Читать книгу Malestar en la civilización digital - Jean-Paul Lafrance - Страница 10
ОглавлениеCapítulo 2
Lo que nos revela el escándalo de Facebook sobre la utilización de los datos personales
Urge reconocer que el ciberespacio está constituido por ciudadanos, y no solo por consumidores que prestan su consentimiento.
(Trudel, 27 de marzo del 2018)1
Recordemos brevemente el escándalo de Facebook, que a fines de febrero del 2018 reveló a la opinión pública que la firma Cambridge Analytica había utilizado sin autorización los datos personales de 80 millones de usuarios de Facebook para influir en la elección americana de Donald Trump y la victoria del brexit en Inglaterra. Esa explotación vilmente mercantil de los datos personales de millones de usuarios de Facebook muestra la cara oculta de ese actor tan dilecto de la industria digital2, miembro del club de empresas multimillonarias GAFAM. A pesar de las airadas protestas de los políticos, bien lo temíamos: no hay nada gratuito en la utilización de servicios públicos ofrecidos por un proveedor privado. ¿Alguien podía imaginar que la revolución digital —y la eclosión de la inteligencia artificial— nos conduciría a la corrupción electoral en todas partes del mundo?
De acuerdo con las informaciones recogidas por la cadena británica BBC y las investigaciones de los periódicos The Guardian en Inglaterra, y The New York Times y The Observer en Estados Unidos, la consultora política Cambridge Analytica habría intervenido en varias campañas electorales en los cinco continentes. La lista de los países donde se recogieron datos personales que podrían servir a fines electorales es larga. Además del uso abusivo de datos relativos a los usuarios de redes sociales, uno de sus exempleados reconoció que la empresa había recurrido a falsas noticias para influir sobre un segmento de electores.
Se necesitaba ciertamente que un escándalo político-financiero de escala internacional revelara a la opinión pública lo que numerosos expertos ya habían predicho hace tiempo. El rol de las redes sociales se conocía desde la primera campaña victoriosa de Obama a la presidencia de Estados Unidos en el 2008: primero, con la segmentación de una clientela probablemente favorable a un candidato, y segundo, con la posibilidad de ese candidato de enviar mensajes específicos a ese blanco de futuros electores. Entonces, lo que se había hecho de forma relativamente artesanal en el 2008 se perfeccionó después con la evolución del procesamiento informático de los big data y el progreso de la inteligencia artificial (IA). Gracias a los generosos donantes del Partido Republicano (en respuesta a las solicitudes de la Organización Trump), la firma Cambridge Analytica desarrolló una verdadera industria del perfilado de la clientela conservadora y una fábrica de noticias falsas (fake news), lo que probablemente fue suficiente para asegurar la elección del improbable presidente.
Tal estratagema influyó seguramente en el resultado del brexit3 en Inglaterra y la imprevista elección de Donald Trump. En este último caso, fue una organización rusa (probablemente teledirigida por las más altas autoridades del Kremlin) la que inundó el público americano con falsas noticias sobre Hillary Clinton. Obviamente, Mark Zuckerberg, el omnipresente y sonriente presidente de Facebook, se deshizo en excusas (?) frente a las protestas de los representantes políticos americanos, canadienses y británicos, confesando que su empresa había sido engañada por personas deshonestas (no era la primera vez que le sucedía, ¡y no iba a ser la última!). Pues bien, se sabe que la utilización y la venta de las informaciones de los 2000 millones de sus usuarios constituyen el capital de Facebook, pero también de Amazon, de Apple, de Microsoft y de Google (las GAFAM), lo que les permite obtener sus miles de millones de lucro a cambio de sus “servicios gratuitos”. Solo Google y Facebook controlan hoy el 75 % de los ingresos publicitarios en Canadá4. El total de los ingresos de las plataformas se estima en 40 000 millones de dólares americanos. ¿Por qué repentinamente “por espíritu de civismo” ellas dejarían de percibir esa gigantesca fortuna?
