{"id":646214,"date":"2018-05-26T03:20:03","date_gmt":"2018-05-26T02:20:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=646214"},"modified":"2018-05-26T03:20:03","modified_gmt":"2018-05-26T02:20:03","slug":"big-data-te-esta-observando","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/es\/2018\/05\/big-data-te-esta-observando\/","title":{"rendered":"Big Data te est\u00e1 observando"},"content":{"rendered":"

Aqu\u00ed se publican otra vez art\u00edculos de The Conversation<\/a> que muestran la necesidad de mantenernos vigilantes ante los que las redes sociales est\u00e1n haciendo con la informaci\u00f3n que compartimos.<\/p>\n

Cuatro maneras en las que tus b\u00fasquedas en Google y redes sociales afectan tus oportunidades en la vida.<\/p>\n

Lorna McGregor<\/a>, University of Essex<\/a><\/em>; Daragh Murray<\/a>, University of Essex<\/a><\/em> y Vivian Ng<\/a>, University of Essex<\/a><\/em><\/p>\n

Ya sea que te hayas dado cuenta o hayas dado tu consentimiento, o tal vez no, \u201cbig data\u201d puede afectar la forma en la que vives tu vida. Cuando usamos las redes sociales, navegamos en Internet<\/a> o usamos seguidores de actividad o \u201cfitness trackers\u201d para monitorear nuestra forma f\u00edsica y las calor\u00edas que quemamos haciendo ejercicio, creamos datos que son recolectados, categorizados y usados por compa\u00f1\u00edas<\/a> y por el estado<\/a> para crear perfiles sobre nosotros. Estos perfiles se usan para orientar anuncios de productos y servicios hacia quieres tienen m\u00e1s probabilidades de comprarlos, o para informar a los gobiernos y para que de acuerdo con eso tomen decisiones.<\/p>\n

Big data permite que los estados y las compa\u00f1\u00edas tengan acceso, combinen y analicen nuestra informaci\u00f3n y construyan perfiles de nuestra vida que son reveladores pero incompletos<\/a> y probablemente imprecisos<\/a>. Esto es posible mediante la identificaci\u00f3n de correlaciones y patrones en los datos sobre nosotros y sobre las personas con perfiles similares al nuestro, con el fin de hacer predicciones sobre nuestros comportamientos.<\/p>\n

Pero el hecho de los an\u00e1lisis de big data est\u00e9n basados en algoritmos y estad\u00edsticas no quiere decir que sean precisos, neutrales o inherentemente objetivos<\/a>. Y aunque big data puede proporcionar informaci\u00f3n sobre el comportamiento en conjunto de las personas, esta no es necesariamente una manera confiable de determinar el comportamiento individual. De hecho, estos m\u00e9todos pueden abrir la puerta a la discriminaci\u00f3n<\/a> y a la amenaza de los derechos humanos<\/a>, podr\u00edan incluso estar trabajando en contra de las personas. Estos son cuatro ejemplos de c\u00f3mo los an\u00e1lisis de big data pueden conducir a la injusticia.<\/p>\n

    \n
  1. \n

    C\u00e1lculo de calificaci\u00f3n crediticia<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Big data puede usarse para tomar decisiones sobre la elegibilidad crediticia<\/a>, lo que decidir\u00e1 si a alguien se le concede una hipoteca o qu\u00e9 tan altas deben ser las primas de un seguro para autom\u00f3viles<\/a>. Estas decisiones pueden ser informadas mediante publicaciones en redes sociales<\/a> y los datos de otras aplicaciones que se toman para indicar el nivel de riesgo o de confiabilidad de alguien.<\/p>\n

    Pero datos como la formaci\u00f3n acad\u00e9mica o el lugar de residencia pueden no ser relevantes o fiables para dichas evaluaciones. Este tipo de informaci\u00f3n puede actuar como un indicador de la raza o el nivel socioecon\u00f3mico, y su uso para tomar decisiones sobre el riesgo de cr\u00e9dito podr\u00eda generar discriminaci\u00f3n.<\/p>\n

