data("turnover_act_size")
<- turnover_act_size %>%
turnover_act_size_detect rename(FREQ = N_OBS, VALUE = TOT) %>%
mutate(
is_secret_freq = FREQ > 0 & FREQ < 3,
is_secret_dom = (VALUE != 0) & (MAX > 0.85*VALUE)
%>%
) mutate(
is_secret_prim = is_secret_freq | is_secret_dom
)
9 Utiliser les coûts
Objectif : apprendre à utiliser l’option cost
du package rtauargus
afin de rediriger le secret secondaire.
Tau-Argus utilise des algorithmes d’optimisation afin de minimiser la perte d’information qui résulte du secret secondaire. La question qui se pose est quelle valeur doit-être minimiser ? Plusieurs choix sont possibles, la valeur des cellules, le nombre de cellules, les effectifs des cellules. Il est également possible de personnaliser les coûts si l’on souhaite prioriser la pose de secret secondaire sur certains agrégats.
9.0.1 Minimiser la valeur secrétisée
Tau-Argus minimise par défaut la valeur des cellules supprimées. C’est ce qui est le plus cohérent, lorsque l’on publie un tableau c’est bien la valeur des cellules qui nous intéresse.
9.0.2 Minimiser le nombre de cellules secrétisées
Pour minimiser le nombre de cellules secrétisées il faut utiliser le paramètre cost
et donc le définir dans notre table. si l’on souhaite minimiser le nombre de cellules masquées, il faut alors que le coût de suppression de chaque cellule soit identique, Tau-Argus considère alors qu’elles ont toutes la même importance. Pour cela il faut créer une colonne “cost” qui vaut 1 pour toutes les cellules de notre tableau.
9.0.3 Minimiser les effectifs secrétisés
On peut aussi considérer que la valeur importante des cellules sont leurs effectifs. On peut penser qu’un nombre de répondants élevé pour une cellule lui confère une plus grande fiabilité statistique. Pour cela il suffit simplement de recopier la colonne “freq” dans notre colonne “cost”.
9.0.4 Orienter le secret secondaire
Dans certaines données on peut trouver des agrégats jugés non significatifs. Ces derniers ne seront pas publiés dans les tableaux mais notés “ns”. On peut alors s’en servir pour la pose du secret secondaire.
Attention, on pourrait penser que ces cellules devraient être placées en secret primaire, afin qu’elles soient considérées comme masquées quoi qu’il arrive. Cependant, cela peut entraîner plus de secret secondaire que nécessaire sachant qu’il n’est pas nécessaire de protéger ces cellules du risque de recoupement. L’utilisateur peut retrouver la valeur de ces cellules, mais il est averti qu’elles n’ont aucune importance statistique.
Pour prioriser le secret secondaire on crée donc pour les agrégats non-significatifs la colonne “cost” qui vaut 1. C’est le coût minimal, ceci indiquera à Tau-Argus que ces agrégats sont donc prioritaires pour le secret secondaire. Ainsi, certains coûts ne seront pas définis. Ce n’est pas un problème, lorsque l’on ne spécifie pas de coût pour une cellule, Tau-Argus va considérer que son coût de suppression est égal à la valeur de cette dernière.
Exemple
Si par exemple, on souhaite prioriser le secret sur la tranche d’effectif 1 tr1
dans turnover_act_size
, tableau intégré à rtauargus
.
Tout d’abord, on pose le secret primaire sur le tableau.
Puis, on assigne on assigne la valeur 1 pour le coût de tous les croisements avec tr1
.
<- turnover_act_size_detect %>%
turnover_act_size_ns mutate(cost = ifelse(SIZE == "tr1", 1, VALUE))
str(turnover_act_size_ns)
tibble [414 × 9] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ ACTIVITY : chr [1:414] "AZ" "BE" "FZ" "GI" ...
$ SIZE : chr [1:414] "Total" "Total" "Total" "Total" ...
$ FREQ : int [1:414] 405 12878 28043 62053 8135 8140 11961 41359 26686 25108 ...
$ VALUE : num [1:414] 44475 24827613 8907311 26962063 8584917 ...
$ MAX : num [1:414] 6212 1442029 1065833 3084242 3957364 ...
$ is_secret_freq: logi [1:414] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ is_secret_dom : logi [1:414] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ is_secret_prim: logi [1:414] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ cost : num [1:414] 44475 24827613 8907311 26962063 8584917 ...
On vérifie que les coûts à 1 ont bien été appliqués.
str(turnover_act_size_ns %>% filter(cost == 1))
tibble [113 × 9] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ ACTIVITY : chr [1:113] "Total" "AZ" "BE" "FZ" ...
$ SIZE : chr [1:113] "tr1" "tr1" "tr1" "tr1" ...
$ FREQ : int [1:113] 217053 399 11485 26937 59426 7884 8026 11850 39819 26291 ...
$ VALUE : num [1:113] 1.01e+08 3.64e+04 4.69e+06 4.55e+06 1.10e+07 ...
$ MAX : num [1:113] 10018017 6212 990201 225864 765244 ...
$ is_secret_freq: logi [1:113] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ is_secret_dom : logi [1:113] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ is_secret_prim: logi [1:113] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ cost : num [1:113] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
On pose le secret secondaire à l’aide de la fonction tab_rtauargus()
.
<- tab_rtauargus(
res_ns
turnover_act_size_ns,files_name = "couts",
dir_name = "tauargus_files/couts",
explanatory_vars = c("ACTIVITY","SIZE"),
totcode = c("Total","Total"),
freq = "FREQ",
value = "VALUE",
secret_var = "is_secret_prim",
cost_var = "cost",
verbose = FALSE
)
On peut ensuite créer une synthèse du secret posé.
<- res_ns %>% group_by(Status) %>%
synthese_ns mutate(
statut_final = case_when(
~ "A",
is_secret_freq ~ "B",
is_secret_dom TRUE ~ Status,
)%>%
) group_by(statut_final) %>%
summarise(
nb_cellules = n(),
effectif = sum(FREQ),
valeur = sum(VALUE)
)
synthese_ns
# A tibble: 4 × 4
statut_final nb_cellules effectif valeur
<chr> <int> <int> <dbl>
1 A 52 76 22115262.
2 B 25 15219 37823909.
3 D 46 115266 142992327.
4 V 291 1667583 1259310983.