Tec-Check _ Vigilancia Publicitaria Consumidores

VIGILANCIA DISCRIMINAYVULNERA

Elaborado por:

Tec-Check Organización de Consumidores en Línea A.C.

Con el apoyo de: El Poder del Consumidor A.C.

Abril, 2025

Favor de citar este estudio de la siguiente forma:

Tec-Check (2025). Vigilancia a consumidores digitales: cómo la publicidad te perfila, discrimina y vulnera. Disponible en www.tec-check.com.mx

Contactos:

info@tec-check.com.mx elpoderdelconsumidor.org/

Resumen ejecutivo

Este estudio elaborado por Tec-Check Organización de Consumidores en Línea, con el apoyo de El Poder del Consumidor, examina la vigilancia publicitaria en México, un modelo de negocio en el que las empresas recopilan, analizan y monetizan los datos de las personas consumidoras para ofrecer publicidad personalizada, la cual puede influir en sus decisiones de consumo, limitar la oferta de productos y servicios, generar discriminación basada en información sensible (color de piel, género, ideologías políticas o preferencia sexual) y aprovechar vulnerabilidades (estados emocionales, adicciones o poca educación financiera, por ejemplo).

Toda empresa quiere que sus anuncios lleguen a quienes tienen más probabilidades de comprar, basándose en lo que se ha buscado, visto o adquirido y – en tiempos de Inteligencia Artificial (IA) – lo que se pregunta a nuestro agente “de confianza”. Para lograrlo, las plataformas tecnológicas y la industria de publicidad recopilan y analizan datos de millones de personas, siguiendo cada clic, cada visita que hacemos en línea y cada interacción con la IA. Esa información no se queda donde se entregó: las empresas la guardan, la comparten con terceros y la usan para construir anuncios que se ajusten a los gustos y estado emocional de las personas consumidoras.

La gran mayoría de las personas consumidoras —especialmente los grupos más vulnerables— están alejadas de la discusión sobre su derecho a la privacidad.1 En la práctica, proteger los datos personales es un privilegio para quienes cuentan con el conocimiento, el tiempo y el dinero para entender y ejercer dicho derecho. El resto no tiene otra opción más que pulsar el botón de “aceptar” y, en el mejor de los casos, resignarse a recibir montones de anuncios; en el peor, enfrentarse al robo de sus datos, con riesgos para su economía y su dignidad.

La publicidad personalizada, basada en vigilancia digital e IA, es invasiva y opaca: recopila información sin que lo notemos y limita nuestra capacidad de proteger la privacidad. Puede ser discriminatoria al usar datos sensibles —como orientación sexual, estado emocional o ingresos— para decidir qué mostrar u ocultar, amplificando desigualdades por lo que incluye y omite. Además, se vuelve agresiva al dirigir anuncios en momentos de vulnerabilidad, favoreciendo estafas y decisiones impulsivas como adquirir productos inseguros, aceptar créditos abusivos o revelar datos bancarios, convirtiéndose en un riesgo para las y los consumidores y su seguridad.

En México, la ley, las autoridades y la sociedad civil aún no han respondido de manera suficiente al reto que plantea la vigilancia publicitaria para la protección de los derechos de las

1 Jonas Breuer, Rob Heyman, and Rosamunde van Brakel, “Data Protection as Privilege—Factors to Increase Meaning of GDPR in Vulnerable Groups,” Agosto 10, 2022, .

personas consumidoras. En México, más allá de la reforma del 2025 que suprimió al organismo autónomo encargado de proteger los datos personales2, el extinto Instituto Nacional de Transparencia, Acceso a la Información y Protección de Datos Personales (INAI) no revisó el cumplimiento de las plataformas tecnológicas (Google, Meta, TikTok). Tampoco lo han hecho, las fiscalías, la Suprema Corte de Justicia de la Nación o las organizaciones civiles.

En contraste, en otros países de América (Argentina, Estados Unidos, Brasil, Canadá, Chile), en Europa (Alemania, Bélgica, Francia, Reino Unido, Noruega, Países Bajos) y Asia (Corea e India), tanto las autoridades como la sociedad civil llevan varios años debatiendo el problema de la vigilancia publicitaria y han emprendido investigaciones, acciones legales y sanciones contra dichas empresas. En estos países, la lucha ha culminado en el fortalecimiento de los marcos regulatorios y, sobre todo, en la formación de una ciudadanía más consciente sobre sus derechos a la privacidad y del valor estratégico que representa la protección de sus datos personales para su seguridad y autonomía.

Ya es tiempo de que México abra el debate sobre la vigilancia publicitaria: comprenderla, discutirla y actuar para desarrollar una industria que respete el derecho a la privacidad y al consumo digital libre e informado, especialmente para proteger a niñas, niños y adolescentes.

En México, la filtración y uso indebido de datos personales, la discriminación de oferta de productos y precios y la manipulación emocional ejercida por las grandes tecnológicas para influir en nuestras decisiones de consumo ocurren fuera del debate público, sin que la mayoría de las personas pueda comprender su alcance y, mucho menos, exigir una reparación cuando se producen daños.

Como organizaciones de consumidores, Tec-Check y El Poder del Consumidor, buscamos abrir en México un debate urgente que haga visible la magnitud del problema y ponga sobre la mesa propuestas concretas para fortalecer la protección de derechos en la economía digital. Nuestra lucha es que las personas consumidoras dejemos de ser espectadoras de lo que las plataformas digitales hacen con nuestros datos personales y pasemos a ejercer nuestro derecho a decidir, exigir transparencia y explicabilidad, y a demandar rendición de cuentas y reparación cuando nuestros datos son vulnerados.

A lo largo del documento, se explica desde cómo operan las plataformas y la industria de la publicidad personalizada, hasta los casos concretos de empresas que han vulnerado la privacidad y los marcos regulatorios internacionales que buscan prevenirlo y reparar los daños. También se aborda la exposición de niñas, niños y adolescentes a estas prácticas y se presentan casos de vigilancia. El estudio culmina con un conjunto de recomendaciones de política pública para transformar la industria hacia un modelo que respete la privacidad y el consumo digital libre e informado, así como consejos prácticos para que las personas consumidoras protejan sus datos.

