La India avanza por un camino con objetivos duales, y potencialmente contrapuestos, en relación con el uso de los datos de los ciudadanos.
Para mejorar la eficiencia de sus servicios municipales, muchas ciudades indias han comenzado a habilitar solicitudes de servicios gubernamentales, lo que implica recopilar y compartir datos de los ciudadanos con funcionarios públicos y, potencialmente, con el público. Sin embargo, también existe un impulso nacional para proteger la privacidad de los ciudadanos, lo que podría restringir el uso de datos. Las ciudades comienzan ahora a cuestionarse cuántos datos de los ciudadanos, si es que alguno, pueden utilizar para hacer un seguimiento de las operaciones gubernamentales.
En un nuevo estudio, investigadores del MIT constatan que, de hecho, existe una forma para que las ciudades indias preserven la privacidad de los ciudadanos mientras utilizan sus datos para mejorar la eficiencia.
Los investigadores obtuvieron y analizaron datos de más de 380.000 solicitudes de servicios gubernamentales presentadas por ciudadanos en 112 ciudades de un estado indio durante un año completo. Utilizaron el conjunto de datos para medir la eficiencia de cada gobierno municipal según la rapidez con la que completaba cada solicitud de servicio. Con base en una investigación de campo realizada en tres de estas ciudades, también identificaron qué datos de los ciudadanos son necesarios, útiles (pero no críticos) o innecesarios para mejorar la eficiencia en la prestación del servicio solicitado.
Al hacerlo, identificaron ciudades “modelo” que obtuvieron muy buenos resultados en ambas categorías, lo que significa que maximizaron la privacidad y la eficiencia. Según los investigadores, ciudades de todo el mundo podrían utilizar metodologías similares para evaluar sus propios servicios gubernamentales. El estudio se presentó en la Conferencia de Investigación sobre Políticas Tecnológicas celebrada el pasado fin de semana.
“¿Cómo recopilan los gobiernos municipales los datos de los ciudadanos para intentar ser transparentes y eficientes y, al mismo tiempo, proteger la privacidad? ¿Cómo se encuentra el equilibrio?”, afirma la coautora Karen Sollins, investigadora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), investigadora principal de la Iniciativa de Investigación en Políticas de Internet (IPRI) y miembro del grupo Privacidad, Innovación y e-Gobernanza mediante Sistemas Cuantitativos (PIEQS). “Demostramos que existen oportunidades para mejorar la privacidad y la eficiencia simultáneamente, en lugar de decir que se obtiene una cosa o la otra, pero no ambas”.
Junto a Sollins, en el artículo participan: la primera autora, Nikita Kodali, estudiante de posgrado del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática; y Chintan Vaishnav, profesor sénior de la Escuela de Gestión MIT Sloan, investigador principal de IPRI y miembro de PIEQS.
Intersecciones entre privacidad y eficiencia
En los últimos años, la eGovernment Foundation de la India se ha propuesto mejorar significativamente la transparencia, la rendición de cuentas y la eficiencia de las operaciones en sus numerosos gobiernos municipales. La fundación pretende pasar a todos estos gobiernos de sistemas basados en papel a sistemas totalmente digitalizados, con interfaces para que los ciudadanos soliciten e interactúen con los departamentos de servicios gubernamentales.
Sin embargo, en 2017, el Tribunal Supremo de la India dictaminó que sus ciudadanos tienen un derecho constitucional a la privacidad de los datos y a decidir si sus datos personales pueden ser utilizados por los gobiernos y por el sector privado. Esto podría limitar la información que los pueblos y ciudades podrían utilizar para hacer un seguimiento del rendimiento de sus servicios.
Por aquel entonces, los investigadores habían comenzado a estudiar las cuestiones de privacidad y eficiencia relacionadas con los esfuerzos de digitalización de la eGovernment Foundation. Esto dio lugar a un informe que determinó qué tipos de datos de los ciudadanos podían utilizarse para hacer un seguimiento de las operaciones de los servicios gubernamentales.
