Vivir en la era digital significa ser monitoreado continuamente. Nuestras actividades diarias dejan una huella en el ciberespacio que, debidamente procesada, ayuda a las empresas a vendernos sus productos. El acuerdo implícito es el siguiente: los usuarios tienen libre acceso a las empresas que recopilan nuestros datos a cambio de la promesa de recibir mejores servicios. Pero no todo el mundo está dispuesto a dar su información personal a la ligera para que otras empresas puedan beneficiarse de ella. Saber todo sobre nosotros puede violar la privacidad de las personas, y también puede ser irritante ser perseguido por anuncios y ofertas en cualquier momento.
¿Hay alguna forma de escapar del escrutinio de las empresas de tecnología? Es muy difícil, especialmente si usamos sus servicios a diario. Pero hay una forma de expresar rebeldía desde dentro del sistema: ofrecer datos incorrectos para confundir a quien los recopila. Una forma sencilla de hacerlo sería proporcionar un nombre y una dirección falsos cuando se solicite esta información para registrarse en una página web; otro más elaborado sería utilizar programas especiales que hagan clic automáticamente en todos pancartas nos ofrece de una manera que dificulta inferir nuestros gustos. Esto se llama ofuscación de datos y, si lo practica una masa crítica suficientemente grande de personas, big data terminaría siendo irrelevante. Porque los algoritmos, sin datos de calidad, son inútiles.
La industria es consciente del poder de esta práctica. Tanto es así que la consultora Gartner incluyó la pirateo de algoritmos (por eso también se llama) como una de las cinco claves a seguir en 2020 en su informe anual de tendencias consumidor para comerciantes. No está claro cuántas personas practican la ofuscación de datos. Según Kate Muhl, analista de Gartner, aproximadamente una cuarta parte de los consumidores lo hacen en su vida diaria, incluso si usan un nombre falso al completar un formulario en línea.
Tampoco se puede establecer qué proporción de datos falsos sería suficiente para colapsar el sistema. El tamaño de las bases de datos y la naturaleza de los algoritmos de aprendizaje automático son muy diferentes entre sí. Una simulación realizada con un algoritmo de recomendación de películas llevó a algunos investigadores a concluir que si el 30% de los usuarios aportaran datos falsos al sistema, su efectividad bajaría al 50%.
Más aburrimiento que activismo
A pesar de tener un nombre pomposo (ofuscación de datos o cambio de algoritmo), proporcionar información falsa no es una invención reciente. En el ámbito militar, por ejemplo, se practica desde la antigüedad para confundir al enemigo. “Mentir es muy intuitivo, casi intrínseco al ser humano. Muchos países incluso admiten el derecho a mentir. En Estados Unidos existe la Primera Enmienda y en algunos ordenamientos jurídicos se permite ir a juicio para defenderse ”, explica la filósofa Carissa Véliz, quien en su libro La privacidad es poder (Bantam Press, 2020) coloca la ofuscación de datos como uno de los cursos de acción para proteger nuestra privacidad.
“La ofuscación de datos está mucho más extendida de lo que pensamos”, dice Gemma Galdón, directora de auditoría de algoritmos en Eticas Consulting. “Lo que pasa es que más que un acto de activismo, se hace por malestar o aburrimiento. Y eso es porque en algún momento el público rompió la confianza en la tecnología ”, agrega. Mentir al completar el formulario de registro de la tarjeta de fidelidad de la tienda o cubrirse la cara con el abrigo al pasar una cámara de seguridad son dos ejemplos de acciones sencillas y muy habituales.
“Se asume que todos los datos proporcionados voluntariamente por personas tienen un grado de confiabilidad muy bajo. Su valor de mercado es prácticamente nulo ”, ilustra Galdón. Así, lo que se compra caro son los datos obtenidos en bancos o procesos en los que el ciudadano no es libre de mentir.
La ofuscación de datos es la contribución deliberada de información ambigua, confusa o falsa para interferir con la vigilancia digital y la recopilación de datos ”, definen Finn Brunton y Helen Nissenbaum en su trabajo canónico. Ofuscación. Una guía del usuario para la privacidad y la protesta (Prensa del MIT, 2015). Un reciente estudio preparado por investigadores de la Universidad Northwestern (Illinois) distingue tres formas de confundir algoritmos: con ataques de datos, intoxicando los datos y aportando datos a la competencia.
1. huelga de datos
El primer paso para socavar el poder del capitalismo de la vigilancia es abstenerse de generar datos o borrar datos. Esto se logra eliminando cuentas de plataformas que no se consideran esenciales o instalando herramientas de privacidad.
Los investigadores de la Universidad de Northwestern citan como ejemplo la Boicots de Facebook promovido en Estados Unidos por asociaciones de defensa de los derechos civiles o Uber, cuando se denunciaban casos de acoso sexual dentro de la empresa.
2. Datos intoxicados
Esta segunda forma de ofuscación consiste en proporcionar conscientemente datos sin sentido, lo que confunde a la persona que los recopila. La forma más sencilla de hacerlo es mentir. Por ejemplo, si te gustan las canciones que realmente odias en un reproductor de música. O inventar una dirección de correo electrónico cada vez que se nos solicite proporcionar una para acceder a un sitio web.
Otra forma más compleja es deslumbrar al algoritmo: enviarte una gran cantidad de datos, todos falsos, para que el perfil que construyas sobre nosotros sea aún más inexacto. Hay extensiones de navegador como AdNauseam que hacen este trabajo por nosotros. Clics de forma automática e imperceptible para el usuario en todos los anuncios que se nos muestran mientras navega. El objetivo es que Google Ads no pueda procesar toda esta información, que también será incorrecta. Otra opción es utilizar TrackMeNot, que lanza búsquedas constantes y aleatorias en Google, para que nuestras verdaderas preferencias se diluyan.
El año pasado, a un grupo de adolescentes estadounidenses se le ocurrió una forma ingeniosa de volverse loco en instagram. Decidieron compartir una sola cuenta en la red social. Siempre que alguien en el grupo quisiera unirse, simplemente pídale a quien esté conectado que reinicie la sesión. Tras esta solicitud, la empresa envía automáticamente una contraseña al dispositivo desde el que se solicitó. El camarada solo necesita compartir esta clave con cualquiera que quiera ingresar. Resultado: el algoritmo mostraba imágenes de Kobe Bryant, recetas de repostería, coches … Nada que ver con las preferencias de ninguno de ellos.
3. Alimenta a la competencia
La tercera forma de engañar a los algoritmos es proporcionar datos a sabiendas al competidor de la plataforma contra la que desea protestar. Por ejemplo, cargue fotos tomadas de Facebook a Tumblr o use el motor de búsqueda DuckDuckGo en lugar de Google. El objetivo es estimular la competencia entre plataformas.
Las consecuencias de estas acciones pueden tener efectos sobre el espacio físico. En el verano de 2019, los conductores de Uber y Lyft en Washington acordaron aumentar las tarifas de viaje, lo que afecta su salario. El mecanismo: apagar simultáneamente las aplicaciones durante unos minutos, para que el algoritmo crea que hay pocos pilotos y por tanto sube el precio de las carreras, para luego volver a encenderlas.
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