El big data necesita evolucionar para abordar la privacidad y evitar el sesgo

  • Gestión del dato

Muchas empresas utilizan el big data para generar conocimiento as partir de los datos que manejan y alimentar aplicaciones relacionadas con el marketing y el negocio. Pero estas técnicas no están concebidas en el marco de las actuales regulaciones de privacidad y soberanía de datos, y pueden generar graves problemas en el tratamiento de la información, introduciendo sesgos, facilitando la difusión de contenidos falsos y la mala utilización de los datos personales.

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Las empresas aplican cada vez más técnicas de big data para extraer información valiosa de los datos de sus usuarios y desarrollar experiencias personalizadas, lanzar publicidad dirigida y otras técnicas de marketing. Pero muchas no están cumpliendo con las condiciones impuestas por el reglamento GDPR en Europa, lo que se está traduciendo en multas millonarias. Esta normativa contempla sanciones de hasta 20 millones de euros o un 4% de la facturación global de la compañía.

Según una investigación realizada por EAE Business School, en 2021 se acumularon más de 1.000 millones de euros en multas por incumplimiento de la GDPR, y las empresas más afectadas fueron Amazon, Whatsapp (Meta) y Google. Como explica Pau Sabaté, coautor de este estudio, “el hecho de que las empresas tengan una información sobre los usuarios que antes no tenían, y herramientas como el big data para explotarla, abre la puerta a considerar dónde queda el usuario ubicado en esta situación”.

Opina que es muy difícil determinar hasta qué punto es beneficioso para el usuario aplicar técnicas de big data ya que, a pesar de servir para brindar servicios útiles, esta práctica es muy propensa a que se produzcan abusos sobre los derechos de los usuarios. Estas irregularidades, que se habían vuelto una norma en la industria digital, motivaron en parte el desarrollo de GDPR, cuyo objetivo es proteger los derechos de la información digital de los ciudadanos europeos y garantizar su derecho al olvido, entre otras muchas cosas.

En su investigación, centrada en el uso de los datos por parte de las empresas, EAE Business School revela que en los últimos cinco años se ha multiplicado por 4 el volumen de datos que se crean o replican en todo el mundo, y sus investigadores prevén que para el año 2025 esta cifra podría duplicarse. Esto imprime una gran presión a los operadores de centros de datos, que necesitarán ampliar su capacidad y generarán un consumo energético cada vez mayor para almacenar estos datos y aprovecharlos mediante técnicas como el big data.

Los expertos consideran que esta tecnología todavía no ha madurado lo suficiente en lo que se refiere a entender y gestionar su impacto social. Señalan, por ejemplo, que los motores de recomendaciones que se emplean en tiendas online, redes sociales y otros entornos generan burbujas de información que engloban a personas afines, en las que se difunden noticias y otros contenidos relacionados con sus interesas e ideologías, generando un sesgo de auto confirmación. Y esto es el caldo de cultivo perfecto para la difusión de noticias falsas. En algunos casos las emrpesas están cambiando su enfoque sobre la analáitica de la información, pero las nuevas tendencias como el Small & Wide data por el momento no se han expandido.

Pero este no es el único tipo de sesgo que se puede generar a través de un big data mal aplicado ya que, en el caso de las finanzas, al lanzar un modelo predictivo, se puede generar un sesgo en el que solo se concedan hipotecas o préstamos a perfiles sociales determinados, lo que supone una fuente de desigualdad social. Aleix Ruiz de Villa, co-autor del estudio y profesor de EAE Business School, explica que “este tipo de problemas, relacionados con la ética y la desigualdad, corresponden al área de fairness dentro del machine learning, y son difíciles de resolver, ya que no sólo requieren de conocimientos técnicos, sino también de conocimientos sociales”.