2 “Ley Federal de Protección de Datos Personales En Posesión de Los Particulares,” Diario Oficial de la Federación, Marzo 20, 2025, https://www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/LFPDPPP.pdf.

Introducción

Si estamos en línea, estamos compartiendo datos. Cada clic, cada búsqueda, cada interacción que tenemos en internet o cada consulta al agente de IA deja un rastro que es recolectado, almacenado, procesado y finalmente, monetizado. Empresas de todo tipo utilizan nuestros datos para ofrecernos productos y servicios de una forma personalizada. A este modelo de negocio se le conoce comúnmente como vigilancia publicitaria.

La recolección, procesamiento y rastreo de nuestros datos puede comprometer nuestra privacidad y manipular nuestras decisiones de consumo. La vigilancia publicitaria, a menudo difícil de identificar, no solo influye en nuestro consumo sino también puede tener consecuencias negativas en nuestra salud mental, bienestar financiero e incluso en nuestra formación como ciudadanos(as) en una democracia.

Algunos ejemplos de las implicaciones de la vigilancia publicitaria son:

● Publicidad agresiva: Imagina que buscas información sobre un crédito personal y, de repente, tu centro de notificaciones en el celular no para de recibir anuncios de aplicaciones montadeudas3 que prometen préstamos fáciles. Esto no solo es intrusivo, sino que puede llevar a la ansiedad y al sobreendeudamiento. Las aplicaciones montadeudas otorgan préstamos en efectivo con pocos requisitos, pero esconden tasas de interés abusivas. Una vez que caes en la trampa, recurren a la extorsión, el fraude y a la recopilación y publicación de información privada sin tu consentimiento.

● Precios dinámicos: ¿Has notado que los precios de los vuelos o hoteles cambian constantemente? Las empresas rastrean tu historial de navegación, ubicación y hasta el dispositivo que usas para ajustar los precios en tiempo real. Esto puede llevar a pagar más por un servicio simplemente por haber consultado información sobre este con anterioridad.

● Filtro burbuja: Las redes sociales y los buscadores muestran contenido basado en nuestras preferencias y búsquedas previas. Esto crea "burbujas" donde solo vemos información que confirma nuestras ideas, limitando nuestra perspectiva y expandiendo la polarización.

3 Este esquema de préstamo fue documentado inicialmente por el periodista Ignacio Gómez Villaseñor del medio “Publimetro”. En 2023, el Consejo Ciudadano para la Seguridad y Justicia de la Ciudad de México reportó que existen al menos 926 aplicaciones montadeudas. Para más información, favor de consultar el reporte disponible en: https://consejociudadanomx.org/ media/pdf/10/Desmontar%20a%20los%20Montadeudas%2018%20sep%2023.pdf

● Discriminación algorítmica: Los algoritmos utilizados para la selección de personas candidatas pueden estar sesgados. Si la información utilizada para entrenar estos algoritmos contiene prejuicios existentes, el algoritmo entonces “aprenderá” a discriminar y a perjudicar a grupos vulnerables, como mujeres, minorías étnicas o personas con discapacidad.

● Perfiles de personalidad: Empresas recopilan datos de nuestras interacciones en redes sociales u otras plataformas para crear perfiles psicológicos. Esta información puede ser utilizada para influir en nuestras decisiones de voto, consumo o incluso para manipular nuestras emociones.

Este estudio se centra en la vigilancia publicitaria, es decir, en cómo el marketing utiliza la vigilancia para crear campañas publicitarias más efectivas. La vigilancia publicitaria tiene un alcance más amplio que la publicidad, por ejemplo, la utilización de los datos para seleccionar candidatos a un puesto de trabajo o para aprobar créditos bancarios. Distintas personas expertas en la materia coinciden que la verdadera razón por la que las empresas rastrean y crean perfiles sobre la población consumidora es para mostrarles publicidad.4

El análisis de grandes bases de datos para el perfilamiento de preferencias suele presentarse por parte de las empresas como una estrategia para promover la competitividad del mercado y brindar mejores servicios y productos. Por años, uno de los principales mecanismos para recolectar nuestros datos fueron las famosas “cookies” que aceptamos cada vez que entramos a un sitio. Sin embargo, con el desarrollo de nuevos hábitos de navegación en internet (por ejemplo, a través de aplicaciones de IA), con la creación de regulaciones en privacidad como el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea y con el creciente uso de las redes sociales para la comercialización de productos, las empresas han desarrollado esquemas mucho más innovadores para recolectar datos e información de las y los consumidores.5 A veces piden la información directamente o estudian el comportamiento de las y los consumidores cuando no están en línea.

Esa publicidad es lo que realmente paga el aspecto "gratuito" del internet.

4 Katherine Strandburg, “Free Fall: The Online Market’s Consumer Preference Disconnect,” December 7, 2015, https://chicagounbound.uchicago.edu/uclf/vol2013/ iss1/5/

5 Jeff Chester, “Surveillance Marketing 2.0 | Center For Digital Democracy”, el 30 de junio de 2022, https://democraticmedia.org/publishings/surveillance-marketing-2-0.

También pueden:

● Registrar lo que hacen fuera de sus sitios web y apps;

● Incorporar cámaras en tiendas físicas para monitorear comportamientos de compra; o

● Comprar empresas que ya tienen los datos que les interesan.

Entre otras maneras de recolectar los datos están las alianzas intersectoriales para compartirse datos e información. Por ejemplo, como explicaremos en el capítulo 1 “La Vigilancia publicitaria en teoría”, las empresas de automatización de marketing como Navori Labs se alían con empresas de retail como Walmart, para desarrollar metodologías de perfilamiento más efectivas a partir de bases de información mucho más amplias que alcanzan el comercio físico y digital.

