とくに同社が強調していたのは、「米国人個人の無数のデータ点」は「超大手の信頼あるデータ収集業者とデータ販売業者」から合法的に入手したということだ。

匿名データセットから、驚くほど簡単に個人を再特定できてしまうことを、研究者たちは何年間にもわたり示してきたが、今回の研究の最大の成果は、あらゆるデータセットからどれだけ簡単に個人を特定できるかを見積もれる統計モデルを構築したことにある。

彼らは、データのマッチングが正しい可能性を演算することで、これを実現している。そのため、基本的に、マッチの一意性が評価される。また彼らは、小さなサンプリングの断片がデータの再特定を許してしまうことも突き止めた。

「人口統計と調査データからの210件のデータセットを使って私たちのアプローチを検証したところ、非常に小さなサンプリングデータの断片であっても、再特定の防止や個人データの保護の妨げになることがわかりました」と彼らは書いている。「私たちの方法は、個人の一意性の予測に関してAUC精度で0.84から0.97というスコアを示し、誤発見率も低くなっています。私たちの研究では、米国人の99.98%は、今手に入る匿名化されたデータセットから、年齢、性別、配偶者の有無など、わずか15属性のデータを使って正確に再特定できることがわかりました」。

他の人たちも今回の発見を再現できるように、彼らは実験のためのプログラムを公開するという、通常あまり見かけないプロセスを踏んでいる。