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La monitorizacion de la vida cotidiana. La sociedad de la vigilancia como forma de dominacion
per chimpances del futuro Correu-e: chimpancesdelfuturo ARROBA proton.me (verificat)	09 jun 2026
LA MONITORIZACION DE LA VIDA COTIDINA LA SOCEIDAD DE LA VIGILANCIA COMO FORMA DE DOMINACION Majd Ramlawi trabajaba en una cafetería de la Ciudad Vieja de Jerusalén cuando recibió un mensaje escalofriante en su teléfono: "Se le ha detectado participando en actos de violencia en la Mezquita de Al-Aqsa", decía en árabe. "Se le exigirán responsabilidades". Ramlawi, de 19 años, se encontraba entre las cientos de personas que, según estimaciones de abogados de derechos civiles, recibieron el mismo mensaje durante el año 2020. (1). Muchos, incluido Ramlawi, afirman que solo vivían o trabajaban en el barrio y que no tenían nada que ver con los disturbios. Lo que desconocía era que el Shin Bet, el servicio de seguridad interna, estaba utilizando la tecnología de vigilancia masiva empleada para rastrear los contactos del coronavirus contra residentes y ciudadanos israelíes con fines totalmente ajenos a la COVID-19. En los últimos años, numerosas empresas han comenzado a monitorear a las personas en prácticamente todos los aspectos de su vida. Los comportamientos, movimientos, relaciones sociales, intereses, debilidades y momentos más íntimos de miles de millones de personas se registran, evalúan y analizan constantemente en tiempo real. La explotación de datos personales se ha convertido en una industria multimillonaria. Sin embargo, solo se ve la punta del iceberg de la omnipresente vigilancia digital actual; la mayor parte permanece oculta y desconocida para la mayoría. Un informe de Cracked Labs examina las prácticas reales y el funcionamiento interno de esta industria de datos personales. Basándose en años de investigación y en un informe anterior de 2016 , este informe arroja luz sobre los flujos de datos ocultos entre empresas. Describe la estructura y el alcance de los ecosistemas actuales de vigilancia digital y elaboración de perfiles, y explora las tecnologías, plataformas y dispositivos relacionados, así como los principales avances recientes. En 2007, Apple lanzó el smartphone, Facebook alcanzó los 30 millones de usuarios y las empresas de publicidad online comenzaron a enviar anuncios personalizados basados en datos sobre las preferencias e intereses individuales. Diez años después, ha surgido un vasto panorama de empresas de datos, compuesto no solo por grandes actores como Meta y Google, sino también por miles de otras empresas de diversos sectores que comparten e intercambian constantemente perfiles digitales entre sí. Las empresas han comenzado a combinar y conectar los datos de internet y los smartphones con los datos e información "offline" que han estado recopilando durante décadas. Los mecanismos de seguimiento en tiempo real, desarrollados para la publicidad online, se están expandiendo rápidamente a otros ámbitos, desde la fijación de precios de productos hasta la comunicación política, la calificación crediticia y la evaluación de riesgos. Grandes plataformas online, empresas de publicidad digital, intermediarios de datos y empresas de diversos sectores pueden ahora identificar, clasificar, categorizar, evaluar, valorar y jerarquizar a los consumidores en distintas plataformas y dispositivos. Cada clic en un sitio web y cada toque en un smartphone pueden activar una amplia variedad de mecanismos ocultos de intercambio de datos entre diversas empresas, influyendo así directamente en las opciones disponibles para cada individuo. Monitorizando su actividad y guiándole hacia donde estas empresas ( o el Estado) quieran, de una forma tan sutil que es casi imperceptible para las personas. El seguimiento y la elaboración de perfiles digitales, combinados con la personalización, no solo se utilizan para rastrear, sino también para influir en el comportamiento de las personas. Convirtiéndose en una dictadura dulce y sutil que conociendo todo sobre nosotros en base a nuestros patrones de hábito, nos conduce hacia donde ellos quieren. Estudios científicos demuestran que muchos aspectos de la personalidad pueden inferirse a partir de datos de búsqueda en internet, historial de navegación, hábitos de visualización de vídeos, actividad en redes sociales o compras. Por ejemplo, características personales sensibles como la etnia, las creencias religiosas y políticas, el estado civil, la orientación sexual y el consumo de alcohol, tabaco y drogas pueden inferirse con precisión a partir de los "me gusta" de Facebook de una persona. El análisis del perfil en redes sociales también puede predecir rasgos de personalidad como la estabilidad emocional, la satisfacción vital, la impulsividad, la depresión y otros. De igual modo, se pueden inferir rasgos de personalidad a partir de la información sobre los sitios web que una persona ha visitado, así como de los registros de llamadas telefónicas y los datos de uso de aplicaciones de teléfonos inteligentes. El historial de navegación puede revelar información sobre la ocupación y el nivel educativo de una persona. Investigadores canadienses incluso han logrado calcular estados emocionales como la confianza, el nerviosismo, la tristeza y la fatiga analizando diferentes patrones de escritura. Los resultados de los métodos actuales de minería y análisis de datos se basan en correlaciones estadísticas con niveles de precisión limitados. Sin embargo, estos métodos ya se utilizan para clasificar, categorizar y evaluar a las personas no solo con fines de marketing, sino también para la toma de decisiones en áreas de gran importancia como las finanzas, los seguros y la atención médica. Empresas como, Caixabank, Axa Seguros, Adeslas Salud, BBVA y muchas otras ya utilizan datos de redes sociales, búsquedas web y teléfonos móviles para calcular la solvencia crediticia de una persona sin recurrir a datos reales de transacciones financieras. Otras empresas también recopilan información sobre cómo una persona rellena un formulario en línea o navega por un sitio web, la gramática y la puntuación de sus mensajes y el estado de la batería de su teléfono. Algunas incluso incluyen datos sobre los amigos de una persona en una red social para calcular su solvencia crediticia. La vigilancia y la codicia se conjuran hacia una sociedad tecno totalitaria, que nos lleva inevitablemente a un sistema de crédito Social. Cignifi, que calcula las puntuaciones crediticias a partir de la frecuencia y la duración de las llamadas telefónicas, se presenta como la "plataforma definitiva de monetización de datos para operadores de redes móviles". Grandes empresas como MasterCard, el proveedor de redes móviles Telefónica, las agencias de informes crediticios Experian y Equifax, y el gigante chino de búsquedas Baidu han comenzado a trabajar con este tipo de startups. Por otro lado, los datos crediticios también se están incorporando al marketing online. En Twitter, por ejemplo, los anunciantes pueden segmentar los anuncios según la solvencia prevista de sus usuarios, basándose en datos del intermediario Oracle. Facebook ha ido un paso más allá y ha solicitado una patente para un sistema de puntuación crediticia basado en las calificaciones crediticias de los amigos en la red social. Nadie sabe si pretende convertir en realidad esta integración total de redes sociales, marketing y evaluación de riesgos. Las empresas de datos y las aseguradoras están colaborando en programas que utilizan información sobre la vida diaria de los consumidores para predecir riesgos para la salud. Por ejemplo, la importante aseguradora Aviva, en colaboración con la consultora Deloitte, evaluó los riesgos para la salud relacionados con la diabetes, el cáncer, la hipertensión y la depresión en 60.000 solicitantes de seguros, basándose en datos adquiridos a un intermediario de datos con fines de marketing. La consultora McKinsey ayudó a predecir los costos hospitalarios de los pacientes basándose en datos de consumo de un "importante