@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217027,
 author = {高木, 理 and 浜元, 信州 and 竹房, あつ子 and 横山, 重俊 and 合田, 憲人},
 issue = {43},
 month = {Mar},
 note = {本研究では，オンラインによる教育活動を支援する学習管理システム（LMS）上のデータ解析を安全に行うことを目的として，匿名化の対象となるデータに対してノイズを付加しながらデータの統計処理を行うアルゴリズム（本稿では，このようなアルゴリズムも匿名化アルゴリズムと見做す）に着目し，その設定値（パラメータ）の妥当性を吟味するための基準を提案する．本稿の後半において，提案された基準を満たす設定が実際に出来るのかどうかを検討するために，実在の大規模データを用いて匿名化アルゴリズムによる統計処理を行い，基準を満たす設定値がどのようなものになるのかを検討する．さらに，従来の設定の仕方では基準を満たす設定が出来ない場合の対処法についても議論する．なお，本研究では，大規模な LMS データの取得が困難であったため，実在の商品レビューデータで代用して議論を進める．, We propose a criteria of reasonable parameters for an algorithm that aggregates target data with anonymizing the data for safe analysis of data on online educational systems, which are called learning management system (LMS). We also investigate a set of the parameters that satisfy the proposed criteria by statistical processing with an anonymization algorithm and large scale real data. Furthermore, we discuss an approach to address the case in which we can set no parameter that satisfies the proposed criteria with usual way to set parameters. Since we couldn't obtain real LMS data for this investigation, we use real review data of commodities.},
 title = {オンライン教育データ解析支援システムの開発に向けた匿名化アルゴリズムに関する妥当な設定値の検討},
 year = {2022}
}