Las ciudades inteligentes buscan implementar tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los espacios urbanos y al mismo tiempo reducir costos y consumo de recursos . [1] En el contexto de la vigilancia , las ciudades inteligentes monitorean a los ciudadanos a través de sensores estratégicamente ubicados alrededor del paisaje urbano, que recopilan datos sobre muchos factores diferentes de la vida urbana. A partir de estos sensores, los gobiernos y otras autoridades locales transmiten, agregan y analizan datos para extrapolar información sobre los desafíos que enfrenta la ciudad en sectores como la prevención del delito , [2] [3] [4] la gestión del tráfico, [5] [ 6] uso de energía [6] [7] y reducción de residuos. Esto sirve para facilitar una mejor planificación urbana [8] y permite a los gobiernos adaptar sus servicios a la población local. [9] [10]
Esta tecnología se ha implementado en varias ciudades , incluidas Santa Cruz , Detroit , [11] Barcelona , Ámsterdam y Estocolmo . La tecnología de las ciudades inteligentes ha desarrollado aplicaciones prácticas para mejorar la aplicación eficaz de la ley , la optimización de los servicios de transporte [12] y la mejora de los sistemas de infraestructura esenciales, [12] incluida la prestación de servicios gubernamentales locales a través de plataformas de gobernanza electrónica. [13]
Esta transmisión constante y omnipresente de datos [8] de fuentes dispares a una sola entidad gubernamental ha generado preocupación de que estos sistemas se conviertan en ' panópticos electrónicos ', [1] donde los gobiernos explotan tecnologías basadas en datos para maximizar la vigilancia efectiva de sus los ciudadanos. Dichas críticas se derivan de factores de privacidad, [12] ya que los flujos de intercambio de información operan verticalmente entre los ciudadanos y el gobierno en una escala que socava el concepto de anonimato urbano. [12]
El uso más discernible de la tecnología de las ciudades inteligentes para la vigilancia gubernamental surge en la aplicación de la ley, donde los críticos consideran que la acumulación de inteligencia a través de estrategias de recopilación de datos es clave para la vigilancia policial basada en inteligencia. [14] La tecnología disponible en las ciudades inteligentes incluye amplias instalaciones de CCTV (como en Londres y Dubai), [12] [15] sensores de tráfico inteligentes en Nueva York [16] y software de predicción de delitos en Santa Cruz, California. [2] Esta tecnología tiene el potencial de mejorar significativamente el tipo y el volumen de información en la que pueden confiar las autoridades encargadas de hacer cumplir la ley cuando se enfrentan a delitos. La mayoría de las tecnologías policiales desarrolladas dentro de las ciudades inteligentes parecen haber cambiado la aplicación de la ley de "disciplinaria" a "actuarial", [14] con menos enfoque en identificar delincuentes individuales para atribuirles culpabilidad y una tendencia a clasificar y gestionar grupos según niveles de peligrosidad.
La teoría de la cultura del control de Garland se ha utilizado para describir la tendencia hacia una actuación policial proactiva en las ciudades inteligentes. [14] En Palestina, ha habido propuestas para introducir sistemas de seguimiento basados en GPS en los automóviles con el fin de hacer cumplir la ley en un entorno urbano moderno. [17] Aquí, la ubicación y la velocidad de cada vehículo se registran y se transmiten a las autoridades locales, y se impone una multa si la velocidad del automóvil excede el límite durante más de 10 segundos. [17] La tecnología también tiene el potencial de transmitir información sobre accidentes y atascos, [17] permitiendo desviar el tráfico. Un amplio sistema de cámaras en Ámsterdam transmite datos sobre la situación del tráfico a un punto de control central, [5] permitiendo a las autoridades advertir a los conductores sobre incidentes futuros o condiciones climáticas adversas.
Esta tecnología tiene un efecto combinado preventivo y disuasivo sobre los conductores que cometen infracciones de tránsito. Al controlar la velocidad de los vehículos, las autoridades pueden minimizar uno de los factores de riesgo más comunes en los accidentes vehiculares. [18] De manera similar, al monitorear la ubicación de los vehículos a través de una combinación de GPS y tecnología de cámaras, las autoridades pueden reaccionar en tiempo real para minimizar los incidentes de tráfico intenso y, por lo tanto, la probabilidad de accidentes. [5] Esta tecnología también permite a la policía y a las autoridades de emergencia responder instantáneamente a los accidentes que puedan ocurrir. El "alcance" ampliado del "largo brazo de la ley" podría así mejorar la gestión y la eficiencia del tráfico, reducir el consumo de energía y mejorar la seguridad de los civiles.
