미국 인구조사에서 차등 개인정보를 사용해야 하나요?
본인은 다음과 같은 이유로 미국 인구조사국의 차등 개인정보 사용에 동의하지 않습니다. 미국 인구조사의 주요 목적은 인구수를 정확하게 집계하여 향후 자원 배분이 원활하고 적절하게 이루어질 수 있도록 하는 열거입니다. 차등 개인정보 보호의 사용은 본질적으로 이러한 목표를 훼손합니다. 주 단위의 인구는 원시 데이터에 충실할 수 있지만, 마을 단위의 인구는 훨씬 더 큰 편차가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, "인구조사 변경으로 소도시가 사라질 수 있다"는 뉴욕타임스의 기사는 차등 개인정보 보호가 미국 인구조사의 열거적 목적을 어떻게 훼손할 수 있는지를 잘 보여줍니다. 도시 지역보다 인구가 훨씬 적은 아메리카 원주민 마을은 DP 알고리즘에 의해 인구 수가 절반으로 줄어들 수 있습니다. 또한 아메리카 원주민에 대한 이러한 잘못된 숫자는 단순한 계산 실수를 넘어 자금 지원 감소나 부적절한 정치적 대표성과 같은 실제적인 결과를 초래할 수 있습니다. 하지만 미국 인구조사에서는 모든 사람이 동등하고 공평하게 연방 자원을 받고 정치 선거구를 구성할 수 있도록 인구를 집계하지 않나요? 따라서 차등 개인정보 보호의 사용은 인구 총조사의 목적을 근본적으로 무효화합니다.

위에서 설명한 보다 물질적인 문제 외에도 차등 개인정보 보호의 사용은 훨씬 더 사회적, 문화적 문제인 대표성 문제를 야기할 수 있다고 주장합니다. 뉴욕 타임즈 기사는 우리 사회가 항상 소수를 희생시키면서 다수를 배려하는 알고리즘을 채택해 왔으며, 이러한 알고리즘 설계의 논리가 대표성 문제를 악순환으로 몰아넣을 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 잔인하게 토지를 빼앗기고 식민지가 된 아메리카 원주민은 역사적으로 미국 사회에서 소수 집단으로 취급되어 왔습니다. 토지 배상에 관한 모든 논의는 제쳐두고, 미국 인구조사국은 스프레드시트에서 아메리카 원주민의 존재 자체를 축소하는 알고리즘을 설계하고 이를 점검한 후 통과시켰습니다. 이는 차등 개인정보 보호 구현의 논리에 대해 무엇을 의미할까요? 인구조사국이 대부분의 아메리카 원주민 마을이 인구 밀도가 낮고 차등 개인정보 보호 알고리즘이 소규모 인구를 추정할 때 높은 편차를 초래한다는 사실을 충분히 알고 있다면, 이 알고리즘의 구현이 무엇을 의미할까요? 이 그룹의 사람들은 그 과정에서 시간과 돈을 들였음에도 불구하고 최종 인원수에 포함되지 않아도 괜찮다는 것일까요? 이러한 과실은 미국 인구조사에서 차등 개인정보 보호의 사용을 다시 한 번 무효화합니다.
Should differential privacy be used in the U.S. census?
I disagree with the US Census Bureau in its use of differential privacy for reasons as follow. The main purpose of the US Census is enumeration – to correctly count the population such that resource distribution can be performed smoothly and properly in the future. The use of differential privacy essentially undermines this goal. Although populations at the state level would remain true to the raw data, those at the town level could be subject to much higher variances. For example, the New York Times article “Changes to the Census Could Make Small Towns Disappear” exemplifies how differential privacy could compromise the enumerative purpose of the US Census. Native American towns that are much less populated than the urban districts could see their population numbers being halved by the DP algorithm. In addition, these incorrect numbers for Native Americans mean more than a mere calculation mistake – it could bring real-world consequences like reduced fundings or inadequate political representation. Yet, isn’t the US Census counting the population such that everyone can receive federal resources and form political constituency equally and equitably? Therefore, the use of differential privacy essentially negates the Census’s purpose.

Besides the more material concern illustrated above, I argue that the use of differential privacy could also lead to a much more social and cultural issue – representation. The New York Times article has revealed that our society has adopted algorithms that always attend to the majority at the expense of the minority, and such logic behind the algorithmic design would push the representation issue into a vicious cycle. Native American people, whose land was brutally taken away and colonized, have been historically rendered as a minority group in the society. All talks on land reparations aside, the US Census Bureau has designed and passed after checks an algorithm that diminishes their very existence on the spreadsheet. What does this imply about the logic behind the implementation of differential privacy? If the Census Bureau is fully aware that most of the Native American towns are rather sparsely populated, and the algorithm to preserve differential privacy would lead to high variances for estimation of small populations, what does the implementation of this algorithm imply? That this group of people are fine with not being represented in the final headcount, even if they have spent time and money in the process? This show of negligence again invalidates the use of differential privacy in the US Census.