, ,

La família digital ha organitzat el primer curs d’especialització en la potestat parental digital.

La família és la primera proveïdora de tecnologia per als fills menors i el lloc on s’aprenen els hàbits bàsics de la vida, entre ells com fer un ús saludable i responsable de l’entorn digital.

Per tant, la finalitat del curs és formar a les mares i pares en les competències digitals vinculades amb l’entorn digital, el que vol dir orientar-los en l’exercici de la pàtria potestat a internet, en quins són els drets dels menors -com a la identitat digital, la privacitat, la seguretat, la salut o el benestar- i també els seus deures, com triar la tecnologia més segura -mòbils, controls parentals, antivirus, llistes negres, etc.- i com identificar i actuar davant dels riscos de la xarxa, analitzar els fenòmens de bulling i ciberbulling, saber quines eines ens dona la normativa per controlar l’ús que fan els menors de la xarxa, i quins són els delictes contra els menors i la responsabilitat dels menors i dels progenitors.

Com a pràctica els alumnes redactaran el pla digital familiar per aplicar-lo a la seva família, regulant l’ús dels dispositius, el fet de compartir les contrasenyes, el temps de connexió, el comportament a la xarxa, com actuar quan hi ha un problema, etc.

El curs es va iniciar el dia 7-11-2023 i va finalitzar el dia 21-12-2023 amb 8 assistents.

L´enllaç: https://www.formaciocontinua.udl.cat/es/programes-formatius/cursos/4096/

/by
,

Big data i meteorologia: el cas The Weather Channel (TWC).

La roba que ens posem abans de sortir de casa, decidir si agafem o no un paraigua, saber si una al·lèrgia al pol·len ens afectarà o si farem esport demà a la tarda a l’aire lliure, són decisions personals en què el clima està present, per això els canvis del temps afecten la nostra forma d’organitzar-nos la vida.

Les empreses també tenen en compte el clima a l’hora de prendre les seves decisions, des dels models climàtics que les companyies aèries utilitzen per evitar turbulències durant els vols, al rendiment dels parcs eòlics en funció del vent previst o decidir quin és el moment idoni per sembrar el blat en una zona de secà, fins a les alertes que poden llançar les companyies d’assegurances als assegurats que viatgen cap a una zona amb previsió de calamarsa.

Per tant el clima té una presència constant a la nostra vida diària, com es pot observar del fet que la majoria de les converses les comencem parlant del temps, i que a més moltes de les decisions que prenem en el nostre dia a dia depenen de la previsió del temps.

De fet, els experts assenyalen que segons algunes estimacions, fins a 1/3 part de l’economia dels EUA depèn o està relacionada amb la meteorologia.

En aquest context és interessant analitzar el cas The Weather Channel (TWC), canal de televisió per cable dedicat les 24 hores del dia a parlar del temps, que va ser llançat als EUA el mes de maig del 1982 i que el 2015 va ser adquirit per IBM, per tant, és un exemple exitós de transformació digital d’una organització convertida ara en data driven -empresa centrada en les dades-.

El seu model inicial d´ingressos era la publicitat i les subscripcions, però al cap dun temps es va reinventar i sha convertit en el que aquesta ara, una enorme potència digital.

TWC tracta una muntanya de dades en les operacions diàries i ha tingut l’habilitat de convertir la informació del temps en un actiu estratègic, ja que ha trobat un gran negoci en les dades ja que ha sabut transformar-se digitalment, evolucionant d’un model de predicció del temps a un altre de predicció sobre quan els consumidors compraran un determinat producte o servei.

Tot i que la informació sobre el temps és gratis, TWC ha creat un model de plataforma amb què ven serveis a empreses els productes o serveis de les quals són sensibles al clima.

TWC ha aconseguit adaptar-se a les noves circumstàncies tan ràpidament com ho fem les persones abans els canvis en el clima, des d’una organització que produïa informació a una altra que la monetitza, que ajuda a fer que les persones i les organitzacions prenguin millors decisions en funció del clima.

