Puede que usted no conozca a la compañía [x+1] Inc., pero ella podría saber mucho sobre usted. Con un solo clic en un sitio web, [x+1] puede señalar el sueldo de una persona, el supermercado que frecuenta y las películas que alquila. Su capacidad de evaluar rápidamente a la gente es tan acertada que empresas […]
Puede que usted no conozca a la compañía [x+1] Inc., pero ella podría saber mucho sobre usted.
Con un solo clic en un sitio web, [x+1] puede señalar el sueldo de una persona, el supermercado que frecuenta y las películas que alquila. Su capacidad de evaluar rápidamente a la gente es tan acertada que empresas como bancos utilizan sus cálculos para decidir inmediatamente qué tarjetas de crédito ofrecerles a los nuevos visitantes de su sitio web.
En resumen: los sitios web están obteniendo la capacidad de decidir si una persona es o no un buen cliente antes de que ese individuo les ofrezca ninguna información sobre sí mismo.
La tecnología va más allá de la personalización familiar en sitios como Amazon.com, que usa datos de su propia base para mostrarles a sus clientes artículos que podrían interesarles.
Por el contrario, firmas como [x+1] recurren a vastas bases de datos del comportamiento humano en Internet, la mayoría obtenidas clandestinamente por tecnologías de seguimiento omnipresentes en sitios web. Estas compañías no tienen los nombres de las personas, pero contrastan estos datos con otros como títulos de propiedad, ingresos familiares, estatus civil y restaurantes favoritos. Posteriormente, usando análisis estadísticos, comienzan a conjeturar sobre las inclinaciones de los internautas individuales.
«Siempre sabemos algo de alguien», asegura John Nardone, presidente ejecutivo de [x+1].
Una investigación de The Wall Street Journal sobre privacidad en Internet revela que la capacidad analítica de empresas de datos como [x+1] está transformando Internet en un lugar donde la gente es anónima sólo en nombre. Los hallazgos ofrecen un primer vistazo de una Internet nueva y personalizada donde los sitios pueden ajustar muchos factores -apariencia, contenido, precios- según el tipo de persona que creen que es usted.
En 2008, el gasto en publicidad en Internet repuntó y surgieron numerosos mercados para los datos en línea, lo que permitió a firmas como [x+1] recopilar información sobre los hábitos de navegación de los internautas. Las empresas tradicionales de datos (cuyos clientes son principalmente compañías de catálogos y de ventas por correo) también comenzaron a subir los datos a Internet, pero sin revelar nombres para proteger la privacidad.
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Nardone vio su oportunidad. El presidente ejecutivo de [x+1] reactivó una patente de procesamiento de datos obtenida años antes para un «motor de optimización de predicciones», actualizándola con los nuevos datos disponibles. El ejecutivo encontró una audiencia receptiva en el negocio de las tarjetas de crédito. [x+1] dice que sus clientes pagan entre US$30.000 y US$200.000 mensuales por su tecnología.
Uno de sus clientes es el banco estadounidense Capital One, que sirve de ejemplo para explicar cómo funciona la tecnología de [x+1]. Un visitante entra en la página de tarjetas de crédito del sitio web de Capital One y [x+1] escanea instantáneamente la información compartida entre la computadora de la persona y la página web, que pueden ser miles de líneas de código con detalles de la computadora del usuario. [x+1] también utiliza un nuevo servicio de Digital Envoy Inc. para determinar el código postal donde se ubica físicamente la computadora. Para algunos clientes (pero no para Capital One) también recurre a otras bases de datos con historiales de navegación en la red.
Con todos los datos, [x+1] usa los servicios de la firma de estudios del consumidor Nielsen Co. para incluir al visitante en uno de 66 grupos demográficos.
En una décima de segundo, [x+1] asegura que puede acceder y analizar miles de datos de un usuario único. La compañía busca rápidamente tipos similares de clientes de Capital One para hacer una predicción razonable sobre qué tarjetas de crédito mostrar al visitante.
