Futuros democráticos de los datos

Mapeo de los debates mundiales sobre gobernanza de datos

Los enfoques dominantes hacia la gobernanza de datos han surgido notablemente de Estados Unidos, la Unión Europea, China y algunas partes del Sur Global, como India. El modelo chino promueve el control estatal sobre la economía digital y pone énfasis en la soberanía a través de una firme política de localización de datos con respecto a los datos creados dentro de sus fronteras y en conformidad entre niveles y partes interesadas, incluidos los formuladores de políticas, la burocracia y el sector privado. La visión estadounidense, en contraste, aboga en contra de las barreras para el libre flujo de datos como una política fundamental para ayudar a que sus intereses de Big Tech prosperen, algo que promueve agresivamente a través de acuerdos comerciales bilaterales y regionales.

Por otro lado, la UE, en contraste con estos dos enfoques, ha buscado establecerse como un estándar de políticas con enfoques intervencionistas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés) y el recientemente promulgado Acta de Mercados Digitales. Si bien carece de una industria tecnológica notable, con su considerable influencia económica como un mercado único, la UE ejerce influencia regulatoria, también conocida como el "Efecto Bruselas", sobre múltiples jurisdicciones que se esfuerzan por cumplir con las regulaciones de la UE y/o modelar sus políticas de acuerdo con la UE para poder aprovechar oportunidades económicas con el bloque

En medio de estos enfoques, India en el Sur Global ha forjado su propio enfoque, centrado en un rol público/social para los datos. India ha propuesto un enfoque comunitario para los datos reconociendo los derechos de datos en comunidades asociadas (productores, partes interesadas, comunidades de identidad, ubicación, interés). India también ha desarrollado modelos para Bienes Públicos Digitales en finanzas, salud y agricultura basados en una arquitectura de datos públicos, que ofrecen direcciones útiles para un enfoque alternativo en torno a la creación de valor de los datos.

Tabla 3.7a. Enfoques de políticas hacia la gobernanza de datos

Policy/Model	What it governs	Salient features	Limitations
EU General Data Protection Regulation (GDPR)	Personal data	- Allows limitation of data - Enables data subject to withdraw data and/or port it to other service providers.	- Overemphasizes individual consent as a form of a control - Does not cover data arising from deanonymization and aggregation of data
EU draft Data Governance Act6	Personal and aggregated	- Proposes common European data spaces within which data sharing and data pooling can happen. - Facilitates establishment of “data altruism organizations” to enable pooling of non-personal data for non-profit and general interest purposes.	- Does not fully address privacy risks of non-personal data like profiling - Does not fully account for market fairness and presence of monopolies - Allows anonymized data to be used in an unrestricted manner
India’s community data approach	Non-personal data	- Recognizes data rights in associated communities,	- Difficulties in establishing data communities a priori - Approach does not fully address how claims will be managed and operationalised for democratizing data value.7

Un futuro democrático de los datos: el camino a seguir

En el Informe sobre la Economía Digital 2021 de la UNCTAD, el Secretario General de la ONU, António Guterres, destaca que: "Los datos son multidimensionales y su uso tiene implicaciones no solo para el comercio y el desarrollo económico, sino también para los derechos humanos, la paz y la seguridad. También se necesitan respuestas para mitigar el riesgo de abuso y mal uso de los datos por parte de los estados, actores no estatales o el sector privado."

Los aspectos sociopolíticos y económicos de los datos exigen un enfoque integrado y legal-político de gobernanza, centrado en la justicia de datos e integrando tanto las libertades negativas (como la libertad frente a la vigilancia) como los derechos positivos (como el derecho de acceso). Como punto de partida importante, la privacidad y protección de datos que reconoce tanto los aspectos individuales como colectivos de la privacidad, debe ser básica en todas las leyes y acuerdos nacionales de datos. En segundo lugar, es necesario un marco de gobernanza digital y de datos global justo basado en un mecanismo multilateral independiente y representativo, respaldado por un tratado internacional (basado en los derechos humanos, incluidos los derechos económicos) para abordar las inequidades globales actuales.

Si bien muchos han argumentado a favor del reconocimiento de los derechos de propiedad sobre los datos personales como el camino hacia la soberanía de datos, las trampas de tal lógica es que convierte los datos en propiedad privada y oscurece la crisis estructural del capitalismo de datos al reducirlo a una "elección" de compartir/no compartir los propios datos. Marcos robustos de protección de datos, incluidas normas y acuerdos internacionales, deben poner el control de los datos firmemente en manos de los individuos como sujetos de datos y las comunidades como originadores o generadores de datos.

