Privacidad y seguridad en el universo digital.

Un dicho común entre los usuarios de Internet es «si no está pagando por el producto, usted es el producto». Se trata de un fenómeno denominado «pay per privacy» donde en realidad el pago del servicio lo constituye la cesión de los datos personales del usuario del mismo. Esto significa que para las empresas que ofrecen servicios gratuitos, como las plataformas de redes sociales donde pasamos la mayor parte del tiempo de conexión a internet o las que ofrecen app gratuitas, la información personal es muy valiosa. Los datos son el nuevo petróleo (Data is the new oil)

Los datos  ̶ pero sobre todo su registro y tratamiento ̶  son, efectivamente, la nueva gasolina de éste gran motor del desarrollo que es la digitalización. Y Blockchain  ̶ la última tecnología en incorporarse ̶  podría convertirse, como señala PASTOR SEMPERE, C., en “la máquina de vapor” de la nueva revolución industrial[3]. Y ello por cuanto esta tecnología de registro descentralizado nace, crece y se reproduce con ocasión del registro de los datos que se corresponden a las monedas virtuales o criptodivisas   ̶ descentralizándose el registro de esos activos con valor ̶  que, a través de la tecnología Blockchain, son objeto de transacción libre y anónima entre los usuarios de la cadena.

La ingente cantidad de datos que ahora manejamos, junto a la aparición de internet allá por los años noventa, nos ha conducido a la explosión de éste fenómeno de la digitalización cuyo primer exponente o al menos el de mayor relevancia en lo que a privacidad concierne es el Big Data que incluye precisamente el término «datos» en su propia denominación.

Siguiendo el análisis de GIL GONZÁLEZ, E., puede señalarse que el término Big Data se refiere a las gigantescas cantidades de información digital  ̶ en el año 2000 solo un cuarto de la información mundial estaba almacenada en formato digital mientras que hoy más del 98% de toda la información existente es digital ̶  controlada por autoridades, compañías y otras organizaciones sujetas a un análisis exhaustivo basado en el uso de algoritmos que permiten obtener información a partir de las bases de datos estructuradas así como de los datos no estructurados (datos no-texto, como fotografías, audio) transformando toda esta información de la realidad en nuevas formas de valor, con herramientas como el denominado machine learning[4] gracias al cual se es capaz de descubrir y mantener correlaciones antes imposibles –modificando y ajustándose los datos obtenidos una y otra vez por el propio sistema en un bucle continúo donde “la máquina” va aprendiendo por sí sola a buscar nuevos modelos y patrones–. Estas técnicas que soportan el análisis de todos nuestros datos son usadas para crear nuevas formas de valor que se traducen en nuevos productos y servicios por compañías como Amazon, Google o  Facebook.

Los beneficiarios del Big data son, como hemos visto, empresas que optimizan su estudio de la demanda, gobiernos que pueden predecir huracanes u optimizar el tráfico y la gestión de las propias ciudades smart cities[5], pero también los ciudadanos que obtenemos mejores diagnósticos médicos, ahorros de tiempo y costes en toda clase de bienes y servicios o, por último, desde un punto de vista más social, la posibilidad de encontrar amistades e incluso pareja a través de las propias redes sociales matching social[6].