/by
, ,

Dades personals, big data i un embaràs adolescent.

El 28 de gener es va obrir a la signatura el conveni 108 de 1981 del Consell d’Europa, el primer instrument internacional jurídicament vinculant que regula el dret a la protecció de dades, motiu pel qual cada any el dia 28 de gener se celebra el dia internacional de la protecció de dades a tot el món.

Les dades en general són una matèria primera de gran valor econòmic i clau per a qualsevol negoci, ja que permeten crear una nova forma de valor -la coneguda com a economia de les dades- de la qual són exemple les anomenades GAFA -Google, Apple, Facebook i Amazon- que basen el seu model de negoci a l’explotació de les nostres dades personals en un entorn de plataforma digital.

El big data –o dades massives– es refereix al procediment creat per aprofitar aquestes dades que generem les empreses consistent en l’anàlisi de grans volums de dades que sovint es capten a temps real en una gran varietat de formats.

L’objectiu final és l’extracció de coneixement per a la presa de decisions a partir de la detecció de patrons, tendències o correlacions, descobrint coneixement ocult dins d’un gran volum de dades –el cas Walmart, amb els bolquers i la cervesa n’és un exemple conegut-, cosa que suposa començar a deixar de banda la intuïció i l’experiència com a úniques eines per prendre decisions -utensilis adequats només per a un món amb poques. dades-però insuficients per a l’economia digital basada en el big data.

És per això que la normativa de protecció de dades és necessària en tot procés de big data, si partim que moltes de les coses que succeeixen a la nostra vida quotidiana deixen un rastre en forma de dada personal, que escaparia al nostre control com a ciutadans si no existís aquesta normativa -el reglament 2016/679 i la llei 3/2018-, les agències o autoritats de protecció de dades i la figura clau del delegat de protecció de dades.

Les empreses volen conèixer millor els nostres gustos i interessos, adequar els seus productes i ofertes als nostres patrons de consum i adaptar així les campanyes de màrqueting, encara que hi ha casos on l’anàlisi de les dades de consum a la web d’un supermercat porten a conseqüències diguem-ne “ imprevistes” a l’àmbit familiar com el que va passar a la cadena target dels EUA.

És el curiós cas d’una adolescent que estava embarassada sense que el seu pare ho conegués, i que a causa dels patrons de recerca que la futura mare havia generat al portal del supermercat -bolquers, biberons i xumets-, aquest establiment havia deduït que aquella clienta estava embarassada.

El supermercat va enviar ràpidament a casa de la menor cupons de descompte per a productes per a criatures i quan el pare els va veure, es va presentar fet una fera al supermercat demanant explicacions de la raó per la qual enviaven aquesta informació a una menor d’edat.

La història acaba amb una segona visita del pare al supermercat sol·licitat disculpes, ja que es veu que l´únic membre de la família que desconeixia que la seva filla estava embarassada era ell, el pare.

/by
,

El cas d’Amazon, Greg Linden, el poder dels experiments dels treballadors, l’instint i les dades.

Greg Linden va ser un dels primers enginyers d’Amazon, prototip del treballador innovador a qui li passa una idea que acaba triomfant, malgrat que els responsables de màrqueting d’Amazon li van prohibir treballar-hi.

La idea era implementar una eina de recomanacions als clients d’Amazon a l’hora de finalitzar la compra, basada en aquells productes que constaven a la cistella.

Quan Linden va presentar la innovació als seus caps, els anomenats HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion), un vicepresident de màrqueting va desestimar la proposta sota l’argument que no era gens recomanable distreure el comprador durant el procés de compra (segons deia la seva experiència).

Tot i això -sostenella i non enmendalla- Linden va preparar un prototip i el va presentar al lloc de proves intern d’Amazon, sent el resultat totalment positiu, ja que no només no interrompia el procés de compra sinó que es van incrementar les vendes notablement (el poder de les dades).

