Big data y Coronavirus, como se configura el almacenamiento y procesamiento de la información respecto a la movilidad de los ciudadanos de Chile en el periodo 2020

Contextualización del problema

El desarrollo tecnológico y los aspectos del quehacer de la vida de las personas giran en torno a lo ‘digital’, es decir, mediante el uso de artefactos e internet se realizan diversas actividades como: búsqueda de información, llenado de formularios, compras por internet, entre otros; lo cual, conlleva a que se genere un alto volumen de datos personales, los cuales son registrados, almacenados y procesados. En Chile la emergencia sanitaria derivada de la circulación del virus COVID- 19, generó un alto flujo de información de distintos organismos públicos y privados, en relación al desarrollo y monitoreo de la pandemia, con el fin de tener información confiable para la toma de decisiones basadas en ciencia como por ejemplo: decretar cierres o cuarentenas en ciudades, cierre temporal de colegios por casos activos, avances o retrocesos en el Plan Paso a Paso, entre otros. En este contexto, la obtención de data confiable posibilitó implementar la toma de decisiones ‘a tiempo’ en el ciclo de políticas públicas basadas en evidencia, con el fin de manejar la pandemia. Sin embargo, dentro de la experiencia surge una “caja negra” derivada de cómo se recopilaron aquellos datos, quienes fueron los encargados de generar modelos para la captura y procesamiento de los mismos, como se definieron los límites de a la intimidad de los actantes, por ejemplo con el seguimiento de las antenas de celulares en periodos de cuarentena (Hutt, 9 de junio 2020), el resguardo de la información en temas normativos como por ejemplo: la Ley de Protección de Datos Personales (en proceso) y los Derechos y Deberes del Paciente, quienes tienen acceso a dicha información y para que fines se sigue utilizando.

Controversias sociotécnicas para el seguimiento de comportamientos en temas de movilidad

El Desarrollo de la Pandemia en Chile ha jugado un rol significativo en la generación de poder y estructuración de cambios sociales, ya que, el uso de tecnologías innovadoras y/o disruptivas (Jasanoff, 2018) ha causado agitación y cambios en la sociedad, tanto en las decisiones y herramientas para frenar la circulación del virus tales como: la implementación de formularios web de declaración de síntomas al ingresar a un reciento público o privado, solicitud de ‘Pase de movilidad’, formulario de seguimiento de síntomas ante un caso positivo de COVID-19, entre otros (Minsal, 2022).  Ante la implementación de estas ‘tecnologías’ es posible preguntarse ¿Qué tratamiento o manejo de los datos personales es legítimo de dar en una emergencia sanitaria o instancia asimilable?, ¿Cómo se realiza el tratamiento o manejo de los datos personales? las preguntas anteriores son pertinentes, puesto que, la crisis del COVID-19 ha generado un alto volumen de información en la que se ha tenido que coordinar flujos de información y decisiones que “circulan en el cuerpo social” (Tiqqun en Rodríguez, 2018, p.18).

En el marco del desarrollo de la pandemia, se han generado diversas iniciativas con el fin de capturar datos y generar información relevante respecto a la contención de la pandemia. Una de ellas, fue investigar acerca de la movilidad de los ciudadanos, mediante el seguimiento de antenas de celulares, para verificar si el cumplimiento del confinamiento estaba siendo efectivo. En este contexto, la Submesa de Datos de COVID 19, al alero de la Mesa Social COVID 19, creada con el fin de involucrar a terceros en un proceso de colaboración que permitiera disponer datos provenientes de otras áreas. El primer ejemplo de un data product en esta línea corresponde a los Índices de Movilidad Nacional a nivel comunal, datos publicados por el trabajo del Instituto de Data Science UDD junto a las empresas de telecomunicaciones Telefónica Chile, Cisco y especialistas internacional (Ministerio de Ciencia, 2020). Por otra parte, la plataforma Google también ha capturado datos de los teléfonos móviles para crear informes respecto a la movilidad de las comunidades, con el fin de mostrar tendencias de desplazamiento en categorías distintas de lugares, por ejemplo: mercados y farmacias, parques, residencias, tiendas y recreación, estaciones de transporte público, lugares de trabajo.