Como es habitual, el desarrollo de estas tecnologías se produce con ocasión de la evolución de la propia economía de mercado en la que las empresas deben competir con sus mejores armas para lograr clientes para sus productos o servicios. Y ciertamente, en una época de mercados saturados denominados «océanos rojos»[7] donde averiguar los deseos y necesidades de los consumidores y, además, hacerlo el primero, se torna en factor clave de éxito, obtener esta información sobre aquellos resulta crucial. El marketing (investigación de mercados), exige usar todos los medios posibles para obtener ésta información relevante y fiable acerca de qué clase de bienes o servicios estaríamos dispuestos a pagar. Y en esa búsqueda hemos viajado desde el «focus group»[8] y la prueba gratuita de producto, pasando por el neuromarketing y el análisis de emociones en tiempo real del consumidor, a las más sofisticadas técnicas de análisis de conductas y comportamientos como «google analytics»[9], un proceso que posibilita el Big data y que da un paso más allá en éste análisis de los consumidores dando respuesta a ésta necesidad de las empresas como ninguna otra en toda nuestra historia. Y de ahí que los datos acerca de nuestras preferencias y gustos –buyer persona[10]— sean, como anticipábamos, el nuevo petróleo. Empero mientras que en la búsqueda de esos potenciales compradores con aquellas herramientas tradicionales que hemos señalado –focus group, prueba gratis, neuromarketing– la privacidad estaba asegurada al obtener los datos directamente de las personas interesadas ahora, con las redes sociales, miles de aparatos interconectados y máquinas que aprenden por sí solas, la privacidad se pone en claro entredicho tanto a la hora del tratamiento masivo de los datos que se ceden voluntariamente, cuanto con la insuficiencia de las propias técnicas de anonimización para preservar la posible re identificación de los titulares de los mismos por un tercero.

Por otra parte, los estudios han demostrado que las personas actúan de manera diferente cuando saben que están siendo observadas. Básicamente, puede afirmarse que la privacidad permite a una persona actuar de una manera inspirada, íntima o tonta, sin miedo o inhibición alguna. Del mismo modo que las personas cierran las puertas de manera intuitiva, desean privacidad en sus interacciones con la tecnología. La privacidad personal es intrínsecamente valiosa: permite que las personas sean ellas mismas y actúen de manera desinhibida mostrando esos deseos y necesidades que las empresas quieren satisfacer con productos y servicios. En consecuencia, las organizaciones inteligentes harán esfuerzos para no violar las expectativas de privacidad personal de los individuos[11].

Efectivamente, como casi toda revolución tecnológica, la digitalización tiene un reverso, una cara menos amable, que la hace igualmente susceptible de usos inadecuados como ocurre en internet con la denominada «Deep web»[12] o las deficiencias del propio sistema que también las encontramos aquí. En concreto, en el Big Data existe el riesgo en cuanto a la posibilidad de caer en conclusiones erróneas a la hora de diseñar modelos  ̶ los algoritmos discriminan en la medida que los datos que manejan llevan incluidas estas discriminaciones que existen en la realidad y, por ello, las confirman en sus conclusiones ̶ , también con ocasión de la toma de decisiones automatizadas sin intervención humana al aplicar un modelo extraído de lo anterior  ̶ sin corregir los sesgos ̶ y, finalmente, el riesgo de menoscabo de la privacidad y la protección de nuestros datos personales de muy diversas formas como veremos más adelante.

Centrándonos pues en lo que es objeto de éste capítulo, vamos a determinar cómo afectan estas tecnologías a los datos personales en aras a su efectiva protección y salvaguarda para posteriormente poder vislumbrar las eventuales bondades del «Blockchain», la última tecnología de esta nueva era digital en orden a solucionar estas  cuestiones planteadas por el big data y resto de tecnologías precedentes y de la que ya habrá tenido ocasión el lector de descubrir en el presente libro.

Como señala GIL GONZÁLEZ, E., la digitalización puede representar un reto para diferentes cuerpos nor­mativos, tales como la prohibición de la discri­minación, la responsabilidad civil, el derecho de la competencia, los derechos de propiedad intelectual empero a los efectos de nuestra exposición vamos a considerar la amenaza de la normativa de protección de datos por el big data, el Internet de las cosas o la Inteligencia Artificial, todo ello conforme a las consideraciones que la misma hace en dicha publicación.

