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Vigilancia de datos

La vigilancia de datos es la práctica de monitorear y recopilar datos en línea, así como metadatos. [ 1 ] La palabra es una combinación de datos y vigilancia . [ 2 ] La vigilanc...

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La vigilancia de datos es la práctica de monitorear y recopilar datos en línea, así como metadatos. [ 1 ] La palabra es una combinación de datos y vigilancia . [ 2 ] La vigilancia de datos se refiere al monitoreo continuo de las comunicaciones y acciones de los usuarios en diversas plataformas. [ 3 ] Por ejemplo, la vigilancia de datos se refiere al monitoreo de datos resultantes de transacciones con tarjetas de crédito , coordenadas GPS , correos electrónicos, redes sociales , etc. El uso de medios digitales a menudo deja rastros de datos y crea una huella digital de nuestra actividad. [ 4 ] A diferencia de la vigilancia encubierta , este tipo de vigilancia no suele ser conocida y ocurre discretamente. [ 5 ] La vigilancia de datos puede implicar la vigilancia de grupos de individuos. Existen tres tipos de vigilancia de datos: vigilancia de datos personal, vigilancia de datos masiva y mecanismos facilitadores . [ 3 ]

A diferencia de la vigilancia informática y de redes , que recopila datos de redes informáticas y discos duros, la vigilancia de datos monitoriza y recopila datos (y metadatos) a través de redes sociales y diversas plataformas en línea. La vigilancia de datos no debe confundirse con la vigilancia electrónica. La vigilancia electrónica se refiere a la vigilancia de sistemas orales y de audio, como las escuchas telefónicas. [ 3 ] Además, la vigilancia electrónica depende de que ya existan sospechosos antes de que pueda llevarse a cabo la vigilancia. [ 6 ] Por otro lado, la vigilancia de datos puede utilizar datos para identificar a un individuo o un grupo. [ 6 ] A menudo, estos individuos y grupos han suscitado algún tipo de sospecha con su actividad. [ 3 ]

La vigilancia de datos tiene un impacto significativo en la teoría y la práctica publicitaria. Este impacto se deriva particularmente de los recientes avances tecnológicos y de infraestructura que aumentan la capacidad de los anunciantes para obtener información sobre los consumidores y sus comportamientos. Por ejemplo, la recopilación de datos puede extenderse a la recopilación de información sobre el comportamiento de los consumidores fuera de línea y en lugares considerados privados. [ 7 ]

Tipos

Los tipos de vigilancia de datos se diferencian según la forma en que se recopilan los datos, así como por el número de personas asociadas a ellos.

Vigilancia de datos personales: La vigilancia de datos personales se refiere a la recopilación y el monitoreo de los datos personales de una persona. La vigilancia de datos personales puede ocurrir cuando los datos de un individuo generan sospechas o han llamado la atención de alguna manera. [ 3 ] Los datos personales pueden incluir información como fecha de nacimiento, dirección, número de seguridad social (o número de seguro social), así como otros identificadores únicos .

Vigilancia masiva de datos: Se refiere a la recopilación de datos sobre grupos de personas. [ 3 ] La distinción general entre la vigilancia masiva de datos y la vigilancia personal de datos es la vigilancia y recopilación de datos como grupo en lugar de como individuo.

Mecanismos facilitadores: A diferencia de la vigilancia masiva de datos, no se ataca a un grupo en particular. Los datos de un individuo se introducen en un sistema o base de datos junto con los de otros usuarios, donde la comparación por computadora puede revelar patrones distintivos. [ 3 ] En este caso, los datos de un individuo nunca se consideran parte de un grupo.

Beneficios y preocupaciones

Ventajas

La vigilancia de datos presenta numerosas ventajas y preocupaciones. Puede ser útil para recopilar y verificar datos de forma beneficiosa. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden utilizar la vigilancia de datos personales para detectar compras fraudulentas en cuentas de tarjetas de crédito. [ 3 ] Esto tiene el potencial de prevenir y regular reclamaciones financieras fraudulentas y resolver el problema.

En comparación con los métodos tradicionales de vigilancia, la vigilancia de datos tiende a ser un enfoque económico, ya que permite monitorear más información en menos tiempo. En este caso, la responsabilidad del monitoreo se transfiere a las computadoras, reduciendo así el tiempo y el trabajo humano en el proceso de vigilancia. [ 8 ]

La vigilancia de datos también ha sido útil para evaluar las amenazas a la seguridad asociadas con el terrorismo. Las autoridades la han utilizado para comprender y predecir posibles amenazas terroristas o criminales. [ 9 ] La vigilancia de datos es fundamental para el concepto de policía predictiva . Dado que la policía predictiva requiere una gran cantidad de datos para operar eficazmente, la vigilancia de datos permite precisamente eso. La policía predictiva permite intervenir en posibles delitos para crear comunidades más seguras y comprender mejor las posibles amenazas.