      \n
    1. \n

      B\u00fasquedas de trabajo.<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Big data puede usarse para determinar qui\u00e9n ve un anuncio de trabajo o se preselecciona para una entrevista<\/a>. Los anuncios de empleo pueden estar dirigidos a grupos de edad espec\u00edficos, como los de 25 a 36 a\u00f1os<\/a>, lo que excluye a los trabajadores m\u00e1s j\u00f3venes y mayores de incluso ver ciertos puestos de trabajo, adem\u00e1s que presenta un riesgo de discriminaci\u00f3n por edad.<\/p>\n

      La automatizaci\u00f3n tambi\u00e9n se usa para hacer que filtrar, sortear y clasificar candidatos sea m\u00e1s eficiente. Pero este proceso de selecci\u00f3n puede excluir a personas en base a indicadores como la distancia de su viaje diario<\/a>. Los empleadores pueden suponer que aquellos con un viaje m\u00e1s largo tienen menos probabilidades de permanecer en un empleo a largo plazo, pero esto puede usarse para discriminar a las personas que viven m\u00e1s lejos del centro de la ciudad debido a la ubicaci\u00f3n de viviendas asequibles.<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Decisiones sobre libertad condicional y libertad bajo fianza.<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        En los Estados Unidos y el Reino Unido, los modelos de evaluaci\u00f3n de riesgos de big data se usan para ayudar a los funcionarios a decidir si se concede o no la libertad condicional o bajo fianza<\/a>, o si se remite a alguien a programas de rehabilitaci\u00f3n<\/a>. Tambi\u00e9n pueden usarse para evaluar cu\u00e1nto riesgo presenta un delincuente a la sociedad, que es un factor que un juez podr\u00eda considerar al decidir la duraci\u00f3n de una sentencia.<\/p>\n

        No est\u00e1 claro qu\u00e9 datos se utilizan para ayudar a hacer estas evaluaciones, pero a medida que avanzamos hacia la vigilancia digital<\/a>, es cada vez m\u00e1s probable que estos programas incorporen informaci\u00f3n de fuente abierta, como la actividad en redes sociales<\/a>, si es que a\u00fan no lo hacen.<\/p>\n

        Estos an\u00e1lisis pueden so solo mirar el perfil de una persona, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo se compara con el de otros. Hist\u00f3ricamente, algunas fuerzas policiales han supervisado excesivamente<\/a> a ciertas comunidades minoritarias, lo que ha llevado a un n\u00famero desproporcionado de reportes de incidentes delictivos. Si estos datos se incorporan a un algoritmo, distorsionar\u00e1n los modelos de evaluaci\u00f3n de riesgos y dar\u00e1n como resultado una discriminaci\u00f3n que afecta directamente el derecho de la persona a la libertad<\/a>.<\/p>\n

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        1. \n

          Investigar las solicitudes de visa<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          El a\u00f1o pasado, la Agencia de Inmigraci\u00f3n y Control de Aduanas (ICE) de los Estados Unidos anunci\u00f3 que quer\u00eda introducir un programa automatizado para \u201cinvestigar visas de forma extrema<\/a>\u201d. Este programa analizar\u00eda de forma autom\u00e1tica y continua las cuentas de las redes sociales, para evaluar si los solicitantes realizar\u00edan una \u00abcontribuci\u00f3n positiva\u00bb a los Estados Unidos, y si podr\u00eda surgir alg\u00fan problema de seguridad nacional.<\/p>\n

          Adem\u00e1s de presentar riesgos para la libertad de pensamiento, opini\u00f3n, expresi\u00f3n y asociaci\u00f3n, exist\u00edan riesgos de que este programa discriminara a personas de ciertas nacionalidades o religiones. Los comentaristas<\/a> lo caracterizaron como una \u00abprohibici\u00f3n musulmana por algoritmo\u00bb.<\/p>\n

          El programa fue retirado recientemente<\/a>, seg\u00fan los informes, alegando que \u00abno hab\u00eda un software ‘listo para usar’ que pudiera ofrecer la calidad de monitoreo que la agencia quer\u00eda\u00bb. Pero incluir dichos objetivos en los documentos de adquisiciones puede crear malos incentivos para que la industria tecnol\u00f3gica desarrolle programas discriminatorios por dise\u00f1o.<\/p>\n

