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CULTURA DE ALGORITMO

DATANOMICS

Todos los datos personales que das sin darte cuenta y todo lo que las empresas hacen con ellos. Claves, consejos y herramientas para proteger tu privacidad - DATANOMICS.

libro recomendado: datanomics, de paloma llaneza para ediciones deusto

Paloma Llaneza
paloma llaneza
ediciones deusto

Contenidos
rating valoraci贸n 4 estrellas y media 9 puntos
Complejidad
rating valoraci贸n 2 estrellas y media 5 puntos
Ameno
rating valoraci贸n 5 estrellas 10 puntos
VALORACI脫N
rating valoraci贸n 4 estrellas 8 puntos

DATANOMICS te muestra con un gran despliegue de datos lo que las empresas de tecnolog铆a hacen con tus datos personales. B谩sicamente explica c贸mo se hacen de oro con un recurso que t煤 les regalas. Adem谩s nos ofrece claves, consejos y herramientas para proteger nuestra privacidad.

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Estilo

El texto de Datanomics tiene justo el flujo narrativo que m谩s nos gusta. Clasificado por tem谩ticas y guiado a trav茅s de ejemplos reales, an茅cdotas y estad铆sticas p煤blicas que puedes consultar en cualquier momento. Tambi茅n se aportan toda clase de enlaces para comprobar la veracidad de todo lo que la autora nos cuenta.

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Cap铆tulos

Obviando la introducci贸n, nos ofrece 16 cap铆tulos de los que es imposible destacar a uno por encima del otro, por eso vamos a citarlos todos.

1. Data铆smo

C贸mo los datos personales se han convertido en el mayor modelo de negocio de las tecnol贸gicas.

No te pierdas la historia laboral de Brenda, una chica de 26 a帽os de Kenia, para entender c贸mo conducen los coches sin conductor.

2. Doppelg盲nger

Es un concepto que aparece en diversas obras literarias de ciencia ficci贸n y fantas铆a, para designar el doble de una persona, generalmente el gemelo malvado o el fen贸meno de la bilocaci贸n.

doppeng盲nger jekyll y hide

La autora rescata este concepto para apoyarse en nuestro doble retrato del yo f铆sico y el yo digital. Hasta el punto de que el yo digital nos describir铆a con m谩s precisi贸n de lo que nosotros mismos ser铆amos capaces de hacerlo.

Aqu铆 debes leer con detenimiento c贸mo Facebook es el mayor repositorio de doppelg盲nger, y tambi茅n TODOS los datos que generas simplemente cuando quedas con una amiga para pedir comida a domicilio.

馃槺 Es acojonante.

3. Todo es percepci贸n

Aqu铆 describe la paradoja de la privacidad, que es la discrepancia entre la actitud del usuario y su comportamiento real en relaci贸n con la privacidad online.

En pocas palabras c贸mo todo el mundo afirma estar muy preocupado por su privacidad pero no hacen nada para protegerla.

Imprescindible la historia del manifestante y tambi茅n la de los datos en Tinder o Grindr.

4. Google, el mentiroso

Un d铆a cualquiera de tu vida llevando a Google en el bolsillo.

Lo que Google sabe aunque no lo uses, su plataforma publicitaria, todas las herramientas de la compa帽铆a que te extraen datos. Lo que est谩 haciendo de cara al futuro y centenares de revelaciones m谩s que te van a poner los pelos de punta.

5. Casandra

Personaje de la mitolog铆a griega castigada por Apolo con el don de la adivinaci贸n pero sin que nadie creyera sus pron贸sticos.

Una bien tra铆da met谩fora para introducirnos en el mundo de la Inteligencia Artificial. Un recurso tecnol贸gico que las grandes compa帽ias est谩n utilizando para predecir nuestros movimientos, bas谩ndose en nuestros h谩bitos y patrones de consumo.

inteligencia artificial para predecir nuestro patr贸n de consumo

馃槻 Y funciona, joder si funciona.

6. Addiction by design

C贸mo muchas de las aplicaciones que usamos constantemente en nuestro m贸vil est谩n dise帽adas milim茅tricamente para crearnos adici贸n digital.

Curioso c贸mo naci贸 el famoso bot贸n de like en Facebook, y muchas otras estrateg铆as psicol贸gicas que se han desplegado para mantenernos atados a la pantalla.

