El cambio hacia la privacidad diferencial en el censo

El uso de la tecnología en el gobierno, especialmente los algoritmos, se está volviendo común. Sin embargo, cuando se introducen estas tecnologías, pueden afectar los sistemas sociales y políticos de los que forman parte. Este artículo analiza cómo la Oficina del Censo de EE. UU. cambió su método de Protección de Datos de los ciudadanos usando una técnica llamada Privacidad Diferencial (PD) durante el censo de 2020. El foco está en cómo este cambio tiene implicaciones para la rendición de cuentas y la confianza en el gobierno.

#El papel de la tecnología en el gobierno

Los gobiernos dependen cada vez más de algoritmos para ayudarles a tomar decisiones. Estos algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos rápidamente y ayudar a mejorar los servicios públicos. Sin embargo, introducir nueva tecnología también significa cambios en cómo las personas interactúan con esa tecnología y cómo se toman las decisiones. Entender estos cambios es importante para asegurar que la tecnología se use de manera justa y responsable.

#Privacidad Diferencial en el Censo

La privacidad diferencial es un método que ayuda a proteger la información individual cuando se recopilan y publican datos. Funciona añadiendo un poco de aleatoriedad a los datos. Esto significa que se hace difícil rastrear la información de cualquier persona específica mientras se sigue proporcionando datos útiles para el análisis. La Oficina del Censo decidió adoptar este método para el censo de 2020 para mejorar la confidencialidad de la información que recopila.

#Por qué importa la privacidad diferencial

El censo de 2020 es vital por muchas razones. Ayuda a determinar cuántos representantes tiene cada estado en el Congreso y cómo se distribuyen los fondos federales. Tener datos precisos del censo es crucial para la política pública, la asignación de recursos y asegurar que las comunidades estén representadas de manera justa.

#La transición a la privacidad diferencial

Cuando la Oficina del Censo cambió a usar la privacidad diferencial, la organización no solo cambió un proceso técnico. Este cambio involucró a diferentes expertos, nuevos métodos y la introducción de debates sobre lo que el nuevo sistema significaba para la privacidad y el uso de datos.

#Examinando el cambio

1. Motivos del cambio: Hubo varias razones que llevaron a la adopción de PD. Primero, la tecnología misma había mejorado desde que se introdujo por primera vez. Segundo, había crecientes preocupaciones sobre las violaciones de privacidad. El aumento del análisis de datos y la potencia de cálculo representaban nuevas amenazas para la confidencialidad de las personas. Tercero, había un impulso cultural hacia el uso de la tecnología para "resolver" problemas sociales, lo que llevó a una demanda de mejores métodos de protección de datos.

2. Nuevos métodos y componentes: Con el cambio a PD, la Oficina del Censo reemplazó su método anterior de protección de datos con nuevas herramientas estadísticas. El método anterior incluía técnicas simples como modificar registros individuales. El nuevo enfoque utiliza algoritmos complejos que introducen ruido en los conjuntos de datos, dificultando la identificación de datos individuales mientras se permite un análisis estadístico útil.

3. Cambio de roles: La introducción de PD también cambió la experiencia requerida para operar el sistema de datos de la Oficina del Censo. Antes, los estadísticos eran los expertos principales. Ahora, los científicos de la computación con conocimiento de algoritmos se volvieron cruciales para asegurar el uso efectivo de PD. Este cambio alteró la dinámica de poder y expertise dentro de la Oficina.

#La importancia de la Confianza Pública

Uno de los objetivos clave de la Oficina del Censo es mantener la confianza pública en los datos que produce. Si la gente no cree que su información está adecuadamente protegida, puede estar menos dispuesta a participar en el censo. La transparencia en cómo se recopilan y protegen los datos puede ayudar a construir esa confianza.

#El papel de la transparencia

Para lograr un mayor nivel de transparencia, la Oficina publicó mucha información sobre la privacidad diferencial. Esto incluía los algoritmos utilizados y los pasos de procesamiento. La comprensión pública es necesaria para involucrar a las comunidades y construir confianza. Sin embargo, incluso con estos esfuerzos, la Oficina enfrentó críticas sobre la transparencia de sus nuevos métodos.

#Lecciones de la experiencia de la Oficina del Censo

La transición de la Oficina del Censo a la privacidad diferencial ofrece lecciones valiosas para otras organizaciones que buscan implementar nuevas tecnologías:

#Lección 1: Reconocer cambios de valor

El modelo de transferencia utilizado para analizar el cambio de la Oficina del Censo revela que adoptar nueva tecnología a menudo cambia los valores que las organizaciones defienden. Es esencial considerar estos cambios, ya que pueden impactar la confianza pública y la rendición de cuentas.

#Lección 2: Importancia de los expertos

Crear materiales y sistemas para apoyar la transparencia no es suficiente por sí solo. Estos materiales deben estar respaldados por personas con conocimientos que puedan cerrar la brecha entre los diferentes grupos de interesados. Estos expertos ayudan a asegurar que la información proporcionada sea precisa y comprensible.

#Lección 3: Centrar los valores en el diseño

Al avanzar hacia la transparencia y la participación, es vital priorizar los valores y las decisiones políticas, no solo las elecciones técnicas. Al enfocarse solo en decisiones técnicas, se pueden pasar por alto preguntas políticas importantes, lo que puede limitar la participación pública.

#Conclusión

La implementación de la privacidad diferencial por parte de la Oficina del Censo de EE. UU. muestra cómo los cambios en la tecnología pueden moldear los valores y las relaciones dentro de los sistemas gubernamentales. Estos cambios ilustran la necesidad de una cuidadosa consideración de los aspectos técnicos de los sistemas algorítmicos y su impacto social más amplio. Al tener en mente estas lecciones, las organizaciones pueden navegar mejor por las complejidades de implementar tecnología de maneras que promuevan la confianza y la rendición de cuentas en el gobierno.