1
00:00:01,260 --> 00:00:04,299
En este vídeo vamos a ver cómo anonimizar datos del alumnado.

2
00:00:04,440 --> 00:00:11,720
Aquí podemos ver un CSV con los datos de las incidencias de falta de asistencia de los diferentes alumnos del grupo.

3
00:00:13,699 --> 00:00:20,100
Y a continuación vamos a proceder, junto con la aplicación Amnesia, a la anonimización de dichos datos.

4
00:00:22,320 --> 00:00:25,239
Subimos los datos, especificamos cuál es el delimitador.

5
00:00:26,079 --> 00:00:28,839
Es un archivo CSV con el delimitador de punto y coma.

6
00:00:28,839 --> 00:00:37,399
nos saca una vista previa de los datos que ha logrado encontrar, finalizamos el proceso y cargamos todos los datos.

7
00:00:38,820 --> 00:00:51,329
Vamos a proceder a crear una regla de anonimización basada en el nombre del alumno.

8
00:00:51,609 --> 00:00:58,009
Y en vez de realizar una agrupación, vamos a realizar una anonimización basada en máscara.

9
00:00:58,009 --> 00:01:08,439
Le vamos a otorgar un nombre y la máscara tiene una longitud de 5 caracteres.

10
00:01:11,000 --> 00:01:19,620
A continuación nos enseña las distintas ocurrencias de los nombres de los alumnos que ha encontrado y cómo quedarían anonimizadas.

11
00:01:22,250 --> 00:01:37,430
Posteriormente, en la fase de la elección del algoritmo, la anonimización que hemos elegido la asignamos al nombre del alumno.

12
00:01:37,450 --> 00:01:43,689
Nombre es el nombre, valga la redundancia, de la regla, de la jerarquía, de anonimización.

13
00:01:48,549 --> 00:01:54,870
Y aquí tenemos distintos niveles de anonimización creados en base a esta regla, en base a esta jerarquización.

14
00:01:55,870 --> 00:02:03,409
Aquí en este primer nivel, si hacemos una previsualización de los datos, nos salen como originalmente los cargamos.

15
00:02:03,409 --> 00:02:10,409
Y a medida que vamos ascendiendo, vamos obteniendo diferentes niveles de anonimización.

16
00:02:11,129 --> 00:02:20,159
Esta sería una comparativa entre el original y el nombre anonimizado.