales. En nuestro estudio, señalamos que la privacidad es uno de los principales obstáculos. Las estrictas leyes de privacidad impiden a los propietarios de los datos abrirlos libremente. En este trabajo, intentamos estudiar las soluciones aplicadas y, a nuestro leal saber y entender, descubrimos que los algoritmos de preservación del anonimato hicieron un trabajo sustancial para proteger la privacidad en la liberación de los microdatos estructurados. Dichos algoritmos de preservación del anonimato argumentan y compiten en el objetivo de que no sólo los datos anonimizados liberados pueden preservar la privacidad, sino que también los datos anonimizados preservan el nivel de calidad requerido. El algoritmo K-anonymity fue la base de muchos de sus algoritmos sucesores de todos los algoritmos de preservación de la privacidad. l-diversity pretende añadir otra dimensión de protección de la privacidad. Se sabe que estos dos algoritmos utilizados conjuntamente proporcionan un buen equilibrio entre la privacidad y el control de calidad del conjunto de datos como entidad global. En esta investigación, hemos utilizado el algoritmo de anonimato K y hemos comparado los resultados con el complemento de l-diversidad. Discutimos la brecha e informamos de los beneficios y pérdidas con varias combinaciones de valores K y l, tomados en combinación con la calidad de los datos liberados desde la perspectiva de un analista. Primero utilizamos datos ficticios ficticios para explicar las expectativas generales y luego concluimos el contraste de los resultados con los datos reales del ámbito de la tecnología alimentaria. El trabajo contradice las hipótesis generales con un conjunto específico de parámetros de evaluación de la calidad de los datos. Además, se pretende argumentar a favor de impulsar las contribuciones de la investigación en el campo de la preservación del anonimato e intensificar el esfuerzo para las principales tendencias de la investigación, teniendo en cuenta su importancia y su potencial para beneficiar a las personas.

• Materias:Biotecnología de alimentos Composición de los alimentos Microbiología de alimentos Tecnología de alimentos Análisis de los Alimentos
• Subjects:Food biotechnology Food composition Food microbiology Food technology Food Analysis
• Palabras claves:privacidad, datos abiertos, algoritmos, algoritmo de anonimato, leyes estrictas sobre privacidad, evaluación de la calidad de los datos, datos ficticios, ámbito de la tecnología alimentaria, ventajas, datos
• Keywords:privacy, open data, algorithms, anonymity algorithm, strong privacy laws, data quality assessment, dummy fictitious data, food technology domain, benefits, data