Hay críticas al uso de la tecnología de las ciudades inteligentes para una vigilancia proactiva. El monitoreo constante de la ubicación de cada vehículo se combina con el concepto panóptico de aplicación continua de la ley [12] e introduce un nivel de paternalismo individualista, [12] donde los ciudadanos son considerados incapaces de obedecer las leyes de tránsito voluntariamente. Lo que resulta más controvertido es que el rastreo por GPS y el monitoreo con cámaras pueden no ser adecuados para otros comportamientos de alto riesgo (como conducir en estado de ebriedad y fatiga), [18] que también son factores importantes en los accidentes de tránsito. También existen dificultades de implementación, ya que los vehículos más antiguos que carecen de equipo GPS no aparecerían en los flujos de datos, lo que reduciría gravemente la precisión de los posibles análisis. También existe el riesgo de arbitrariedad en la actuación policial proactiva. El control del exceso de velocidad basado en GPS consideraría inocente a una persona que condujera por encima del límite de velocidad durante 9 segundos, mientras que exceder el límite durante 10 segundos constituiría una infracción. Estas medidas arbitrarias no tienen en cuenta las diferencias en el rendimiento de los automóviles y eliminan la discrecionalidad de las autoridades. Al extrapolar esta falta de discreción a múltiples áreas del derecho penal, con la implementación de la aplicación automática como norma, se hace evidente el potencial de resultados injustos y de insatisfacción pública con dicha tecnología, debido al riesgo relativamente alto de que los gobiernos no rindan cuentas al utilizar estos métodos. . [19]
Las técnicas predictivas en la vigilancia policial no son nuevas, ya que las órdenes de registro son un ejemplo preexistente de autoridades que actúan sobre la base de la sospecha y la predicción en las comunidades contemporáneas [20] En el contexto de las ciudades inteligentes, la vigilancia policial predictiva es el uso de análisis de datos para determinar Posibles lugares de futuros delitos. [20] Esta recopilación de datos se produce a menudo a través de teléfonos inteligentes que llevan las poblaciones urbanas. A través de servicios basados en la ubicación en teléfonos inteligentes, las autoridades pueden rastrear y examinar los movimientos de las personas. Esto tiene el potencial de ser particularmente eficaz en el control de multitudes. Al comparar las diferentes velocidades de los usuarios individuales de teléfonos inteligentes dentro de un lugar determinado, las autoridades encargadas de hacer cumplir la ley pueden determinar la densidad de la multitud. [21] Esto permite una gestión de multitudes específica y la predicción de peligros relacionados con la aglomeración excesiva. [21] De este modo, la policía puede tomar medidas apropiadas (como la transmisión de información) para reducir la amenaza de lesiones derivadas de incidentes (como estampidas de multitudes), así como de delitos relacionados con multitudes (como robos). [21]
Este tipo de vigilancia también permite a los organismos encargados de hacer cumplir la ley "predecir" dónde, cuándo o quién puede cometer un delito en el futuro y responder en consecuencia. Se utilizan herramientas analíticas de big data para identificar patrones en la delincuencia, [20] lo que permite a las autoridades mapear áreas, horas y días de alto riesgo para ciertos tipos de delincuencia. A través de dicho software, la policía también puede crear perfiles de delincuentes potenciales y comportamientos asociados. [20] Los avances tecnológicos en las ciudades inteligentes permiten aumentar el alcance de las predicciones, así como los tipos de respuestas disponibles para los organismos encargados de hacer cumplir la ley.
Los experimentos realizados en respuesta a un "algoritmo policial predictivo" basado en datos sobre delitos en Santa Cruz, California, permitieron a los agentes de policía identificar el momento y el lugar más probable dentro de una determinada localidad para que se cometiera un delito en particular. [2] Esto permitió que se realizaran patrullas selectivas con una disminución del 4 por ciento en robos y se registraron 13 arrestos adicionales dentro de los primeros 6 meses. [2] Sin embargo, estas cifras son preliminares y no tienen en cuenta los delitos no denunciados ni los delitos que se evitaron mediante una mayor presencia policial.
