{"id":7851,"date":"2019-11-08T14:45:52","date_gmt":"2019-11-08T14:45:52","guid":{"rendered":"https:\/\/networks.imdea.org\/medir-la-publicidad-online-basada-en-el-comportamiento-de-los-usuarios-un-paso-mas-para-protegerlos\/"},"modified":"2020-10-21T13:12:07","modified_gmt":"2020-10-21T11:12:07","slug":"medir-la-publicidad-online-basada-en-el-comportamiento-de-los-usuarios-un-paso-mas-para-protegerlos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/networks.imdea.org\/es\/medir-la-publicidad-online-basada-en-el-comportamiento-de-los-usuarios-un-paso-mas-para-protegerlos\/","title":{"rendered":"Medir la publicidad online basada en el comportamiento de los usuarios, un paso m\u00e1s para protegerlos"},"content":{"rendered":"

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Cuando buscamos informaci\u00f3n en Internet, hacemos compras online o usamos las redes sociales a menudo aparecen anuncios relacionados con nuestros me gusta<\/em> o nuestro perfil. El hecho es que no todo el mundo sabe c\u00f3mo funciona la publicidad online y qu\u00e9 datos toman las compa\u00f1\u00edas para crear anuncios personalizados que mostrarnos. El Dr. Nikolaos Laoutaris, Research Professor en IMDEA Networks, ha publicado nuevos resultados de investigaci\u00f3n en torno a la detecci\u00f3n de la segmentaci\u00f3n en publicidad online en funci\u00f3n del comportamiento del usuario.\u200b<\/strong><\/p>\n

La relevancia de este estudio, seg\u00fan Laoutaris, es que los investigadores pueden \u201cprobar si un anuncio est\u00e1 dirigido o no, y en caso de que sea as\u00ed, hacia qu\u00e9 grupos demogr\u00e1ficos; es fundamental para poder verificar (de manera proactiva o reactiva) la aplicaci\u00f3n de nuevas leyes de protecci\u00f3n de datos que, entre otras, imponen restricciones a la publicidad dirigida\u201d.<\/p>\n

El Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD), que entr\u00f3 en vigor el 25 de mayo de 2018, fue adoptado precisamente por la Uni\u00f3n Europea para devolver el control de los datos personales al individuo y unificar el marco regulatorio para las multinacionales. \u201cEl RGPD define varias categor\u00edas delicadas, como salud, religi\u00f3n, creencias pol\u00edticas, orientaci\u00f3n sexual, todas ellas requieren un tipo especial de consentimiento que generalmente no se ha otorgado cuando se produce publicidad dirigida\u201d, afirma el Dr. Nikolaos Laoutaris. Por este motivo, es muy importante identificar los anuncios orientados para proteger colectivos demogr\u00e1ficos espec\u00edficos, como los menores de edad.<\/p>\n

El trabajo anterior del profesor de investigaci\u00f3n de IMDEA Networks ha encontrado correlaciones entre un p\u00fablico objetivo concreto y algunos temas. Por ejemplo, es el caso de las personas que sufren c\u00e1ncer, Alzheimer o enfermedades de transmisi\u00f3n sexual.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo pueden los usuarios y las autoridades de protecci\u00f3n de datos (DPA, por sus siglas en ingl\u00e9s) probar que los anuncios est\u00e1n dirigidos? Hay dos formas: la detecci\u00f3n mediante un an\u00e1lisis de contenido y la detecci\u00f3n basada en conteo y crowdsourcing<\/em>. Siguiendo estas metodolog\u00edas es posible saber si los anuncios se han dirigido a aquellos grupos protegidos por el RGPD y la Ley de Protecci\u00f3n de Privacidad en L\u00ednea para Ni\u00f1os de la Comisi\u00f3n Federal de Comercio (FTC, por sus siglas en ingl\u00e9s). \u201cAl hacerlo, ofrecen una herramienta valiosa para las Autoridades de Protecci\u00f3n de Datos e incluso pueden ayudar al sector publicitario a validar sus propios programas de autorregulaci\u00f3n como AdChoices […] Es realmente dif\u00edcil ver c\u00f3mo se aplicar\u00e1n estas leyes si no hay m\u00e9todos f\u00e1ciles de utilizar para detectar a los infractores\u201d, destaca, Dr. Laoutaris.<\/p>\n

El primer m\u00e9todo b\u00e1sicamente analiza el historial de navegaci\u00f3n de un usuario e intenta comprender los tipos de sitios web que visita. Luego busca correlaciones entre estas p\u00e1ginas web y los anuncios ofrecidos. Laoutaris explica que para hacer eso \u201cel m\u00e9todo debe comprender y caracterizar el tipo de contenido de sitios web y anuncios, de ah\u00ed que reciba el nombre de an\u00e1lisis basado en el contenido\u201d. El segundo m\u00e9todo y el m\u00e1s reciente es, en palabras del investigador, todav\u00eda m\u00e1s poderoso. \u00bfPor qu\u00e9? Porque est\u00e1 utilizando an\u00e1lisis basados \u200b\u200ben frecuencia para detectar la publicidad dirigida. Para usarlo, solo necesita una herramienta gratuita llamada eyeWndr, que solo se preocupa de comprobar si un anuncio en particular \u201csigue\u201d a un usuario a trav\u00e9s de otros sitios web m\u00e1s que otros anuncios. \u201cEsto por s\u00ed solo es suficiente para distinguir los anuncios dirigidos de los que no lo son\u201d, dice Laoutaris. La aplicaci\u00f3n es muy f\u00e1cil de usar, ya que marca con un c\u00edrculo de color el anuncio en cuesti\u00f3n y al hacer clic sobre \u00e9l, el usuario puede ver una puntuaci\u00f3n: si es alta significa que est\u00e1 segmentado. Los resultados de este estudio se presentar\u00e1n en la Conferencia ACM CoNEXT que se celebrar\u00e1 en Orlando, Florida, en diciembre. Una versi\u00f3n anterior de este documento se puede encontrar aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la publicidad online, el Dr. Laoutaris ha presentado tambi\u00e9n su trabajo anterior en la detecci\u00f3n de pr\u00e1cticas de discriminaci\u00f3n de precios online al igual que sus esfuerzos en mejorar y hacer crecer el Laboratorio de Transparencia de Datos<\/a> en un seminario que ha tenido lugar en IMDEA Networks en el marco de la Semana de la Ciencia y la Innovaci\u00f3n en Madrid. El investigador ha descubierto que dependiendo del pa\u00eds desde el que te conectas a la red pagas un precio diferente por el mismo producto. Por otro lado, ha hablado sobre la importancia de conseguir que los servicios online paguen a los usuarios a cambio de emplear sus datos.<\/p>\n

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