Vigilancia corporativa en la vida cotidiana

El texto es bastante extenso, lo iré traduciendo (y puliendo) de a poco.
Si alguien más quiere ayudar sería muy bueno!
Mi email:
Eduardo_g(arroba)riseup.net

Mientras tanto por acá está el primer borrdor incompleto!


El texto original en inglés:

Cracked Labs, Junio de 2017


Informe: Cómo miles de empresas monitorean, analizan e influyen en la vida de miles de millones. ¿Quiénes son los principales actores en el seguimiento digital de hoy? ¿Qué pueden deducir de nuestras compras, llamadas telefónicas, búsquedas en la Web y Facebook? ¿Cómo las plataformas online, las empresas de tecnología y los intermediarios de datos recogen, comercian y utilizan los datos personales?

Por Wolfie Christl, Cracked Labs, Junio de 2017.Contribuyeron: Katharina Kopp, Patrick Urs Riechert.
Ilustraciones: Pascale Osterwalder.
En los últimos años, una amplia gama de empresas han comenzado a [ monitor, track and follow] monitorear, seguir y seguir a la gente en virtualmente todos los aspectos de sus vidas. Los comportamientos, los movimientos, las relaciones sociales, los intereses, las debilidades y la mayoría de los momentos privados de miles de millones están ahora constantemente registrados, evaluados y analizados en tiempo real. La explotación de la información personal se ha convertido en una industria multimillonaria. Sin embargo, sólo la punta de este iceberg del actual rastreo digital omnipresente es visible; Gran parte de esto ocurre ocultado y permanece opaco para la mayoría de nosotros.
En este informe Cracked Labs examina las prácticas actuales y el funcionamiento interno de esta industria de datos personales. Sobre la base de años de investigación y un informe anterior de 2016 , la investigación arroja luz sobre los flujos de datos ocultos entre las empresas. Muestra la estructura y el alcance de los sistemas digitales de rastreo y el ecosistema de la realización de perfiles de hoy y explora tecnologías, plataformas y dispositivos relevantes, así como desarrollos claves recientes.Aunque el informe completo está disponible para la descarga gratuita del pdf, esta web presenta una visión general en diez partes .

Contenido

  1. Analizando a las personas

  2. Analizando las finanzas, los seguros y los datos de salud
  3. Recopilación y uso a gran escala de datos de los consumidores
  4. Corredores de datos y el negocio de datos personales
  5. Vigilancia en tiempo real de los comportamientos en la vida cotidiana
  6. Vincular, hacer coincidir y combinar perfiles digitales/a>
  7. Gestión de los consumidores y sus comportamientos, personalización y pruebas
  8. Dragnet – vida cotidiana, datos de marketing y análisis de riesgos
  9. Mapeo del ambiente de seguimiento comercial y del armado de perfiles
  10. ¿Hacia una sociedad de control social digital [pervasive]penetrante?
En 2007, Apple introdujo el smartphone, Facebook llegó a 30 millones de usuarios y las empresas de publicidad online comenzaron a publicar anuncios para usuarios de Internet basándose en datos sobre sus preferencias e intereses individuales. Diez años más tarde, ha surgido un vasto panorama de empresas de datos que consiste no sólo de grandes jugadores como Facebook y Google, sino también de miles de otras empresas de diversas industrias que contínuamente comparten e intercambian perfiles digitales entre sí. Las empresas han comenzado a combinar y vincular los datos de la web y los smartphones con los datos de los clientes y la información online que han estado acumulando durante décadas.La omnipresente máquina de vigilancia en tiempo real que se ha desarrollado para la publicidad online se está expandiendo rápidamente hacía otros campos, desde la fijación de precios hasta la comunicación política, el scoring del crédito y la gestión de riesgos . Las grandes plataformas online, las empresas de publicidad digital, los intermediarios de datos y las empresas de muchos sectores pueden ahora[ identify, sort, categorize, assess, rate, and rank ] identificar, ordenar, clasificar, evaluar, clasificar y clasificar a los consumidores entre plataformas y dispositivos. Cada clic en un sitio web y cada [ swipe] golpe en un teléfono inteligente puede desencadenar una amplia variedad de mecanismos de intercambio de datos ocultos distribuidos a través de varias empresas y, como resultado, afectan directamente a las opciones disponibles de una persona . El seguimiento digital y la creación de perfiles, combinados con la personalización, no sólo se utiliza para supervisar, sino también para influir en el comportamiento de las personas.