Si bien es posible prever que dicha intervención policial se convierta en la norma cuando se han adoptado e implementado tecnologías de vigilancia de ciudades inteligentes, la vigilancia policial predictiva ha suscitado una serie de controversias legales y no legales. [22] En primer lugar, el nivel de actividad criminal en un área particular suficiente para justificar patrullas adicionales no está claro al predecir la comisión de delitos. El punto en el que la probabilidad de delito se vuelve estadísticamente significativo es uno que tanto los juristas como los tribunales han tenido problemas para definir. [12] Dentro de este marco, existe un grado de arbitrariedad sobre el cual se debe considerar el peso del análisis de datos predictivos, ya que las áreas de alta criminalidad sólo pueden definirse con referencia a “bajos niveles de criminalidad”. [12]
Además, en Estados Unidos, los registros y arrestos deben realizarse por motivos de sospecha razonable según la Cuarta Enmienda . Esto significa que los agentes deben poder “señalar hechos específicos y articulables” que “justifiquen la intrusión”, o hacer un juicio predictivo de que la persona está en posesión de un artículo relacionado con la comisión de un delito. En Australia [23] y en el Reino Unido existen protecciones similares, aunque no tienen base constitucional . [24] Este último fue confirmado como vinculante por el Tribunal Europeo de Derechos Humanos [25] para varias naciones europeas, incluidos los estados de derecho civil. La capacidad de formular tales “sospechas razonables” sobre la base de algoritmos de big data es controvertida, y algunos críticos argumentan que, en ausencia de una corroboración policial activa de los pronósticos predictivos, no hay motivos suficientes para justificar un arresto. [20] Además, se puede decir que la naturaleza general de los pronósticos predictivos es incompatible con los estándares aceptables descritos por la Corte Suprema de los Estados Unidos [20] [26] con respecto a individuos específicos. Es poco probable que los patrones de delincuencia generados a través del análisis de datos generen el nivel de detalle predictivo preciso necesario para que los agentes de policía realicen un arresto, en comparación con los avisos informados. [20] Si bien en los EE. UU., los tribunales han permitido que se utilice la elaboración de perfiles para detener y registrar a personas en el contexto adecuado, [20] notables disidencias judiciales [27] e investigaciones académicas [20] destacan que la elaboración de perfiles carece de valor probatorio. En el Reino Unido, un informe de la Cámara de los Lores [28] recomendó que se prohibiera el uso de dicha tecnología a las autoridades locales, a menos que estuvieran vinculadas a la investigación de delitos penales graves. Además, un factor importante en Europa es que la tecnología policial predictiva debe ejercerse de acuerdo con una legislación que sea suficientemente clara sobre el alcance de su uso (previsibilidad) y brinde a las personas una protección legal adecuada contra usos arbitrarios de algoritmos de datos predictivos. [14]
También surgen controversias extralegales sobre la discriminación pasiva que pueden generar los programas policiales predictivos. En Nueva York, un programa de detención y registro basado en datos fue abortado después de que un tribunal de distrito de Estados Unidos determinara que el programa constituía discriminación racial. [29] Aproximadamente el 83% de las personas detenidas bajo el programa eran personas de color. [12] Esta discriminación quedó enmascarada por el ruido generado por el análisis masivo de datos, [12] lo que llevó a algunos académicos a afirmar que la cantidad de factores dentro de los algoritmos policiales predictivos puede resultar en datos contradictorios y muestreos sesgados. [12] El Tribunal Europeo de Derechos Humanos también ha reconocido la desproporción de los poderes de búsqueda dirigidos a personas de color en el Reino Unido, [25] destacando los peligros de la tecnología de las ciudades inteligentes en la vigilancia policial predictiva.
