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18 de octubre de 2020
Las plataformas utilizan tus datos para predecir lo que harás

Centro de datos de googleen, Iowa-EEUU.

Empresas y políticos comercializan con nuestra privacidad para vendernos mejor sus productos e ideas y condicionar nuestras decisiones.

El modelo económico de las grandes tecnológicas se basa en algoritmos inteligentes capaces de calcular nuestro comportamiento futuro
“La privacidad ya no es una norma social”. En un alarde de sinceridad, Mark Zuckerberg resumió en 2013 el modelo de negocio de Facebook y otras plataformas digitales omnipresentes que lo saben todo de nosotros, pero de las que a penas empezamos a conocer todo lo que esconden bajo la superficie. ¿Cual es ese modelo de negocio y qué parte juega nuestra privacidad en ello?

Se le denomina perfilación de datos digitales a la minería de datos aplicada en la creación de perfiles digitales de usuarios de las grandes redes sociales y el Internet. Esto se hace con el fin de predecir gustos, orientaciones, su psicología y generar patrones que ayudan tanto a elaborar campañas de Microtargeting (micro focalización en españo) como a alimentar bases de datos de inteligencia artificial.

En un principio usado en la estadística y luego las ciencias de la computación, ha generado grandes impactos en la industria del comercio electrónico al descifrar patrones de consumo y colaborando a la creación de sistemas de predicción. Hoy en día gracias al crecimiento y el potencial que se ha evidenciado, la perfilación de datos se ha utilizado para influenciar votaciones, imponer modas y predecir patrones de comportamiento y toma de decisiones.

De esta manera se ha implementado en todos los aspectos relacionados con el comercio electrónico y la publicidad digital para así seleccionar el contenido que es mostrado en las plataformas como Amazon, Facebook y Google al público más apropiado, en un esfuerzo de mejorar la experiencia de usuario y la interacción con las interfaces que ha sido recientemente explotado por compañías como Cambridge Analytica.
La perfilación de datos comienza por la obtención de los mismos, para esto se llevan a cabo diversos procesos para recolectar la mayor cantidad de Datapoints de un usuario, desde información proporcionada en perfiles de usuario y correos electrónicos hasta datos del seguro de vida, rentas de carros, conversaciones telefónicas y chats.

Las técnicas de la minería de datos utilizadas provienen de la inteligencia artificial y de la estadística, dichas técnicas son representadas a manera de algoritmos. A continuación se listan las técnicas más implementados en plataformas digitales:1​

Árboles de decisión - Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial y el análisis predictivo; es un método analítico que a través de una representación esquemática de las alternativas disponibles, facilita la toma de decisiones. Dada una base de datos se construyen los diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que suceden de forma sucesiva, para la resolución de un problema.
Después de la recolección se debe realizar una interpretación y evaluación de datos, para esto es determinante el medio por el cual se obtuvieron los datos dado que la conectividad de las plataformas digitales permiten agrupaciones de Data Points por medio de contactos en redes sociales, familiares, compras recientes, entre otros de esta manera se ejemplifican con los casos específicos de las plataformas Google y Facebook, las cuales permiten realizar la minería de datos autodirigida, es decir, proporcionan a los usuarios con los Data Points que son recolectados de ellos y los medios por los cuales se crearon.
Google
Al ser el motor de búsqueda más utilizado alrededor del mundo, Google posee una gran base de datos de sus usuarios además de contar y estar asociado a cientos de servicios adicionales. Por cada uno de estos es posible recolectar información de los aspectos cotidianos de la vida en el internet de una persona, a continuación se listan los datos que se ofrecen a la plataforma y sus servicios (no refleja los datos que son inferidos o asociados por medio de redes de similitudes):5​