inversor" en el sector sanitario de Estados Unidos. Utilizando información sobre datos demográficos, estructura familiar, compras, propiedad de automóviles y otros datos, McKinsey afirmó que "dicha información puede ayudar a identificar subgrupos clave de pacientes antes de que se produzcan episodios de alto costo". La empresa de análisis de datos de salud GNS Healthcare también calcula riesgos de salud personalizados para los pacientes a partir de una amplia gama de datos, que incluyen genomas, historiales médicos, datos de laboratorio, dispositivos médicos portátiles y comportamiento del consumidor. La empresa colabora con aseguradoras como Aetna para proporcionar puntuaciones que identifican a las personas con mayor probabilidad de necesitar procedimientos y ofrece predicciones sobre la progresión de la enfermedad y los resultados quirúrgicos. Según un informe del sector, la empresa clasifica a los pacientes en función del retorno de la inversión que una aseguradora puede esperar si les ofrece procedimientos específicos. Nuestros datos nos convierten así en pura mercancía mensurable, no importa nada más que la rentabilidad de nuestro cuerpo, sino e rentable, optimo y eficaz seguramente sólo le quede el olvido y la marginación social. LexisNexis Risk Solutions, una empresa de análisis de riesgos y macrodatos, ofrece un producto de puntuación de salud que calcula los riesgos para la salud, así como los costes sanitarios previstos, basándose en grandes cantidades de datos sobre los hábitos de consumo de las personas. Los intermediarios de datos y el comercio de datos personales Las plataformas en línea dominantes de hoy en día, especialmente Google y Facebook, almacenan enormes cantidades de información sobre la vida cotidiana de miles de millones de personas en todo el mundo. Son las más visibles, las más omnipresentes y, aparte de los contratistas de información, los anunciantes en línea y los servicios de detección de fraude digital, quizás las más avanzadas en la industria de datos y análisis. Pero muchas otras operan entre bastidores, lejos de la atención pública. Algunos datos indican que Google vende los datos personificados a una cantidad de empresas que va entre las quinientas y mil. En esencia, la publicidad en línea es un ecosistema de miles de empresas dedicadas a rastrear y perfilar constantemente a miles de millones de personas. Cada vez que aparece un anuncio en un sitio web o aplicación móvil, el perfil digital del usuario se "vende" al mejor postor con apenas unos segundos de antelación. A diferencia de estas nuevas prácticas, las agencias de informes crediticios y los intermediarios de datos de consumidores llevan décadas trabajando con datos personales. En los últimos años, han comenzado a combinar la extensa información que poseen sobre la vida "offline" de las personas con las bases de datos de usuarios y clientes gestionadas por grandes plataformas, empresas de publicidad en línea y un sinfín de otras empresas de diversos sectores. Facebook utiliza al menos 52 000 características personales para clasificar y categorizar a sus 1900 millones de usuarios en función, por ejemplo, de sus opiniones políticas, etnia e ingresos. Para ello, la plataforma analiza sus publicaciones, "me gusta", comparticiones, amigos, fotos, actividad y muchos otros tipos de comportamiento. Facebook también obtiene datos sobre sus usuarios de otras empresas. En 2013, la plataforma comenzó a trabajar con cuatro intermediarios de datos: Acxiom, Epsilon, Datalogix y BlueKai, los dos últimos adquiridos posteriormente por el gigante tecnológico Oracle. Estas empresas ayudan a Facebook a perfilar aún mejor a sus usuarios, proporcionándole datos recopilados fuera de su plataforma. Los intermediarios de datos desempeñan un papel fundamental en la industria actual de datos personales. Agregan, combinan e intercambian grandes cantidades de información recopilada de diversas fuentes, tanto en línea como fuera de línea, sobre poblaciones enteras. Estos intermediarios recopilan información disponible públicamente y compran o licencian datos de consumidores a otras empresas. Sus datos generalmente provienen de fuentes no directamente vinculadas a los individuos y se recopilan en gran medida sin el conocimiento de los consumidores. Analizan los datos, extraen conclusiones, clasifican a las personas en categorías y proporcionan miles de atributos sobre los individuos a sus clientes. Los perfiles que los intermediarios de datos tienen sobre las personas incluyen información no solo sobre educación, ocupación, hijos, religión, etnia, opiniones políticas, actividades, intereses y uso de medios, sino también sobre el comportamiento en línea de una persona, como las búsquedas en la web. Además, recopilan datos sobre compras, uso de tarjetas de crédito, ingresos y préstamos, contratos bancarios y de seguros, propiedad de bienes inmuebles y vehículos, y una variedad de otros tipos de datos. Los intermediarios de datos también calculan puntuaciones que predicen el comportamiento futuro probable de una persona, en relación, por ejemplo, con su estabilidad financiera o sus planes de tener un hijo o cambiar de trabajo, cambiar de vivienda, irse e vacaciones etc…. Fundada en 1969, Acxiom gestiona una de las bases de datos comerciales más grandes del mundo. La compañía proporciona hasta 3000 puntos de datos sobre 700 millones de personas, procedentes de miles de fuentes en diversos países, incluidos Estados Unidos, Reino Unido y Alemania. Originalmente una empresa de marketing directo, Acxiom desarrolló su base de datos central de consumidores a finales de la década de 1990. Con su sistema Abilitec Link, la empresa gestiona una especie de registro civil de población en el que cada persona, hogar y edificio recibe una identificación única. La empresa actualiza constantemente su base de datos con información sobre nacimientos y defunciones, matrimonios y divorcios, cambios de nombre y dirección, y todo tipo de datos de perfil. Si se le pregunta sobre una persona, Acxiom proporciona, por ejemplo, una de las 13 creencias religiosas, entre las que se incluyen «católica», «judía» y «musulmana», y uno de los casi 200 códigos étnicos disponibles. Acxiom vende acceso a extensos perfiles de consumidores y ayuda a sus clientes a encontrar, segmentar, identificar, analizar, clasificar y evaluar personas. La empresa también gestiona 15 000 bases de datos de clientes con miles de millones de perfiles para sus clientes, entre los que se incluyen importantes bancos, compañías de seguros, organizaciones sanitarias y agencias gubernamentales. Además de los servicios de marketing de datos, Acxiom también ofrece servicios de verificación de identidad, gestión de riesgos y detección de fraude. Con la adquisición en 2014 de LiveRamp, empresa de datos en línea, Acxiom ha realizado importantes esfuerzos para conectar los datos offline que ha recopilado durante décadas con el mundo digital. Por ejemplo, Acxiom fue una de las primeras empresas de intermediación de datos en proporcionar información adicional a Facebook, Google y Twitter para ayudar a las plataformas a rastrear y categorizar mejor a los usuarios en función de sus compras y otros comportamientos que aún no podían registrar. LiveRamp de Acxiom conecta y combina perfiles digitales de cientos de empresas de datos y publicidad. Su núcleo es el sistema IdentityLink, que ayuda a identificar personas y vincular información sobre ellas en bases de datos, plataformas y dispositivos a partir de direcciones de correo electrónico, números de teléfono, identificadores de smartphone y otros identificadores. Si bien la empresa asegura que la vinculación y la comparación se realizan de forma anónima y sin información personal, también afirma que puede vincular datos offline y online en un único identificador. Varias empresas se han convertido recientemente en proveedoras de datos a través de LiveRamp, incluyendo a gigantes de informes crediticios como Equifax, Experian y TransUnion. Además, muchos servicios de monitoreo digital que recopilan datos de la web, aplicaciones