          No hay duda de que los an\u00e1lisis de big data funcionan de tal manera que puede afectar las oportunidades de vida de los individuos. Sin embargo, la falta de transparencia<\/a> sobre c\u00f3mo se recopilan, utilizan y comparten estos datos hace que sea dif\u00edcil para las personas saber qu\u00e9 informaci\u00f3n se usa, c\u00f3mo y cu\u00e1ndo. Los an\u00e1lisis de Big Data son simplemente demasiado complicados para que las personas puedan proteger sus datos del uso inapropiado. En cambio, los estados y las empresas deben hacer, y seguir, las reglamentaciones para garantizar que su uso de big data no conduzca a la discriminaci\u00f3n.<\/p>\n

          Lorna McGregor<\/a>, Directora, Centro de Derechos Humanos, IP y Codirectora, Gran Subvenci\u00f3n de Derechos Humanos, Grandes Datos y Tecnolog\u00eda de ESRC, Universidad de Essex<\/a><\/em>; Daragh Murray<\/a>, profesor de derecho internacional de los derechos humanos en la Essex Law School, Universidad de Essex<\/a><\/em>, y Vivian Ng<\/a>, investigadora principal en derechos humanos, Universidad de Essex<\/a>.<\/em><\/p>\n

          Este art\u00edculo fue publicado originalmente en The Conversation<\/a>. Leer el art\u00edculo original<\/a>.<\/p>\n

          Lo que Facebook no nos est\u00e1 diciendo sobre su lucha en contra del abuso online<\/h3>\n

          Laura Bliss<\/a>, Universidad Edge Hill<\/a><\/em><\/p>\n

          Facebook por primera vez ha puesto a disposici\u00f3n datos sobre la escala de comentarios abusivos<\/a> publicados en su sitio. Esto puede haberse hecho bajo la creciente presi\u00f3n de las organizaciones para que las compa\u00f1\u00edas de redes sociales sean m\u00e1s transparentes sobre el abuso en l\u00ednea<\/a>, o para ganar credibilidad luego del esc\u00e1ndalo de datos de Cambridge Analytica<\/a>. De cualquier manera, las cifras no son una lectura placentera.<\/p>\n

          En un per\u00edodo de seis meses<\/a>, desde octubre de 2017 hasta marzo de 2018, se eliminaron de este sitio 21 millones de im\u00e1genes sexualmente expl\u00edcitas, 3.5 millones de publicaciones gr\u00e1ficamente violentas y 2.5 millones de todo tipo de discursos de odio. Estas cifras ayudan a revelar algunos puntos sorprendentes.<\/p>\n

          Como se esperaba, los datos indican que el problema est\u00e1 empeorando. Por ejemplo, entre enero y marzo se estim\u00f3 que, por cada 10,000 mensajes en l\u00ednea, entre 22 y 27 conten\u00edan violencia gr\u00e1fica, de 16 a 19 en los \u00faltimos tres meses<\/a>. Esto pone de relieve el hecho de que, en el Reino Unido, las acusaciones por abuso en l\u00ednea han ido disminuyendo, como se demuestra en el siguiente gr\u00e1fico.<\/p>\n

          Sin embargo, lo que Facebook no nos ha dicho es igual de significativo.<\/p>\n

          La red social ha estado bajo una creciente presi\u00f3n<\/a> para combatir el abuso en su sitio, en particular, la eliminaci\u00f3n de la propaganda terrorista<\/a> despu\u00e9s de eventos como el ataque de Westminster 2017 y el bombardeo de Manchester Arena. Aqu\u00ed, la compa\u00f1\u00eda ha sido proactiva. Entre enero y marzo de 2018, Facebook elimin\u00f3 1.9 millones de mensajes que fomentaban la propaganda terrorista, un aumento de 800,000 comentarios en comparaci\u00f3n con los tres meses anteriores. Un total del 99.5% de estos mensajes se localizaron con la ayuda de los avances en tecnolog\u00eda.<\/p>\n

          A primera vista, parece que Facebook ha desarrollado con \u00e9xito un software que puede eliminar este contenido de su servidor. Pero Facebook no ha publicado cifras que muestren qu\u00e9 tan frecuente es la propaganda terrorista<\/a> en su sitio. Entonces, realmente no sabemos cu\u00e1n exitoso es el software con respecto a esto.<\/p>\n