Gmail: Se proporcionan listas de contactos, historial de correos enviados y recibidos, suscripciones a revistas y/o servicios externos a la plataforma como exámenes médicos, facturas de compras y recorridos en plataformas como Uber y Lime.
Google maps y Google Earth: Brindan acceso a la posición de dispositivos móviles y de escritorio, además de rutas predilectas, viajes, lugares frecuentados y vehículos de transporte.
YouTube: Su historial de búsquedas canales más vistos, likes en video y comentarios, horas de contenido vistas, temas vistos y relacionados con búsquedas.
Chrome: Historial de búsquedas, doble click, búsqueda de productos, artículos en Google académico, movimiento del cursor y tiempo invertido en ventanas y pestañas.
Drive y Fotos: Todos los archivos subidos, compartidos, datos exif.
Fit: Registros de ritmo cardiaco, saturación de oxígeno, peso y estatura.
Y si se posee un dispositivo que funciona sobre el sistema operativo Android también se proporcionan Data Points sobre configuración, aplicaciones instaladas, duración de la pantalla encendida, entre otros.

Facebook
Es la red social más grande existente hasta el momento, además de ser un canal para venta de productos, intercambio de conocimiento y divulgación de información. La plataforma motiva a sus usuarios a dar los datos que considere interesantes sobre sí mismo, de esta manera consigue información personal de todo aquel con un perfil de usuario. Esta es la información que se recauda gracias a permisos de la aplicación como a lo proporcionado en la creación de cuentas nuevas:

Listado de amigos: Todos aquellos con quien se haya enviado y aceptado una solicitud de amistad, aun cuando estos hayan sido eliminados posteriormente.
Registros de llamadas: Hechas o recibidas en dispositivos Android, además del buzón de mensajes y el listado de números telefónicos de contactos.
Historial de búsqueda: Todos los usuarios y páginas que se hayan buscado por medio de la plataforma y su relación de amistad o seguimiento previo y posterior a la búsqueda.
Gustos personales: Listado aportado en la creación de perfiles que incluye datos como películas y libros favoritos, interés por pareja sentimental, estado civil, afiliaciones políticas, entre otros.
Páginas seguidas: Generalmente estas vinculan a intereses y el listado de personas que también siguen dicho perfil.
Historial de “Me gusta”: Todas las reacciones que se han dado frente a el contenido mostrado en la plataforma, como estados de ánimo, comentarios y “me gusta” desde la creación del perfil.
Por otra parte al ser dueños de WhatsApp e Instagram acceden a historial de mensajes, lista de seguidores y seguidos y archivos enviados o subidos a la plataforma.

Creación de perfiles
Para la comprensión del proceso de creación de perfiles es necesario diseccionar dos términos principales para su desarrollo los Data Points y las Data Brokers dada su relación con la minería de datos y las técnicas de mercadotecnia posteriores.

Data points
Un Data point o punto de datos, en español, es una unidad discreta de información. En un contexto estadístico o analítico, un punto de datos generalmente se deriva de una medición o investigación y se puede representar numéricamente y/o gráficamente. El término punto de datos es más o menos equivalente a un datum, la forma singular de datos.6​

El siguiente es un listado de puntos de datos recolectados para la creación de publicidad personalizada publicada por Facebook:

Ubicación
Edad
Generación
Género
Idioma
Nivel educativo
Campo de estudio
Escuela
Afinidad étnica
Ingresos y patrimonio neto
Propiedad y tipo de vivienda
Valor de la vivienda
Tamaño de propiedad
Metros cuadrados de la vivienda
Año de construcción de la vivienda
Composición del hogar7​
Esta información le permite a Facebok mantener sus anuncios "útiles y relevantes" dado que realiza un seguimiento de la actividad en el sitio, como las páginas que le gustan al usuario y los anuncios en los que hace clic, la configuración de su dispositivo y ubicación, como la marca de teléfono que usa y su tipo de conexión a Internet. Es importante resaltar el alcance de los esfuerzos de seguimiento web de plataformas como Facebook pero también sus colaboraciones con las principales Data Brokers.7​

Data Brokers
Las Data Brokers (también conocidos como corredores de información, abastecedor de datos y proveedores de datos) son compañías que recopilan datos ellos mismos o los compran a otras compañías (como las compañías de tarjetas de crédito y aseguradoras), buscan en Internet información útil sobre los usuarios, y agregan información con datos de otras fuentes (por ejemplo, fuentes fuera de línea).8​