móviles e incluso sensores ubicados en todo el mundo físico, proporcionan datos a LiveRamp. Algunas empresas utilizan el "almacén de datos" de LiveRamp, que les permite "comprar y vender valiosos datos de clientes", mientras que otras proporcionan a Acxiom y LiveRamp los datos que ya poseen para identificar a personas y vincular la información registrada con sus perfiles digitales de otras fuentes. Quizás lo más preocupante sea la asociación de Acxiom con Crossix, una empresa con una extensa base de datos de salud de 250 millones de consumidores estadounidenses, que figura como uno de los proveedores de datos de LiveRamp. Con la adquisición de varias empresas de datos como Datalogix, BlueKai, AddThis y CrossWise, Oracle, uno de los mayores proveedores mundiales de software empresarial y bases de datos, se ha convertido recientemente en uno de los mayores intermediarios de datos de consumo. En sus bases de datos, Oracle recopila 3.000 millones de perfiles de usuario de 15 millones de sitios web diferentes, datos de 1.000 millones de usuarios de teléfonos móviles, miles de millones de compras de cadenas de supermercados y 1.500 grandes minoristas, así como 700 millones de mensajes diarios de redes sociales, blogs y reseñas de consumidores. Oracle incluye en su catálogo a casi 100 proveedores de datos, entre ellos Acxiom y las agencias de informes crediticios Experian y TransUnion, así como empresas que rastrean las visitas a sitios web, el uso de aplicaciones móviles, los viajes o recopilan datos de cuestionarios en línea. Visa y MasterCard también figuran como proveedores de datos. Junto con sus socios, Oracle ofrece más de 30 000 categorías de datos diferentes que pueden asignarse a los consumidores. A su vez, la compañía comparte datos con Facebook y ayuda a Twitter a calcular la solvencia crediticia de sus usuarios. El servicio ID Graph de Oracle identifica y combina perfiles de usuario de distintas empresas. Vincula todas las interacciones entre bases de datos, servicios y dispositivos para crear un perfil de consumidor personalizado e identificar clientes y clientes potenciales en cualquier lugar. Otras empresas pueden enviar claves coincidentes basadas en direcciones de correo electrónico, números de teléfono, direcciones postales y otros identificadores a Oracle, que las sincronizará con la red de usuarios e información conectada a Oracle ID Graph. Si bien la empresa promete utilizar únicamente identificadores y perfiles de usuario anónimos, estos siguen haciendo referencia a personas específicas y pueden utilizarse para identificarlas y aislarlas en diferentes entornos. Monitorización en tiempo real de los comportamientos diarios. Las plataformas en línea, los proveedores de tecnología publicitaria, los intermediarios de datos y las empresas de diversos sectores ahora pueden rastrear, identificar y analizar a las personas en múltiples situaciones. Pueden conocer los intereses de las personas, sus acciones actuales, sus posibles planes futuros y su valor potencial como clientes. Durante décadas, diversas empresas han recopilado información sobre las personas. Antes de internet, las agencias de informes crediticios y las agencias de marketing eran los principales puntos de integración de los datos procedentes de distintas fuentes. Un primer paso importante en la vigilancia sistemática de los consumidores se dio en la década de 1990 mediante bases de datos para marketing, programas de fidelización e informes crediticios. Tras el auge de internet y la publicidad online a principios de la década de 2000, y el auge de las redes sociales y los smartphones a finales de la misma década, observamos cómo la industria tradicional de datos de consumo se integra en el nuevo ecosistema de vigilancia y elaboración de perfiles digitales. Las empresas de intermediación de datos de consumo y otras compañías llevan mucho tiempo obteniendo información sobre suscriptores de periódicos y revistas, miembros de clubes de lectura y salas de cine, clientes de catálogos y pedidos por correo, agentes de viajes, asistentes a seminarios y conferencias, y formularios de garantía de productos. Recopilar datos de compra de programas de fidelización también es una práctica común. Además de los datos recopilados directamente de los individuos, también se recoge información sobre los tipos de barrios y edificios donde viven las personas para su clasificación y categorización. De manera similar, las empresas ahora crean perfiles de consumidores basados en metadatos sobre los tipos de sitios web que visitan, los videos que ven, las aplicaciones que usan y las ubicaciones geográficas que frecuentan. En los últimos años, la magnitud y la profundidad de los flujos de datos de comportamiento generados por todo tipo de actividades cotidianas, como internet, las redes sociales y el uso de dispositivos electrónicos, han crecido rápidamente. Una de las principales razones por las que el seguimiento y la elaboración de perfiles corporativos se han generalizado tanto radica en el hecho de que casi todos los sitios web, proveedores de aplicaciones móviles y muchos fabricantes de dispositivos electrónicos comparten datos de comportamiento con otras empresas. Los datos de comportamiento se han convertido en el nuevo petróleo del capitalismo, no sólo les permite aumentar sus tasas de ganancia y acumulación sino que además permite controlar y guiar a gran parte de la población. Hace unos años, la mayoría de los sitios web comenzaron a integrar servicios de seguimiento que transmiten datos de usuario a terceros. Algunos de estos servicios ofrecen funcionalidades visibles para los usuarios. Por ejemplo, cuando un sitio web incluye un botón de "Me gusta" de Facebook o un vídeo de YouTube incrustado, los datos del usuario se transmiten automáticamente a Facebook o Google. Sin embargo, muchos otros servicios relacionados con la publicidad online permanecen ocultos y, en gran medida, solo tienen un propósito: recopilar datos de usuario. Se desconoce en gran medida qué tipo de datos se comparten y cómo los utilizan los terceros. Al menos parte de esta actividad de seguimiento puede ser examinada por cualquier persona; por ejemplo, instalando la extensión Lightbeam, se pueden visualizar los rastreadores de terceros ocultos. Un estudio reciente examinó un millón de sitios web diferentes y encontró más de 80 000 servicios de terceros que recopilan datos sobre los visitantes de esos sitios. Alrededor de 120 de estos servicios de seguimiento se encontraron en más de 10 000 sitios web, y seis empresas rastrean a los usuarios en más de 100 000 sitios web, incluyendo Google, Facebook, X y BlueKai de Oracle. Un estudio de 200 000 usuarios de Alemania que visitaron 21 millones de sitios web encontró que los rastreadores de terceros estaban presentes en el 95% de las páginas que visitaron. De manera similar, la mayoría de las aplicaciones móviles comparten información sobre sus usuarios con otras empresas. Un estudio de 2015 sobre aplicaciones populares en Australia, Brasil, Alemania y Estados Unidos encontró que entre el 85% y el 95% de las aplicaciones gratuitas y hasta el 60% de las aplicaciones de pago están vinculadas a proveedores de terceros que recopilan datos personales. En lo que respecta a dispositivos, los teléfonos inteligentes son quizás los que más contribuyen a la omnipresente recopilación de datos actual. La información capturada por los teléfonos móviles proporciona información detallada sobre la personalidad y la vida diaria del usuario. Dado que los consumidores generalmente necesitan una cuenta de Google, Apple o Microsoft para usarlos, gran parte de la información ya está vinculada al identificador de una plataforma importante. La venta de datos de usuario no se limita a los editores de sitios web y aplicaciones móviles. La empresa de inteligencia de marketing SimilarWeb, por ejemplo, obtiene datos no solo de cientos de miles de fuentes de medición directa de sitios web y aplicaciones, sino también de software de escritorio y extensiones de navegador. En los últimos años, muchos