Cómo contaminar nuestros datos para quitar poder a las
Big Tech
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Por: Karen Hao, traducido por Ana Milutinovic
6 de abril de 2021

Todos los días, nuestra vida deja un rastro de migas
de pan digitales que los gigantes tecnológicos utilizan
para rastrearnos. Enviamos un correo electrónico, pedimos
comida a domicilio, seguimos algún programa. Y, cada que
vez que lo hacemos, las Big Tech reciben valiosos paquetes
de datos que les ayudan a comprender mejor nuestras
preferencias. Esos datos se introducen en algoritmos de
aprendizaje automático que los utilizan para enviarnos
anuncios y recomendaciones.  Gracias a nuestros datos,
cada año Google gana más de 120.000 millones de dólares
(101.040 millones de euros) en ingresos publicitarios.

Y cada vez es más difícil optar por no participar en
este sistema. En 2019, la entonces reportera de Gizmodo
Kashmir Hill [1], intentó sacar de su vida a los cinco
gigantes tecnológicos más grandes. Sufrió su decisión
durante seis semanas, en las que se topó con enormes
dificultades para realizar las funciones digitales más
básicas. Mientras tanto, los gigantes tecnológicos ni
se dieron cuenta.

Para evitar todos los contratiempos a los que se enfrentó
Hill, investigadores de la Universidad Northwestern
(EE. UU.) sugieren nuevas formas de corregir este
desequilibrio de poder con un enfoque que trata nuestros
datos colectivos como moneda de cambio. Puede que los
gigantes tecnológicos tengan algoritmos sofisticados a su
disposición, pero estos no tienen sentido si no disponen
de suficientes datos correctos de entrenamiento.

En un nuevo artículo [2] presentado en la conferencia sobre
Equidad, Responsabilidad y Transparencia de la Association
for Computing Machinery [3], los investigadores, incluidos
los estudiantes de doctorado Nicholas Vincent y Hanlin
Li, proponen tres formas para que las personas pueden
aprovechar este hecho a su favor:

* Huelga de datos, inspiradas en la idea de las huelgas
laborales, que implican ocultar o eliminar nuestros datos
para que las empresas tecnológicas no puedan usarlos,
por ejemplo, saliendo de una plataforma o instalando
herramientas de privacidad.

* Contaminar los datos, que supone aportar datos tóxicos
o sin sentido. AdNauseam [4], por ejemplo, es una extensión
de navegador que hace clic en cada anuncio que aparece,
lo que confunde los algoritmos de targeting de publicidad
de Google.

* Aportación de datos deliberada, que consiste en dar
datos importantes  al competidor de la plataforma contra
la que queremos protestar, como por ejemplo publicando
nuestras fotos de Facebook en Tumblr.

La gente ya utiliza muchas de estas tácticas para proteger
su propia privacidad. Si usted ha usado alguna vez un
bloqueador de anuncios u otra extensión del navegador
que modifica los resultados de su búsqueda para excluir
ciertos sitios web, ya se ha involucrado en la huelga
de datos y ha reclamado a alguna agencia el uso de sus
datos. Pero, como descubrió Hill, acciones individuales
esporádicas como estas no contribuyen casi nada a que
los gigantes tecnológicos cambien sus comportamientos.

Sin embargo, ¿qué pasaría si millones de personas
se coordinaran para contaminar bien los datos para
los gigantes tecnológicos? Eso podría crear algo de
influencia para imponer las exigencias de los usuarios.

Ya hay algunos ejemplos de lo arriba mencionado. En enero,
millones de usuarios eliminaron sus cuentas de WhatsApp y
pasaron a competidores como Signal y Telegram después del
comunicado de Facebook de que comenzaría a compartir los
datos de WhatsApp con el resto de la empresa. El éxodo
provocó que Facebook retrasara sus cambios de política.

Recientemente, Google también anunció [6] que dejaría de
rastrear a las personas en la web y de bombardearlas
con anuncios. Aunque no está claro si se trata de un
cambio real o simplemente de un reposicionamiento de
marca, Vincent cree que es posible que el mayor uso
de herramientas como AdNauseam haya contribuido a esa
decisión, al disminuir la efectividad de los algoritmos
de la empresa. (Por supuesto, al fin y al cabo, es difícil
saberlo. "Los únicos que realmente saben con qué eficacia
un movimiento de influir en los datos afecta un sistema
son las propias empresas de tecnología", explica.)

