Ofuscaci¨®n de datos: si no puedes evitar que te rastreen, enga?a al algoritmo

Vivir en la era digital significa ser rastreado continuamente. Nuestras actividades cotidianas dejan una huella en el ciberespacio que, debidamente procesada, ayuda a las empresas a vendernos sus productos. El pacto impl¨ªcito es el siguiente: los usuarios accedemos gratis a que las empresas recopilen nuestros datos a cambio de la promesa de recibir mejores servicios. Pero no todo el mundo est¨¢ dispuesto a ceder a la ligera su informaci¨®n personal para que otras empresas se lucren con ella. Que lo sepan todo sobre nosotros puede suponer una vulneraci¨®n de la privacidad de los individuos, y adem¨¢s puede resultar molesto ser perseguido por anuncios y ofertas a todas horas.

?Hay forma de escapar al escrutinio de las empresas tecnol¨®gicas? Es muy dif¨ªcil, sobre todo si usamos sus servicios a diario. Pero hay una manera de expresar la rebeld¨ªa desde dentro el sistema: ofrecer datos incorrectos para confundir a quienes los recopilan. Una forma sencilla de hacerlo ser¨ªa dar nombre y direcci¨®n falsas cuando se le pide a uno esa informaci¨®n para registrarse en alguna p¨¢gina web; otra m¨¢s elaborada ser¨ªa usar programas especiales que pinchen autom¨¢ticamente en todos los banners que se nos ofrezcan, de manera que resulte dif¨ªcil inferir nuestros gustos. A esto se le llama ofuscaci¨®n de datos y, si lo practicase una masa cr¨ªtica de gente lo suficientemente amplia, el big data acabar¨ªa por ser irrelevante. Porque los algoritmos, sin datos de calidad, no sirven para nada.

La industria es consciente del poder de esta pr¨¢ctica. Tanto es as¨ª que la consultora Gartner incluy¨® el algorithm hacking (as¨ª se le llama tambi¨¦n) como una de las cinco claves a seguir en 2020 en su informe anual de tendencias de consumo para profesionales del marketing. No est¨¢ claro cu¨¢nta gente practica la ofuscaci¨®n de datos. Seg¨²n Kate Muhl, analista de Gartner, en torno a una cuarta parte de los consumidores lo hacen en su d¨ªa a d¨ªa, aunque sea poniendo un nombre falso al rellenar un formulario online.

Tampoco se puede establecer qu¨¦ proporci¨®n de datos falsos bastar¨ªa para hundir al sistema. El tama?o de las bases de datos y la naturaleza de los algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico son muy distintos entre s¨ª. Una simulaci¨®n realizada con un algoritmo de recomendaci¨®n de pel¨ªculas llev¨® a unos investigadores a concluir que si el 30% de los usuarios aportaban al sistema datos falsos, la efectividad del mismo ca¨ªa al 50%.

M¨¢s hast¨ªo que activismo

Pese a tener un nombre pomposo (ofuscaci¨®n de datos o alteraci¨®n de algoritmos), aportar informaci¨®n falsa no es un invento reciente. En el ¨¢mbito militar, por ejemplo, se practica desde la Antig¨¹edad para confundir al enemigo. ¡°Mentir es muy intuitivo, casi intr¨ªnseco al ser humano. Muchos pa¨ªses incluso admiten un derecho a la mentira. En Estados Unidos est¨¢ la Primera Enmienda y en algunos ordenamientos jur¨ªdicos se permite mentir en un juicio para defenderse a uno mismo¡±, explica la fil¨®sofa Carissa V¨¦liz, que en su libro Privacy is Power (Bantam Press, 2020) sit¨²a la ofuscaci¨®n de datos como una de las v¨ªas de acci¨®n para proteger nuestra privacidad.

¡°La ofuscaci¨®n de datos est¨¢ mucho m¨¢s extendida de lo que pensamos¡±, opina por su parte Gemma Gald¨®n, directora de la auditor¨ªa de algoritmos Eticas Consulting. ¡°Lo que pasa es que m¨¢s que como un acto de activismo se hace por incomodidad o hast¨ªo. Y eso sucede porque en alg¨²n momento la ciudadan¨ªa rompi¨® su confianza en la tecnolog¨ªa¡±, a?ade. Mentir cuando se rellena el formulario de inscripci¨®n de una tarjeta de fidelizaci¨®n de un comercio o taparse la cara con el abrigo cuando pasamos ante una c¨¢mara de seguridad son dos ejemplos de acciones sencillas y muy comunes.

