¿Qué es el Big Data? III

La ética del Big Data.

Según King y Richards (2014) la ética del Big Data tiene que ver con cuatro aspectos fundamentales: privacidad, confidencialidad, transparencia e identidad. Cualquier acercamiento a la ética relacionada con el Big Data tiene que tratar esos cuatro principios básicos. Veamos cada uno de ellos:

  • Privacidad. Que algo sea privado no necesariamente implica que ese algo sea un secreto. Asegurar la privacidad de los datos implica no solo establecer normas para la obtención de los datos, sino también para su uso y almacenamiento. Debe garantizarse a la gente que podrá controlar por dónde se mueven sus datos personales dentro del entramado del sistema.
  • Confidencialidad. El hecho de compartir cierta información privada no implica que dicha información deje de ser confidencial. No podemos dividir simplemente la información en secreta o pública, las cosas no son siempre ni totalmente públicas ni totalmente privadas. Que alguien comparta parte de su vida en la red no implica que a partir de ese momento todo el resto de su vida pueda quedar también expuesta a los demás.
  • Transparencia. El mayor poder de Big Data surge cuando la utilización secundaria de los datos genera nuevas predicciones e inferencias. Esto hace que los datos sean un área de negocio importante, con gestores que recogen cantidades masivas de información sobre nosotros, a menudo sin nuestro conocimiento ni nuestro permiso, compartiéndolos de una forma que no somos siquiera capaces de imaginar. Si Big Data se utiliza de forma ética, los propietarios de los datos tienen que tener una visión transparente de cómo se usan – o se venden – dichos datos.
  • Identidad. No basta con proteger la privacidad, Big Data puede hacer que ciertas instituciones determinen lo que somos o lo que seremos incluso antes de que lo sepamos nosotros. Es necesario empezar a pensar en qué tipo de predicciones e inferencias se pueden permitir, y cuáles tienen que estar completamente prohibidas.

Una ética que vele por la utilización correcta de Big Data tiene que tener en cuenta todas estas consideraciones por una cuestión muy importante: no estamos hablando solo de dinero y poder, una utilización perversa de la técnica puede producir muchos sufrimientos tan innecesarios como injustos. No hace falta tener mucha imaginación para darse cuenta del daño que un gobierno malintencionado o una empresa irresponsable podrían hacer si utilizaran esta técnica sin ningún tipo de control o sin seguir algún tipo de código ético. Como ejemplo de cómo las empresas empiezan a tener en consideración lo que sienten sus clientes respecto a dónde y cómo se almacenan sus datos, la empresa china Xiaomi acaba de migrar sus servidores de datos fuera de China, no solo por motivos tećnicos (aumentar el rendimiento) sino para tranquilizar a sus usuarios sobre la privacidad e integridad de la información almacenada.

Es evidente, por lo tanto, que este “lado oscuro” de Big Data necesita de un código de conducta ético, el cual, según Rayport (2011) necesitaría seguir una serie de principios éticos:

  1. Claridad en las prácticas. Cuando se esté grabando un dato de alguien hay que hacérselo saber, y además en ese mismo momento, evitando el uso de ficheros escondidos o rastreos ocultos. Dar acceso al cliente a todo lo que la empresa sabe de él es un buen punto de inicio para generar confianza.
  2. Simplicidad en los ajustes. Un modo de evitar el miedo a perder su privacidad es dar a los usuarios la posibilidad de controlar con facilidad los niveles de privacidad que desean, y explicarlos con claridad. La política de privacidad de Facebook en 2010, por ejemplo, era más larga que la Constitución Americana (sin las enmiendas). Intentar modificarla o adaptarla a las necesidades propias implica responder o elegir hasta 50 términos diferentes. Este es un claro ejemplo de cómo no hay que hacer las cosas.
  3. Diseño orientado a la privacidad. Hay quienes argumentan que la sencillez y la claridad no son suficientes. La frase “privacy by design fue acuñada por Ann Cavoukian, Comisaria de Privacidad de la provincia de Ontario, para proponer que las instituciones incorporen protecciones a la privacidad en todo lo que hagan. Esto no significa que tengan que dejar de recopilar datos de sus clientes, sino que hagan que la protección de su privacidad sea un requisito más desde el mismo comienzo del diseño de su actividad.
  4. Intercambio de valores. Cuando un cliente entra en una cafetería y el encargado de la barra le reconoce y le sirve lo que recuerda que suele pedir, o le aconseja en función de sus gustos, esto es percibido como un valor positivo por el cliente. Algo similar ocurre en internet: cuanto más sepa el proveedor de servicios del cliente, más fácil será que el cliente agradezca y disfrute de lo que se le ofrece. Una transparencia radical en las relaciones puede hacer más fácil a los propietarios de empresas web el que los clientes comprendan qué beneficios pueden obtener si comparten información personal con ellos, creando así un vínculo de confianza que beneficie a ambas partes.

Estos principios éticos no son exhaustivos, pero pueden servir de indicador de por dónde comenzar para establecer un escenario de confianza mutua entre usuarios e investigadores de datos, mitigando los riesgos que el tratamiento de la información personal con Big Data lleva aparejados.

A pesar de lo negativo que pueda parecer el panorama, el futuro de esta técnica no tenemos por qué contemplarlo con temor. Según ha dicho recientemente Giovanni Butarelli, reciente supervisor europeo de Protección de Datos: “El big data cambiará nuestras vidas, pero no debe cambiar nuestros principios. Mi mensaje es que el buen uso de la protección de datos puede beneficiar la prosperidad de nuestra sociedad en una escala global

Según sus declaraciones, el marco legal que prepara la UE para la Protección de Datos girará entorno a conceptos como “transparencia”, “precisión”, “sabiduría” y “flexibilidad”, intentando siempre transmitir confianza a la ciudadanía, y asumiendo que la prosperidad económica que lleva aparejada el uso del Big Data es suficientemente importante para la UE como para afrontar los riesgos de tener tanta información de carácter personal moviéndose por internet. En sus declaraciones, a pesar del optimismo subyacente, no se deja de percibir un cierto sentimiento de incertidumbre, pues la naturaleza del paradigma tecnológico es tan impredecible que está fuera del control incluso de los mismos desarrolladores que trabajan en ello.

Aspectos positivos del uso de la técnica no faltan, sin embargo. En el diagnóstico médico, la posibilidad de encontrar patrones y relaciones entre los síntomas de un gran número de pacientes aquejados de una misma dolencia puede permitir acertar más rápidamente con el correcto tratamiento a seguir. Un ejemplo de este tipo lo narra Veronique Greenwood en un reciente artículo, en el que describe cómo utilizar Big Data en los informes médicos, un conjunto de registros heterogéneo y disperso y por lo tanto ideal para ser investigado con Big Data, haciendo así aflorar correlaciones estadísticas que permitirán en un futuro elegir con mayor exactitud la terapia a seguir a partir de los datos del cuadro clínico.

Un escollo importante a salvar en el área sanitaria es el tema de la privacidad. En EE.UU. por ejemplo no es lo mismo considerar el estudio de los datos de un paciente como parte de su tratamiento que como parte de una investigación médica más general. En el primer caso los médicos pueden realizarlo por su cuenta, al ser algo necesario para beneficio del paciente; en el segundo caso se necesitaría el consentimiento expreso del enfermo para poder realizarlo. Es evidente que en otros países la legislación puede ser muy diferente y los controles a los que se someta la actuación médica, distintos, lo cual enmaraña aún más las consideraciones éticas y legales a tomar en este tema.

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