La anonimización en imágenes en los conjuntos de datos de investigación
Las imágenes en los conjuntos de datos de investigación son uno de los componentes más frecuentes a la hora de difundir los datos primarios de una investigación.
La anonimización en los conjuntos de datos de investigación es una de las instancias más importantes a tener en cuenta por un equipo de investigación antes de autoarchivar su conjunto de datos en el Banco de Datos del SIGEVA. Este proceso protege los derechos y la privacidad de los participantes, así como también preserva la integridad ética de una investigación. Por tal motivo, la Ley de Protección de Datos Personales (Ley 25.326) es vital para fortalecer el compromiso ético de los investigadores/as. Además, contribuye a consolidar la confianza en el uso de los datos compartidos en el repositorio.
En la nota Datos de investigación: el proceso de anonimizar se hizo hincapié en las técnicas a tener en cuenta para el proceso de anonimización de los datos de investigación, así como también las herramientas más reconocidas para llevar adelante esta práctica.
En el caso de las imágenes, la anonimización es fundamental cuando se trabaja con fotografías y videos que presentan personas o información que puedan ser identificables. Por tal motivo es fundamental la eliminación o distorsión de los mismos ya sea a través del método de desenfoque o pixelado. Esto permite que los datos visuales puedan ser publicados y reutilizados posteriormente en una nueva investigación.
Herramientas de anonimización en imágenes
GIMP (GNU Image Manipulation Program): es un programa de código abierto que permite desenfocar o pixelar imágenes de manera manual.
Facepixelizer: es una herramienta online que detecta y desenfoca automáticamente rostros.
DeepPrivacy: Un proyecto de código abierto que genera caras sintéticas sobre las reales para mantener la privacidad. Funciona para fotografías y videos.
Pixellate It: Herramienta web que permite pixelar imágenes con un enfoque directo en áreas seleccionadas.
La anonimización adecuada de los conjuntos de datos de investigación es una fase fundamental para proteger la privacidad y confidencialidad de quienes participen en una investigación. En este contexto, las imágenes son uno de sus componentes más utilizados para compartir los datos primarios y requieren especial atención para evitar la identificación de las personas involucradas en el proyecto. Por tal motivo, si el objetivo es anonimizar imágenes o videos con contenido sensible es importante verificar las especificaciones de cada herramienta para evitar riesgos de seguridad.