Inteligencia artificial y economía de datos personales: análisis, monetización y consecuencias psicosociales

¿Se paga con datos personales?

Cada interacción con Facebook, Instagram y WhatsApp —incluso cada “like”— se convierte en parte de una base de datos psicográfica que puede ser usada para manipular no solo el contenido que ve el usuario, sino cómo piensa.

La psicografía, en el contexto del marketing y la investigación de mercados, se refiere al estudio de los consumidores basado en sus actitudes, intereses, opiniones y estilos de vida.

1. WhatsApp, Instagram y Facebook: perfilan incluso lo que no publica el usuario

Desde 2016, WhatsApp comparte con Meta metadatos como seguimiento de contactos, duración de mensajes, ubicación aproximada, modelo de teléfono e IP¹. Aunque los mensajes están encriptados, estos revelan quien es y cómo piensa el usuario. En 2014, Facebook prometió que WhatsApp seguiría sin recolectar números ni metadatos. Sin embargo, años después, esa promesa se canceló².

Instagram comparte con Facebook ubicación, contactos, “me gusta”, historial, tipo de contenido, incluso interacciones con otros usuarios³. El resultado: se puede trazar un perfil psicológico y social tan fino que los anuncios pueden dirigirse a una sola persona específica⁴.

2. Los datos de los usuarios alimentan IAs

En la era de las experiencias digitales interactivas, el uso de machine learning se ha convertido en un motor silencioso pero poderoso detrás de la adicción tecnológica. Plataformas como Instagram, TikTok o videojuegos móviles no solo capturan la atención de lo sus usuarios: aprenden en tiempo real. Cada clic, cada “me gusta”, cada segundo que un usuario dedica a un video alimenta a estos modelos, que ajustan sus predicciones para mostrar contenido cada vez más irresistible. Este aprendizaje automático está diseñado para optimizar métricas como el tiempo de uso o la frecuencia de interacción, y aunque parezca inofensivo, ¿transforma el comportamiento del usuario en un producto?, ya que se prioriza la rentabilidad de las plataformas por encima del bienestar⁵.

Los sistemas de machine learning necesitan grandes cantidades de datos para funcionar, y esos datos los proporcionan los usuarios. El historial de navegación, ubicación, interacciones y hasta los momentos de actividad o descanso son recolectados y procesados para perfeccionar estas experiencias digitales ⁵.

Esto explica por qué los anuncios pueden hablarte como si te conocieran mejor que tu familia. No es magia, es nanotargeting: la capacidad de crear mensajes personalizados, que pueden estar basados en miedos, deseos y vulnerabilidades profundamente personales⁴.

3. ¿Podría ser preocupante?

• Los datos de los usuarios son utilizados para diseñar algoritmos con la capacidad de captar su atención de forma casi instintiva, por ejemplo, activando en el cerebro respuestas similares a las que surgirían ante señales de peligro. Esta estrategia puede ser aprovechada por las empresas para mantener a los usuarios conectados y pendientes, muchas veces interrumpiendo sus actividades cotidianas sin que estos se den cuenta⁶.

• Un nuevo estudio sobre el uso de Instagram entre universitarios revela hallazgos preocupantes pero también esperanzadores. Se confirma que el uso excesivo de Instagram está relacionado con un bajo rendimiento académico, lo que afecta negativamente la satisfacción con la vida. Parece que pasar horas en la app quita tiempo valioso para estudiar y puede influir en la salud mental.

  Pero no todo son malas noticias. El estudio también encontró algo interesante: la actividad física puede ser un “escudo” contra la adicción a Instagram. Las personas que hacen más ejercicio tienden a satisfacer sus necesidades sociales y de entretenimiento fuera del mundo digital. En cambio, quienes llevan una vida más sedentaria son más propensos a refugiarse en redes sociales, lo que puede derivar en un uso adictivo⁷.

4. ¿Cómo reaccionar?

Conclusiones

Los datos de los usuarios son analizados por inteligencias artificiales extremadamente poderosas, entrenadas para predecir y manipular el comportamiento. Su objetivo no es solo mostrar contenido, sino enganchar: ya que cuanto más tiempo se usa la app, más datos se entregan y más contenido se consume.

Referencias