El concepto de ciudades inteligentes está inherentemente ligado a la vigilancia masiva. Los beneficios derivados de la tecnología de las ciudades inteligentes dependen de flujos constantes de datos capturados y agregados por sensores, cámaras y aplicaciones de seguimiento. [12] Sin embargo, esta vigilancia persistente plantea una serie de cuestiones de privacidad. La vigilancia masiva a través de big data actúa de una manera que reduce el anonimato urbano, [12] debido a la amplitud de la información y los usos potenciales que pueden extrapolarse cuando una sola entidad gubernamental analiza múltiples flujos de datos juntos. Los defensores de las ciudades inteligentes (como Vint Cerf ) afirman que esto es similar al nivel de privacidad que se experimenta en las ciudades pequeñas. [30] Por el contrario, los críticos afirman que el intercambio de información en las ciudades inteligentes ha pasado de flujos de información horizontales entre ciudadanos a un proceso vertical y unilateral entre ciudadanos y gobiernos, lo que refleja preocupaciones sobre el panopticismo. [12]
Las aplicaciones de ciudades inteligentes a menudo recopilan y analizan distintas fuentes de datos para mejorar los servicios gubernamentales y operar de manera más eficiente y efectiva. Los residentes urbanos tienen pocas alternativas además de suscribirse a estos servicios, particularmente cuando hacen uso de infraestructura esencial y, por lo tanto, indirecta e involuntariamente dan su consentimiento a los sensores y tecnologías de vigilancia desplegados en todo el entorno urbano mediante el mero acto de residencia. [12] En Ámsterdam, los contadores inalámbricos recopilan datos sobre el uso de energía, [31] mientras que Mobypark permite la publicidad y el alquiler de plazas de aparcamiento disponibles. [32] La información recopilada en estos y más de 70 proyectos más en Ámsterdam es almacenada por la ciudad de Ámsterdam a través de una infraestructura IP común. [33] Teniendo en cuenta que un organismo gubernamental primario puede acceder a los datos de estos servicios, esto permite la posibilidad de agregar los datos recopilados de estas fuentes "distintas". [34]
Big data a menudo se refiere al uso de algoritmos de análisis y mapeo de datos que generan información valiosa a partir de conjuntos de datos aparentemente dispares. [35] Las implicaciones de aplicar dicho análisis a conjuntos de datos agregados son que permiten formar una visión más holística de las necesidades de una comunidad en particular. Dentro de las ciudades inteligentes, estos datos pueden usarse como una herramienta reflexiva cuando se implementan dentro del marco de las TIC urbanas [36], lo que permite al gobierno cumplir mejor los objetivos de las ciudades inteligentes: mejora de la habitabilidad, la eficiencia y la sostenibilidad. [1] Estos beneficios se encontraron en Barcelona, donde el seguimiento de los patrones de desplazamiento de los residentes condujo a una renovación y simplificación de las rutas de autobús de la ciudad. [10] Combinado con la implementación de semáforos inteligentes [37] que permiten un control central, los autobuses en Barcelona ahora funcionan con un horario que intenta minimizar la cantidad de tiempo dedicado a esperar en los semáforos. [38]
El análisis de big data no está exento de fallas en su enfoque. Esto es particularmente cierto cuando se aplica a la aplicación de la ley o cuando los datos se recopilan sin la cooperación voluntaria y el consentimiento de las partes involucradas. Los críticos argumentan que existe un elemento de "mitología" en torno a los grandes datos: conjuntos de datos más grandes ofrecen conocimientos más profundos sobre los problemas urbanos con mayores niveles de precisión y objetividad. [19]
La creciente importancia atribuida al análisis de big data, particularmente dentro de las ciudades inteligentes, da lugar a una situación en la que los organismos gubernamentales depositan una confianza "casi basada en la fe" en la veracidad de los resultados que se han predicho mediante el análisis de datos vigilados. [39]
Sin embargo, a falta de una visión crítica, confiar únicamente en los datos tiene poco sustento, como se ve en la doctrina jurídica de la sospecha razonable. [20] Tradicionalmente, se consideraba que las decisiones de detener o registrar a una persona basándose únicamente en “corazonadas” personales no cumplían con el estándar legal de causa razonable. [20] En este sentido, es difícil ver cómo las corazonadas basadas en datos pueden considerarse más confiables. [20] Ambos provocan suposiciones basadas en inferencias extraídas de datos observables, que pueden ser falsificados o inexactos, socavando la integridad del proceso. [40]
Los críticos del papel cada vez más importante que desempeña la vigilancia basada en datos para fines de aplicación de la ley prevén que dicha dependencia podría generar problemas a la hora de procesar a personas basándose en un sistema delictivo basado en la probabilidad. [20] Además, un sistema de este tipo tiene la posibilidad de sacar conclusiones atribuyendo ponderación a ciertas características de un individuo, un enfoque que podría enmascarar inadvertidamente cualquier agenda discriminatoria de los organismos encargados de hacer cumplir la ley potencialmente dirigida a ciertas minorías. [41] Además del potencial de discriminación, muchos algoritmos de big data a menudo crean nuevas categorías que exceden el alcance de las regulaciones diseñadas para prevenir el uso injusto o discriminatorio de los datos. [40]
Fuera de las fuerzas del orden, los críticos argumentan que las ciudades inteligentes facilitan un cambio hacia plataformas de gobierno electrónico , a menudo a expensas de las interacciones físicas con los ciudadanos. [42] Si bien la gobernanza electrónica puede mejorar la prestación de servicios y ampliar la capacidad de recopilar datos desde una única plataforma, [13] dichos procesos pueden realizarse a expensas de la competitividad y basarse simplemente en un impulso tecnológico para obtener más fuentes de datos y mecanismos de agregación . [33] Como resultado, el deseo de una mayor vigilancia socava el objetivo fundamental de la mayoría de las ciudades inteligentes de mejorar la eficiencia y la eficacia, ya que el deseo de los ciudadanos por ciertas aplicaciones TIC se ignora a expensas de una mayor agregación de datos. Un ejemplo de esta controversia ha surgido en el Reino Unido, donde las propuestas para una tarjeta de identidad escocesa fueron recibidas con protesta pública, [43] mientras que tarjetas similares se han implementado en Southampton [9] sin problemas, ya que muchos servicios de la ciudad se brindan a cambio. para la recopilación de datos.
