2023年8月10日下午，资源与环境信息系统国家重点实验室“石坚青年学术论坛”第2期在地理资源所A0847会议室顺利举行。来自芝加哥大学空间数据科学中心的林玥博士为大家做了一场题为“Privacy and Utility of Geographic Data: Revealing, Evaluating, and Mitigating the Externalities of Geographic Privacy Protection”的主题报告。王劲峰研究员主持了该论坛。

　　林玥博士是芝加哥大学空间数据科学中心（CSDS）的助理教学教授，分别于2015年和2023年在武汉大学与俄亥俄州立大学获得学士和博士学位。她的研究和教学领域涵盖地理计算、地理空间数据科学以及数字隐私与公正。目前，她致力于开发计算方法，以确保在地理空间数据的传播和挖掘中实现隐私、准确性和公平性的平衡。林玥已在GIS、地理以及社会科学领域的期刊（如IJGIS、Annals of American Association of Geographers、TGIS等）和会议（如AutoCarto、GIScience）上发表12篇论文，其中以第一作者发表11篇。她曾荣获2023年制图与地理信息学会博士生奖学金、2023年E. Willard and Ruby S. Miller奖学金、2022年国际制图协会奖学金、2022年Fenburr杰出博士生旅行奖学金，以及多个最佳论文奖项。

　　本次论坛上，林玥博士首先介绍了地理隐私保护的重要性，接着阐述了当前已有的隐私数据保护方法的优缺点，在此基础上提出包含合成数据生成、量化隐私性和效用性、空间优化模型三个部分组成的研究框架。地理数据在人口学、公共卫生和交通等领域的重要性与日俱增，引起了人们对隐私保护的关注，而位置跟踪和地理空间数据分析技术的进步使得隐私保护越发重要。以往解决该问题的方法包括限制数据访问、匿名化和聚合以及数据扰动等，但这些方法可能会限制地理数据的可用性、透明度和准确性，从而导致数据使用的外部性。本研究提出了一个方法框架，其中包含三个关键部分来解决地理隐私保护的外部性问题：合成数据生成、量化隐私性和效用性以及空间优化模型，以找到生成和保护有用地理数据的最佳解决方案。最后利用美国人口普查数据对提出的框架进行了验证，为实际应用中扩展地理隐私保护提供了实用策略。

　　林玥博士的精彩报告引发了听众们的广泛兴趣，与会科研人员就合成人口微数据的原理和应用、隐私性和效用行的度量方法及其原理、数据隐私性与准确性之间权衡等问题展开了深入的讨论和交流。

林玥博士作报告