Sin embargo, cabe la duda mencionar ¿Cómo se realiza la captura de datos? ya que, en Chile existe la Ley 19.628 sobre protección de la vida privada es el marco normativo que, según algunas agrupaciones, ONG’s tiene deficiencias legislativas de las cuales es necesario dar respuesta, debido a que no provee protección efectiva de datos personales. Entre las deficiencias del marco normativo, destaca la ausencia de sanciones efectivas, falta de regulación transfronterizo de datos personales, autorización de datos para marketing, falta de registro de banco de datos, ausencia de una autoridad pública de control, ausencia de consentimientos para el tratamiento de datos, falta de mecanismos para resguardo efectivo (Viollier, Derechos Digitales, 2017, p.4). Por esta misma razón, es posible “la construcción de un perfil”( Rodríguez, 2018) en el cual, se va recopilando una serie de datos para caracterizarlo en base a los fines de dicha información, en este caso el manejo de la pandemia.

En este sentido, tras un breve repaso de los elementos anteriormente revisados se constata que durante ( y actualmente) en el periodo de emergencia sanitaria con o sin el consentimiento de los ciudadanos se ha recogido información de los dispositivos móviles para ir caracterizando el comportamiento de las personas. De lo anterior, se desconoce el impacto y la perdurabilidad de dichos datos y metadatos, y si en algún momento estos datos capturados serán ocupados para otros fines distintos de la emergencia sanitaria.

Relevancia de la investigación

Dado que buena parte de las decisiones de la vida cotidianas son delegadas a sistemas informáticos en (Rodríguez, 2018, p.20) se releva para fines de esta investigación indagar en una experiencia de captura de datos, con el fin de conocer cómo se configura el viaje, seguimiento y almacenamiento de los datos derivados del uso de los celulares de las personas. Sumado a lo anterior, conocer si estas iniciativas han explicitado los criterios para implementar el uso de estas tecnologías para el manejo de la pandemia y cómo desarrollan su gobernanza de datos.

Pregunta de investigación

¿Cómo se configura el viaje, seguimiento y almacenamiento de los datos derivados del uso de los celulares de las personas, en el periodo 2020?

Objetivos

General

  • Identificar el viaje, seguimiento y almacenamiento de datos en un determinado periodo de tiempo

Específicos

  • Indagar cómo se configura el viaje, seguimiento y almacenamiento de los datos derivados del uso de los celulares de las personas en base a data product de Índices de Movilidad Nacional a nivel comunal del Instituto de Data Science UDD Específicos.
  • Identificar cuáles son las principales directrices de la gobernanza de datos de las organizaciones asociadas, al seguimiento de los datos y metadatos.

Marco Teórico

En este apartado se revisará algunos conceptos relevantes para el desarrollo de este proyecto que giran en torno al Big data, sus tensiones e implicancias en la sociedad actual.

Debate en torno a los datos masivos o Big data

Para comenzar, se dará una breve conceptualización del Big data, según algunos autores revisados en el módulo de Ciencia e Internet. De esta manera, Big data es un término que empieza a cobrar relevancia el año 2008, el cual, comienza a ser usado para referirse al análisis de grandes bases de datos (Kitchin, 2014, p. 66 en Meneses, 2018, p. 417). Cabe precisar que los datos “no todos son iguales, ni en su infraestructura, ni en los tipos de ensamblaje, ni en su valor” (Meneses, 2018, p. 421), puesto que, existen distintos tipos de datos y metadatos – datos de los datos – (Meneses, 2018, p. 421). En este sentido, para que se pueda hacer referencia a Big data, tiene que cumplir con ciertos criterios técnicos como: volumen, variedad y velocidad. Por otra parte, los datos no se presentan de una manera ordenada o comprensible para quienes deben hacer uso de ellos, se presentan de manera desordenada, por lo cual tiene que pasar por un proceso de ‘limpieza’ para que puedan ser interpretados (Data mining por mencionar alguna).

