La práctica totalidad de los adultos, y casi el 70% de los niños de entre 10 y 15 años, según el Instituto Nacional de Estadística (INE) disponen de un dispositivo móvil, y el smartphone ha multiplicado su potencial al permitir el acceso a Internet. Los utilizamos para navegar, manejar nuestras finanzas, informarnos, entretenernos, relacionarnos y medir nuestra popularidad en redes sociales: vivimos nuestra vida en el móvil. Y mientras lo hacemos van quedando datos. Si bien la legislación protege la información personal, el agregado de miles de millones de decisiones particulares da una información sin precedentes sobre lo que somos. Esa información, procesada por expertos y programas de inteligencia artificial, permite realizar desde investigaciones científicas a estudios de mercado y publicidad personalizada. Y vale dinero.

Una prueba es que las principales compañías de comunicaciones que operan en España tienen sus propias divisiones para operar en este mercado. Telefónica, propietaria de Movistar, ha creado una empresa, Luca, especializada en el tratamiento de datos y la inteligencia artificial. Vodafone cuenta con Vodafone Analitics, que ofrece, según su propia página web, “respuestas a preguntas de negocio mediante el uso de Big Data y el análisis de datos de telecomunicaciones en base a la geolocalización del usuario”. Orange, a través de Flux Vision, ofrece a empresas “indicadores estadísticos de concurrencia, patrones de desplazamiento e información de segmentos basada en información técnica de la red móvil de Orange”.

Una parte importante de los datos que generamos a través de los móviles provienen de nuestra actividad en Internet, pero es la única fuente. Según señala el CEO de la empresa coruñesa especializada en inteligencia artificial y análisis de grandes cantidades de datos Improving Metrics, Jesús Echarri, los móviles son pueden recoger “mucha variedad de información”. Los smartphones que están ahora en el mercado tienen multitud de sensores: “acelerómetro, barómetro, giroscopio, GPS, lector de huellas o iris, magnetómetro, sensores de profundidad, de luz, sensores de ritmo cardiaco… “ explica.

Viajes, baches y coronavirus

Entre lo que pueden indicar los mecanismos que incluye el móvil está geolocalizar, es decir, ubicar dónde se encuentra el dispositivo en tiempo real. En virtud de un acuerdo de 2019, las operadoras han vendido este dato de los móviles españoles al Estado, si bien de manera anónima. Este sistema ha permitido hacer estadísticas de los viajes y trayectos de los coruñeses en tiempo real, y, luego, ponerlos a disposición de los científicos y el público en general.

El catedrático de Matemáticas de la Universidade da Coruña (UDC) Ricardo Cao, especialista en Estadística, es uno de los investigadores que se beneficiaron de los datos incorporados al INE, pues preside el comité de expertos de Acción Matemática contra el Coronavirus, que empleó técnicas de procesamiento de datos para comprender mejor la enfermedad y dar claves de cómo combatirla. El valor añadido de esta información, señala, fue “muchísimo” ya que conocer la movilidad es la clave para realizar modelos de la expansión de la enfermedad.

“Los datos fueron fundamentales para muchos de los equipos de investigación, para alimentar sus modelos matemáticos y ser realistas” a la hora de estimar cómo se va a transmitir la infección, señala Cao, tanto con la vertiente original del coronavirus como con las nuevas variantes. El virus se transmite de una zona a otra cuando alguien lo lleva, y los datos permiten ver cuáles son los flujos reales de viajes: hay zonas que están separadas geográficamente pero entre las que hay más conexiones que entre otras más próximas. También se ha podido comprobar cómo se modificaba la movilidad con diferentes restricciones y confinamientos.

Cao pone otro ejemplo de lo que se puede conseguir empleando los sensores de los móviles y la inteligencia artificial. El departamento de tráfico de la ciudad estadounidense de Boston desarrolló una aplicación móvil que detecta cuando el dispositivo se mueve a altas velocidades, infiere de ello que el usuario está yendo en coche, y luego mide las variaciones abruptas de altura para medir dónde se encuentra en un bache y cuál es su altura. “El departamento mejoró mucho la eficiencia de la reparación de baches” explica Cao “si bien el sistema tiene sesgos, ya que infraestima a las personas de barrios más depauperados o más mayores”.

Anonimato y seguridad

El empleo de los datos de geolocalización ha sido criticado, al considerar que atentaba contra la intimidad de los ciudadanos. Cao considera que la crítica es “injusta”, pues, según considera que “en ningún momento se violó la privacidad de los usuarios”.

Así, los datos que se procesaron, y que están disponibles para toda la ciudadanía, son anónimos, de manera que no se puede saber qué persona o número de teléfono se corresponde determinado desplazamiento, y “una de las condiciones es que nunca dan información que implique el movimiento de menos de 100 teléfonos móviles” para que no se pueda deducir. De hecho, Cao señala que estas reservas han hecho que la información sea menos interesante para los investigadores, pues saben qué teléfonos se desplazan, pero no las características demográficas de sus poseedores.

¿Y qué ocurre con la información que emplean y analizan empresas privadas? Echarri señala que “no se pueden cruzar datos estadísticos con el nombre de la persona a la que pertenecen”. Si bien, para los expertos, “existen técnicas ocultas para intentar hacerlo”, el CEO de Improving Metrics indica que, al menos en cuanto a los trabajos que suelen desarrollar las empresas que quieren mejorar su posición en el mercado, “esto no interesa”. Lo que se busca, explica Echarri, es clasificar a los usuarios anónimos, a partir de grandes cantidades de datos, en grupos que se comporten de manera similar y de los que se puede inferir su comportamiento y gustos.