Otro esquema de recolección de datos son los programas de afiliados. Imagina que tu influencer favorito te recomienda un producto a través de un enlace. Al hacer clic, no solo accedes a la página del producto, sino que también proporcionas información valiosa sobre ti a la empresa que lo vende. Las empresas ofrecen estos enlaces a influencers para que los compartan con sus seguidores a cambio, reciben una comisión. Cada clic en esos enlaces permite a la empresa recopilar datos sobre las personas interesadas en sus productos, alimentando así su negocio de vigilancia publicitaria. El capítulo 2 “La vigilancia publicitaria en la práctica”, explora ejemplos concretos de cómo diversas empresas en México implementan estrategias de vigilancia para fines publicitarios.

Por sus implicaciones en la economía, privacidad, salud y democracia, distintos gobiernos han discutido y regulado las prácticas de la vigilancia de mercado. En el capítulo 3 “Regulación en otros países y en México” abordamos los marcos regulatorios de Brasil, Estados Unidos, México y la Unión Europea.

Las grandes tecnológicas insisten en que protegen nuestros datos y que siempre solicitan nuestro consentimiento, pero ¿cómo creerles, si ya han demostrado lo contrario? En el pasado ya compartieron nuestra información con terceros, vulnerando nuestra confianza.

Tabla 1. Filtraciones y mal uso de datos por parte de las plataformas tecnológicas

2018 – Cambridge Analytica: Facebook (hoy Meta) permitió que la consultora Cambridge Analytica accediera a datos personales de hasta 87 millones de usuarios sin consentimiento informado, para publicidad política segmentada.⁶

2015-2018

– Filtración en Google+:

La vulnerabilidad, que existió entre 2015 y marzo de 2018, expuso la información personal de aproximadamente 500,000 usuarios, incluyendo nombres, fechas de nacimiento, género, fotos de perfil, lugares de residencia, ocupación e información laboral.⁷

2021-2025 – Flo App:

Meta y Google fueron demandadas por recolectar datos sensibles (menstruales, embarazos y salud mental) sin el consentimiento de las usuarias de la app de ciclo menstrual. Un jurado en California determinó que Meta es culpable de infringir

2014 – Rodríguez contra Google:

Una modelo argentina demandó a Google y a Yahoo, solicitando eliminar los enlaces que aparecían en los resultados de búsqueda de su nombre, ya que estos la vinculaban con sitios web de

2023 – Menores en TikTok, lo contrario a sus políticas de privacidad:

La Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido (ICO) determinó que TikTok procesó ilegalmente los datos personales de hasta 1.4 millones de niños menores de 13 años sin el consentimiento de sus padres. La investigación concluyó que TikTok no hizo lo suficiente para verificar la edad de los usuarios ni para proteger adecuadamente la privacidad infantil.⁸

2025 – Datos de TikTok en China:

La Comisión de Protección de Datos de Irlanda (DPC) le

la ley estatal de contenido erótico y ordenó tomar

⁶ “Facebook–Cambridge Analytica Data Scandal,” Julio 12, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Facebook%E2%80%93Cambridge_Analytica_data_scandal.

⁷ Lily Hay Newman, “A New Google+ Blunder Exposed Data From 52.5 Million Users,” consultado el Agosto 10, 2025, https:// www.wired.com/story/google-plus-bug-52-million-users-data-exposed/

⁸ “ICO Fines TikTok £12.7 Million for Misusing Children’s Data,” Julio 8, 2025, https://ico.org.uk/about-the-ico/media-centre/ news-and-blogs/2023/04/ico-fines-tiktok-127-million-for-misusing-children-s-data/

Meta Google TikTok

invasión de privacidad entre 2016 y 2019.⁹

pornográfico que utilizaban su nombre e imágenes sin su consentimiento.¹⁰

medidas correctivas por la transferencia de datos de usuarios del Espacio Económico Europeo a China.¹¹

2022 – Captura de datos biométricos:

Texas demandó a Meta por recolectar datos biométricos (como reconocimiento facial) sin consentimiento, violando leyes estatales.¹²

2019- Recolección de datos de infantes en YouTube

En febrero del 2022, el Fiscal General de Google y YouTube pagaron 170 millones de dólares por violar la Ley de Protección de la Privacidad Infantil en Línea (COPPA, por sus siglas en inglés). La multa se debe a que la plataforma de videos recopiló información personal de menores de edad sin consentimiento de sus padres, a través de identificadores persistentes (como cookies), y usó estos datos para entregar publicidad dirigida.¹³

⁹ Jonathan Vanian, “California Jury Rules Meta Violated Privacy Law in Case Involving Period-Tracking App,” Agosto 7, 2025, https://www.cnbc.com/2025/08/07/jury-rules-meta-violated-law-in-period-tracking-app-data-case.html

¹⁰ “Rodríguez v. Google and Another,” Open Society Justice Initiative, Octubre 28, 2014, https://www.justiceinitiative.org/litigation/rodr-guez-v-google-and-another

¹¹ “Multa a TikTok Por Albergar Datos de Europeos En China – DW – 02/05/2025,” consultado el Agosto 10, 2025, https://www. dw.com/es/europa-multa-a-tiktok-por-albergar-datos-personales-de-europeos-en-china/a-72418222

¹² “Attorney General Ken Paxton Secures $1.4 Billion Settlement with Meta Over Its Unauthorized Capture of Personal Biometric Data In Largest Settlement Ever Obtained From An Action Brought By A Single State | Office of the Attorney General,” Julio 30, 2024, https://www.texasattorneygeneral.gov/news/releases/attorney-general-ken-paxton-secures-14-billion-settlementmeta-over-its-unauthorized-capture

¹³ “Google and YouTube Will Pay Record $170 Million for Alleged Violations of Children’s Privacy Law,” Septiembre 3, 2019, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2019/09/google-youtube-will-pay-record-170-million-alleged-violations-childrens-privacy-law.