El escándalo de Facebook y la vulneración de la democracia
Luego de haber conmocionado los sectores de los periódicos y la imprenta, la industria de la música y del entretenimiento (entertainment), de las finanzas y del comercio minorista, la digitalización transforma ahora la política. Analicemos el escenario que condujo a este peligroso precedente de la manipulación de datos personales con fines político-partidarios:
1. Venta de datos brutos por Facebook
Conforme a su política y su modelo de negocios, Facebook vende datos personales “brutos”, es decir, datos no procesados, a una sociedad americana, Cambridge Analytica, uno de cuyos fundadores es Steve Bannon, vicepresidente de la compañía y director del diario de extrema derecha Breitbart News, y, posteriormente, asesor de Donald Trump.
2. Un subcontratista (GSR) analiza los datos
Para hacerse con esos datos, la empresa pasó por un subcontratista: Global Science Research (GSR), que pertenece al investigador Aleksandr Kogan. En ella se concibió una aplicación de juego-cuestionario para Facebook llamada Thisisyourdigitallife, que él presenta a la red social como destinada a un estudio académico5. Kogan, por intermedio de su firma, remunera a varios centenares de miles de internautas por sus respuestas. Dicha aplicación incluye un cuestionario y requiere que el usuario esté conectado a su plataforma e inscrito en los listados electorales estadounidenses para llenarlo. Además de sus respuestas al cuestionario, los internautas encuestados le otorgan a la aplicación el acceso a muchos datos personales que figuran en su cuenta de Facebook. Adicionalmente, la aplicación saca provecho de una funcionalidad de la red social que le permite aspirar también a datos personales que pertenecen a los contactos de los usuarios que responden al cuestionario. La aplicación fue instalada por 305 000 personas en todo el mundo, según Facebook, y alcanzó de rebote a 87 millones de usuarios (Untersinger, 18 de marzo del 2018).
3. Cambridge Analytica crea un archivo principal de 89 millones de abonados
La empresa GSR transmite luego esos datos a las empresas SCL y Cambridge Analytica, permitiéndoles crear una base de datos de varias decenas de millones de usuarios, de los cuales una buena parte son electores americanos. Esta gran cantidad de contactos, asociados a otros datos, nutrió los algoritmos de Cambridge Analytica, que se jactó de poder construir un perfil psicológico y político a partir de datos personales anodinos dejados en línea por los usuarios.
4. Cambridge Analytica utiliza el archivo para construir el perfil electoral
Kogan y Cambridge Analytica emplean los datos con fines de perfilamiento electoral, creando una base de datos que permite al equipo de campaña de Donald Trump saber más de lo que nadie ha sabido jamás sobre los usuarios de Facebook. Así, puede concebir mensajes adaptados a los electores en función de sus opiniones políticas, sus actitudes y sus valores. El proyecto estaba basado en el trabajo de un antiguo investigador de la Universidad de Cambridge, Michal Kosinski, que estudiaba las personalidades en función de sus actividades en línea; Kosinski y otro investigador, David Stillwell, trabajaron durante varios años sobre su propio test de personalidad en Facebook: MyPersonnality. Ellos recogieron las respuestas de seis millones de participantes en ese test, así como los perfiles de Facebook de todos sus “amigos”. En el 2015, publicaron un estudio titulado “Las evaluaciones de personalidad realizadas por computadoras son más seguras que las de los humanos”, donde demostraban que podían diseñar un retrato psicométrico de una persona de modo bastante preciso, basándose simplemente en lo