otros tipos de dispositivos con sensores y conexiones de red se han incorporado a la vida cotidiana, desde lectores electrónicos y dispositivos portátiles hasta televisores inteligentes, contadores, termostatos, detectores de humo, impresoras, refrigeradores, cepillos de dientes, juguetes y automóviles. Al igual que los teléfonos inteligentes, estos dispositivos brindan a las empresas un acceso sin precedentes al comportamiento del consumidor en muchos ámbitos de la vida diaria. La mayor parte de la publicidad digital actual se realiza mediante procesos altamente automatizados y en tiempo real entre editores (contenido digital) y anunciantes. Esto se conoce como «publicidad programada». Cuando una persona visita un sitio web, envía datos a diversos servicios de terceros, que intentan identificarla y recuperar la información de su perfil. Los anunciantes interesados en mostrar un anuncio a esa persona en particular, debido a características y comportamientos específicos, realizan una puja. En cuestión de milisegundos, el anunciante con la puja más alta gana y publica el anuncio. De forma similar, los anunciantes pueden pujar por perfiles de usuario y espacios publicitarios en aplicaciones móviles. Sin embargo, en la mayoría de los casos, este proceso no se produce directamente entre editores y anunciantes. El ecosistema está compuesto por una multitud de proveedores de datos y tecnología que interactúan entre sí, incluyendo redes publicitarias, plataformas de intercambio de anuncios, plataformas de venta y plataformas de demanda. Algunos de ellos se especializan en el seguimiento y la publicidad junto con los resultados de búsqueda, anuncios web generales, anuncios para móviles, anuncios de vídeo, anuncios en redes sociales o anuncios dentro de juegos. Otros se centran en proporcionar datos, análisis o servicios de personalización. Para crear perfiles de usuario, todas las partes involucradas han desarrollado métodos sofisticados para agregar, recopilar y conectar toda la información de diferentes empresas con el fin de realizar un seguimiento de las personas a lo largo de su vida diaria. La mayoría de los minoristas venden datos de mercado, más o menos agregados, a empresas de investigación de mercado y a intermediarios de datos de consumidores. La empresa de datos IRI, por ejemplo, tiene acceso a datos de más de 85 000 supermercados, grandes almacenes, farmacias, tiendas de conveniencia, tiendas de bebidas y tiendas de mascotas. Nielsen afirma recopilar información de ventas de 900 000 tiendas en más de 100 países de todo el mundo. El importante minorista británico Tesco ha externalizado las operaciones de su programa de fidelización a una filial, Dunnhumby, cuyo lema es «convertir los datos de los clientes en satisfacción del cliente». Cuando Dunnhumby adquirió la empresa alemana de tecnología publicitaria Sociomantic, anunció que «combinaría su amplio conocimiento de las preferencias de compra de 400 millones de consumidores» con los «datos en tiempo real de Sociomantic de más de 700 millones de consumidores en línea» para personalizar y medir la publicidad. Todos nuestros datos, incluidos de los de las compras están en manos de pocas empresas que en base a nuestros hábitos de consumo consiguen identificar y guiar nuestro comportamiento. Estamos en manos de grandes empresas que guian nuestras preferencias, deseos y pasione. Vivimos en una dictadura. Dictadura dulce. Que aceptamos sin rechazarla en ningún momento. Los grandes conglomerados mediáticos también están profundamente integrados en los ecosistemas actuales de seguimiento y elaboración de perfiles. Por ejemplo, Time Inc. adquirió Adelphic, una importante empresa de tecnología publicitaria y de seguimiento, así como Viant, una compañía que afirma tener acceso a más de 1200 millones de usuarios registrados. Un ejemplo destacado de un editor de contenido digital que vende los datos de sus usuarios es Spotify. Desde 2016, ha compartido información sobre el estado de ánimo, la escucha, las listas de reproducción, la actividad y la ubicación de los usuarios con la división de datos del gigante publicitario WPP, que ahora tiene acceso a las preferencias y comportamientos únicos de los 100 millones de usuarios de Spotify. Muchas de las principales compañías de telecomunicaciones y proveedores de servicios de internet han adquirido empresas de tecnología publicitaria y de datos. Por ejemplo, Millennial Media, filial de AOL (de Verizon), es una plataforma de publicidad móvil que recopila datos de más de 65 000 aplicaciones móviles y afirma tener acceso a unos mil millones de usuarios únicos activos en todo el mundo. La compañía de telecomunicaciones Singtel, con sede en Singapur, adquirió Turn, una plataforma de tecnología publicitaria que ofrece a los anunciantes acceso a 4300 millones de identificadores de dispositivos y navegadores, así como a 90 000 características demográficas, conductuales y psicográficas. Al igual que las aerolíneas, los hoteles, los minoristas y las empresas de muchos otros sectores, el sector de los servicios financieros comenzó a recopilar y utilizar datos adicionales de clientes mediante programas de calificación crediticia en las décadas de 1980 y 1990. Las empresas con grupos objetivo relacionados y complementarios llevan tiempo compartiendo datos de clientes entre sí, un proceso que a menudo gestionan intermediarios. Hoy en día, uno de esos intermediarios es Cardlytics, una empresa que gestiona programas de fidelización con 1500 instituciones financieras como Bank of America y MasterCard. Cardlytics promete a las instituciones financieras que creará nuevas fuentes de ingresos aprovechando el potencial de sus datos de mercado. La empresa también colabora con LiveRamp, la filial de Acxiom que combina datos de consumidores online y offline. Para MasterCard, la venta de productos y servicios generados mediante análisis de datos podría incluso convertirse en su negocio principal, dado que los productos de información, incluidas las ventas de datos, ya representan una parte significativa y creciente de sus ingresos. Google afirmó recientemente que registra aproximadamente el 70 % de las transacciones con tarjetas de crédito y débito en Estados Unidos mediante «asociaciones con terceros» para el seguimiento de las compras, pero no reveló sus fuentes. Conectar, emparejar y combinar perfiles digitales Hasta hace poco, los anunciantes que utilizaban Facebook, Google u otras redes publicitarias en línea podían segmentar a las personas basándose únicamente en su comportamiento en línea. Sin embargo, hace unos años, las empresas de datos comenzaron a ofrecer formas de combinar y conectar perfiles digitales de diferentes plataformas, bases de datos de clientes y el mundo de la publicidad en línea. En 2012, Facebook comenzó a permitir que las empresas subieran sus propias listas de direcciones de correo electrónico y números de teléfono a la plataforma. Si bien estas direcciones y números se convierten en "seudónimos", Facebook puede vincular directamente estos datos de clientes de otras empresas con las cuentas de sus usuarios. De esta manera, las empresas pueden, por ejemplo, encontrar y dirigirse específicamente a aquellas personas en Facebook que tienen direcciones de correo electrónico o números de teléfono. También podrían excluirlas selectivamente de la segmentación o permitir que la plataforma encuentre personas con características, intereses y comportamientos similares. Esta es una herramienta poderosa, quizás más potente de lo que parece a primera vista. Permite a las empresas conectar sistemáticamente sus datos de clientes con los de Facebook. Además, permite a otros proveedores de publicidad y datos sincronizarse con las bases de datos de la plataforma y aprovechar sus capacidades, lo que proporciona una gestión en tiempo real del universo de datos de Facebook. Las empresas ahora pueden capturar datos de comportamiento muy específicos, como un clic en un sitio web, una actividad en una aplicación o una compra en una tienda, en tiempo real, e indicarle a Facebook que