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What Big Data necesita: un código de prácticas éticas
En esta era de Big Data, hay pocas cosas que no se puedan rastrear en nuestras vidas en línea, o incluso en nuestras vidas fuera de línea. Considere una nueva empresa de Silicon Valley, llamada Color: tiene como objetivo hacer uso de dispositivos GPS en teléfonos móviles, combinados con giroscopios y acelerómetros integrados, para analizar secuencias de fotos que toman los usuarios y así identificar sus ubicaciones. Al observar cómo estos usuarios comparten fotos y analizar aspectos de las imágenes, así como los sonidos ambientales captados por el micrófono en cada teléfono, Color tiene como objetivo mostrar no solo dónde están, sino también con quién están. Si bien este tipo de servicio puede resultar atractivo para los clientes interesados en acceder a las redes sociales móviles, también podría asustar incluso a los tecnófilos más apasionados.
El color ilustra una cruda realidad: las empresas están ganando constantemente nuevas formas de capturar información sobre nosotros. Ahora tienen la tecnología para dar sentido a cantidades masivas de datos no estructurados, utilizando procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y arquitecturas de software como Hadoop, que maneja grandes volúmenes de consultas de búsqueda simultáneas. Los datos desordenados de este tipo, relegados durante mucho tiempo a los almacenes de datos, son ahora el objetivo de la minería de datos. También lo es la información generada por las redes sociales: perfiles de usuario y publicaciones. Su cantidad es asombrosa: un informe reciente de la firma de inteligencia de mercado IDC estima que en 2009 la información almacenada totalizó 0,8 zetabytes, el equivalente a 800 mil millones gigabytes. IDC predice que para 2020, se almacenarán 35 zetabytes de información a nivel mundial. Gran parte de eso será información del cliente. A medida que crece el almacenamiento de datos, los análisis disponibles para extraer inferencias de ellos solo se volverán más sofisticados.
No es de extrañar que existan llamados para que las corporaciones creen puestos como director de privacidad, director de seguridad y director de datos, o que los legisladores estadounidenses y europeos hayan estado considerando varios tipos de medidas de privacidad. En un esfuerzo bipartidista, los senadores John McCain y John Kerry propusieron la Ley de Derechos de Privacidad del Consumidor de 2011, que tiene como objetivo, en parte, restringir lo que las empresas en línea pueden hacer con los datos de los clientes. El senador Jay Rockefeller ha propuesto su propia legislación, la Ley de no rastrear en línea de 2011. El Grupo de Trabajo del Artículo 29 de la Unión Europea está abordando preocupaciones similares.
En el sector privado, la Digital Advertising Alliance ha tratado de adelantarse a dicha reglamentación mediante la introducción de su propio marco de privacidad para garantizar la seguridad y protección de la información del cliente. Su programa de autorregulación para publicidad de comportamiento en línea se produce inmediatamente después de varios incidentes: la admisión de Epsilon de que los piratas informáticos obtuvieron acceso a la información del cliente de clientes como CitiGroup, Target y Walgreen's; La revelación de Sony de que su plataforma PlayStation no pudo salvaguardar la información de la cuenta de hasta 100 millones de clientes; y la confirmación de Apple de que utiliza un archivo no cifrado almacenado en cuentas de iTunes para rastrear los movimientos de usuarios individuales de iPhone en el mundo físico.
A pesar de todas las preocupaciones sobre la privacidad, la economía en línea crea un valor enorme al utilizar la información del cliente. En 2009, según un estudio de la industria publicitaria citado por Wall Street Journal , el precio promedio de un anuncio en línea no orientado fue de 1,98 dólares por cada mil visitas. El precio promedio de un anuncio dirigido fue de $ 4.12 por mil. Solíamos medir el éxito de los sitios web como si fueran portales, por la cantidad de tráfico que podían acumular. Ahora los medimos como redes sociales, por cuánto saben sobre sus usuarios. Esta es la razón por la que Wal-Mart adquirió recientemente Kosmix, una startup de Silicon Valley que filtra y encuentra significado en vastos flujos de mensajes de Twitter. Otros minoristas, junto con jugadores digitales como Facebook y Yahoo, están utilizando la tecnología de otra startup, Cloudera, para clasificar enormes cantidades de información de comportamiento recopilada durante años (a veces décadas) en busca de información basada en patrones que solo las máquinas pueden comprender. . La inteligencia generada de esta manera puede conducir a mejores juegos de compañías como Zynga y una mejor publicidad de sus marcas favoritas. David Moore, director ejecutivo de 24/7 Real Media, sostiene que cuando un anuncio se orienta correctamente, deja de ser un anuncio; se convierte en información importante.
