Cortesía de NCYT / Amazings (noticiasdelaciencia.com)
El análisis y la manipulación masiva de conjuntos de datos o big data tiene el poder de transformar la manera de luchar contra las enfermedades, cambiar el diseño de las ciudades o incluso acelerar una investigación. Pero los metadatos –la información generada por los usuarios cuando usan tecnologías digitales– contienen además información confidencial. En el caso de un email o una llamada, por ejemplo, son metadatos el horario, la fecha en que se envió y la localización desde que se conectó el usuario la última vez.
Ahora, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y las universidades de Rutgers (EE UU) y de Aarhus (Dinamarca) han llevado a cabo un estudio para poner a prueba la eficacia de la privacidad de los usuarios de tarjetas de crédito en un mundo dominado por el intercambio masivo de datos.
Los resultados del trabajo se publican en un número especial de la revista Science que analiza los retos de la privacidad en entornos de big data.
Los científicos de este estudio, liderado por Yves-Alexandre de Montjoye, investigador de Medialab del MIT, observaron durante tres meses los datos generados por las transacciones financieras de 1, 1 millones de personas, realizadas con tarjetas de crédito, que vivían dentro de un país no identificado de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE).
De Montjoye y sus colegas han demostrado que con cuatro datos relativos al espacio y al tiempo de las operaciones es suficiente para identificar al 90% de los individuos en una base de datos. Además, encontraron que si se añadía un dato extra –como el precio de una transacción concreta– se incrementaba significativamente la probabilidad de identificación, en concreto, un 22% más.
Los datos analizados eran anónimos, por lo que no conocían los nombres, los números de cuenta u otros identificadores que ayudaran a identificar al individuo. Incluso cuando los datos eran menos específicos –por ejemplo, las compras realizadas dentro de un área geográfica determinada en vez del lugar concreto de la tienda, o manteniendo un margen de 15 días desde la transacción– las personas se podían identificar añadiendo una mínima información adicional.
Entre las conclusiones, el equipo señala que las mujeres y las personas con ingresos mayores son más fáciles de identificar a través de este método porque tienen patrones distintivos en la forma en que dividen su tiempo entre las tiendas que visitan. Los resultados, añaden los autores, indican que se hace necesario mejorar las tecnologías de protección de los datos anónimos para incrementar la seguridad.
Otros artículos, publicados en el número especial de Science, hacen hincapié en la necesidad de mejorar el equilibrio entre la vida privada y los beneficios potenciales que se encuentran en la minería de datos.