Metodología

Este estudio se basa en una metodología mixta para obtener una comprensión profunda y completa del fenómeno de la vigilancia publicitaria en México. Los principales métodos utilizados son:

1→ Revisión de la literatura: Se realizó una revisión de artículos, reportes e investigaciones académicas y especializadas sobre la vigilancia publicitaria, la protección de datos personales, los derechos de consumidor y su relación con la privacidad y la regulación en diferentes países. Esta revisión permitió construir un marco teórico sólido para el análisis del fenómeno y contextualizar el estudio en el debate global sobre la materia.

2→ Entrevistas a personas expertas: Se realizaron entrevistas a expertas y expertos en protección de datos personales, privacidad, publicidad digital, derecho del consumo y tecnología. Estas entrevistas permitieron obtener información cualitativa sobre las prácticas de la industria, los riesgos de la vigilancia publicitaria, las implicaciones para los derechos de las y los consumidores y las perspectivas de la regulación en México.

3→ Casos de estudio: Se analizaron casos concretos de empresas e influencers que implementan estrategias de vigilancia publicitaria en México. Estos casos de estudio permitieron ilustrar las prácticas de la industria, los desafíos para la protección de datos y las posibles implicaciones para las y los consumidores.

4→ Análisis de políticas de privacidad y avisos de privacidad: Se revisaron las políticas de privacidad y los avisos de privacidad de las plataformas digitales. Este análisis permitió identificar las prácticas de recopilación y uso de datos, la transparencia en la información proporcionada a las y los consumidores y el cumplimiento de la normativa vigente.

5→ Caso de estudio sobre el ejercicio de acceso a los datos personales: Se realizó un caso de estudio sobre el ejercicio de acceso a los datos personales en diferentes plataformas digitales. Este caso de estudio permitió evaluar la facilidad o dificultad para que las y los consumidores ejerzan sus derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición (derechos ARCO) en el contexto de la vigilancia publicitaria.

La publicitariavigilanciaen teoría

En 2022, la Comisión Federal de Comercio (FTC, por su acrónimo en inglés) de los EE. UU. definió por primera vez a la vigilancia comercial (“commercial surveillance”) como el negocio de recolectar, analizar y monetizar la información de las personas14 Esta definición se incluyó en la propuesta de reglamento de Vigilancia Comercial y Protección de Datos del ente regulador. Un año antes, en su libro “Ganancias sobre Privacidad: ¿Cómo la vigilancia publicitaria conquistó el internet?” , Matthew Crain conceptualiza este modelo de negocio como el uso persistente e invasivo de la recolección de datos para predecir e influir en el comportamiento y actitudes de las y los consumidores.15

Para el profesor en la Universidad de Miami, la vigilancia publicitaria no se limita a recopilar datos. Su verdadero poder económico reside en utilizarlos estratégicamente para manipular las decisiones de las personas, especialmente de las más vulnerables.

En 2021, la Federación de Consumidores de América definió a la vigilancia publicitaria como la práctica de rastrear a las y los consumidores para mostrarles anuncios basados en inferencias sobre sus intereses, demografía y otras características extraídas del seguimiento de sus actividades en línea.16

El rastreo se da a través de los dispositivos (celular, tableta o computadoras). Las grandes plataformas como Google o Meta (antes Facebook) operan una gran cantidad de redes de recolección de datos que se extienden mucho más allá de sus sitios o aplicaciones, y en esta recolección de datos participan otras empresas. La mayoría de las veces, todo esto sucede sin que sepamos realmente qué empresas u organizaciones están involucradas. Un estudio de la Revista Internacional de Comunicación analizó un millón de sitios web de los más visitados y encontró que casi el 90 % de estos recopilan e intercambian datos con terceros externos.17

Teniendo datos no solo demográficos (sexo, edad, ubicación) sino también historiales de navegación, compras, consumo de aplicaciones e incluso patrones de movilidad y características de salud (calorías consumo, peso o periodos de menstruación), la industria de marketing procesa y categoriza estos datos a través de algoritmos para crear perfiles cada vez más precisos (ver Cuadro 1). La tendencia hacia la personalización de la publicidad parece irreversible.

14 “Commercial Surveillance and Data Security Rulemaking,” August 5, 2022, https://www.ftc.gov/legal-library/browse/federal-register-notices/commercial-surveillance-data-security-rulemaking.

15 Matthew Crain, “Profit over Privacy: How Surveillance Advertising Conquered the Internet,” University of Minnesota Press, September 21, 2021, https://doi.org/10.5749/j.ctv20zbktm.3.

16 “Surveillance Advertising Factsheets,” Consumer Federation of America, accessed August 10, 2025, https://consumerfed. org/surveillance-advertising-factsheets/.

17 Timothy Libert, “Exposing the Hidden Web: An Analysis of Third-Party HTTP Requests on 1 Million Websites,” International Journal of Communication 9 (October 28, 2015): 18, https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1511.html#Libert15

Cuadro 1.

¿Qué son los algoritmos?

Los algoritmos en el entorno digital son una serie de instrucciones ordenadas y claras, escritas en lenguaje computacional para que la máquina o el programa sepa qué pasos debe de seguir y en qué orden para lograr un objetivo determinado.18 La principal característica de los algoritmos es su capacidad para hacer predicciones estadísticas a partir de conjuntos muy grandes de datos heterogéneos y posiblemente no estructurados.19

Imagina que un hospital recopila información de miles de pacientes: historial médico, resultados de exámenes, estilo de vida, etc. Los algoritmos pueden analizar esos datos y detectar patrones que indiquen la probabilidad de que una persona desarrolle ciertas enfermedades, como diabetes o enfermedades cardíacas. Esto permite al personal médico tomar medidas preventivas y ofrecer tratamientos más personalizados.

Las tiendas online como Amazon o Mercado Libre recopilan información sobre las compras de sus clientes: las búsquedas que realizan, las reseñas que dejan, los productos que guardan en su carrito, etcétera. Entre otros propósitos, los algoritmos se aplican para analizar esos datos y así predecir la demanda de los productos y ajustar el inventario en consecuencia.