La conclusió és clara: les dades havien triomfat, deixant en mal lloc l’experiència i la intuïció del vicepresident de màrqueting d’Amazon.

La resta de la història és coneguda, amb la implementació d’un algorisme de recomanació a Amazon basat en l’experiment de Linden i posteriorment, la seva extensió a la majoria de portals de venda en línia.

Aquest és un exemple paradigmàtic de l’experimentació dels treballadors a les empreses i un debat entre la prevalença de l’instint dels hippos o l’experimentació amb dades dels treballadors.

Per cert, a la nostra organització com hagués acabat la idea de Linden?.

/by
,

La correlació no significa causalitat.

Els humans estem acostumats a detectar patrons i tendències, cosa que en una època amb poca informació és relativament senzill.

Ara bé, això no és possible en plena era de les macrodades, ja que hi ha tantíssima informació disponible que els patrons i les tendències romanen ocults als ulls de qualsevol persona, sepultats entre milions i milions de dades.

Les empreses han acudit als ordinadors i al fenomen del big data perquè la tecnologia ens ajudi els humans a detectar aquests patrons invisibles, a posar llum en aquesta muntanya de dades, a buscar relacions entre fets aparentment inconnexos a través de la mineria de dades, per així prendre decisions que ajudin les empreses per exemple a incrementar les vendes.

I és interessant aquí introduir un concepte molt utilitzat a l’entorn del big data i que és que la correlació no significa causalitat.

Les diferències entre la causalitat i la correlació seria una cosa semblant a dir:

a.- no és el mateix afirmar que a és la causa segura de b (causalitat),

b.- que assenyalar que sembla que a i b estan relacionats (correlació).

La causalitat (el perquè de les coses) és aquella llei que estableix una relació directa entre una causa i un efecte, de manera que per arribar a aquesta conclusió certa (que a és la causa de b) cal prèviament experimentar, investigar i dedicar molt de temps i diners a validar que efectivament, hi ha una única relació directa entre aquesta causa i aquest efecte.

La causalitat -com el seu nom indica- ens ajuda a conèixer la causa de les coses, és a dir, a recórrer el camí de tornada des de l’efecte produït i cap a la causa que l’ha produït, per la qual cosa si el resultat d’aquesta investigació és positiu, això ens serveix per afirmar sense cap mena de dubte, que a és la causa de b, ja que no hi ha una explicació alternativa.

En canvi la correlació (el què de les coses, sense importar el perquè) simplement ens adverteix que entre a i b hi ha una possible relació però no ens explica amb certesa -al contrari de la causalitat- quina és la causa concreta que produeix aquest resultat.

Per tant la correlació seria una cosa així com que el fenomen a i el fenomen b s’observen alhora, que sembla que hi ha un patró comú entre tots dos o una correlació estadística, que tots dos es mouen junts, però sense poder afirmar de manera científica que a és la causa de b, com si faríem amb el principi de causalitat.

La correlació és un mètode per tant més ràpid i barat i per tant, la deducció a què arriba la correlació sobre la relació de la causa i l’efecte podríem dir que és feble, en el sentit que no es basa en aquest exercici científic de la causalitat que hem vist abans, sinó en un altre principi del tipus “si l’encerto, l’endevino”.

/by

La metatesiofòbia i la transformació digital

La metatesiofòbia és la por al canvi.

Aquest concepte s’ha de relacionar amb l’acrònim vuca, creat per l’Escola de Guerra de l’Exèrcit dels EUA per ajudar els estudiants de l’acadèmia militar a fer front als nous reptes geoestratègics.

Vuca significa volatility (volatilitat), uncertainty (incertesa), complexity (complexitat) i ambiguity (ambigüetat).

No diem res de nou si afirmem que les regles de joc han canviat, que la lògica dels esdeveniments al món de l’empresa ja no és lineal i que el canvi troba sempre elements paralitzants com són la manca de visió estratègica d’alguns Ceo i la resistència dels empleats.