Estas empresas presentan perfiles con características demográficas tradicionales como la edad, la raza y los ingresos, así como inclinaciones políticas, afiliaciones religiosas, números de Seguro Social, registros de posesión de armas, géneros de películas preferidos y preferencias de juego (casino o lotería). También se puede rastrear el interés en problemas de salud, como diabetes, infección por VIH y depresión.9​

Existen cientos de empresas en todo el mundo que recopilan información sobre los consumidores de fuentes públicas y privadas para venderlas a otras empresas. Según el rango y el tipo de datos que almacenan, los corredores de datos se dividen en tres categorías:

Para marketing y publicidad: El papel de estas compañías es crear bases de datos de individuos y usarlas más tarde para publicidad y marketing específicos, estas incluyen la edad, ubicación, nivel educativo, ingresos, historial web, historial de compras e intereses de una persona.
Detección de fraude: Antes de otorgar un préstamo, un banco puede recurrir a este servicio para determinar si la información proporcionada por el cliente es precisa y legítima y, por lo tanto, reducir el riesgo de otorgar un préstamo a un estafador.
Mitigación de riesgos: Las Data Brokers recurren al historial de búsqueda de una persona para ofrecerle préstamos de alto interés (alto riesgo) en lugar de préstamos de bajo interés (seguro). Por ejemplo, un historial de compras regulares en línea de tarjetas de crédito de productos de lujo puede indicar que una persona tiene muchas deudas, especialmente si sus ingresos son modestos.10​
Perfilación
Las plataformas digitales utilizan las anteriores para lograr obtener la información total de sus usuarios dentro y fuera de sus servicios, ahora bien la perfilación funciona como una red de relaciones entre Data Points y sus proveedores o usuarios. Esto quiere decir que para alcanzar el paso final se deben comparar los perfiles entre sí y así establecer conexiones que le permitan a las empresas interesadas y a la misma plataforma crear bases de datos que no sólo listen individuos sino sus relaciones sociales, para dejar de ser un dato y convertirse en una estructura.

La capacidad de analizar información para crear modelos predictivos permite a las empresas desarrollar fórmulas precisas y repetibles que tengan en cuenta las condiciones del mercado para identificar escenarios óptimos. Mediante el uso de técnicas de visualización avanzadas junto con análisis predictivos controlados por el usuario, las compañías pueden optimizar sus operaciones. En la mayoría de los casos las mismas plataformas se transforman en el medio para llegar a los consumidores con los perfiles creados en las mismas, esto se ve evidenciado en la publicidad de Facebook, los anuncios de Google y las predicciones de Amazon. 
Con los perfiles creados, es posible implementar técnicas de mercadotecnia para aprovechar los datos obtenidos. Campañas publicitarias alrededor del mundo están implementando la información para poder decidir los contenidos que son mostrados ellas, por otra parte se usa para la determinar el público al que se puede apelar cierto tipo de mensajes persuasivos.

En la mayoría de casos se pretende encontrar grupos específicos de personas que puedan ser susceptibles a contenidos diseñados específicamente para ellos, lo que ha llevado a una alteración en la cual se realiza la publicidad y más específicamente a la venta de productos. A continuación se encuentras las técnicas usadas en las plataformas digitales para poder encontrar los usuarios perfectos para los mensajes transmitidos.
Los encuestadores generalmente se basan en datos demográficos para predecir los resultados de las elecciones. La investigación demográfica tiende a clasificar a las personas de acuerdo con características claras como la edad, el sexo, la raza, la clase, la educación y el empleo. La psicografía funciona de una manera similar pero usa el tipo de personalidad, en lugar de la edad y el sexo, para predecir el comportamiento.

Para adquirir esta información empresas y plataformas implementan diversas estrategias, entre ellas tests de personalidad y minijuegos. Otras como las aplicaciones de citas, les piden a sus usuarios que proporcionen esta información directamente para que sus perfiles sean asociados con otros de preferencias semejantes, todo esto a través del estudio psicográfico.
La focalización de contenidos también conocida como “marketing de uno a uno” trata a los usuarios de forma individual, ahora gracias a la tecnología también es posible aplicarlo a un mercado de masas y ofrecer productos de forma individual.



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