Federated Learning: Ein sicherer Ansatz zur Analyse sensibler Daten

Der Unterschied-in-Unterschieden (DID) ist eine Methode, um die Auswirkungen einer Behandlung oder Intervention zu bewerten. Diese Methode wird in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitsforschung, öffentlicher Gesundheit und Wirtschaft viel eingesetzt. Sie hilft Forschern dabei, die Ergebnisse über die Zeit zwischen Gruppen zu vergleichen, die eine Behandlung erhalten haben, und solchen, die das nicht getan haben. Das Ziel ist herauszufinden, ob die Behandlung einen bedeutenden Unterschied gemacht hat.

Kürzlich wurden Verbesserungen vorgenommen, um Behandlungen besser zu bewerten. Forscher schauen jetzt darauf, wie lange es nach der Behandlung dauert, bis sie wirkt, und wie die Effekte über verschiedene Zeiträume hinweg unterschiedlich sein können. Eine dieser Methoden heisst Callaway und Sant’Anna Unterschied-in-Unterschieden (CSDID), die mit speziellen Software-Tools umgesetzt werden kann.

CSDID wurde in verschiedenen Politikevaluierungen verwendet, z.B. bei Teenagerschwangerschaften und der Einführung von Elektrofahrzeugen. Aber die Nutzung dieser Methode mit sensiblen Daten, wie individuellen Gesundheitsakten oder Bildungsergebnissen, war aufgrund von Datenschutzgesetzen schwierig.

#Herausforderungen bei der Nutzung sensibler Daten

Bei der Analyse sensibler Daten gibt es strenge Regeln, die das Teilen von Daten einschränken. Eine wichtige Vorschrift ist die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Das schafft drei grosse Herausforderungen:

1. Die Zustimmung von allen Beteiligten zu bekommen, kann schwierig sein, was zu weniger Teilnehmern in Studien führt.
2. Die öffentlichen Gesundheitspolitiken können je nach Region unterschiedlich sein. Einige Organisationen haben vielleicht nur Daten über bestimmte Gruppen, was die Nutzung von CSDID erschwert, wenn sie diese Daten nicht teilen können.
3. Schüler, die möglicherweise schlecht abschneiden, könnten zögern, ihre Informationen aufgrund von Datenschutzängsten zu teilen, was zu verzerrten Ergebnissen führen kann.

Um diese Probleme anzugehen, wurde ein neuer Ansatz namens Föderiertes Lernen vorgeschlagen. Diese Methode ermöglicht es verschiedenen Datenbesitzern, zusammenzuarbeiten, ohne persönliche, sensible Informationen zu teilen. Stattdessen teilen sie Zusammenfassungen, die die Privatsphäre der Einzelnen schützen und dennoch eine effektive Datenanalyse ermöglichen.

#Wie Föderiertes Lernen funktioniert

Beim Föderierten Lernen werden Daten nicht an einen zentralen Ort gesendet. Stattdessen werden Berechnungen lokal auf dem Computer jedes Datenbesitzers durchgeführt. Nur die Zusammenfassungsdaten werden mit dem Analysten geteilt. Dieser Prozess ermöglicht Zusammenarbeit und stellt gleichzeitig sicher, dass sensible Daten sicher bleiben.

Mit dieser Methode können Forscher weiterhin die Behandlungseffekte schätzen und die Genauigkeit ihrer statistischen Analysen verbessern. Föderiertes Lernen wurde erfolgreich in verschiedenen Gesundheitsstudien eingesetzt, aber seine Anwendung auf Bildungsdaten, wie z.B. die Schülerleistungen, wurde noch nicht umfassend erforscht.

#DataSHIELD: Ein Tool für Föderiertes Lernen

DataSHIELD ist ein Werkzeug, das dazu dient, Föderiertes Lernen zu erleichtern. Es ermöglicht eine sichere Datenanalyse über mehrere Datenbesitzer hinweg, ohne dass diese individuelle Datensätze teilen müssen. Das ist wichtig, weil es Forschern ermöglicht, von einer grösseren Stichprobengrösse zu profitieren und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren.

DataSHIELD funktioniert in einem System, in dem der Client (der Analyst) und die Server (Datenbesitzer) kommunizieren. Die Server führen Berechnungen lokal durch und senden nur nicht-sensible Informationen an den Analysten. Dadurch bleibt die Analyse vertraulich.

Der Kern von DataSHIELD ist ein Paket, das verschiedene Funktionen bietet, einschliesslich statistischer Analysen und Modellierungen. Obwohl DataSHIELD viele Werkzeuge hat, fehlte es zuvor an einer Möglichkeit zur Implementierung von CSDID. Der neue Ansatz schliesst diese Lücke und ermöglicht es Forschern, Behandlungseffekte sicher zu schätzen.

#Schätzung von Behandlungseffekten mit Föderiertem Lernen

Um den durchschnittlichen Behandlungseffekt mit der neuen Methode zu berechnen, muss ein Datensatz verschiedene Zeiträume und Behandlungsstatus enthalten. Forscher können die durchschnittlichen Effekte für jede Kombination aus Zeit und Behandlung berechnen. Der Prozess umfasst die Anwendung spezifischer Methoden zur Datenanalyse, während die Vertraulichkeit gewahrt bleibt.

