NUEVA YORK (Por Steve Lohr, de “The New York Timesâ€).— ¿Si un extraño se te acercara en la calle le darías tu nombre, número de Seguro Social y dirección de correo electrónico? Es probable que no.
Sin embargo, en internet a menudo la gente reparte a diestra y siniestra todo tipo de información que permite hacer deducciones sobre su identidad.
Servicios como Facebook, Twitter y Flickr son ocíéanos de minucias personales: felicitaciones de cumpleaños enviadas y recibidas, chismes de la escuela y el trabajo, fotos de las vacaciones familiares, opiniones de películas y libros.
Expertos en políticas y científicos en computadoras afirman que tales pequeños datos de información personal, al parecer inofensivos, pueden ser coleccionados y ensamblados por computadoras para crear un retrato completo de la identidad de una persona, en ocasiones con el número de Seguro Social incluido.
“La tecnología ha vuelto obsoleta la definición convencional de información de identificación personalâ€, señala Maneesha Mithal, directora asociada de la división de privacidad de la Comisión de Comercio Federal (FTC)â€.
“Sin necesidad de que se identifique puedes descubrir quiíén es un individuoâ€.
El año pasado llamó la atención un proyecto escolar del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus iniciales en inglíés), en el cual Carter Jernigan y Behram Mistree analizaron más de 4,000 perfiles en Facebook de alumnos, incluyendo ligas entre amigos en línea. La pareja creó un programa (software) que predecía con 78% de exactitud si un perfil pertenecía a un hombre homosexual. Esta tíécnica se verificó con un grupo de estudiantes que libremente se identificaron homosexuales.
Hasta ahora, este poderoso uso de extracción de datos, que se basa en sofisticadas correlaciones estadísticas para armar currículos individuales, está aún en el reino de la investigación y no en manos de ladrones de identidad o mercaderes.
Sin embargo, a la FTC le preocupa que las leyes y reglamentos para proteger la privacidad no están a la par con la cambiante tecnología, y por lo tanto ha organizado tres talleres sobre este asunto.
Sus inquietudes no son infundadas. El año pasado, Netflix premió con un millón de dólares a un equipo de científicos en computación y expertos en estadística que ganaron un concurso trianual para analizar el historial de alquiler de películas de 500,000 suscriptores y mejorar en por lo menos 10% la exactitud predictiva del programa de recomendaciones de Netflix.
Suma a la inquietud Hace unos días Netflix informó que congelaba sus planes para un segundo concurso, cediendo a la inquietud de la FTC y abogados privados por la privacidad de los clientes. En 2008, investigadores de la Universidad de Texas mostraron que la información de clientes dada a conocer para el primer concurso, a pesar de despojarla de nombres e información directa de identificación, podría con frecuencia ser “desanonimizada†al analizar estadísticamente las tendencias de un sujeto en su recomendación y clasificación de películas.
