Analytic surveillance: Big data business models in the time of privacy awareness

• Eva-Patricia Fernández-Manzano ^[1] ; María-Isabel González-Vasco ^[1]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
• Localización: El profesional de la información, ISSN-e 1699-2407, ISSN 1386-6710, Vol. 27, Nº 2, 2018 (Ejemplar dedicado a: Indicadores I), págs. 402-409
• Idioma: español
• DOI: 10.3145/epi.2018.mar.19
• Títulos paralelos:
  • Vigilancia analítica: modelos comerciales de datos masivos y concienciación sobre la privacidad
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• Resumen
  • español

    Massive data collection and analysis is at the heart of many business models today. New technologies allow for fine-grained recommendation systems that help companies make accurate market predictions while also providing clients with highly personalized services. Because of this, extreme care must be taken when it comes to storing and managing personal (often highly sensitive) information. In this paper we focus on the influence of big data management in media business content platforms, mainly in well-known OTT (Over the Top) services. In addition, we comment on the implications of data management in social networks. We discuss the privacy and security risks associated with this novel scenario, and briefly comment on tools that aid in securing the privacy of business intelligence within this context.

  • English

    La gestión y análisis de datos masivos es la base de muchos modelos de negocio tecnológicos. Algunos de ellos ofrecen recomendaciones detalladas que ayudan a las empresas a identificar predicciones de consumo, lo que se traduce en una oferta de servicios altamente personalizados hacia los clientes. En este proceso resulta vital extremar el cuidado tanto en el almacenaje, como en la gestión de datos personales (en ocasiones información altamente sensible). Este artículo pone el foco en la influencia del uso del big data en el marco de la producción y distribución de contenidos audiovisuales, concretamente en las plataformas denominadas OTT, así como en las redes sociales. Para ello se analizan los riesgos que surgen respecto a la privacidad y seguridad del usuario, identificando además determinadas aplicaciones útiles que preservan y protegen a los usuarios.

• Referencias bibliográficas
  • Biesmans, Wouter; Balash, Josep; Rial, Alfredo; Preneel, Bart; Verbauwhede, Ingrid (in press). “Private mobile payTV from priced oblivious...
  • Brookman, Justin; Hans, Gautam S. (2013) “Why collection matters: surveillance as a de facto privacy harm”. In: Big data and privacy: making...
  • CNMC (2017). “El teléfono móvil, el dispositivo más utilizado para conectarse a internet por los españoles”. Estudio panel de hogares CNMC....
  • Cramer, Ronald; Damgaard, Ivan-Bjerre; Nielsen, Jesper-Buus (2015). Secure multiparty computation and secret sharing. Cambridge University...
  • Danezis, George; Domingo-Ferrer, Josep; Hansen, Marit; Hoepman, Jaap-Henk; Le-Métayer, Daniel; Tirtea, Rodica; Schiffner, Stefan (2015). Privacy...
  • D’Arco, Paolo; González-Vasco, María-Isabel; Pérez-del-Pozo, Ángel; Soriente, Claudio; Steinwandt, Rainer (2017). “Private set intersection:...
  • Del-Castillo, Ignacio (2017). “Telefónica prevé lanzar 14 series propias en dos años”. Expansión, 17 January. https://goo.gl/qzfHBb
  • Dorard, Louis (2014). Bootstrapping machine learning. Create Space Independent Publishing Platform. ISBN: 1500789240
  • Fernández-Manzano, Eva-Patricia (coord.) (2016). Big data. Eje estratégico en la industria audiovisual. Barcelona: Editorial UOC. ISBN: 978...
  • Fernández-Manzano, Eva-Patricia; Clares-Gavilán, Judith; Neira, Elena (2016). “Data management in audiovisual business: Netflix as a case...
  • Gómez-Uribe, Carlos A.; Hunt, Neil (2016). “The Netflix recommender system: Algorithms, business value, and innovation”. AMC Transactions...
  • Herold, Rebecca (2010). Managing an information security and privacy awareness training program, 2nd ed., CRC Press. ISBN: 978 1 420031256
  • Liu, O.; Man, K. L.; Chong, W.; Chan C. O. (2016). “Social network analysis using big data”. In: Procs of the Intl multiconf of engineers...
  • Madrigal, Alexis (2014). “How Netflix reverse engineered Hollywood”. The Atlantic, 2 January. https://goo.gl/Gy6miE
  • Meis, Rene; Heisel, Maritta (2016). “Understanding the privacy goal intervenability”. Lecture notes in computer science, v. 9830, pp. 79-94....
  • Ortiz-López, Paula (2016). “Aspectos legales de la gestión de datos en la publicidad digital”. En: Martínez-Pastor, Esther; Nicolás-Ojeda,...
  • Perlich, Claudia (2016). “The Super Bowl ads and moments that best caught -and keptviewers’ attention”. Dstillery. com, 18 February. https://goo.gl/P1izP6
  • Preibusch, Sören (2015). “Privacy behaviors after Snowden”. Communications of the ACM, v. 58, n. 5, pp. 48-55. https://doi.org/10.1145/2663341
  • Prieto, M. (2017) “En Telefónica tenemos datos más valiosos que los que atesoran los actores digitales”. Expansión, 22 June. https://goo.gl/HWb53W
  • Sáiz, Carlos-Alberto (coord.) (2017). Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos big data. Agencia Española de Protección...
  • Soria-Comas, Jordi; Domingo-Ferrer, Josep (2016). “Big data privacy: Challenges to privacy principles and models”. Data science and engineering,...
  • Tang, Qiang; Wang, Husen (2017). “Privacy preserving hybrid recommender system”. In: Procs of the 5th ACM Intl workshop on security in cloud...
  • Warwik, Ashford (2016). “UK firms could face £122bn in data breach fines in 2018”. ComputerWeekly.com, 17 October. https://goo.gl/i63FSP
  • Wolk, Alan (2015). Over the top, how the internet is (slowly but surely) changing the television industry. CreateSpace Independent Publishing...
  • Yao, Andrew C. (1982). “Protocols for secure computations” In: 23rd Annual symposium on foundations of computer science (FOCS 1982), pp. 160-164....