{"id":18867,"date":"2020-05-22T11:53:39","date_gmt":"2020-05-22T17:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/?p=18867"},"modified":"2020-05-22T11:53:39","modified_gmt":"2020-05-22T17:53:39","slug":"social-ratings-2020","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/social-ratings-2020\/18867\/","title":{"rendered":"Calificaci\u00f3n social: cuidado con lo que publicas"},"content":{"rendered":"

Resulta dif\u00edcil imaginar ahora la vida sin las redes sociales. Las utilizamos para charlar, comunicarnos, compartir nuestras creaciones, discutir las noticias del momento y m\u00e1s. Sin embargo, vale la pena tener presente que la gente pueda utilizar tus perfiles en redes sociales para evaluar, por ejemplo, tu capacidad de pagar un pr\u00e9stamo bancario o para decidir si usted es el indicado para un trabajo espec\u00edfico.<\/p>\n

La medici\u00f3n del potencial de una persona, basado en las acciones pasadas, c\u00edrculo social y dem\u00e1s se conoce como calificaci\u00f3n social (social rating)<\/em>. La calificaci\u00f3n social de una persona es similar en ciertos aspectos a la calificaci\u00f3n de cr\u00e9dito que los bancos utilizan cuando otorgan pr\u00e9stamos, pero puede incluir una gran variedad de informaci\u00f3n.<\/p>\n

Muchos pa\u00edses ya usan la calificaci\u00f3n social en diferentes escenarios. Por ejemplo, las empresas aseguradoras en Nueva York tiene permiso legal<\/a> para determinar las primas mediante el an\u00e1lisis de los datos provenientes de las redes sociales.<\/p>\n

Y China est\u00e1 desarrollando un sistema de cr\u00e9dito social<\/a> que algunos describen como similar a 1984<\/em>, la novela de G. Orwell. Sin embargo, no todos consideran dichos sistemas como algo a temer; algunas personas realmente piensan que son \u00fatiles, pues aducen que hacen la vida m\u00e1s segura. \u00bfEst\u00e1n listas las personas y la tecnolog\u00eda para lo que est\u00e1 por venir?<\/p>\n

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Calificaci\u00f3n social: qu\u00e9 opinan las personas<\/h2>\n

Para medir la actitud hacia la calificaci\u00f3n social, hemos encuestado a m\u00e1s de 10,000 personas en todo el mundo<\/a>. He aqu\u00ed lo que hallamos.<\/p>\n

Poco menos de la mitad (46%) han escuchado acerca de ella. El fen\u00f3meno es mejor conocido en Asia. Por ejemplo, en China, en donde las calificaciones se han extendido a nivel nacional, 71% de los encuestados saben acerca de las calificaciones sociales, en comparaci\u00f3n con solamente el 13% en Austria y Alemania. Adem\u00e1s, de nuevo casi la mitad (45%) de los encuestados admitieron tener dificultades para entender c\u00f3mo se calculan dichas calificaciones. Solamente una de cada cinco (21%) se ha topado con ellas en la vida real (aunque es posible que algunas personas simplemente desconozcan que las calificaciones sociales juegan un rol crucial en la obtenci\u00f3n de un pr\u00e9stamo o un cr\u00e9dito hipotecario).<\/p>\n

Sin embargo, por lo general muchos est\u00e1n de acuerdo con la idea subyacente de las calificaciones sociales: 70% dicen que es justo y correcto limitar el acceso a los recursos p\u00fablicos (transporte, educaci\u00f3n, vivienda, etc.) basados en el comportamiento de la gente.<\/p>\n

A mucha gente no le importa ser vigilada si hay una buena raz\u00f3n. Por ejemplo, para mejorar la seguridad, casi la mitad est\u00e1 dispuesta a permitir que el gobierno vigile las redes sociales; dos de cada cinco compartir\u00edan sus datos con una empresa a cambio de descuentos y otros beneficios. Solamente cerca de un 20% de los encuestados expres\u00f3 su inquietud con respecto a que las organizaciones privadas y p\u00fablicas muestren su inter\u00e9s en su informaci\u00f3n personal.<\/p>\n

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Tecnolog\u00eda de la calificaci\u00f3n social<\/h2>\n

Muchas personas que entrevistamos apoyan la idea de calificaciones sociales, probablemente debido a la opini\u00f3n de que, en su conjunto, ofrecer\u00e1n una evaluaci\u00f3n justa e imparcial. Por desgracia, con la tecnolog\u00eda actual, eso resulta improbable.<\/p>\n