Desde una perspectiva más critica, en la sociedad contemporánea existe un imaginario respecto a los datos digitales, puesto que, que se le ha denominado como el “nuevo petróleo” (Couldry & Mejias, 2019), debido al valor que puede conllevar su uso en el desarrollo económico tanto en su dimensión para generar perfiles, predecir comportamientos y hacer una focalización hacia quienes llegar (consumidores finales de un producto o servicio). Un ejemplo de lo anterior, son los dichos de Neelie Kroes (2013) miembro de la Comisión para la Agenda Digital Europea quien indico que “Si el conocimiento es el motor de la economía, los datos son el combustible (Meneses, 2018, p. 419).

Sin embargo, existen posiciones críticas a este imaginario dado que los datos no se encuentran de manera ‘natural’ en la naturaleza. Estos deben ser recogidos y procesados, dentro de un proceso que se llama “relaciones de datos” donde se instaura nuevos tipos de relaciones humanas que permiten la extracción de datos para su mercantilización (Couldry & Mejias, 2019, p.80). Siguiendo en esta línea, se piensa que replican patrones de consumo y de dominación capitalista. Lo anterior, pone en tensión distintas racionalidades (económicas, políticas y culturales) que compiten por capturas estos datos digitales. Un ejemplo de lo anterior es lo que se denomina como “datos personales” los cuales son datos en brutos que deben ser procesados y traducirlos en datos cuantificables para que cumplan con un fin ya sea, para mercadotecnia, gobiernos y agencias para el cumplimiento de la ley (Couldry & Mejias, 2019, p. 85).

Con la revisión anterior, se presentan las tensiones respecto a la supuesta representatividad del uso del Big data como una representación objetiva de la población, ya que, la recolección de datos ha permeado diversas esferas de la vida cotidiana. Rodríguez en su texto de Gobernabilidad logarítmica lo conceptualiza al decir que nos encontramos en una “cultura algorítmica”, donde los algoritmos van conformando las pautas y elecciones culturales. Bajo su óptica, los algoritmos hacen creer en la existencia de una transparencia que permite el acceso a todo cuando en realidad personaliza a través de medidas estadísticas los compartimientos de las personas y aquello invisibiliza de alguna manera lo individual de lo colectiva generando inferencias generales y no focalizadas a la realidad social. Se crea la ilusión de singularidad, la cual no es más que “la estadística” como resultado de un procesamiento de alto volumen de datos y variables (Rodriguez, 2018, p.19).

Uso de Big Data en la pandemia por COVID- 19 en Chile

Es conocido que la vida cotidiana se ha digitalizado y la sociedad se ha enmarcado desde ya un tiempo en un procesamiento algorítmico generalizado. No es desconocido que gran parte de la vida y relaciones laborales, espacios de entretención, relaciones sociales, se han llevado a una pantalla digital, proponiendo un mundo quimérico –diría Donna Haraway– al lograr una fusión entre los seres humanos y las máquinas (sobre todo en periodos de confinamiento con medidas restrictivas de desplazamiento). De esta manera, los conceptos revisados cobran especial relevancia, ya que derivado a la crisis sanitaria organismos gubernamentales, academia, organizaciones privadas fueron generando diversas fuentes de información, con el fin de proveer información a los gobiernos para modelar la toma de decisiones en el periodo álgido de cuarentenas el 2020.

Bajo este contexto, el uso de altos volúmenes de datos cumplió un fin para la toma de decisiones para dar cumplimiento de la normativa legal vigente, específicamente cuarentenas y donde el análisis de dichos datos como: movilidad de antenas de celulares, solicitudes de pases de movilidad, casos activos, fallecimientos, uso de camas UCI, entre otros; conllevaría a organizar y disponibilizar datos públicos de la epidemia para realizar análisis predictivos, científicos y clínicos, contribuyendo a la comprensión de la crisis sanitaria, a la toma de decisiones basadas en evidencia, con el fin de frenar los contagios (Ministerio de Ciencia, 2020).

