Ya se ha tocado el tema de la importancia de resguardar los datos personales, pero con esta nueva polémica se vuelven a poner en el tapete las brechas de seguridad de las redes sociales y más específicamente la que más se usa: Facebook.
Si usted se pregunta si es factible que mediante ecuaciones logarítmicas se puedan usar sus datos de personales de Facebook para influir en una toma de decisión como podría ser una intención de voto, sepa que la repuesta es sí. De ahí la relevancia del problema.
Así lo confirmó José Abreu, académico del Departamento de Ingeniería Civil Informática de la Universidad Católica de la Santísima Concepción.
“Existe una variedad bastante grande de algoritmos de aprendizaje automático (Redes Neuronales, Redes Bayesianas, Árboles de Decisión, etc.) que pueden utilizarse para dos fines: realizar predicciones del comportamiento de una variable a partir de otras. Por ejemplo, si reunimos datos sobre un conjunto de personas como el sexo, grupo etario, profesión, lugar de residencia, religión entre otros y además sabemos su posición sobre algún tópico como el aborto, es posible construir un modelo que permita predecir (con mayor o menor precisión) la posición que tendrán sobre este tema otras personas (no incluidas en el grupo anterior) si logramos conocer las variables mencionadas. Otro puede ser encontrar patrones comunes dentro de los datos que hemos medido para un grupo de personas, es decir, se pueden identificar grupos de personas con opiniones o preferencias similares, enfatizando en aquellas que sean de interés. A modo de ejemplo, imaginemos que colocamos mensajes en Facebook sobre tópicos específicos (ecología, humor, opinión política, etc.) y monitoreamos la interacción de los usuarios (si se consume el material, es decir si se visualizó el video, o si se le dio Me Gusta, Enojo, etc.). Con esta información, se puede agrupar usuarios con perfiles similares al menos en los términos que se han medido” explica Abreu.
Ronald Morales, jefe de Arquitectura de Desarrollo de Crecic plantea que “uno de los temas con mayor proyección en Tecnologías de la Información es el análisis de datos, recopilación, minería de datos, etc. Todo relacionado con Big Data, que con predicciones estadísticas vienen a ser un gran apoyo en la toma de decisiones de las empresas. De la misma manera, al analizar, mediante un estudio empírico, la información publicada en las redes sociales permitiría obtener información de distinta índole”.
El jefe de Arquitectura de Desarrollo de Crecic dice además que “hoy en día es casi inevitable no participar en alguna red social, pero el consejo es que toda información que subamos sea mínima y se configure la privacidad de esos datos para que no sean vista por todos los usuarios. No es necesario publicar teléfonos, direcciones, etc. El peligro existente no es solo por la “ciberdelincuencia”, publicar la dirección del hogar e indicar que están de vacaciones es prácticamente “pasarle el dato” a los delincuentes”.
Para Claudio Lapostol, economista de la Universidad Andrés Bello, las razones de la caída de las acciones de Facebook (FB) en Wall Street tienen más que ver con que “el controlador privilegió el tema social, es decir la comunicación entre los usuarios y dejó de lado a las compañías publicitarias que partieron con FB sin un aviso claro. Es más, comenzó esta prueba en países pilotos sin que las empresas se dieran cuenta”.
En tanto, Rody Toro, director de Ingeniería Civil de la Universidad San Sebastián Sede Concepción indica que fue “la publicación que reveló que la consultora Británica Cambridge Analytica recolectó datos de 50 millones de usuarios, y los utilizó para construir un programa que permitiera predecir las tendencias políticas de los potenciales votantes y así poder influir en éstas” y aclara que “ese hecho generó una importante baja de las acciones de esta popular red social”.