La raó és que el canvi preocupa, ja que qualsevol transformació a les organitzacions s’observa com una amenaça, ja que com a humans creiem que no serem capaços d’adaptar-nos i molt més si obrim els ulls a les tecnologies disruptives que amenacen molts llocs de treball actuals.

Però la veritat és que la transformació digital és això, un procés meditat i gestionat però no una revolució.

Tot i això, per què algunes organitzacions trien no transformar-se digitalment si intueixen que la paràlisi les portarà a resultats fatídics?

Vegem el cas de kodak, exemple paradigmàtic de manca de visió estratègica i de por del canvi. Kodak va inventar la primera càmera digital el 1975, però no la va voler comercialitzar i va decidir guardar-la en un calaix per evitar que afectés el seu exitós model de negoci en aquell moment, vendre rodets i revelar fotos.

El resultat d‟aquesta decisió antiestratègica és que l‟any 2012 kodak es va declarar en fallida.

Són moltes les organitzacions per a les quals tots els clients som iguals, als quals no escolten ni els posen al centre de les seves decisions, les mateixes que consideren que la competència és l’enemic a batre i que encara que s’hi puguin crear oportunitats, no volen sentir ni parlar de cooperar -que podem definir com l’estratègia per col·laborar amb la competència- sent el seva mantra una cosa així com que a la competència ni aigua, malgrat que és conegut que alguns rivals eterns dins del món dels telèfons mòbils – Apple i Samsung- col·laboren intensament des del moment en què l’empresa japonesa està venent pantalles per als mòbils de l’empresa nord-americana.

Aquestes organitzacions metatesiofòbies es caracteritzen per no utilitzar les dades ni el coneixement generat per elles per convertir-les en un actiu estratègic, en la seva nova matèria primera, ja que per contra confien més en la intuïció subjectiva del ceo, en la seva clarividència proverbial que no pas en les evidències objectives resultat de l’anàlisi de les dades i els models predictius, organitzacions que a més penalitzen el fracàs i que mai porten al mercat idees noves, sinó que es limiten a esprémer el seu invariable i immutable model de negoci, per la qual cosa davant del conegut dilema del emprenedor -explotar o explorar- gasten tota la seva energia a explotar i explotar.

Jack Welch director general de General Electric, va dir una vegada que quan el ritme de canvi dins de l’empresa es veu superat pel ritme de canvis fora, el final és a prop.

Ara és el moment de perdre la por a la transformació -que no revolució- digital i per això la primera clau és comunicar i comunicar, poder discutir sobre el procés de canvi creant un espai per als dubtes dels empleats, escoltar els més escèptics i donar-los respostes.

També és important que aquest procés de canvi es lideri des de dalt i des de dins de l’organització, per allò que el canvi és una porta que s’obre des de dins.

Fer-ho en companyia, iniciant el camí amb algú amb experiència i visió estratègica, ens ajudarà a mirar més enllà del dia a dia i ens allunyarà dels que associen transformació digital únicament amb vendre i vendre tecnologia.

El conseller que ens acompanyi haurà definit amb nosaltres una estratègia, una ruta per al viatge sense improvisar, tutor que pilotarà l’enlairament, el viatge i l’aterratge i que se centrarà a assolir petits objectius, més que no pas grans revolucions.

I sabrem que anem bé quan ens parleu de situar el client al centre de totes les decisions de l’organització, evolucionat de models antiquats on l’única funció del client era comprar i pagar, a altres esquemes on escoltarem el client a través d’un model de plataforma, aprofitant així l’interessant efecte xarxa.

Ignorar que estem immersos en la quarta revolució industrial i no voler transformar-nos digitalment, significa que aquesta por a allò desconegut ens paralitza i ens converteix en una organització cada vegada més ineficient, si com va passar amb kodak no prenem decisions estratègiques a temps per explorar altres models de negoci de la mà de la transformació -que no revolució- digital.

