Nikolaos Laoutaris, de IMDEA Networks, calcula que una familia de cuatro personas podría ganar hasta 18.000 euros anuales por su información
Redes sociales como Facebook, Instagram o Twitter recopilan a diario datos sobre todos nosotros. También gigantes como Google o Amazon y plataformas de streaming como Netflix o HBO. E incluso compañías de videojuegos, aplicaciones de citas, operadoras y bancos. El investigador de IMDEA Networks Nikolaos Laoutaris (Atenas, 1976) explica que estas compañías almacenan una cantidad ingente de información de forma totalmente gratuita. Pero está convencido de que la situación tiene que cambiar. La propuesta de este doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Atenas a primera vista puede parecer un poco utópica: un salario a cambio de nuestros datos.
Esta compensación económica, según explica a EL PAÍS, sería “una alternativa a la recepción de un salario por la mano de obra cuando en el futuro la mayor parte del trabajo sea realizado por máquinas”. “Muchos empleos van a desaparecer con los coches autónomos y los robots. ¿Cómo vamos a vivir cuando esto ocurra? Deberíamos cobrar por los datos porque son el input para los algoritmos de inteligencia artificial, los robots, los vehículos autónomos…”.PUBLICIDAD
Él mismo trabaja para que esto sea posible en IMDEA Networks, un instituto de investigación promovido por la Comunidad de Madrid. Junto con su equipo se encarga de la construcción de los algoritmos, los sistemas y el software para lograr que los usuarios puedan recibir dinero por su información. “Sabemos lo que compañías como Google o Facebook valoran a cada usuario: unos 200 o 300 euros al año. Hay algunos análisis que han concluido que una familia de cuatro personas podría ganar hasta 20.000 dólares [unos 18.000 euros] anuales por sus datos”, cuenta Laoutaris, que también ha sido investigador en las universidades de Harvard y Boston.
La idea de pagar por los datos ha captado el interés de algunos de los líderes del sector tecnológico como Elon Musk, Mark Zuckerberg y Bill Gates. No obstante, también ha provocado críticas por parte de diferentes expertos en privacidad que consideran que la monetización es una trampa.
Los críticos destacan el impacto que tratar el dato de manera automática y masiva tiene para la intimidad y la privacidad de un usuario. Defienden que con los datos de una persona se puede llegar a saber qué piensa, qué quiere o cómo se va a comportar. E incluso se puede influir en sus decisiones, tal y como puso de manifiesto el caso de Cambridge Analytica. Facebook atravesó en 2018 una tormenta política global por la fuga de datos de 50 millones de usuarios estadounidenses. Supuestamente fueron provechados por la consultora Cambridge Analytics para afinar con perfiles psicológicos las estrategias de atracción de voto de la campaña de Donald Trump en 2016.
Por el contrario, Laoutaris considera que con la monetización del dato existirían los mismos peligros que ahora, pero con la posibilidad de controlar de forma más transparente qué tipo de datos se comparten y cuándo: “Es una oportunidad de tener un contrato real entre cada una de estas compañías y cada uno de nosotros en el ámbito de una ley concreta en cada país que por ahora no existe”.
Y va más allá. “La mayoría de problemas de privacidad son consecuencia de fallos en la economía de los datos. Leyes de tecnología como la de Moore han permitido a las empresas hacer vigilancia masiva con un coste muy bajo. Es muy fácil alquilar unos servidores en la nube y a través de cookies vigilar a un gran número de personas. Saber qué leen, a qué hora y cuántas veces o qué les interesa”, afirma.
El hecho de no pagar por los datos está provocando una situación que el investigador compara con un bufé: “Puedes comer lo que quieras porque comiendo más no pagas más. En un restaurante una persona puede llegar a comer dos, tres o cuatro veces más que otra. No mucho más. Pero la diferencia es que las empresas pueden comer 1.000 veces, 10.000 o incluso un millón. Y como no pagan por los datos, no tienen ningún incentivo de moderar su recolección”.