Desde una perspectiva de los estudios de Ciencia, Tecnología y Sociedad se piensa como los datos como entidades que hablan por sí misma y no están mediadas por agencia humana. Lo anterior radica en que las situaciones generadas por el uso de los datos puede ser abordado como un fenómeno sociotécnico que no solo se enmarca como una problemática del Big Data, ingeniería u otra disciplina asociada al estudio de algoritmos para mercadotecnia o fines públicos, sino que en su análisis se presentan distintas dimensiones que junto a la temática sanitaria se encuentran los discursos que se elaboran sobre su control, el papel del saber experto frente al lego en su tratamiento, las decisiones políticas que se implementan o las tecnologías que se despliegan para vigilar y atender al fenómeno. Es decir, los datos derivados de la pandemia es una entidad constituida sociotécnicamente que muestra diferentes dimensiones vinculadas y ensambladas por completo en una única totalidad con sentido.

Una perspectiva de los datos desde lo sociomaterial

En el marco de la sociedad actual, el inmenso volumen de datos de todo tipo que circula o existe en el mundo digital es generado por los usuarios, sus interacciones a través de aplicaciones. Lo anterior, se conecta a un modo de abordar los datos desde la perspectiva de que se requiere para su estudio una epistemología “situada, reflexiva y matizada contextualmente” (Bates, Lin &Goodale, 2016). Los datos serian tratados como entidades que adquiere elementos sociomateriales que se van conectando con otros elementos estableciendo relaciones heterogéneas, ya que, “los factores sociomateriales influyen en la constitución de los objetos de datos y dan forma a cómo se mueven a través del espacio y el tiempo conectando diferentes sitios de práctica en vastas infraestructuras de datos. En este sentido es posible que cada uno de esos elementos, de algún modo, adquiere agencia y cuenta con la posibilidad de redefinir el comportamiento de los datos como parte del fenómeno social en el cual se encuentra inserto. El carácter de esas entidades actúa re-configurando y estabilizando aquellos nodos contingentes y temporales de la práctica y uso de los datos. En este sentido, las dinámicas de las organizaciones que realizan esta ‘supervigilancia’ y las relaciones que se establecen en los discursos y prácticas, pueden ir transformándose en el marco de las relaciones heterogéneas que se dan en su contexto en las diversas esferas de la vida (social, económica y política).

Viaje de los datos de Coronavirus

Por otra parte, es importante descubrir ¿Cómo? se realiza el viaje de los datos de los datos o “data journeys” de las infraestructuras de conocimiento y capturar la ‘vida de los datos’ desde su generación inicial hasta su reutilización en diferentes contextos (Bates, Lin & Goodale, 2016). Se explorará en cómo se configura el viaje, seguimiento y almacenamiento de los datos derivados del uso de los celulares de las personas, cuáles son los criterios utilizados para su selección, entre otros. Con este ejercicio se espera descubrir cómo los datos adquieren materialidad y se transforman en una entidad en el marco de un imaginario sociotécnico.

Metodología

Se realizará análisis de discurso de dos altos directivos del Instituto de Data Science UDD Específicos, en un periodo de tiempo determinado (en el marco de los datos de la pandemia). En este sentido, se utilizará el concepto de “imaginarios sociotécnicos” acuñado por Jasanoff & Kim (2013) como eje conceptual para abordar discursos en relación a las entidades que surgen en el campo de la ciencia, tecnología en relación a distintos ámbitos de la vida cotidiana.

