აშშ-ის ვაჭრობის დეპარტამენტმა მიიღო გადაწყვეტილება, რომელიც სტატისტიკური მონაცემების დამუშავების წესებს ცვლის. უწყებამ აკრძალა „ხმაურის დამატების“ (noise infusion) ტექნიკის გამოყენება აღწერისა და ეკონომიკური ანალიზის ბიუროების მიერ გამოქვეყნებულ ყველა სტატისტიკურ პროდუქტში.

სტატისტიკური მონაცემები ხშირად კონფიდენციალურ ინფორმაციას შეიცავს. მკვლევრები ათწლეულების განმავლობაში ავითარებდნენ მეთოდებს, რათა საზოგადოებისთვის სასარგებლო ინფორმაცია ისე გამოექვეყნებინათ, რომ ინდივიდების პირადობა დაცული დარჩენილიყო.

ერთ-ერთი ასეთი მიდგომა იყო დიფერენციალური კონფიდენციალურობა (differential privacy). ეს მეთოდი მონაცემებში მიზანმიმართულად ამატებს მცირე „ხმაურს“, რაც რეალური ჩანაწერების აღდგენას შეუძლებელს ხდის, თუმცა ინარჩუნებს სტატისტიკურ სიზუსტეს.

2020 წლის აღწერისას აშშ-ის აღწერის ბიურომ სწორედ დიფერენციალური კონფიდენციალურობა გამოიყენა, რადგან ძველი მეთოდები, როგორიცაა მონაცემთა გაცვლა (swapping), აღარ იყო უსაფრთხო. ახალი წესის თანახმად, უპირატესობა უნდა მიენიჭოს მონაცემების განზოგადებას (coarsening), ხოლო მონაცემთა წაშლა (suppression) მხოლოდ უკიდურეს შემთხვევაში უნდა მოხდეს.

ექსპერტები აფრთხილებენ, რომ ამ ცვლილებას მძიმე შედეგები მოჰყვება. ალტერნატიული მეთოდები ან მონაცემთა სარგებლიანობას გაანადგურებს, ან მათ უსაფრთხოებას დააყენებს ეჭვქვეშ. დიფერენციალური კონფიდენციალურობა დღემდე საუკეთესო ინსტრუმენტად ითვლებოდა კონფიდენციალურობისა და სარგებლიანობის ბალანსის შესანარჩუნებლად.

კრიტიკოსები ვარაუდობენ, რომ აკრძალვის მიზანი შესაძლოა პოლიტიკური პროცესები იყოს. კერძოდ, ხმაურის გარეშე გამოქვეყნებული მონაცემები უფრო მარტივად იძლევა ინდივიდუალური ჩანაწერების რეკონსტრუქციას, რაც პოლიტიკურ მანიპულაციებს, მაგალითად, საარჩევნო ოლქების საზღვრების თვითნებურ გადახაზვას (gerrymandering) უწყობს ხელს.

საბოლოო ჯამში, „ხმაურის“ აკრძალვა პრობლემის გადაწყვეტას კი არ ცდილობს, არამედ მის იგნორირებას. სტატისტიკური მონაცემების დამუშავებისას კონფიდენციალურობის დაცვა ყოველთვის რთულ კომპრომისებს მოითხოვს, რომლის ფუნდამენტური ნაწილი სწორედ შემთხვევითობის ელემენტების გამოყენებაა.