Economía de datos
August 30, 2019
Mastering the Game of Data: Comprende tu mundo, evita la explotación
La economía basada en datos se refiere a una estructura económica que utiliza los datos como un impulsor clave del crecimiento económico, la productividad y la innovación. Este tipo de economía depende en gran medida de la recopilación, almacenamiento, procesamiento, análisis e interpretación de grandes cantidades de datos para guiar los procesos de toma de decisiones, optimizar operaciones, identificar nuevas oportunidades y crear nuevos productos y servicios.
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    En una economía basada en datos, los datos se consideran un recurso o activo invaluable, similar a cómo se veía el petróleo en el siglo XX. Las empresas, gobiernos y organizaciones pueden utilizar datos para obtener ideas y mejorar sus servicios, operaciones o productos.

Al igual que con la tierra, el oro o el petróleo, los datos también deben procesarse o curarse para generar ganancias de capital. Esta economía se basa en tecnologías que permiten el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos (big data) en un proceso llamado Minería de Datos. Estas tecnologías incluyen inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (machine learning), análisis de datos y más.

También crea demanda de nuevas habilidades. Científicos de datos, analistas de datos, especialistas en IA y otros roles relacionados se vuelven cada vez más importantes en el mercado laboral. ¿Quizás tú eres uno de ellos o conoces a un científico de datos?

Los datos refinados, conocidos como conocimiento, se utilizan luego para la Toma de Decisiones Basada en Datos. En una economía basada en datos, las decisiones se toman en función del análisis de datos en lugar de la intuición o la experiencia por sí solas. Este enfoque puede llevar a predicciones más precisas y mejores resultados comerciales.

Al igual que con el oro y su fiebre del oro, los datos tienen su propia fiebre, y se llama modelos de negocio basados en la atención. Nuevos modelos de negocio tienen la capacidad de capturar y analizar datos para habilitar estrategias personalizadas. Por ejemplo, muchas empresas tecnológicas ofrecen servicios gratuitos a los usuarios y monetizan los datos recopilados.

Pero no todo es maravilloso, especialmente si no eres una gran corporación o un gobierno.

También ha creado preocupaciones alarmantes sobre la privacidad y la protección de datos personales, que se explicarán en más detalle. Debido a la dependencia de los datos personales, esto ha llevado a lo que podría considerarse como una 'carrera armamentista' por la atención para obtener vastas cantidades de datos personales, financieros y de salud.

Las leyes de privacidad y protección de datos, así como la infraestructura específica, son críticamente importantes en una economía basada en datos. Regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en la UE o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en los Estados Unidos se han implementado para garantizar que los datos se manejen de manera responsable. Por otro lado, tecnologías como el blockchain o la computación cuántica se están volviendo populares para abordar este problema.

Neuromarketing: La carrera armamentista por tu atención, una carrera armamentista para hackear tu cerebro.


Como recordamos, en la economía basada en datos, los datos se utilizan como un recurso valioso que puede impulsar las decisiones comerciales, la innovación y el crecimiento económico. Este enfoque ha dado lugar a la aparición de modelos de negocio basados en la atención, que se caracterizan en gran medida por empresas que compiten por captar y mantener la atención del usuario a cambio de datos.

Los modelos de negocio basados en la atención dependen en gran medida de estrategias de neuromarketing para captar y mantener la atención del usuario.

Para comprender cómo responden los cerebros de las personas a los estímulos de marketing y desarrollar técnicas de marketing más efectivas que capten su atención al mantenerlos entretenidos y comprometidos, aquí tienes un desglose paso a paso de cómo las economías impulsadas por datos han creado modelos de negocio centrados en la atención:

1. Servicios Gratuitos a Cambio de Datos: Muchas plataformas en línea, como redes sociales o motores de búsqueda, ofrecen servicios de forma gratuita a los usuarios. Estas empresas no monetizan a través de pagos directos de los usuarios, sino que recopilan y aprovechan los datos de los usuarios. En este modelo, los usuarios 'pagan' por el servicio con su atención y datos.

2. Recopilación de Datos: Cuando los usuarios interactúan con una plataforma, como hacer clic en enlaces, ver videos o dar me gusta a publicaciones, la plataforma recopila estos datos. Cada acción que un usuario realiza proporciona valiosos puntos de datos que crean un perfil detallado de sus preferencias y comportamientos.

3. Análisis de Datos y Personalización: Los datos recopilados se analizan para obtener información sobre los comportamientos, intereses y patrones de los usuarios. Estas ideas se utilizan para personalizar las experiencias de los usuarios, ofreciéndoles contenido que es probable que les resulte interesante y atractivo. Esta personalización tiene como objetivo mantener a los usuarios en la plataforma durante más tiempo, capturando efectivamente su atención.

4. Publicidad y Monetización: Además de mejorar las experiencias de usuario, los datos también se utilizan para mostrar anuncios dirigidos. Los anunciantes pagan a estas plataformas para mostrar sus anuncios a segmentos específicos de usuarios que tienen más probabilidades de estar interesados en sus productos o servicios. Cuanto más tiempo pasan los usuarios en la plataforma, más anuncios ven y más dinero gana la plataforma.

5. Bucle de Retroalimentación: Este proceso crea un bucle de retroalimentación, cuanto más tiempo pasan los usuarios en la plataforma, más datos generan. Estos datos se utilizan luego para mejorar aún más la personalización y la orientación de anuncios, lo que mantiene a los usuarios en la plataforma durante más tiempo, generando aún más datos.

Los datos personales son el nuevo oro. Se dueño, administra y monetiza tus datos creando planes de acción informados.

