Las ciencias de la información han estado tradicionalmente en el centro de la investigación centrada en los metadatos. Los documentos de inteligencia de la Agencia de Seguridad Nacional de los Estados Unidos (NSA) revelados por Edward Snowden en junio de 2013 popularizaron el término «metadatos» en la conciencia pública. Sorprendentemente, desde entonces se ha debatido poco sobre la naturaleza y la importancia de los metadatos en los sistemas de comunicación en red. La confusión sobre el papel y significado de los metadatos dentro de los programas de inteligencia de la NSA o «noticias falsas» relacionadas con la elección presidencial de 2016 reflejan nuestra falta de comprensión sobre la importancia de los metadatos dentro de nuestros ecosistema de dispositivos en red.
Mayernik, M. S. and A. Acker «Tracing the traces: The critical role of metadata within networked communications.» Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 69, n. 1 (2018). pp. 177-180. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23927
Las bibliotecas han utilizado sistemas estructurados de catalogación a gran escala para proporcionar acceso a la información durante siglos. De manera similar, los estados nacionales han recopilado información sobre sus ciudadanos en masa, como datos del censo, certificados de defunción, registros fiscales, durante cientos de años. En todos estos contextos, los supuestos y valores sociotécnicos incorporados influyen en la forma en que se recopilan y aplican los metadatos. Una vez que estos metadatos son recolectados, pueden construirse nuevas aplicaciones para ampliar servicios o crear nuevos mercados, entre otras posibilidades.
Los metadatos que subyacen a la forma en que las infraestructuras transmiten la información están diseñados para un determinado conjunto de normas y criterios, pero no para otros. Por ejemplo, los metadatos sobre los correos electrónicos pueden mostrar dónde, cuándo y a quién se envían los mensajes, pero no pueden mostrar por qué se enviaron. De este modo, los metadatos siempre muestran una perspectiva incompleta y parcial que satisface las necesidades funcionales de determinadas aplicaciones.
La recopilación de metadatos digitales repercute en las formas en que las personas experimentan la comunicación social y técnica. Sin tales metadatos, la comunicación en red no puede existir. Las filtraciones de la NSA, y los numerosos hacks recientes de las comunicaciones corporativas y gubernamentales, señalan a los metadatos como objetos de nueva investigación académica. Si queremos entablar debates significativos sobre nuestras trazas digitales, o tomar decisiones informadas sobre nuevas políticas y tecnologías, es esencial desarrollar marcos teóricos y empíricos que tengan en cuenta los metadatos digitales. Este documento de opinión presenta cinco características sociotecnológicas clave de los metadatos en las redes digitales que se beneficiarían de una mayor participación de las ciencias de la información.
Internet, las redes de telefonía móvil, el comercio en línea y cualquier otro dispositivo «inteligente» funcionan a través del intercambio de metadatos sobre nuestras comunicaciones y actividades digitales. Los metadatos describen un objeto físico o digital proporcionando un contexto, indicando la calidad o documentando otras características del objeto (Greenberg, 2005). Los metadatos tienen diferentes propósitos y pueden clasificarse de diferentes maneras. Gilliland, por ejemplo, distinguió cinco tipos de metadatos -administrativos, descriptivos, de preservación, técnicos y de uso- que tienen diferentes funciones en los sistemas de información digital (Gilliland, 2008). Los metadatos «descriptivos» pueden proporcionar a un usuario revisiones del producto de otros compradores, mientras que los metadatos «de uso» pueden incluir el historial de compras colectivas de un usuario y permitir que el sistema proporcione una lista de recomendaciones, anuncios o incluso noticias falsas. Sin embargo, estas funciones de los metadatos, que a menudo se dicen libres de valores y neutrales, pueden confundirse con el paso del tiempo, a veces de formas sorprendentes o inesperadas. De hecho, la nueva iniciativa de noticias falsas de Facebook para combatir las afirmaciones virales falsas en se basa en sopesar los metadatos de compromiso y las prácticas publicitarias con una comprobación de los hechos para limitar la información errónea y evitar la censura (Isaac, 2016).