Vincent y Li creen que estas campañas pueden complementar
a otras estrategias como la creación de políticas y
regulaciones, y la organización de trabajadores en un
movimiento para oponerse a las Big Tech.

El investigador del Centro de Ética Aplicada a Datos de
la Universidad de San Francisco (EE. UU.) Ali Alkhatib,
que no participó en el estudio, afirma: "Es fascinante
descubrir este tipo de trabajo. Fue realmente interesante
verlos pensar en una visión colectiva u holística:
podemos adentrarnos en el pozo y presentar demandas con
esa amenaza, porque se trata de nuestros datos y todo va
junto a este pozo".

Aún queda trabajo por hacer para que estas campañas se
vuelvan más populares. Los informáticos podrían tener un
papel importante en la creación de más herramientas como
AdNauseam, por ejemplo, las cuales ayudarían a reducir
la barrera para participar en tales tácticas.

Los formuladores de políticas también podrían
ayudar. Las huelgas de datos son más efectivas cuando
tienen el respaldo de fuertes leyes de privacidad de datos,
como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)
de la Unión Europea, que otorga a los usuarios el derecho
a solicitar la eliminación de sus datos. Sin este tipo de
regulación, es más difícil garantizar que una empresa de
tecnología nos dé la opción de borrar nuestros registros
digitales, ni siquiera si eliminamos nuestra cuenta.

Y quedan algunas preguntas por responder. ¿Cuántas
personas deben sumarse a una huelga de datos para lograr
dañar el algoritmo de una empresa? ¿Y qué tipo de
datos serían más eficaces para contaminar un sistema
específico? En una simulación que involucraba un
algoritmo de recomendación de películas, por ejemplo,
los investigadores encontraron que si el 30 % de los
usuarios se declaraba en huelga, podrían reducir la
precisión del sistema en un 50 %. Pero cada sistema de
aprendizaje automático es diferente y las empresas los
actualizan constantemente. Los investigadores esperan que
más personas de la comunidad de aprendizaje automático
puedan ejecutar simulaciones similares de los sistemas de
distintas empresas e identificar sus vulnerabilidades.

Alkhatib sugiere que los expertos deberían investigar más
sobre cómo inspirar también la acción sobre los datos
colectivos. Y afirma: "La acción colectiva es realmente
complicada. Conseguir que la gente siga adelante con las
actividades en curso es un desafío. Y luego está el reto
de mantener a un grupo de personas que son muy transitorias
(en este caso, podrían ser personas que usan un motor de
búsqueda durante cinco segundos) para que se vean como
parte de una comunidad que realmente tiene durabilidad".

Estas tácticas también podrían tener importantes
consecuencias y requieren un control cuidadoso, añade
Alkhatib. ¿Podría la contaminación de datos dar
aún más trabajo a los ya sobrecargados moderadores
de contenido y otras personas encargadas de limpiar y
etiquetar los datos de entrenamiento de las empresas?

Pero, en general, Vincent, Li y Alkhatib son optimistas
y confían en que la capacidad de influir sobre los datos
podría convertirse en una herramienta persuasiva para dar
forma a cómo los gigantes tecnológicos tratan nuestros
datos y nuestra privacidad. "Los sistemas de inteligencia
artificial dependen de los datos. Es un hecho sobre la
forma en la que funcionan. En última instancia, se trata
de una manera en la que la sociedad podría ganar poder",
concluye Vincent.


[1] https://gizmodo.com/i-cut-the-big-five-tech-giants-from-my-life-it-was-hel-1831304194

[2] https://arxiv.org/pdf/2012.09995.pdf

[3] https://2021.facctconference.org/

[4] https://www.technologyreview.es/s/13063/la-guerrilla-de-cientificos-que-logro-confundir-google-con-adnauseam

[5] https://www.cnbc.com/2021/01/18/whatsapp-delays-privacy-update-amid-facebook-data-sharing-confusion.html

[6] https://digiday.com/media/we-will-not-build-alternate-identifiers-in-drastic-shift-google-will-end-behavioral-targeting-profile-building-in-its-ad-products/



## Vía
https://www.technologyreview.es/s/12188/como-contaminar-nuestros-datos-para-quitar-poder-las-big-tech