El estudio desarrollado por investigadores del MIT en Estados Unidos, ofrece modelos para preservar la privacidad de los ciudadanos al usar sus datos para mejorar los servicios de gobierno. El estudio se basa en experiencias con ciudades indias.
Para mejorar la eficiencia de sus servicios municipales, muchas ciudades indias han comenzado a habilitar oficinas y líneas de servicio al ciudadano, lo que implica recopilar y compartir datos de ciudadanos con funcionarios gubernamentales y, potencialmente, con el público. Pero también hay un impulso nacional para proteger la privacidad de los ciudadanos, lo que potencialmente restringe el uso de datos. Las ciudades ahora están comenzando a cuestionarse la cantidad de datos ciudadanos, si los hay, que pueden usar para hacer seguimiento a las operaciones del gobierno.
En un nuevo estudio, los investigadores del Massachusetts Institute of Technology MIT de Estados Unidos, encuentran que, de hecho, hay una forma para que las ciudades indias preserven la privacidad de los ciudadanos mientras usan sus datos para mejorar la eficiencia de los servicios de gobierno.
Los investigadores obtuvieron y analizaron datos de más de 383 959 solicitudes de servicios gubernamentales de ciudadanos en 112 ciudades en un estado de la India durante todo un año. Utilizaron el conjunto de datos para medir la eficiencia de cada gobierno de la ciudad en función de la rapidez con que completaron cada solicitud de servicio. Con base en la investigación de campo en tres de estas ciudades, también identificaron los datos ciudadanos que son útiles (pero no críticos) o innecesarios para mejorar la eficiencia al brindar el servicio solicitado.
Al hacerlo, identificaron ciudades «modelo» que se desempeñaron muy bien en ambas categorías, lo que significa que maximizaban la privacidad y la eficiencia. Las ciudades de todo el mundo podrían usar metodologías similares para evaluar sus propios servicios gubernamentales, dicen los investigadores.
«¿Cómo recopilan los gobiernos municipales los datos de los ciudadanos para tratar de ser transparentes y eficientes y, al mismo tiempo, proteger la privacidad? ¿Cómo encontrar un equilibrio?» señala la coautora del estudio Karen Sollins, investigadora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) e investigadora principal de la Iniciativa de Investigación de Políticas de Internet (IPRI). «Mostramos que hay oportunidades para mejorar la privacidad y la eficiencia simultáneamente, en lugar de decir que se obtiene uno u otro, pero no ambos».
Intersecciones de privacidad y eficiencia.
En los últimos años, la Fundación para la Administración Electrónica de la India ha tenido como objetivo mejorar significativamente la transparencia, la rendición de cuentas y la eficiencia de las operaciones en sus numerosos gobiernos municipales. La fundación tiene como objetivo mover a todos estos gobiernos de sistemas basados en papel a sistemas totalmente digitalizados con interfaces ciudadanas para solicitar e interactuar con los departamentos de servicio al ciudadano.
Sin embargo, en 2017, la Corte Suprema de la India dictaminó que sus ciudadanos tienen el derecho constitucional a la privacidad de los datos y tienen voz y voto en cuanto a si sus datos personales podrían ser utilizados o no por los gobiernos y el sector privado. Eso viene limitando la información que los municipios y ciudades podrían usar para rastrear el desempeño de sus servicios.
Alrededor de ese tiempo, los investigadores habían comenzado a estudiar los problemas de privacidad y eficiencia que rodean los esfuerzos de digitalización de la Fundación. Eso condujo a un informe que determinó qué tipos de datos ciudadanos podrían usarse para rastrear las operaciones de servicio del gobierno.
Sobre la base de ese trabajo, a los investigadores de MIT se les proporcionaron 383 959 transacciones anónimas de ciudadanos y gobiernos de módulos digitalizados de 112 gobiernos locales en un estado de la India durante todo 2018. Los módulos se centraron en tres áreas: evaluación del impuesto sobre el grifo de agua; evaluación del impuesto a la propiedad; y quejas públicas sobre saneamiento, animales callejeros, infraestructura, escuelas y otros temas.
Los ciudadanos envían solicitudes a esos módulos a través de aplicaciones móviles o web ingresando varios tipos de información personal y de propiedad, y luego monitorean el progreso de las solicitudes. La solicitud y los datos relacionados pasan a través de varios funcionarios que completan una tarea individual dentro de un límite de tiempo designado. Luego, la solicitud pasa a otro funcionario, y así sucesivamente. Pero gran parte de esa información ciudadana también es visible para el público.
El software capturó cada paso de cada solicitud, pasando del inicio al final, con marcas de tiempo para cada gobierno municipal. Luego, los investigadores podrían clasificar cada tarea dentro de un municipio o ciudad en dos métricas: un índice de eficiencia del gobierno y un índice de privacidad de la información.
El índice de eficiencia del gobierno mide principalmente la puntualidad de un servicio, en comparación con el acuerdo de nivel de servicio predeterminado. Si un servicio se completa antes de su plazo, es más eficiente; si se completa después, es menos eficiente. El índice de privacidad de la información mide qué tan responsable es un gobierno para recopilar, usar y divulgar datos de ciudadanos que puedan ser sensibles a la privacidad, como la información de identificación personal. Cuanto más recopila y comparte la ciudad datos esenciales, más baja es su clasificación de privacidad.
Los números de teléfono y domicilios, por ejemplo, no son necesarios para muchos de los servicios o quejas, pero muchos de los módulos los recopilan y divulgan públicamente. De hecho, los investigadores encontraron que algunos módulos históricamente recolectaban información personal y de propiedad detallada en docenas de campos de datos, sin embargo, los gobiernos solo necesitaban aproximadamente la mitad de esos campos para hacer el trabajo.
Comportamiento modelo
Al analizar los dos índices, encontraron ocho gobiernos municipales «modelo» que se desempeñaron en el 25 % superior para todos los servicios, tanto en los índices de eficiencia como de privacidad. En resumen, utilizaron solo los datos esenciales, y pasaron esos datos a través de menos funcionarios, para completar un servicio de manera oportuna.
Los investigadores ahora planean estudiar cómo las ciudades modelo obtienen datos y prestan servicios tan rápidamente. También esperan estudiar por qué algunas ciudades se desempeñaron tan mal, en el 25 % inferior, para cualquier servicio dado. «Primero, le estamos mostrando a India que así es como se ven sus mejores ciudades y en qué deberían convertirse otras ciudades», dicen los investigadores.
«Recopilamos una gran cantidad de datos y existe la necesidad de hacer algo con los datos para mejorar los gobiernos e involucrar mejor a los ciudadanos», dicen. «Eso pronto puede ser un requisito en las democracias de todo el mundo».