De su acertado análisis se desprenden algunas vulnerabilidades que la nueva normativa ha tratado de solventar, como la contradicción del principio de minimización[13] con la esencia del propio big data, la excesiva confianza en el consentimiento informado como base legitimadora del tratamiento, las probadas limitaciones de las técnicas de anonimización de datos frente a las de re identificación o, por último, junto a la cuestionable fiabilidad de las propias decisiones sobre personas tomadas de forma automática que permiten éstas nuevas tecnologías de la información, existe el riesgo de que se haga sin intervención alguna de estas personas.

Puesto que ya se habrá intuido que el principio de minimización en el tratamiento de nuestros datos no encaja bien con la propia esencia y potencialidad del big data  ̶ como generador de nuevas e importantes formas de valor ̶  y dada la brevedad que requiere este trabajo, analizaremos sucintamente estas cuestiones a la luz de la nueva normativa europea. No sin antes explicar, de la mano de dicha autora,  las dos fases que componen el big data.

Así es, siguiendo a GIL GONZÁLEZ, E. la primera fase del Big Data implica una recolección de datos y su procesamiento automatizado para crear un modelo que nos muestre las correlaciones existentes entre las distintas variables objeto de análisis o estudio y aunque es importante que los datos de cada persona puedan asociarse como pertenecientes a la misma persona, esto no implica que podamos saber quién es esa persona, lo que se consigue con técnicas de anonimización o disociación de datos (algoritmos para saber que pertenecen a la misma persona pero sin saber a quién). Tradicionalmente estos aprovechamientos se asientan en la tolerancia del titular y el riesgo es muy marginal. Además, siempre puede manifestarse por el sujeto su voluntad de no ceder sus datos para esto. La segunda fase consiste en aplicar el modelo a una persona deter­minada. Así, los datos de una persona serán recogidos y procesados para que, de acuerdo con el modelo que creado, se puedan ob­tener conclusiones sobre ella. En este momento es necesario obtener el consentimiento informado de la persona. Aquí los riesgos son evidentes y potencialmente graves toda vez que pueden tomarse decisiones relevantes para el sujeto sobre la base de la aplicación de estos modelos: diagnóstico médico, crediticio, académico, etc.,

Éste es el auténtico caballo de batalla en relación al big data y la privacidad: la toma de decisiones automáticas en función de estos modelos toda vez que el derecho a oponerse a este tratamiento solamente puede ejercitarse cuando las per­sonas son conscientes de que las decisiones que les afectan se toman de dicha manera automatizada. Pero como ya hemos mencionado, resulta que los pro­cesos analíticos de datos masivos de donde surgen los propios modelos  ̶ fase 1 del big data ̶ muchas veces ocurren sin conocimiento de los sujetos o de forma poco transparente. El problema vendría, pues del hecho de que los individuos en muchas ocasiones no son conscientes de que se están tomando decisiones que les afectan  ̶ fase 2 del big data ̶  con base en esos procesos automatizados, aplicándoles los modelos a su caso concreto[14].

Por ello, el artículo 22 del Reglamento europeo de protección de datos (GDPR, en adelante) intenta asegurar la prohibición de estos tratamientos basados en la aplicación de estos modelos, con excepciones, entre las que destaca el consentimiento expreso del interesado[15].

Veamos pues más en detalle estas consecuencias del big data y las tecnologías del universo virtual sobre la privacidad y los datos personales, en concreto sobre las dos piedras angulares de la privacidad: el consentimiento y la anonimización.

El consentimiento:

Así, por ejemplo, por lo que se refiere a esa virtualidad legitimadora que se predica respecto del consentimiento inequívoco del titular de los datos personales como presupuesto esencial de la licitud de su tratamiento, deben señalarse, no obstante algunas limitaciones que se derivan de lo siguiente:

