Ahora que ha mapeado los datos que procesa, lea estas diapositivas, responda el pequeño cuestionario y continúe con el siguiente ejercicio.
Un riesgo es la posibilidad de perder algo de valor.
La percepción del riesgo es la impresión individual respecto al impacto, la probabilidad y la gravedad de los riesgos.
La evaluación de riesgos es una clasificación de los diferentes riesgos, su impacto y probabilidad frente al esfuerzo que está dispuesto a hacer para protegerse contra estos riesgos. Por ejemplo, si identifica 10 riesgos, una evaluación de riesgos lo ayudará a priorizar cuáles tendrán un mayor impacto y las acciones que puede tomar razonablemente para prevenirlos.
El procesamiento de datos puede representar un riesgo para:
El procesamiento, intercambio y publicación de datos personales pueden representar un riesgo para la persona, ya que terceros pueden re-identificar a una persona y, posteriormente, actuar en consecuencia. Los casos conocidos de uso indebido de datos que se pueden encontrar en el dominio público son la caracterización, el robo de identidad, la intimidación y la extorsión. Esto puede provocar daños físicos o emocionales, y daños a la reputación o daños financieros.
Ejemplo: Identificación de personas en conjunto de datos abiertos Ciudad de Nueva York.
Después de la publicación de datos anónimos de taxis en Nueva York, los expertos en datos pudieron identificar el salario de los taxistas, los lugares de residencia de los pasajeros individuales y los patrones de movimiento de las celebridades. Un agresor potencial podría utilizar esta información para atacar a una de las personas que aparecen en el conjunto de datos, por ejemplo, con un chantaje o un robo.
Si el conjunto de datos que se procesa, se comparte y se publica contiene información personal sensible, como raza, origen étnico, género o religión, pueden identificarse grupos que posteriormente podrían ser excluidos, marginados o discriminados.
Ejemplo: Gangmatrix en Londres
En la ciudad de Londres, la policía utiliza la toma de decisiones algorítmicas para identificar a las personas que podrían ser parte de una pandilla. El procesamiento de datos está muy inclinado hacia las minorías étnicas, así que la sociedad civil local está en proceso de solicitar la interrupción del programa por motivos discriminatorios.
Cuando las instituciones no gestionan los datos responsablemente, corren el riesgo de no cumplir con la legislación nacional de protección de datos, de perder la confianza de sus ciudadanos y de sufrir daños a la reputación, o incluso de estar expuestos a daños financieros.
Ejemplo: Datos de los usuarios de Indian Railways
En mayo de 2016, se reportó que el sitio web para la reservación de boletos de Indian Railways había sido hackeado y se temía que los datos personales de alrededor de 10 millones de clientes fueran robados. Se reportó que los funcionarios del IRCTC también temían que los datos personales, incluidos los números de teléfono, la fecha de nacimiento y otros detalles similares de sus clientes, se vendieran en un CD por 15.000 rupias.
Puede haber muchas consecuencias no deseadas por la gestión insegura o poco ética de los datos. Los ataques dirigidos a grupos específicos puede llevar a la manipulación de los votos en las elecciones y la polarización del debate público a través de la personalización del contenido virtual en las redes sociales..
Ejemplo: Cambridge Analytica
La recopilación, el perfil y la selección de datos sin ética de Cambridge Analytica están vinculadas no solo con influir en referéndums como el Brexit o las elecciones presidenciales de 2016 en los EE. UU. El escándalo también ha provocado la desconfianza de los ciudadanos hacia el gobierno y las empresas como Facebook.
A pesar de que se conocen cada vez más historias sobre las consecuencias de los hackers, las filtraciones y el mal uso de los datos, a menudo todavía es un desafío comprender los riesgos asociados con el procesamiento de datos. Los riesgos permanecen intangibles porque