que a ella “le gusta” en Facebook. “El hecho de que las computadoras evalúen mejor las personalidades que los seres humanos ofrece oportunidades, pero también presenta riesgos en términos de juicios psicológicos, de marketing y de respeto de la vida privada”, señalaban. Pero según varios medios, Kosinski habría rehusado compartir sus datos con Kogan y Cambridge Analytica, temiendo que fueran utilizados con fines electorales. Kogan creó, entonces, su propio test. Y Cambridge Analytica probó que los métodos de Kosinski, que luego se fue a la Universidad de Stanford, ofrecían resultados no confiables. La firma comenzó utilizando un test de perfilamiento estándar conocido como Big Five, pues medía los cinco rasgos siguientes: (1) la apertura (apreciación del arte, curiosidad e imaginación), (2) la concienciosidad (respeto de las obligaciones, organización), (3) la extraversión (emociones positivas, carácter emprendedor), (4) la agradabilidad (tendencia a ser compasivo y cooperativo más que desconfiado) y (5) el neuroticismo (tendencia a la cólera, la inquietud o la depresión). Los participantes debían decir si aprobaban o desaprobaban “fuertemente” o “más o menos” afirmaciones como “tiendo a ser organizado” o “el arte no me interesa”. Los resultados fueron afinados con las informaciones sobre la actividad en Facebook del participante y de sus amigos. Para clasificar los electores, un algoritmo encontraba un vínculo entre “agradabilidad” o “neuroticismo” en función del sexo, la edad, la religión, los ratos de ocio, los viajes y opiniones sobre temas precisos. Este estudio permitió recoger más de cuatro mil datos sobre cada elector americano, de lo que se jactaba Alexander Nix, el dueño de Cambridge Analytica, antes de la suspensión de la empresa. Ella permitió lo que él denominó el microperfilamiento comportamental y el mensaje psicográfico.
En otros términos, una campaña electoral podía difundir, vía Facebook u otras redes sociales, mensajes, informaciones o imágenes finamente focalizadas para manipular a los electores. Según The New York Times, la campaña de Trump utilizó los datos de Cambridge Analytica para segmentar poblaciones en función de la publicidad electoral, realizar simulaciones de participación en la elección, identificar las regiones donde serían más eficaces los desplazamientos del candidato, etcétera. Pero, en realidad, lo que interesaba a los estrategas de Donald Trump era determinar concretamente qué electores podrían votar por él si se les incitaba a hacerlo, en particular, en lo que en Estados Unidos se llama los swing states o “estados bisagra”, o “estados pivote”, donde es posible hacer bascular la victoria de un partido a otro, simplemente desplazando algunas centenas de votos.
5. El uso de las informaciones segmentadas en la elección
Gracias a las informaciones obtenidas por algoritmos, los estrategas del Partido Republicano pudieron concentrarse en los estados más fáciles de arrebatar a los demócratas, esto es: (1) Michigan (16 electores) con el 47,6 % por Trump y el 47,3 % por Clinton; (2) Ohio (18 electores), considerado el barómetro de la elección; (3) Wisconsin (10 electores) con el 48,6 % por Trump y el 46,1 % por Clinton; y (4) Pensilvania (20 electores) con el 48,8 % por Trump y el 47,7 % por Clinton. Dos semanas antes de la elección, el Partido Republicano hizo llegar publicidades focalizadas a un escaso número de electores seleccionados por su simpatía con un partido de derecha, de las cuales varias eran falsedades manifiestas (fake news), tales como “Hillary Clinton es la más corrupta de las candidatas que se presentan a las elecciones” o “H. Clinton quiere quitarle el derecho a portar un arma”, etcétera.