– La existencia de prácticas irregulares a la hora de obtener el consentimiento tales como las que con carácter de «precio oculto» se suelen dar en los juegos en línea o los parámetros por defecto de muchas aplicaciones que ponen en entredicho la libertad o voluntariedad del consentimiento prestado, todo lo cual ya anticipaba el Dictamen del Supervisor Europeo de Protección de datos, de 14 de enero de 2011,  «no siempre es fácil determinar qué constituye un consenti­miento verdadero e inequívoco. Determinados responsables del tratamiento de datos explotan esta incertidumbre recurriendo a métodos que excluyen toda posibilidad de dar un consenti­miento verdadero e inequívoco»[16]

– La existencia de efectos no deseados que se producen a raíz de la aplicación de las técnicas del propio big data, como la paradoja de la transparencia[17]  –a mayor sencillez y claridad de la información menor precisión sobre lo que se está consintiendo–, o la tiranía de la minoría[18] –la información que comparten voluntariamente unos pocos individuos puede revelar la misma cantidad de información sobre aquellos que deciden no otorgar su consentimiento— llegándose a la conclusión de que es posible desprender determinados atributos de toda la población con el hecho de que únicamente un 20% de esta población revele dichos atributos. En este sentido es paradigmático el «caso target» y la capacidad de predecir embarazos. La cadena de grandes almacenes Target llevó a cabo un es­tudio a través del cual podía predecir la tasa de embarazos de sus clientas. En este caso, no se realizaron deducciones sobre la base de los amigos en redes sociales. Target analizó los datos de sus ficheros sobre mujeres que habían celebrado un baby shower  ̶ fiesta celebración embarazo muy común en estados unidos ̶  para identificar a las mujeres que habían revelado el hecho de que estaban embarazadas, y estudió su cesta de la compra. Puesto que estos hábitos eran diferentes de los de otros clientes, Target pudo averiguar qué clientas podrían estar em­barazadas sobre la base del cambio en sus hábitos de consumo y la información revelada por aquellas otras mujeres con las que no tenían ningún tipo de vínculo.

– Y, finalmente, la propia esencia del big data que implica la obtención de información oculta y correlaciones que a priori ni siquiera el responsable del tratamiento puede aventurar y que se va a obtener a raíz de los análisis de los datos cuyo consentimiento ha obtenido de sus titulares para un determinado fin.

La conclusión no se debe hacer esperar. Los medios a través de los cuales se obtiene el consentimiento en esta nueva era digital hacen que éste no sea el mejor modo de proteger la privacidad y, además, como hemos visto, ni siquiera es relevante a la hora de apreciar determinados atributos a personas cuyos datos personales no han sido ni siquiera recogidos ni tratados.[19] Por lo tanto, como GIL GONZALEZ, E., indica, la privacidad es, con carácter general, un ejercicio vacío habida cuenta que nadie lee las políticas y aquellos que las leen, no las entienden.

En este sentido, parecería que el ordinal segundo del artículo 7º del Reglamento europeo que obliga a las empresas y organizaciones a que la solicitud de consentimiento se presente de tal forma que se distinga claramente de los demás asuntos, de forma inteligible, de fácil acceso y utilizando un lenguaje claro y sencillo trataría de responder a éstas críticas. Empero como anunciaba S. RUBINSTEIN, I. el consentimiento informado está roto, sin posibilidad de que una norma lo repa­re, y el único modo de fortalecerlo es cambiando los mercados relevantes de información.[20]

Por nuestra parte, tras todo lo visto hasta ahora, entendemos –con estas dos autoras– que no podemos sostener por más tiempo la idea de que el consentimiento informado es una piedra angular de la protección de la privacidad. Veamos, a continuación si, con   la anonimización podemos proteger mejor este importante aspecto de la nueva realidad digital en la que ya estamos inmersos: nuestra privacidad.

La anonimización:

Abordamos ahora la otra cuestión a la que se hacía referencia al principio de éste capítulo acerca de qué datos de las personas pueden tratarse sin necesidad de protección alguna  ̶ al estar disociados de su titular por medio de las llamadas técnicas de anonimización ̶  y, por tanto, no afectar a la privacidad de los interesados. Todo ello sobre la base de poder afirmar, tras aplicar éstas técnicas, la imposibilidad de identificar al titular de los datos que han sido disociados expresamente a tales fines.