La oportunidad de obtener ganancias ayuda a explicar el aumento de docenas de intercambios de datos, mercados de datos, motores analíticos predictivos y otros intermediarios. También es la razón por la que jugadores como Google, Facebook y Zynga, entre muchos otros, están encontrando formas de agregar cada vez más información sobre los usuarios. Facebook proporciona solo un ejemplo de lo extenso que puede ser este tipo de seguimiento. Su botón Me gusta aparentemente inofensivo se ha vuelto omnipresente en línea. Haga clic en uno de estos botones y podrá compartir instantáneamente algo que le agrade a sus amigos. Pero simplemente visite una página con un botón Me gusta mientras está conectado a Facebook, y Facebook puede rastrear lo que hace allí. El primer aspecto suena muy bien para los adultos que consienten; este último es más que un poco inquietante. Facebook no está solo. Una empresa llamada Lotame ayuda a orientar la publicidad en línea colocando etiquetas (a veces conocidas como balizas) en los navegadores para monitorear lo que los usuarios escriben en cualquier página web que puedan ver.
El lado oscuro potencial de Big Data sugiere la necesidad de un código de principios éticos. A continuación se muestran algunas propuestas sobre cómo estructurarlas.
Claridad en las prácticas : Cuando se recopilen datos, infórmeselo a los usuarios, en tiempo real. Dicha divulgación abordaría el problema de los archivos ocultos y el seguimiento no autorizado. Dar a los usuarios acceso a lo que una empresa sabe sobre ellos podría contribuir en gran medida a generar confianza. Google ya ha hecho esto. Si quieres saber qué sabe Google sobre ti, ve a www.google.com/ads/preferences , y puede ver tanto los datos que ha recopilado como las inferencias que han extraído de lo que ha hecho, así como los de terceros.
Sencillez de configuración : Una forma de evitar una pesadilla orwelliana es darles a los usuarios la oportunidad de descubrir por sí mismos qué nivel de privacidad quieren realmente. En teoría, Facebook hace esto. En la práctica, como Nick Bilton reportado recientemente en el New York Times , La política de privacidad de Facebook tiene más palabras (5.830) que la Constitución de los Estados Unidos (4.543, sin contar las enmiendas). Pero eso es solo la punta del iceberg. Intente cambiar su configuración de privacidad y encontrará más de 50 interruptores de privacidad que darán lugar a más de 170 opciones de privacidad.
Privacidad por diseño : Algunos argumentan que ni la claridad ni la sencillez son suficientes. Ann Cavoukian, comisionada de privacidad de la provincia de Ontario, acuñó la frase privacidad por diseño para proponer que las organizaciones incorporen protecciones de privacidad en todo lo que hacen. Esto no significa que las empresas web y móviles no recopilen información de los clientes. Simplemente significa que hacen de la privacidad del cliente un principio rector, desde el principio. Microsoft, que en 2006 publicó un informe titulado Pautas de privacidad para el desarrollo de productos y servicios de software, ha adoptado este principio, utilizando un énfasis renovado en la privacidad como una forma de diferenciarse; la última versión de Internet Explorer, IE9, permite a los usuarios activar funciones que pueden bloquear contenido y anuncios de terceros.
Intercambio de valor : Ingrese a un Starbucks local y es probable que se sienta halagado si un barista recuerda su nombre y su bebida favorita. Algo similar se aplica en la Web: cuanto más sepa un proveedor de servicios sobre usted, mayores serán las posibilidades de que le guste el servicio. La transparencia radical podría facilitar que las empresas digitales muestren a los clientes lo que obtendrán a cambio de compartir su información personal. Eso es lo que hizo Netflix al organizar una competencia pública que ofrecía a los desarrolladores externos un premio de $ 1 millón por crear el motor de recomendación de películas más eficaz. Fue un reconocimiento abierto de que Netflix estaba utilizando los historiales de visualización de películas de los usuarios para brindar recomendaciones cada vez más específicas y, por lo tanto, más útiles.
Estos principios no son exhaustivos, pero comienzan a delinear cómo las empresas pueden darse cuenta del valor de Big Data y mitigar sus riesgos. La adopción de tales principios también adelantaría los esfuerzos bien intencionados, pero a menudo equivocados, de los formuladores de políticas para gobernar la economía digital. Dicho esto, quizás la regla más importante es la que no hace falta decir, algo parecido a la Regla de Oro: haz con los datos de los demás lo que te gustaría que hicieran con los tuyos. Ese tipo de pensamiento podría contribuir en gran medida a crear el tipo de mundo digital que queremos y merecemos.
Jeffrey F. Rayport se especializa en analizar las implicaciones estratégicas de las tecnologías digitales para el diseño empresarial y organizacional. Es socio gerente de MarketspaceNext, una firma de asesoría estratégica; socio operativo de Castanea Partners; y ex miembro de la facultad de Harvard Business School. Carine Carmy contribuyó con la investigación a este artículo.