La biometría conductual: cómo los datos de comportamiento en redes sociales permiten perfilar y predecir acciones individuales

El artículo analiza cómo los rastros digitales, especialmente las interacciones recientes como los últimos diez ‘me gusta’ en redes sociales, funcionan como una forma de biometría conductual que revela mucho más que datos aislados. Estos patrones permiten identificar a las personas con alta probabilidad estadística, reconstruir hábitos, rutinas, relaciones y hasta predecir y condicionar decisiones futuras mediante estímulos personalizados. A diferencia de la biometría anatómica tradicional (huella dactilar, iris o ADN), que se basa en características físicas inmutables convertidas en modelos matemáticos probabilísticos, la biometría de la conducta se nutre de acciones cotidianas online: horarios de conexión, ubicación, tiempo invertido en contenidos y secuencias de interacciones.

Se critica la mercantilización de estos datos por parte de ‘brokers’ que los comercializan, afirmando que la anonimización es ilusoria en la era del big data, ya que cruzando pocos atributos (código postal, fecha de nacimiento, género, movimientos del ratón) se puede identificar inequívocamente a individuos. Prácticas como el uso obligatorio de códigos QR en hostelería, aparcamientos o descuentos actúan como embudos para extraer datos en tiempo real que luego se venden.

El texto propone soluciones estructurales: prohibir la existencia de estos intermediarios de datos conductuales, exigir transparencia total en los algoritmos opacos que influyen en decisiones y reforzar la neutralidad de la red en su sentido más amplio para evitar manipulación, polarización y extracción de valor de la atención de los usuarios. En última instancia, plantea un dilema político sobre si priorizar la integridad y privacidad de las personas o permitir el control invisible de las plataformas digitales.