Data Mining, seguridad de datos privados

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La Tecnología de la Información (TI) tiene muchas formas: portátiles, teléfonos inteligentes, Internet, juegos en la nube, aplicaciones de telefonía móvil. La vida cotidiana de los individuos depende cada vez más de la tecnología, que continúan grabando, comunicando, sintetizando y organizando cualquier dato que sea útil sobre ellos y recopilando datos para su análisis con Data Mining

Cada acción que hacemos genera un rastro de datos que se recogen y almacenan a través del uso de TI. Transacciones financieras, páginas de internet visitadas, posiciones GPS, etc. Hay muchos ejemplos de datos generados diariamente. Según la recolección de datos se vuelve sistemática y omnipresente, surgen consideraciones morales: ¿A quién pertenecen mis datos? ¿Quién los controla? ¿Dónde se almacenan? ¿Cómo se está analizando? ¿Para qué propósito va a ser utilizado? ¿Hasta qué punto son exactos los datos y su análisis? ¿Qué poder tiene el cliente sobre sus propios datos? ¿Se harán públicos los datos privados? Estas cuestiones relacionadas con la agregación, el acceso y el control de los datos estarán en el centro de los desafíos morales, que rodean el uso de la tecnología de la información.

En el pasado, los datos han crecido exponencialmente en formatos estructurados y no estructurados. Organizaciones de todos los tamaños e industrias han comprendido la importancia de crear, recopilar, registrar, almacenar y extraer significado de datos en todas las formas y formatos. Los grandes datos son un fenómeno nuevo, de apenas una década, pero las características de variedad, volumen y velocidad de estos datos masivos han hecho que los principales interesados en inventar e innovar formas de dar sentido a esto.

Los científicos de datos creen que casi el 90% de los datos generados y recogidos hasta ahora se ha hecho en los últimos dos años (Conway, 2012).

El Data Mining es un proceso analítico de identificar patrones ocultos y / o relaciones sistemáticas dentro de los datos. El objetivo final es la predicción y el que tiene las aplicaciones de negocio más directo.

Profundizar en el Data Mining

Perfilar a los clientes: Data Mining permite un proceso de perfilado de los clientes. Con el fin de comprender mejor el comportamiento de sus clientes, las empresas utilizan la recopilación de datos para trazar perfiles sociales. Esto les permite comprender mejor qué producto o servicio atrae a cada segmento de clientes y, por lo tanto, diseñar una oferta de marketing específica.

Privacidad, consentimiento y propiedad: Privacidad, consentimiento y propiedad son tres conceptos relacionados entre sí cuando se trata de los datos de los usuarios. La privacidad se define generalmente como “el estado de estar libre de la atención pública” (Oxford, 2014). Existe, pues, una distinción entre lo privado y lo público. La frontera entre las dos esferas se considera violada cuando la propiedad de sus datos es violada y expuesta públicamente sin su consentimiento.

En la minería de datos, el tipo de propiedad que se considera violado es la información privada del cliente. Ya sean utilizadas por empresas privadas o por instituciones públicas, la información de las personas a menudo se recopila y utiliza de manera no consentida explícitamente (Landry & Payne, 2012). De hecho, la mayoría de los datos no son suministrados directamente por el cliente.

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Discriminación: La discriminación es el “trato injusto o perjudicial de diferentes categorías de personas, especialmente por motivos de raza, edad o sexo” (Oxford, 2014). En la mayoría de los países desarrollados, es ilegal y castigado por la ley. Por ejemplo, en Europa, numerosas áreas como el empleo, el acceso a la vivienda, la atención sanitaria o la adopción son

Desindividualización: Esto hace referencia al hecho de que las decisiones de perfil se basan en las características del grupo. No se juzga en su perfil individual, sino que “categorizado” como perteneciente a un determinado grupo identificado a través del análisis de datos. Su valor no se considera según su individualidad, sino según el grupo al que pertenece.

La desindividualización también puede conducir a estigmatizaciones y estereotipos cuando la información sobre la membresía de su grupo se divulga públicamente.

La asimetría de la información: Este término deriva de la consecuencia del poder que da el control de los datos de las instituciones privadas o públicas. Cuando se trata de datos, el individuo es impotente, especialmente cuando la recopilación de información se hace sin que él ni siquiera haya sido consciente del proceso.

Confianza entre clientes y empresas: La relación entre empresas y particulares en la recopilación de datos y la minería de datos es muy fuerte. Cualquier conducta incorrecta puede conducir a múltiples comportamientos inesperados y desagradables a ambos. Una de esas reacciones que pueden ser percibidas por los individuos es la difusión y desviación de la información. Es un concepto que ha sido muy discutido en redes sociales y sus efectos sin embargo también se aplican a la recopilación de datos y data mining, así porque no sólo la minería de datos utiliza los datos de medios sociales, sino también porque la gente está empezando a darse cuenta de la brecha entre proteger los datos de los individuos

 

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