5 maneras en que Big Data se usa incorrectamente

5 maneras en que Big Data se usa incorrectamente

En el panorama híper digital actual, los datos son necesarios para participar en tantas experiencias. Compre en línea a través de minoristas como Amazon, y el sitio web rastrea su historial de pedidos y compra de datos.

Cuando navegas en las redes sociales, tus plataformas favoritas explotan tus interacciones e intereses para futuras promociones y anuncios específicos. Visite el sitio web de un restaurante de cadena y recopila sus datos de ubicación para proporcionar mejor información local y relevante.

Los datos hacen que el mundo en línea dé vueltas y, lo creas o no, ahora también ayuda a facilitar experiencias del mundo real. Sin embargo, aunque es necesario, eso no significa que siempre sea seguro.

  1. Las implicaciones morales de los perfiles inadecuados

Una forma común de grandes empresas de análisis y datos que se utiliza para comprender a sus consumidores depende de una técnica llamada creación de perfiles algorítmicos . A través de una variedad de conjuntos de datos e información recopilados, un analista puede combinar y estudiar los detalles para encontrar objetivos más complejos.

Para crear los conjuntos de datos, los algoritmos automatizados clasifican los datos en función de una variedad de meta información. Sin embargo, gran parte de la clasificación pasa desapercibida y, como resultado, sigue siendo propiedad y privada. En un momento dado, las personas que visitan un sitio o usan una aplicación no tienen idea de que la tecnología los categoriza en función de sus acciones.

Los perfiles de datos pueden llevar a algunos hábitos extremadamente peligrosos y moralmente preocupantes. Por ejemplo, es posible compilar listas con los nombres y la información de contacto de las víctimas de violación, las direcciones y ubicaciones de refugios contra la violencia doméstica, personas con enfermedades específicas y más. Las personas llamadas intermediarios de datos pueden entonces poner sus manos en estas listas y venderlas a las empresas interesadas.

Pam Dixon, del World Privacy Forum, testificó ante el Congreso de los Estados Unidos sobre lo que está sucediendo exactamente.

  1. Discriminación

De forma similar al problema de la creación de perfiles algorítmicos, el Big Data puede ser, y lo es actualmente, una fuente de discriminación tanto intencional como no intencional en todas sus formas, no solo en términos de raza y nacionalidad.

Un estudio de Google, por ejemplo, reveló que los hombres y las mujeres ven anuncios de trabajo en línea por separado, lo que resulta en que los hombres sean expuestos a anuncios de trabajos mejor remunerados y mejores oportunidades, con mayor frecuencia.

Sin embargo, no siempre se debe a la orientación directa de un individuo o grupo específico. El reconocimiento facial tiene dificultades para identificar a los que no son blancos o de piel clara. En dispositivos personales como un teléfono inteligente, es frustrante. Sin embargo, cuando las empresas o las agencias encargadas de hacer cumplir la ley usan la tecnología a mayor escala para actividades como la identificación y el perfil criminal, no solo es poco ético sino que pone en riesgo a las personas vulnerables.

  1. Datos, sistema y errores de colección

Con la gran cantidad de datos que se recopilan y la forma en que se recopila, ciertamente hay margen de error. ¿Cómo sabe el sistema o la empresa, por ejemplo, que prefiere la fresa sobre la vainilla?

Con detalles más pequeños que son menos consecuentes, esto no es un problema, ni es aterrador. De hecho, puede ser una tontería ver cuántas cosas extrañas sugieren los anunciantes para usted en función de sus hábitos de navegación anteriores o compras recientes.

¿Pero qué pasa cuando la información es mucho más crucial para su vida u oportunidades? ¿Qué pasa cuando se trata de su identidad por completo? El sistema automatizado de recuperación de deudas de Australia ha sido objeto de quejas , muchas de las cuales pretenden que el sistema se dirija de forma imprecisa a personas indebidas o vulnerables.

Los recortes de bienestar en los Estados Unidos impulsados ​​por sistemas de big data también han sido criticados por dañar las vidas de muchos inocentes en Indiana, Florida y Texas debido a imprecisiones.

La visualización de desinformación, la visualización incorrecta de datos, también es posible a través de errores de recopilación o procesamiento. Esto puede generar datos distorsionados o corruptos que tienen consecuencias imprevistas tanto para el público como para la organización.

Esto nos lleva a la pregunta: ¿cómo sabemos que un sistema es realmente preciso y que un algoritmo funciona correctamente? ¿Qué sucede cuando hay errores o errores, y cómo los solucionamos?

  1. Infracciones de datos o ciber-ataques

Grandes cantidades de datos deben tener un hogar en alguna parte. Las empresas tienden a implementar sus propios centros de datos locales o internos para este fin, o sub-contratan los sistemas y manejan a un proveedor de terceros. En cualquier caso, la información recopilada se almacena en servidores remotos, a menudo no muy lejos de una conexión abierta. Está expuesto, especialmente a grupos externos y sin escrúpulos.

En el caso de una gran brecha de datos, que ocurre con frecuencia actualmente, esa información y datos pueden verse rápidamente comprometidos. A veces, la causa principal es la seguridad laxa, mientras que otras veces, no es culpa de la empresa que recopiló dichos datos, aunque siguen siendo responsables de ello. Sin embargo, los datos comprometidos están afectando a miles, tal vez incluso millones, de personas.

Una violación de datos a gran escala tiene muchas consecuencias y repercusiones. Puede llevar al robo de identidad, al chantaje, a la reputación o al daño social, e incluso a problemas financieros o personales. Las empresas propietarias de los datos también pueden enfrentar sanciones legales y financieras.

  1. Manipulación política o social

Es una locura pensar en ello, pero mientras más personas y organizaciones lo conozcan, mayor será la influencia que puedan tener en sus elecciones de vida. Por ejemplo, el aumento de bots que circulan información falsa en línea ha sido un tema frecuente de cobertura reciente de los medios sobre el efecto que pueden tener sobre la polarización política .

En estas circunstancias, la información diseminada a menudo se manipula en base a motivos ocultos. Esta propagación de desinformación causa daños sociales y políticos. De esta manera, la propaganda ha adquirido una nueva forma en la era digital moderna.

El Oxford Internet Institute reveló los resultados de un estudio sobre este problema, explorando cómo la desinformación a través de las redes sociales puede ser utilizada como arma para manipular a la opinión pública. También se sorprenderá al saber que estas tácticas están en uso en al menos nueve países, probablemente más.

Fuente: irishtechnews.ie

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