Para determinar la precisión del sistema, The Wall Street Journal pidió a ocho personas que visitaran la página de tarjetas de crédito de Capital One y anotaran las tarjetas de crédito que les presentaran. El diario también analizó el código informático que pasaba constantemente entre las computadoras de las personas y Capital One.
Además, The Wall Street Journal les pidió que hicieran clic en un sitio web creado por [x+1] para demostrar su tecnología. Después de que las personas hicieran clic en el sitio, [x+1] describió al diario lo que sabía de cada uno de los participantes en la prueba.
Los individuos no revelaron datos personales en ninguno de los procesos.
La «desanonimización»
Las conclusiones de [x+1] fueron en general correctas, si bien no acertaron en varios detalles específicos. De las ocho personas, la tecnología de [x+1] fue más precisa con Thomas Burney, un contratista del estado de Colorado que construye viviendas en centros de esquí. Burney tan sólo vio una tarjeta de crédito, la Capital One Prestige Platinum, bajo un titular: «Nuestras mejores recompensas a simple vista». La tarjeta incluía una tasa de interés inicial de 0% y no cobraba comisión anual.
Una tarjeta así tenía sentido, afirma Burney, ya que suele pagar con crédito muchos gastos relacionados con su negocio de construcción y además «tengo una billetera llena de tarjetas platino», añade. «Mi crédito es inmaculado».
En base a la visita de Burney a la página de prueba de [x+1], la compañía lo colocó en un segmento de Nielsen llamado «El país de Dios». Las personas de este grupo viven en pequeñas comunidades o zonas rurales, tienen ingresos medios anuales de US$86.724, tienen entre 35 y 54 años de edad, no tienen hijos, trabajan en puestos gerenciales, la mayoría es propietaria de sus casas y tienen estudios universitarios.
Sucede que Burney es dueño de su vivienda, es graduado universitario y gerente, y no tiene hijos. Aunque con 28 años, es más joven y sus ingresos son menores de lo pronosticado.
Cuando Burney vio las 3.748 líneas de código que pasaron en un instante entre su computadora y la página web de Capital One, dijo: «Hay una espeluznante cantidad de información ahí». Enterrado en el código había referencias a sus ingresos («medio-alto»), educación («graduado universitario) y ciudad («avon»).
De hecho, las conclusiones de [x+1] sobre la ubicación de Burney y el segmento demográfico de Nielsen son suficientemente específicos como para estar extremadamente cerca de identificarlo como individuo -es decir, «desanonimizarlo»- según Peter Eckersley, científico del grupo en defensa de la privacidad Electronic Frontier Foundation.
Eckersley realiza investigaciones en el campo de la «desanonimización», la identificación de individuos mediante el uso de detalles específicos de su vida. En la jerga usada en este campo, explica Eckersley, para identificar a una persona tan sólo se necesita un total de 33 piezas de información sobre ella.
Calcular esas piezas es complejo, ya que algunos detalles sobre una persona son más valiosos -y por ende tienen más peso- que otros. Por ejemplo, los códigos postales y las fechas de nacimiento son extremadamente valiosos para la identificación de los individuos.
En conclusión: Eckersley determinó que la ubicación de Burney (la pequeña localidad de Avon, Colorado) y su segmento demográfico Nielsen («El país de Dios») ofrecían en conjunto 26,5 pedazos de información que se podían usar para identificar individualmente a Burney.
Suficiente para ubicarlo como uno en entre 64 personas en todo el mundo.
Según Eckersley, con una pieza más de información sobre Burney, por ejemplo su edad, es probable que pudiera ser desanonimizado. «Comienza a estar muy cerca de ser identificado».
Nardone, de [x+1], admite la posibilidad de ser desanonimizado, si bien dice que no merece la pena el esfuerzo: la compañía ya tiene suficiente información para vender. «Sería una tarea titánica», dice, «y de por sí ya es difícil ganar dinero».
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