Data Privacy Protection and the Conduct of Applied Research : Methods, Approaches, and New Findings
Idioma: inglés
Editorial: The University Of Chicago Press Nov 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - A necessary exploration into the mechanics of data privacy protections within empirical social science research. The explosion of computational power and data availability has revolutionized empirical social science research, but it has also created unprecedented challenges for protecting the privacy of individuals and businesses. As computational tools make it increasingly possible to breach data anonymity in government surveys by combining the survey data with additional information from external sources, statistical agencies face mounting pressure to develop new privacy protection methods while maintaining data quality essential for research and policymaking. This volume explores how innovations in data privacy protection, including differential privacy and synthetic data methods, affect the conduct of empirical analysis in economics, computer science, and statistics. Contributors explore critical questions about the trade-offs between privacy and data usability: How do new protection methods impact statistical inference and parameter estimation What standards should data providers adopt The chapters examine frameworks for characterizing privacy protection, disclosure limitation challenges for survey data, methodological innovations for privacy-preserving statistical analysis, regulatory considerations in modern data governance, and strategies for balancing confidentiality with research access. This volume provides researchers, statistical agencies, and policymakers with essential guidance for navigating the complex landscape where data protection meets scientific inquiry.…
N° de ref. del artículo 9780226851525
- Título
- Data Privacy Protection and the Conduct of Applied Research : Methods, Approaches, and New Findings
- Autor
- Ruobin Gong
- Editorial
- The University Of Chicago Press Nov 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0226851524
- ISBN 13
- 9780226851525
- Peso del artículo
- 454 gramos
- Dimensiones
- 229x152x34 mm
A necessary exploration into the mechanics of data privacy protections within empirical social science research.
The explosion of computational power and data availability has revolutionized empirical social science research, but it has also created unprecedented challenges for protecting the privacy of individuals and businesses. As computational tools make it increasingly possible to breach data anonymity in government surveys by combining the survey data with additional information from external sources, statistical agencies face mounting pressure to develop new privacy protection methods while maintaining data quality essential for research and policymaking. This volume explores how innovations in data privacy protection, including differential privacy and synthetic data methods, affect the conduct of empirical analysis in economics, computer science, and statistics. Contributors explore critical questions about the trade-offs between privacy and data usability: How do new protection methods impact statistical inference and parameter estimation? What standards should data providers adopt? The chapters examine frameworks for characterizing privacy protection, disclosure limitation challenges for survey data, methodological innovations for privacy-preserving statistical analysis, regulatory considerations in modern data governance, and strategies for balancing confidentiality with research access.
This volume provides researchers, statistical agencies, and policymakers with essential guidance for navigating the complex landscape where data protection meets scientific inquiry.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Ruobin Gong is an associate professor of statistics at Rutgers University. V. Joseph Hotz is research professor at the Harris School of Public Policy at the University of Chicago, Arts and Sciences Distinguished Professor Emeritus of Economics & Public Policy at Duke University, and a research associate of the NBER. Ian M. Schmutte is a principal economist with People eXperience & Technology at Amazon, having previously served as professor of economics at the Terry College of Business at the University of Georgia.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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