7. Manipulation by default

Es la gran tragedia informativa de nuestros d铆as.

Da igual si una informaci贸n es real o no. Se publica lo que interesa a la audiencia, aquello que genera clicks, visitas y en consecuencia ingresos por publicidad.

La autora lo explica muy bien con la descripci贸n del filtro burbuja y con el ejemplo de Boris, el macedonio que tanto 茅xito tuvo con su web de noticias.

8. GAFA

Es el acr贸nimo de Google, Apple, Facebook y Amazon.

4 monopolios que acumulan, analizan, y venden los datos de los usuarios. Deciden lo que ves y lo que no, a qui茅n votas y a qui茅n odias, qu茅 piensas y qu茅 pensar谩s, qu茅 deseas y qu茅 desear谩s.

GAFA: Google, Apple, Facebook & Amazon

En este cap铆tulo de Datanomics entender谩s porqu茅.

9. Familia

Ni siquiera nuestro mapa gen茅tico se escapa a esta voracidad de recopilaci贸n de datos personales como demuestra la historia que la autora nos cuenta sobre Ancestry.

10. Sensorium

El Internet de las Cosas. C贸mo asistentes de voz virtuales, robots de limpieza, veh铆culos y decenas de electrodom茅sticos m谩s nos escuchan permanentemente. Todos esos datos los analizar谩 m谩s tarde un algoritmo de inteligencia artificial y extraer谩 todos los datos de inter茅s para el negocio de la empresa.

C贸mo lo hacen y los problemas que generan, los tienes en este cap铆tulo de Datanomics.

11. Nuestros cuerpos, nosotros

Datos biom茅tricos como nuestra cara, nuestra voz o nuestro aspecto son clave en el desarrollo comercial de los gigantes.

persons of interest

Aqu铆 conocer谩s a la mujer que tose y resopla, al esp铆a de f煤tbol y bar, a la derivada de Persons of Interest o c贸mo el gobierno indio redujo dr谩sticamente el fraude en la recepci贸n de ayudas econ贸micas.

12. Tracking

Para los fines econ贸micos de los grandes es imprescindible conocer d贸nde y c贸mo te encuentras, tanto f铆sica como emocionalmente.

Otro cap铆tulo de Datanomics que pone los pelos de punta. 馃懟

13. Dataveillance

驴Por qu茅 te denegar铆an un cr茅dito si nunca has impagado una cuota y siempre has estado al corriente de tus obligaciones econ贸micas?

La respuesta en el cap铆tulo 13.

14. Data breach

鈥淭e recomendamos que cambies peri贸dicamente tu contrase帽a, 驴por qu茅 no hacerlo ahora?鈥

Este mensaje amable de tu red social favorita quiere decir: nos han robado millones de datos 馃.

5锔忊儯 escandalosos casos de fuga de datos, que debes conocer y saber protegerte.

15. La gran mentira

La doble gran mentira que hay detr谩s de:

鈥淢arque esta casilla si ha le铆do y acepta las condiciones de uso鈥.

Porque miente la empresa y mientes t煤.

16. Nada que ocultar

T铆pica frase que siempre te responden las personas a las que recomiendas tomar precauciones en sus dispositivos.

鈥淎 m铆 me da igual, yo no tengo nada que ocultar鈥.

Claro que lo tienes, pero seguramente no seas consciente de la importancia y las consecuencias que tiene ceder ciertos datos a terceros.

En este 煤ltimo cap铆tulo que cierra Datanomics lo sabr谩s.

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Conclusi贸n

En este libro vas a conocer muchos detalles que desconoc铆as, hasta d贸nde llegan las implicaciones de los datos que regalas, y c贸mo puedes ponerte en marcha para paliarlo.

Dec铆a Tim Cook, el CEO de Apple que:

鈥淓l potencial de la tecnolog铆a se basa en la fe que la gente tiene en ella鈥.

Tim Cook, CEO de Apple.

Una fe que se construye sobre el desconocimiento total, en muchas ocasiones VOLUNTARIAMENTE

Si eres de los que no quiere seguir mirando para otro lado, este es tu libro.

LEE MUCHO y nos vemos en la pr贸xima recomendaci贸n.

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