In der föderierten Version der Analyse bleiben die Daten auf den Servern. Die Server führen Berechnungen durch und teilen nur die Zusammenfassungsdaten mit dem Client. So wird sichergestellt, dass sensible Informationen nicht offengelegt werden, während dennoch genaue Schätzungen möglich sind.

Das neue Tool, das für DataSHIELD entwickelt wurde, kann Behandlungseffekte und Standardfehler berechnen, ähnlich wie die traditionelle Methode. Es implementiert auch Sicherheitsmassnahmen zum Schutz der Daten und zur Verhinderung unbefugten Zugriffs.

#Datenschutz- und Sicherheitsmassnahmen

Die Wahrung der Privatsphäre hat in dieser Methode höchste Priorität. DataSHIELD folgt strengen Sicherheitsrichtlinien, um sicherzustellen, dass alle Ergebnisse den Datenschutzanforderungen entsprechen. Wenn ein Server beispielsweise nicht genügend Beobachtungen hat, wird er von der Analyse ausgeschlossen, um individuelle Daten zu schützen.

Darüber hinaus gibt es beim Hinzufügen von Daten Sicherheitsmassnahmen, um böswillige Versuche zu verhindern, sensible Informationen zu leaken. Die zwischen dem Client und den Servern geteilten Daten werden so verarbeitet, dass sie nicht gespeichert werden können, was das Risiko verringert, dass Daten kompromittiert werden.

#Vergleich von Föderiertem und Zentralem Lernen

Um das neue Modell zu validieren, simulierten Forscher Daten, um die föderierte Methode mit dem traditionellen zentralen Lernen zu vergleichen. Sie überprüften, ob die Schätzungen und Standardfehler in beiden Methoden ähnlich waren.

In der Simulation wurde eine festgelegte Anzahl von Individuen zufällig auf die Server verteilt. Die Ergebnisse zeigten, dass beide Methoden ähnliche Schätzungen der durchschnittlichen Behandlungseffekte und Standardfehler produzierten. Der Ansatz des föderierten Lernens zeigte, dass er Daten effektiv analysieren konnte, ohne die individuelle Privatsphäre zu gefährden.

Die Studie hob auch hervor, dass das föderierte Modell eine genauere Schätzung der Behandlungseffekte im Vergleich zu traditionellen Methoden erlaubte. Durch das Kombinieren von Daten, ohne sensible Informationen zu teilen, konnten die Forscher eine geringere Unsicherheit in ihren Schätzungen erreichen.

#Anwendung in der Praxis: Malaria-Interventionen in Mosambik

Um zu sehen, wie effektiv die neue Methode in realen Situationen ist, schauten sich Forscher eine Malaria-Intervention in Mosambik an. Sie versuchten zu analysieren, wie diese Initiative die schulischen Leistungen in bestimmten Gebieten beeinflusste. Die Daten wurden aus verschiedenen Schulen gesammelt, die Informationen nicht einfach untereinander austauschen konnten.

In diesem föderierten Setup hatte jede Schule ihren eigenen Server, so dass die Schülerdaten sicher blieben. Die Analyse umfasste eine breite Palette von Daten von Schülern, die verschiedene Schulen besucht hatten und unterschiedliche Behandlungsstatus hatten.

Durch die Berechnung der durchschnittlichen Leistungswerte vor und nach der Intervention fanden die Forscher heraus, dass die Malaria-Initiative einen positiven Einfluss auf die Noten der Schüler im behandelten Gebiet im Vergleich zur Kontrollgruppe hatte. Diese Ergebnisse bestätigten die Wirksamkeit des Einsatzes von Föderiertem Lernen zur Analyse sensibler Daten im Bildungsbereich.

#Fazit

Föderiertes Lernen stellt einen bedeutenden Fortschritt für Forscher dar, die mit sensiblen Daten arbeiten. Diese Methode ermöglicht eine effektive Analyse, ohne die individuelle Privatsphäre zu gefährden. Die neue Version des CSDID-Schätzers, die in DataSHIELD implementiert wurde, füllt ein wichtiges Bedürfnis nach Instrumenten für die Kausalanalyse und schützt dabei die Daten.

Indem es Forschern ermöglicht, mit grösseren Stichprobengrössen zu arbeiten und Unsicherheiten in ihren Ergebnissen zu reduzieren, eröffnet Föderiertes Lernen neue Möglichkeiten für eine effektive Bewertung in verschiedenen Bereichen, einschliesslich Gesundheit und Bildung. Zukünftige Entwicklungen könnten davon profitieren, neue Methoden zu erkunden und die Anwendung dieses innovativen Ansatzes zu erweitern.

Letztendlich ist das Ziel, eine sichere und geschützte Datenanalyse zu ermöglichen, die zu bedeutenden Erkenntnissen und Verbesserungen in der öffentlichen Gesundheit, Bildung und anderen wichtigen Bereichen der Gesellschaft führen kann.