Post on 31-Jan-2018
Judith González Pedraz. Desafíos que para la privacidad y la protección de datos implica el Big Data
Desafíos que para la privacidad y la protección de datos implica el Big
Data
Judith González Pedraz
Unidad de Apoyo
Agencia Española de Protección de Datos
jagonzalezp@agpd.es
Organiza: Departamento de Bibliotecas y Documentación
Dirección de Cultura. Instituto Cervantes
Judith González Pedraz. Desafíos que para la privacidad y la protección de datos implica el Big Data
¿Qué es Big Data?
¿Qué es Big Data?
• “Gigantescas cantidades de datos digitalizados que son controlados porlas empresas, autoridades públicas y otras grandes organizaciones queposeen la tecnología para realizar un análisis extenso de los mismosbasado en el uso de algoritmos”.(Big Data and Privacy, Grupo de Berlín)
• “Big Data son los grandes conjuntos de datos que tienen trescaracterísticas principales: volumen, velocidad y variedad” (Gartner)
• “En el 2013 se estima que la cantidad total de información almacenadaen el mundo es de 1.200 exabytes, de los que menos del 2% no es digital(…) Si estuvieran impresos en libros cubrirían la superficie entera deEEUU, formando unas 52 capas”(Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier en “La revolución de losdatos masivos”).
Judith González Pedraz. Desafíos que para la privacidad y la protección de datos implica el Big Data
Judith González Pedraz. Desafíos que para la privacidad y la protección de datos implica el Big Data
Desafíos para la protección de datos
• Principios clave que hay que salvaguardar:Principio de legitimidad y consentimientoPrincipio de limitación de la finalidadPrincipio de calidad de los datosPrincipio de minimización de los datosPrincipio de información o transparencia
• Concepto de datos personales:“Toda información sobre una persona física identificada o identificable”Identificable: “toda persona cuya identidad pueda determinarse, directa oindirectamente, en particular mediante un número de identificación ouno o varios elementos específicos, característicos de su identidad física,fisiológica, psíquica, económica, cultural o social”.“Conjunto de medios que puedan ser razonablemente utilizados”
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Desafíos para la protección de datos
• 1º) Principio de finalidad- Fines determinados, explícitos y legítimos- ¿Reutilización de los datos: usos futuros?- Compatibilidad de fines
• 2º) Principio de calidad y de minimización de los datos- Datos adecuados, pertinentes y no excesivos- ¿Recabar todos los datos posibles?
• 3ª) Conservación de los datos- Cancelación de los datos no necesarios- ¿Datos conservados para usos futuros?- Cancelación o anonimización
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Desafíos para la protección de datos
• 4º) Falta de transparencia- Derechos de información y acceso- ¿Qué datos, quiénes lo poseen y con qué fines?
• 5º) Información sensible
• 6º) Riesgo de re-identificación- Identificación directa e indirecta- Combinación de datos de múltiples bases
• 7º) Exactitud de los datos- Datos exactos y actualizados- ¿Datos verificados?- Datos fuera de contexto y para otro propósito - Derecho de rectificación o cancelación
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Desafíos para la protección de datos
• 8º) Desequilibrio de poder
- Entre empresas y consumidores más vulnerables
- ¿Derecho a una retribución económica?
• 9º) Determinismo y discriminación
- Consolidación de estereotipos y exclusión social
- Discriminación del perfilado
- Dos precisiones:
Los algoritmos no son neutrales
La predicción perfecta es imposible
- Dictadura de los datos: castigos basados en propensiones.
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Desafíos para la protección de datos
• 10º) Efecto negativo o desalentador- Autocensura y comportamiento artificial- Pérdida de confianza en autoridades públicas- Efecto negativo en la libertad de expresión
• 11º) Efecto “cámaras aisladas”- Personalización de los servicios yempobrecimiento de la democracia
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Desafíos para la protección de datos
George Orwell, 1984
Judith González Pedraz. Desafíos que para la privacidad y la protección de datos implica el Big Data
Recomendaciones
• 1ª) Necesidad de recabar el consentimiento- Consentimiento válido o anonimización- Ponderación de intereses en juego
• 2ª) Anonimización de datos- Datos anónimos: no son datos personales - ¿Anonimización irreversible? - Riesgo de re-identificación
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Recomendaciones
• 3ª) Transparencia y control sobre los datos- Reforzar los derechos de información y acceso- Qué datos, cómo van a ser tratados, para qué fines, si son cedidos a terceros,…
- Acceso a los perfiles y algoritmos- Posibilidad de rectificar o corregir la información- Posibilidad de excluirse: opt-out- Derecho a oponerse- Portabilidad
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Recomendaciones
• 4ª) Privacidad desde el diseño: Evaluación de impacto en la protección de datos (PIA):
- Base jurídica para la utilización/reutilización- Limitación de la finalidad- Calidad de los datos- Proporcionalidad/minimización de datos- Atención especial a los datos sensibles- Potencial impacto en los interesados- Análisis de riesgo de re-identificación- Prueba del “intruso motivado”
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Recomendaciones
- Responsabilidad (rendición decuentas) de los usuarios de datosmasivos:� Decisiones responsable y éticas� Controles regulares
5ª) Fortalecer el conocimiento y laconcienciación
- Industria- Autoridades públicas- Ciudadanos
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Big Data