[ca] L'explotació de microdades personals (p. ex., dades censals, preferències, o registres de salut) és de gran interès per a la mineria de dades. Aquestes dades sovint contenen informació sensible que pot ser directament o indirectament relacionada amb els individus. Per tant, cal implementar mesures per a preservar la privadesa i minimitzar el risc de re-identificació i, conseqüentment, de revelació d'informació confidencial sobre els individus. Tot i que s'han desenvolupat nombroses mètodes per preservar la privadesa de dades numèriques, la protecció de valors nominals ha rebut escassa atenció. Donat que la utilitat d'aquest tipus de dades està estretament relacionada amb la preservació de la seva semàntica, en aquest treball explotem diverses tecnologies semàntiques per fe possible una protecció coherent amb el significat de les dades nominals. Específicament, fem servir ontologies com a base per a proposar un marc de treball semàntic que permeti manegar dades nominals segons en seu significat en tasques de protecció; aquest marc consta d'un conjunt d'operadors que caracteritzen i transformen dades nominals a la vegada que consideren la seva semàntica. A partir d'aquí, fer servir aquest marc per adaptar mètodes pertorbatius de protecció de la privadesa. Particularment, ens centrem en mètodes basats als dos principis subjacents a la protecció de dades: enfocaments basats en permutació, concretament, rank swapping, y addicció de soroll. Els mètodes proposats han estat avaluats extensament amb conjunts de dades reals. Els resultats experimentals mostren que manegar les dades nominals semànticament millora significativament la interpretabilitat i la utilitat dels resultats protegits.

[es] La explotación de microdatos personales (p. ej., datos del censo, preferencias, o registros de salud) es de gran interés para la minería de datos. Tales datos a menudo contienen información sensible que puede ser directa o indirectamente relacionada con los individuos. Por tanto, resulta necesario implementar medidas para preservar la privacidad y para minimizar el riesgo de re-identificación y, por consiguiente, de revelación de información confidencial sobre los individuos. Pese a que se han desarrollado numerosos métodos para preservar la privacidad de datos numéricos, la protección de valores nominales ha recibido escasa atención. Puesto que la utilidad de este tipo de datos está estrechamente relacionada con la preservación de su semántica, en este trabajo explotamos varias tecnologías semánticas para posibilitar una protección coherente con el significado de los datos nominales. Específicamente, utilizamos ontologías como base para proponer un marco de trabajo semántico que permita manejar datos nominales según su significado en tareas de protección; dicho marco consta de un conjunto de operadores que caracterizan y transforman datos nominales a la vez que tienen en consideración su semántica. A partir de aquí, utilizamos este marco para adaptar métodos perturbativos de preservación de la privacidad al dominio nominal. Particularmente, nos centramos en métodos basados en los dos principios subyacentes a la protección de los datos: enfoques basados en permutación, concretamente, rank swapping, and adición de ruido. Los métodos propuestos han sido extensamente evaluados con conjuntos de datos reales. Resultados experimentales muestran que manejar los datos nominales semánticamente mejora significativamente la interpretabilidad y la utilidad de los resultados protegidos.