Desafortunadamente, los solventes resultados de los estudios llevados a cabo en relación con la fiabilidad de dichas técnicas de disociación o anonimización –caso AOL y otros ̶ han puesto en jaque la esencia misma de ésta institución.[21] Tras estas evidencias, se impone el criterio de negar la existencia de «riesgo cero» de re identificación cuando se aplican estás técnicas. Criterio éste fuertemente consolidado –Canadá, EE.UU. y UE— y que nos obliga a hablar ahora de «pseudonimización» en lugar de anonimización, junto a otros conceptos como nivel aceptable de riesgo o utilidad del riesgo de re identificación.

Conforme a tales indicadores, cuando el riesgo de re identificación es inapreciable se concluye que no hará falta seguir disociando los datos. Si bien es lo cierto que dicho análisis se aplica, en la práctica, desde la óptica utility first –límite de riesgo medido en base a que los datos recogidos conserven su utilidad– en lugar de la privacy first  –riesgo de privacidad prevalece sobre utilidad ̶   cuando se realizan estas técnicas.[22]

Del caso de AOL se extrae que (i) nuestra obsesión en nombres y apellidos como identificadores personales decae ante cualquier patrón suficientemente único como elemento identificador de una persona entre las demás de una base de datos y que (ii) debe quedar patente que “identificación” no solo significa ya la posibilidad de recuperar el nombre o la dirección de una persona, sino que también incluye la identificación potencial por singularización, asociación e inferencia, como enseguida veremos. ²³

Siguiendo a GIL GONZÁLEZ, E., puede señalarse que las técnicas de pseudonimización más comunes son la encriptación y la tokenización, que en esencia buscan minimizar todo lo posible el riesgo de re identificación y/o trasladarlo a la esfera del control del titular de los datos con lo que el proceso de re identificación se podría verificar de manera indirecta. La encriptación con una clave secreta permite que el dueño de la clave re identifique a los sujetos des encriptando la clave (por ejemplo, volviendo a asociar cada número de la Seguridad Social con el nombre de la persona). Por su parte, la tokenización se aplica principalmente en el sector financiero para el procesamiento de tarjetas de crédito. Normalmente, la creación del identificador (token) consiste en sustituir los números de DNI (documento nacional de identidad) por valores de escasa utilidad para un posible hacker, pero que garantizan la misma operati­vidad, a través de un sistema de encriptado unidireccional que genera un número aleatorio.

Así, a pesar de que, tradicionalmente, los datos pseudonimizados eran considerados datos anónimos, en la actualidad la pseudonimiza­ción ya no se considera un método de anonimización, pues la persona es todavía identificable, aunque sea de forma indirecta, como hemos visto han demostrado todos estos estudios. Para determinar si una base de datos es anónima o no, el Grupo de Trabajo del Artículo 29, propone: (i) verificar que el fichero no tenga las propiedades de singularización, asociación e inferencia y (ii) realizar un análisis sobre el riesgo de re identificación de los datos.[23]

A éste respecto nos parecen acertadas las críticas a la exigencia de que el fichero no deba incluir las propiedades de asociación e inferencia que hace GIL GONZÁLEZ, E., por cuanto que, efectivamente, no necesariamente se busca la identificación de la persona cuando se trabajan modelos longitudinales  ̶ como en las estadísticas sobre pacientes a lo largo del tiempo ̶  y porque como hemos mencionado, ni siquiera el responsable del tratamiento sabe que información va a ser resultante del proceso de big data. Todo ello al margen de obstaculizar las bondades del big data para estudios médicos, científicos, etc., Y en cuanto al análisis del riesgo de identificación la promesa de alcanzar la anonimización absoluta es imposible de cumplir especialmente, como apunta esta autora, por dos circunstancias:

–  En primer lugar, porque aunque los datos no contengan información que pueda ser considerada de identificación personal (PII, personal identification information), en ocasiones dichos da­tos continúan siendo capaces de diferenciar a una persona de forma única, de modo tal que se puedan asociar esos datos a una persona concreta. Así por ejemplo, cuando los datos contienen información extremadamente rica (como los datos de geolocalización), se puede identificar a una persona.

