문서 익명화

질적 데이터에는 이름, 소속 기관, 위치, 날짜와 같은 개인 정보가 포함되는 경우가 많습니다. Skimle은 문서를 분석하기 전에 이러한 정보를 익명화하거나 가명화할 수 있습니다. 익명화는 데이터 소스별로 설정되므로, 다른 자료는 그대로 두고 민감한 인터뷰 전사 기록만 정리할 수 있습니다.

익명화 켜기

각 데이터 소스의 확인 카드에는 문서 익명화 스위치가 있으며, 세 가지 모드가 있습니다:

• 끄기: 문서를 익명화하지 않습니다.
• 수동: Skimle이 식별 가능한 정보를 감지하면, 분석 전에 문서별로 이를 검토하고 수정합니다.
• 자동: Skimle이 선택한 설정을 사용하여 모든 문서를 자동으로 익명화합니다.

수동 또는 자동을 선택하면, 설정 패널에서 각 식별자 유형을 어떻게 처리할지 정확히 결정할 수 있습니다.

식별자 카테고리

Skimle은 식별 가능한 정보를 감지하여 카테고리로 분류합니다:

• 이름
• 직함 및 역할
• 위치
• 조직
• 날짜 및 시간
• 숫자 및 코드
• 기타

각 카테고리마다 다음 중 하나의 작업을 선택할 수 있습니다:

• 유지는 원본 텍스트를 그대로 둡니다.
• **가명화(코드)**는 일관된 코드(예: PERSON_1)로 대체합니다.
• **가명화(자연어)**는 실제처럼 보이지만 가상의 대체 값(예: 다른 이름)으로 바꿉니다.
• 대체는 일반적인 라벨로 바꿉니다.
• 삭제는 텍스트를 완전히 제거합니다.

파일 간 일관성은 데이터 소스 내 모든 문서에서 가명을 동일하게 유지하므로, 동일 인물은 어디에 등장하든 같은 대체 값을 받습니다.

프리셋

모든 카테고리를 일일이 설정하는 대신, 프리셋 수준을 적용할 수 있습니다:

• 약한 가명화: 직접 식별자를 가명으로 대체하며, 재식별 키를 유지합니다.
• 강한 가명화: 직접 및 간접 식별자를 가명화하거나 일반화하며, 키를 유지합니다.
• 강한 익명화: 모든 식별자를 변환 또는 삭제하고 재식별 키를 폐기합니다. 가장 엄격한 규정 준수가 필요한 경우를 위한 것으로, 사람이 직접 검증합니다.

프리셋에서 시작한 다음 개별 카테고리를 조정할 수 있으며, 이 경우 설정은 사용자 지정으로 표시됩니다.

익명화된 문서 검토

수동 모드에서는 확인된 문서가 분석 전에 검토 단계에서 대기합니다. 데이터 소스의 검토 단계를 열어 각 문서를 차례로 살펴보고, 감지된 식별자를 확인하며 AI가 놓친 부분이나 과도하게 표시한 부분을 수정합니다. 이 문서들을 승인해야만 분석으로 넘어갑니다.

자동 모드에서는 검토 단계 없이 익명화가 적용되므로, 문서가 곧바로 분석으로 넘어갑니다.

익명화가 실행되는 시점

익명화는 데이터 소스에서 파일을 확인한 후, 분석되기 전에 수행됩니다. 자동 분석도 켜져 있다면, 익명화(및 전사나 검토 작업)가 완료되는 즉시 분석이 시작됩니다.