Die empirische Forschung mit KVG-Daten
Kann das Erfordernis der Anonymisierung auch in Zukunft erfüllt werden?
La plupart des projets de recherche qui utilisent les données des caisses maladie LAMal nécessitent l'anonymisation des données. Mais l'anonymat est-il encore possible, compte tenu du flot croissant de données et des moteurs de recherche toujours plus puissants ? Sur la base d'exemples pratiques, l'analyse conclut qu’existent beaucoup plus de manières d’anonymiser que sont couramment utilisées et qu'il sera également possible, à l'avenir, de trouver des procédures et des techniques qui répondront simultanément aux exigences des chercheurs et à celles de la protection des données. (jp)
Inhaltsverzeichnis
- 1. Rechtliche Grundlagen zur Bearbeitung von KVG-Daten
- 1.1. Die Definition der Datenart
- 1.2. Ist der KVG-Versicherer eine Bundesbehörde?
- 1.3. Forschung und Datenweitergabe des KVG-Versicherers
- 2. Die Verwendung von Personendaten
- 2.1. Das Problem der Datenfehler
- 2.2. Die Pseudonymisierung
- 2.3. Das Problem des Persönlichkeitsprofils
- 2.4. Anonymisierung mittels Unterdrückung der Schlüsselvariablen
- 2.5. Anonymisierung mittels Aggregation der Individualdatensätze
- 2.5.1. Aggregation verschleiert Datenfehler
- 2.5.2. Aggregation – kein Garant für Anonymisierung
- 2.5.3. Wissenschaftliches Arbeiten mit aggregierten Daten
- 2.5.3.1. Voraussetzung für wissenschaftliches Arbeiten mit Statistiken
- 2.5.3.2. Voraussetzung mit aggregierten Daten nicht erfüllt
- 2.5.3.3. Alternative Daten-Aggregation, die wissenschaftliches Arbeiten ermöglicht
- 2.5.4. Aggregation verbirgt Information
- 2.6. Anonymisierung mittels Aggregation innerhalb des Persönlichkeitsprofils
- 2.7. Anonymisierung mittels Stichprobenbildung
- 3. Forschung mit identifizierbaren Personendaten
- 4. Fazit
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