– Y en segundo término, porque cada vez son más frecuentes y sencillos los denominados ataques de re identificación.

En conclusión, como numerosos autores defienden, el problema no es la capacidad de realizar inferencias, ni el modelo que se crea con el nuevo conocimiento. El problema es el uso que se hace de ese modelo. Lo que se considere un uso adecuado en cada momento dependerá de las normas y los patrones socialmente aceptados, y será por lo tanto una cuestión subjetiva que habrá de ser analizada caso por caso.

Esto no quiere decir que las técnicas no sean útiles y minoren el riesgo de re identificación, pero lo que muchos estudios ya han demostrado es que la anonimización ya no es la panacea de la protección de datos y la privacidad tal y como lo acreditan, entre otros, los casos del Gobernador de Massachussets, William Weld (caso GIC) [24] o el del Premio Netflix.[25]

No obstante lo anterior, podemos sucumbir a la tentación de que todos estos casos nos lleven a la conclusión de que la re identificación siempre es posible. Efectivamente, aun posible, la re identificación resulta altamente improbable con lo que no deberíamos “matar moscas a cañonazos” –en la sospecha de la existencia de una siempre acechante doctora slocum[26] atenta a cualquier despiste para reidentificar pacientes de cualquier hospital–, elevando sin más la exigencia de disociación de los datos, en perjuicio de su utilidad. Antes, al contrario, debemos tener muy consideración el contexto y valorar en el análisis de riesgos de privacidad los elementos de vulnerabilidad realmente existentes, como son: el tratamiento de los datos por el responsable, las medidas concretas adoptadas (hospital que cede datos anonimizados a empresa farmacéutica para estudio de investigación sobre eficacia de nuevo fármaco, etc.,…) que hacen que la probabilidad del evento, es decir del ataque de re identificación, sea mínima y, por tanto, el adversario al que se refieren las normas sobre protección de ataque de re identificación debería referirse únicamente a aquel tercero que se encuentre en el mismo contexto en el que va a recibir los datos y además sea una adversario motivado.

Como se ha indicado y conforme la evolución de ésta institución que hemos expuesto con anterioridad, en el sentido de la imposibilidad de obtener riesgo cero de re identificación, se optado por abandonar el término anonimización por el de pseudonimización superando la concepción prevista en el considerando 26 de la Directiva de Protección de Datos 95/46 CE, así como la Ley y Reglamento español de protección de datos, donde los términos anonimización y disociación implicaban el tratamiento de datos de carácter personal de modo tal que no fuera posible volver a identificarlos –de manera que los datos disociados dejaban de ser considerados como personales y por tanto no objeto de regulación de protección—. Y habida cuenta de que todos estos experimentos y estudios cruzan bases de datos, estructuradas y no estructuradas para conseguir la re identificación, se añade ahora la exigencia de que se garantice precisamente que esta mezcla o cruce  no se realice. Todo lo cual se recoge en el Reglamento Europeo que define la pseudonimización como el tratamiento de datos personales de manera tal que ya no puedan atribuirse a un interesado sin utilizar información adicional, siempre que dicha información adicional figure por separado y esté sujeta a medidas técnicas y organizativas destinadas a garantizar que los datos personales no se atribuyan a una persona física identificada o identificable.[27]

A este respecto, como pone de manifiesto MALDONADO, S. a propósito de las cookies, el hecho de que no se estén almacenando datos personales de identificación significa poco en este contexto, ya que los datos «pseudónimos» (el caso con la mayoría de los ID de usuario, ubicación, IP, huellas dactilares, etc.) requieren igualmente el cumplimiento de la normativa de protección de datos.[28]