I. Analizando a las personas

Los estudios científicos demuestran que muchos aspectos de la personalidad de alguien pueden deducirse por los datos de las búsquedas en la web, el historial de navegación, el comportamiento al visualizar videos, las actividades en las redes sociales o las compras. Atributos personales sensibles como, por ejemplo, etnia, religión y orientación política, si está en alguna relación, orientación sexual y consumo de alcohol, cigarrillos y drogas pueden deducirse con bastante exactitud a través de los Me gusta en Facebook. El análisis de los perfiles de las redes sociales también pueden predecir rasgos de la personalidad tales como estabilidad emocional, satisfacción con la vida, impulsividad, depresión y el interés sensacionalista [sensationalist interest].

Para más detalles ver Christl y Spiekermann 2016 (p. 14-20). Fuentes: Kosinski et al 2013 ,, Chittaranjan et al 2011, , Epp et al 2011 .

De la misma forma que los rasgos de personalidad se pueden deducir de la información sobre los websites que alguien visitó, así como los registros de las llamadas telefónicas y los datos sobre el uso de las aplicaciones en el smartphone. El historial de navegación puede revelar información sobre la ocupación y el nivel educativo de la persona. Los investigadores canadienses incluso han calculado con éxito el estado emocionals tales como confianza, nerviosismo, tristeza y cansancio analizando los patrones de tipeo en el teclado de un ordenador.

II. Analizando el estado de las finanzas, seguros y salud de las personas

Los resultados de los métodos actuales de minería de datos y análisis dependen de correlaciones estadísticas con ciertos niveles de probabilidad. A pesar de que pueden predecir atributos y rasgos de personalidad significativamente por encima del azar, naturalmente no son precisos en todos los casos. Sin embargo, estos métodos ya se utilizan para clasificar, categorizar, etiquetar, evaluar, clasificar y clasificar [sort, categorize, label, assess, rate, and rank people ]a las personas, no sólo con fines de marketing, sino también para tomar decisiones en áreas de gran trascendencia, como finanzas, seguros y cobertura de salud, entre otras.

Evaluación del crédito basado en los datos del comportamiento digital

Startups como Lenddo, Kreditech, Cignifi y ZestFinance ya utilizan datos de las redes sociales, búsquedas en la web o de los teléfonos ceulares para calcular la solvencia económica de alguien sin utilizar realmente los datos relacionados con sus transacciones financieras. Algunos también se basan en información sobre cómo alguien llena un formulario en línea o navega en un site web, la gramática y puntuación de sus mensajes de texto, y el estado de la batería en el teléfono de dicho individuo. Algunas empresas incluso incluyen datos sobre los amigos de alguien en una red social en el cálculo de [credit scores]puntajes de crédito.

[Cignifi, which calculates credit scores from the timing and frequency of phone calls, sees itself as the “ultimate data monetization platform for mobile network operators”. ]Grandes empresas, como MasterCard, Telefonica, las agencias de informes crediticios Experian y Equifax, así como el gigante chino de búsquedas Baidu, han comenzado a asociarse con tales startups La aplicación a gran escala de tales servicios está particularmente en aumento en los países del sur global, así como en los grupos vulnerables de la población en otras regiones.

