超越模糊：组织的数据匿名化方法

匿名化被视为解决数据驱动社会中个人信息过度暴露的解决方案。然而，组织如何将匿名化技术应用于数据仍缺乏探索。我们通过小规模访谈研究调查了这些措施在组织中的应用方式，询问是否使用匿名化实践、哪些方法被认为是实际和充分的，以及如何做出决策以保护数据主体的隐私同时保留分析价值。我们的发现表明，应用匿名化是一个复杂的社会技术过程，而且比我们最初预期的更不常见。实施匿名化的组织往往将其实践视为敏感的，并依赖模糊匿名与技术手段相结合。匿名化在实践中并非纯粹的应用正确算法的技术问题，而是依赖于跨组织边界的多方利益相关者协作。我们观察到Suchman所称的"多个、局部的、部分的视角"参与了必要的持续讨论，以协商实施数据匿名化的技术和组织复杂性。