本研究の目的は，データ提供者の視点から，プライバシー保護が考慮されたデータ共有を組織に促し，さらに，その解析結果から，データ提供にその効用の実感を促すことで，データ流通の円滑化と利活用のための社会意識の醸成に寄与することである．そのために，(1)k-memberクラスタリング法に基づくk匿名化のアプローチを活用して組織間データの相互利用を促し，(2)対象ごとの観点から解析を行えるようグループ区間AHPを拡張して，提供者個人のデータと，自組織の個人識別性を有するデータ，さらに，他組織からの匿名化データそれぞれの相互関係や影響力を反映して提供者個人の特性を導く方法論を確立する．
(1)個別組織で収集されたデータは同種のものであってもその形式は異なる．組織間データの相互利用のためには，実数データに限らず区間データも含めた正規化について検討する必要があった．そこで，任意の区間ベクトルが与えられたとき，その要素を正規して正規化された区間ベクトルに変換するための方法を提案して，異なる形式のデータ共有を実現するための準備を行った．(2)各々の対象（データ提供者）の特性を示す情報を，項目ごとの相対評価を行い得られる内部評価を用いて，目的に応じてグループ内やグループ間の類似性（または相違）を指標としていくつかにグループ分けする方法を提案した．これにより，自組織や他組織の境を超えて各対象の特徴や位置づけを示すことが可能となった．こうして得られる知識は，情報提供者となる個人に対して，情報提供を継続するためのひとつの動機付けとなるという点で，データ流通の活発化に向けた社会意識の醸成に貢献している．