Se entenderá́ por discurso “como cualquier práctica por la que los sujetos dotan de sentido a la realidad” (Ruiz, 2009, p.1). A continuación, se analizará la sistematización de imaginarios identificados en la revisión secundaria de información. Ahora bien, estas argumentaciones no solo refieren a las decisiones, sino que también explicitan las formas colectivamente imaginadas ligadas a ellas, es decir, están incorporadas las formas de pensar y proyectar la sociedad que están ensambladas con el campo de la ciencia y tecnología. Dicha sistematización da lugar a dos imaginarios: ciencia y datos, ciencia y políticas públicas. En base a lo anteriormente planteado, Jasanoff y Kim en el texto de ¿Qué se entenderá por imaginario sociotécnico?, esta noción se refiere a las formas colectivamente imaginadas de la vida social que se inscriben en el diseño y puesta en marcha de proyectos tecnocientíficos de cada nación (Jasanoff & Kim, 2013, p.190). Bajo esta línea interpretativa, se evidencian actores involucrados, futuros deseables, situaciones del pasado, la misión de dichos actores y la relevancia de aquel involucramiento en las decisiones políticas (Jasanoff & Kim, 2013).

Resultados

1. Imaginario ciencia y datos

Bajo esta perspectiva, la revisión de planteamientos se enmarca en diversas dimensiones. Por un lado, se indica que con la metodología utilizada se trabajó en medir la variación de la movilidad a nivel comunal, regional y país de las personas con el apoyo de los registros de Telefónica Chile y CISCO, donde “Se utilizaron registros anonimizados y agregados de telefonía para estimar el número de viajes entre comunas. Es importante destacar que este set de datos no da la ubicación exacta de los dispositivos, sino que la antena a la que se conectó́. Es decir, ya por diseño tenemos una primera anonimización de la ubicación. El tema de la privacidad es fundamental para los participantes en esta iniciativa y se han adoptado los protocolos internacionales más estrictos” (Bravo, 2020). Por otra parte, al referirse de cómo se mide la movilidad se consigna lo siguiente: “Para efectos de este trabajo, consideramos un viaje el paso de una antena a otra. Para dos comunas A y B, tenemos entonces que el número de viajes de A a B queda estimado como la suma de los viajes entre antenas que se encuentran dentro de A y antenas que se encuentran dentro de B” (Bravo, 2020). Bajo esta perspectiva, se entiende aquellos elementos como artefactos (antenas) y los datos como una entidad, la cual se comporta de diversas maneras dado que los datos de una antena a otra no serían los mismos “Si me conecto con un dispositivo a una antena desde mi casa y después me voy al trabajo, estaré conectada a otra. Son estas transiciones entre escenas o movimientos los que nosotros contamos para ver cuánto se está moviendo la gente dentro de la ciudad”. Es decir, algunos de los datos de origen de la antena A probablemente no siempre llegan a la antena B, ya que, mediante un proceso estadístico se estima la movilidad de dichos puntos. En este sentido, se releva el poder cuestionarse esta adaptabilidad del dato a medida que los datos se mueven. Es posible preguntarse si es ¿el contexto sociomaterial que los obliga a mantener su forma original o se adaptan en función de las necesidades de diferentes sitios? La relevancia de los datos recabados se explica en el contexto de más allá de saber cómo nos movemos, aquello no explica necesariamente la causa del incremento de los contagios. “No basta con la cantidad de movimientos reducidos que tenemos, sino cómo nos movemos […] si cuidamos el distanciamiento social, la pandemia disminuiría su propagación” (Rojas, 2020). En este sentido, tal como lo indica Bates, Lin & Goodale, se observa que los datos digitales son una forma de ‘móvil mutable’ (Law y Mol, 2001 Bates, Lin & Goodale, 2016).

2. Imaginario ciencia y políticas públicas

Para este apartado, Winner (1983) se refiere a “política” como acuerdos de poder y autoridad en las asociaciones y las actividades humanas relacionadas con aquellos acuerdos. En esa misma línea, las políticas públicas implementadas responden a la operacionalización de aquel debate político de cara a la ciudadanía.

