Los métodos probabilísticos (estimativos) han demostrado ser herramientas poderosas para procesar datos personales. Normalmente, se emplean en muchos servicios y aplicaciones digitales. Sin embargo, plantean dilemas con relación al cumplimiento del principio de exactitud. Es así debido a que su naturaleza implica posibles casos de falsos negativos, falsos positivos o errores de predicción.
Métodos probabilísticos y su uso
El uso de métodos probabilísticos para tratar datos personales puede conducir al incumplimiento de la normativa de Protección de Datos vigente. Sobre todo, si se tienen en cuenta el principio de exactitud y el cumplimiento de los requisitos para superar exitosamente una prueba de idoneidad.
Cabe destacar que es fundamental que el tratamiento de datos personales ejecute las operaciones necesarias para detectar y gestionar los errores producidos por las operaciones probabilísticas en casos concretos. No tenemos que confundir la exactitud de una operación dentro de un tratamiento de datos con la exactitud del tratamiento de datos en sí. Esta última debe permitirle cumplir la finalidad explícita que se haya especificado para dicho tratamiento.
Alcance de los métodos
La capacidad de estos métodos para hacer predicciones a partir de los datos disponibles ha llevado a una adopción generalizada en una gran variedad de dominios de aplicación. Los métodos probabilísticos son actualmente la base de muchos de los servicios y aplicaciones digitales actuales.
Métodos probabilísticos y cómo se puede mejorar su uso
Hay que optar por un diseño en el que ambos tipos de soluciones se complementen adecuadamente para realizar diferentes operaciones en diferentes escenarios.
Los métodos probabilísticos no les permiten garantizar el cumplimiento por sí mismos. Al menos, el responsable del tratamiento debería usar métodos de verificación exactos e idóneos para tomar decisiones sobre los accesos en función de la edad. Por lo menos en la primera interacción con el usuario, por ejemplo, al crear la cuenta.
Por otro lado, esto no implica implementar sistemáticamente un enfoque aditivo. Tiene que basarse en utilizar operaciones probabilísticas y métodos adicionales, ya que esto implica recoger más datos y someter a los individuos a más operaciones de las estrictamente necesarias.
Más información en el siguiente enlace de la AEPD.