encuentre y se dirija inmediatamente a las personas que realizaron esas actividades. Google y Twitter introdujeron funciones similares en 2015. Hoy en día, la mayoría de las empresas de tecnología publicitaria comparten constantemente diversos códigos que identifican a personas. Las plataformas de gestión de datos permiten a las empresas de todos los sectores combinar y conectar sus propios datos de consumidores, incluyendo información en tiempo real sobre compras, visitas a sitios web, uso de aplicaciones y respuestas a correos electrónicos, con perfiles digitales proporcionados por una gran cantidad de proveedores de datos externos. Los datos combinados se pueden analizar, clasificar y categorizar, y utilizar para llegar a personas específicas con mensajes específicos a través de canales o dispositivos específicos. Una empresa podría, por ejemplo, dirigirse a un grupo de clientes existentes que visitaron una página específica de su sitio web y que se prevé que se conviertan en clientes valiosos, ofreciéndoles contenido personalizado o un descuento, ya sea en Facebook, una aplicación móvil o su propio sitio web corporativo. La aparición de las plataformas de gestión de datos marca un hito en el desarrollo del seguimiento del comportamiento comercial generalizado. Gracias a ellas, las empresas de todos los sectores a nivel mundial pueden combinar y conectar sin problemas los datos que han recopilado durante años sobre sus clientes y potenciales clientes con miles de millones de perfiles obtenidos en el ámbito del seguimiento digital. Entre las empresas que ofrecen estas plataformas se encuentran Oracle, Adobe, Salesforce (Krux), Wunderman (KBM Group/Zipline), Neustar, Lotame y Cxense. Para realizar un seguimiento de las personas a lo largo de sus diversas situaciones vitales, combinar sus perfiles y reconocerlas siempre como las mismas personas, las empresas recopilan una amplia gama de características que las identifican de alguna manera. Debido a su ambigüedad, el nombre legal de una persona siempre ha sido un identificador deficiente para la recopilación de datos. La dirección postal, en cambio, ha sido y sigue siendo un atributo clave que permite combinar y vincular datos sobre los consumidores y sus familias procedentes de diferentes fuentes. En el mundo digital, los identificadores más relevantes para vincular perfiles y datos de comportamiento entre bases de datos, plataformas y dispositivos son las direcciones de correo electrónico, los números de teléfono y los códigos únicos asignados a los teléfonos inteligentes u otros dispositivos. Las ID de cuenta en plataformas importantes como Google, Facebook, Apple y Microsoft también desempeñan un papel fundamental en el seguimiento de personas en línea. Google, Apple, Microsoft y Roku asignan "ID de publicidad" a los usuarios, que ahora se utilizan ampliamente para vincular datos de dispositivos como teléfonos inteligentes con otra información del mundo digital. Verizon utiliza su propia ID para rastrear a los usuarios en diferentes sitios web y dispositivos. Algunas grandes empresas de datos como Acxiom, Experian y Oracle han introducido identificadores únicos globales para individuos, que utilizan para conectar las bases de datos que han estado actualizando durante décadas con otra información de diferentes fuentes en el mundo digital. Estas ID corporativas suelen estar compuestas por dos o más identificadores que hacen referencia a diferentes aspectos de la vida en línea y fuera de línea de una persona, y pueden combinarse de diversas maneras. Los identificadores se utilizan para rastrear actividades en sitios web, dispositivos y diversas áreas de la vida, con el fin de identificar y combinar diferentes datos sobre las personas. Las empresas de seguimiento también utilizan identificadores relativamente temporales, como las cookies, que se asocian a la navegación web de los usuarios. Dado que los usuarios pueden bloquear o eliminar las cookies en su navegador, han desarrollado métodos sofisticados para calcular huellas digitales únicas basadas en diversas características técnicas del navegador y el ordenador del usuario. Del mismo modo, recopilan huellas digitales de dispositivos como los teléfonos inteligentes. Las cookies y las huellas digitales se sincronizan constantemente entre los distintos servicios de seguimiento y se vinculan a otros identificadores más permanentes. Otras empresas ofrecen servicios de seguimiento de dispositivos, utilizando el aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos. Por ejemplo, Tapad, adquirida por el gigante noruego de las telecomunicaciones Telenor, analiza datos de 2.000 millones de dispositivos en todo el mundo y utiliza patrones de comportamiento y relaciones para determinar la probabilidad estadística de que ciertos ordenadores, tabletas, teléfonos y otros dispositivos pertenezcan a la misma persona. Las empresas de datos suelen eliminar los nombres de sus extensos perfiles y utilizan métodos de codificación para convertir las direcciones de correo electrónico y los números de teléfono en códigos alfanuméricos como "e907c95ef289". Esto les permite afirmar en sus sitios web y políticas de privacidad que solo recopilan, comparten y utilizan datos de consumidores "anónimos" o "anonimizados". Sin embargo, dado que la mayoría de las empresas utilizan los mismos procesos deterministas para calcular estos códigos únicos, deberían considerarse seudónimos, mucho más adecuados para identificar usuarios en el mundo digital que los nombres reales. Incluso si los perfiles compartidos entre empresas contienen únicamente direcciones de correo electrónico y números de teléfono codificados o encriptados, una persona puede ser identificada nuevamente al usar otro servicio asociado con la misma dirección de correo electrónico o número de teléfono. De esta manera, aunque cada uno de los servicios de seguimiento involucrados solo conozca una parte de la información del perfil de una persona, las empresas pueden rastrear e interactuar con los individuos de forma personalizada a través de diferentes servicios, plataformas y dispositivos. Gestión del consumidor y del comportamiento: personalización y experimentación Gracias a métodos sofisticados para conectar y combinar datos de diferentes servicios, las empresas de todos los sectores pueden utilizar los flujos de datos de comportamiento omnipresentes en la actualidad para rastrear y analizar una amplia gama de actividades y comportamientos de los consumidores que pueden ser relevantes para sus intereses comerciales. Con la ayuda de proveedores de datos, las empresas buscan identificar la mayor cantidad posible de puntos de contacto a lo largo de todo el recorrido del cliente, desde las compras digitales hasta las compras en tienda, el correo, los anuncios de televisión y las llamadas a centros de atención telefónica. Su objetivo es capturar y medir cada interacción con el consumidor, incluso en sitios web, plataformas y dispositivos que no controlan. Pueden recopilar sin problemas datos detallados sobre sus clientes y otros usuarios en tiempo real, enriquecerlos con información de terceros y utilizar los perfiles enriquecidos en todo el ecosistema de marketing y tecnología publicitaria. Las plataformas de gestión de datos actuales permiten definir reglas complejas que dictan cómo responder automáticamente a ciertos criterios, como actividades específicas, personas específicas o una combinación de ambos. En consecuencia, las personas nunca saben si su comportamiento ha provocado una reacción por parte de alguna de estas redes de vigilancia y elaboración de perfiles, interconectadas, opacas y que se actualizan constantemente, y, de ser así, cómo afecta esto a las opciones que tienen en cuanto a canales de comunicación y a las situaciones cotidianas en las que se encuentran. Los flujos de datos compartidos entre anunciantes en línea, intermediarios de datos y otras empresas no solo se utilizan para mostrar anuncios segmentados en sitios web o aplicaciones móviles. Cada vez se emplean más para personalizar dinámicamente el