Partiendo de ese trabajo, los investigadores recibieron 383.959 transacciones anonimizadas entre ciudadanos y gobierno, procedentes de módulos digitalizados de 112 gobiernos locales de un estado indio durante todo 2018. Los módulos se centraron en tres áreas: la evaluación de la nueva tasa por conexión de agua; la evaluación del nuevo impuesto sobre la propiedad; y las quejas públicas sobre saneamiento, animales callejeros, infraestructuras, escuelas y otras cuestiones.
Los ciudadanos envían solicitudes a esos módulos a través de aplicaciones móviles o web, introduciendo diversos tipos de información personal y patrimonial, y luego supervisan el progreso de dichas solicitudes. La solicitud y los datos relacionados pasan por distintos funcionarios, cada uno de los cuales completa una subtarea individual, conocida como acuerdo de nivel de servicio, dentro de un plazo determinado. Después, la solicitud pasa a otro funcionario, y así sucesivamente. Sin embargo, gran parte de esa información de los ciudadanos también es visible para el público.
El software registró cada paso de cada solicitud, desde su inicio hasta su finalización, con marcas de tiempo, para cada gobierno municipal. Los investigadores pudieron entonces clasificar cada tarea dentro de una población o ciudad, o de forma agregada en todas ellas, según dos métricas: un índice de eficiencia gubernamental y un índice de privacidad de la información.
El índice de eficiencia gubernamental 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 el grado de responsabilidad de un gobierno al recopilar, utilizar y divulgar datos de los ciudadanos que pueden ser sensibles desde el punto de vista de la privacidad, como la información de identificación personal. Cuanto más datos innecesarios recopile y comparta la ciudad, menor será su calificación de privacidad.
Los números de teléfono y las direcciones particulares, por ejemplo, no son necesarios para muchos de los servicios o quejas, pero son recopilados —y divulgados públicamente— por muchos de los módulos. De hecho, los investigadores constataron que algunos módulos recopilaban históricamente información personal y patrimonial detallada en decenas de campos de datos, aunque los gobiernos solo necesitaban alrededor de la mitad de esos campos para completar el trabajo.
Comportamiento de los modelos
Al analizar los dos índices, encontraron ocho gobiernos municipales “modelo” que se situaron en el 25 por ciento superior en todos los servicios, tanto en el índice de eficiencia como en el de privacidad. En resumen, utilizaron solo los datos esenciales —y hicieron que esos datos esenciales pasaran por menos funcionarios— para completar un servicio a tiempo.
Los investigadores planean ahora estudiar cómo consiguen las ciudades modelo tramitar los servicios con tanta rapidez. También esperan estudiar por qué algunas ciudades obtuvieron resultados tan deficientes, en el 25 por ciento inferior, en cualquier servicio determinado. “En primer lugar, estamos mostrando a la India cómo son sus mejores ciudades y en qué deberían convertirse las demás”, afirma Vaishnav. “Después queremos analizar por qué una ciudad se convierte en ciudad modelo”.
Pueden realizarse estudios similares en lugares donde existan datos de ciudadanos y gobiernos comparables y que cuenten con equivalentes a los acuerdos de nivel de servicio de la India, que sirven como referencia para medir la eficiencia. Esa información todavía no es común en todo el mundo, pero podría serlo en un futuro próximo, especialmente en ciudades como Boston y Cambridge, según Vaishnav. “Recopilamos una gran cantidad de datos y existe el impulso de hacer algo con ellos para mejorar los gobiernos y relacionarse mejor con los ciudadanos”, afirma. “Eso podría convertirse pronto en un requisito en las democracias de todo el mundo”.
A continuación, los investigadores quieren crear una matriz basada en la innovación, que determinará qué datos de los ciudadanos pueden y no pueden hacerse públicos a partes privadas para ayudar a desarrollar nuevas tecnologías. También están trabajando en un modelo que proporciona información en tiempo real sobre las puntuaciones de eficiencia gubernamental y de privacidad de la información de una ciudad, a medida que se procesan las solicitudes de los ciudadanos.