Otras técnicas de anonimización relevantes y a tener en cuenta son, la llamada privacidad diferencial y la k-nonimización, donde la primera parte del supuesto de que el riesgo sobre la privacidad de una persona no debería aumentar por el mero hecho de que sus datos se encuentren una base de datos en relación a otras fuente de riesgo que no impliquen el acceso a dicha base, incluyéndose en este grupo de técnicas las de añadir ruido a las bases de datos relacionadas de manera que se enmascare la identidad manteniendo la utilidad de los datos, mientras la segunda se refiere a generalizar los atributos de sujetos que comparten un mismo valor, lo que impide que un sujeto sea individualizado, al menos dentro de ese grupo.[29]

La propia autoridad de control en nuestro país, la Agencia Española de Protección de Datos, concluye que no es posible considerar que los procesos de anonimización garanticen al 100% la no re identificación de las personas, por lo que será necesario sustentar la fortaleza de la anonimización en medidas de evaluación de impacto (EIPD), organizativas, de seguridad de la información, tecnológicas y, en definitiva, cualquier medida que sirva tanto para atenuar los riesgos de re identificación de las personas como para paliar las consecuencias de que éstos se materialicen.[30]

A modo de conclusión puede afirmarse, después de todo este análisis, que en el universo digital actual el consentimiento libre e informado a la hora de la recogida de los datos personales como base de legitimación del tratamiento de los mismos por el responsable está claramente comprometido por la conducta de las organizaciones, la de los propios interesados –paradoja de la transparencia— y, finalmente, por la propia esencia de las tecnologías que se aplican a los mismos –tiranía de la minoría–. Así mismo, tal y  como se ha expuesto, pueden tratarse datos que no siendo personales permiten identificar a una persona por múltiples variables y formas lo que necesariamente nos conduce a esa conclusión acerca de la insuficiencia tanto del consentimiento como de la anonimización para garantizar, por sí solos, la protección de la privacidad en la era digital.

Algunas propuestas de solución a las limitaciones de la anonimización y la eficacia del consentimiento que expone GIL GONZÁLEZ, E.,  han inspirado la nueva normativa europea:

– Así, en relación al deber de información para las organizaciones que no tienen capacidad para informar y obtener el consentimiento especificando a priori los fines de los datos  ̶ pues normalmente se evidencian a resultas de esas nuevas informaciones y no antes ̶ la solución sería una actualización del consentimiento a cargo de las organizaciones al descubrir esos nuevos fines trasladando así la responsabilidad a los responsables del tratamiento, pasando el foco desde el momento de la recolección al del tratamiento. Por ejemplo, reservando el consentimiento a situaciones en las que sea necesario que el individuo renuncie a derechos o tratamientos que de otro modo serían esperables, la forma del consentimiento tomaría un valor real.

– Implantación de lo que se ha denominado «privacidad desde el diseño» y «privacidad por defecto». Los sistemas de privacidad desde el diseño implican que las tecnologías son construidas teniendo en cuenta la necesidad de la protección de la privacidad. Por su parte, los sistemas de privacidad por defecto conllevan que la tecnología está configurada para que las opciones que por defecto vienen establecidas sean las más protectoras de la privacidad; y el individuo puede posteriormente cambiar la configuración para permitir otras utilidades que requieran un nivel de privacidad menor, emulando las configuraciones de seguridad de los navegadores de internet que ya conocemos.

