5 grandes problemas de privacidad que vienen con big data

Todos los días, los bits y bytes fluyen por el aire, proporcionando a las empresas grandes datos. Muchas empresas han tomado los datos que están disponibles gratuitamente y los han utilizado para apuntar a sus clientes de maneras únicas y, a veces, ilegales. Esto ha suscitado grandes preocupaciones sobre la privacidad en línea, o al menos lo que queda de ella.

Con informes recientes sobre la NSA espiando a las personas, los consumidores han comenzado a darse cuenta de cuán públicas son realmente sus vidas "privadas". Esto ha generado una preocupación seriamente justificada en el mercado actual.

Estas son cinco de las formas en que los grandes datos están causando grandes problemas de privacidad.

Industria del cuidado de la salud

La industria del cuidado de la salud ha sido uno de los mayores defensores de los grandes datos debido a las enormes ventajas que tiene para proteger la salud de los pacientes. Los defensores de los grandes datos utilizan la información para identificar a las personas con un alto riesgo de ciertas afecciones médicas desde el principio, mejorar la calidad de la atención que reciben los pacientes y reducir los costos cada vez más altos de la atención médica. (¿Puede Big Data salvar la atención médica?)

Aunque existen enormes beneficios, los nuevos estudios revelan que los grandes datos pueden ser más riesgosos de lo que inicialmente se pensaba.

Según el editor en jefe de MIT Technology Review, Jason Pontin, a medida que los datos se vuelven cada vez más accesibles y personales, es importante tener en cuenta las implicaciones de seguridad y privacidad que pueden tener los datos grandes. Las reglas de HIPAA ya requieren que los profesionales de la salud se ajusten el cinturón de seguridad. Sin embargo, HIPAA no puede proteger contra todas las preocupaciones relacionadas con la atención médica. Por ejemplo, cuando las personas comienzan a buscar respuestas relacionadas con sus dolencias en un área no protegida por HIPAA, como Google u otros motores de búsqueda, esos datos no están protegidos por HIPAA. Además, cada vez más dispositivos tecnológicos, como monitores de fitness portátiles y aplicaciones de teléfonos inteligentes, no son seguros ni privados, lo que genera dudas sobre quién podría ver los datos que recopilan estos dispositivos.

Hay muchas formas que cumplen con HIPAA de utilizar big data para acceder a la información de salud del paciente. Sin embargo, con un número cada vez mayor de otros comportamientos y dispositivos digitales que se utilizan para información y actividades relacionadas con la atención médica, gran parte de la nueva transmisión de datos al mercado y en línea no es segura.

Predicciones y discriminación

Además de predecir el riesgo potencial de afecciones médicas futuras, los grandes datos permiten predecir bastante información adicional sobre las personas. La información que los grandes datos pueden predecir está desarrollando cada vez más el potencial para ser utilizado como una forma de discriminar a las personas en una variedad de datos demográficos.

Un ejemplo de discriminación de big data se produjo durante un estudio realizado por la Universidad de Cambridge. Después de mirar los "Me gusta" de aproximadamente 60, 000 personas en Facebook, los datos se procesaron para predecir cosas como género, raza, orientación sexual y comportamientos. Los resultados fueron sorprendentemente precisos. Al analizar los datos recopilados, el modelo podría diferenciar con precisión a los hombres homosexuales de los hombres heterosexuales el 88 por ciento del tiempo. El modelo también predijo la carrera con un 95 por ciento de precisión. Los comportamientos, como la cantidad de alcohol que consumían las personas, también se predijeron con precisión en este modelo.

A muchas personas les preocupa que los empleadores, los propietarios, las escuelas, las agencias gubernamentales y otros puedan usar pronto los datos para perfilar a las personas, creando la posibilidad de discriminación basada en género, orientación sexual o raza, entre otras cosas. (sobre cuestiones de privacidad en Por qué no hay ganadores en el debate de privacidad).

Venta altamente dirigida

La discriminación basada en modelos de big data tiene el potencial de impregnar todas las áreas del mercado. En algunos casos, ya lo ha hecho.

Utilizando modelos similares al estudio de la Universidad de Cambridge, los especialistas en marketing utilizan grandes datos para orientar sus ventas y sus productos. Si bien muchos especialistas en marketing utilizan grandes datos para colocar productos y servicios frente a una audiencia altamente específica, cuando una audiencia se encasilla en un grupo demográfico en función de sus comportamientos, existe el riesgo de daños.

Un buen ejemplo de marketing dañino basado en big data ocurrió hace unos 10 años cuando los usuarios de TiVo intentaron convencer a sus grabadores digitales para que dejaran de grabar programas dirigidos a un grupo demográfico distinto al suyo. En 2002, estos algoritmos erróneos llamaron la atención del Wall Street Journal. El titular impreso lo decía todo: "Si TiVo piensa que eres gay, aquí te explicamos cómo hacerlo".

A pesar de la posibilidad de daño, los especialistas en marketing todavía usan big data para apuntar a las personas en las redes sociales, motores de búsqueda y por correo electrónico. La invasión de un área tan personal al servir correos electrónicos basados ​​en amigos, me gusta y contenido de correo electrónico ha causado una gran preocupación entre los consumidores.

Vigilancia incrementada

No son solo los vendedores en línea los que participan en la vigilancia; Todos los días, las cámaras de vigilancia HD capturan 413 petabytes de información. Se espera que esto crezca a 859 petabytes en 2017.

Las cámaras de vigilancia ahora están apareciendo en todas partes. A medida que los algoritmos continúen avanzando, la cantidad de datos generados por estas cámaras y sensores de vigilancia también aumentará. El almacenamiento en discos duros también está creciendo rápidamente, lo que facilita el almacenamiento de todos estos datos.

Uso ilegal

Con la cantidad de big data que las personas tienen acceso en estos días, no es de extrañar que algunos hayan llevado esta facilidad de recopilación de información demasiado lejos. Las prácticas ilegales de aprovechar los datos de nuevas maneras han causado un gran susto entre quienes valoran su privacidad.

Un caso reciente de un negocio que llevó demasiado lejos la recolección de grandes datos fue Urban Outfitters, que se enfrentó a una demanda de privacidad en junio de 2013 cuando se descubrió que los cajeros de la tienda estaban pidiendo a los compradores códigos postales cuando pagaban con una tarjeta de crédito. Esto no es obligatorio y viola las leyes de protección y privacidad del consumidor en algunos estados porque la información se puede utilizar para buscar las direcciones de los compradores.

Lidiando con los problemas de Big Data

Con tanto miedo y especulaciones sobre el uso de big data por parte de empresas, agencias gubernamentales, empleadores y más, la mejor solución para ganar confianza en el mercado actual es ser honesto. Es por eso que las empresas están implementando cada vez más una política de transparencia total sobre cómo usan los datos para apuntar a sus clientes. Los consumidores también tienen un mayor interés en descubrir cuánto de su vida se exhibe realmente y qué están haciendo las personas con la información recopilada.

A medida que más consumidores comiencen a saber qué cantidad de su información personal está disponible, es probable que se realicen reformas en las prácticas de recopilación de datos. Hasta entonces, lo mejor para los consumidores es tener en cuenta la privacidad de los datos para que sepan cuánta información personal se recopila y cómo se utiliza. Luego pueden tomar las precauciones necesarias para protegerse contra las empresas que sobrepasan sus límites.