  • Salud en pandemia

El manejo de la circulación del virus COVID- 19 ha evidenciado las brechas entre los países que cuentan con una institucionalidad robusta respecto al manejo de la crisis dado que cuentan con protocolos, ya que, contar con datos que aportan información para la toma de decisiones existen elementos del entramado social que no necesariamente van en línea a las inferencias estadísticas. Para esta revisión de discursos se indica identifica elementos sociomateriales mediadores para el manejo de la crisis tales como: “se requiere restringirlos salvoconductos, usar los permisos cuando de verdad los necesitamos y apoyar a personas que no pueden cumplir la cuarentena como te más prácticos de ingreso”. En esa línea destacó lo que ha ocurrido en la “V Región donde los ciudadanos de Viña y Valparaíso han mantenido la reducción de movilidad” (Bravo, 2020). De esta manera, es posible ubicar los datos a través de sitios de práctica de la organización que los lleva a cabo: “Rojas acentúa la relevancia de los datos que se logran recolectar a través de este sistema, lo que puede ayudar a la autoridad a tomar decisiones sanitarias sobre la base de parámetros internacionales, pero más que a la autoridad, cree que estos datos de cerca de 4 millones de aparatos deberían traspasar más responsabilidad a las personas y aportar en la lucha contra la pandemia. En esa misma linea, “Podemos medir y hacer seguimiento semana a semana, regiones a regiones […] nos lleva a la discusión de qué tenemos que hacer para frenar la pandemia”, se observa cómo los datos terminan siendo parte de lo público y las relaciones heterogéneas que se dan en el entramado tecnocientífico.

Conclusiones

La posibilidad de analizar discursivamente el viaje de los datos aporta en la revisión de la toma de decisiones políticas, sobre los temas derivados del COVID 19, además de evidenciar los objetivos a alcanzar en función de los recursos disponibles. Además, el ejercicio de analizar el viaje de los datos posibilita identificar los actores y prácticas involucradas en el ejercicio de recogida, almacenamiento y tratamiento de los datos. Sumado a relacionar cómo aquellas entidades se entrelazan con fenómenos contingentes como la protección de datos personales, la infraestructura utilizada para la recolección de la información y sus implicancias en la ciudadania. Las principales reflexiones de los ejes temáticos en relación ciencia y datos, permite constatar que los datos digitales tienden a ser reduccionistas y descontextualizados: reducen a los sujetos a sus acciones registrables (Asenjo & Riveros, 2015) como el caso del seguimiento de la movilidad de antenas celulares. A sí mismo, para la categoría ciencia y políticas públicas, el análisis de Big data no debe ser un reemplazo, sino como un complemento a los métodos y técnicas tradicionales de la investigación para capturar lo social, dado que en el entramado social surgen situaciones propias del comportamiento de las personas que pueden quedar invisibilizadas si solo se toma en cuenta registros de los datos y metadatos. Esto conlleva a pensar en aproximaciones que compatibilicen técnicas tradicionales con el área del Data Science.

Por consiguiente, los ensamblajes entre prácticas y discursos asociado a la captura de datos, están determinados al mismo tiempo por contextos y circunstancias, lo cual supone incertidumbre y ser impredecibles dado, porque son un conglomerado de entidades que actúan, se afectan entre sí, e incluye materiales diversos “desde lo etéreo a lo más radical de una partícula”. (Castillo, 2019, p. 20). Por otra parte, el transcurso de la obtención de la información se produciría una serie de cambios y traducciones donde el “objeto potencial” una composición de heterogeneidad, la cual, no tiene límites claros, se encuentra asociada a ciertas inscripciones sociomateriales en el contexto de que los datos viajan, se movilizan y cambian al ser visto desde un contexto más amplio.