¡°Se asume que todos los datos aportados de forma voluntaria por la gente tienen un grado de fiabilidad muy bajo. Su valor en el mercado es pr¨¢cticamente cero¡±, ilustra Gald¨®n. De ah¨ª que lo que se compra caro son los datos que se obtienen de entidades bancarias o de procesos en los que el ciudadano no tiene la libertad de mentir.

La ofuscaci¨®n de datos es la aportaci¨®n deliberada de informaci¨®n ambigua, confusa o falsa para interferir en la vigilancia digital y en la recolecci¨®n de datos¡±, definen Finn Brunton y Helen Nissenbaum en su obra can¨®nica Obfuscation. A User¡¯s Guide for Privacy and Protest (MIT Press, 2015). Un reciente estudio elaborado por investigadores de la Northwestern University (Illinois) distingue entre tres formas de confundir a los algoritmos: con huelgas de datos, intoxicar los datos y aportando datos a la competencia.

1. Huelga de datos

La primera medida para erosionar el poder del capitalismo de la vigilancia es abstenerse de generar datos o borrar los que se hayan aportado. Esto se consigue eliminando las cuentas de plataformas que no se consideren imprescindibles o instalando herramientas de privacidad.

Los investigadores de la Northwestern University citan como ejemplo los boicots a Facebook promovidas en EE UU por asociaciones en defensa de los derechos civiles o a Uber cuando se denunciaron casos de acoso sexual dentro de la compa?¨ªa.

2. Datos intoxicados

Esta segunda modalidad de ofuscaci¨®n consiste en aportar de forma consciente datos sin sentido, que confundan a quien los recoge. La forma m¨¢s sencilla de hacerlo es mintiendo. Por ejemplo, dando me gusta a canciones que en realidad odias en un reproductor de m¨²sica. O inventando una direcci¨®n de correo electr¨®nico cada vez que se nos exige dar uno para poder acceder a una web.

Otra v¨ªas m¨¢s compleja consiste en deslumbrar al algoritmo: mandarle una gran cantidad de datos, todos ellos falsos, para que el perfil que construya sobre nosotros sea todav¨ªa m¨¢s impreciso. Hay extensiones para navegadores como AdNauseam que hacen ese trabajo por nosotros. Da clics de forma autom¨¢tica e imperceptible para el usuario en todos los anuncios que se nos muestran cuando navegamos. El objetivo es que Google Ads no consiga procesar toda esa informaci¨®n, que adem¨¢s ser¨¢ err¨®nea. Otra opci¨®n es usar TrackMeNot, que lanza b¨²squedas constantes y aleatorias en Google, de manera que nuestras aut¨¦nticas preferencias quedan diluidas.

Un grupo de adolescentes estadounidenses dio el a?o pasado con una ingeniosa forma de volver loco a Instagram. Decidieron compartir una sola cuenta en la red social. Cada vez que alguien del grupo quer¨ªa entrar solo ten¨ªa que pedirle a quien estuviese conectado que reiniciase la sesi¨®n. Tras esa petici¨®n, la compa?¨ªa env¨ªa autom¨¢ticamente una contrase?a al dispositivo desde el que se solicita. El compinche solo tiene que compartir esa clave con quien quiera incorporarse. El resultado: el algoritmo mostraba fotos de Kobe Bryant, de recetas de reposter¨ªa, de coches¡­ Nada que ver con las preferencias de ninguno de ellos.

3. Alimentar a la competencia

La tercera v¨ªa para enga?ar a los algoritmos consiste en aportar de forma consciente datos al competidor de la plataforma contra la que se quiera protestar. Por ejemplo, subir las fotos que se tengan en Facebook en Tumblr o usar el buscador DuckDuckGo en vez de Google. El objetivo es fomentar la competencia entre plataformas.

Las consecuencias de estas acciones pueden tener efectos en el espacio f¨ªsico. En verano de 2019, los conductores de Uber y Lyft de Washington se pusieron de acuerdo para subir las tarifas de los trayectos, lo que afecta a su retribuci¨®n. El mecanismo: apagar simult¨¢neamente las aplicaciones durante unos minutos, de manera que el algoritmo crea que hay pocos conductores y suba as¨ª el precio de las carreras, y volverlas a encender luego.

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