La colección de rastros del comportamiento cotidiano de las personas en esferas públicas y privadas apunta a los metadatos como objetos de nuevas indagaciones académicas. La teorización de contextos de metadatos y la creación de evidencia empírica sobre su creación y circulación como fenómenos sociotecnológicos de infraestructuras y organizaciones será una de las características animadoras que los científicos de la información necesitarán abordar en un futuro próximo. Si queremos participar en discusiones significativas sobre nuestras trazas digitales, o tomar decisiones informadas sobre nuevas políticas y tecnologías, es esencial desarrollar marcos teóricos y empíricos para caracterizar el papel de los metadatos dentro de las infraestructuras de comunicación en red. Las metáforas como «escape de datos» que se utilizan para describir «el rastro digital que la gente deja» (Mayer-Schonberger & Cukier, 2013, p. 113) cuando usa computadoras o teléfonos celulares oscurecen la naturaleza de los metadatos dentro de estos sistemas. Por ejemplo, las compañías aseguradoras de automóviles han comenzado a ofrecer tarifas más bajas a los clientes que aceptan instalar un receptor de monitoreo GPS en sus automóviles que rastrea sus hábitos de conducción: aceleración y paro en particular (Lieber, 2014)
Los metadatos producidos por cualquier sistema técnico son el resultado de una selección activa por parte de los diseñadores del sistema de qué registrar y cuándo. Por ejemplo, los dispositivos inalámbricos están diseñados para recopilar y transmitir metadatos sobre la hora y el lugar desde donde se envían los datos, así como las rutas que los datos toman a través de las redes (Acker, 2014). Estos metadatos de trazas muestran a los diseñadores y operadores de infraestructuras de comunicación cómo funcionan las redes y dónde se producen los problemas. Los operadores de redes celulares, por ejemplo, pueden determinar dónde se están cayendo las llamadas telefónicas, o dónde ha fallado una torre celular. En otro ejemplo, las franquicias de compras de Target a Amazon rastrean los metadatos sobre el comportamiento de compra y navegación de los consumidores a través del tiempo a través de programas de recompensas para determinar sus necesidades, hábitos y tendencias de compra. De este modo, los metadatos están diseñados para permitir usos y resultados específicos.
Las distinciones formales entre datos y metadatos son confusas y difíciles de definir (Gilliland, 2008). Los datos y los metadatos se designan a menudo en contradicción entre sí, dependiendo de sus diferentes funciones y medios de interpretación en contextos específicos de origen y uso. Ciertas trazas digitales pueden servir como «metadatos» en un contexto porque proporcionan información sobre la actividad o el comportamiento de las personas, pero también pueden servir como «datos» si se analizan en otros contextos y se utilizan como evidencia para hacer una afirmación o argumentación (Borgman, 2015). Llamar a algo «metadatos» en lugar de «datos» es una clasificación contextual que raramente tiene una lógica evidente (Boellstorff, 2013). Por ejemplo, nuevos tipos de redes de sensores permiten a los investigadores producir datos científicos que antes eran difíciles o imposibles de recopilar. Estos datos técnicos son metadatos de fondo para el científico, pero son datos esenciales para el operador de red que supervisa y mantiene la red (Borgman, Wallis y Mayernik, 2012). Del mismo modo, las organizaciones gubernamentales y de ayuda humanitaria están organizando cada vez más metadatos de los medios sociales y las redes móviles como datos para permitir una orientación más eficaz de la ayuda de emergencia, la asignación de recursos de emergencia y el despliegue de las fuerzas policiales. A menudo se usan los metadatos para analizar el comportamiento y las intenciones de individuos específicos, y potencialmente identificar a esos individuos para acciones particulares. Esto es ilustrado vívidamente por la declaración del ex director de la CIA y la NSA, Michael Hayden, en mayo de 2014, cuando dijo «matamos gente a base de metadatos» (Cole, 2014).
