Scenario illustrativo: persone e organizzazioni sono ipotetiche. Non è un incarico o un risultato attribuito allo studio.
LA RISPOSTA IN BREVE
La sostituzione del nome con un codice non dimostra che il dataset sia anonimo. Se le persone possono essere identificate con mezzi ragionevolmente utilizzabili, occorre applicare le regole pertinenti ai dati personali e le garanzie della ricerca.
La situazione.
Scenario illustrativo fittizio. Un centro studi analizza percorsi professionali attraverso questionari raccolti da un’associazione. I nomi vengono sostituiti con numeri, ma restano comune di residenza, età precisa, professione rara e descrizioni libere degli eventi. La tabella di corrispondenza viene salvata nella stessa cartella condivisa. Il gruppo vorrebbe pubblicare il file completo come «anonimo» e consentire a partner esteri di utilizzarlo per altri progetti non ancora descritti.
PRIMA DI DECIDERE
Tre fatti da mettere a fuoco.
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L’identificazione può derivare da combinazioni e informazioni esterne anche quando manca la tabella che collega codice e nome.
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Chi possiede o può ottenere le informazioni aggiuntive e con quali mezzi è parte della valutazione concreta.
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Ricerca, condivisione con partner e pubblicazione aperta espongono i dati a destinatari e rischi diversi.
Valuta insieme questi elementi prima di scegliere le azioni.
Come impostare la valutazione.
La pseudonimizzazione è una misura di protezione, non un’etichetta che esonera automaticamente dal GDPR. Nel progetto descritto restano collegamenti diretti tramite la tabella e possibili collegamenti indiretti tramite caratteristiche rare. Una conclusione di anonimato richiede un’analisi seria del contesto, dei destinatari, delle informazioni disponibili e delle possibilità di attribuzione, da riesaminare nel tempo.
La finalità scientifica non autorizza indiscriminatamente ogni raccolta, riutilizzo o diffusione. Occorre verificare basi giuridiche, trasparenza, condizioni eventualmente richieste per categorie particolari e garanzie dell’articolo 89, oltre alle disposizioni nazionali applicabili. Anche l’effettiva qualificazione di un’attività come ricerca va valutata: chiamare «studio» un’analisi commerciale non risolve la questione.
Cosa fare, in pratica.
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Descrivere domande di ricerca, variabili indispensabili e destinatari previsti, eliminando dettagli che non migliorano realmente l’analisi.
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Separare chiavi di collegamento e dataset con autorizzazioni distinte, impedendo che tutti i ricercatori possano ricostruire identità senza necessità.
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Esaminare testi liberi, piccoli gruppi e combinazioni rare, valutando aggregazioni o trasformazioni prima di condividere file fuori dal gruppo.
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Stabilire responsabilità, finalità consentite e misure per i partner, verificando anche le condizioni applicabili a eventuali trasferimenti internazionali.
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Preparare risultati pubblicabili con una valutazione dedicata del rischio di identificazione, evitando di applicare alla pubblicazione aperta le stesse conclusioni di un archivio controllato.
L’errore da evitare.
Pubblicare tutte le righe individuali perché la colonna con il nome è stata sostituita da un numero progressivo.
Tre verifiche da portare con te.
- Identificatori indiretti riesaminati.
- Chiavi separate e accessi limitati.
- Condivisione e pubblicazione valutate distintamente.
L’utilità dei dati per la ricerca e la possibilità di identificare le persone devono essere valutate insieme, per ciascuna modalità di accesso.
Fonti e riferimenti.
Collegamenti alle fonti istituzionali utilizzate per il quadro di riferimento. Controlla versione, ambito e regole complementari applicabili.