5 grans problemes de privacitat que es mostren amb dades grans

Cada dia, els bits i els bytes flueixen per l’aire, proporcionant a les empreses grans dades. Moltes empreses han pres les dades de lliure disposició i l'han utilitzat per orientar els seus clients de maneres úniques i, de vegades, il·legals. Això ha suscitat grans preocupacions sobre la privadesa en línia, o almenys, el que en queda.

Amb els recents informes sobre la NSA espionant gent, els consumidors han començat a adonar-se de la realitat que són les seves publicitats "privades". Això ha suscitat avui una certa preocupació justificadament seriosa en el mercat.

A continuació es mostren cinc de les maneres en què les grans dades provoquen grans preocupacions sobre privadesa.

Indústria assistencial

La indústria assistencial ha estat un dels principals defensors de les grans dades a causa dels enormes avantatges que té en protegir la salut dels pacients. Els defensors de dades grans utilitzen la informació per identificar les persones amb un risc elevat de determinades afeccions mèdiques des de ben aviat, millorar la qualitat de l’atenció que reben els pacients i disminuir els costos cada cop més elevats de l’atenció sanitària. (a Can Big Data salvar l'assistència sanitària?)

Tot i que hi ha beneficis enormes, els nous estudis revelen que les dades grans poden ser més arriscades del que es pensava inicialment.

Segons el redactor en cap de MIT Technology Review, Jason Pontin, a mesura que les dades siguin cada cop més accessibles i personals, és important tenir consciència de les implicacions de seguretat i privadesa que puguin tenir les dades grans. Les normes HIPAA ja requereixen que els professionals sanitaris estrenguin el cinturó de seguretat. Tanmateix, l'IPIPA no pot protegir-se de totes les preocupacions relacionades amb la salut. Per exemple, quan les persones comencen a cercar respostes relacionades amb les seves dolències en una zona que no sigui HIPAA, com Google o altres motors de cerca, aquestes dades no estan protegides per HIPAA. A més, cada cop són més els dispositius tecnològics, com ara els monitors de fitness portàtils i les aplicacions per a telèfons intel·ligents, no són segurs ni privats, cosa que planteja la preocupació sobre qui pot veure les dades que aquests dispositius recopilen.

Hi ha moltes maneres d’utilitzar dades grans per accedir a la informació de salut dels pacients amb l’HIPAA. Tanmateix, amb un nombre creixent d’altres comportaments i dispositius digitals que s’utilitzen per a activitats i informacions relacionades amb la salut, bona part de les noves dades que es transmeten al mercat i en línia no són segures.

Prediccions i discriminació

A més de predir el risc potencial de futures afeccions mèdiques, el big data permet predir una mica més d’informació sobre persones. La informació que les dades grans pot predir està desenvolupant cada cop més el potencial que es pot utilitzar com a manera de discriminar les persones en una varietat de dades demogràfiques.

Un exemple de discriminació per dades es va produir durant un estudi realitzat per la Universitat de Cambridge. Després de mirar aproximadament 60.000 persones "M'agrada" a Facebook, es van processar les dades per predir coses com ara gènere, raça, orientació sexual i comportaments. Els resultats van ser impactants. En analitzar les dades recollides, el model podria diferenciar exactament els homes homosexuals dels homes directes el 88 per cent de les vegades. El model també va predir la cursa amb un 95 per cent de precisió. També es preveien amb exactitud aquest tipus de conductes, com per exemple la quantitat d’alcohol que consumeixen persones.

Molta gent es preocupa que els empresaris, els propietaris, les escoles, les agències governamentals i altres puguin utilitzar aviat dades per perfilar les persones, generant el potencial de discriminació per raó de gènere, orientació sexual o raça, entre d'altres. (sobre problemes de privacitat a Per què no hi ha guanyadors al debat de privadesa.)

Venda altament orientada

La discriminació basada en models de dades grans té el potencial de penetrar totes les àrees del mercat. En alguns casos, ja ho té.

Utilitzant models similars als de l'estudi de la Universitat de Cambridge, els venedors utilitzen dades grans per orientar-se a la venda i als productes. Tot i que molts venedors les fan servir grans dades per situar productes i serveis davant d’un públic molt adreçat, quan una audiència és col·locada en una demografia en funció de les seves conductes, hi ha possibles perjudicis.

Un bon exemple de màrqueting nociu basat en grans dades va ocórrer fa uns deu anys quan els usuaris de TiVo van intentar convèncer els seus gravadors digitals perquè deixessin de gravar programes dirigits a un grup demogràfic diferent del propi. El 2002, aquests algorismes equivocats van cridar l'atenció del Wall Street Journal. El titular imprès ho deia tot: "Si TiVo penses que ets gai, aquí tens com es pot definir."

Malgrat el potencial perjudicial, els comercialitzadors continuen utilitzant dades grans per orientar-se a persones que es mostren en plataformes de xarxes socials, motors de cerca i via correu electrònic. L’invasió d’una àrea personal donant servei a la base d’amics, gustos i contingut de correu electrònic ha causat una gran preocupació entre els consumidors.

Vigilància augmentada

Els venedors en línia no es dediquen només a la vigilància; cada dia, les càmeres de vigilància d’HD capturen 413 petabytes d’informació. S’espera que aquest 2017 creixi fins a 859 petabytes.

Les càmeres de vigilància ara apareixen a tot arreu. A mesura que els algoritmes continuen avançant, la quantitat de dades generades a partir d’aquestes càmeres i sensors de vigilància també augmentarà. L’emmagatzematge als discs durs també creix ràpidament, cosa que facilita l’emmagatzematge de totes aquestes dades.

Ús il·legal

Amb la quantitat de grans dades que té accés avui dia, no és estrany que alguns hagin agafat aquesta facilitat per recopilar informació una mica massa. Les pràctiques il·legals de registrar dades de noves maneres han causat molt de por entre els que valoren la seva privadesa.

Un dels casos recents d’un negoci que prenia una recopilació de dades una mica massa llunyana va ser Urban Outfitters, que es va enfrontar a una demanda de privacitat el juny del 2013 quan es va trobar que els caixers de la botiga demanaven als compradors codis postals quan pagaven amb targeta de crèdit. Això no és obligatori i va violar les lleis de protecció i privacitat del consumidor en alguns estats, ja que es pot utilitzar la informació per cercar les adreces dels compradors.

Fer front als problemes de Big Data

Amb tanta por i especulació sobre l’ús de dades grans per part d’empreses, agències governamentals, empresaris i molt més, la millor solució per guanyar confiança en el mercat actual és ser honest. És per això que les empreses adopten cada cop més una política de transparència sobre com utilitzen les dades per orientar els seus clients. Els consumidors també tenen un major interès a esbrinar quina és la seva vida realment en pantalla i què fa la gent amb la informació que es recopila.

A mesura que els consumidors comencin a aprendre exactament quina informació disponible hi ha disponible, probablement es produiran reformes en les pràctiques de recollida de dades. Fins aleshores, és l’interès dels consumidors estar atents a la privadesa de les dades de manera que siguin conscients de quanta part de la informació personal s’està recopilant i de com s’utilitza. A continuació, poden adoptar les precaucions necessàries per protegir-se contra empreses que superen els seus límits.