Las redes sociales como Facebook o Instagram recopilan información sobre las interacciones de las personas usuarias: las páginas que siguen, las publicaciones que les gustan, los comentarios que hacen, etc. En este caso, los algoritmos sirven para predecir el comportamiento de estos usuarios y mostrarles anuncios que sean relevantes para sus intereses. Esto aumenta la efectividad de las campañas publicitarias en las redes sociales.

En resumen, gracias al uso de algoritmos, big data y segmentación, la vigilancia publicitaria logra campañas altamente personalizadas y eficientes.20 Personalizadas en el sentido de que los mensajes se adaptan a los intereses, preferencias y comportamientos específicos de cada consumidor. Por ejemplo, si un consumidor ha mostrado interés en viajes a Colombia en sus búsquedas, los algoritmos pueden identificar este interés y mostrarle anuncios de viajes a Cartagena o Bogotá, en lugar de anuncios genéricos de viajes. Esta personalización también se extiende a la forma en que se presentan los anuncios. Los algoritmos pueden adaptar el formato, el diseño y el contenido del anuncio a las preferencias del consumidor, lo que aumenta la probabilidad de que el anuncio sea efectivo.

18 “Algorithmic Competition. OECD Competition Policy Roundtable Background Note”, 2023, https://www.oecd.org/termsandconditions

19 Baptiste Kotras, “Mass personalization: Predictive marketing algorithms and the reshaping of consumer knowledge”, Big Data and Society 7, núm. 2 (el 1 de julio de 2020), https://doi.org/10.1177/2053951720951581/FORMAT/EPUB

20 Thomas Beauvisage etal., “How online advertising targets consumers: The uses of categories and algorithmic tools by audience planners”, , el 12 de enero de 2023, 146144482211461, https://doi.org/10.1177/14614448221146174https://doi.org/ 10.1177/14614448221146174.

1.1 ¿Cómo se hacen las campañas personalizadas?

La publicidad o el marketing ya no se trata de enganchar o despertar el interés de las y los consumidores sino de diseñar experiencias que resuenen a nivel personal. Ya en 2019, de acuerdo con el estudio de la consultora Mckinsey “El futuro de la personalización y cómo prepararse para este”, el marketing personalizado redujo los costos de captación de clientes hasta en un 50%, aumentó los ingresos entre un 5% y un 15% e incrementó el retorno de la inversión (ROI) en marketing entre un 10% y un 30%.21

Para 2025, Statista pronostica que las empresas gasten más de 9 mil millones de dólares en software para personalizar la experiencia del cliente. Muchas empresas ya están dedicando más de la mitad de sus presupuestos de marketing a la publicidad personalizada.22

Específicamente en Latinoamérica, la personalización está despegando y México lleva la delantera. Según el informe de NTT Data, en 2023 el gasto en marketing digital presentó un alza de 67 % en la región latinoamericana. Las redes sociales y sitios web son los canales preferidos de las empresas para presentar su publicidad.

México es líder en entender la experiencia digital de sus clientes para personalizar la publicidad, especialmente en el sector tecnológico. Las empresas ya recopilan información sobre sus clientes, pero el desafío, principalmente en las pequeñas y medianas, está en cómo usar esa información al instante.23 (ver Figura 1)

21 “The future of personalization—and how to get ready for it | McKinsey”, consultado el 29 de diciembre de 2024, https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/ourinsights/the-future-of-personalization-and-how-to-get-ready-for-it#/

22 “Marketing personalization worldwide - statistics & facts | Statista”, consultado el 29 de diciembre de 2024, https://www.statista.com/topics/4481/personalized-marketing/

23 NTT DATA, “Marketing digital en América Latina 2024 | NTT DATA”, 2023, https://mexico.nttdata.com/insights/studies/marketing-digital-en-america-latina-2024.

1.La Vigilancia Publicitaria En Teoría | 1.1 ¿Cómo se hacen las campañas

Figura 1. Empresas en México y su capacidad para segmentar publicidad.

Fuente: NTT DATA, “Marketing digital en América Latina 2024”, 2023.

El modelo de negocio de la vigilancia publicitaria involucra a varias empresas y actores (plataformas dominantes, brokers de datos, empresas de automatización, agencias publicitarias, tiendas en línea, influencers). Esta gran diversidad de empresas e intermediarios representa un desequilibrio de poder entre la población consumidora y la industria de vigilancia publicitaria.

Las plataformas tecnológicas dominantes (Google, Meta y Amazon) juegan un papel central y multifacético en el modelo de negocio, pues actúan como recolectoras de datos, facilitadores de datos, creadores de perfiles, segmentadoras de anuncios y espacios publicitarios.

En 2023, la publicidad representó la fuente del 77 % de los ingresos de Google24 Las categorías que componen este rubro de ingresos son Búsqueda (56.9 %), YouTube (10.2 %), Network (10.2 %), Otras (11.2 %) y Cloud (10.7 %). En el caso de Meta, la proporción de ingresos provenientes de publicidad es equivalente al 98.4 %.25

▶ Paso 1: Recolección de datos por Google, Meta y Amazon

La cadena de valor de la publicidad personalizada se compone de tres etapas: recolección y análisis de datos, perfilamiento de consumidores y subasta de anuncios Plataformas como Amazon, Google o Meta, realizan la recolección de datos a través de dos mecanismos:

a→ Ecosistemas propios: a través de sus propios servicios (buscadores, redes sociales, e-commerce, sistemas operativos móviles, etc.), estas plataformas recopilan una cantidad ingente de datos sobre las personas usuarias. Cada clic, búsqueda, interacción, compra y ubicación queda registrada.

b→ Rastreo entre sitios: utilizan tecnologías de rastreo (cookies, píxeles de seguimiento.) para seguir a las personas usuarias incluso fuera de sus propias plataformas. Esto les permite seguir la actividad de las personas usuarias en millones de sitios web y aplicaciones.

c→ Dispositivos y sistemas: En el caso de Google y Amazon, estas plataformas también recolectan datos a través de los dispositivos que han desarrollado (Google con el celular Pixel, el sistema Android y Google asistente; Amazon con su asistente Alexa).