Fue así como, con un mínimo número de intervenciones en las redes sociales (aproximadamente 700 000 sobre 129 millones de votantes), fue cambiado el resultado del escrutinio, gracias a las publicidades enviadas al lugar adecuado en el momento adecuado. Trump ganó las elecciones con 62 984 825 votos, es decir, con el 46,1 % y 304 electores, mientras que Hillary Clinton tenía 65 853 516 votos, o sea, el 48,2 % y 227 electores. Es sabido que el presidente de Estados Unidos no se elige por sufragio universal, sino por los electores, cuyo número varía en función de la población del Estado. Actualmente (1 de junio del 2019), Trump sigue siendo presidente; Cambridge Analytica se declaró en quiebra a principios del 2018, pero otros clones se instalan para explotar ese filón de oro. Recordemos que Cambridge Analytica habría intervenido en numerosas campañas electorales de los cinco continentes, como en Italia, Ucrania, la República Checa, Kenia, México, Colombia, Brasil, India, Malasia…
El retrato psicométrico del usuario de Facebook
Las explicaciones de Zuckerberg frente a los medios, el Congreso y el Senado americano, y la Cámara de los Lores en Inglaterra, no conmovieron a nadie. Y no es la primera vez que el más alto responsable de la red social Facebook se hizo sermonear, ya que él pretende que su empresa “no funge en la venta de datos, sino en la venta de píxeles”. Pero, como la inmensa mayoría de las redes sociales, abre sus puertas a los “desarrolladores externos”, que crean aplicaciones potentes e incisivas de perfilado de los usuarios, estableciendo lo que los psicomotivadores denominan un retrato psicométrico de los consumidores, que es hoy en día la clave de la venta al público de productos y servicios. Todos los ingresos de las redes sociales, o casi, provienen de la publicidad. Ellos dicen que no venden datos, pero sí el acceso a un consumidor con características muy precisas, fruto del cruzamiento de los datos del motor de búsqueda. Pero cada empresa se permite utilizar y enriquecer su banco de datos con los data de sus compañías, sea para Facebook, Instagram, WhatsApp u Oculus. En el caso de Google, se hace de todas las búsquedas y los contenidos visionados en YouTube, su filial. Incluso explotó durante mucho tiempo el contenido de los mensajes electrónicos de los internautas con una cuenta de Gmail, antes de renunciar públicamente a ello en junio del 2017. Además, todas las redes sociales venden sus datos brutos a desarrolladores externos y allí, contrariamente a lo que afirman, pierden toda traza de ellos y del uso de los mismos que esos terceros hacen, como se pudo constatar en el caso de Cambridge Analytica (ver más abajo).
En el caso de Facebook, la parte pública de las informaciones que el usuario entrega (o sea, toda la página de presentación para algunos, o para otros, únicamente su nombre y apellido, y su foto) no necesita la autorización de divulgación por parte del usuario; por el contrario, la utilización del resto de la información requiere en principio el consentimiento del interesado6.
Tipos de segmentaciones posibles de Google y de Apple Google
• Públicos de afinidad y de afinidad personalizada: centros de interés y de costumbres de los usuarios, acontecimientos vitales. Permite interactuar con los consumidores con ocasión de las etapas importantes de la vida: la obtención de un diploma universitario, una mudanza o un casamiento, por ejemplo.
• Públicos de mercado: hace posible encontrar los clientes que buscan (o se plantean seriamente comprar) servicios o productos similares a los que propone el anunciante.
• Remarketing: permite resegmentar a las personas que ya se interesaron en los productos y servicios de una empresa, incluidos los antiguos visitantes que accedieron a un sitio web o a una aplicación móvil, que visionaron videos o que comunicaron sus coordenadas.
• Segmentación por listado de clientes: gracias a los listados de distribución de los correos electrónicos.
• Públicos similares: nuevos usuarios con centros de interés comparables a los de los visitantes de un sitio.
• Públicos principales: lugar, datos demográficos, centros de interés, comportamientos y conexiones.
• Públicos personalizados: gracias a listas de correos electrónicos.
• Públicos similares: nuevos usuarios con centros de interés comparables a los de los visitantes del sitio.
Las dificultades de regular las empresas
Esas desviaciones en la utilización de los datos que están en las manos de Facebook se deben en gran parte a la inadecuación del régimen jurídico de las plataformas digitales. El estatuto de esas interfaces por las que accedemos al mundo conectado y actuamos en él no refleja la amplitud de las cuestiones en juego ni el rol neurálgico que ellas tienen en nuestra vida cotidiana. (Trudel, 27 de marzo del 2018)
En varios países, las plataformas se benefician de un régimen jurídico que limita radicalmente su responsabilidad por todo lo que los “consumidores” hacen circular en sus redes. Ellas decretaron que, dada la gratuidad de sus redes, todas las informaciones intercambiadas les pertenecían, dando por sentado que el usuario otorgó su consentimiento (explícito o supuesto). Están en la envidiable posición de ser casi las únicas en captar el valor resultante de los movimientos de información en internet, sin ser responsables de nada. Por ello se limitan a remitir la responsabilidad de sus acciones al usuario, pues, según parece, es él mismo quien debería disciplinarse. Esta es una afirmación un tanto fácil, justamente en nuestros países, donde la responsabilidad de cualquier acto de comercio está sujeta a severas regulaciones de protección del consumidor.
