La nueva legislación propuesta por los senadores estadounidenses Mark R. Warner y Josh Hawley busca proteger la privacidad al obligar a las empresas de tecnología a revelar el "verdadero valor" de sus datos a sus usuarios.

Específicamente, las compañías con más de 100 millones de usuarios deberían entregar a cada uno de ellos una asesoría con el valor financiero de sus datos, así como también revelar los ingresos generados por “obtener, coleccionar, procesar, vender, usar o compartir datos de los usuarios”. Además, la Dashboard Act le daría el derecho a los usuarios de eliminar sus datos de la base de datos de las compañías. 

Como investigador que explora las implicaciones éticas y políticas de las plataformas digitales y el big data, estoy de acuerdo con el propósito del proyecto de ley para aumentar la transparencia y empoderar a los usuarios. Sin embargo, estimar el valor de los datos de los usuarios no es simple y creo que tampoco va a solucionar los problemas de privacidad.

RECOLECTORES DE DATOS

Los datos recolectados por las empresas de tecnología no solo consisten en información tradicional de identificación, como el nombre, edad y género. Más bien, como la historiadora de Harvard, Rebecca Lemov, ha dicho, estos datos incluyen “tweets, likes de Facebook, twitches, búsquedas de Google, comentarios online, compras rápidas online, e incluso ver-pero-saltar una foto en tu inicio”.

En otras palabras, el big data contiene los momentos mundanos y a la vez íntimos en la vida de las personas. Y si es que Facebook captura tus interacciones con amigos y familia, Google captura tus búsquedas nocturnas, y Alexa los comandos de tu sala ¿no te gustaría saber, como el proyecto de ley sugiere, cuánto valen tus datos y a quién se los venden?

Sin embargo, calcular el valor que tienen los datos de los usuarios no es tan simple. Las estimaciones del valor de estos datos varían mucho. Incluyen evaluaciones de menos de un dólar por los datos de una persona promedio y también otra más generosa de cien dólares por un usuario de Facebook. Un usuario vendió sus datos a 2.733 dólares en Kickstarter. Para lograr esta cifra, tuvo que incluir datos como tipeo de teclado, movimientos del mouse y pantallazos frecuentes.

Lamentablemente, la Dashboard Act no especifica cómo se estimaría el valor de los datos de los usuarios. En su lugar, explica que la Comisión de Bolsa y de Valores, una agencia independiente del gobierno federal, “debe desarrollar uno o varios métodos para calcular el valor de los datos de usuarios”. La Comisión, creo yo, se va a dar cuenta rápidamente que estimar el valor de los datos de usuarios es un compromiso desafiante.

MÁS 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. Los datos compartidos por unos pocos pueden proporcionar información sobre la vida de muchos.

Los me gusta de Facebook, por ejemplo, pueden ayudar a 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 atrajo mucha atención luego de que un vendedor descubriera que una adolescente estaba embarazada antes que su padre.

Esa capacidad predictiva significa que la información privada no solo está contenida en los datos del usuario. Las empresas también pueden inferir tu información privada, basándose en correlaciones estadísticas en los datos de un grupo de usuarios. ¿Cómo puede reducirse el valor de todos esos datos a un valor individual en dólares? Es más que la suma de sus partes.

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

Habiendo sido liberadas, las tecnologías predictivas van a continuar 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 contienen, sino de cómo los gobiernos y las empresas pueden utilizarlos para ejercer influencia.

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

El capitalismo de vigilancia (surveillance capitalism, en inglés) de Google, Amazon y Facebook, como le dice la escritora Shoshana Zuboff, también utiliza datos predictivos para "ajustar y guiar nuestro comportamiento hacia los resultados más rentables".

En 2014, las revelaciones sobre cómo Facebook experimentó con su inicio para influir en el estado emocional de los usuarios terminó en un escándalo. 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 la gran tecnología para moldear tu vida personal como en lo que sabe sobre tí.

QUIÉN SALE LASTIMADO 

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

Los sesgos ocultos del big data y la discriminación en red continúan reproduciendo 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 UCLA, Safiya Umoja Noble, por ejemplo, ha demostrado 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 Dashboard Act pretende hacer que el negocio de los datos sea más transparente y empodere a los usuarios. Sin embargo, creo fallará con cumplir 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.

Samuel Lengen es investigador asociado de Data Science Institute, de la Universidad de Virginia. Leer el artículo original de The Conversation en inglés.