/by

La singularitat tecnològica i la intel·ligència artificial.

Google per al motor de cerca, Facebook per a la publicitat dirigida, Apple per potenciar els seus assistents digitals o el sistemes compàs als Estats Units, per predir qui és més probable que torni a delinquir són exemples d’ús d’intel·ligència artificial.

La singularitat tecnològica és l’adveniment hipotètic d’intel·ligència artificial general, també coneguda com a IA forta.

Serà aquell moment de la història de la humanitat en què el desenvolupament tecnològic arribarà a un punt en què les màquines igualaran i superaran la intel·ligència humana.

Si arribés aquest moment, les màquines crearien altres màquines encara més intel·ligents que elles mateixes, produint una escalada exponencial de la intel·ligència artificial.

Així les màquines es milloraran a si mateixes de manera que cada nova generació, en ser més intel·ligent, seria capaç de millorar la seva pròpia intel·ligència, donant lloc a una altra nova generació encara més intel·ligent, i així successivament.

Un exemple típic d’intel·ligència artificial que aprèn per si mateixa és Alfa Go, un programa d’intel·ligència artificial desenvolupat per deepmind de Google, que va aprendre a jugar seguint no només les regles donades pels programadors, sinó –i això és el més rellevant– emprant també un sistema d´aprenentatge automàtic consistent a jugar contra si mateix.

En aquest vídeo s’explica de manera molt clara tot el procés:

Una altra visió de la singularitat tecnològica però de caràcter distòpic, són les paraules de l’ordinador Hall a la pel·lícula de ciència ficció de Stanley Kubrick, 2001 una odissea a l’espai.

A l’escena que podeu veure a l’enllaç de you tube, Hal en resposta a una ordre humana on se li demana que obri les portes de l’hangar, la màquina intel·ligent respon a l’humà: “ … ho sento David em temo que no puc fer això … ”.

/by

Metcalfe, la transformació digital i les seves lleis curioses.

Com a advocat creia que això de la transformació digital no tenia lleis pròpies, però resulta que si n’hi ha com passa amb el dret o la física, i per això té ple sentit que allà on hi ha lleis hi hagi d’haver advocats, que per alguna cosa som l’única professió esmentada a la Constitució de 1978.

Una de les més interessants és la llei de Metcalfe, que no deu el seu nom a les reunions dels amants del cafè light (met + cafè + light), sinó al senyor Robert Metcalfe, enginyer, coinventor d’ethernet i empresari nord-americà, que va ser segurament un dels primers casos de persones famoses que han popularitzat el seu cognom donant nom a una llei (Bosman, Wert, Sinde, entre d’altres).

La llei en qüestió afirma el següent: El valor d’una xarxa és proporcional al quadrat del nombre d’usuaris connectats.

A la pràctica aquesta llei explica que una xarxa (com Facebook, LinkedIn, WhatsApp, etc.) es torna més valuosa a mesura que altres usuaris s’uneixen a aquesta, a tall de retroalimentació contínua.
Però és clar, així de cop i volta costa d’entendre el significat o les conseqüències de la llei metclafe per a la gent de lletres.

És per això que els experts en transformació digital han utilitzat històricament una mateixa pregunta -que ja s’ha tornat clàssica per explicar la llei en qüestió-, perquè la llei metcalfe sigui entenedora per al comú dels mortals, sense necessitat de tenir un doctorat pel MIT.

La pregunta que es llança als alumnes de qualsevol curs de transformació digital serà semblant a la següent: quin va ser l’aparell tecnològic que va ser més difícil vendre per primer cop, al primer client?

Encara que sapigueu la resposta -fàcil si continueu llegint aquest article- us aconsello que deixeu passar uns segons com aquell que pensa profundament abans de contestar l’inquisitiu professor que ha llançat la qüestió, i al cap d’aquesta estona aixequeu la mà per donar la resposta màgica: el telèfon o el fax.

