Sus datos en las redes sociales son inmensamente valiosos. 13_Phunkhod / Shutterstock.com

Nueva legislación propuesta por los senadores estadounidenses Mark R. Warner y Josh Hawley buscan proteger la privacidad al obligar a las empresas de tecnología a divulgar el "verdadero valor”De sus datos a los usuarios.

Específicamente, las empresas con más de 100 millones de usuarios tendrían que proporcionar a cada usuario una evaluación del valor financiero de sus datos, así como revelar los ingresos generados por "Obtención, recopilación, procesamiento, venta, uso o uso compartido de datos de usuarios.. ”Además, la Ley DASHBOARD otorgaría a los usuarios el derecho de borrar sus datos De las bases de datos de las empresas.

Como investigador Al explorar las implicaciones éticas y políticas de las plataformas digitales y el big data, simpatizo con la ambición del proyecto de aumentar la transparencia y capacitar a los usuarios. Sin embargo, estimar el valor de los datos del usuario no es simple y creo que no resolverá los problemas de privacidad.

Recolectores de datos

Los datos recopilados por las empresas de tecnología no solo consisten en información de identificación tradicional como el nombre, la edad y el género. Más bien, como ha señalado la historiadora de Harvard Rebecca Lemov, incluye "Tweets, Me gusta de Facebook, Twitches, búsquedas en Google, comentarios en línea, compras con un solo clic, incluso ver pero saltar sobre una fotografía en tu feed."

En otras palabras, el big data contiene los momentos mundanos pero íntimos de la vida de las personas. Y, si Facebook captura sus interacciones con amigos y familiares, busque en Google sus búsquedas nocturnas y comience con los comandos de Alexa de su sala de estar, ¿no querría saber, como lo sugiere la factura, cuál es suLos datos valen y a quien se vende."?

Sin embargo, calcular el valor de los datos del usuario no es tan simple. Las estimaciones sobre el valor de los datos de los usuarios varían ampliamente. Incluyen evaluaciones de Menos de un dólar por los datos de una persona promedio a un 100 US $ un poco más generoso para un usuario de Facebook. Un usuario vendió sus datos por $ 2,733 en Kickstarter. Para lograr este número, tuvo que compartir datos, incluyendo pulsaciones de teclas, movimientos del mouse y capturas de pantalla frecuentes.

Lamentablemente, la Ley DASHBOARD no especifica cómo estimaría el valor de los datos del usuario. En cambio, explica que la Comisión de Bolsa y Valores, una agencia independiente del gobierno federal, "desarrollará un método o métodos para calcular el valor de los datos del usuario". La comisión, creo, se dará cuenta rápidamente de que estimar el valor de los datos de los usuarios es una tarea difícil.

Un estudio estimó que el perfil de Facebook de un usuario valía aproximadamente $ 100. nevodka / Shutterstock.com

Mas que personal

La legislación propuesta tiene como objetivo proporcionar a los usuarios una mayor transparencia. Sin embargo, la privacidad ya no es únicamente una cuestión de datos personales. Datos compartidos por unos pocos puede proporcionar información sobre la vida de muchos.

Me gusta Facebook, por ejemplo, puede ayudar predecir la orientación sexual de un usuario Con un alto grado de precisión. Target ha utilizado sus datos de compra para predecir qué clientes están embarazadas. El caso obtuvo una amplia atención después de que el minorista Descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre..

Dicha capacidad predictiva significa que la información privada no solo está contenida en los datos del usuario. Las empresas también pueden inferir su información privada, en función de las correlaciones estadísticas en los datos de una serie de usuarios. ¿Cómo puede reducirse el valor de dichos datos a un valor en dólares individual? Es más que la suma de sus partes.

Además, esta capacidad de usar el análisis estadístico para identificar a las personas que pertenecen a una categoría de grupo puede tener implicaciones de privacidad de gran alcance. Si los proveedores de servicios pueden usar analítica predictiva para adivinar la orientación sexual, la raza, el género y las creencias religiosas de un usuario, ¿qué es evitar que discriminen sobre esa base?

Habiendo sido liberado, las tecnologías predictivas continuarán funcionando incluso si los usuarios eliminan su parte de los datos que ayudaron a crearlos.

Control a través de los datos.

La sensibilidad de los datos depende no solo de lo que contiene, sino de cómo los gobiernos y las empresas pueden utilizarla para ejercer influencia.

Esto es evidente en mi la investigación actual en China planeado sistema de credito social. El gobierno chino planea usar bases de datos nacionales y "clasificaciones de confianza" para regular el comportamiento de los ciudadanos chinos.

Google's, Amazon's y Facebook's "capitalismo de vigilancia", Como ha argumentado la autora Shoshana Zuboff, también utiliza datos predictivos para"Afine y guíe nuestro comportamiento hacia los resultados más rentables.."

En 2014, revelaciones sobre cómo. Facebook experimentó con su feed para influir en el estado emocional de los usuarios. Terminó en una protesta pública. Sin embargo, esta instancia solo hizo visible cómo las plataformas digitales, en general, pueden usar los datos para mantener a los usuarios interesados ​​y, en el proceso, generar más datos.

La privacidad de los datos se basa tanto en la capacidad de Big Tech para moldear su vida personal como en lo que sabe sobre usted.

El sistema de crédito social de China utilizará los datos de Internet para evaluar el comportamiento de una persona. pcruciatti / Shutterstock.com

Quien esta lastimado

La verdad es que la datafication, con todas sus implicaciones de privacidad, no afecta a todos por igual.

Grandes datos sesgos ocultos y discriminación en red Continuar reproduciendo las desigualdades en torno al género, la raza y la clase. Las mujeres, las minorías y los económicamente pobres son los más afectados. La profesora de la UCLA, Safiya Umoja Noble, por ejemplo, ha mostrado cómo Los rankings de búsqueda de Google refuerzan los estereotipos negativos sobre las mujeres de color.

En vista de esta desigualdad, ¿cómo podría un valor numérico capturar el valor "verdadero" de los datos del usuario?

La falta de especificidad de las legislaciones propuestas es desconcertante. Sin embargo, aún más preocupante podría ser su insistencia en que la transparencia de los datos se logrará revelando solo el valor monetario. Las evaluaciones numéricas del valor financiero no reflejan el poder de los datos para predecir nuestras acciones o guiar nuestras decisiones.

La Ley DASHBOARD pretende hacer que el negocio de los datos sea más transparente y permita a los usuarios. Sin embargo, creo que no cumplirá esta promesa. Si los legisladores quieren abordar la privacidad de los datos, deben regular no solo la monetización de los datos, sino abordar más ampliamente el valor y el costo de los datos en la vida de las personas.

Sobre el Autor

Samuel Lengen, investigador asociado del Data Science Institute, Universidad de Virginia

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