Referencias

  • Asenjo Morosetti, A. & Riveros, C. (2015). Big Data: las implicancias de la democratización de los métodos. Oportunidades y desafíos que los dispositivos y datos digitales plantean para la investigación social. Temas sociológicos, (19), 237-266. http://ediciones.ucsh.cl/ojs/index.php/TSUCSH/article/view/268
  • Bates, J., Lin, Y. W., & Goodale, P. (2016). Data journeys: Capturing the socio-material constitution of data objects and flows. Big Data & Society3(2), 2053951716654502. Recuperado de :https://doi.org/10.1177/2053951716654502
  • Bravo (2020). Loreto Bravo y uso de tecnología en pandemia: “A través de información de la telefonía pudimos saber de dónde provenían las personas que generaban la movilidad” Recuperado de: https://www.duna.cl/programa/santiago-adicto/2020/11/11/loreto-bravo-y-uso-de-tecnologia-en-pandemia-a-traves-de-informacion-de-la-telefonia-pudimos-saber-de-donde-provenian-las-personas-que-generaban-la-movilidad/
  • Bravo (2020). Directora del Data Science UDD asegura que en el Gran Santiago la reducción de la movilidad es solo del 37.5%. Recuperado de: https://universo.cl/actualidad/directora-del-data-science-udd-asegura-que-en-el-gran-santiago-la-reduccion-de-la-movilidad-es-solo-del-37-5/
  • Castillo-Sepúlveda, J., Müller, M. I. W., & Torres, H. B. (2019). Del empoderamiento a la prehensión: un análisis de programas sociales desde la teoría del actor- red. Athenea Digital. Revista de pensamiento e investigación social, 19(3), 1-28.
  • Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019). Data colonialism: Rethinking big data’s relation to the contemporary subject. Television & New Media20(4), 336-349.
  • Jasanoff.S y Kim.S (2013) Imaginarios sociotécnicos y políticas energéticas nacionales, La ciencia como cultura, 22: 2, 189-196, DOI: 10.1080 / 09505431.2013.786990
  • Jasanoff, S., (2018). We need technologies of humility. https://www.rathenau.nl/en/digital-society/sheila-jasanoff-we-need- technologies-humility
  • Hutt (20.06.2020). Ministra Hutt por rastreo de movilidad a través de celulares: “No es un riesgo a la privacidad de las personas”. CNN Chile. Recuperado de: https://www.cnnchile.com/lodijeronencnn/gloria-hutt-celulares-privacidad-rastreo-cuarentena_20200620/
  • Meneses Rocha, M. E. (2018). Grandes datos, grandes desafíos para las ciencias sociales. Revista mexicana de sociología, 80(2), 415-444.
  • MINSAL., 2022. Plan Paso a Paso. Recuperado de: https://www.minsal.cl/plan-seguimos-cuidandonos-paso-a-paso/
  • Ministerio de Ciencias Una mirada a la cultura de datos en Chile. Desafíos y Lecciones de la Pandemia por Covid-19 (2020)
  • Rodríguez, P. (2018). Gubernamentalidad algorítmica. Sobre las formas de subjetivación en la sociedad de los metadatos. Revista Barda, 4(6), 14 – 35. https://www.cefc.org.ar/barda6.html
  • Rojas (2020). Experto y movilidad en pandemia: “No basta la cantidad de movimientos reducidos” El Instituto de Data Science de la UDD logró identificar el movimiento de más de 4 millones de teléfonos móviles durante la pandemia. Recuperado de: https://www.pauta.cl/nacional/experto-udd-no-basta-la-cantidad-de-movimientos-reducidos-rastreo-telefonos
  • Ruiz, J. (2009). Análisis sociológico del discurso: métodos y lógicas Forum: Qualitative Social Research 10(2), Art. 26
  • Tirado, F. (2011). Epidemias: un nuevo objeto sociotécnico. Convergencia, 18(56), 133-156.
  • Viollier, P, Derechos Digitales ., 2017, El Estado de la Protección de datos personales en Chile. Recuperado de: https://www.derechosdigitales.org/wp-content/uploads/PVB-datos-int.pdf
  • Winner, L. (1983) ‘¿Tienen política los artefactos?’ Publicación original: “Do Artifacts Have Politics?” en: D. MacKenzie et al. (eds.), The Social Shaping of Technology, Philadelphia: Open University Press.

Leave a Comment

Su dirección de correo no se hará público.