Na criminologia, o apelo por transparência e abertura nas práticas de pesquisa é mais forte do que nunca. Dados FAIR (f áceis de encontrar, a cessíveis, i nteroperáveis e r eusáveis) e dados abertos são reconhecidos como uma necessidade para permitir a replicação da pesquisa criminológica, melhorar estudos empíricos futuros, fomentar a colaboração e informar políticas públicas baseadas em evidências. No entanto, os criminologistas enfrentam uma intrincada teia de regulamentações de privacidade que governam a disseminação de dados sensíveis sobre vítimas de crimes, perpetradores, testemunhas ou outros interessados. Neste artigo, examinamos desafios específicos da criminologia impostos por regulamentações como a Regulamentação Geral sobre a Proteção de Dados, que exige a proteção de informações pessoalmente identificáveis, tornando muitas vezes os dados originais inadequados para compartilhamento aberto. Para reconciliar esse dilema, discutimos o uso da geração de dados sintéticos como uma ferramenta para superar (partes desse) desafio. Dados sintéticos envolvem a criação de conjuntos de dados artificiais que imitam as características estatísticas de dados reais, enquanto ocultam informações identificadoras. Ao utilizar dados sintéticos, os criminologistas podem atender a regulamentações rigorosas enquanto disseminam dados e facilitam práticas de ciência aberta. Este artigo discute benefícios, bem como considerações éticas e limitações dos dados sintéticos. Como prova de conceito, apresentamos a síntese e liberamos publicamente uma versão sintética do Monitor de Homicídios Holandês, usando uma ferramenta de código aberto existente para a sintetização de dados.
Krüsselmann et al. (Thu,) estudaram esta questão.