Anonymisierung ist ein zentraler Schritt im Umgang mit sensiblen Daten in der Forschung. Ziel ist es, personenbezogene Informationen so zu verändern oder zu entfernen, dass keine Rückschlüsse auf einzelne Personen mehr möglich sind! Dabei lassen sich zwei grundlegende Ansätze unterscheiden: perturbative und nicht-perturbative Anonymisierung.

Bei der perturbativen Anonymisierung werden Daten gezielt verändert, etwa durch Rauschen, Austausch oder Aggregation, um die Identifikation zu erschweren. Die nicht-perturbative Anonymisierung hingegen reduziert oder entfernt Informationen, zum Beispiel durch Generalisierung oder das Löschen sensibler Daten.

Beide Ansätze verfolgen das gleiche Ziel, unterscheiden sich jedoch darin, wie stark sie in die ursprünglichen Daten eingreifen und welche Auswirkungen dies auf die Analyse hat.