Pagkapribado ng data ng COVID-19

Nakatuon ang Lungsod sa transparency at pagpapanatiling may kaalaman sa publiko.   

Nakatuon din ang Lungsod na panatilihing ligtas ang pribadong impormasyon sa kalusugan ng mga residente.  

Dapat nating balansehin ang mga pangakong ito. Kaya, tinitiyak namin na wala sa data ng COVID na ini-publish namin ang naglalagay sa panganib sa privacy ng residente.   

Ang pahinang ito ay nagbubuod sa aming buong privacy at mga alituntunin sa pag-publish .  

Transparency

Ang pagbabahagi ng data sa publiko ay isang mahalagang bahagi ng pagtugon ng Lungsod sa pandemya ng COVID-19.  

Nagbabahagi kami ng data ng COVID-19 para lahat ay may access sa mataas na kalidad at kasalukuyang impormasyon. Nagsusumikap kaming maging isa sa mga pinaka-transparent na hurisdiksyon sa bansa. Ito ang dahilan kung bakit nag-publish kami ng mga live na dataset na available sa publiko na nag-a-update araw-araw .  

Pagkapribado

Ang iyong pangalan at impormasyon sa kalusugan ay pribado. Sinusunod ng Lungsod ang mga batas sa pagkapribado ng pangangalaga sa kalusugan ng pederal at estado. Hindi kami kailanman nagbabahagi ng protektadong impormasyon sa kalusugan sa publiko.   

Bago maglabas ng anumang data, kumukumpleto kami ng masusing pagsusuri upang isaalang-alang ang mga panganib. Nagbabahagi lamang ang Lungsod ng impormasyon sa mga paraan na nagpoprotekta sa privacy ng residente.  

Ang isa sa mga pangunahing panganib ng pagbabahagi ng data ay maaaring gamitin ito ng isang tao upang makilala ang isang partikular na tao.  

Upang maiwasan ito, isaalang-alang namin ang: 

• Laki ng populasyon 

• Bilang ng mga kaso o pagsubok 

• Pag-uugnay ng mga dataset sa isa't isa 

 
Laki ng populasyon
Ang pinagbabatayan na populasyon para sa anumang data ay dapat sapat na malaki upang walang matukoy. Ang paglabas ng data para sa buong Lungsod ay ang pinakamahusay na paraan upang matiyak ito. Sa higit sa 880,000 residente, malamang na hindi magagamit ang data sa buong lungsod upang makilala ang sinumang tao. Kung kailangan nating magbahagi ng data sa mas maliliit na populasyon, ang populasyon ng subgroup ay dapat na 1,000 residente o higit pa. 

Bilang ng mga kaso at pagsubok
Ang bilang ng mga kaso o pagsubok (o iba pang data ng interes) ay sapat na mataas upang maprotektahan ang privacy. Halimbawa, nag-uulat kami ng mga kaso ayon sa pagkakakilanlan ng kasarian kapag ang isang kategorya ay may hindi bababa sa 5 kaso. Tinitiyak nito na ang privacy ay hindi nanganganib ng maliliit na bilang. 

Mga link sa dataset
Ang data ay hindi maaaring i-link sa iba pang pampublikong naa-access na data sa paraang kinikilala ang isang kaso.  

Inaasahan muna namin kung paano mai-link ang isang dataset sa iba pang mga pampublikong dataset. Pagkatapos ay tinatasa namin ang mga naka-link na dataset na ito nang magkasama. Gusto naming matiyak na walang sinuman ang makakapagsama-sama ng data mula sa maraming dataset para matukoy ang isang indibidwal.  

Mga halimbawa ng mga dataset na pumasa sa mga pagsubok sa privacy

Data ng kaso ayon sa kapitbahayan 

Sinuri namin ang paglalabas ng data ng kaso ng COVID-19 ayon sa kapitbahayan sa paglipas ng panahon. Hindi namin nais na ipagsapalaran ang privacy ng residente.  

Sinuri namin kung: 

• may sapat na mga residente sa bawat kapitbahayan  

• kung gaano karaming iba pang mga dataset ng kapitbahayan ang maaaring i-link sa dataset na ito 

Natukoy namin na mababa ang panganib na matukoy ang sinumang indibidwal sa data.     

Mga kaso ayon sa pangkat ng edad 

Nalaman ng aming pagsusuri na ang data na ito para sa buong Lungsod ay hindi naglalagay sa panganib ng privacy ng residente. Ang bawat pangkat ng edad ay naglalaman ng higit sa 15,000 residente. Walang iba pang mga dataset na maaaring ma-link sa data na ito.
 

Mga halimbawa ng mga dataset na hindi pumasa sa mga pagsubok sa privacy

Hindi kami naglalathala ng mga bagong kaso ayon sa kapitbahayan at iba pang mga cross section. Halimbawa, hindi kami naglalathala ng mga bagong kaso ayon sa kapitbahayan at edad.  

Sa kasong ito, ang panganib na makilala ang isang partikular na tao ay masyadong mataas. Ang maliliit na cross section na ito ay mas mapanganib at maaaring ilagay sa panganib ang privacy ng residente.  

Hindi namin inilalabas ang ganitong uri ng data. Sa halip, ibinabahagi namin ang pinakamaraming hilaw na data hangga't maaari upang matiyak na ang mga residente at mamamahayag ay alam nang hindi nalalagay sa panganib ang privacy ng sinuman.  

Maaari naming muling bisitahin ang aming patakaran sa privacy kapag bumaba ang kabuuang bilang ng kaso. Maaari itong magpakita ng mga bagong tanong sa privacy. Basahin ang aming buong patakaran sa privacy para sa higit pang impormasyon .  

Iba pang mga paraan upang malaman ang tungkol sa mas maliliit na populasyon

Ang Kagawaran ng Pampublikong Kalusugan ng San Francisco (SFDPH) ay naglalabas ng mga ulat ng pananaliksik sa mga sub-populasyon. Ang isang ulat ay iba sa raw data sharing na ginagawa namin sa COVID tracker. Ang isang ulat ay nagbabahagi ng mga resulta ng pagsusuri nang hindi ini-publish ang pinagbabatayan na raw data. Nagbibigay-daan ito sa Lungsod na magbahagi ng mga pangunahing natuklasan sa mas maliliit na populasyon at protektahan ang privacy ng residente.  

Matuto nang higit pa tungkol sa mga ulat ng SFDPH .