La normalización de la recopilación y agregación de big data [12] por parte de los gobiernos plantea cuestiones de privacidad y autonomía . Gran parte de la preocupación gira en torno a las molestias y la incapacidad de los ciudadanos para optar por las nuevas tecnologías cuando forman parte de servicios gubernamentales esenciales, ya que existen pocas alternativas. [12] Si un individuo desea aparecer “fuera de la red”, se ve obligado a emplear una serie de medidas tediosas (como pagar únicamente en efectivo y no utilizar un teléfono móvil) para reducir su huella de datos. [44] A pesar de esto, tales tácticas solo minimizarían y no eliminarían los datos recopilables. [44]
Se plantean preocupaciones sobre la privacidad cuando los datos recopilados pueden vincularse a un individuo o identificarlo, [45] particularmente cuando se recopilan de múltiples fuentes de información. El almacenamiento de datos por parte de los gobiernos sigue siendo opaco, mientras que la posibilidad de intercambio cruzado de datos entre servicios gubernamentales a menudo significa que los datos son accesibles para partes con quienes el proveedor no tenía intención de compartirlos. [12] Por la mera participación como miembro de una comunidad urbana, particularmente mediante el uso de infraestructura y servicios urbanos esenciales, un individuo corre el riesgo de que sus datos se compartan entre múltiples plataformas y usuarios. Si bien es posible que dichos datos individualmente no identifiquen a la persona que los proporciona, cuando se combinan con otros datos del conjunto, dichos datos pueden considerarse información de identificación personal (PII) y, por lo tanto, estar sujetos a estrictas leyes de privacidad. [45] Los usos en constante evolución de la tecnología de las ciudades inteligentes no suelen encajar perfectamente en los marcos legales de privacidad, [45] que pueden ser extremadamente amplios, como en Australia, [46] donde un documento de debate publicado por la Comisión de Reforma Legal de Australia confirmó que Los datos anonimizados aún pueden ser PII. [46] Existen regímenes similares en los Estados Unidos [47] y la Unión Europea (ver: Directiva de protección de datos ). En Europa, la tecnología gubernamental que interfiere con la privacidad debe basarse en una "necesidad social apremiante" o " necesaria en una sociedad democrática " y ser proporcional a los objetivos legítimos propugnados. [48] Esto significa que las autoridades que implementan regímenes de ciudades inteligentes corren el riesgo de violar las leyes de privacidad si no se toman las salvaguardias adecuadas. El Tribunal Europeo de Derechos Humanos ha sostenido que los mecanismos de vigilancia (incluidos los implementados en tecnologías de ciudades inteligentes) pueden violar el derecho a la privacidad, especialmente cuando la legislación nacional no define el alcance o la forma de la vigilancia. [49] Por el contrario, las personas pueden descubrir que sus datos se han utilizado ilegalmente en la implementación de tecnología de ciudades inteligentes. Dado que gran parte de la tecnología de las ciudades inteligentes se basa en plataformas abiertas que a menudo se subcontratan [12] a ciudadanos y corporaciones privadas, existen enormes riesgos de que la PII pueda compartirse ilegalmente con terceros. Sumado a la relativa opacidad del almacenamiento de datos por parte de los gobiernos, los críticos argumentan que la privacidad individual puede verse restringida masivamente al residir en una ciudad inteligente con pocos recursos para los individuos. [12]
Podría decirse que la vigilancia gubernamental está impulsada por deseos paternalistas de proteger a los ciudadanos; [12] Sin embargo, los beneficios individualistas y personalizados que ofrece la tecnología de las ciudades inteligentes pueden reducir la autonomía. Esto es particularmente cierto a la luz del cambio hacia una vigilancia policial predictiva que se produce en el entorno de las ciudades inteligentes. Si bien tienen una intención noble, tales acciones unilaterales por parte de un gobierno pueden considerarse opresivas [12] , considerándose que el papel omnipotente asumido por el gobierno da lugar al de una institución panóptica. [12] Las ciudades modernas valoran cada vez más la privacidad y la seguridad digital, como lo demuestra el último “Índice de ciudades más seguras 2015 de The Economist”, [50] donde se incorporó una métrica de seguridad digital junto con medidas tradicionales de seguridad como la seguridad y la salud personal.