contenido y las opciones disponibles para los consumidores. La empresa de tecnología de datos Optimizely, por ejemplo, ofrece la personalización del contenido de un sitio web para los visitantes que acceden por primera vez, basándose en los perfiles digitales de dichos visitantes proporcionados por Oracle. Las tiendas en línea pueden, por ejemplo, personalizar el trato a cada usuario, destacar los productos, ofrecer descuentos e incluso variar los precios de los productos o servicios según quién visite el sitio web. Los servicios de detección de fraude en línea evalúan a los usuarios en tiempo real y deciden a qué métodos de pago y envío pueden acceder. Cada interacción desencadena un amplio flujo de datos entre múltiples empresas. Las empresas han desarrollado tecnologías para calcular y evaluar continuamente el valor potencial a largo plazo de una persona, basándose en información sobre su historial de navegación, búsquedas y ubicación, así como en el uso de aplicaciones, compras de productos o amigos en redes sociales. Cada clic, toque, "me gusta", publicación o compra puede influir automáticamente en cómo se trata a una persona como cliente, cuánto tiempo tiene que esperar al llamar a un servicio de atención al cliente o si queda excluida de campañas de marketing o servicios. Tres tipos de plataformas tecnológicas desempeñan un papel fundamental en este tipo de personalización directa. En primer lugar, las empresas utilizan sistemas avanzados de gestión de relaciones con el cliente (CRM) para administrar sus datos sobre clientes y potenciales clientes. En segundo lugar, emplean plataformas de gestión de datos (DMP) para conectar sus propios datos con el ecosistema de publicidad digital y obtener información adicional sobre el perfil de sus clientes. En tercer lugar, pueden utilizar plataformas de marketing predictivo (PM), que les ayudan a crear el mensaje adecuado para la persona adecuada en el momento oportuno, al comprender cómo persuadir a cada individuo, aprovechando sus sesgos y debilidades. La empresa de datos RocketFuel, por ejemplo, promete a sus clientes "agregar billones de señales digitales y offline para crear perfiles individuales y ofrecer experiencias de consumo personalizadas, siempre disponibles y relevantes", basándose en 2700 millones de perfiles únicos almacenados en su centro de datos. RocketFuel afirma que "analiza cada impresión en su esfuerzo por influir en el consumidor". La plataforma de marketing predictivo TellApart, propiedad de Twitter, crea una puntuación para cada combinación de comprador y producto, una "compilación de la probabilidad de compra, el tamaño previsto del pedido y el valor total", basada en "cientos de señales online y en tienda para un cliente anónimo determinado". TellApart ayuda a agregar automáticamente contenido como "imágenes de productos, logotipos, ofertas y otros metadatos" para anuncios, correos electrónicos, sitios web y promociones personalizados. Se pueden utilizar métodos similares para personalizar los precios en las tiendas online, por ejemplo, prediciendo el valor que un cliente podría tener a largo plazo o cuánto estaría dispuesto a pagar en ese momento. Existen pruebas contundentes de que las tiendas online ya muestran productos a precios diferentes para distintos consumidores, o incluso precios diferentes para el mismo producto, en función de sus características y comportamientos individuales. Un ámbito similar es el uso de la personalización durante las campañas electorales. Dirigirse a los votantes con mensajes personalizados adaptados a su personalidad y postura política sobre determinados temas ya ha suscitado intensos debates sobre el potencial de manipulación política. La personalización basada en información detallada del perfil y un seguimiento generalizado en tiempo real se ha convertido en una poderosa herramienta para influir en el comportamiento de las personas, como visitar un sitio web, hacer clic en un anuncio, suscribirse a un servicio o boletín informativo, descargar una aplicación o comprar un producto. Las empresas de todos los sectores pueden utilizar las redes digitales de seguimiento y elaboración de perfiles actuales para encontrar, evaluar, clasificar y gestionar a sus clientes. Para seguir mejorando esto, las empresas han comenzado a experimentar con los usuarios. Realizan pruebas con diferentes variaciones de funciones, diseños de sitios web, elementos de interfaz, titulares, textos de botones, imágenes e incluso distintos descuentos y precios, y luego monitorean y miden cuidadosamente cómo interactúan los diferentes grupos de usuarios con estas variaciones. De esta manera, las empresas optimizan sistemáticamente su capacidad para incentivar a los usuarios a actuar como desean. Los medios de comunicación, incluidos importantes organizaciones como el Washington Post, utilizan diferentes versiones de titulares para probar cuál funciona mejor. Optimizely, uno de los principales proveedores de tecnología para este tipo de pruebas, ofrece a sus clientes la posibilidad de experimentar ampliamente en toda la experiencia del cliente, en cualquier canal, dispositivo y aplicación. Experimentar con usuarios sin su conocimiento se ha convertido en la nueva normalidad. Facebook declaró en 2014 que realiza "más de mil experimentos al día" para "optimizar resultados específicos" o "fundamentar decisiones de diseño a largo plazo". En 2010 y 2012, la plataforma llevó a cabo experimentos con millones de usuarios y concluyó que modificar la interfaz, las funciones y el contenido mostrado podría aumentar significativamente la participación electoral de ciertos grupos de personas. El infame "experimento del estado de ánimo" de la plataforma, realizado con casi 700 000 usuarios, consistió en manipular de forma encubierta el volumen de publicaciones emocionalmente positivas y negativas en las noticias de los usuarios, lo que acabó influyendo en la cantidad de mensajes positivos y negativos que estos publicaron posteriormente. Tras las críticas generalizadas a los experimentos de Facebook, la plataforma de citas en línea OkCupid publicó un artículo provocador defendiendo dichas prácticas, afirmando que «experimentamos con la gente» y que «todos los demás también lo hacen». OkCupid citó un experimento en el que manipuló los porcentajes mostrados para varias parejas de usuarios respecto a su grado de compatibilidad. Cuando mostraban un porcentaje de compatibilidad del 90 % para parejas que en realidad no estaban «compatibles», esos usuarios intercambiaban muchos más mensajes entre sí. OkCupid afirmó que cuando «les dicen a las personas» que están «muy bien compenetradas», «actúan como si lo estuvieran». Todos estos experimentos, éticamente muy cuestionables, demuestran claramente el poder de la personalización basada en datos para influir en el comportamiento. Dragnet: vida cotidiana, datos de marketing y análisis de riesgos. Los datos sobre el comportamiento, las relaciones sociales y los momentos más íntimos de las personas se utilizan cada vez más en contextos o con fines completamente distintos a aquellos para los que fueron recopilados. En concreto, se utilizan cada vez más para tomar decisiones automatizadas sobre las personas en áreas cruciales de su vida, como las finanzas, los seguros y la atención médica. Las agencias de calificación crediticia y otros actores clave en la evaluación de riesgos en áreas como la verificación de identidad, la prevención del fraude, la atención médica y el análisis de seguros, ofrecen principalmente soluciones de marketing. Además, la mayoría de los intermediarios de datos intercambian diversos tipos de información confidencial —por ejemplo, sobre la situación financiera de una persona— con fines de marketing. El uso de las calificaciones crediticias con fines de marketing, ya sea para incluir o excluir a poblaciones vulnerables, ha evolucionado hasta convertirse en un producto que integra marketing y gestión de riesgos. Por ejemplo, la empresa de informes crediticios TransUnion ofrece a minoristas y empresas de servicios financieros un