Por principio de cuentas, es dif\u00edcil rastrear los errores. Los sistemas actuales se basan en las redes neurales, cuyos principios operativos son poco claros incluso para los desarrolladores, por no decir los operadores o el p\u00fablico en general. Al subir o bajar la calificaci\u00f3n de alguien, la red neural no revela el fundamento informativo tras dicha decisi\u00f3n. Si la computadora dice que no eres id\u00f3neo para un pr\u00e9stamo, no conseguir\u00e1s uno, incluso si eres una persona decente con un buen ingreso.<\/p>\n

En la lengua de los an\u00e1lisis cl\u00ednicos y la seguridad inform\u00e1tica, lo anterior se conoce como \u201cfalso positivo\u201d, lo mismo que pasa cuando una soluci\u00f3n de seguridad marca un archivo limpio como infectado; o un an\u00e1lisis cl\u00ednico identifica err\u00f3neamente una enfermedad en la muestra de un paciente.<\/p>\n

En nuestro tema favorito, los antivirus, el nivel de falsos positivos var\u00eda enormemente de un producto a otro. Algunos productos arrojan dict\u00e1menes incorrectos m\u00e1s a menudo que el promedio, y otros mucho menos (nuestras soluciones de seguridad presentan un n\u00famero m\u00ednimo de falsos positivos<\/a>). La idea es que resulta imposible eliminar los errores por completo. Pero en caso de las calificaciones que afectan los derechos humanos e incluso las vidas, el precio de dichos errores puede ser muy elevado<\/a>.<\/p>\n

Aparte de los errores causados por algoritmos inexactos o datos imperfectos, los sistemas tambi\u00e9n pueden verse hackeados<\/em> intencionalmente. En cuanto a las calificaciones sociales a nivel nacional, nuestros expertos han identificado tres tipos de ataques potenciales<\/a>.<\/p>\n

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1. Ataques contra los dispositivos que recopilan informaci\u00f3n<\/h3>\n

Para determinar con exactitud la calificaci\u00f3n de las personas, el sistema necesita mucha informaci\u00f3n sobre ellas. Y obtiene estos datos no solamente de la redes sociales, sino tambi\u00e9n de varias c\u00e1maras y sensores instalados en aparatos, el llamado Internet de las cosas<\/a> (IdC). Estos dispositivos son a menudo vulnerables y se ven atacados en repetidas ocasiones. Tan solo en el primer semestre de 2019, detectamos<\/a> 105 millones de intentos de hackeo<\/em> contra ellos.<\/p>\n

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2. Ataques contra la implementaci\u00f3n del software<\/em><\/h3>\n

Para asignarte una calificaci\u00f3n social, no basta con que el sistema recolecte informaci\u00f3n acerca de ti; tambi\u00e9n necesita procesarla e interpretarla. El mecanismo que gestiona esto tambi\u00e9n puede ser vulnerable tanto a las tentativas de infecci\u00f3n de malware<\/em>, como a los ataques no convencionales.<\/p>\n

Por ejemplo, un atacante puede usar lentes de color. Un humano puede reconocerlo f\u00e1cilmente, pero una c\u00e1mara inteligente puede confundirla con alguien m\u00e1s<\/a>, de modo que todo lo que hagan frente a la c\u00e1mara puede atribu\u00edrsele a alguien m\u00e1s.<\/p>\n

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3. Ataques contra la l\u00f3gica del sistema<\/h3>\n

Por \u00faltimo, un atacante puede identificar las acciones que, si se repiten muchas veces, cambian la calificaci\u00f3n radicalmente, ya sea de modo positivo o negativo. Por ejemplo, al aprovechar las lagunas en la l\u00f3gica del sistema, se puede inflar la calificaci\u00f3n propia o, a la inversa, arruinar la de una v\u00edctima potencial.<\/p>\n

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Prep\u00e1rate para el mundo de las calificaciones sociales<\/h2>\n

En resumen, las calificaciones sociales pueden no resultar tan justas e imparciales como quer\u00edamos o pens\u00e1bamos. En todo caso, dichos sistemas ya se est\u00e1n implementando en ciertos campos y es probable que su uso se extienda con el tiempo. Pese a que no existe un modo de protegerse de sus fallas \u00a0por completo, vale la pena intentar minimizar el riesgo.<\/p>\n