Más allá de los marcos que protegen los derechos civiles-políticos de los ciudadanos y la privacidad, la política también debe abordar los problemas de concentración de datos. Los derechos económicos de datos de individuos, comunidades y trabajadores son importantes para garantizar la equidad y la justicia, a nivel nacional y global. Además, dado que el mayor valor económico de los datos está en los patrones encontrados en datos agregados no personales, esto debe ser un enfoque central de regulación. Para evitar el efecto de red que produce monopolios, necesitamos una separación estructural de las cadenas de valor de los datos. Se deben explorar marcos de gobernanza alternativos para los datos y la inteligencia digital como recursos de bienes comunes.

En un momento en que las guerras comerciales imperialistas y los regímenes de derechos de propiedad intelectual definen los contornos de la gobernanza digital y de datos global, los ecos más fuertes desde los corredores del poder han sido a favor de un flujo global de datos libre, lo que básicamente significa que quien recopila datos globalmente los retiene, junto con todo su valor.

En lugar de imponer una localización generalizada de datos o una postura incondicional sobre los flujos de datos, los datos deben categorizarse adecuadamente en función de los requisitos legales y de derechos humanos, así como de los intereses nacionales y de desarrollo de naciones específicas. Además, es importante que los flujos transfronterizos de datos se basen en la justicia social y económica, y observen principios como la equidad y la justicia, la transparencia, la legalidad y la reciprocidad en relación con los beneficios relacionados con los datos.

Un camino alternativo

El término general "gestión de datos" se ha utilizado para referirse a iniciativas incipientes: pools de intercambio de datos, cooperativas de datos, fideicomisos de datos, etc., que se organizan en torno a la gobernanza colaborativa de los recursos de datos y siguen un modelo cooperativista/socialmente motivado de generación de datos y acumulación de valor.

En un enfoque colectivista hacia la gobernanza de datos, un grupo de personas decide quién puede acceder a estos datos y cómo. Ejemplos de estos incluyen Worker Info Exchange, una cooperativa de datos de participación voluntaria para trabajadores, que trabaja para impugnar los procesos de toma de decisiones algorítmicas. De manera similar, Driver's Seat en Estados Unidos es una plataforma tecnológica propiedad de los trabajadores de gig que empodera a los conductores de viajes compartidos y entrega para usar sus propios datos para tomar el control de su trabajo tanto a nivel individual como colectivo.

Estos experimentos de nicho representan un modelo alternativo para la gobernanza de datos y la generación de valor. Si bien tienen el potencial de promover la soberanía de datos y crear infraestructura de datos públicos, su sostenibilidad depende de cómo se puedan garantizar los beneficios para la equidad social a través de marcos institucionales adecuados. Para desbloquear el potencial generativo de los datos y la inteligencia, y socializar el valor de los datos, los modelos (a nivel meso) pueden no tener éxito sin (a nivel macro) leyes públicas sobre la gobernanza de datos.

Notes

    Interview with Luca Belli. (2022). State of Big Tech: Dismantling Digital Enclosures. IT for Change ↩︎

    Bharthur, D. & Sen, S. (2022). The Big Wave of Platform Regulation is Here – What’s Next? _Bot Populi. _https://botpopuli.net/the-big-wave-of-platform-regulation-is-here-whats-next/ ↩︎

    Ibid ↩︎

    https://prsindia.org/policy/report-summaries/non-personal-data-governance-framework ↩︎

    https://www.niti.gov.in/sites/default/files/2020-09/DEPA-Book.pdf ↩︎

    Gurumurthy, A. & Chami, N. (2021). Governing the Resource of Data: To What End and for Whom? Conceptual Building Blocks of a Semi-Commons Approach. IT for Change. https://itforchange.net/sites/default/files/1741/WP23-Governing-the-Resource-of-Data-AG-NC.pdf ↩︎

    Singh, P.J, & Gurumurthy, A. (2021). Economic Governance of Data Balancing individualist-property approaches with a community rights framework. IT for Change. https://itforchange.net/sites/default/files/1880/Economic-governance-of-data.pdf ↩︎

    UNCTAD. (2021). Digital Economy Report 2021. Cross-border data flows and development: For whom the data flow. _UNCTAD. _https://unctad.org/system/files/official-document/der2021_en.pdf ↩︎

    Jurcys, P. (2020, July 23). Personal Data Ownership: Legal, economic, and political reasons for individual ownership of user-held data_. Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/personal-data-ownership-f3b62e6ed07d_ ↩︎

    Singh, P.J. (2019, July 09). Looking beyond privacy: The importance of economic rights to our data. The Wire. ↩︎

    Singh, P. J. (2020). Breaking up Big Tech: Separation of its data, cloud and intelligence layers. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3873151 ↩︎

    Singh, P.J . (2019). Data and Digital Intelligence Commons: Making a Case for Community Ownership. IT for Change. https://itforchange.net/sites/default/files/add/DGN_Data-commons.pdf  ↩︎

    Korjan, A. & Narayan, V. (2021). Socializing Data Value: Reflections on the State of Play. IT for Change. https://itforchange.net/sites/default/files/1948/Socializing-Data-Value-Reflections-on-the-State-of-Play-2021.pdf  ↩︎