La ética de los macrodatos, también conocida como ética de los datos, se refiere a sistematizar, defender y recomendar conceptos de conducta correcta e incorrecta en relación con los datos , en particular los datos personales . [1] Desde los albores de Internet, la cantidad y la calidad de los datos ha aumentado drásticamente y continúa haciéndolo de manera exponencial. Big datadescribe esta gran cantidad de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Las innovaciones recientes en la investigación médica y la atención médica, como la secuenciación del genoma de alto rendimiento, las imágenes de alta resolución, los registros médicos electrónicos de los pacientes y una gran cantidad de dispositivos de salud conectados a Internet, han desencadenado una avalancha de datos que alcanzará el rango de exabytes en un futuro próximo. La ética de los datos es cada vez más relevante a medida que aumenta la cantidad de datos debido a la escala del impacto.
La ética de los macrodatos es diferente de la ética de la información porque el enfoque de la ética de la información se preocupa más por cuestiones de propiedad intelectual y preocupaciones relacionadas con los bibliotecarios, archiveros y profesionales de la información, mientras que la ética de los grandes datos se preocupa más por los recopiladores y divulgadores de datos estructurados o no estructurados. como corredores de datos , gobiernos y grandes corporaciones.
Principios
La ética de los datos se ocupa de los siguientes principios: [ ¿investigación original? ]
- Propiedad : las personas son propietarias de sus propios datos.
- Transparencia en las transacciones : si se utilizan datos personales de un individuo, éste debe tener acceso transparente al diseño del algoritmo utilizado para generar conjuntos de datos agregados.
- Consentimiento : si una persona física o jurídica desea utilizar datos personales, se necesita el consentimiento informado y expresado explícitamente de qué datos personales se transfieren a quién, cuándo y con qué propósito por parte del propietario de los datos.
- Privacidad : si se realizan transacciones de datos, se deben realizar todos los esfuerzos razonables para preservar la privacidad.
- Moneda : las personas deben conocer las transacciones financieras resultantes del uso de sus datos personales y la escala de estas transacciones.
- Apertura : los conjuntos de datos agregados deben estar disponibles gratuitamente
Propiedad
¿Quién es el propietario de los datos? La propiedad implica la determinación de derechos y deberes sobre la propiedad. El concepto de propiedad de los datos está vinculado a la capacidad de una persona para controlar y limitar el intercambio de sus propios datos. ¿Si una persona registra sus observaciones sobre otra persona que posee esas observaciones? ¿El observador o el observado? ¿Qué responsabilidades tienen el observador y el observado entre sí? Desde la escala masiva y la sistematización de la observación de las personas y sus pensamientos como resultado de Internet, estas preguntas son cada vez más importantes de abordar. La esclavitud, la propiedad de una persona, está prohibida en todos los países reconocidos. La cuestión de la propiedad de los datos personales cae en un territorio desconocido entre la propiedad empresarial, la propiedad intelectual y la esclavitud. ¿Quién posee una identidad digital ?
Las leyes europeas, el Reglamento general de protección de datos , indican que los individuos poseen sus propios datos personales. [2]
Los datos personales se refieren a conjuntos de datos que describen a una persona que van desde los atributos físicos hasta sus preferencias y comportamiento. Los ejemplos de datos personales incluyen: datos del genoma, ubicación GPS , comunicación escrita, comunicación hablada, listas de contactos, hábitos de navegación en Internet, transacciones financieras, gastos en supermercados, pagos de impuestos, antecedentes penales, grabación de lentes de cámaras en computadoras portátiles y teléfonos móviles, grabaciones de micrófonos de dispositivos, hábitos de conducción a través de rastreadores de automóviles, registros móviles y de salud, actividad física, nutrición, uso de sustancias, latidos del corazón, patrones de sueño y otros signos vitales. El colectivo de datos personales de un individuo forma una identidad digital (o quizás el alter ego digital es más apropiado). Una identidad digital abarca todos nuestros datos personales, representados y conectados a nuestro yo físico e ideológico. La distinción entre categorías de datos no siempre es clara. Por ejemplo, los datos de salud y los datos bancarios están entrelazados porque el comportamiento y el estilo de vida pueden inferirse a través de los datos bancarios y son muy valiosos para predecir el riesgo de enfermedades crónicas. Por tanto, los datos bancarios también son datos sanitarios. Los datos de salud pueden indicar cuánto gasta una persona en atención médica, por lo tanto, los datos de salud también son datos bancarios. Estas superposiciones también existen entre otras categorías de datos, por ejemplo, los datos de ubicación, los datos de navegación en Internet y los datos fiscales son esencialmente todos sobre personas.