24 “Google Revenue Statistics By Revenue and Breakdown [2025*]”, consultado el 29 de diciembre de 2024, https://www.coolest-gadgets.com/google-revenue-statistics/.

25 “Advertising Revenue by User Geography In Millions”, s/f, consultado el 29 de diciembre de 2024.

Las políticas de privacidad de Google explican que esta empresa recolecta y combina datos dependiendo del uso que hagas de sus aplicaciones, servicios y productos y de cómo administres los controles de privacidad.26 Si tienes tu cuenta de Google activada en el navegador, entonces Google sabe exactamente quién eres (nombre, edad, sexo, ubicación geográfica) y además todo lo que buscas y visitas, así como con qué dispositivos lo haces y desde qué ubicaciones te conectas. Si utilizas la opción de información de pago entonces también sabe qué compras, cuándo y en qué sitios. La actividad que realizas en las apps, navegadores y sitios también es recolectada por Google (por ejemplo, términos buscados, videos vistos, vistas e interacciones, datos de voz y audio, personas con las que se comunica o comparte contenido e historial de navegación) (ver Figura 2).

Google detalla en sus políticas de privacidad que utiliza la información y datos para “crear y mejorar los servicios” Las finalidades son las siguientes:27

● Prestar los servicios: procesa los términos que buscas para mostrarte las páginas relacionadas o útiles.

● Mejorar sus servicios: hace un seguimiento a las interrupciones para encontrar patrones de error.

● Desarrollar nuevos servicios: a partir del uso de aplicaciones como Google Mail han surgido otras como Google Calendar.

● Ofrecer servicios personalizados, incluido el contenido y los anuncios: Google Play utiliza la información que has utilizado, como las aplicaciones que has instalado o los videos que has visto en YouTube, para sugerirte nuevas aplicaciones o productos.

Sobre este último punto, Google especifica que no muestran anuncios personalizados basados en:

1→ datos sensibles (por ejemplo, raza, religión, orientación sexual o salud);

2→ el contenido de Drive, Gmail o Fotos

También determina que no comparte información que nos identifique personalmente (nombre o dirección electrónica) con los anunciantes.

26 “Política de Privacidad – Privacidad y Condiciones – Google”, consultado el 29 de diciembrede 2024, https://policies.google.com/privacy?hl=es.

27 Ibidem.

IdentificadoresÚnicos

(Númerodeseriedetu celularocomputadora)

Informaciónde Dispositivos

(Ubicación,interacción conapps,información sobrevozyaudio)

IP:192.168.14

Información deUbicación

(DirecciónIP)

Google rastrea datos no solo en aplicaciones y web, sino también en el sistema operativo Android y en los celulares Pixel. Las y los consumidores del sistema Android o que tienen un celular Pixel están expuestos a que Google recopile 20 veces más que las y los consumidores de teléfonos de Apple.29

Esta recolección masiva de datos incluye:

● Identificadores: número de serie del hardware, número de serie de la SIM, número de teléfono e ID del dispositivo.

● Información de aplicaciones preinstaladas: muchas de ellas se conectan a la red sin que el usuario las haya abierto o usado.

● Direcciones IP: se envían cada 4.5 minutos, permitiendo rastrear la ubicación del dispositivo.

Otro estudio en 2022, después de analizar 24,000 aplicaciones de Android e iOS, descubrió que todas tenían posibles violaciones generalizadas a las leyes de privacidad de EE.UU., Reino Unido y la Unión Europea. Entre estas posibles violaciones está 1) el seguimiento de terceros sin el consentimiento de las personas usuarias, 2) la falta de consentimiento de los

28 “35 Chrome Statistics 2025 — Users, Extensions & More”, consultado el 9 de enero de 2025, https://www.demandsage.com/chrome-statistics/

29 Douglas J. Leith, “Mobile Handset Privacy: Measuring the Data iOS and Android Send to Apple and Google”, School of Computer Science & Statistics (Dublin, Ireland, el 25 de marzo de 2021), https://www.scss.tcd.ie/doug.leith/apple_google.pdf.

Figura 2. Google recolecta datos de 3.5 billones de usuarios28

padres y las madres en las aplicaciones infantiles antes de compartir la información de niños y niñas usuarias, 3) el envío de datos personales fuera del país donde se encuentra la persona usuaria. En general, el estudio encontró que ningún sistema es mejor que otro en lo que se refiere a privacidad y protección de datos.30

Apple y Google se llevan una comisión (que puede llegar al 30%) de cada venta realizada a través de sus tiendas de aplicaciones. Por eso, les conviene que los desarrolladores de aplicaciones tengan éxito y vendan mucho. Una forma de ayudarles es facilitar que recopilen información sobre las y las personas usuarias, ya que esos datos les permiten mejorar sus aplicaciones, ofrecer publicidad más relevante y, en definitiva, aumentar las ventas.

Cuadro 2.

Inicio de sesión con tus cuentas Google o de Facebook: ¿qué datos se comparten y a quiénes?

A veces, la manera más rápida y sencilla de crear una cuenta en una página web o tienda online es usar tu cuenta de Google, Facebook o Apple. Solo tienes que permitir que la página web acceda a la información de tu perfil en Google o Facebook, y ¡listo! Ya puedes usar esa cuenta para entrar.

Así te ahorras tener que escribir tu correo electrónico, inventar una contraseña nueva y confirmar la cuenta desde tu bandeja de entrada.

Este método se llama OAuth y es una forma de acceder a diferentes sitios web usando una sola cuenta. Básicamente, OAuth funciona gracias a la conexión entre:

● La página web: donde quieres crear tu cuenta.

● Tú: el usuario que quiere acceder.

● El proveedor de identidad: como Google o Facebook, que confirma quién eres y quien tiene tus datos.

