En discusiones anteriores, hemos explorado cómo las empresas pueden acceder fácilmente y usar información personal, a menudo con el consentimiento de los usuarios, ya sea que lo sean o no. Hemos visto cómo las aplicaciones, la software y las herramientas digitales conducen a un amplio intercambio de datos. Pero la recopilación de datos no se detiene en las interacciones digitales. No es solo lo que se comparte en línea; También se refiere a los dispositivos diarios que se utilizan.

Tomemos como ejemplo, el popular robot de aspirador inteligente. A primera vista, parece un dispositivo simple diseñado para facilitar la limpieza. Sin embargo, bajo la superficie hay una sofisticada herramienta de recopilación de datos, capaz de revelar mucho más sobre sus usuarios de lo que se percibe.

Más allá de la superficie: cómo una habitación recopila y usa datos

La aspiradora de Roomba no solo limpia los pisos, sino que también mapea el hogar, rastrea las rutinas y los hábitos de limpieza de registros. Aunque esto puede parecer inofensivo, los datos recopilados proporcionan una visión detallada del entorno doméstico. Esto es lo que Roba puede revelar:

• HOGAR Y UTILIZAR Disposición: al mapear una casa y rastrear patrones de limpieza, Roomba puede inferir qué habitaciones se usan con mayor frecuencia dependiendo del tiempo y la frecuencia de la limpieza.
• Tamaño y valor de la propiedad: el tiempo en que Roba pasa en diferentes áreas puede revelar el tamaño del hogar, lo que permite a las empresas estimar su valor de mercado. Incluso sin una dirección exacta, Roomba puede deducir la ubicación a través de la dirección IP.
• Perfil financiero: combinando el tamaño de la propiedad con registros públicos, las empresas pueden estimar el valor de una casa, hipoteca y otros detalles financieros. Estos datos se pueden utilizar para construir un perfil de la situación financiera, incluidos los activos netos e ingresos.

La extensión del perfil de datos

Una vez que una empresa tiene un perfil detallado, no se detiene allí. Roomba podría incluso ayudar a deducir prácticas religiosas privadas a través de una compleja cadena de recopilación de datos:

• Inquilino vs. propietario: al cruzar la dirección IP con contratos de telecomunicaciones, las compañías pueden determinar si están alquilados o poseen una casa.
• Perfiles completos: a través de intermediarios de datos, se puede recopilar información adicional, como los detalles de la tarjeta de fidelidad y los hábitos de compra. Los datos de Roomba sobre el número de residentes y sus rutinas ayudan a las empresas a crear perfiles personales y hábitos de consumo muy detallados.
• Información personal: estos perfiles podrían revelar información confidencial como condiciones de salud, hábitos alimenticios y afiliaciones políticas, derivados de análisis de datos y modelado probabilístico.

Microsegmation y el poder del análisis predictivo

La integración de los puntos de datos aparentemente triviales en una comprensión más amplia del comportamiento personal no solo es teórica, sino que ya está sucediendo. La microsegmentación, una estrategia de marketing que utiliza datos sobre preferencias personales, conexiones y datos demográficos, permite a las empresas segmentar a los usuarios ofrecerles contenido dirigido.

Por ejemplo, durante el referéndum del Brexit, se usaron datos personales para influir en el comportamiento de los votantes. El documental “The Great Hack” muestra cómo se usaron los datos de múltiples fuentes para diseñar anuncios altamente dirigidos que influyeron en la opinión pública. Una de las revelaciones más impactantes fue la “sorprendentemente fácil y barata” que era manipular el voto utilizando tácticas basadas en datos.

La imagen más amplia

Roomba es solo un ejemplo de cómo los dispositivos modernos recopilan y usan datos. Los refrigeradores inteligentes, los televisores conectados, los asistentes de voz como Alexa y Siri, e incluso los automóviles también pueden recopilar cantidades significativas de datos. En muchos casos, el consentimiento ocurre inconscientemente al aceptar los términos de uso.

Como IA está cada vez más integrado en la tecnología diaria, se vuelve aún más difícil para los consumidores contrarrestar esta recopilación de datos. La construcción de perfiles personales detallados no solo informa a las empresas sobre lo que una persona quiere, sino que también les dice cuándo fomentar la acción. Los estudios muestran que las compras impulsivas, promovidas por estrategias de marketing bien sincronizadas, representan el 39% de las grandes tiendas. Al comprender los hábitos de los consumidores y desencadenar impulsos a través de anuncios de microsegmented, las empresas hacen de esta una estrategia ganadora.

Una llamada a la transparencia

Es crucial que los consumidores sean conscientes de cómo se utilizan sus datos y que requieren una mayor transparencia y control. Lo que parece ser un simple vacío, televisión, automóvil o refrigerador a menudo es una puerta de entrada a un mundo mucho más amplio de recopilación y análisis de datos. Es un recordatorio de la compleja red de información que nos rodea y la necesidad de estar atento a la gestión de nuestras huellas digitales.