La protección de los derechos morales de un individuo se basa en la opinión de que los datos personales son una expresión directa de la personalidad del individuo: los derechos morales son, por lo tanto, personales del individuo y no pueden transferirse a otra persona excepto por testamento cuando el individuo fallece. . Los derechos morales incluyen el derecho a ser identificado como la fuente de los datos y el derecho a oponerse a cualquier distorsión o mutilación de los datos que pudiera perjudicar su honor o reputación. Estos derechos morales sobre los datos personales son perpetuos.
Un componente clave de la propiedad de los datos personales es el acceso único y controlado, es decir, la exclusividad. La propiedad implica exclusividad, particularmente con conceptos abstractos como ideas o puntos de datos. No es suficiente tener simplemente una copia de los propios datos. Otros deberían tener restringido el acceso a lo que no es de ellos. Saber qué datos guardan los demás es una tarea casi imposible. El enfoque más simple sería encubrirse en información sin sentido. Para asegurarse de que las corporaciones o instituciones no tengan una copia, es posible enviar ruido para confundir los datos que tienen. Por ejemplo, un robot podría buscar aleatoriamente términos que se utilizan habitualmente haciendo que los datos obtenidos por el motor de búsqueda sean inútiles debido a la confusión (ver: Track Me Not de la Universidad de Nueva York).
La propiedad pone énfasis en la capacidad de mover datos de un servicio a otro de manera conveniente, es decir, la portabilidad. Cuando los datos personales son propiedad de la persona, tienen la opción de simplemente eliminarlos y llevarlos a otro sitio si no están satisfechos con el servicio. Se debe ofrecer a las personas un alto grado de portabilidad conveniente que les permita cambiar a alternativas sin perder las recopilaciones de datos históricas que describen las preferencias de productos y las conversaciones personales. Por ejemplo, uno puede optar por cambiar a una aplicación de mensajería alternativa, y esto debería ser posible sin perder el registro de conversaciones y contactos anteriores. Dar a las personas la opción de cambiar de servicio sin los inconvenientes de perder datos históricos significa que los servicios deben mantener contentos a los clientes brindándoles buenos servicios en lugar de encerrarlos mediante la incompatibilidad con las alternativas.
Para la portabilidad, la expresión de datos debe estar estandarizada de tal manera que esto pueda suceder sin problemas. Por ejemplo, describir la unidad como "kilogramos" en lugar de "kg" significa que los robots las reconocen como diferentes, aunque son iguales. Estas pequeñas variaciones pueden resultar en datos confusos que no se pueden combinar o transferir fácilmente a un nuevo sistema que no puede reconocerlos. Actualmente, Apple afirma que brindan servicios de privacidad, sin embargo, es difícil extraer datos de los sistemas de Apple, lo que dificulta la migración a una alternativa. En el marco de comercio de datos personales, la expresión de los datos se estandarizaría para una fácil portabilidad con el clic de un botón. La estandarización también facilitaría el establecimiento de mecanismos para limpiar los datos necesarios para instalar controles y contrapesos que validan la calidad de los datos. Al unir múltiples fuentes, uno podría identificar datos ingresados erróneamente o falsamente.
