Datenschutzwahrende Verfahren für Ereignis- und Längsschnittdaten
Bewegungsdaten, Lebensverlaufsdaten und Gesundheitsdaten verraten Personen durch die Abfolge dessen, was geschehen ist; Namen zu entfernen genügt nicht.
Jeder Punkt neu. Das Muster bleibt.
Ich bin Matthias Templ, Statistiker an der FHNW Hochschule für Wirtschaft in Olten. Ich arbeite an Anonymisierung und synthetischen Daten, an fehlenden Werten und an Resultaten, die ein Nachrechnen überstehen. Die Karte hinter diesem Text zeigt, wo die Schweiz wohnt, und was ein synthetischer Zwilling davon behält.
Punkte, wo niemand wohnt
- je Hektare
- 0 %
- je km²
- 0 %
9,1 Millionen Menschen, ein Punkt für je 380. Jeder Punkt sitzt in einer Hektare, in der wirklich jemand wohnt.
Quelle: STATPOP 2024, BFS GEOSTAT
Vier Hüte
lehre · forschung · praxis · publizierenFHNW, Olten
Professor für Statistik an der Hochschule für Wirtschaft. Statistik für Studierende der Wirtschaft und Wirtschaftsinformatik, eine Kurs-Website für zweihundert Studierende pro Jahr, Betreuung von Dissertationen.
LehreZentrum für Datenqualität und Anonymisierung
Leiter des FHNW-Zentrums (C4DataQuality): Datenqualitätsanalysen, Beratung zur Erhebungsstatistik, Strategien für fehlende Daten, Anonymisierung und Datenfreigabe, Schulungen. Zwei wissenschaftliche Mitarbeitende, drei geförderte Projekte.
das Zentrum an der FHNWSwissAnon
Das Swiss Data Anonymization Center, geführt mit Murat Sariyar (BFH). Methoden, Software, Kurse und Zweitmeinungen für Unternehmen und Behörden, die Daten teilen müssen, ohne Personen preiszugeben.
swissanon.comFAIR Press
Wissenschaftliches Publizieren mit Reproduzierbarkeit zuerst, gegründet 2026. Editor-in-Chief des Journal of Reproducible Statistics, wo Resultate vor der Veröffentlichung nachgerechnet werden und ein namentlich genannter Mensch jedes Urteil unterschreibt.
warum ein neues JournalJetzt
projekte, die ich leiteDatenschutzkonformes Teilen der synthetischen Population der SBB
Die synthetische Population der SBB bildet rund neun Millionen Personen, vier Millionen Haushalte und 700 000 Betriebe georeferenziert ab und ist eine zentrale Grundlage der Verkehrsplanung.
Risikobasierte Anonymisierung und Pseudonymisierung für Nestlé Schweiz
Nestlé Schweiz wertet Daten aus internen Studien aus, die einzelne Personen betreffen, und will dies datenschutzkonform tun.
FAIR Press
mitgründer · editor-in-chief, journal of reproducible statisticsResultate werden vor der Veröffentlichung nachgerechnet, soweit die Daten es erlauben.
Journal of Reproducible Statistics
Neue Methoden, angewandte Analysen realer Daten, Software, Simulationsstudien, Replikationen, Null- und Negativbefunde. Der Code wird auf den Daten nachgerechnet, ein unterschriebenes Reproduktionszertifikat begleitet den Artikel.
nimmt Einreichungen anJournal of Reproducible Health Sciences
Dasselbe Modell für klinische Forschung und Public Health, wo Daten oft zu heikel für die Veröffentlichung sind und die Prüfung auf Surrogaten läuft.
nimmt Gründungsartikel anAktuell
log- 16. September 2026templ.ch ist online.
- 16. September 2026Kapitel zur Re-Identifikation von Mobilitätsdaten durch agentische KI im Tagungsband PSD 2026 (Springer LNCS), mit Oscar Thees und Roman Müller. doi.org
- 11. September 2026VIM 7.3.1 auf CRAN. cran.r-project.org
- 9. September 2026Keynote an den Österreichischen Statistiktagen in Wien: Disclosure-Szenarien, Angreiferkosten und agentische KI. swissanon.com
- 2. September 2026riskutility 0.2.0 auf CRAN. cran.r-project.org
- 20. August 2026Fireside Chat zu synthetischen Daten in der Biostatistik am EFSPI Regulatory Workshop, mit Theresa Stadler.