Los algoritmos predictivos necesitan un gran volumen de datos para funcionar. Estos datos, generalmente, se adquieren de dos maneras. Por un lado, a través de la adquisición de bases de datos recogidos por terceros y, por otro, vía recopilación «en primera persona» de los datos necesarios.
Mientras que ambas categorías, cuando lidian con datos relacionados con personas físicas, pueden tener obstáculos relacionados con la ética y la privacidad, las democracias liberales podrían acogerse a un tercer modelo que ya se está utilizando en el campo médico: la donación de datos. El presente artículo busca bucear en las ventajas de la utilización de este modelo en un escenario de crisis y propone su abrazo desde las instituciones para, por un lado, ampliar el consenso social en torno al uso de macrodatos para una gobernanza más efectiva y, por otro, para conseguir la gestión de los recursos de manera más eficiente.
Predictive algorithms need a large volume of data to work. This data is generally acquired in two ways. On the one hand, via the acquisition of databases collected by third parties and, on the other hand, via the collection ‘in first person’ of the necessary data. While both categories, when dealing with data related to individuals, may have obstacles related to ethics and privacy, liberal democracies could take advantage of a third model that is already being used in the medical field: data donation. This article seeks to dive into the advantages of the use of this model in a crisis scenario and proposes its embrace from the institutions to, on the one hand, broaden the social consensus around the use of macrodata for a more effective governance and, on the other hand, to achieve the management of resources in a more efficient way
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