¿Quién posee los datos hoy? Hoy en día, los datos están siendo controlados y, por lo tanto, son propiedad del propietario de los sensores. La persona que realiza la grabación o la entidad propietaria del sensor controla lo que sucede con esos datos de forma predeterminada. Por ejemplo, los bancos controlan los datos bancarios, los investigadores controlan los datos de las investigaciones y los hospitales controlan los datos de los registros médicos. Por razones históricas, el escenario actual es tal que las instituciones de investigación tienen datos sobre un fragmento de datos que describen parte de un individuo. Los datos de investigación sanitaria en Europa existen de forma fragmentada y controlados por diferentes instituciones. Las categorías de datos a menudo describen más sobre quién controla esos datos y dónde se almacenan en lugar de lo que describen los datos o la aplicación a la que podrían aplicarse. Si bien Internet no es propiedad de nadie, las corporaciones han llegado a controlar gran parte de los datos personales, creando valor mediante el uso de la recopilación de datos, los motores de búsqueda y las herramientas de comunicación. [3] De forma predeterminada, como efecto secundario de la propiedad intelectual que constituye las herramientas de Internet, estas corporaciones han estado recopilando nuestras identidades digitales como materia prima para los servicios prestados a otras empresas con fines de lucro. La mayoría de los datos recopilados a través de los servicios de Internet son datos personales que describen a personas. Tradicionalmente, la medicina organiza los datos en torno al individuo porque permite comprender la salud. Al estudiar epidemiología, los datos de los grupos todavía se organizan en torno al individuo. Muchos de los procesos que se están haciendo más eficientes se refieren a las dinámicas de los individuos y los grupos. Sin embargo, los datos no están necesariamente organizados en torno al individuo, sino que los controla el propietario de los sensores.
En China, el gobierno posee en gran medida los datos. En una provincia china, los datos se utilizaron para generar un puntaje de índice social por persona basado en el comportamiento individual en línea y fuera de línea, como cruzar imprudentemente y la cantidad de papel higiénico que se usa en un baño público. El índice social determina el acceso a determinados servicios públicos.
Transparencia de transacciones
Se han planteado preocupaciones sobre cómo los sesgos pueden integrarse en el diseño del algoritmo, lo que resulta en una opresión sistemática. [4] El diseño del algoritmo debe divulgarse de forma transparente. Deben realizarse todos los esfuerzos razonables para tener en cuenta las diferencias entre individuos y grupos, sin perder de vista la igualdad. El diseño de algoritmos debe ser inclusivo.
En términos de gobernanza, la ética del big data se ocupa de qué tipos de inferencias y predicciones se deben realizar utilizando tecnologías de big data como los algoritmos. [5]
La gobernanza anticipatoria es la práctica de utilizar análisis predictivos para evaluar posibles comportamientos futuros. [6] Esto tiene implicaciones éticas porque permite la capacidad de dirigirse a grupos y lugares particulares que pueden fomentar el prejuicio y la discriminación [6] Por ejemplo, la vigilancia policial predictiva destaca ciertos grupos o vecindarios que deben ser vigilados más de cerca que otros, lo que conduce a más sanciones. en estos ámbitos, y una vigilancia más estrecha para quienes encajen en los mismos perfiles que los sancionados. [3]
El término "control de fluencia" se refiere a datos que se han generado con un propósito particular en mente pero que se reutilizan. [6] Esta práctica se observa con los datos de la industria de las aerolíneas que se han reutilizado para elaborar perfiles y gestionar los riesgos de seguridad en los aeropuertos. [6]
Con respecto a los datos personales, la persona tiene derecho a saber:
- ¿Por qué se recopilan los datos?
- ¿Cómo se va a utilizar?
- ¿Cuánto tiempo se almacenará?
- ¿Cómo puede ser modificado por el interesado?
Los ejemplos de usos éticos de la transacción de datos incluyen:
- Fines legales: Toda recopilación y uso de datos personales por parte del estado debe ser completamente transparente y estar cubierta por una licencia formal negociada antes de cualquier recopilación de datos. Este contrato civil entre el individuo y las autoridades responsables establece las condiciones bajo las cuales el individuo autoriza el uso de sus datos a las autoridades responsables, de acuerdo con los principios de transparencia anteriores.
- Fines sociales: todos los usos de los datos individuales con fines sociales deben ser opcionales, no excluidos. Deben cumplir con los principios de transparencia.