Los metadatos recopilados por plataformas de medios sociales como Twitter y Facebook subyacen en una industria artesanal de análisis de patrones de uso de la tecnología, redes personales y tendencias de distribución de información (Schroeder, 2014). En muchos de estos estudios, los «grandes datos» son en realidad «grandes metadatos» que muestran cómo se utilizan, confían y estandarizan los servicios digitales.
Los metadatos ejecutables necesarios para la transmisión de datos y la comunicación impregnan nuestra cultura en red; de hecho, las infraestructuras no pueden funcionar sin ellos (Fidler & Acker, 2014). Sin embargo, la parcialidad de los metadatos y su capacidad de agregación presentan una tensión crucial en la sociedad. Por ejemplo, las personas nombradas en una publicación de agosto de 2015 de información de las cuentas robadas del sitio de citas para adultos Ashley Madison corrían el riesgo de ser identificadas como personas que habían llevado a cabo relaciones extramatrimoniales, apoyadas directamente por los metadatos liberados en sí mismos (Victor, 2015).
En conclusión, los metadatos son fundamentales para el diseño y la explotación de las infraestructuras técnicas, pero es fácil dar por sentado que nuestras vidas personales pueden aparecer en nuestras huellas digitales. Como ha dicho un erudito, los metadatos de trazas digitales pueden ser «notablemente reveladores» de nuestras vidas y actividades (Landau, 2016). Las filtraciones de la NSA han ilustrado, por ejemplo, cómo las facturas de telefonía móvil no son simplemente documentos privados banales. A medida que los metadatos de nuestra comunicación digital crecen en volumen y nuestro uso de herramientas digitales prolifera, se utilizarán y agregarán de maneras conocidas y desconocidas, intencionadas y oportunistas. Por ejemplo, el exitoso programa de Netflix «House of Cards» fue producido en base a la analítica de descriptores de metadatos generados por los usuarios (Carr, 2013).
Para poder participar en el mundo digital, las personas deben someterse a la creación de sus metadatos y utilizarlos para una variedad de propósitos (van Dijck, 2014). Pero, los metadatos, como los registros telefónicos y censales, siempre han estado conectados a cuerpos y vidas. Esto se amplifica cada vez más en el espacio digital. Estas cuestiones de metadatos están transformando las formas en que concebimos la gestión de los datos e incluso los derechos humanos.
Bibliografía
- Acker, A. (2014). The Short Message Service: Standards, infrastructure and innovation. Telematics and Informatics, 31, 559–568. https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.01.004
- Agre, P. (1997). Beyond the mirror worlds: Privacy and the representational practices of computer science. In Agre, P. & Rotenberg, M. (Eds.), Technology and privacy: The new landscape (pp. 29–61). Cambridge, MA: MIT Press.
- Boellstorff, T. (2013). Making big data, in theory. First Monday, 18, http://journals.uic.edu/ojs/index.php/fm/article/view/4869/3750
- Borgman, C.L. (2015). Big data, little data, no data: Scholarship in the networked world. Cambridge, MA: MIT Press.