Las empresas también recurren a la vigilancia de datos para comprender la actividad en línea de los clientes potenciales mediante el seguimiento de su actividad en línea . [ 10 ] Al rastrear su actividad en línea a través de cookies, así como otros métodos, las empresas pueden comprender mejor qué tipo de anuncios funcionan con sus clientes actuales y potenciales. [ 10 ] Al realizar transacciones en línea, los usuarios a menudo proporcionan su información libremente, la cual es utilizada posteriormente por la empresa para intereses corporativos o privados. [ 11 ] Para las empresas, esta información puede ayudar a impulsar las ventas y atraer la atención hacia sus productos para generar ingresos.

Desventajas

Por otro lado, la vigilancia de datos plantea numerosas preocupaciones. Esta presupone que nuestras tecnologías y datos son un fiel reflejo de nosotros mismos. [ 3 ] Esto se presenta como una posible preocupación. [ 9 ] Se convierte en una preocupación crítica cuando se asocia con la vigilancia de sospechosos de delitos y grupos terroristas. Las autoridades que monitorean a estos sospechosos asumirían entonces que los datos recopilados reflejan sus acciones. [ 9 ] Esto también ayuda a comprender las amenazas potenciales o pasadas para los delincuentes. [ 9 ]

También existe la falta de transparencia y privacidad con respecto a las empresas que recopilan y comparten los datos de sus usuarios. [ 3 ] Este es un problema crítico tanto para la confianza y la creencia en los datos y sus usos. [ 1 ] Muchas redes sociales han argumentado que sus usuarios renuncian a parte de su privacidad para brindar su servicio de forma gratuita. [ 1 ] Varias de estas empresas optan por no revelar completamente qué datos se recopilan y con quién se comparten. Cuando los datos se proporcionan voluntariamente a las empresas, es difícil saber qué empresas han obtenido datos sobre usted y su actividad en línea. [ 9 ] Gran parte de los datos de un individuo se comparten con sitios web y redes sociales para brindar una experiencia de marketing más personalizada. Muchas de esas redes sociales pueden compartir su información con agencias de inteligencia y autoridades, sin el conocimiento del usuario. [ 1 ] Desde el reciente escándalo que involucró a Edward Snowden y la Agencia de Seguridad Nacional, se ha revelado que las autoridades pueden tener acceso a más datos de varios dispositivos y plataformas. [ 1 ] Se ha vuelto muy difícil saber qué sucederá con sus datos o qué se ha recopilado específicamente. También es importante reconocer que, si bien los usuarios en línea se preocupan por su información, muchas de esas mismas preocupaciones no siempre se aplican a sus actividades o comportamiento. [ 12 ] Dado que las redes sociales recopilan una gran cantidad de datos personales, como fecha de nacimiento, nombre legal, sexo y fotos, surge el problema de que la vigilancia de datos compromete la confidencialidad. En última instancia, la vigilancia de datos puede comprometer el anonimato en línea.

Si bien la vigilancia de datos compromete el anonimato, este último representa un problema crucial. Los ciberdelincuentes que roban datos e información de los usuarios pueden explotarlos para su propio beneficio. Las tácticas que emplean los usuarios para ocultar su identidad dificultan el seguimiento de la actividad delictiva y la identificación de los responsables. Contar con identificadores únicos, como las direcciones IP, permite identificar las acciones de los usuarios, lo que a menudo se utiliza para rastrear actividades ilegales en línea, como la piratería .

Si bien la vigilancia de datos puede ayudar a las empresas a comercializar sus productos a clientes actuales y potenciales, existen preocupaciones sobre cómo y quién tiene acceso a los datos de los clientes. Al visitar el sitio web de una empresa, a menudo se instalan cookies en los dispositivos de los usuarios. Las cookies se han convertido en una nueva forma para que las empresas obtengan datos sobre clientes potenciales, ya que les permiten rastrear sus actividades en línea. [ 10 ] Las empresas también pueden vender la información que han recopilado sobre sus clientes a terceros. [ 10 ] Dado que los clientes no son notificados sobre estas transacciones, resulta difícil saber dónde se han vendido sus datos. Además, como la vigilancia de datos es discreta, es muy poco probable que los clientes conozcan la naturaleza exacta de los datos que se han recopilado o vendido. [ 10 ] La educación sobre las herramientas de seguimiento (como las cookies) representa un problema crítico. Si las empresas o los servicios en línea no están dispuestos a definir las cookies o a educar a sus usuarios sobre por qué se utilizan, muchos podrían aceptarlas a regañadientes. [ 13 ]

