anonimizados

Anonimizados se refiere a datos que han sido procesados para eliminar o transformar identificadores personales de modo que las personas no puedan ser identificadas de forma razonable. A diferencia de la seudonimización, en la que los identificadores se sustituyen pero podrían reidentificarse con información adicional, los datos anonimizados buscan hacer irreversible la identificación.

Los métodos para anonimizados incluyen la eliminación de identificadores directos (nombre, dirección, identificadores nacionales), generalización de valores (rango de edades, verificación geográfica agregada), supresión de datos, enmascaramiento y perturbación de datos. También se utilizan técnicas como la agregación y, en casos avanzados, datos sintéticos. En escenarios modernos, la privacidad diferencial aporta ruido estadístico para proteger individuos mientras se preservan tendencias globales.

Desde la perspectiva legal y ética, los datos anonimizados suelen tratarse como datos no personales en muchas jurisdicciones, lo que puede excluirlos de ciertas obligaciones de protección de datos. No obstante, lograr anonimizaci ón verdadera puede ser difícil, y conjuntos anonimizados pueden ser vulnerables a ataques de reidentificación mediante la combinación con otras fuentes. Por ello, se recomienda realizar evaluaciones de riesgos, documentar los métodos y aplicar principios de minimización, retención y gobernanza de datos.

Las aplicaciones de datos anonimizados incluyen investigación, estadísticas públicas, análisis en salud, planificación urbana y benchmarking, donde es deseable obtener insights sin exponer la información personal de individuos.