Soy Ramón Sangüesa, el coordinador del Data Transparency Lab y la Conferencia del Data Transparency Lab

¿Cómo definirías la transparencia?
Siempre defino la transparencia de la misma manera, primero debes tener en cuenta que solo hablamos de transparencia de datos personales. Quiero decir, que la transparencia es aún un concepto más amplio que se utiliza para muchos otros contextos, así que solo nos enfocamos en la transparencia de datos, que básicamente se refiere a entender lo que sucede con los datos que te describen, lo que a su vez es otro tema a discutir. Básicamente los datos que te describen tienen, digamos, el derecho a entender quién los está usando y bajo qué tipo de contexto y condiciones y cómo te afecta, por decirlo de la forma más corta posible. El Data Transparency Lab se encarga realmente de crear tecnologías que te permiten notarlo.

¿Cuáles han sido las últimas tendencias en la Conferencia DTL?
Hay algo que estamos viendo en esta edición, el DTL 17, y es que básicamente la gente está empezando a mostrar aplicaciones que tienen que ver con el Internet de las Cosas, porqué no solo estamos relacionamos con, por así llamarlo la InfoSphere, la nube o lo que sea a través de nuestro portátil, o nuestros smartphones. Cada vez más hay muchos dispositivos que capturan nuestros datos, lo que hacemos y a dónde vamos, y este año vemos más debates y aplicaciones que tratan sobre cómo revelar lo que está sucediendo con los datos cuando estás por fuera y tu dispositivo está captando información. Esta es una cosa, pero la otra cosa de la que estoy muy orgulloso es que estamos fusionando los modos de trabajar e investigar con otras comunidades que no son solo las tecnológicas. Por ejemplo, hemos tenido un muy buen panel de diseño. Cómo aplicar las metodologías del diseño para conocer mejor al usuario, cómo crear un tipo de herramientas que distintos tipos de usuarios puedan necesitar y entender. Una de las cosas que también ha surgido estos días es la importancia de ser entendibles, por así decirlo. Así que ha habido una especie de un cambio hacia no solo para decir qué datos han sido usados, sino para entender también la forma en que han sido usados. Y esto no es algo simple. Hay modos de hacer ingeniería inversa para entender lo que está pasando, pero entonces debes hacer un esfuerzo para comunicarla de nuevo a diferentes tipos de usuarios que tienen diferentes intereses y backgrounds técnicos. Y esta es también un área muy interesante que está surgiendo ahora.

Algunas de las cosas que comenzaron hace tres años en estas conversaciones que tuvieron lugar en el DTL ahora están dando algún tipo de fruto en el sentido de que los tecnólogos tienen respuestas a nuevas preguntas que probablemente no se habrían planteado por sí mismos si no hubieran tenido un contacto directo con legisladores, diseñadores o gente de a pie.

 

¿Cómo ayuda el DTL a la investigación?
El Data Transparency Lab está ayudando con aportaciones económicas. A casi todo el mundo le gusta tener dinero para hacer lo que le gusta y a la mayoría de investigadores les gusta poder investigar y les estamos financiando. Cada año otorgamos de cinco a seis becas, nos gustaría tener incluso más, para desarrollar nuevas tecnologías que es el modo en que ayudamos a lograr este tipo de objetivos. Y el otro es conectar a las personas, esto suena como Nokia, conectar a personas de diferentes backgrounds y comunidades para iniciar conversaciones y sabemos que algunas de las cosas que comenzaron hace tres años en estas conversaciones que tuvieron lugar en el DTL ahora están dando algún tipo de fruto en el sentido de que los tecnólogos tienen respuestas a nuevas preguntas que probablemente no se habrían planteado por sí mismos si no hubieran tenido un contacto directo con legisladores, diseñadores o gente de a pie. Otra de las cosas de me alegra es que empezamos a tener como participantes, como asistentes a la conferencia, a gente que en principio no tiene calificación técnica, o no tienen un background específico, pero que están interesados en el problema de la privacidad de datos que es al final para quien realmente trabajamos.

DTL2018

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