En China llevan tiempo implementando reconocimiento facial, incluso ahora por el tema de COVID-19, integraron cámaras que además evalúan la temperatura, vean este video: Facial recognition: Concerns over China's widespread surveillance

¿Qué son los datos sensibles y confidenciales?
La comprensión de la diferencia entre datos sensibles y datos confidenciales es crucial en la era digital actual. Los datos sensibles son aquellos que revelan información personal que podría poner en riesgo a una persona si se divulga, como el origen étnico, la orientación sexual, o la situación médica. En cambio, los datos confidenciales son aquellos que deben protegerse por razones legales o contractuales, como secretos comerciales y datos de empleados.
Es importante que cada individuo reflexione sobre el tipo de información que está dispuesto a compartir y a quién se la compartirá. La privacidad y la seguridad dependen de nuestras decisiones informadas.
¿Cómo afecta la tecnología a nuestra privacidad?
Aplicaciones como FaceApp, que utilizan tecnologías avanzadas para predecir rasgos físicos futuros o alternativos, plantean cuestiones éticas sobre la privacidad. Al usar estas aplicaciones, los usuarios proporcionan datos faciales que luego son utilizados para predecir cómo podrían verse en el futuro. Esta información incluye vectores faciales como la distancia entre los ojos o las dimensiones de la cara.
En lo que parece un simple ejercicio de diversión, se encuentra un complejo entramado de datos personales sensibles. Estas plataformas recopilan información para mejorar sus algoritmos y generar predicciones más precisas. La pregunta es: ¿estamos conscientes y cómodos con el intercambio de nuestra privacidad por servicios digitales?
¿Qué papel juegan las aplicaciones de citas y la recolección de datos?
Aplicaciones de citas como Tinder recopilan y utilizan información sobre sus usuarios para personalizar las experiencias. Saben quién eres, qué te gusta y qué estás buscando. Usan esta información para mostrar posibles coincidencias basadas en datos demográficos y preferencias personales, impulsados por algoritmos que aprenden de tus interacciones y elecciones dentro de la aplicación.
Esto lleva a una pregunta ética: ¿deberían estas empresas mostrarte solo lo que sus algoritmos creen que prefieres? ¿O deberían ofrecerte un acceso más amplio a todo el espectro de usuarios? La personalización ofrece comodidad, pero también plantea preocupaciones sobre el riesgo de permanecer dentro de burbujas de preferencia sin explorar verdaderas posibilidades.
¿Cuáles son las implicaciones de las leyes de digitalización?
El caso de Hong Kong durante la pandemia es un ejemplo contundente de cómo la digitalización y las leyes pueden unirse para controlar situaciones de salud pública. Con medidas extremas como pruebas COVID obligatorias y cuarentenas rastreadas mediante dispositivos de geolocalización, surgieron debates sobre hasta qué punto es aceptable sacrificar derechos individuales en pro de la seguridad colectiva.
Hong Kong adoptó estrategias tecnológicas y normativas rigurosas para monitorear y contener la propagación del virus. Sin embargo, todo el proceso plantea preguntas sobre la privacidad y la libertad individual, abriendo debates sobre hasta qué punto deberían otros países adoptar medidas similares.
¿Por qué es importante debatir sobre la ética de los datos?
La reflexión ética sobre el uso y control de los datos es fundamental en nuestra sociedad. Preguntarse sobre qué datos estamos dispuestos a compartir, quién debería tener acceso a ellos, y cómo estos datos serán usados en nuestra vida cotidiana y en los grandes sistemas, es una conversación crítica para asegurar un equilibrio entre los beneficios tecnológicos y la protección de la privacidad.
Te animo a que hables con tus amigos y familiares sobre sus roles en el ecosistema de datos, que se planteen estas preguntas y construyan un enfoque ético hacia la tecnología. Además, como tarea, te recomiendo ver el documental "The Social Dilemma" para profundizar en el impacto de las redes sociales y la recopilación de datos en nuestras vidas. ¡Continúa cuestionando y aprendiendo!