– SENSEMAKING que son tecnologías emergentes diseñadas con el objetivo de permitir que las empresas obtengan una mejor comprensión de su entorno. Para ello es necesario tomar en consideración datos que las empresas ya poseen (por ejemplo, datos de los sistemas financieros de la empresa, de recursos humanos, del sistema operativo, etc.), y otros que no controlan (por ejemplo, datos generados fuera de la empresa y no estructurados como aquellos generados en redes sociales). Estos sistemas permiten analizar cientos de millones de observaciones de fuentes muy diversas, y serán utilizados por las empresas para poder tomar mejores decisiones de forma más rápida. El pionero proceso de creación del sistema de sensemaking desarrollado por Jeff Jonas  ̶ Directivo de IBM ̶  incorporó los principios de privacidad desde el diseño. Así por ejemplo, entre otras medidas de privacidad, Jeff Jonas introdujo métodos que favorecían los falsos negativos. En determinadas circunstancias, es menos dañino perder algunas cosas (es decir, obtener un falso negativo), que sacar conclusiones que no son verdaderas (es decir, obtener un falso positivo). Esta tecnología favorece los falsos negativos de modo que las decisiones erróneas que puedan tomarse sobre un individuo que tengan trascendencia en su vida se reducen.

– La falta de confianza en los modelos actuales de consentimiento y anonimización han propiciado una corriente basada en los derechos de acceso y cancelación de los datos de los individuos de las bases de datos, así como de prevalencia de los sistemas opt-in -marcado de casilla necesario para poder tratar datos ̶ . Para generar la confianza que el entorno necesita, las normas y las leyes no son suficientes por sí solas. Una de las soluciones que se ha propuesto es un modelo de co-regulación en el que las responsabilidades y los derechos sean compartidos entre todos los agentes, y que se base en la creación de los llamados «puertos seguros» en el uso de los datos. Y por supuesto, todo sistema debe ir acompañado de las mayores medidas de ciberseguridad disponibles en cada momento.

– Nuevos modelos de negocio. Denominados «Personal Data Services», donde  las empresas ya no son las que monitorizan los comportamientos de los individuos de forma poco transparente, sino que es el propio individuo quien utiliza estos sistemas de gestión para comunicarse con el resto de agentes y decidir sobre sus datos. Es paradigmático el caso de Wibson[31] que acaba de iniciar su andadura en 2018 con el slogan  «don´t give away your data for free. Make it profit» (no cedas tus datos gratis, obtén un beneficio). Esto implica un cambio de paradigma en la gestión de los datos con respecto a los modelos actuales. Ya no serían las organizaciones las que recolectan, almacenan y analizan los datos para dirigirse al consumidor. Serían los individuos los que gestionarían sus datos y, a cambio, podrían proporcionar sus datos de manera más directa y obtener parte de los beneficios, como por ejemplo una mejor tarifa en su compañía telefónica en función de su historial de llamadas. Es decir, el individuo deja de tener un papel pasivo, a obtener un papel proactivo en el control de sus datos, resultando empoderado.[32]

Junto a Wibson, existen diversas start ups que están poniendo en marcha este tipo de servicios, que constituyen un nuevo modelo de negocio  ̶ Connect. Me o Personal. Com. ̶  y que cubren la necesidad de que los individuos puedan gestionar su privacidad de manera más fácil y, por qué no, obtener incluso a alguna contraprestación a cambio de cederla a terceros, al tiempo de que mejoran la calidad de los datos que se ofrecen  ̶ pues se facilitan directamente por el interesado ̶ y abaratan los costes de cumplimiento de normativa de privacidad de las empresas que confían en estos servicios.

Desde el ámbito de lo público existen también proyectos de empoderamiento de los individuos en relación a su datos personales como el de la Unión Europea, denominado «DECODE» liderado por el Ayuntamiento de Barcelona junto con el de Ámsterdam y en el que, hete aquí lo relevante para éste trabajo, se está utilizando la tecnología  de la cadena de bloques o Blockchain como garantía de esta privacidad.

La cuestión es si, efectivamente, puede esta tecnología ayudar a proteger la privacidad  y superar las limitaciones de la anonimización y el consentimiento –los baluartes de la privacidad— que han sido aquí expuestas.