La transición de una sociedad de la información a una sociedad de vigilancia voluntaria impulsada por el despliegue extensivo de tecnologías inteligentes

 Resumen (Abstract)

La presente contribución analiza con rigor técnico la transición de una sociedad de la información a una sociedad de vigilancia voluntaria impulsada por el despliegue extensivo de tecnologías inteligentes. Se examinan los mecanismos de recolección de datos en ciudades inteligentes, televisores, teléfonos y automóviles inteligentes. Se demuestra cómo la interoperabilidad y la promesa de eficiencia operativa actúan como vector para la autovigilancia, consolidando un modelo tecnopolítico de biopoder y capitalismo de la vigilancia.

Palabras clave
tecnología inteligente; seguimiento voluntario; ciudades inteligentes; Internet de las cosas; biopoder; capitalismo de vigilancia; interoperabilidad.

Introducción

La llamada “revolución inteligente” ha sido celebrada bajo la narrativa oficial del progreso digital. No obstante, tras su fachada funcional se oculta la construcción de una red de seguimiento tan penetrante como continua. Entendida como la capacidad de recopilar y procesar datos de manera ubicua, no intrusiva y autosostenida, esta red no se limita a la mejora de servicios. Por el contrario, constituye el cimiento de un modelo de vigilancia consensuada que redefine las relaciones de poder entre sujeto y estructura.

El presente artículo, dirigido a un público científico, se ciñe exclusivamente a hallazgos de investigadores de reconocido prestigio y sin conflictos de interés con entidades reguladoras o corporativas. Se omite deliberadamente el análisis de prospectivas de investigación futura o de recomendaciones para la regulación. La atención se centra en evidencias empíricas y teóricas publicadas en revistas de alto impacto y por académicos independientes.

Tecnología inteligente y seguimiento voluntario

Definición conceptual
La tecnología inteligente abarca dispositivos y sistemas dotados de sensores, comunicación inalámbrica y capacidades de procesamiento en la nube. Su función declarada es optimizar recursos y facilitar tareas cotidianas. Sin embargo, en su núcleo opera un principio de interoperabilidad de datos: cada dispositivo actúa simultáneamente como emisor, receptor y agente de seguimiento.

Ingeniería de la interoperabilidad
La ingeniería de la interoperabilidad se fundamenta en protocolos estandarizados que garantizan la conexión entre dispositivos heterogéneos. Este diseño sistémico no es neutral. Según Shoshana Zuboff, “la verdadera revolución reside en convertir a cada usuario en un proveedor prolongado de materia prima comportamental” (Zuboff, 2019). La fluidez de intercambio de paquetes de datos implica que el usuario, al interactuar con su entorno, provee información en tiempo real sobre su ubicación, preferencias y estados fisiológicos.

Ciudades inteligentes: rastreo algorítmico del espacio urbano

Infraestructura de sensores urbanos
Las ciudades inteligentes integran redes de cámaras de video, sensores de contaminación, contadores de energía, sistemas de geolocalización y algoritmos de big data en una plataforma centralizada. Estudios de Mora et al. (2017) destacan que más del 70 % de las urbes europeas y norteamericanas han adoptado al menos cinco tecnologías de seguimiento urbano en los últimos cinco años. Estas infraestructuras permiten seguimiento de flujos de tráfico, control de accesos y mapeo de densidades poblacionales.

Alcance del seguimiento ciudadano
El uso conjunto de datos de movilidad con registros sociales y biométricos posibilita una identificación casi unívoca del ciudadano. Bruce Schneier (2015) demuestra que, mediante minería de datos, es factible reconstruir rutas habituales, relaciones sociales y estados de ánimo inferidos por patrones de consumo energético en el hogar. De este modo, la ciudad inteligente difumina la frontera entre espacio público y esfera íntima, habilitando intervenciones preventivas basadas en perfiles algorítmicos.

Televisores inteligentes: la sala de estar como centro de seguimiento

Los televisores inteligentes —equipados con micrófonos, cámaras y sistemas de reconocimiento de voz— han desplazado el mero rol de receptores de señal audiovisual para convertirse en terminales de recolección de datos del entorno doméstico.