La comprensión de la diferencia entre datos sensibles y datos confidenciales es crucial en la era digital actual. Los datos sensibles son aquellos que revelan información personal que podría poner en riesgo a una persona si se divulga, como el origen étnico, la orientación sexual, o la situación médica. En cambio, los datos confidenciales son aquellos que deben protegerse por razones legales o contractuales, como secretos comerciales y datos de empleados.
Es importante que cada individuo reflexione sobre el tipo de información que está dispuesto a compartir y a quién se la compartirá. La privacidad y la seguridad dependen de nuestras decisiones informadas.
Aplicaciones como FaceApp, que utilizan tecnologías avanzadas para predecir rasgos físicos futuros o alternativos, plantean cuestiones éticas sobre la privacidad. Al usar estas aplicaciones, los usuarios proporcionan datos faciales que luego son utilizados para predecir cómo podrían verse en el futuro. Esta información incluye vectores faciales como la distancia entre los ojos o las dimensiones de la cara.
En lo que parece un simple ejercicio de diversión, se encuentra un complejo entramado de datos personales sensibles. Estas plataformas recopilan información para mejorar sus algoritmos y generar predicciones más precisas. La pregunta es: ¿estamos conscientes y cómodos con el intercambio de nuestra privacidad por servicios digitales?
Aplicaciones de citas como Tinder recopilan y utilizan información sobre sus usuarios para personalizar las experiencias. Saben quién eres, qué te gusta y qué estás buscando. Usan esta información para mostrar posibles coincidencias basadas en datos demográficos y preferencias personales, impulsados por algoritmos que aprenden de tus interacciones y elecciones dentro de la aplicación.
Esto lleva a una pregunta ética: ¿deberían estas empresas mostrarte solo lo que sus algoritmos creen que prefieres? ¿O deberían ofrecerte un acceso más amplio a todo el espectro de usuarios? La personalización ofrece comodidad, pero también plantea preocupaciones sobre el riesgo de permanecer dentro de burbujas de preferencia sin explorar verdaderas posibilidades.
El caso de Hong Kong durante la pandemia es un ejemplo contundente de cómo la digitalización y las leyes pueden unirse para controlar situaciones de salud pública. Con medidas extremas como pruebas COVID obligatorias y cuarentenas rastreadas mediante dispositivos de geolocalización, surgieron debates sobre hasta qué punto es aceptable sacrificar derechos individuales en pro de la seguridad colectiva.
Hong Kong adoptó estrategias tecnológicas y normativas rigurosas para monitorear y contener la propagación del virus. Sin embargo, todo el proceso plantea preguntas sobre la privacidad y la libertad individual, abriendo debates sobre hasta qué punto deberían otros países adoptar medidas similares.
La reflexión ética sobre el uso y control de los datos es fundamental en nuestra sociedad. Preguntarse sobre qué datos estamos dispuestos a compartir, quién debería tener acceso a ellos, y cómo estos datos serán usados en nuestra vida cotidiana y en los grandes sistemas, es una conversación crítica para asegurar un equilibrio entre los beneficios tecnológicos y la protección de la privacidad.
Te animo a que hables con tus amigos y familiares sobre sus roles en el ecosistema de datos, que se planteen estas preguntas y construyan un enfoque ético hacia la tecnología. Además, como tarea, te recomiendo ver el documental "The Social Dilemma" para profundizar en el impacto de las redes sociales y la recopilación de datos en nuestras vidas. ¡Continúa cuestionando y aprendiendo!
En China llevan tiempo implementando reconocimiento facial, incluso ahora por el tema de COVID-19, integraron cámaras que además evalúan la temperatura, vean este video: Facial recognition: Concerns over China's widespread surveillance

:kissing::couple: Creo que Tinder podría preguntar si queremos que la app use IA para recomendarnos personas que nos gusten. Que sea solo una opción y no el funcionamiento por defecto de la aplicación.