          Eliminar publicaciones violentas<\/h3>\n

          Facebook tambi\u00e9n ha utilizado la tecnolog\u00eda para ayudar a eliminar la violencia gr\u00e1fica de su sitio. Entre los dos per\u00edodos de tres meses hubo un aumento del 183% en la cantidad de publicaciones eliminadas que se etiquetaron como gr\u00e1ficamente violentas. Un total de 86% de estos comentarios fueron marcados por un sistema inform\u00e1tico.<\/p>\n

          Pero tambi\u00e9n sabemos que las cifras de Facebook tambi\u00e9n muestran que hasta 27 de cada 10,000 comentarios que esquivaron la tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n conten\u00edan violencia gr\u00e1fica. Eso no parece mucho, pero vale la pena considerar la gran cantidad de comentarios publicados en el sitio por sus m\u00e1s de 2 mil millones de usuarios activos. Una estimaci\u00f3n<\/a> sugiere que se publican 510,000 comentarios por minuto. Si es preciso, eso significar\u00eda que se publican 1.982.880 comentarios violentos cada 24 horas.<\/p>\n

          Para compensar las fallas en su software de detecci\u00f3n, Facebook, al igual que otras redes sociales, se ha basado durante a\u00f1os en la autorregulaci\u00f3n, alentando a los usuarios a denunciar los comentarios<\/a> que creen que no deber\u00edan estar en el sitio. Por ejemplo, entre enero y marzo de 2018, Facebook elimin\u00f3 2,5 millones de comentarios que se consideraron expresiones de odio, pero solo 950,000 (38%) de estos mensajes fueron marcados por su sistema. El otro 62%<\/a> fue informado por los usuarios. Esto demuestra que la tecnolog\u00eda de Facebook no combate adecuadamente el discurso de odio en su red, a pesar de la creciente preocupaci\u00f3n de que las redes sociales est\u00e9n alimentando<\/a> los cr\u00edmenes de odio en el mundo real.<\/p>\n

          \u00bfCu\u00e1ntos comentarios se denuncian?<\/h3>\n

          \"\"<\/p>\n

          Esto nos lleva a la otra cifra significativa que no est\u00e1 incluida en los datos publicados por Facebook: la cantidad total de comentarios informados por los usuarios. Como este es un mecanismo fundamental para abordar el abuso en l\u00ednea, la cantidad de informes que se hagan a la compa\u00f1\u00eda deber\u00eda estar a disposici\u00f3n del p\u00fablico. Esto nos permitir\u00e1 comprender el alcance de los comentarios abusivos hechos en l\u00ednea, al tiempo que se aclara la cantidad total de mensajes que Facebook no elimina del sitio.<\/p>\n

          La decisi\u00f3n de Facebook de publicar datos que expongan la escala de abuso en su sitio es un avance significativo. A Twitter, por el contrario, se le pidi\u00f3 informaci\u00f3n similar, pero se neg\u00f3<\/a> a publicarla, alegando que ser\u00eda enga\u00f1osa. Claramente, no todos los comentarios marcados por los usuarios de los sitios de redes sociales violar\u00e1n sus t\u00e9rminos y condiciones. Pero el hecho de que Twitter no haya divulgado esta informaci\u00f3n sugiere que la compa\u00f1\u00eda no est\u00e1 dispuesta a revelar la magnitud del abuso en su propio sitio.<\/p>\n

          Sin embargo, incluso Facebook tiene un largo camino por recorrer para lograr una total transparencia. Idealmente, todos los sitios de redes sociales publicar\u00edan informes anuales sobre c\u00f3mo abordan el abuso en l\u00ednea. Esto permitir\u00eda a los reguladores y al p\u00fablico hacer que las empresas respondan m\u00e1s directamente ante las fallas para eliminar el abuso en l\u00ednea de sus servidores.<\/p>\n

          Laura Bliss<\/a>, candidata a un doctorado en derecho en redes sociales, Universidad Edge Hill<\/a><\/em><\/p>\n

          Este art\u00edculo fue publicado originalmente en The Conversation<\/a>. Leer el art\u00edculo original<\/a>.<\/p>\n

          Traducido del ingl\u00e9s por Valeria Torres<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Aqu\u00ed se publican otra vez art\u00edculos de The Conversation que muestran la necesidad de mantenernos vigilantes ante los que las redes sociales est\u00e1n haciendo con la informaci\u00f3n que compartimos. 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