servicio de toma de decisiones basado en datos que permite a los clientes "implementar estrategias de marketing y gestión de riesgos adaptadas a los clientes, los canales y los objetivos comerciales", incluyendo datos crediticios y ofreciendo "información valiosa sobre el comportamiento, las preferencias y el perfil de riesgo del consumidor". Las empresas pueden permitir a los consumidores "elegir entre una variedad de ofertas adaptadas a sus necesidades, preferencias y perfil de riesgo" y "evaluar a un cliente para múltiples productos en diferentes canales y luego presentarle solo las ofertas más relevantes y rentables para la empresa". Además del motor de seguimiento en tiempo real que se ha desarrollado en el contexto de la publicidad en línea, han surgido otras formas de seguimiento y elaboración de perfiles generalizadas en las áreas de análisis de riesgos, detección de fraudes y ciberseguridad. Los servicios actuales de detección de fraude en línea utilizan tecnologías altamente invasivas para analizar miles de millones de transacciones digitales y recopilar enormes cantidades de información sobre dispositivos, personas y comportamientos. Los proveedores tradicionales de calificación crediticia, identificación y prevención de fraude han comenzado a rastrear y evaluar cómo las personas usan internet y sus dispositivos. También han empezado a conectar los datos de comportamiento digital con la gran cantidad de información de identificación fuera de línea que han estado recopilando durante décadas. Con el auge de los servicios tecnológicos, la verificación de la identidad del consumidor y la prevención del fraude se han convertido en cuestiones cada vez más importantes y complejas, especialmente ante la “ciber delincuencia” y el fraude automatizado. Al mismo tiempo, los sistemas actuales de análisis de riesgos han acumulado enormes bases de datos con información confidencial sobre poblaciones enteras. Muchos de estos sistemas abarcan una amplia gama de escenarios, incluyendo la verificación de identidad para servicios financieros, la evaluación de reclamaciones de seguros y prestaciones, y el análisis y la evaluación de transacciones. Estos sistemas de análisis de riesgos pueden necesitar decidir si aprueban o no una solicitud o transacción, o qué opciones de pago y envío están disponibles para un usuario durante una transacción en línea. Los servicios comerciales de verificación de identidad y análisis de fraude también se utilizan en ámbitos como la aplicación de la ley y la seguridad nacional. La línea que separa las aplicaciones comerciales de análisis de identidad y fraude de las utilizadas por las agencias de inteligencia gubernamentales es cada vez más difusa. Estos sistemas opacos filtran a las personas, que pueden ser señaladas como sospechosas y requerir un trato especial o una investigación, o bien, ser rechazadas sin explicación. Pueden recibir un correo electrónico, una llamada telefónica, una notificación, o el sistema simplemente puede ocultar una opción sin que el usuario sepa que existía. Las evaluaciones inexactas pueden propagarse de un sistema a otro. A menudo resulta difícil o imposible impugnar estas evaluaciones negativas que excluyen o niegan, sobre todo teniendo en cuenta lo difícil que es cuestionar mecanismos o decisiones sobre los que no se tiene conocimiento. La empresa de ciberseguridad ThreatMetrix procesa datos de 1400 millones de cuentas de usuario únicas en miles de sitios web globales. Su red de identidad digital registra millones de transacciones diarias de consumidores, incluyendo inicios de sesión, pagos y creación de nuevas cuentas, y mapea las relaciones en constante evolución entre las personas y sus dispositivos, ubicaciones, credenciales de cuenta y comportamiento, con fines de verificación de identidad y prevención de fraude. La compañía colabora con Equifax y TransUnion. Entre sus clientes se encuentran Netflix, Visa y empresas de sectores como los videojuegos, el gobierno y la sanidad. De manera similar, la empresa de análisis de datos ID Analytics, recientemente adquirida por Symantec, opera una "red de identidad" que recopila diariamente 100 millones de identidades de organizaciones líderes de diversos sectores. La compañía recopila datos de 300 millones de consumidores, incluyendo sus préstamos, compras en línea, tarjetas de crédito y aplicaciones para teléfonos inteligentes. Con su sistema ID Score, evalúa dispositivos digitales, así como nombres, números de seguridad social y direcciones postales y de correo electrónico. Trustev, una empresa irlandesa de detección de fraude en línea adquirida por la agencia de informes crediticios TransUnion en 2015, evalúa las transacciones en línea de clientes de los sectores de servicios financieros, gobierno, salud y seguros, basándose en el análisis de comportamientos digitales, identidades y dispositivos como teléfonos, tabletas, computadoras portátiles, consolas de videojuegos, televisores e incluso refrigeradores. La empresa ofrece a sus clientes la posibilidad de analizar cómo los visitantes hacen clic e interactúan con sitios web y aplicaciones, y utiliza una amplia gama de datos para evaluar a los usuarios, incluyendo números de teléfono, direcciones de correo electrónico y postales, huellas digitales del navegador y del dispositivo, verificaciones de crédito, historiales de transacciones, direcciones IP, detalles móviles y ubicaciones. Trustev también ofrece una tecnología que crea la "huella social" de una persona mediante el análisis del contenido de las redes sociales, incluyendo el análisis de listas de amigos e identificando patrones de comportamiento. TransUnion ha integrado la tecnología de Trustev en sus propias soluciones de identificación y prevención de fraude. Según su sitio web, Trustev utiliza una amplia gama de datos para calificar a las personas. De manera similar, la empresa de informes crediticios Equifax afirma tener datos de casi mil millones de dispositivos y poder validar "la ubicación real de un dispositivo y si está relacionado con otros dispositivos utilizados en fraudes conocidos". Al combinar estos datos con miles de millones de registros de identificación y crédito para detectar actividades sospechosas en diversos sectores, y con información sobre el trabajo y las relaciones interpersonales entre familiares y compañeros de trabajo, Equifax asegura poder "identificar tanto dispositivos como personas". El producto reCAPTCHA de Google ofrece una funcionalidad similar, al menos en parte. Está integrado en millones de sitios web y ayuda a los proveedores a determinar si un visitante es un humano legítimo o no. Hasta hace poco, los usuarios debían resolver diversos desafíos rápidos, como descifrar letras en una imagen, seleccionar objetos en una cuadrícula de imágenes o simplemente marcar una casilla con la etiqueta "No soy un robot". En 2017, Google introdujo una versión invisible de reCAPTCHA, explicando que, a partir de entonces, los humanos podrían acceder sin necesidad de interacción, a diferencia de los "sospechosos y bots". La empresa no revela qué tipo de datos y comportamientos utiliza para identificar a las personas. Las investigaciones sugieren que Google utiliza no solo direcciones IP, huellas digitales del navegador, la forma en que un usuario escribe, mueve el ratón o usa la pantalla táctil antes, durante y después de interactuar con reCAPTCHA, sino también varias cookies de Google. No está claro si las personas sin cuenta se ven perjudicadas, si Google puede identificar a personas específicas en lugar de simplemente "personas", o si Google también utiliza los datos capturados en reCAPTCHA para fines distintos a la detección de bots. Los flujos de datos de comportamiento, omnipresentes en la publicidad online, se integran cada vez más en los sistemas de detección de fraude. La plataforma de datos de marketing Segment, por ejemplo, ofrece a sus clientes formas sencillas de enviar sus datos de clientes, procedentes de diversos servicios de tecnología de marketing, a empresas de detección de fraude. Una de ellas es