Dar dinero a cambio de información, según Laoutaris, obligaría a las compañías a pensar mejor qué datos recaban y cuáles descartan aplicando el principio de minimización. Pone el ejemplo de una app de mapas que recopila una vez cada diez minutos la ubicación de los usuarios para alertar sobre el tráfico. “Si empieza a mirar la ubicación cada cinco segundos, ¿por qué no va a pagar más? En un futuro en el que cada vez que miras la localización del GPS tienes que pagar, aunque sea un pequeño incentivo, las empresas recolectarían solo la información necesaria y no más. No quieres pagar por cosas que no necesitas”, añade.“Leyes de tecnología como la de Moore han permitido a las empresas hacer vigilancia masiva con un coste muy bajo”.
Además, distingue entre dos tipos de empresas: las que aportan valor a la sociedad y las que no. Las primeras también conllevan riesgos, pero utilizan los datos para “ofrecer servicios importantes como buscadores, mapas o redes sociales”. Las segundas suelen ser “totalmente desconocidas y los riesgos que conllevan para la sociedad no están justificados”. El investigador las define como compañías “parásitas” que recopilan todo tipo de listas, “desde las de presuntos alcohólicos hasta personas con VIH positivo”. La monetización del dato provocaría que “las compañías que hacen cosas buenas moderen su nivel de recolección de datos mientras que mantendrá fuera del negocio a las que están en el lado oscuro de Internet”.
La monetización del dato, según el experto, obliga a plantearse “qué no es aceptable”. ¿Debe existir algún límite a la hora de vender diferente información? “Seguro que lo hay”, afirma antes de mencionar que el Reglamento de protección de datos de la Unión Europea considera como datos sensibles la religión, la ideología política o la salud. Pero explica que todavía es pronto para dar detalles al respecto.
Podrían pasar décadas hasta que un modelo como el que propone se imponga de forma masiva. Así lo afirma Laoutaris, que compara la transición con los “cambios entre las revoluciones industriales”. “Aún hay un montón de preguntas sin responder. Por ejemplo, ¿debería un padre poder vender el genoma de su hijo? Normalmente no. Al igual que hay limitaciones sobre lo que se permite negociar y vender en el ámbito de la medicina, en este caso es lo mismo”, señala.
EL PRECIO DE LOS DATOS
¿Cuánto valen nuestros datos? “Depende de la aplicación”, señala tajante. Establecer un precio fijo le resulta complicado sin un contexto. Se saca un billete de 10 euros del bolsillo y lo enseña: “Sabes el poder de esto porque ya hemos utilizado esta moneda y es un mercado maduro. Puedes comer o tomar dos cervezas pero no vas a comprar una casa”. Pero “el mercado de los datos es nuevo”, por lo que “nadie sabe si vale más el historial de tus llamadas o tus movimientos en Madrid”. Él estudia junto a su equipo casos concretos. Por ejemplo, cuánto deberían pagar plataformas como Netflix a los usuarios por los datos que recopila para crear su algoritmo de recomendación de series y películas. También ha participado en un proyecto para valorar los datos de movilidad de las empresas de taxi en Nueva York y Chicago. A la hora de plantear este tipo de casos, hay que tener en cuenta quién va a utilizar los datos —si una empresa o varias— o durante cuánto tiempo van a tener acceso a esos datos. “No existe un precio justo. Lo que es justo depende del uso y del contexto”, insiste. Incluso puede que los mismos datos valgan diferente dependiendo de quién provengan. “Imagina que McDonalds quiere saber cuántas personas pasan por esta calle a mediodía para evaluar si abrir un restaurante. En ese caso tus datos y los míos valen lo mismo. Pero si una compañía quiere hacer predicciones de la bolsa, los datos de navegación por Internet de un famoso inversor no tienen el mismo precio que los de una persona normal”, explica.
Fuente: El Pais