La información que compartes de tu proveedor de identidad con el sitio web depende del proveedor de identidad. El rango de tu información que se comparte entre el sitio web y el proveedor varía considerablemente.

30 Konrad Kollnig et al., “Are iPhones Really Better for Privacy? Comparative Study of iOS and Android Apps”, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2022, núm. 2 (el 28 de septiembre de 2021): 6–24, https://doi.org/10.2478/popets-2022-0033

Un estudio que analizó 100 mil sitios web categorizó el intercambio de datos en siete tipos.31

1→ Mínimo: datos esenciales con el sitio web (correo electrónico y nombre de usuario).

2→ Personal: datos de la persona (teléfono, género, edad, ubicación).

3→ Contenido visual: datos específicos sobre el contenido de la persona (fotos, videos)

4→ Contenido escrito: los sitios web solicitan autorización para publicar en nombre de la persona.

5→ Comportamiento: datos que pueden utilizarse para proporcionar contenido personalizado al usuario (“me gusta”, búsquedas, publicaciones o comentarios).

6→ Sensible: datos relativos a la religión, las opiniones políticas, la orientación sexual, la salud y los datos financieros.

7→ Funcional: datos que necesita el sitio web para poder operar la cuenta usuaria.

De los 100 mil sitios web analizados, el 18.53 % solicitaron datos más allá de lo mínimo.

Meta (propietaria de Facebook, Instagram y WhatsApp) recopila información de sus usuarios, incluso si no tienen una cuenta o no han iniciado sesión. Esta información incluye información personal como nombre, dirección de correo electrónico y número de teléfono; actividad en la plataforma como publicaciones, comentarios y me gusta datos de uso como el tiempo que pasas en la plataforma y las funciones que usas información del dispositivo como el modelo de teléfono y el sistema operativo ubicación, incluso si desactivas los servicios de ubicación, ya que Meta puede inferirla a partir de tu dirección IP y otros datos; e información de socios, como anunciantes sobre tu actividad en sitios web y aplicaciones de terceros.

Meta utiliza esta información para personalizar anuncios, proporcionar y mejorar productos, obtener información comercial y comunicarse con las personas usuarias. Es importante tener en cuenta que Meta recopila una gran cantidad de datos que se pueden utilizar para crear perfiles detallados de las y los usuarias(os), que se pueden utilizar para publicidad dirigida y otros fines.

De acuerdo con las políticas de privacidad de Facebook e Instagram, Meta comparte los datos que recopila con las siguientes partes:

Esta información describe cómo Instagram comparte tus datos con diferen31 Yana Dimova Imec-Distrinet et

tes entidades. Aquí tienes una versión reescrita, organizada por tipo de entidad y con explicaciones adicionales:

● Servicios de terceros: si utilizas aplicaciones o sitios web externos conectados a tu cuenta de Instagram (como plataformas que agrupan tus redes sociales), compartes información con ellos.

● Anunciantes: para que puedan medir la efectividad de sus campañas. Esto puede incluir información sobre quién ve sus anuncios y cómo interactúa con ellos.

● Empresas que venden a través de Instagram: si compras algo a través de Instagram, la empresa vendedora recibirá la información necesaria para completar la transacción, como tu dirección de envío.

● Socios: otras empresas que les ayudan en sus operaciones, como proveedores de servicios de tecnología o análisis de datos. Estas empresas pueden tener acceso a tu información, pero solo para fines relacionados con el servicio que prestan a Instagram.

● Investigadores y académicos: personas expertas que estudian temas como el ciberacoso, con el objetivo de mejorar la seguridad de la plataforma.

● Autoridades legales: si Instagram recibe una solicitud válida, como una orden judicial, y siempre que se cumpla con la ley y las políticas de la empresa.

32

Informaciónde Dispositivo

(Modelodeteléfono ysistemaoperativo).

Ubicación

Actividaden SitiosWeb

DirecciónIP

32 Joe Rogan Experience, #2255 Mark Zuckerberg, 10 de julio, https://www.youtube.com/watch?v=7k1ehaE0bdU&ab_channel=PowerfulJRE

ActividadenPlataforma (Publicaciones,comentarios, ymegusta).

InformaciónPersonal (Nombre,direccióndecorreo electrónicoynúmerodeteléfono).

Figura 3. Meta recolecta datos de 3.2 billones de usuarios.

Cuadro 3.

Meta y su personalización de anuncios

En el Centro de Privacidad de Meta tiene una herramienta para administrar los tipos de anuncios que ves.33 Con dicha herramienta podemos identificar los anuncios que hemos visto, los que hemos guardado, los anunciantes que nos han mostrado publicidad y los temas de los que preferimos recibir más o menos anuncios.

Con esta herramienta también podemos solicitar a Meta que deje de utilizar cierta información de nuestro perfil para entregarnos anuncios, por ejemplo:

● Situación sentimental

● Nivel educativovv

● Empleo

● Tipo de móvil con el que accedo a la aplicación

● Los Me gusta de las páginas, el uso de apps y las respuestas a eventos

Otra de las decisiones que podemos tomar con esta herramienta es si queremos que nuestra información sea utilizada por otras apps que no son propiedad de Meta para mostrarnos anuncios y que tampoco los anunciantes utilicen nuestros datos para

personalizar su publicidad.

Un estudio publicado en 2024 por la organización de consumidores de Estados Unidos, Consumer Reports, encontró que Meta había compartido los datos de cada consumidor (709 analizados en total) con 18,892 compañías, en al menos los últimos tres años.