Castle, que utiliza datos de comportamiento del cliente para predecir qué usuarios representan un riesgo potencial de seguridad o fraude. Otra, Smyte, ayuda a prevenir el fraude, el spam, el acoso y el fraude con tarjetas de crédito. Experian también ofrece un servicio de seguimiento multidispositivo que proporciona identificación universal de dispositivos en móviles, web y aplicaciones para marketing digital. La empresa promete conciliar y correlacionar los identificadores digitales existentes de sus clientes, incluyendo cookies, identificadores de dispositivos, direcciones IP y más, ofreciendo a los profesionales del marketing un vínculo omnipresente y consistente en todos los canales. La tecnología de reconocimiento de dispositivos de Experian proviene de 41st Parameter, una empresa de detección de fraude en línea que Experian adquirió en 2013. Basándose en esta tecnología, Experian también ofrece una solución de "dispositivo inteligente" para detectar el fraude en pagos en línea, que "asigna un identificador de confianza al dispositivo y recopila datos enriquecidos del mismo", "identifica cada dispositivo en cada visita en milisegundos" y "proporciona una visibilidad sin precedentes de la persona que realiza el pago". No está claro si Experian utiliza los mismos datos para sus servicios de reconocimiento de dispositivos en la detección de fraude y el marketing. Además de las grandes plataformas en línea y la industria de datos y análisis de consumidores, muchas empresas de diversos sectores se han unido a los ecosistemas generalizados de seguimiento y elaboración de perfiles digitales que existen hoy en día. Mapeo del panorama del seguimiento y la elaboración de perfiles comerciales En los últimos años, las prácticas de vigilancia comercial preexistentes han evolucionado rápidamente hasta convertirse en un vasto panorama de empresas que monitorean continuamente a poblaciones enteras. Algunos actores en el actual ecosistema de seguimiento y elaboración de perfiles, como las grandes plataformas y otras compañías con amplias bases de clientes, se encuentran en una posición privilegiada en cuanto a la escala y la profundidad de sus perfiles de consumidores. Sin embargo, los datos utilizados para tomar decisiones sobre las personas en muchos ámbitos de la vida no suelen concentrarse en un solo lugar, sino que se recopilan de múltiples fuentes en tiempo real, según sea necesario. Una amplia gama de empresas de datos y análisis en marketing, gestión de clientes y análisis de riesgos recopilan, analizan, comparten y comercializan datos de consumidores de forma fluida, combinándolos con información valiosa de miles de otras empresas. Si bien la industria de datos y análisis proporciona los medios para desarrollar estas potentes tecnologías, las empresas de diversos sectores contribuyen por igual al volumen y la granularidad de los datos recopilados, así como a la capacidad de aprovecharlos. Google y Facebook, seguidas por otras grandes plataformas como Apple, Microsoft, Amazon y Alibaba, tienen un acceso sin precedentes a datos sobre la vida de miles de millones de personas. Si bien sus modelos de negocio son diferentes y, por lo tanto, desempeñan roles distintos en la industria de los datos personales, tienen el poder de determinar en gran medida los parámetros clave de los mercados digitales. Las principales plataformas limitan considerablemente el acceso de otras empresas a sus datos. Al hacerlo, las obligan a utilizar la información de los usuarios dentro de sus propios ecosistemas, recopilando así datos adicionales que escapan al alcance de las plataformas. Si bien las grandes multinacionales de distintos sectores que interactúan frecuentemente con los consumidores se encuentran en una situación similar, no solo recopilan datos de consumidores obtenidos por terceros, sino que a menudo también los proporcionan. Aunque algunos sectores de los servicios financieros y las telecomunicaciones, así como sectores sociales críticos como la sanidad, la educación y el empleo, están sujetos a normativas de privacidad más estrictas en la mayoría de las jurisdicciones, un amplio abanico de empresas ha comenzado a utilizar o a aportar datos a las redes de vigilancia comercial actuales. Los minoristas y otras empresas que venden productos y servicios a los consumidores también venden cada vez más datos sobre las compras de sus clientes. Los grupos de medios y las editoriales digitales venden datos sobre sus audiencias, que luego son utilizados por empresas de otros sectores. Los proveedores de telecomunicaciones y banda ancha han comenzado a rastrear a sus clientes en internet. Grandes minoristas, empresas de medios y telecomunicaciones han adquirido o están adquiriendo empresas de datos, seguimiento y tecnología publicitaria. Con la adquisición de NBC Universal por parte de Comcast y la probable adquisición de Time Warner por parte de AT&T, las grandes empresas de telecomunicaciones estadounidenses también se están convirtiendo en gigantes editoriales, creando poderosas carteras de contenido, datos y capacidades de segmentación. Con la adquisición de AOL y Yahoo, Verizon también se ha convertido en una "plataforma". Las instituciones financieras llevan mucho tiempo utilizando datos de consumidores para la gestión de riesgos, como la calificación crediticia y la detección de fraudes, así como para marketing, captación y fidelización de clientes. Complementan sus propios datos con información externa procedente de agencias de información crediticia, intermediarios de datos y empresas de datos de marketing. PayPal, la empresa líder en pagos online, comparte información personal con más de 600 terceros, entre los que se incluyen otros proveedores de pago, agencias de información crediticia, empresas de verificación de identidad y detección de fraudes, y los actores más avanzados en ecosistemas de vigilancia digital. Si bien las redes de tarjetas de crédito y los bancos llevan décadas compartiendo datos financieros de sus clientes con proveedores de evaluación de riesgos, ahora han empezado a vender datos de transacciones con fines de marketing. Numerosas empresas, tanto pequeñas como grandes, que ofrecen sitios web, aplicaciones móviles, juegos y otras aplicaciones, están estrechamente integradas en el ecosistema de datos de marketing. Utilizan servicios que les permiten transmitir fácilmente datos sobre sus usuarios a cientos de servicios de terceros. Muchas de ellas venden sus flujos de datos de comportamiento de usuario como parte fundamental de su modelo de negocio. Aún más preocupante es que las empresas que ofrecen nuevos tipos de dispositivos, como los monitores de actividad física, también están integrando servicios que transfieren datos de usuario a terceros. El sistema de seguimiento en tiempo real, desarrollado para la publicidad online, se está expandiendo rápidamente a otros ámbitos, como la política de seguros, la fijación de precios, la calificación crediticia y la gestión de riesgos. Las aseguradoras de todo el mundo han comenzado a ofrecer a sus clientes programas que incluyen el seguimiento en tiempo real de comportamientos como la conducción, las actividades relacionadas con la salud, las compras o las visitas al gimnasio. Nuevos actores en el análisis de datos de seguros y la tecnología financiera están prediciendo riesgos de salud personalizados a partir de datos de los consumidores, así como la solvencia crediticia de las personas basándose en datos de comportamiento procedentes de llamadas telefónicas o búsquedas online. Los intermediarios de datos, las empresas de gestión de clientes y las agencias de publicidad como Acxiom, Epsilon, Merkle y Wunderman/WPP desempeñan un papel fundamental en la combinación y conexión de datos entre plataformas, multinacionales y el mundo de la tecnología publicitaria. Las empresas de informes crediticios como Experian, que ofrecen numerosos servicios en áreas de alta sensibilidad como informes crediticios, verificación de identidad y detección de fraude, tambié
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