- Borgman, C.L., Wallis, J.C., & Mayernik, M.S. (2012). Who’s got the data? Interdependencies in science and technology collaborations. Computer Supported Cooperative Work, 21, 485–523. https://doi.org/10.1007/s10606-012-9169-z
- Bowker, G.C. (2014). Big data, big questions| The theory/data thing. International Journal of Communication, 8, 1795–1799. http://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/2190
- Carr, D. (2013). Giving viewers what they want. New York Times, Feb. 24, 2013. http://www.nytimes.com/2013/02/25/business/media/for-house-of-cards-using-big-data-to-guarantee-its-popularity.html
- Clement, A. (2014). NSA surveillance: Exploring the geographies of internet interception. In iConference 2014 Proceedings (pp. 412–425). https://doi.org/10.9776/14119
- Clement, A., & Obar, J.A. (2016). Keeping internet users in the know or in the dark: An analysis of the data privacy transparency of Canadian internet carriers. Journal of Information Policy, 6, 294–331. https://doi.org/10.5325/jinfopoli.6.2016.0294
- Cole, D. (2014). ‘We kill people based on metadata.’ The New York Review of Books, May 10, 2014. http://www.nybooks.com/daily/2014/05/10/we-kill-people-based-metadata/
- Edwards, P.N., Mayernik, M.S., Batcheller, A., Borgman, C.L., & Bowker, G.C. (2011). Science friction: Data, metadata, and collaboration in the interdisciplinary sciences. Social Studies of Science, 41, 667–690. https://doi.org/10.1177/0306312711413314
- Fidler, B., & Acker, A. (2014). Metadata and infrastructure in internet history: Sockets in the arpanet host-host protocol. In Grove, A. (Ed.), ASIST 2014: Proceedings of the 77th ASIS&T Annual Meeting (n.p.), Volume 51. http://www.asis.org/asist2014/proceedings/submissions/papers/151paper.pdf
- Gilliland, A.J. (2008). Setting the stage. In Baca, M. (Ed.), Introduction to metadata: Pathways to digital information, online edition, version 3.0. Los Angeles: Getty Information Institute. http://www.getty.edu/research/publications/electronic_publications/intrometadata/setting.html
- Greenberg, J. (2005). Understanding metadata and metadata schemes. Cataloging & Classification Quarterly, 40, 17–36. https://doi.org/doi:10.1300/J104v40n03_02
- Isaac, M. (2016). Facebook mounts effort to limit tide of fake news. New York Times, Dec. 15, 2016. https://www.nytimes.com/2016/12/15/technology/facebook-fake-news.html
- Landau, S. (2013). Making sense of Snowden: What’s significant in the NSA surveillance revelations. IEEE Security & Privacy Magazine, 11, 54–63. https://doi.org/10.1109/MSP.2013.90
- Landau, S. (2016). Transactional information is remarkably revelatory. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113, 5467–5469. https://doi.org/10.1073/pnas.1605356113
- Lieber, R. (2014). Lower your car insurance bill, at the price of some privacy. New York Times, Aug. 15, 2014. http://www.nytimes.com/2014/08/16/your-money/auto-insurance/tracking-gadgets-could-lower-your-car-insurance-at-the-price-of-some-privacy.html
- Maass, P. (2015). Inside NSA, officials privately criticize “collect it all” surveillance. The Intercept, May 28, 2015. https://theintercept.com/2015/05/28/nsa-officials-privately-criticize-collect-it-all-surveillance/
- Martin, K., & Shilton, K. (2016). Why experience matters to privacy: How context-based experience moderates consumer privacy expectations for mobile applications. Journal of the Association for Information Science and Technology, 67, 1871–1882. https://doi.org/10.1002/asi.23500
- Mayer-Schonberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Boston: Houghton Mifflin Harcourt.
- Nakashima, E., & Warrick, J. (2013). For NSA chief, terrorist threat drives passion to ‘collect it all.’ The Washington Post, July 14, 2013. https://www.washingtonpost.com/world/national-security/for-nsa-chief-terrorist-threat-drives-passion-to-collect-it-all/2013/07/14/3d26ef80-ea49-11e2-a301-ea5a8116d211_story.html
- Schneier, B. (2015). Data and goliath: The hidden battles to collect your data and control your world. New York: Norton.
- Schroeder, R. (2014). Big data and the brave new world of social media research. Big Data & Society, 1, https://doi.org/10.1177/2053951714563194
- van Dijck, J. (2014). Datafication, dataism and dataveillance: Big data between scientific paradigm and ideology. Surveillance & Society, 12, 197–208. http://ojs.library.queensu.ca/index.php/surveillance-and-society/article/view/datafication
- Vasalou, A., Oostveen, A.-M., Bowers, C., & Beale, R. (2015). Understanding engagement with the privacy domain through design research. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66, 1263–1273. https://doi.org/10.1002/asi.23260
- Victor, D. (2015). The Ashley Madison data dump, explained. New York Times, Aug. 19, 2015. http://www.nytimes.com/2015/08/20/technology/the-ashley-madison-data-dump-explained.html
