Ética de dados

Ética é um ramo da filosofia que é dedicada aos estudos dos assuntos morais. A palavra ética veio da palavra grega ethos, que significa respeito aos costumes e aos hábitos dos homens. A ética associada a Big Data estuda como associar e incorporar os valores éticos no uso dos grandes volumes de dados na internet.

Os recentes avanços na inclusão digital expandiram a coleção, compartilhamento e análise de dados na web, prometendo ter grandes impactos na economia, saúde, segurança, educação e outras áreas. Esse fenômeno é conhecido como Big Data e promete mudar a forma de como as pessoas interessadas conquistam e exercem seu poder e consequentemente como os bens sociais serão distribuídos. Por estes motivos, as discussões sobre questões éticas na Big Data se tornaram tão importante.

Motivação

Com a era da informação, privacidade digital se tornou um grande desafio nos dias atuais. Tudo isso porque as atividades que eram privadas ou compartilhadas com poucas pessoas, agora deixam rastros de dados que expõe nossos interesses, individualidades, crenças e intenções. O tempo todo exercemos atividades como pesquisar notícias e informações, fazer cursos online, compartilhar conteúdos multimídia nas redes sociais ou usar aplicativos com geolocalização. É Através destas e outras atividades que revelamos informações para entidades comerciais e governos, que utilizam-as para encarecer empréstimos, direcionar propagandas, realizar diversos estudos comportamentais, etc.

Desafios da regulamentação ética na Big Data

Estabelecer os limites éticos da Big Data se torna difícil uma vez que não existe consenso na comunidade acadêmica sobre as regulamentações que podem ser aplicadas às pesquisas ou uma entidade global representativa nessa área. Parte disso ocorre devido ao fato de que as três disciplinas que originaram ciência dos dados (física, estatística e matemática) sempre foram consideradas insensíveis a questões humanas porque suas contribuições eram voltadas para sistemas e não pessoas.

Boas práticas no uso da Big Data

O Conselho de Big Data, Ética e Sociedade, fundado em 2014 e formado por especialistas de diversas áreas, trouxe uma série de boas práticas e recomendações que tenta aplicar os conceitos de ética da pesquisa em Big Data.

Ramo jurídico

1. Assegurar a validez da regra comum da ética
2. Procurar facilitar novas abordagens para a revisão ética no ramo acadêmico e industrial
3. Desenvolver métodos de avaliação ética ajustados para práticas de Big Data
4. Integrar as preocupações éticas com Big Data no programa NSF e no processo de concessão de subsídios

Intervenção pedagógica

1. Criar e distribuir estudos de caso de alta qualidade que abordem os problemas enfrentados por profissionais da área
2. Desenvolver e apoiar o ensino de ciência dos dados com abordagens éticas
3. Treinar os bibliotecários para propagar a literatura de ciência dos dados
4. Fortalecer as atividades orientadas para a ética dentro das associações profissionais.

Network building

1. Criar ambientes híbridos para engajamento ético
2. Construir modelos internos e externos para de órgãos de regulação ética na indústria
3. Estabelecer normas para o compartilhamento responsável de dados entre setores

Cases representativos de Big Data

Ministério da Justiça e Segurança Pública

O Ministério da Justiça possui um data warehouse (banco de dados) com mais de 1 bilhão de registros, além de um poderoso supercomputador da IBM, chamado Watson, capaz de coletar, agrupar e processar petabytes de dados em frações de segundos. O objetivo do Ministério com o uso de Big Data é identificar indícios de ações ilícitas, sobretudo ligadas à lavagem de dinheiro.

Pinterest

Com cerca de 20 terabytes de novos dados a cada dia, a rede social possui mais de 30 bilhões de arquivos multimídias em seu banco de dados. Todo esse conjunto de dados foi usado para construir um sistema de recomendação complexo e eficiente que teve como desafio levar em consideração o contexto de cada dado do sistema.

O problema do consentimento

Os regimes éticos em torno dos dados das pesquisas tendem a assumir implicitamente que os dados permanecem inseridos dentro de um contexto específico e um prazo temporal, porém existe uma série de discussões complexas na comunidade científica sobre esta questão. A dificuldade ocorre uma vez o consentimento se estabelece no ponto de coleta, antes que os dados do sujeito sejam usados ​​nas pesquisas, mas a criação de dados é um processo prolongado no tempo.

À medida que se torna mais barato coletar, armazenar e reanalisar grandes conjuntos de dados, tornou-se claro que o consentimento informado no início da pesquisa não pode capturar adequadamente os possíveis benefícios e riscos (potencialmente desconhecidos) de consentimento para os usos de seus dados. Até mesmo os próprios especialistas tem dificuldades em saber o que os sujeitos estão consentindo, porque a Big Data, e suas disciplinas irmãs, como o biobanco, agora esticam a utilidade dos dados além do horizonte.

Organizações que lidam com dados mais sensíveis como Personal Genome Project, 23andMe, e Patients Like Me tentam desenvolver políticas de consentimento mais dinâmicas, sempre alertando aos envolvidos do risco de se trazer dados médicos abrangentes para perto do domínio público.

Estudo de contágio emocional no Facebook

O Facebook conduziu um enorme experimento psicológico com 689.003 usuários, manipulando seus feeds de notícias para avaliar os efeitos sobre suas emoções. Este experimento foi intitulado de "Experimental Evidence Of Massive-Scale Emotional Contagion Through Social Networks" e foi publicado na revista Proceedings of the National Academy of Sciences dos Estados Unidos da América. O experimento testou se ocorria contágio emocional entre os usuários do Facebook através de um sistema automatizado que controlava o conteúdo emocional exibido nos feeds de notícias dos usuários da rede. Os pesquisadores descobriram que ao reduzir a quantidade de conteúdos positivos dos feeds dos usuários, as pessoas produziam mais postagens negativas. O padrão oposto ocorria ao se reduzir a quantidade de conteúdo negativo para os usuários. Os resultados sugeriram que as emoções expressadas por outros no Facebook influenciam nossas próprias emoções, constituindo evidências experimentais para o contágio de escala maciça através das redes sociais.

Este estudo levantou um grande debate sobre os limites éticos nas pesquisas de Big Data. Alguns cientistas argumentaram que o Facebook estaria tentando controlar as emoções dos seus usuários. Em contrapartida o Facebook afirmou que o impacto real sobre as pessoas era mínimo, explicando que os usuários afetados durante a semana do experimento produziram uma média de uma palavra emocional menos, por mil palavras.

Ver também

• Ética hacker
• Hacking governamental
• Ética na inteligência artificial
• Marco Civil da Internet