Actividad 3 — Ética y privacidad - Pedro David García López

Guía para prevenir y reducir los peligros de la analítica predictiva por Ekowo & Palmer:

1.  Establecer un plan claro para evitar desviarse de los objetivos iniciales. Es importante que las personas implicadas participen del proceso y sirvan de garantía de que el proceso va por el camino seleccionado.
   
2.  Construir nueva infraestructura que apoye al proceso, mediante información sobre las ventajas y los peligros de la análitica predictiva y los objetivos seleccionados en el nivel de estudiantes, profesores y la propia institución.
   
3. Proteger los datos. Establecer o acogerse a políticas de privacidad que aseguren la información relativa a estudiantes y el análisis de la institución además de la protección física de los datos, pero también asegurarse de que los datos son de calidad, es decir, que puedan usarse para responder las preguntas indicadas.
   
4. Diseñar el modelo prestando especial atención para evitar la parcialidad. Para ello, llevar a cabo un proceso de pruebas piloto y ser transparente en todo momento. En caso de contratar a terceros o empresas externas, revisar el historial de la empresa y hablar con otros clientes que hayan tenido.
   
5. Por último, diseñar un sistema de intervención cuidado, notificando los cambios a las partes interesadas, en este caso los alumnos, además de introducirlos a la comprensión y manejo de sus propios datos.

En resumen, se destacan tres conceptos principales a tener en cuenta:

• Privacidad: Las leyes de protección de datos rara vez pueden cumplir con la labor de abarcar la complejidad de situaciones que un módelo de analítica predictiva puede suponer. Por ello se recomienda un especial cuidado en la obtención, almacenaje y utilización de los datos relativos al alumno y procedentes de la investigación por parte de la institución o empresas de servicios. Proteger los datos del alumno de malos usos o su comercialización debe  ser una de las prioridades pero también debe serlo establecer un canal de información con los alumnos que permita la obtención de los mismos mediante el consentimiento expreso del alumno o de las personas encargadas de su defensa como: tutores legales, familiares o asociaciones diversas.
  
  Otro punto a destacar es la utilización de diversas formas de anonimato para salvarguardar la privacidad de la escuela, el personal de esta y los alumnos ante empresas externas de servicios.
  
  
  
• Discriminación: Es necesario recordar que la base de la analítica predictiva es ofrecer posibilidades con las que actuar y no asegurar el futuro. En este sentido, hay que tener especial cuidado con el tratamiento de los datos para evitar parcialidades que pongan en situación de desventaja a alumnos pertenecientes o clasificados como pertenecientes a minorías o grupos desfavorecidos bajo la presunción de que tienen menores posibilidades de finalizar los cursos o de que requieran de un mayor gasto. 

• Transparencia: Es la base de la analítica predictiva. Preguntas como:
  
• ¿Qué es la analítica predictiva?
• ¿Cómo funciona o se lleva a cabo?
• ¿Por qué se hace de determinada manera?
• ¿Qué datos se están utilizando?
• ¿Cuáles son los beneficios y los riesgos? ¿y los objetivos?

        Las respuestas a estas preguntas deben ser accesibles para la comprobación de las partes    interesadas y estas partes deben ser informadas con antelación a la adopción del modelo de intervención.