El problema que surge de las empresas y otras agencias que recopilan datos e información personal es que ahora se dedican a la intermediación de datos. Los intermediarios de datos , como Acxiom , recopilan información de los usuarios y son conocidos por venderla frecuentemente a terceros. Si bien las empresas pueden revelar que están recopilando datos o actividad en línea de sus usuarios, esto generalmente no es comprensible para el usuario común. [ 11 ] Es difícil para las personas comunes detectar esta divulgación, ya que está oculta por jerga y un lenguaje que generalmente entienden los abogados. [ 11 ] Esto se está convirtiendo en una nueva fuente de ingresos para las empresas.

En términos de vigilancia predictiva , el uso adecuado de los datos delictivos y la combinación de prácticas fuera de línea y tecnología también se han convertido en desafíos para las instituciones policiales. Una dependencia excesiva de los resultados generados por el big data puede llevar a juicios subjetivos por parte de la policía. También puede reducir la cantidad de comunicación en tiempo real en el terreno entre los agentes de policía locales y los residentes en áreas específicas, disminuyendo así la oportunidad para que la policía investigue y patrulle las comunidades locales con frecuencia. [ 14 ] En segundo lugar, la seguridad de los datos sigue siendo un gran dilema, considerando el acceso a los datos delictivos y el posible uso de estos datos para fines negativos. Por último, pero no menos importante, podría desarrollarse discriminación hacia ciertas comunidades debido a los hallazgos del análisis de datos , lo que podría llevar a comportamientos inapropiados o a una reacción exagerada de la vigilancia.

Uno de los principales problemas de la vigilancia de datos es la eliminación de actores humanos del proceso. Los sistemas informáticos supervisan los datos y construyen representaciones. [ 4 ] Esto puede aumentar el riesgo de que se creen representaciones falsas, ya que se basan en los datos que han sido vigilados. Los sistemas informáticos solo pueden usar los datos que tienen, y si estos no son una representación precisa de las personas o sus situaciones, se pueden crear representaciones falsas. La vigilancia de datos está altamente automatizada mediante sistemas informáticos que observan nuestras interacciones y actividades. [ 4 ] Los sistemas y la tecnología altamente automatizados eliminan la comprensión humana de nuestras actividades.

Resistencia

Ante el aumento de la recopilación de datos y la vigilancia, muchas personas intentan mitigar las preocupaciones que esto ha generado. La contravigilancia es quizás el concepto más importante, centrado en las tácticas para prevenir la vigilancia de datos. Existen diversas herramientas asociadas a la contravigilancia que dificultan la eficacia y las posibilidades de la vigilancia de datos.

Las tecnologías de mejora de la privacidad , también conocidas como PET, han sido utilizadas por individuos para reducir la recopilación de datos y disminuir la posibilidad de vigilancia de datos. [ 15 ] Las PET, como el bloqueador de anuncios , intentan evitar que otros actores recopilen datos de los usuarios. En el caso del bloqueador de anuncios, la extensión del navegador web puede impedir la visualización de anuncios, lo que interrumpe la recopilación de datos sobre las interacciones en línea de los usuarios. [ 15 ] Para las empresas, esto puede limitar su oportunidad de proporcionar a los usuarios en línea anuncios personalizados.

Recientemente, la Unión Europea exigió a las empresas que indicaran que sus sitios web utilizan cookies. [ 13 ] Esta ley se ha convertido en una práctica básica para muchos servicios y empresas en línea; sin embargo, la educación sobre herramientas de seguimiento entre el público general es diversa y, por lo tanto, puede impedir la efectividad de este tipo de normativa. [ 13 ] No obstante, muchas empresas están lanzando nuevas iniciativas de PET (Tecnologías de Privacidad Personalizadas) dentro de sus productos. Por ejemplo, Firefox Focus de Mozilla viene prehabilitado con funciones de privacidad personalizables, lo que permite una mayor privacidad en línea. [ 16 ] Algunas de las herramientas incluidas en Firefox Focus también son imitadas por otros navegadores web como Safari de Apple . Algunas de las diversas herramientas incluidas en estos navegadores web son las capacidades para bloquear anuncios y eliminar datos e historial de cookies. La navegación privada , también conocida como Incógnito para los usuarios de Google Chrome, permite a los usuarios navegar por la web sin que se guarde su historial o cookies. Estas herramientas ayudan a frenar la vigilancia de datos, al interrumpir la recopilación y el análisis de los datos de los usuarios. Si bien otros navegadores web no incluyen estas herramientas de privacidad prehabilitadas, los usuarios pueden descargarlas, como bloqueadores de anuncios, a través de la tienda de aplicaciones de su navegador, como la Chrome Web Store . Muchas de estas extensiones ayudan a habilitar mejores herramientas de privacidad.

