Además, los datos sin identificación se pueden volver a identificar fácilmente utilizando sofisticados programas de inteligencia artificial que coinciden con los patrones de ubicación con los datos recopilados de otras fuentes. La identificación positiva se logra con tan pocas correlaciones positivas 3-4. ⁃ TN Editor
La mayoría de los datos recopilados por los planificadores urbanos son desordenados, complejos y difíciles de representar. No se parece en nada a los gráficos suaves y gráficos limpios de la vida de la ciudad en juegos de simuladores urbanos como "SimCity". Una nueva iniciativa de Sidewalk Labs, la filial de construcción de la ciudad de la empresa matriz de Google, Alphabet, se propuso cambiar eso.
El programa, conocido como Réplica, ofrece a las agencias de planificación la capacidad de modelar los patrones de movimiento de una ciudad entera. Como "SimCity", las réplicas Herramienta "fácil de usar" implementa simulaciones estadísticas para brindar una visión integral de cómo, cuándo y dónde viaja la gente en las zonas urbanas. Es una perspectiva atractiva para los planificadores que toman decisiones críticas sobre el transporte y el uso del suelo. En los últimos meses, las autoridades de transporte de Kansas City, Portland y el área de Chicago se han suscrito para obtener sus puntos de vista. El único inconveniente: no están completamente seguros de dónde provienen los datos.
Los planificadores urbanos típicos dependen de procesos como encuestas y contadores de viajes que a menudo requieren mucho tiempo, trabajo intensivo y obsoletos. La réplica, en cambio, utiliza datos de ubicación móvil en tiempo real. Como Nick Bowden de Sidewalk Labs ha explicado, “Replica proporciona un conjunto completo de medidas de viaje de referencia que son muy difíciles de reunir y mantener hoy en día, incluido el número total de personas en una red de carreteras o calles locales, qué modo están usando (automóvil, tránsito, bicicleta o pie ), y su propósito de viaje (ir al trabajo, ir de compras, ir a la escuela) ".
Para realizar estas mediciones, el programa recopila y desidentifica la ubicación de los usuarios de teléfonos celulares, que obtiene de proveedores externos no especificados. Luego modela estos datos anónimos en simulaciones, creando una población sintética que replica fielmente los patrones del mundo real de una ciudad pero que "oscurece los hábitos de viaje del mundo real de las personas", como Bowden le dijo a The Intercept.
El programa llega en un momento de creciente inquietud con la forma en que las empresas de tecnología usan y comparten nuestros datos personales, y plantea nuevas preguntas sobre la invasión de Google en el mundo físico.
El mes pasado, el New York Times revelado cómo terceros recopilan los datos de ubicación confidenciales de nuestros teléfonos inteligentes, a menudo con datos débiles o inexistentes consentimiento provisiones. Una placa base investigación a principios de enero demostró aún más cómo las compañías celulares venden nuestras ubicaciones a los acosadores y cazadores de recompensas dispuestos a pagar el precio.
Para algunos, los planes del hermano de Google de recopilar y comercializar datos de ubicación en tiempo real de millones de teléfonos celulares se suman a estas preocupaciones. "Las preocupaciones por la privacidad son bastante extremas", escribió Ben Green, un experto en tecnología urbana y autor de "The Smart Enough City", en un correo electrónico a The Intercept. "Los datos de ubicación de teléfonos móviles son extremadamente confidenciales". Estas preocupaciones por la privacidad han estado lejos de ser teóricas. Una prensa asociada investigación mostró que las aplicaciones y el sitio web de Google rastrean a las personas incluso después de que hayan deshabilitado el historial de ubicaciones en sus teléfonos. Quartz descubrió que Google era seguimiento de usuarios de Android al recopilar las direcciones de las torres de telefonía celular cercanas, incluso si todos los servicios de ubicación estuvieran apagados. La empresa también ha sido capturado usando sus vehículos de Street View para recopilar los datos de ubicación de Wi-Fi de teléfonos y computadoras.
Es por eso que Sidewalk Labs ha instituido protecciones significativas para salvaguardar la privacidad, incluso antes de que comience a crear una población sintética. Todos los datos de ubicación que recibe Sidewalk Labs ya están desidentificados (utilizando métodos como la agregación, las técnicas de privacidad diferencial o la eliminación total de comportamientos únicos). Bowden explicó que los datos obtenidos por Replica no incluyen los identificadores únicos de un dispositivo, que pueden usarse para descubrir la identidad única de alguien.
Sin embargo, algunos planificadores urbanos y tecnólogos, aunque enfatizan la elegancia y la novedad del concepto del programa, siguen siendo escépticos acerca de estas protecciones de privacidad y preguntan cómo Sidewalk Labs define la información de identificación personal. Tamir Israel, abogado del personal de la Clínica Canadiense de Política e Interés Público de Internet, advierte que la reidentificación es un objetivo en rápido movimiento. Si Sidewalk Labs tiene acceso a los caminos de movimiento únicos de las personas antes de hacer sus modelos sintéticos, ¿no sería posible averiguar quiénes son, en función de dónde van a dormir o trabajan? "Vemos a muchas empresas que se equivocan al recopilarlos y realizar desidentificaciones burdas, aunque, más que cualquier otro tipo de datos, se ha demostrado que los datos de ubicación son altamente reidentificables", agregó. “Es obvio a qué se van y regresan las personas de la casa cada noche y en qué oficina se detienen todos los días de 9 a 5 pm” estudio descubrió hasta qué punto las personas podrían ser re-identificadas a partir de datos aparentemente anónimos utilizando solo cuatro puntos de datos con marca de tiempo de donde habían estado anteriormente.
También hay preguntas persistentes sobre cómo Sidewalk Labs establece límites sobre el tipo y la calidad del consentimiento obtenido. Como lo demostró el tsunami de violaciones de privacidad del año pasado, muchos usuarios no entienden qué tan cerca están siendo rastreados y con qué frecuencia sus datos se revenden a anunciantes o terceros o programas como Replica. "Necesitamos hacer un mejor trabajo para garantizar que el tipo de consentimiento expreso acorde con la sensibilidad de los datos se aplique realmente cuando se recopilen datos", señaló Israel. Históricamente, el consentimiento ha sido definido por términos de servicio amplios y vagos, aprovechando el conocimiento de las empresas de detalles técnicos complejos a expensas de los usuarios demasiado presionados por el tiempo para leer, y mucho menos entender, sus políticas de privacidad cargadas de jerga. La investigación del Times descubrió, por ejemplo, que "las explicaciones que las personas ven cuando se les pide que otorguen un permiso son a menudo incompletas o engañosas". Aunque pueden conservar un amplio derecho a vender o compartir datos de ubicación en una política de privacidad opaca, muchas aplicaciones no explícitamente diga a sus usuarios que lo están haciendo.
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