8. Big Data - Direito do Trabalho, Tecnologia, Fraternidade e OIT

Autor: MARINA SANCHO LÓPEZ Doctora en Derecho por la Universitat de València. Denominamos Big data al almacenamiento, tratamiento y transferencia de datos a gran escala a través de las tecnologías de Internet. En la globalización del siglo XXI, las innovaciones tecnológicas junto con el nuevo modelo económico y social, han hecho proliferar enormes cantidades de bases de datos físicos, pero también de datos intangibles a priori, pero convertidos mediante algoritmos en información digital. Las nuevas tecnologías inteligentes funcionan a partir de datos y metadatos –los metadatos son datos sobre los propios datos, además de qué y quién, dan respuesta al cuándo, cómo, dónde… permitiendo crear catálogos de ficheros de datos con el objetivo de explotarlos posteriormente, por ejemplo, para fines publicitarios–. Estos datos y metadatos se consiguen, generalmente, a través de las App que se descargan en los dispositivos inteligentes que cada vez exigen con más frecuencia acceso a información personal para proceder a la instalación. Asimismo, los metadatos también pueden inferirse de la interacción del usuario en redes sociales (como ejemplo, los botones de “me gusta” en Facebook o los “like” de Instagram), lo que se ha denominado como “información de la información” (seguimiento de las páginas consultadas por el usuario, la geolocalización o sus hábitos de consumo) cuyo valor de mercado ha crecido exponencialmente en los últimos años, ya que permite trazar un perfil digital de la persona. La información surgida del Big Data se recoge en bancos de datos (data bank) que contienen información relativa a nuestra identidad (nombres, lugar de residencia, profesión, estado civil, propiedades…) así como otra información personal tan diversa como la religión, ideología, clase social, salud… La información, en el primer caso, se obtiene de registros públicos o privados y por ello podría decirse que es “real” mientras que, en el segundo caso, se obtiene a través de otros parámetros -no siempre fiables- como las pautas de comportamiento, preferencias culturales o patrones de consumo. Por ello, puede diferenciarse entre los datos estructurados (aquellos que provienen de fuentes de información conocidas y que, por tanto, son fáciles de medir y analizar en los sistemas tradicionales) y los datos no estructurados (aquellos que, pese a no contar con una organización interna identificable, pueden aportar mucha más información relevante). Y, entre los unos y los otros hay un gran número de datos de carácter personal, pues contienen información que permiten identificar a un sujeto. En cuanto a los datos personales, normalmente se sigue una triple clasificación que distingue, en primer lugar, los Smart data, en referencia a los datos masivos que han sido previamente procesados y analizados para responder a una necesidad particular. En segundo lugar, encontramos los Identity data, cuya importancia es mayor dado su uso comercial, en tanto que contienen información personal de la ciudadanía y permiten desarrollar modelos predictivos. Esta modalidad de datos viene a describir la personalidad del ciudadano en el mundo digital, incluyendo contenido de redes sociales, hábitos comerciales, análisis de su comportamiento online, etc. Finalmente, relacionados con estos últimos, aparecen los People data, creados a partir de su agregación continuada y progresiva a lo largo de un espacio de tiempo concreto. Los distintos tipos de información privada permanecen almacenados en enormes bases de datos con el objeto de interrelacionarlos entre sí para lograr aumentar exponencialmente la información a obtener y, de ese modo, obtener un mayor rendimiento económico. Es lo que llamamos agregación: conformar el perfil de una persona a través de la triangulación y organización de la información que se ha obtenido sobre ella, generando nuevos datos sobre un individuo. Denominamos data mining al proceso empleado para la filtración de los datos para el cuál se emplean softwares específicos que se encargan de cruzarlos atendiendo a los parámetros idóneos de acuerdo con una finalidad concreta, quedando almacenados nuevamente con la información obtenida (y así sucesivamente). Así pues, unos mismos datos pueden clasificarse según distintos parámetros y, en consecuencia, pueden formar parte de infinidad de bases de datos. Sin duda la proliferación de Internet ha jugado un papel esencial en la configuración del Big Data en tanto que ha logrado aumentar exponencialmente el tráfico de información a través de la interconexión mundial de bases de datos. Hoy en día puede afirmarse que los datos se han convertido en una materia prima para el Mercado, en un factor trascendental capaz de crear una nueva forma de valor económico. Y esto parece ser sólo en principio, en tanto que el cambio de paradigma representado por el Big data puede rivalizar en significación con otras etapas de cambio de signo histórico, como por ejemplo la atribuida a la denominada revolución industrial. Ello, no obstante, puede comportar peligros para algunos derechos fundamentales, como, por ejemplo, la intimidad (de ahí que se haya acuñado el término Dataveillance) o la libertad de participación en los asuntos democráticos (como demostró el escándalo de Cambridge Analytica). En cuanto al Derecho del Trabajo, el Big Data está empezando a desempeñar un cuestionable papel en este campo, principalmente por lo que respecta a las decisiones automatizadas en relación a la contratación, despidos, ascensos, etc., con la única interacción de los algoritmos y la inteligencia artificial, pudiendo comportar situaciones injustas y hasta discriminatorias. ............................................................................................................................................. HARCOURT, Bernard. “Governing, Exchanging, Securing: Big Data and the production of a digital knowledge”, Public Law and Legal Theory Working Paper Group, Columbia Law School, 2014, p. 20. MAYER-SCHÖNBERGER, Victor.; CUKIER, Kenneth. Big data. La revolución de los datos masivos, Turner, Madrid, 2015, p. 18. MORENO MUÑOZ, Miguel. “Privacidad y procesado automático de datos personales mediante aplicaciones y bots”, Dilemata, n. 24, 2017, p. 9. TRONCOSO REIGADA, Antonio. La protección de datos personales. En busca del equilibrio, Tirant lo Blanch, Valencia, 2010, p. 43. SOLOVE, Daniel. “A Taxonomy of Privacy”, University of Pennsylvania Law Review, Vol. 154, nº 13, pp. 477 ss. .............................................................................................................................................

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