Los datos de crédito, al contrario, fluyen hacia el marketing online. En Twitter, por ejemplo, los [marketeros, marketers] pueden orientar los anuncios según la capacidad de crédito de los usuarios de Twitter pronosticada basados en los datos del proveedor del [broker] de datos de consumo Oracle. Dando un paso más, Facebook ha registrado una patente para la evaluación de crédito basada en las calificaciones de crédito de los amigos de alguien en una red social. Nadie sabe si, en realidad, planea convertir esta integración de redes sociales, marketing y evaluación de riesgos en su totalidad.

Prediciendo la salud basados en los datos de los consumidores

Las empresas de datos y las aseguradoras están trabajando en programas que usan información sobre la vida cotidiana de los consumidores para predecir sus riesgos de salud. Por ejemplo, la gran aseguradora Aviva, en cooperación con la firma de consultoría Deloitte, ha predicho riesgos individuales para la salud , como diabetes, cáncer, alta presión arterial y depresión, para 60.000 solicitantes de seguros basados en datos de consumo tradicionalmente utilizados para márketing que había de un [broker]corredor de datos.

La firma de consultoría McKinsey ha ayudado a predecir los costos en el hospital de pacientes basados en los datos de los consumidores de un “un gran pagador de los EE.UU ” de atención médica. Utilizando información sobre demografía, estructura familiar, compras, si es propietaria de automóvil y otros datos, McKinsey afirmó que tales “ideas pueden ayudar a identificar subgrupos de pacientes claves antes de que ocurran episodios de alto costo”.

La compañía de análisis de salud GNS Healthcare también calcula los riesgos individuales para la salud de los pacientes a través de una amplia gama de datos tales como [genomics] genómica, registros médicos, datos de laboratorio , dispositivos móviles de salud y comportamiento del consumidor. La compañía se asocia con aseguradoras como Aetna, proporcionando un [ score] puntuación que identifica a “las personas que probablemente participen en esas intervenciones”, y ofrece predecir la progresión de las enfermedades y los resultados de la intervenciones. Según un informe de la industria, la empresa “clasifica [ranks] a los pacientes por el monto del retorno de la inversión” que la aseguradora puede esperar si los objetivos son intervenciones particulares. [ if it targets them with particular interventions.]

LexisNexis Risk Solutions, un gran [broker] corredor de datos y compañía de análisis de riesgos, ofrece un producto de [score] puntaje de salud que calcula los riesgos de salud, así como los costos esperados por su atención médica para individuos, basados en grandes cantidades de datos de consumo, incluyendo sus actividades de compra.

III. Recopilación a gran escala y uso de los datos de los consumidores

Hoy las plataformas dominantes online – sobre todo Google y Facebook – tienen amplia información sobre la vida cotidiana de miles de millones de personas en todo el mundo. Son los más visibles, los más omnipresentes y, aparte de los contratistas de inteligencia, los anunciantes online y los servicios de detección de fraude digital, tal vez los más avanzados jugadores en la industria de datos personales y analítica analytics industry . Muchos otros operan detrás de escena y más allá de la atención pública.En su núcleo, la publicidad online consiste en un ecosistema de miles de empresas enfocadas en el rastreo y perfil constante de miles de millones de personas. Cada vez que se muestra un anuncio en un sitio web o en una aplicación para móviles, el perfil digital de un usuario acaba de venderse al mejor postor en los milisegundos anteriores. En contraste con estas nuevas prácticas, las agencias de informes de crédito y los intermediarios de datos de consumo ya han pasado décadas en el negocio de los datos personales . En los últimos años, comenzaron a combinar la amplia información que tienen sobre la vida de las personas sin conexión con las bases de datos de usuarios y clientes operadas por grandes plataformas, compañías de publicidad en línea y miles de otros negocios en muchas industrias.

Está incompleto, lo subo acá para intentar seguirla (y que no se me pierda el archivo en mi máquina ya bastante enquilombada!!)

Si alguien quiere ayudar, mi email:
Eduardo_g(arroba)riseup.net

Texto original en inglés:

Cracked Labs, Junio de 2017

Anuncios

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s