La resposta és fàcil d’entendre quan et donen l’explicació completa -com passa habitualment-, però no tant quan et deixen anar la teoria de cop enmig d’una classe.

Entrant a desentranyar els misteris de la llei, sembla clar que si som el propietari del primer i únic telèfon que existeix al món, aquest intrèpid i agosarat primer client no podrà trucar a ningú amb aquest trasto, o si ho fa, ningú contestarà – amants de les ciències ocultes, abstenir-se de comentaris-.

Per tant amb un únic telèfon -l’exemple també serveix per al fax- sembla clar que no podrem crear cap connexió trucant a algú, ja que necessitem que un altre usuari aguerrit com nosaltres, tingui al seu torn un altre telèfon com el nostre, per així fer la primera trucada i que algú respongui.

Si agafem un paper i fem un dibuix ho veurem més clar, com em va passar a mi:

1.- Si tenim un sol usuari amb el seu flamant telèfon, els enllaços que podem obtenir amb el mateix són zero, de manera que no cal que fem cap dibuix i guardem el paper per a la resta d’exemples que veurem a continuació.

2.- Si tenim dos usuaris i cadascun té el corresponent telèfon, la cosa ja pinta bé. Així dibuixarem un telèfon en una punta del paper i un altre telèfon a l’altra punta del paper, moment en què visualitzarem clarament que tots dos telèfons (o nodes, res a veure amb els noticiaris d’abans) s’uneixen amb una línia (la connexió o enllaç), és a dir -i aquí la primera conclusió de la llei Metcalfe– 2 nodes donen lloc a 1 enllaç.

3.- Ara bé, què passa si connectem 3, 4 o 10 telèfons o nodes entre si?, quantes connexions es poden crear?: Aquí us poso els resultats directament:

– 1 node = 0 connexions
– 2 nodes = 1 connexió
– 3 nodes = 3 connexions
– 4 nodes = 6 connexions
– 5 nodes = 10 connexions
– 6 nodes = 15 connexions
– 7 nodes = 21 connexions
– 8 nodes = 28 connexions
– 9 nodes = 36 connexions
– 10 nodes = 45 connexions


Aquesta és la llei de Metcalfé explicada per anar per casa.

/by
,

Els robots antropomòrfics i la teoria de la vall inquietant.

La robòtica social és una disciplina que es dedica a estudiar els robots antropomòrfics que es dissenyen i construeixen per interactuar i comunicar-se amb els éssers humans, com passa amb els de tipus assistencial que ajuden algunes persones grans a recordar l’hora de prendre el medicament o de practicar exercici físic.

Com a profans que som en aquesta matèria podem pensar que a més realisme del robot pels seus trets antropomòrfics, és a dir a més semblança del robot amb l’ésser humà, la resposta de les persones cap al robot serà en general de més empatia.

Però això no és exactament així, si fem cas de les teories del professor Masahiro Mori.

El 1970 aquest professor japonès de robòtica de l’Institut de Tecnologia de Tòquio va llançar la hipòtesi coneguda com de la vall inquietant -uncanny valey- i referida a la reacció emocional o d’empatia que els robots antropomòrfics provoquen entre els éssers humans amb què interactuen.

El professor Mori va analitzar la relació existent entre el disseny dels robots amb caràcters antropomòrfics i la resposta que això genera en les persones, és a dir si a més realisme en el disseny dels robots, la resposta era de més empatia o més aviat de rebuig.

Doncs bé la conclusió del professor és que quan el disseny del robot podríem dir és poc humà, la nostra reacció és positiva cap a ell, però a mesura que el robot es va assemblant cada cop més a un humà i les seves faccions són clarament antropomòrfiques, com més augmenta per tant el realisme del robot, més gran és al seu torn el rebuig o l’aversió dels humans cap a ell, resposta que en alguns casos es converteix en recel o fins i tot en por.