- Delito: para la prevención del delito, se debe establecer y difundir ampliamente un conjunto explícito de principios generales para la recolección y el uso de datos personales. El órgano de gobierno del estado debe considerar y aprobar estos principios.
- Comercio: los datos personales utilizados con fines comerciales pertenecen al individuo y no se pueden usar sin una licencia del individuo que establezca todos los usos permitidos. Esto incluye datos recopilados de todos los sitios web, visitas a páginas, transferencias de un sitio a otro y otras actividades de Internet. Las personas tienen derecho a decidir cómo, dónde y si sus datos personales se utilizan con fines comerciales, caso por caso o por categoría.
- Investigación: los datos personales utilizados con fines de investigación pertenecen al individuo y deben tener una licencia del usuario bajo los términos de un formulario de consentimiento personal que cumpla con todos los principios de transparencia descritos anteriormente.
- Fines extralegales: Los datos personales solo pueden utilizarse para fines extralegales con el consentimiento previo explícito del titular de los derechos.
Consentimiento
Si una persona física o jurídica quisiera utilizar datos personales, se necesita el consentimiento informado y expresado explícitamente de qué datos personales se transfieren a quién, cuándo y con qué propósito del sujeto de los datos. El sujeto de la información tiene derecho a saber cómo se han utilizado sus datos.
La transacción de datos no se puede utilizar como moneda de cambio para una cuestión de consentimiento no relacionada o superflua, por ejemplo, mejorar las recomendaciones de marketing al intentar llamar a un familiar. Si bien hay servicios en los que se necesita compartir datos, estas transacciones no deben exagerarse y deben mantenerse dentro de un contexto. Por ejemplo, una persona necesita compartir datos para recibir recomendaciones médicas adecuadas, sin embargo, esa información médica no necesita ir automáticamente a un proveedor de seguro médico . En última instancia, corresponde al individuo tomar la decisión sobre sus datos. Se trata de transacciones de datos independientes que deben tratarse como tales. El consentimiento implícito de aceptar la transferencia de la propiedad de los datos porque se utiliza una aplicación de chat no se considera válido.
El alcance total y el alcance de la transacción deben detallarse explícitamente a la persona a la que se le debe dar una oportunidad razonable de participar en el proceso de evaluación de si le gustaría participar. El tiempo es fundamental. es decir. Estos temas deben tratarse en un momento de calma con tiempo para reflexionar, no en el momento en que se realiza una compra urgente o se produce una emergencia médica.
El permiso debe otorgarse en un formato explícito, no implícito. El hecho de que se haya elegido una aplicación para chatear no significa que sea necesario acceder a una lista de contactos. El botón en el que se hace clic para otorgar permiso no debe diseñarse de tal manera que el comportamiento automático sea optar por participar. Por ejemplo, en opciones binarias, si un botón es más pequeño que el otro, o si un botón está oculto en el diseño y el otro salta, o si un botón requiere varios clics mientras que el otro es un solo clic.
Si bien una persona podría dar su consentimiento sobre un tema general para que sea continuo, siempre debería ser posible retirar ese permiso para transacciones futuras. De manera similar, para dar consentimiento para la actividad sexual, la retractación del consentimiento anterior para transacciones de datos no es factible. Por ejemplo, una persona podría dar su consentimiento para utilizar sus datos personales por cualquier causa para avanzar en el tratamiento de enfermedades cardiovasculares hasta nuevo aviso. Hasta que el ser humano cambie de opinión, estas transacciones pueden continuar ocurriendo sin problemas sin la participación del ser humano.
El consentimiento dinámico en el contexto de la investigación en salud y genómica podría proporcionar un enfoque de consentimiento más apropiado que el consentimiento informado único o amplio , en términos de las cuestiones descritas anteriormente.
Intimidad
Si se producen transacciones de datos, se deben realizar todos los esfuerzos razonables para preservar la privacidad.
"Nadie será objeto de injerencias arbitrarias en su vida privada, su familia, su domicilio o su correspondencia, ni de ataques a su honor y reputación. Toda persona tiene derecho a la protección de la ley contra tales injerencias o ataques". - Declaración de Derechos Humanos de las Naciones Unidas, artículo 12.
