Comentando con el suegro algunos temas relacionados con la privacidad, surgió la cuestión del «Capitalismo de Vigilancia». Tras dos horas de «turra intensa», la sensación que acabó dominando el ambiente era tal que:
- Subida de la cotización del pan a máximos históricos.
- Mezcla muy poderosa de churras con merinas y osos polares.
- La certeza de que el suegro, olvidaría absolutamente todo en cuestión de minutos.
- Hay de encontrar otro bar con sillas más cómodas para «turras» futuras.
Todo lo anterior, más una importante dosis de ocio y buscando complicaciones del todo innecesarias; han dado lugar a la parrafada siguiente.
Los hechos
Mi suegro lleva diez años usando WhatsApp sin pagar un duro. Manda audio-chapas de cuatro minutos, fotos de las obras del pueblo y cadenas de buenos días con unicornios saltando sobre el texto «Buen día familia!! ☀️».
Nadie le ha explicado por qué una empresa con miles de empleados, centros de datos repartidos por medio mundo y millones de euros en gastos operacionales; regala dicho servicio.
La respuesta tiene nombre propio: capitalismo de vigilancia. Y aunque pueda sonar a «Hayek te mira por encima del hombro», la idea detrás es tan antigua como el propio mercado.
El negocio de conocerte
Imagina la panadería de toda la vida. El dueño sabe que los Martes compras pan de tres moños, que si llevas paraguas es que llueve en tu barrio antes que en el suyo, que la semana que no apareces por allí es porque has discutido con tu mujer y comes en casa de tu madre. Todo ése conocimiento tiene un valor; que puede utilizarse para darte conversación, para anticipar reacciones, para que en definitiva vuelvas a comprar.
Ahora escala todo ésto a tres mil millones de usuarios. Añade historial de búsquedas, contactos, localización GPS, patrones de sueño deducidos de la hora a la que abre el móvil, tendencia política inferida de los grupos de WhatsApp en los que participa; y saltamos de la tienda de barrio a algo más sofisticado y perturbador.
Es en esencia, lo que describió Shoshana Zuboff en 2018 en un libro de setecientas páginas que obviamente no he leído -ni pienso- pero que personas muy inteligentes dicen que tenía razón en «absolutamente todo». La profesora emérita de Harvard bautizó el fenómeno como:
Las grandes plataformas tecnológicas no venden productos ni servicios a sus usuarios. Venden predicciones sobre el comportamiento de sus usuarios a terceros que quieren influir en ese comportamiento.
De esta forma, tu panadero preferido puede llegar a anticiparse y ofrecerte ése «nuevo» pan hecho a mano, con semillas de sicómoro y notablemente más caro; e incluso que llegues a comprarlo como si el de tres moños lo hubiera hecho con los pies, odies las semillas y el sicómoro te suene a un primo lejano de los chimpancés.
El problema escala nuevamente cuando además del panadero, entran en juego grandes medios de comunicación, partidos políticos, aseguradoras y cualquiera que pueda permitirse pagar.
El ciclo explicado en un bar
El proceso tiene cuatro pasos que cual Sísifo se repiten sin parar:
La extracción. Cada interacción con una plataforma genera datos. No solo lo que escribes o buscas: también cuánto tiempo te quedas mirando una foto antes de seguir haciendo scroll, a qué hora del día eres más activo, desde qué red wifi conectas, etcétera.
El análisis. Esos datos en bruto no valen nada por si solos. Se filtran mediante modelos de aprendizaje automático que los convierten en perfiles de comportamiento. De forma que: «Pilar, 43 años, Murcia», se convierte en «usuaria con alta probabilidad de compra impulsiva entre las 22:00 y las 23:30, sensible a los descuentos, con interés confirmado en sandalias de combate y ligera tendencia a la ansiedad según patrones de búsqueda nocturna».
La predicción. Con ese perfil se construye lo que Zuboff denomina excedente conductual:
La capacidad de predecir qué hará una persona antes de que ella misma lo sepa.
No estamos hablando de la tan manida publicidad dirigida. Han subido un peldaño para tratar de modificar el comportamiento a escala industrial.
La venta. Alguien paga por acceder a esa capacidad predictiva. Y tú, que sólo buscabas ver las fotos de las obras en el pueblo del suegro, acabas aportando unos datos que posteriormente se dirigirán contra ti.
| Empresa / Caso | Lo que ofertan | Lo que realmente venden | Opacidad del modelo |
|---|---|---|---|
| Google Search | Resultados de búsqueda. Gratis. Rapidísimo. | Predicciones sobre intenciones de compra, estado de salud, ideología y estado emocional de cada usuario. | Muy alta |
| Meta (Facebook / Instagram) | Contacto con amigos y familia. Fotos. Reels infinitos. | Perfiles psicográficos de alta resolución aptos para segmentación política y comercial. | Muy alta |
| Cambridge Analytica | Un test de personalidad en Facebook. Entretenido. Cinco minutos. | Perfiles psicológicos de 87 millones de personas para microtargeting electoral. | Nula (los pillaron) |
| Data brokers | Nada. Nunca han hablado contigo. Ni saben que existes para ti. | Historial completo: compras, movimientos, suscripciones, préstamos, relaciones. | Absoluta |
| WhatsApp / Telegram | Mensajería gratuita. Para siempre. | Metadatos (quién habla con quién, cuándo, desde dónde) e integración con el grafo social de Meta en el caso de WhatsApp. | Alta |
Cuando el circo se hace visible
Durante años, todo esto funcionó a pleno rendimiento sin que nadie hiciera excesivo ruido. Hasta que llegó Cambridge Analytica y se iluminaron de golpe todas las pistas del circo.
