[논문 리뷰] The Impact of the U.S. Census Disclosure Avoidance System on Redistricting and Voting Rights Analysis

Christopher T Kenny, Shiro Kuriwaki외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 29.

Census and Population Estimation참고 문헌 20인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 미국 합중국의 인구조사국의 유출방지시스템(DAS)이 재선거구조성과 투표권 분석에 미치는 영향을 평가하기 위해 DAS 보호를 받는 2010년도 인구조사 자료를 기반으로 재선거구조성 시뮬레이션을 수행한다. 연구 결과 DAS는 인종 및 정당별 인구 분포를 왜곡시키는 심각한 노이즈를 유발하며, 한 사람의 한 표 원칙을 약화시키고 다수 소수민족 지구 수를 변화시켜, 선거구 조정 소송과 선거의 공정성에 심각한 영향을 미친다.

ABSTRACT

The US Census Bureau plans to protect the privacy of 2020 Census respondents through its Disclosure Avoidance System (DAS), which attempts to achieve differential privacy guarantees by adding noise to the Census microdata. By applying redistricting simulation and analysis methods to DAS-protected 2010 Census data, we find that the protected data are not of sufficient quality for redistricting purposes. We demonstrate that the injected noise makes it impossible for states to accurately comply with the One Person, One Vote principle. Our analysis finds that the DAS-protected data are biased against certain areas, depending on voter turnout and partisan and racial composition, and that these biases lead to large and unpredictable errors in the analysis of partisan and racial gerrymanders. Finally, we show that the DAS algorithm does not universally protect respondent privacy. Based on the names and addresses of registered voters, we are able to predict their race as accurately using the DAS-protected data as when using the 2010 Census data. Despite this, the DAS-protected data can still inaccurately estimate the number of majority-minority districts. We conclude with recommendations for how the Census Bureau should proceed with privacy protection for the 2020 Census.

연구 동기 및 목표

• 실제 적용 조건에서 실무자들이 노이즈를 보정하지 않고 DAS 자료를 그대로 사용할 때, 인구조사국의 DAS가 재선거구조성과 투표권 분석에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• DAS 보호 자료가 재선거구조성 계획에서 인구 균형 및 인종/민족 대표성의 정확성을 손상시키는지 조사하기 위해.
• DAS에 의해 유도되는 노이즈가 재선거구조성 소송에서 사용되는 개인 수준의 인종 예측 모델의 신뢰성에 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• DAS가 지구 간의 인구 균형을 왜곡시켜 한 사람의 한 표 원칙을 약화시키는지 여부를 판단하기 위해.

제안 방법

• 연구는 원본 2010년 인구조사 자료와 DAS 보호를 받는 자료(DAS-19.61 버전)를 기반으로 수천 개의 유효한 재선거구조성 계획을 생성하기 위해 재선거구조성 시뮬레이션 방법을 사용한다.
• 시뮬레이션은 연속성, 근접성, 인구 균형, 이해관계 공동체 및 카운티 유지 등의 법적 제약 조건을 준수한다.
• 연구진은 원본 자료와 DAS 보호 자료 간의 다수 소수민족 지구 수(MMDs)와 지구 간의 인구 편차를 비교한다.
• DAS 보호 자료에서 유도된 투표자 파일과 지리적 사전 정보를 기반으로 개인 수준의 인종 예측 모델의 정확도를 평가한다.
• 연방, 주, 지방 재선거구조성 맥락에서 주 단위 비교를 수행하며, 루이지애나, 노스카롤라이나, 펜실베이니아와 같은 주를 중심으로 분석한다.
• AUROC, 오진/이명률, 인구 균형에서의 편차와 같은 통계적 지표를 계산하여 DAS 노이즈의 영향을 정량화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주요 재선거구조성 주들에서 DAS는 원본 인구조사 자료 대비 다수 소수민족 지구 수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 DAS 노이즈가 지구 간의 인구 균형을 왜곡시켜 한 사람의 한 표 원칙을 얼마나 심각하게 손상시키는가?
• RQ3 DAS는 투표권 소송에서 사용되는 개인 수준의 인종 예측 모델의 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 DAS는 지리적 범위를 넘어서 인구가 이동하는 데 있어 체계적인 편향을 유도하여 인종 및 정당적 다양성을 인위적으로 감소시키는가?
• RQ5 원본 자료와 DAS 보호 자료 간의 인종 예측 결과 차이가 지역 재선거구조성 사례 분석에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• DAS는 지리적 범위에서 인종 및 정당적 다양성을 체계적으로 감소시켜, 인구 분포에 인위적인 군집 효과를 유도한다.
• 일부 사례에서는 원본 자료와 DAS 보호 자료 간의 다수 소수민족 지구 수(MMDs)에 큰 차이가 발생한다. 예를 들어, 뉴욕 주 이스트 램포의 경우 DAS-19.61은 특정 계획 시뮬레이션에서 MMDs를 최대 66%나 저수치로 기록한다.
• DAS는 인구 균형에서 심각한 편차를 유도한다. 펜실베이니아에서는 DAS-19.61이 지구당 최대 121명의 인구 편차를 유발하는 반면, 원본 자료에선 0이다.
• DAS 보호 자료에서 개인의 인종을 예측하는 데 있어 전체 분류 오류율은 여전히 높다(비백색 집단 기준 10.2%), 그러나 오진 및 이명률은 원본 자료와 크게 다름으로써 소송 결과에 영향을 미칠 수 있다.
• 주상의 의회 및 학교 보드 지구와 같은 작은 지구의 경우 DAS에 의해 유도된 인구 편차가 증폭되어 한 사람의 한 표 원칙을 충족시키기 어려워진다.
• DAS는 투표자 파일에서의 인종 예측 정확도를 전반적으로 떨어뜨리지 않지만, 원본 자료 기반 예측과 DAS 자료 기반 예측 간의 차이가 상당히 크며, 이는 재선거구조성 분석을 왜곡시킬 수 있다.