Wow encontrar el equilibrio entre la privacidad, ética y lo que conviene en términos de tratamientos de datos no es tan sencillo
Notas: Conflictos y retos actuales sobre la ética y tratamiento de datos Distinguir información sensible y crear un criterio ético sobre los usos de los datos. Aprender qué información es del individuo, que información es general, qué información es sensible, confidencial y que información somos libres de compartir sin poner en peligro nuestra identidad o identificación.
Ética del procesamiento de imágenes: Por ejemplo FaceApp donde puedes transformarte en viejo, mujer, etc. Accediendo dándoles nuestra información para predecirnos, es que ellos obtienen toda la información de los vectores de nuestra cara, cual es la distancia entre un ojo y otro, distancia con la boca, cual es la dimensión de nuestra cara (redonda, ovalada, alargada, etc), puede no parecer relevante el dar esta información, sin embargo somos muchos los que la estamos dando y es por ello que tienen tantos puntos de datos que pueden saber cómo nos veremos, por qué hay personas que como nosotros, la han usado de otras edades y con eso predecir cómo va a evolucionar la cara.
¿Quiero yo dar este tipo de información? ¿Me siento vulnerable? ¿Me gusta predecir? ¿Quiero darle a la gente de mi entorno esta posibilidad de decidir sobre mi?
Tinder: almacena información de los usuarios y sus preferencias, ellos saben quien eres y que estas buscando, con esto te muestran todas las personas que están a tu alrededor según la distancia que elegiste, el género y la edad. Sin embargo, ellos podrían mostrarte personas que ellos ya tienen la información que te van a gustar según las indicaciones que le diste a la plataforma. Identifican palabras también.
Hong Kong: Con las pruebas de covid ellos intentan medir, predecir y controlar la pandemia.
Por ley o por la falta de, es que la tecnología avanza a un ritmo tan diferente (amenazador o retador)
yo solo me metí a platzi para crear a SKYNET. :v
Interesante el caso de Hong Kong. Deja mucho para reflexión el siguiente segmento de la clase: "... ¿Cómo tiene que avanzar la ley digital para explicar una realidad? Por ley, o la falta de esta, es que la tecnología avanza a un ritmo diferente –para unos amenazador o muy retador para otros— pero la ley no lo ha hecho a este ritmo solo la digitalización..."
Es muy interesante evaluar la parte ética del tratamiento de datos no solo como usuarios, sino también como futuros científicos de datos (si al final te decantas por hacer esto) porque en tu mano está el desarrollo de los diferentes modelos y la objetividad que se les dé a la hora de presentar resultados y hechos. Como yo lo veo, como usuarios hay que tratar de ser conscientes digitalmente y entender que la alimentación de algoritmos continuo que damos en nuestra navegación diaria, igual nos va cerrando las opciones de conocer otras realidades. Por eso en más de una charla he escuchado que piden no solo guiarnos con las recomendaciones de las diversas plataformas, y ser lo suficientemente tolerantes para tener en nuestras RRSS gente con opiniones diferentes a las tuyas para no perder el foco con tu verdad, que no significa es la verdad de todos! Que gran curso!
Hay un documental en Netflix que se llama "nada es privado", es muy bueno lo recomiendo. Trata sobre como una empresa llamada Cambridge Analytica compraba datos de los millones de usuarios de Facebook para realizar propaganda dirigida específicamente a estas personas, con el objetivo de crear polarización y converserlos de una noticia falsa. Tuvo gran influencia en las elecciones de Estados Unidos de 2016 y la salida salida del Reino Unido de la Unión Europea. Por lo tanto el poder de tener los datos de las personas y poder manipular esta información en contra de la democracia puede ser peligroso.
Resumen de la clase: Puntos para reflexionar:
Etiqueta en el procesamiento de imágenes Caso 1
Caso 2
Caso3