¿Por qué importa la privacidad? Los datos son útiles para hacer que los sistemas sean más eficientes; sin embargo, definir el objetivo final de esta eficiencia es esencial para evaluar qué tan ético es el uso de datos.
El uso del monitoreo de datos por parte del gobierno para observar a los ciudadanos necesita una autorización explícita de un proceso judicial apropiado. Posiblemente sería incluso más eficaz observar manualmente el número relativamente pequeño de delincuentes en lugar de rastrear a la población relativamente grande. La observación generalizada de los habitantes por parte de los gobiernos nacionales y las corporaciones es una pendiente resbaladiza hacia un estilo de gobierno orwelliano. La privacidad no se trata de guardar secretos, se trata de elección, derechos humanos, libertad y libertad. Por ejemplo, compartir datos médicos con un médico en el entendimiento de que se utilizarán para mejorar la salud es éticamente correcto, incluso cuando el médico revela esos datos a otro médico. Sin embargo, cuando esos mismos datos se comparten con una agencia de marketing como acaba de suceder con el sistema nacional de salud británico y la compañía de inteligencia artificial DeepMind de Google, las implicaciones éticas son más inciertas (Google DeepMind y la atención médica en una era de algoritmos de Julia Powles y Hal Hodson). . La privacidad se trata de elegir el contexto; qué datos se comparten, con quién, con qué propósito y cuándo. La privacidad actualmente no se está implementando posiblemente porque el poder personal y la riqueza que se obtienen al no hacerlo está actuando como un desincentivo tanto para las empresas privadas como para los gobiernos. Además, el uso de datos para medir el impacto social real podría revelar una ineficiencia que sería inconveniente para los políticos involucrados o las afirmaciones de las empresas.
El debate público sobre la privacidad a menudo se oscurece injustamente a una elección binaria demasiado simplista entre la privacidad y el progreso científico. Las campañas de marketing incluso han descartado a los críticos de la recopilación de datos centralizada por resistir el progreso y aferrarse al pasado. Sin embargo, los beneficios del progreso científico a través de los datos se pueden lograr de una manera consistente con los valores de privacidad, como ha sido históricamente el caso de la investigación epidemiológica. La extracción de valor de los datos sin comprometer la privacidad de la identidad es ciertamente posible tecnológicamente; por ejemplo, utilizando cifrado homomórfico y diseño algorítmico que dificulta la ingeniería inversa.
El cifrado homomórfico permite encadenar diferentes servicios sin exponer los datos a cada uno de los servicios. Incluso los ingenieros de software que trabajan en el software no podrían anular al usuario. Los esquemas de cifrado homomórfico son maleables por diseño, lo que significa que se pueden utilizar en un entorno de computación en la nube al tiempo que garantizan la confidencialidad de los datos procesados. La técnica permite realizar cálculos analíticos sobre texto cifrado, generando así resultados cifrados que, al ser descifrados, coinciden con los resultados de las operaciones realizadas en texto plano.
Los resultados de la analítica se pueden presentar de tal manera que sean adecuados para su propósito sin comprometer la privacidad de la identidad. Por ejemplo, una venta de datos que indique que "el 20% de Ámsterdam come muesli para el desayuno" transmitiría el valor analítico de los datos sin comprometer la privacidad, mientras que decir que "Ana come muesli para el desayuno" no mantendría la privacidad. El diseño algorítmico y el tamaño del grupo de muestra es fundamental para minimizar la capacidad de realizar ingeniería inversa en las estadísticas y realizar un seguimiento de las personas objetivo. Una solución técnica para la ingeniería inversa de métricas agregadas es introducir puntos de datos falsos sobre personas inventadas que no alteran el resultado final, por ejemplo, el porcentaje de un grupo que come muesli.