Los ejemplos de modelos de negocio centrados en la atención son comunes en la economía digital, desde gigantes de las redes sociales como TikTok, Facebook (Meta) e Instagram hasta servicios de transmisión como YouTube y Netflix. Todas estas empresas compiten por capturar la mayor cantidad posible de atención de los usuarios, ya que esto se traduce directamente en más datos y mayores ingresos publicitarios.

Cuando se aplica éticamente, el neuromarketing puede contribuir a crear productos, servicios y publicidad de alta calidad que se alineen más estrechamente con las necesidades y deseos de los consumidores.

Sin embargo, cuando se utiliza de manera antiética, puede dar lugar a varias consecuencias negativas:

1. Manipulación: Una de las preocupaciones más significativas es que el neuromarketing podría utilizarse para manipular las decisiones de los consumidores sin su conocimiento ni consentimiento. Al explotar los desencadenantes subconscientes, las empresas pueden influir en los consumidores para que realicen compras que de otro modo no habrían hecho, o que no estén en su mejor interés.

Al explotar el sistema de recompensas de nuestro cerebro, las empresas pueden mantener a los consumidores comprometidos de formas que pueden no ser saludables ni beneficiosas.

2. Adicción: El neuromarketing puede utilizarse para crear productos, servicios y aplicaciones deliberadamente adictivos. Al explotar el sistema de recompensas de nuestro cerebro, las empresas pueden mantener a los consumidores comprometidos de formas que pueden no ser saludables ni beneficiosas. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales utilizan estas técnicas para mantener a los usuarios desplazándose y haciendo clic, lo que puede llevar a un tiempo excesivo frente a la pantalla y problemas de salud relacionados.

3. Invasión de la privacidad: El neuromarketing a menudo implica la recopilación de datos personales para comprender los comportamientos y preferencias de los consumidores. Esto puede llevar a invasiones de la privacidad, especialmente si los datos se recopilan sin un consentimiento explícito o si se comparten con terceros sin el conocimiento del consumidor.

4. Exacerbación de problemas sociales: El neuromarketing no ético puede agravar problemas sociales como el consumismo y el materialismo. Al influir constantemente en los consumidores para desear y comprar más, puede contribuir a un ciclo insostenible de consumo que tiene impactos ambientales, sociales y psicológicos negativos.

5. Desigualdad: El neuromarketing tiene el potencial de profundizar las desigualdades socioeconómicas. Las personas de ingresos más altos pueden tener acceso a versiones premium de servicios digitales sin publicidad, mientras que los usuarios de ingresos más bajos son más propensos a utilizar versiones respaldadas por publicidad que rastrean su comportamiento y manipulan sus elecciones.

6. Prácticas de marketing injustas: Los niños y las poblaciones vulnerables pueden ser objeto injustamente de técnicas de neuromarketing. Dado que pueden no tener la capacidad cognitiva para comprender la intención persuasiva del marketing, están en mayor riesgo de manipulación.

Estos riesgos potenciales resaltan la necesidad de pautas éticas, regulaciones y transparencia en el uso de técnicas de neuromarketing.

¿Qué puedes hacer ahora?


Como usuarios, podemos tomar varias medidas para protegernos de los posibles efectos perjudiciales del neuromarketing.

El primer paso es comprender que el neuromarketing existe y cómo se utiliza. Al informarse sobre las tácticas que las empresas utilizan para influir en el comportamiento, las personas pueden tomar decisiones más conscientes sobre sus hábitos de consumo.

El segundo paso es el consumo crítico. Los consumidores deben abordar los mensajes de marketing de manera crítica y ser conscientes de sus propias respuestas. Si te encuentras haciendo una compra impulsiva o pasando más tiempo en una aplicación de lo que tenías previsto, vale la pena considerar si estás siendo influenciado por técnicas de neuromarketing.

El tercer paso son las configuraciones de privacidad. Revisa y ajusta regularmente las configuraciones de privacidad en las plataformas de redes sociales y otros servicios en línea. Limita la cantidad de datos que permites que estos servicios recopilen y utilicen. Utiliza navegadores web centrados en la privacidad como Brave, motores de búsqueda y otras herramientas cuando sea posible.

El cuarto paso es el uso de bloqueadores de anuncios. Utiliza herramientas de bloqueo de anuncios para limitar la cantidad de publicidad dirigida que ves en línea. Recuerda que los servicios "gratuitos" suelen financiarse mediante publicidad, lo que significa que la empresa probablemente esté recopilando datos sobre tu comportamiento.

El quinto paso es la desintoxicación digital. Tómate periódicamente descansos de los dispositivos digitales y las plataformas en línea, especialmente de aquellas que parecen demandar mucho de tu tiempo. Esto puede ayudar a romper hábitos que pueden haberse formado como resultado de técnicas de neuromarketing.

El sexto paso es la educación. Aprende sobre las técnicas comunes de neuromarketing para que puedas reconocerlas cuando se utilicen. Esto puede implicar investigar por tu cuenta o tomar cursos sobre alfabetización mediática o psicología del consumidor. También puedes aprender a usarlo para vender tus productos, pero no olvides hacerlo éticamente.

El séptimo paso es apoyar la regulación. Aboga por regulaciones más sólidas en torno al uso del neuromarketing, incluyendo reglas sobre consentimiento, transparencia y protección de datos.

Por último, apoya a empresas éticas. Elige hacer negocios con empresas que practican el marketing ético y respetan la privacidad de los usuarios.

Si bien no siempre es posible evitar por completo los efectos del neuromarketing, estos pasos pueden ayudar a las personas a mantener el control sobre sus propias decisiones y proteger su privacidad.

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Victor Hernandez
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