迈向数字近距离追踪应用的通用性能与效果术语体系
计算机与社会
2020-12-25 v1
摘要
用于缓解 Sars-CoV-2 大流行的数字近距离追踪（DPT）是一项复杂干预，其主要目标是将可能的感染风险暴露通知应用用户。政策制定者与 DPT 运营方需要知晓其系统在速度或产出（性能）方面是否如预期工作，以及 DPT 是否对大流行缓解做出了有效贡献（亦包括与既有缓解措施特别是人工接触者追踪相比较及超越之）。由此，性能与效果不可混淆。二者不仅有概念差异，还有不同的数据需求。本文描述性能与效果度量之间的差异，并尝试为 DPT 评估发展一套术语与分类系统。我们讨论关键方面，以批判性评估将额外数据测量集成入 DPT 应用——超出履行其首要通知角色所需——是否有助于理解已规划与已部署 DPT 应用的性能与效果。因此，该术语与分类矩阵可为 DPT 系统运营方就优先测量哪些指标提供指导。DPT 开发者与运营方亦可审慎决定集成用于疫情监测的度量，但应意识到这为 DPT 引入了非原始设计所包含的次要目的。归根结底，将用于疫情监测的进一步信息集成入 DPT 涉及一方面数据粒度与关联、另一方面隐私之间的权衡。决策者在规划与开发 DPT 通知及监测系统，或意图评估 DPT 相对于既有接触者追踪系统的附加值时，应意识到该权衡并加以考量。
引用
@article{arxiv.2012.12927,
title = {Towards a common performance and effectiveness terminology for digital proximity tracing applications},
author = {Justus Benzler and Dan Bogdanov and Göran Kirchner and Wouter Lueks and Raquel Lucas and Rui Oliveira and Bart Preneel and Marcel Salathe and Carmela Troncoso and Viktor von Wyl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12927},
year = {2020}
}