I per això la importància a l’hora de dissenyar un robot social de tenir en compte la teoria de la vall inquietant, pels sentiments d’inquietud o temor que pugui causar-lo quan interacciona amb un ésser humà.

La veritat és que ja tenim alguns exemples a la vida real d’aquesta teoria, des de maniquins o figures de ceres molt humanitzades o per exemple el cas del curtmetratge Tin Toy creat per Pixar que va patir grans crítiques pel disseny extremadament realista del nadó.

Aquesta teoria té fins i tot un gràfic que la representa, per això és important que els dissenyadors dels robots antropomòrfics la tinguin en compte si volen obtenir una resposta humana positiva cap al robot.

Per això els dissenyadors de robots han de tenir present el gràfic de la vall inquietant abans de començar a donar forma al disseny del robot, per poder situar-lo al punt més alt d’aquesta imaginària muntanya ja que és el lloc on la percepció humana envers el robot serà més positiva i per això evitar de totes totes, els dissenys que discorrin més enllà del punt més alt i que s’endinsin cap al fons de la vall.

La raó és que a mesura que el disseny es desplaça a la part més baixa d’aquesta hipotètica muntanya dibuixada al gràfic, és a dir, a més realisme del robot, la resposta que s’obtindrà dels humans serà negativa, llevat que aquest sigui el resultat pretès pel dissenyador i vulgui emular aquell estudiant de medicina anomenat Frankenstein que va crear un monstre d’aspecte humà que va prendre vida pròpia, a qui va abandonar a la seva sort amb resultats funestos.

/by
,

Les dades anònimes del projecte Netflix Prize i la identificació de l´orientació sexual d´una client.

L’any 2006 Netflix va anunciar un premi d’1 milió de dòlars per a aquelles propostes que milloressin el seu algorisme de cerca en un 10%.

El nom del concurs era Netflix Prize.

Perquè això fos tècnicament possible, Netflix va decidir compartir sense coneixement dels seus clients, 100 milions de classificacions de pel·lícules de gairebé 500.000 subscriptors, dades que eren –teòricament– anònimes ja que amb elles no podia identificar-se cap client de Netflix.

Aquest historial de lloguer dels clients consistia en informació tal com la data, la qualificació i els comentaris a les pel·lícules de Netflix, informació que seria suficient perquè els concursants del concurs fessin la proposta de millora de l’algorisme.

Però el cert és que va passar una cosa inesperada.

Unes setmanes després de l’inici del concurs, Arvind Narayanan i Vitaly Shmatikov, investigadors de la Universitat de Texas a Austin, van poder reidentificar alguns dels clients anònims de Netflix.

La pregunta és i com va ser possible si les dades de Netflix eren anònimes?

L’estratègia dels investigadors va ser comparar dues fonts d’informació diferents, d’una banda les classificacions anònimes de Netflix i de l’altra les classificacions públiques a Internet Movie Database (IMDb), portal d’internet que emmagatzema i comparteix informació sobre pel·lícules i on els usuaris es registren i identifiquen.

Així creuant informació dels dos portals, va ser com van localitzar diversos perfils anònims de Netflix que coincidien a la perfecció amb els d’IMDb, resultant que en alguns casos els perfils en ambdós portals eren de la mateixa persona.

Encara que pugui semblar que la llista de les pel·lícules que visualitza un client no és matèria sensible, una usuària de Netflix les dades del qual s’havien utilitzat en el projecte Netflix Prize va demanar a la companyia, ja que estava entre les persones reidentificades.

La clienta en qüestió era una mare lesbiana que no havia compartit amb ningú -ni amb els seus fills- la seva orientació sexual, per la qual cosa el resultat del projecte clarament la perjudicada en treure a la llum una informació que ella havia guardat gelosament.

La qüestió a debatre és si l’empresa hauria d’haver sabut que era possible reidentificar els clients amb dades anònimes i, per això, hagués hagut d’aplicar mesures addicionals de seguretat o simplement no llançar el projecte.

/by