Colonialismo de datos

El colonialismo de datos es la práctica mediante la cual gobiernos, organizaciones y corporaciones extraen, controlan o se lucran con los datos producidos por individuos, a menudo recurriendo a mano de obra mal remunerada o apropiándose de las actividades digitales de los usuarios. Los académicos lo describen como una extensión contemporánea de las lógicas coloniales y neocoloniales , donde las infraestructuras tecnológicas permiten nuevas formas de apropiación de recursos y asimetría de poder. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]}

El colonialismo de datos combina formas históricas de apropiación colonial con sistemas contemporáneos de extracción de datos. El término parece haber sido acuñado por primera vez, o utilizado notablemente, por Nick Couldry y Ulises A. Mejias. ^{[ 5 ] [ 6 ]} En su libro The Costs of Connection  : How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism, publicado en 2019, Couldry y Mejias argumentan que la economía de datos reorganiza la vida humana en una fuente continua de materia prima para la acumulación capitalista. ^{[ 1 ]} Este proceso implica tanto la captura a gran escala de datos generados por el usuario como el despliegue de mano de obra de bajo costo para anotar, clasificar o procesar esos datos para tecnologías como la inteligencia artificial (IA).

Los académicos destacan que el control sobre los flujos de datos otorga un poder político, económico y cultural significativo. Las corporaciones y los gobiernos pueden moldear los mercados, influir en el comportamiento y construir sistemas predictivos monopolizando el acceso a los datos y a los algoritmos que operan sobre ellos. ^{[ 2 ]}

Otros describen el colonialismo de datos como la transformación de los espacios digitales en nuevas “fronteras”, donde los datos se tratan como un recurso que debe ser reclamado y controlado. Desde esta perspectiva, la extracción de datos puede reproducir las desigualdades sociales existentes, con el valor y el control distribuidos según las líneas tradicionales de raza, género y poder. Estas dinámicas reflejan patrones históricos en los que los recursos se apropian primero, mientras que las cuestiones de equidad se abordan solo después. ^{[ 7 ]}

La rápida expansión del sector de la IA ha incrementado la demanda mundial de anotación de datos y moderación de contenido. Las empresas subcontratan tareas de etiquetado de datos —como etiquetar imágenes, transcribir audio y clasificar texto— a trabajadores de países de bajos ingresos. Diversos informes han documentado cómo países como Kenia, Filipinas y Venezuela se han convertido en centros neurálgicos para este tipo de trabajo, que a menudo se realiza por salarios extremadamente bajos. ^{[ 8 ]}

Estudios recientes sitúan el colonialismo de datos dentro de la dinámica del desarrollo global, argumentando que la extracción de datos puede reforzar las dependencias estructurales entre regiones y reproducir asimetrías en el control de la infraestructura digital y la producción de conocimiento. ^{[ 9 ] [ 10 ]} Los críticos argumentan además que estas prácticas reproducen estructuras económicas neocoloniales: las naciones y corporaciones más ricas extraen valor de trabajadores con escaso poder de negociación. Al mismo tiempo, los beneficios de las tecnologías de IA se acumulan principalmente en el Norte Global. Esta dinámica ha generado debates sobre la obtención ética de datos, los derechos digitales, la compensación justa y las desigualdades globales dentro de la economía de la IA.

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