En realidad, es difícil agregar regulaciones por encima del modelo de negocios de las GAFAM, pues es el propio modelo de negocios el que está en cuestión. En la América de Donald Trump, se trata de un dogma sagrado por el que el Estado no debe obstaculizar la creatividad, motor económico de la era digital; en virtud de ese mismo principio, el Estado debe proteger la innovación en el procesamiento de datos, que es el ADN del capitalismo cognitivo. Ello resulta muy conveniente para la mayoría de los ecosistemas digitales, que, además, son casi todos americanos. Es, pues, America First. Por eso es que casi no existe ninguna ley en Estados Unidos que proteja la utilización de datos provenientes de las redes sociales o de los motores de búsqueda7. La Federal Commission of Communication americana (FCC), que regula las telecomunicaciones, votó incluso la abolición de la neutralidad de la red, uno de los principios fundadores de internet que debe garantizar la igualdad de tratamiento de todos los flujos de datos en la Gran Red, con graves perjuicios para los usuarios (Schepper, 14 de diciembre del 2017). Por el contrario, la autoridad que regula el comercio, la Federal Trade Commission (FTC), vigila y ya ha sancionado a Facebook en el 2011 por su gestión de los datos personales. También concluyó un acuerdo con Google en el 2013 por sus prácticas contrarias a la competencia.
En Canadá y en Europa, existen límites a la utilización de datos, especialmente en lo relativo a las informaciones sobre salud, como explica Ryan Berger, socio de la filial canadiense del bufete Norton Rose Fulbright, quien al menos destaca que la jurisprudencia sobre estos temas es casi inexistente. En Europa, Facebook fue sancionada en el 2017 con 110 millones de euros por la Comisión Europea por haber compartido datos personales en la aplicación WhatsApp. En Francia, la Comisión Nacional de Informática y Libertades (CNIL) impuso una multa a Facebook en mayo del 2017 por el valor de 150 000 euros por “incumplimientos” en su gestión de los datos de los usuarios. El nuevo Reglamento General sobre la Protección de Datos (RGPD), texto europeo que entró en vigor el 25 de mayo del 2018, define líneas más claras en la obtención de datos (como veremos más adelante).
Tabla 2.1
Cinco tipos de informaciones que quedan registradas en Facebook (FB) o en otras redes sociales
Los datos de perfil | Sexo, edad, lugar de residencia, trabajo, estudios, teléfono, idioma.Las informaciones registradas en el perfil se agregan y Facebook las utiliza para crear publicidades a medida para sus clientelas segmentadas. |
Las apreciaciones: los “me gusta” o like | Un rápido clic provee una mina de informaciones. La red social está basada en esas manifestaciones de amor que permiten trazar el perfil psicológico del usuario en Facebook. |
Compartir | El simple gesto de compartir una información dice mucho sobre el usuario. Facebook suma esos recursos compartidos y puede trazar su perfil para ofrecerle otros contenidos que tienen una fuerte probabilidad de hacerlo reaccionar. |
Los comentarios | Facebook puede identificar el sentimiento (positivo, negativo, neutro) de los comentarios dejados en la red social. Se sirve de las palabras clave para saber si al usuario le gusta o no algo. |
El vínculo con la publicación inicial | Todas esas interacciones constituyen una reacción a una primera publicación. Por ejemplo, una persona o una empresa pública postea algo y el usuario reacciona a esa publicación. Facebook establece un vínculo entre el usuario y esa publicación inicial. |
Fuente: Parent (2019)