Resumiendo lo acontecido: una consultora británica especializada en asuntos políticos, accedió a los datos de ochenta y siete millones de usuarios de Facebook a través de una aplicación para test de personalidad. Utilizó dichos datos para construir detallados perfiles sicológicos y con ellos diseñar mensajes de campaña adaptados a las vulnerabilidades emocionales de cada grupo de personas. Tanto para el referéndum del Brexit como para la campaña de Donald Trump en 2016. Y a saber la que pudo liar entre el panadero y mi suegro.
El escándalo estalló «oficialmente» en 2018. Mark Zuckerberg declaró ante el Congreso de Estados Unidos, y si los senadores demostraron no entender demasiado bien en qué consistía internet; Mr Zuckerberg por su parte tampoco pareció entender por qué aquello debería preocupar a alguien. Como resultado; se pagaron las multas correspondientes, cerraron la empresa y todo el modelo siguió intacto.
Y ahí reside la «magia» del circo; Cambridge Analytica no hizo nada que las propias plataformas no llevaran años haciendo. Tan sólo lo hizo de forma demasiado evidente.
La perversión del modelo
Lo que denominamos como capitalismo de vigilancia, no consiste en ciertos abusos perpetrados por cuatro empresas malvadas, las cuales podrían comportarse mejor con algo de «ayuda» y voluntad propia.
Es directamente su modelo de negocio; la lógica económica dominante en el internet actual.
Salir -por ejemplo- de Google no es tan simple como instalar otro buscador alternativo; sus rastreadores están presentes en millones de sitios web que no tienen ninguna relación con Google. Abandonar Meta tampoco resuelve el problema; los píxeles de seguimiento de Facebook registran tus movimientos en webs que nunca has asociado con esa red social.
Los conocidos como data brokers (empresas cuyo negocio exclusivo es comprar, agregar y revender datos personales) operan en un mercado prácticamente invisible para el usuario común. Empresas como Axciom, Experian, LexisNexi, etcétera, trabajan con miles de millones de registros sobre personas que jamás han interactuado con ellas. El RGPD europeo obliga en teoría a que puedas solicitar la supresión de tus datos. En la práctica, el proceso es lo suficientemente opaco como para que la mayoría ni siquiera lo intente.
A todo ésto, cabría sumarle el problema de la asimetría. Ellos llevan décadas perfeccionando modelos que predicen nuestros comportamientos. Mi suegro, con suerte, acaba de enterarse que todo ésto existe.
Despedida y cierre
Es más que probable que mi suegro continúe con sus audio-chapas, fotos de las obras y cadenas de buenos días con unicornios. Y pese a sus muchísimos defectos, nada de esto es culpa suya; ni la de nadie que simplemente decidió usar las herramientas disponibles para mantenerse en contacto con sus amigos y seres queridos.
El circo-negocio seguirá a pleno rendimiento. Recopilando datos para crear perfiles y mercadeando con ellos para generar miles de millones.
Si salir es muy complicado, tratemos al menos de mitigarlo. Incluso si hace falta; hablándolo con el suegro.
Referencias y recursos
- Obra de referencia
-
Zuboff, S. (2018). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.
El marco teórico canónico. Setecientas páginas que tenían razón en todo.
scholar.google.com Casos documentados -
Cadwalladr, C. & Graham-Harrison, E. (2018). Cambridge Analytica y los 87 millones de perfiles. The Guardian.
La investigación periodística que destapó el caso.
theguardian.com Enrique Dans — lecturas recomendadas -
«Facebook: de la ingenuidad a la estupidez» (2018)
Análisis del escándalo Cambridge Analytica en el momento en que estalló.
enriquedans.com -
«Facebook y la naturaleza del negocio» (2018)
Sobre cómo la segmentación de datos personales es el núcleo del modelo, no una anomalía.
enriquedans.com -
«Prohibir el tráfico de datos y la publicidad individualizada» (2020)
Argumenta por qué atacar el modelo desde su base, no sus síntomas, es la única salida coherente.
enriquedans.com -
«El tráfico de datos personales debería estar completamente prohibido» (2024)
Sobre la FTC y el ecosistema de data brokers: un negocio que, según Dans, nunca debió existir.
enriquedans.com -
«Capitalismo de vigilancia: ¿puede el código abierto ser la solución?» (2025)
El artículo más reciente de Dans sobre el tema: IA, modelos ligeros y open source como alternativa al modelo extractivo.
enriquedans.com Recursos institucionales -
Electronic Frontier Foundation — Surveillance Self-Defense
Guías prácticas sobre vigilancia digital y herramientas de protección.
ssd.eff.org -
AEPD — Derecho de supresión
Cómo ejercer el derecho de supresión ante empresas y data brokers bajo el RGPD.
aepd.es -
Privacy International — What is the data broker industry?
Explicación del ecosistema de intermediarios de datos y su funcionamiento.
privacyinternational.org