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#DataFutures

Un internet libre y descentralizado para proteger nuestros datos de Facebook

Hemos aceptado que las empresas mercadeen con nuestros datos. ¿Podemos cambiar la situación? Claro que sí. Iniciamos esta serie de vídeos con una reflexión sobre la naturaleza de la red y la privacidad

Durante más de una década asumimos que el “extractivismo de datos”, la base del negocio de empresas como Facebook o Google, podía resultar socialmente beneficioso. El coste de este modelo se hizo evidente a partir de 2016. Entonces vimos cómo la manipulación de los datos polarizaba la sociedad, influenciaba el debate público y hasta alteraba el funcionamiento de las democracias contemporáneas, como sucedió con la campaña electoral de Donald Trump. El escándalo del uso fraudulento de datos personales de Facebook con la ayuda de Cambridge Analytica, destapado este año, ha servido como toque de atención.

Europa está apostando por un sistema más redistributivo y justo con el nuevo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que entra en vigor en España el viernes y que reconoce al usuario el derecho a controlar sus datos personales y gestionar su portabilidad. Eso significa que cualquier ciudadano europeo puede llevarse sus datos de una plataforma a otra junto con todos sus contactos y relaciones, de la misma forma que hacen quienes solicitan el traslado del historial médico si se cambian de clínica.

Fotograma del vídeo en el que José Luis Vicente, del CCCB, conversa con Mara Balestrini, CEO de Ideas for Change.
Fotograma del vídeo en el que José Luis Vicente, del CCCB, conversa con Mara Balestrini, CEO de Ideas for Change.

Hoy arrancamos la serie de vídeos #DataFutures, fruto de la colaboración de Ideas for Change y EL PAÍS RETINA, con las reflexiones de José Luis de Vicente, especialista en el impacto que tienen los datos en la configuración de la sociedad. ¿Cómo funciona el actual modelo de cesión de datos? ¿Existe una alternativa? De Vicente nos habla de estas y otras cuestiones en el vídeo. Te adelantamos tres de las ideas que expone.

Vivimos rodeados de sistemas de toma de decisiones automáticos basados en datos, que usan algoritmos que no podemos verificar. Esto permite que se lleven a cabo operaciones engañosas, como sucedió en el caso de Volkswagen, en el que los algoritmos alteraban la medición de emisiones en los coches. Es necesario impulsar un nuevo modelo basado en dos principios clave: la transparencia algorítmica en los mecanismos de toma de decisiones y la rendición de cuentas algorítmica, que permite apelar una decisión tomada por un sistema automático.

Un modelo alternativo al extractivismo de datos presupone la creación de un nuevo contrato social. Hoy no somos dueños de la información que generamos a través de nuestras interacciones online. Producimos un caudal de datos que tiene un valor para terceros y anunciantes, y que sustentan de hecho el modelo económico de muchas plataformas.

Para De Vicente, un futuro que mola en la intersección entre los grandes datos y la sociedad es uno en el que los ciudadanos recuperamos el control, podemos apelar las decisiones tomadas por agentes algorítmicos y decidir qué queremos compartir y qué no, recuperando así la visión original de internet como un espacio de libertad y soberanía.

Sobre #DataFutures

¿Cómo va a cambiar nuestra sociedad por el uso masivo de los datos? ¿Cómo serán los materiales, las cadenas de suministro, el trabajo o la democracia del futuro? Si los datos son el nuevo combustible, ¿qué podemos hacer con ellos y cómo podemos participar en la creación y distribución de la riqueza que producen?

EL PAÍS RETINA e Ideas for Change buscamos indagar con expertos en diversos campos de qué manera los datos pueden ayudarnos a alcanzar futuros deseables, en contraposición a las narrativas distópicas actuales que dominan el discurso. Queremos entender qué #futurosquemolan son viables en un mundo de datos. Os vamos a contar lo que hemos aprendido con la serie de vídeos #DataFutures, que publicaremos semanalmente. Tenemos 13 entregas preparadas. ¡No te las pierdas!

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