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GRAN TECNOLOGÍA Y GRANDES DATOS
En 2017, el valor del big data superó al del petróleo. Las empresas privadas han impulsado la mayor parte de ese crecimiento.
Para las plataformas tecnológicas, la recopilación expansiva de la información personal de los usuarios es lo habitual, literalmente, porque más datos significan análisis más precisos, anuncios dirigidos más efectivos y más ingresos.
Esta lógica de lucro a través de la publicidad dirigida ha sido denominada “capitalismo de vigilancia”. Como dice el viejo refrán, si no estás pagando por ello, entonces eres el producto.
Meta (propietaria de Facebook e Instagram) generó casi 23.000 millones de dólares en ingresos publicitarios en el tercer trimestre de este año.
La gran maquinaria detrás de esto se ilustra bien en el documental de 2021 The Social Dilemma, aunque de forma dramatizada. Nos mostró cómo las plataformas de redes sociales se basan en nuestras debilidades psicológicas para mantenernos en línea el mayor tiempo posible, midiendo nuestras acciones hasta los segundos que pasamos sobre un anuncio.
PROGRAMAS DE LEALTAD
Aunque mucha gente no se dé cuenta, los programas de fidelización son uno de los mayores recopilación de datos trucos por ahí.
En un ejemplo particularmente intrusivo, en 2012 un minorista de EE. UU. envió a una adolescente un catálogo salpicado de imágenes de bebés sonrientes y muebles de guardería. El padre enojado de la niña fue a confrontar a los gerentes de la tienda local y se enteró de que el análisis predictivo sabía más sobre su hija que él.
Se estima que el 88 por ciento de los consumidores australianos mayores de 16 años son miembros de un programa de fidelización. Estos esquemas construyen su perfil de consumidor para venderle más cosas. Algunos incluso podrían cobrarle tarifas engañosas y atraerlo con beneficios futuros para venderlo a precios elevados.
Como señaló la periodista de tecnología Ros Page: «(L)os datos que entregas en la caja pueden compartirse y venderse a empresas con las que nunca has tratado».
Como un paso lateral descarado, podría encontrar un amigo para intercambiar sus tarjetas de fidelidad. El análisis predictivo solo es sólido cuando puede reconocer patrones de comportamiento. Cuando los patrones se interrumpen, los datos se convierten en ruido.
Ausma Bernot es candidata a doctorado, Escuela de Criminología y Justicia Penal, Universidad Griffith. este comentario apareció por primera vez en La Conversación.