Las redes sociales, como Facebook , han implementado nuevas medidas de seguridad para ayudar a los usuarios a proteger sus datos en línea. Los usuarios pueden bloquear sus publicaciones y otra información de su cuenta, excepto su nombre y foto de perfil. Si bien esto no impide necesariamente el rastreo de datos, estas herramientas han contribuido a que la información de los usuarios sea más privada y menos accesible para los ciberdelincuentes.

Véase también

Referencias

  1. ^ van Dijck , José (2014 ) . «Datificación, dataísmo y dataveillance: Big Data entre paradigma científico e ideología» . Vigilancia y sociedad . 12 (2). ISSN 1477-7487 . 
  2. ↑ Recursos, Management Association, Información (30 de agosto de 2016). Biometría: conceptos, metodologías, herramientas y aplicaciones . IGI Global. ISBN 978-1-5225-0984-4.{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  3. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Clarke, Roger A. (1988). "Tecnología de la información y vigilancia de datos" . Communications of the ACM . 31 (5): 498– 511. doi : 10.1145/42411.42413 . S2CID 6826824 . 
  4. 1 2 3 Selwyn, Neil (2014). "Entrada de datos: hacia el estudio crítico de los datos digitales y la educación" . Aprendizaje, medios y tecnología . 40 (1): 64– 82. doi : 10.1080/17439884.2014.921628 . S2CID 143752752 . 
  5. ↑ Clarke, Roger (1996). "Privacidad y vigilancia de datos, y estrategia organizacional". Actas de la Conferencia de la Asociación de Auditoría y Control de Sistemas de Información .
  6. 1 2 Frikken, Keith B.; Atallah, Mikhail J. (2003). "Vigilancia electrónica que preserva la privacidad". Actas del taller de la ACM de 2003 sobre privacidad en la sociedad electrónica . pág. 45. doi : 10.1145/1005140.1005148 . ISBN  1581137761. S2CID 17634545 . 
  7. ↑ Strycharz, Joanna; Segijn, Claire M. (2022). "El futuro de la vigilancia de datos en la teoría y la práctica publicitaria" . Journal of Advertising . 51 (5): 574– 591. doi : 10.1080/00913367.2022.2109781 .
  8. ↑ Clarke, Roger (mayo de 1988). "Tecnología de la información y vigilancia de datos" . Communications of the ACM . 31 (5): 498– 512. doi : 10.1145/42411.42413 . ISSN 0001-0782 . S2CID 6826824 .  
  9. 1 2 3 4 5 Amoore, Louise ; Goede, Marieke De (2005). "Gobernanza, riesgo y vigilancia de datos en la guerra contra el terror" . Crimen, Derecho y Cambio Social . 43 ( 2–3 ): 149–173 . doi : 10.1007/s10611-005-1717-8 . ISSN 0925-4994 . S2CID 144284539 .  
  10. 1 2 3 4 5 Ashworth, Laurence; Free, Clinton (26 de agosto de 2006). "Marketing Dataveillance y privacidad digital: uso de teorías de la justicia para comprender las preocupaciones de los consumidores sobre la privacidad en línea". Journal of Business Ethics . 67 (2): 107– 123. doi : 10.1007/s10551-006-9007-7 . ISSN 0167-4544 . S2CID 143800212 .  
  11. 1 2 3 Tsesis, Alexander ( 2014). "El derecho al borrado: privacidad, intermediarios de datos y retención indefinida de datos". Scientific American . 49 : 433–484 – vía HeinOnline.
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  13. 1 2 3 Gomer, RC (2014). La web gris: Visión de vigilancia de datos cumplida a través de la web en evolución .
  14. ↑ Centro IBM para la Gestión Gubernamental (25 de octubre de 2013). "Policía predictiva: prevención del delito con datos y análisis" . Slideshare . Archivado del original el 26 de marzo de 2016. Consultado el 10 de octubre de 2017 .{{cite web}}: |last=tiene nombre genérico ( ayuda )
  15. 1 2 Clarke, Roger (2003). "Vigilación de datos: 15 años después". Privacy Issues Forum . 28 .
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