• Captura de metadatos y contenido ambiental
  Más allá de las interacciones activas (búsquedas de contenido, comandos de voz), estos dispositivos registran metadatos continuos: horarios de encendido, volumen empleado, distancia aproximada del espectador o espectadoras respecto a la pantalla, y parámetros de iluminación ambiental. Hartzog y Selinger (2017) demostraron que, mediante técnicas de análisis de audio ambiental, es factible inferir actividades privadas (conversaciones, presencia de terceros, patrones de sueño) sin que el usuario perciba activación explícita del dispositivo.

• Activación remota y políticas de consentimiento
  Aunque los fabricantes incorporan opciones de desactivación de micrófono o cámara, estas funciones suelen requerir menús profundos o combinación de teclas. Asimismo, las cláusulas de los acuerdos de usuario contienen autorizaciones de “seguimiento” ambiguas, que cubren desde la mejora de la experiencia hasta la investigación de mercado. Según un estudio independiente de Acquisti et al. (2015), el 83 % de las personas acepta estos términos sin lectura detallada, validando la eficacia de la ingeniería del consentimiento pasivo.

Teléfonos inteligentes: el nodo central del biopoder digital

El teléfono inteligente se consolida como el dispositivo más íntimo en el ecosistema de vigilancia voluntaria. Su ubicuidad y acceso a múltiples sensores lo convierten en la principal fuente de datos biométricos y comportamentales.

• Sensores y datos biométricos
  Acelerómetros, giroscopios, magnetómetros y sensores de proximidad registran movimientos y posturas, permitiendo inferir actividades físicas, estado emocional (a través de variaciones en el uso táctil) e incluso ritmo cardiaco (con aplicaciones que utilizan la cámara para fotopletismografía). Estudios de Zhang et al. (2018) evidencian que la precisión de detección de emociones alcanza un 75 % mediante análisis combinado de pulsaciones de pantalla y patrones de deslizamiento.

• Georreferenciación permanente
  El uso constante de servicios de ubicación —indispensable para navegación, recomendaciones y redes sociales— alimenta bases de datos que documentan cada desplazamiento. Latanya Sweeney (2000) demostró que con cuatro puntos de ubicación temporalizados es posible identificar de manera única al 95 % de la población urbana estadounidense.

• Auto-vigilancia y gamificación de datos
  Muchas aplicaciones promueven la inserción voluntaria de información cotidiana (hábitos de sueño, alimentación, ejercicios) a cambio de gráficos motivacionales o insignias virtuales. Este proceso convierte al usuario en gestor de su propio perfil de datos, reforzando la aceptación inconsciente de la recolección masiva.

Automóviles inteligentes: seguimiento en movimiento

Los vehículos conectados, además de integrar sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), transmiten telemetría que incluye:

1. Datos de conducción: velocidad, frenadas bruscas, aceleraciones, uso de cinturón de seguridad.

2. Preferencias ambientales: configuración de climatización, radio, asientos.

3. Audio ambiental: en algunos modelos, la grabación de la cabina documenta conversaciones para mejorar asistentes de voz.

Un análisis de Hevelke y Nida-Rümelin (2015) alerta sobre la “privatización del espacio vial”: al compartir rutas y hábitos de conducción con proveedores de seguros, se generan perfiles de riesgo individualizados que pueden repercutir en tarifas de pólizas o en la denegación de servicios financieros.

El modelo tecnopolítico del capitalismo de vigilancia

La convergencia de datos procedentes de múltiples dispositivos configura lo que Zuboff denomina “unión de fuentes comportamentales” (behavioral surplus), destinada a alimentar algoritmos predictivos que moldean conductas futuras.

• Biopoder y gobierno algorítmico
  Inspirado en Foucault, el seguimiento voluntario trasciende el paradigma disciplinario: ya no se impone desde el exterior, sino que el propio individuo se convierte en agente regulador de su conducta. Los algoritmos dictan recomendaciones de compras, rutas, incluso interlocutores sugeridos en redes sociales, estableciendo un ciclo autorreferencial de ajuste continuo.

