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I social network come Facebook, Instagram o Twitter raccolgono ogni giorno dati su tutti noi. Anche giganti come Google o Amazon e piattaforme di streaming come Netflix o HBO; così come società di videogiochi, app di incontri, operatori e banche. Il ricercatore di IMDEA Networks Nikolaos Laoutaris spiega che queste aziende immagazzinano una grande quantità di informazioni gratuitamente. Ma è convinto che la situazione debba cambiare, attraverso una sorta di reddito universale in cambio dei nostri dati.

“Soprattutto quando in futuro la maggior parte del lavoro verrà svolto dalle macchine. Molti lavori scompariranno e stanno scomparendo con l’avvento massiccio dei robot. Come vivremo quando questo toccherà ogni settore? Dovremmo addebitare i dati perché sono l’input  degli algoritmi di intelligenza artificiale, robot, veicoli autonomi … ”.

Nikolaos Laoutaris lavora per rendere possibile questa idea presso IMDEA Networks, un istituto di ricerca promosso dalla Comunità di Madrid. Insieme al suo team è responsabile della costruzione di algoritmi, sistemi e software per garantire che gli utenti possano ricevere denaro per le loro informazioni. “Una famiglia di quattro persone potrebbe guadagnare fino a circa 18.000 euro all’anno per i loro dati “.

L’idea di pagare per i dati ha catturato l’interesse di alcuni leader nel settore tecnologico come Elon Musk, Mark Zuckerberg e Bill Gates. Tuttavia, ha anche suscitato critiche da parte di diversi esperti di privacy che credono che la monetizzazione sia una trappola. I critici evidenziano l’impatto che il trattamento dei dati in modo automatico ha sulla privacy di un utente. Sostengono che attraverso i dati puoi conoscere cosa le persone pensano, cosa vogliono o come si comporteranno. E si può persino influenzare le loro decisioni, come evidenziato dal caso Cambridge Analytica.

Al contrario, Laoutaris ritiene che con la monetizzazione dei dati ci sarebbero gli stessi pericoli di adesso, ma con la possibilità di controllare in modo più trasparente quale tipo di dati è condiviso e quando: “È un’opportunità per avere un vero contratto tra ciascuna di queste società e ognuno di noi nell’ambito di leggi specifiche in ciascun paese, che non esistono per ora. La maggior parte dei problemi di privacy sono il risultato di errori. Leggi come quella di Moore hanno consentito alle aziende di effettuare una sorveglianza di massa a costi molto bassi. È molto semplice noleggiare alcuni server nel cloud e, attraverso i cookie, monitorare un gran numero di persone. Sapere cosa leggono, a che ora, quante volte o a cosa sono interessati “

Il fatto di non pagare per i dati sta causando una situazione che il ricercatore paragona ad un un buffet: “Puoi mangiare quello che vuoi perché mangiando di più non paghi di più. In un ristorante, una persona può mangiare due, tre o quattro volte più di un’altra. Non molto altro. Ma la differenza è che le aziende possono mangiare 1.000 volte, 10.000 o addirittura un milione. E poiché non pagano per i dati, non hanno alcun incentivo a moderare la loro raccolta.”

Dare soldi in cambio di informazioni costringerebbe le aziende a pensare meglio a quali dati raccolgono e quali scartano applicando il principio di minimizzazione. Prendiamo l’esempio di un’app per mappe che raccoglie una volta ogni dieci minuti la posizione degli utenti per avvisarle sul traffico. “Se inizi a guardare la mia posizione ogni cinque secondi, perché non pagare di più? In un futuro ogni volta che l’azienda guarderà la mia posizione GPS dovrà pagare. Le aziende così raccoglieranno solo le informazioni necessarie e non di più”.

Inoltre, distingue tra due tipi di società: quelle che aggiungono valore alla società e quelle che non lo fanno. I primi comportano anche rischi, ma usano i dati per offrire servizi importanti come motori di ricerca, mappe o social network. Questi ultimi sono generalmente totalmente sconosciuti e i rischi che comportano per la società non sono giustificati. Sono società “parassitarie” che prendono tutti i tipi di dati, da quelli di sospetti alcolisti a persone con sieropositività. La monetizzazione dei dati indurrebbe le aziende che fanno del bene a moderare il loro livello di raccolta dei dati, mantenendo fuori dal mercato quelli che si trovano sul lato oscuro di Internet”.

Ma quanto valgono i nostri dati? “Dipende dall’applicazione. L’impostazione di un prezzo fisso è complicata senza conoscere il contesto. Tutti noi conosciamo il potere di 10 euro, perché abbiamo già usato questa valuta ed è un mercato maturo. Con 10 euro possiamo mangiare o bere due birre ma non possiamo comprare una casa. Ma il mercato dei dati è nuovo, quindi nessuno sa se le tue chiamate o i tuoi movimenti valgano di più. Non esiste un prezzo equo. Ciò che è giusto dipende dall’uso e dal contesto. Anche gli stessi dati possono valere diversamente a seconda di chi provengono. Immaginate che McDonalds voglia sapere quante persone attraversano una strada X a mezzogiorno per valutare se aprire lì un ristorante. In tal caso, i dati di tutti i passanti valgono lo stesso. Ma se un’azienda vuole fare previsioni sul mercato azionario, i dati di navigazione in Internet di un investitore famoso non hanno lo stesso prezzo di una persona normale. Non esiste quindi un prezzo equo. Ciò che è giusto dipende dall’uso e dal contesto”.

Potrebbero passare decenni prima che un modello come questo sia imposto in modo massiccio e ci sono ancora molte domande senza risposta, ma è fondamentale aprire il dibattito.

 

Traduzione dell’articolo originale pubblicato su El Pais