Cuatro gestos tan triviales como pagar el billete de metro, la comida del mediodía, las zapatillas en una tienda deportiva o las entradas al cine permiten identificar a casi cualquier persona. Aunque no se sepa el nombre o el número de cuenta, un estudio con datos de compra de 1,1 millones de personas revela la identidad en más del 90% de los casos. Es el poder de los metadatos y el big data.
Cuando estalló el caso Snowden, en Estados Unidos se produjo un gran escándalo con uno de los programas de espionaje de la NSA que recopilaba millones de llamadas telefónicas. Las autoridades estadounidenses aclararon enseguida que no espiaban el contenido de las conversaciones en sí sino metadatos como quién llamaba a quién, a qué hora o durante cuánto tiempo. Google o Facebook también los usan para mejorar sus servicios u ofrecer publicidad más personalizada. En principio, la agregación de este tipo de datos de forma anónima en grandes bases no plantearía una gran amenaza a la privacidad de las personas. Esa presunción se ha demostrado ahora falsa.
Un grupo de investigadores del Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha diseñado un par de algoritmos matemáticos que permiten identificar a una persona basándose en sus hábitos de compra. Consiguieron que un gran banco de un país de la OCDE (por razones obvias, no dicen ni qué banco ni qué país) les dejara aplicar sus algoritmos a una base de datos con las transacciones de pagos electrónicos de 1,1 millones de clientes en unas 10.000 tiendas durante los meses de enero y marzo de 2014.
«Con un promedio de cuatro transacciones, el día y la tienda, basta para identificar de forma exclusiva a las personas en el 90% de los casos», dice el investigador del MIT y coautor de la investigación, Yves-Alexandre de Montjoye. «La lógica que subyace en esto reside en que muchas personas compran algo en una determinada tienda (Mango, por ejemplo) un día determinado (pongamos, ayer). Sin embargo, solo algunas de ellas también comprarán en determinado H&M ese mismo día. Y aún menos irán a comer al día siguiente en la misma zona. En cuanto sepas cuatro lugares o tiendas y días, el 90% de las veces hay una y solo una persona en toda la base de datos que compra algo en cuatro lugares en esos cuatro días», explica.