La privacidad se ha presentado como una limitación al uso de datos que también podría considerarse poco ético. [7] Por ejemplo, el intercambio de datos de salud puede arrojar luz sobre las causas de las enfermedades, los efectos de los tratamientos y puede permitir análisis personalizados basados en las necesidades de las personas. [7] Esto es de importancia ética en el campo de la ética del big data porque, si bien muchos valoran la privacidad, las posibilidades de compartir datos también son bastante valiosas, aunque pueden contradecir la propia concepción de la privacidad. Las actitudes contra el intercambio de datos pueden basarse en una pérdida percibida de control sobre los datos y en el temor a la explotación de los datos personales. [7] Sin embargo, es posible extraer el valor de los datos sin comprometer la privacidad.
Algunos académicos como Jonathan H. King y Neil M. Richards están redefiniendo el significado tradicional de privacidad, y otros cuestionan si la privacidad todavía existe o no. [5] En un artículo de 2014 para Wake Forest Law Review , King y Richard argumentan que la privacidad en la era digital puede entenderse no en términos de secreto sino en términos de regulaciones que gobiernan y controlan el uso de la información personal. [5] En la Unión Europea, el derecho al olvido autoriza a los países de la UE a forzar la eliminación o desvinculación de datos personales de las bases de datos a petición de un individuo si la información se considera irrelevante o desactualizada. [8] Según Andrew Hoskins, esta ley demuestra el pánico moral de los miembros de la UE por la pérdida percibida de privacidad y la capacidad de controlar los datos personales en la era digital. [9] En los Estados Unidos, los ciudadanos tienen derecho a eliminar los datos enviados voluntariamente. [8] Esto es muy diferente del derecho al olvido porque muchos de los datos producidos utilizando tecnologías y plataformas de big data no se envían voluntariamente. [8]
Divisa
Los modelos de negocio que impulsan a los gigantes tecnológicos han descubierto la posibilidad de hacer de la identidad humana el producto a consumir. Si bien los servicios tecnológicos, incluidos los motores de búsqueda, los canales de comunicación y los mapas, se proporcionan de forma gratuita, la nueva moneda que se ha descubierto en el proceso son los datos personales.
Existe una variedad de opiniones sobre si es ético recibir dinero a cambio de tener acceso a datos personales. Se han establecido paralelos entre las donaciones de sangre, donde la tasa de sangre infecciosa donada disminuye cuando no hay una transacción financiera para el donante de sangre. Surgen preguntas adicionales sobre quién debería recibir el beneficio de una transacción de datos.
¿Cuánto valen los datos?
¿Cuál es el tipo de cambio de datos personales por dinero? Los datos son valiosos porque permiten a los usuarios actuar de manera más eficiente que cuando están adivinando u operando mediante prueba y error. Hay dos elementos de datos que tienen valor: tendencias y tiempo real. La acumulación de datos históricos nos permite hacer predicciones futuras basadas en tendencias. Los datos en tiempo real dan valor porque las acciones se pueden realizar instantáneamente.
¿Cuánto valen realmente los servicios tecnológicos como un motor de búsqueda, un canal de comunicaciones y un mapa digital, por ejemplo en dólares? La diferencia de valor entre los servicios facilitados por las empresas tecnológicas y el valor patrimonial de estas empresas tecnológicas es la diferencia en el tipo de cambio ofrecido al ciudadano y el 'tipo de mercado' del valor de sus datos. Científicamente, hay muchos agujeros que hacer en este cálculo rudimentario: las cifras financieras de las empresas que evaden impuestos no son confiables, los ingresos o las ganancias serían más apropiados, cómo se define un usuario, se necesita una gran cantidad de personas para que los datos sean valioso, habría un precio escalonado para diferentes personas en diferentes países, no todos los ingresos de Google provienen de Gmail, etc. Aunque estos cálculos son innegablemente toscos, el ejercicio sirve para hacer más tangible el valor monetario de los datos. Otro enfoque es encontrar las tasas de intercambio de datos en el mercado negro. RSA publica una lista de compras de ciberseguridad anual que adopta este enfoque. [10] Los ejemplos dados solo cubren casos específicos, pero si ampliamos las ganancias de la venta de datos a otras áreas como la atención médica, la ganancia mensual por individuo aumentaría.
