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Reconocimiento facial: lo que hay detrás del #10YearChallenge

El primer reto viral del año no es tan inofensivo como parece, #10YearChallenge podría esconder un algoritmo de reconocimiento facial que está siendo empleado por Facebook, Instagram y todas las redes sociales en las que se ha viralizado la dinámica

Redacción | 16-01-2019
Reconocimiento facial: lo que hay detrás del #10YearChallenge
El reto viral con el que inició este año podría esconder un algoritmo de reconocimiento facial (Foto Twitter: @MicaSuarez12)

CIUDAD DE MÉXICO

La revista Weird citó un tuit de la investigadora en tecnología, Kate O’Neil para referir que el reto viral #10YearChallenge no es tan inofensivo como parece y que podría esconder un algoritmo de reconocimiento facial que podría proporcionar a las redes sociales, principalmente Facebook e Instagram, una serie de datos progresivos y de reconocimiento de edad.

Lo expuesto por O’Neil generó una gran cantidad de comentarios encontrados sobre el uso de la tecnología en redes sociales, que puede ser “pervertido” por los intereses de las grandes empresas.

Me quedo con esta frase: los humanos son las fuentes de datos más rica para la mayor parte de la tecnología emergente en el mundo. Debemos saberlo, y proceder con la debida diligencia y sofisticación”, publicó el usuario @GusRPSC en relación a lo dicho por O’Neil.

La investigadora ha comentado que el reto que permite reunir dos retratos de la misma persona -uno actual y otro de hace 10 años- “permite crear una base de datos” sin llamar mucho la atención de los usuarios que participan en el reto.

Si bien nadie ha demostrado que se trate de algún plan perverso, sí existen ejemplos de empresas como Facebook que han usado los datos personales de sus usuarios con fines políticos o económico. Una muestra de ellos: Cambridge Analytica, empresa que operó en México para influir en los votantes previo a las elecciones presidenciales de 2018.

No digo que caigamos en pánico. Simplemente vale la pena ser más conscientes de cómo nuestros datos pueden ser utilizados. No necesitamos tener cuidado de todo; sólo necesitamos pensar críticamente y aprender más sobre el potencial que nuestros datos tienen a escala. Todos seguimos aprendiendo", concluyó O'Neil.

 

chg

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