El filósofo inglés Jeremy Bentham creó un diseño carcelario circular, conocido como Panóptico , mediante el cual los prisioneros sabían que podían ser observados en cualquier momento sin su conocimiento, brindando así a los funcionarios de prisión una posición de omnipresencia. [51]
El filósofo francés Michel Foucault reconceptualizó la noción de panóptico como metáfora de una "sociedad disciplinaria", en la que las relaciones de poder (y los desequilibrios) pueden definirse y reforzarse. [52] En una sociedad así, se considera que el poder se acerca a su forma ideal al aumentar el número de personas que pueden ser controladas. [52]
En este sentido, el desarrollo de ciudades inteligentes y el consiguiente aumento de la capacidad de vigilancia del Gobierno da lugar a condiciones que reflejan las de la sociedad disciplinaria descrita por Foucault. Con este fin, sus críticos consideran que el desarrollo de ciudades inteligentes presagia un cambio social más amplio -particularmente el papel adoptado por el Gobierno- hacia la vigilancia masiva, el paternalismo, la disciplina y el castigo como medios para lograr el orden social, [52 ] particularmente en Estados Unidos, donde se utiliza el “Internet de las cosas” para recopilar datos cada vez más específicos. [12] La mercantilización de la vigilancia a cambio de servicios ha tendido a normalizar la recopilación de datos y crear indiferencia ante los desarrollos panópticos en tecnología. [53] Uno de los principales problemas del panopticismo en el contexto de las ciudades inteligentes es que la 'mirada de vigilancia' está mediada por los sesgos selectivos de los operadores de cualquier aplicación o tecnología, como lo demuestra un estudio sobre el uso de cámaras CCTV en Reino Unido, donde los "sospechosos habituales" tendían a ser atacados con mayor frecuencia. [14] En Durban , esta "mirada" panóptica se extiende basándose en la intuición del operador de CCTV debido a una normalización de las características de los delincuentes. [54] Para agravar estos problemas, el panopticismo digital generalmente considera la "visibilidad" de características indeseables como el problema y, a menudo, no aborda adecuadamente cuestiones que son invisibles a la mirada de vigilancia. [54]
Si se materializa un cambio hacia la vigilancia masiva, podría dar lugar al desarrollo de un estado policial electrónico como resultado del aumento de las capacidades de vigilancia y las actividades de aplicación de la ley. Esto representa una clara reducción del propósito de la vigilancia al de mantener el orden social mediante una mejor aplicación de la ley. Van Brakel sostiene que estos cambios ya se han producido y que la atención de la policía se ha desplazado gradualmente hacia "cargar" sus sistemas de inteligencia con conocimientos relevantes que pueden clasificarse y utilizarse más adelante. [14] En apoyo de este cambio institucionalizado, la Cámara de los Lores del Reino Unido argumentó en 2009 que una ventaja de las actividades de vigilancia es la capacidad del gobierno de proporcionar un enfoque más adaptado a la gobernanza [28] y, por extensión, a la aplicación de la ley.