Esto plantea la cuestión económica de si los servicios tecnológicos gratuitos a cambio de datos personales son un intercambio implícito que vale la pena para el consumidor. En el modelo de comercio de datos personales, en lugar de las empresas que venden datos, un propietario puede vender sus datos personales y conservar las ganancias. [11] El comercio de datos personales es un marco que brinda a las personas la capacidad de poseer su identidad digital y crear acuerdos de intercambio de datos granulares a través de Internet. En lugar del modelo actual que tolera las empresas que venden datos personales con fines de lucro, en el comercio de datos personales, los individuos venderían sus datos personales a partes conocidas de su elección y se quedarían con los beneficios. En el centro está un esfuerzo por volver a descentralizar Internet. En lugar del modelo actual que tolera las empresas que venden datos personales con fines de lucro, en el comercio de datos personales, los seres humanos individuales poseerían directamente y venderían conscientemente sus datos personales a partes conocidas de su elección y se quedarían con las ganancias. El comercio de datos personales agrega un cuarto mecanismo para la distribución de la riqueza, los otros tres son los salarios a través del trabajo, la propiedad de la propiedad y la propiedad de la empresa. Los objetivos finales del modelo de comercio de datos personales son: Una distribución global de los recursos más equitativa y una voz más equilibrada en la asignación de los recursos globales. El comercio de datos personales por parte de individuos en el marco propuesto daría lugar a beneficios distribuidos entre la población, pero también puede tener consecuencias radicales en las estructuras de poder de la sociedad. Ahora se reconoce ampliamente que el diseño actual de datos centralizados exacerba las cámaras de eco ideológicas y tiene implicaciones de gran alcance en procesos de toma de decisiones aparentemente no relacionados, como las elecciones. El tipo de cambio de datos no es solo monetario, es ideológico. ¿Los procesos institucionales tienen que verse comprometidos por el uso centralizado de herramientas de comunicación guiadas por datos personales recolectados libremente?
Si bien inicialmente es realista suponer que los datos se intercambiarían por dinero, es posible imaginar un futuro en el que los datos se intercambien por datos. El escenario "Te mostraré el tuyo si me muestras el mío" podría reemplazar el dinero por completo. Es importante destacar que este es un escenario futuro y el primer paso es centrarse en el intercambio de datos personales por moneda monetaria existente.
Franqueza
La idea de los datos abiertos se centra en el argumento de que los datos deben estar disponibles gratuitamente y no deben tener restricciones que prohíban su uso, como las leyes de derechos de autor. A partir de 2014[actualizar]muchos gobiernos habían comenzado a avanzar hacia la publicación de conjuntos de datos abiertos con fines de transparencia y rendición de cuentas. [12] Este movimiento ha ganado fuerza a través de "activistas de datos abiertos" que han pedido a los gobiernos que pongan a disposición conjuntos de datos para permitir que los ciudadanos extraigan el significado de los datos y realicen controles y equilibrios por sí mismos. [12] [5] King y Richards han argumentado que este llamado a la transparencia incluye una tensión entre la apertura y el secreto. [5]
Activistas y académicos también han argumentado que debido a que este modelo de código abierto de evaluación de datos se basa en la participación voluntaria, la disponibilidad de conjuntos de datos abiertos tiene un efecto democratizador en una sociedad, permitiendo que cualquier ciudadano participe. [13] Para algunos, la disponibilidad de ciertos tipos de datos se considera un derecho y una parte esencial de la agencia ciudadana. [13]
La Open Knowledge Foundation (OKF) enumera varios tipos de conjuntos de datos que los gobiernos deben proporcionar para que sean realmente abiertos. [14] La OFK tiene una herramienta llamada The Global Open Data Index (GODI) que es una encuesta de fuentes múltiples para medir la apertura de los gobiernos, [14] según la Definición Abierta . El objetivo de GODI es proporcionar una herramienta para proporcionar comentarios importantes a los gobiernos sobre la calidad de sus conjuntos de datos abiertos. [15]
La voluntad de compartir datos varía de persona a persona. Se han realizado estudios preliminares sobre los determinantes de la voluntad de compartir datos. Por ejemplo, algunos han sugerido que los baby boomers están menos dispuestos a compartir datos que los millennials. [dieciséis]
El papel de las instituciones
Estados nacionales
La soberanía de los datos se refiere al control de un gobierno sobre los datos que se generan y recopilan dentro de un país. [17] La cuestión de la soberanía de los datos se intensificó cuando Edward Snowden filtró información del gobierno de EE. UU. Sobre varios gobiernos e individuos a quienes el gobierno de EE. UU. Estaba espiando. [17] Esto llevó a muchos gobiernos a reconsiderar su enfoque sobre la soberanía de los datos y la seguridad de los datos de sus ciudadanos. [17]
J. De Jong-Chen señala cómo la restricción del flujo de datos puede obstaculizar el descubrimiento científico, en perjuicio de muchos países en desarrollo, pero en particular. [17] Esto es una preocupación considerable para la ética de los macrodatos debido a la tensión entre los dos temas importantes de la ciberseguridad y el desarrollo global.
