Project Lighthouseは、2020年にAirbnbが公民権団体およびプライバシー団体と協力して開始したプロジェクトで、個々のアカウントには決して紐付けられない、認識された人種データに基づいたユーザーエクスペリエンスにおける潜在的な格差を測定および軽減することを目的としています。このデータは格差測定にのみ使用され、ユーザーはオプトアウトできます。Airbnbは、プロジェクトのプライバシー保護アノニマイゼーションコードを支えるPythonライブラリである「project-lighthouse-anonymize」をオープンソース化しました。コードのリリースと並行して、オリジナルの2020年の論文を補完する2つの新しい技術論文が公開されました。2020年の論文では、機密属性の開示を防ぐためにk-匿名性を選択したプライバシーバイデザインのアプローチを確立しました。最初の新しい論文「Core Mondrian: Basic Mondrian beyond k-anonymity」は、拡張可能なアーキテクチャ、並列処理、および大規模データセット向けのその他の強化機能でクラシックなMondrianアルゴリズムを拡張した、スケーラブルなk-匿名性アルゴリズムを詳述しています。2番目の新しい論文「Measuring Data Quality for Project Lighthouse」は、ピアソン相関、改訂情報損失指標（RILM）、および正規化相互情報量v1（NMIv1）の3つの主要な指標を含む、アノニマイズされたデータの品質を評価するための包括的なフレームワークを導入しています。このフレームワークは、アノニマイズされたデータが統計的に有効な結果をもたらす時期を予測する機械学習分類問題としてデータ品質評価を再構築する、経験的検証方法論を使用しています。このライブラリはこれらの指標のデフォルトのしきい値を提供します。ライブラリはPyPIとGitHubで利用可能であり、ユーザーはUCI Adultデータセットを使用した完全な例を使用して、摂動によるk-匿名性とp-機密k-匿名性の両方を強制できます。Airbnbは、信頼を構築し、他の企業からの同様の取り組みを奨励するために、その方法論における透明性を強調しています。