Datos agotados

Los datos residuales (también llamados datos de escape ) son el rastro de datos generados como subproducto de la actividad, el comportamiento y las transacciones en línea de los usuarios, en lugar de datos que ellos crean o envían deliberadamente. Forman parte de una categoría más amplia de datos no convencionales ^{[ 1 ]} que también incluye datos geoespaciales, de red y de series temporales, y pueden ser útiles para el análisis predictivo .

Los datos residuales pueden adoptar la forma de cookies , archivos temporales, archivos de registro , registros de clics y preferencias almacenadas. ^{[ 2 ]} Acciones como visitar una página web, seguir un enlace o permanecer en un elemento pueden generar datos residuales que se registran sin que el usuario sea consciente de ello. A diferencia del contenido principal, que el usuario crea intencionadamente, los datos residuales son un efecto secundario pasivo de la interacción.

Un banco, por ejemplo, podría tratar los importes y las partes involucradas en una transacción como datos primarios , mientras que los datos secundarios podrían incluir si la transacción se realizó en un cajero automático en lugar de en una sucursal. ^{[ 3 ]}

Los datos residuales recopilados por las empresas suelen ser información que, aisladamente, no resulta útil de inmediato, pero que puede agregarse y analizarse para mejorar productos, personalizar contenido, identificar tendencias y respaldar el control de calidad. Las empresas también pueden almacenar estos datos residuales para análisis futuros o venderlos a terceros. ^{[ 4 ]} Shoshana Zuboff ha descrito esta práctica como un mecanismo central de lo que ella denomina capitalismo de vigilancia , en el que los datos de comportamiento generados por los usuarios se convierten en productos predictivos. ^{[ 5 ]}

Kosciejew señala que de esta manera se recopilan grandes cantidades de datos, a menudo sin procesar, muchos de los cuales nunca se analizan. ^{[ 6 ]}

Muchos dispositivos médicos, como marcapasos, máquinas de diálisis y cámaras quirúrgicas, generan datos residuales como subproducto de su funcionamiento. ^{[ 7 ]} La ​​mayor parte de estos datos nunca se captura ni se analiza, y generalmente se desechan una vez finalizado el procedimiento o completado el ciclo de monitorización rutinaria del dispositivo. El posible uso de los datos generados por dispositivos implantados, como los marcapasos, plantea interrogantes legales y éticos adicionales en torno a la propiedad y el consentimiento. ^{[ 8 ]} El uso de registros electrónicos de salud para la investigación también presenta desafíos debido al volumen de datos involucrados, lo que genera la necesidad de algoritmos automatizados para procesarlos. ^{[ 9 ]}

La recopilación y distribución de datos residuales no es ilegal en sí misma en la mayoría de las jurisdicciones, pero su uso plantea interrogantes sobre la privacidad y el consentimiento informado . Las medidas que se suelen adoptar para abordar estas preocupaciones incluyen la anonimización de los datos , ofrecer a los usuarios la opción de no participar en la venta de sus datos y publicar políticas de privacidad explícitas que divulguen qué datos se recopilan y cómo se utilizan. ^{[ 10 ]}

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