Bancos
Los bancos ocupan una posición en la sociedad como guardianes del valor. Su política de datos no debe comprometer la relación de confianza con sus clientes como guardianes de valor. Por ejemplo, en un banco que comparte datos sobre un carnicero con otro carnicero, esto podría comprometer su relación de confianza debido a la revelación de datos a los competidores.
Noticias relevantes sobre la ética de los datos
Las revelaciones de Edward Snowden el 5 de junio de 2013 marcaron un punto de inflexión en el debate público sobre la ética de los datos. La publicación en curso de documentos filtrados ha revelado detalles previamente desconocidos del aparato de vigilancia global administrado por la NSA de los Estados Unidos en estrecha cooperación con tres de sus socios de Five Eyes: ASD de Australia, GCHQ del Reino Unido y CSEC de Canadá.
En los Países Bajos, ING Bank hizo una declaración pública sobre sus intenciones en torno al uso de datos.
El escándalo de datos de Facebook-Cambridge Analytica implica la recopilación de datos personales de hasta 87 millones de usuarios de Facebook, posiblemente más, en un intento de influir en la opinión de los votantes. Tanto la votación del Brexit de 2016 como las campañas de 2015/6 de los políticos estadounidenses Donald Trump y Ted Cruz pagaron a Cambridge Analytica para que utilizara la información de la violación de datos para influir en la opinión de los votantes.
Legislación relevante sobre ética de datos
El 26 de octubre de 2001 entró en vigor la Ley Patriota en Estados Unidos, en respuesta a la amplia preocupación que sentían los estadounidenses por los ataques del 11 de septiembre. En términos generales, la Ley Patriota abrió el camino para permitir que las fuerzas de seguridad vigilen a los ciudadanos sospechosos de estar involucrados en actos terroristas.
El 25 de mayo de 2018 entró en vigor el Reglamento General de Protección de Datos 2016/679 (GDPR) en toda la Unión Europea. El RGPD aborda cuestiones de transparencia de los controladores de datos hacia las personas, a las que se hace referencia como sujetos de datos, y la necesidad de permiso de los sujetos de datos para manejar sus datos personales.
Manifiestos, declaraciones y uniones
Hay varios manifiestos relacionados con la ética de los datos que recopilan firmas de partidarios.
Nombre del manifiesto, declaración o unión de datos | Descripción | Autores principales, editores o patrocinadores |
---|---|---|
Mis Datos Son Mios | Unión de datos de derechos del consumidor | Organización de Consumidores y Usuarios |
Datavakbond | Una unión de datos | Dirigido por un miembro del Parlamento Europeo |
Tada | Un manifiesto adoptado por la ciudad de Amsterdam | Consejo Económico de Amsterdam |
Líderes de datos | Desconocido | Desconocido |
Manifiesto de datos del usuario | Desconocido | Desconocido |
Mis datos | 3 autores principales que redactaron la declaración como primer paso hacia la construcción de una comunidad para la conferencia | Organizadores de conferencias MyData |
Manifiesto de operaciones de datos | Desconocido | Desconocido |
Manifiesto de datos de la Royal Statistics Society | Desconocido | Real Sociedad de Estadística |
Ver también
- Consentimiento dinámico
- La Fundación de conocimiento abierto
Notas al pie
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