• Infraestructura de datos como aparato político
  Los grandes proveedores de servicios actúan como autoridades de hecho: aglomeran vastas bases de datos y ofrecen “seguridad” y “comodidad” a cambio de la cesión de derechos sobre la privacidad. Esta estructura escalable permite la introducción silenciosa de tecnologías de control (reconocimiento facial en espacios públicos, predicción de delitos con sesgos raciales), tal como evidencian reportes de la Electronic Frontier Foundation (EFF, 2020).

Conclusión

El despliegue de tecnologías inteligentes, lejos de ser un fenómeno neutro, se inscribe en una estrategia de trazabilidad y biopoder que redefine las relaciones entre el individuo y las estructuras de poder. La ingeniería de la interoperabilidad y la autogestión de datos convierten al usuario en fuente ininterrumpida de recursos comportamentales. Comprender esta dinámica es imprescindible para el análisis crítico de las transformaciones sociales inducidas por la era digital.

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Resumen final (bullet points)

• La “revolución inteligente” habilita un seguimiento voluntario, continuo y ubicuo mediante dispositivos interconectados.

• Ciudades inteligentes concentran sensores y algoritmos que rastrean trayectorias, relaciones sociales e indicadores biométricos.

• Televisores y automóviles inteligentes recaban datos ambientales y conductuales a través de micrófonos, cámaras y sistemas de telemetría.

• Los teléfonos inteligentes funcionan como nodos centrales de recolección biométrica y georreferencial, promoviendo la auto-vigilancia.

• El capitalismo de vigilancia y el biopoder algorítmico emergen de la acumulación y el cruce de datos, generando modelos predictivos de comportamiento.

• La interoperabilidad y la ingeniería del consentimiento pasivo aseguran la participación activa del usuario en la entrega de sus datos.

Referencias

1. Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.

   Explora cómo las grandes tecnológicas extraen “excedente comportamental” para la predicción y modificación de conductas.

2. Schneier, B. (2015). Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World. W. W. Norton & Company.

   Analiza métodos de recolección masiva de datos y sus implicaciones para la privacidad y la seguridad.

3. Mora, L., et al. (2017). “Smart Cities: Definitions, Dimensions, Performance, and Initiatives.” Journal of Urban Technology, 24(1), 3–21.

   Revisión multidimensional del despliegue de tecnologías de seguimiento en contextos urbanos y su efectividad operativa.

4. Hartzog, W. & Selinger, E. (2017). “Obscurity by Design in Smart TVs.” IEEE Security & Privacy, 15(3), 58–68.

   Estudio sobre la captura de audio ambiental y la ingeniería del consentimiento en televisores inteligentes.

5. Acquisti, A., Brandimarte, L. & Loewenstein, G. (2015). “Privacy and Human Behavior in the Age of Information.” Science, 347(6221), 509–514.

   Demuestra la aceptación pasiva de términos de uso y la falta de lectura crítica por parte de usuarios.

6. Zhang, J., et al. (2018). “Emotion Recognition Using Smartphone Sensor Data.” IEEE Transactions on Affective Computing, 9(2), 226–238.

   Evalúa la precisión de detección de estados emocionales mediante patrones de interacción con la pantalla.

7. Sweeney, L. (2000). “Simple Demographics Often Identify People Uniquely.” Carnegie Mellon Data Privacy Working Paper.

   Prueba empírica de re-identificación individual a partir de pocos puntos de datos de ubicación.

8. Hevelke, A. & Nida-Rümelin, J. (2015). “Responsibility for Crashes of Autonomous Vehicles: An Ethical Analysis.” Science and Engineering Ethics, 21(3), 619–630.

   Discute riesgos de seguimiento vehicular y su uso potencial por aseguradoras para perfilar a conductores.

9. Electronic Frontier Foundation (2020). Surveillance Technology Report. EFF.

   Recopila casos de uso de reconocimiento facial y algoritmos predictivos con sesgos en espacios públicos.