Anonimización de estadísticas de SST

La anonimización busca impedir que las estadísticas permitan identificar a personas. Quitar nombres no basta si otros datos permiten reconocerlas.

En pocas palabras

La anonimización busca impedir que las estadísticas permitan identificar a personas. Quitar nombres no basta si otros datos permiten reconocerlas.

Contenido
  1. Qué persigue la anonimización
  2. Por qué afecta a la prevención
  3. Revisar combinaciones y grupos pequeños
  4. Evitar reconstrucciones entre informes
  5. Ejemplo de divulgación
  6. Anonimizar no es borrar el origen
  7. Conceptos relacionados
  8. Referencias

Diccionario A-Z →

Qué persigue la anonimización

La anonimización pretende que las personas de un conjunto de datos dejen de ser identificables considerando los medios razonablemente utilizables. Se diferencia de sustituir un nombre por un código reversible. Una estadística puede parecer impersonal y seguir revelando información individual cuando describe un grupo pequeño o un hecho conocido por sus destinatarios.

Por qué afecta a la prevención

Los informes de accidentes, salud, exposición y bienestar pueden contener información sensible aunque presenten totales o porcentajes. Antes de compartirlos se analiza quién los recibirá y qué conocimiento tiene del centro. La analítica de SST debe ayudar a decidir medidas sin ampliar innecesariamente la difusión de información individual.

Revisar combinaciones y grupos pequeños

Cruzar departamento, turno, edad y tipo de lesión puede dejar una única persona en una celda. Suprimir el nombre no resuelve esa singularidad. Entre las opciones de tratamiento están agrupar categorías, ampliar periodos o retirar detalles, siempre evaluando la utilidad que queda. No existe un tamaño de grupo que garantice anonimato en cualquier contexto por sí solo.

Evitar reconstrucciones entre informes

Un dato oculto puede deducirse restando subtotales o comparando versiones sucesivas. También pueden combinarse informes publicados con noticias internas o información pública. La revisión debe considerar el conjunto de salidas y no cada tabla de forma aislada. Las técnicas escogidas necesitan evaluación del riesgo residual y atención a cómo evoluciona la información disponible.

Ejemplo de divulgación

En un ejemplo hipotético, una empresa prepara un informe abierto de accidentes por centro. Una categoría corresponde a una sola persona y el suceso fue conocido públicamente. Se estudia una agrupación que preserve la lectura preventiva sin revelar el detalle individual. La decisión se documenta y se revisan gráficos, comentarios y anexos para evitar que reproduzcan el dato retirado.

Anonimizar no es borrar el origen

Puede ser necesario conservar registros identificados en un circuito restringido por obligaciones preventivas o sanitarias. El conjunto que se comparte debe evaluarse de forma diferenciada. Cuando no puede sostenerse que sea realmente anónimo, se mantiene su tratamiento como datos personales y se aplican las garantías correspondientes, en lugar de utilizar la etiqueta anónimo como una excepción automática.

Conceptos relacionados

Referencias

  1. AEPD: datos anonimizados. Fuente oficial
  2. CEPD: diferencias entre anonimización y seudonimización. Fuente oficial

Información editorial

Fecha de publicación: 1 de noviembre de 2026.

Responsable editorial: Equipo editorial de Sabentis.

Autor: Pablo RodríguezLinkedIn

Vicepresidente Ejecutivo de la Fundación Internacional ORP y Chief Financial Officer de Sabentis.

Solicita una demo

Descubre todo lo que Sabentis puede hacer por tu organización.

Prueba Sabentis

request a demo
stars 5
GetApp Software Advice Capterra