Al buscar un término medio entre los beneficios sociales que aportan los macrodatos y la consiguiente pérdida de privacidad y autonomía, los académicos han propuesto una serie de soluciones. [12] Deakin sostiene que las “ciudades inteligentes” no son simplemente aquellas que utilizan las TIC, sino aquellas en las que dicha inteligencia se adapta para satisfacer las necesidades de los ciudadanos a través de impulsores comunitarios y ambientales. [55] Komninos se refiere a las tres capas de inteligencia en las ciudades inteligentes [33] como la inteligencia artificial de la infraestructura de la ciudad inteligente, la inteligencia colectiva de las instituciones de la ciudad y la inteligencia de las poblaciones de la ciudad. Al integrar estas capas en el proceso de implementación, las ciudades inteligentes pueden superar los problemas de opacidad gubernamental que las aquejan. Uno de los problemas al establecer un marco legal para la tecnología de ciudades inteligentes es determinar si se debe adoptar un enfoque tecnológico específico o neutral desde el punto de vista tecnológico. [56] Muchas tecnologías se han desarrollado demasiado rápidamente como para estar cubiertas por un régimen único específico de tecnología, mientras que un enfoque tecnológicamente neutral corre el riesgo de ser demasiado ambiguo para fomentar el uso o el desarrollo de la tecnología regulada. [56] Además, la mayoría de las aplicaciones son demasiado benignas para ser reguladas, mientras que otras tecnologías más controvertidas tienden a ser habilitadas mediante la creación de legislación, como la Ley de Regulación de Poderes de Investigación de 2000 , que estableció escenarios en los que la policía podía llevar a cabo vigilancia. , con o sin autorización. [14] Actualmente está pendiente una impugnación de estas leyes en el Tribunal Europeo de Derechos Humanos, [57] lo que refuerza la dificultad de establecer un régimen jurídico adecuado. Una posible solución legal en el Reino Unido ha sido el desarrollo del agravio por uso indebido de información privada, [58] que el Tribunal de Apelaciones de Inglaterra sostuvo que podría potencialmente violarse mediante la recopilación de datos, por lo que se pueden reclamar daños y perjuicios. [59]
Los estudios realizados por Deakin y Campbell en 2005 identificaron tres tipos de interacción entre los ciudadanos y las ciudades inteligentes. [60] Concluyeron que los ciudadanos desean información accesible y confiable y gobiernos fluidos y receptivos durante las transacciones. [60] Además, cualquier consulta con la comunidad debía ser transparente y basarse en el compromiso democrático y la rendición de cuentas. [60] Bennett Moisés y otros. Sostienen que el éxito de las tecnologías basadas en datos se basa en dimensiones técnicas, sociales y normativas. [19] Esto significa que las tecnologías de ciudades inteligentes deben satisfacer a los ciudadanos en cuanto a su eficacia, tener un impacto beneficioso importante que fomente su adopción y alinearse con una ética y valores generalmente aceptables. [19]
Una posible solución para cerrar la brecha entre los beneficios y costos competitivos de la vigilancia de big data es convertir la gestión de la información personal en una "empresa conjunta". [61] Una mayor conciencia sobre cómo, dónde y por qué el Gobierno recopila datos sienta las bases para un enfoque no conflictivo en el uso de datos dentro de las ciudades inteligentes. [61]
Este proceso minimiza la percepción de secretismo [12] y las ciudades que invierten en múltiples puntos de acceso, como Barcelona con su plataforma de Gobierno Abierto [62], han experimentado un crecimiento en el uso de aplicaciones de ciudades inteligentes. [63]
Además, este proceso se ha desarrollado para permitir que las personas accedan a sus propios datos en un formato utilizable, [61] como se ve a través del proyecto Datos Abiertos de Barcelona. [64] De esta manera se recupera la autonomía tanto en relación con la conciencia de cómo un individuo se ve afectado por la recopilación de datos como con la participación en la aplicación real de estos datos para generar información, a medida que se desarrollan nuevas tecnologías.
Además de la conciencia general sobre el propósito previsto de la recopilación de datos "antes del hecho", también se requieren procesos de rendición de cuentas "después del hecho". [12] Una posible medida es notificar a las partes responsables cuando se toma algún tipo de decisión discriminatoria, permitiendo así que se tomen las medidas adecuadas. [65] En los procesos basados en datos, particularmente en los campos de aplicación de la ley, es difícil atribuir responsabilidad a un solo organismo o fuente, ya que a menudo la información se deriva de varios lugares diferentes. [14] Además, la opacidad es a menudo esencial para las tecnologías policiales predictivas, ya que la transparencia puede alentar a los delincuentes potenciales a modificar su comportamiento para evitar ser detectados. [19]
Sin embargo, los procesos de transparencia siguen siendo cruciales para garantizar que no se pueda imponer una visión panóptica o un estado policial electrónico, ya que permite revisar cómo se toman las decisiones en relación con ellos y en qué criterios se basan. La rendición de cuentas es particularmente relevante en la etapa de implementación.
La etapa de implementación de la tecnología de las ciudades inteligentes se considera crucial, ya que las aplicaciones y plataformas deben basarse en el “capital social, los atributos ambientales y culturales de las comunidades que representan”. [66] Paskaleva señala que las plataformas de gobernanza electrónica son particularmente adecuadas para generar democráticamente apoyo comunitario donde los residentes pueden participar en el proceso de toma de decisiones e implementación. [13] Confirmando esto, los estudios de Deakin et al. Destacar que la reacción de la comunidad a la tecnología de las ciudades inteligentes se minimiza cuando los servicios de gobierno electrónico son codiseñados por los gobiernos y las comunidades. [60] Un ejemplo de colaboración a un nivel extremo se vio en Bletchley Park, donde se descifró la cifra nazi Enigma en lo que a menudo se conoce como la primera ciudad inteligente. [33] Más recientemente, se ha fomentado la participación ciudadana en Edimburgo, [67] donde se invita a los ciudadanos a sesiones de prueba de TIC en lugares locales, lo que les permite aprender sobre la planificación, el desarrollo y el diseño de nuevas tecnologías de ciudades inteligentes. [66] Estas asociaciones incorporan elementos de democracia [66] y destacan cómo la toma de decisiones digitalmente inclusiva genera el nivel de confianza necesario para apoyar la implementación de tecnología de ciudad inteligente. Según Finch y Tene, la confianza actúa como un mecanismo empoderador y atractivo para los ciudadanos. [12] Esta inteligencia de empoderamiento permite a los ciudadanos mejorar sus habilidades [33] y ayudar en el desarrollo de redes innovadoras de ciudades inteligentes, abordando áreas no contempladas por las autoridades. En Hong Kong, dicho desarrollo tiene lugar en la Zona Cyberport, [68] mientras que en Ámsterdam, los “Smart Citizens Labs” [69] están diseñados para la interacción entre los ciudadanos y el gobierno. Estos mecanismos han dado lugar a grandes niveles de entusiasmo por la tecnología de ciudades inteligentes, [13] como lo demuestran los numerosos proyectos de ciudades inteligentes de Amsterdam realizados hasta la fecha. [70]
El modelo de triple hélice para ciudades inteligentes, que combina la universidad, la industria y el gobierno [36] en el proceso de desarrollo, se considera un punto de referencia potencial para el desarrollo y la implementación de ciudades inteligentes. Kourtit et al. Se avanza que este modelo implementa el conocimiento generado a partir de la colaboración para adaptar las aplicaciones de ciudades inteligentes a las necesidades del mercado. [71] Los estudios empíricos realizados en ciudades inteligentes en los Países Bajos compararon el nivel de penetración de las TIC con el nivel de inteligencia de la ciudad según la métrica de la Triple Hélice, y encontraron una fuerte correlación positiva. Un ejemplo real del modelo de triple hélice en la práctica se puede ver en el grupo empresarial Kista Science City en Estocolmo. [72] Respaldado por el modelo Stokab de fibra oscura suministrada por el gobierno, [73] más de 1.000 empresas [74] , incluida la multinacional Ericsson , [75] el Real Instituto de Tecnología (KTH) y la Universidad de Estocolmo residen en Kista, [74] ha crecido hasta convertirse en el área corporativa más grande de Suecia. El éxito de Kista destaca la utilidad del modelo Triple Helix en la implementación de ciudades inteligentes y proporciona una plataforma potencial para las ciudades que buscan introducir tecnología de ciudades inteligentes de una manera que optimice la aceptación de los residentes.
Al considerar el potencial de violaciones de las leyes de privacidad, particularmente en el contexto de las ciudades inteligentes que contienen una amplia gama de datos disponibles para el gobierno, a menudo es posible que sea necesario anonimizar los datos para mantener la privacidad. [12] Si bien esto puede dificultar la conciliación de los datos recopilados de múltiples servicios, aún podría permitir la recopilación y agregación útil de datos para fines definidos. El sistema E-CAF ( Marco Común de Evaluación ), [76] en el que el Gobierno del Reino Unido mantiene una base de datos de todos los niños evaluados por los servicios gubernamentales (incluidos la policía, los servicios sociales y las escuelas), destaca cómo el anonimato se está desvaneciendo debido a la evaluación basada en datos. tecnologías. [14] El sistema permite a las autoridades predecir qué niños cometerán delitos en el futuro y permitirles intervenir, basándose en una serie de factores de riesgo y perfiles. [14] Es evidente que los ciudadanos capturados por la base de datos cuando eran niños ya no serán miembros "anónimos" de la sociedad. Dada la posible presunción gubernamental de que las partes que no están dispuestas a compartir su información son inherentemente sospechosas, [14] la dificultad de mantener el anonimato en las ciudades inteligentes modernas es claramente bastante alta.
{{cite journal}}: Citar revista requiere |journal=( ayuda ) (2014) 37 (2) Revista de Derecho de la Universidad de Nueva Gales del Sur 643.{{cite journal}}: Citar revista requiere |journal=( ayuda ) (2014) 37 (2) Revista de Derecho de la Universidad de Nueva Gales del Sur 679{{cite journal}}: Citar revista requiere |journal=( ayuda ) (2014) 37 (2) Revista de derecho de la Universidad de Nueva Gales del Sur 713