Aunque Meta ofrece herramientas para ver qué información recopilan, el estudio de Consumer Reports encontró que muchos de los nombres de las empresas que dan información a Meta no son claros, y algunas simplemente ignoran cuando las personas usuarias piden que no compartan sus datos. Una empresa en particular, LiveRamp, apareció en el 96% de los datos de los participantes. LiveRamp se dedica a recopilar y vender información sobre la gente. Pero no son solo empresas desconocidas las que comparten tu actividad con Facebook. Grandes tiendas como Home Depot, Macy's y Walmart también lo hacen. Incluso empresas de crédito como Experian y Neustar, junto con gigantes como Amazon, Etsy y PayPal, están en la lista.34

33 Entra al Centro de Privacidad de Meta y dirígete a “Administrar los tipos de anuncios que ves” en https://www.facebook.com/privacy/guide/ads

34 Don Marti et al., “Who shares your information with Facebook?”, 2024, https://innovation.consumerreports.org/wp-content/uploads/2024/01/CR_Who-Shares-Your-Information-With-Facebook.pdf

Fuente: captura de pantalla del Centro de Privacidad de Meta, Preferencias de anuncios, diciembre 2024

Fuente: captura de pantalla del Centro de Privacidad de Meta, Preferencias de anuncios, diciembre 2024.

Vigilancia a consumidores digitales: cómo la publicidad te perfila, discrimina y vulnera.

1.La Vigilancia Publicitaria En Teoría | 1.1 ¿Cómo se hacen

De acuerdo con la política de privacidad de Amazon35, esta plataforma de mercado recopila información personal a través de sus sitios web, dispositivos (como Alexa), tiendas físicas y online, y otras aplicaciones. Por un lado, almacena la información que sus usuarios proporcionan voluntariamente, como nombres, números de teléfono, contenido descargado, grabaciones de voz, imágenes, videos e incluso historiales crediticios. Por otro lado, recopila automáticamente información sobre el uso de sus servicios, incluyendo direcciones IP, datos de conexión, ubicación, historial de compras y navegación.

Amazon recolecta datos también a través de terceros como motores de búsqueda, empresas de análisis, redes sociales y anunciantes, empresas de transporte, comerciantes y agencias de crédito. La plataforma de mercado utiliza esta información para:

● Gestionar los pedidos: datos para procesar pagos, enviar notificaciones sobre el estado del pedido y entregar los paquetes.

● Recomendaciones personalizadas: sugerir productos y servicios con base en preferencias y compras pasadas.

● Servicios de voz e imagen: cuando se utiliza Alexa entonces se guarda registro de voz para responder a solicitudes.

● Seguridad: para prevenir fraudes, suplantación de identidad o el acceso no autorizado.

Amazon vende el perfilamiento de sus usuarios como un servicio que servicio de venta de productos que conoce muy bien nuestras preferencias y gustos. Las herramientas y técnicas de Amazon (por ejemplo, Amazon Prime, Alexa, Ofertas del Día) crean una tremenda intimidad entre el consumidor y la marca, lograda a través de las sensaciones de ser visto, escuchado y conocido36

35 “Aviso de Privacidad - Servicio de atención al cliente de Amazon”, consultado el 17 de enero de 2025, https://www.amazon.com.mx/gp/help/customer/display.html?nodeId=GX7NJQ4ZB8MHFRNJ#GUID-0C64DFD7-8819-42A087F3-DD0ACF016EFF__SECTION_3D9D1DE73FAF42F6A9C9D7373564EE85

36 Emily West, “Amazon: Surveillance as a Service”, Surveillance & Society 17, núm. 1/2 (el 31 de marzo de 2019): 27–33, https://doi. org/10.24908/ss.v17i1/2.13008.

Cuadro 4. Amazon tiene más de 500 millones de oídos a través de Alexa.37

Cuando los asistentes domésticos inteligentes se lanzaron al mercado, las empresas de tecnología presumieron su capacidad de facilitar la vida cotidiana de las y los consumidores a través de la voz y la escucha. Basta con decir un “Oye Alexa” para que el dispositivo reproduzca música, busque información, nos explique un chiste o incluso nos despierte.

Años después de su lanzamiento, los asistentes domésticos inteligentes han despertado preocupaciones por su intrusión a la privacidad. Alexa, como otros asistentes domésticos inteligentes, está diseñada para que su micrófono esté siempre encendido. Por lo tanto, las Alexas en nuestro dormitorio, sala o cocina están escuchando clandestinamente y así recolectan miles de datos sobre nuestras conversaciones.38

En 2022, un estudio encontró que, a través de Alexa, Amazon:39

● Comparte los datos recolectados por Alexa con al menos 247 terceros, entre estos hay empresas de servicios de publicidad.

● Utilizaba las conversaciones para saber los intereses, algo que no explicaba claramente en su política de privacidad antes de que investigarán e hicieran público el estudio.

● Incluye “Skills” que no explican claramente sus prácticas de recopilación de datos. Sólo 2.2 % de las “Skills” que se analizaron definían claramente qué tipo de datos recolectaban y el 68.6 % ni siquiera mencionaban a Alexa / Amazon en sus políticas de privacidad.

37 “Amazon presenta cuatro nuevos dispositivos Echo: las ventas de dispositivos habilitados para Alexa superan los 500 millones - US Press Center”, consultado el 17 de enero de 2025, https://press-aboutamazon-com.translate.goog/2023/5/amazon-introduces-four-all-new-echo-devices-sales-of-alexa-enabled-devices-surpass-half-a-billion?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=sge.

38 Stephen J. Neville, “Eavesmining: A Critical Audit of the Amazon Echo and Alexa Conditions of Use”, Surveillance & Society 18, núm. 3 (el 19 de agosto de 2020): 343–56, https://doi.org/10.24908/ss.v18i3.13426

39 Umar Iqbal et al., “Tracking, Profiling, and Ad Targeting in the Alexa Echo Smart Speaker Ecosystem”, Proceedings of the ACM SIGCOMM Internet Measurement Conference, IMC, núm. 23 (el 22 de abril de 2022): 569–83, https://doi.org/10.1145/3618257.3624803.

▶ Paso 1: Recolección de datos por cookies y data brokers

Los rastreadores, también conocidos como cookies son otras formas de recolectar datos. Las cookies son archivos que se instalan en tu dispositivo para recolectar información sobre tu visita, como las páginas que viste, el tiempo que pasaste en el sitio y los enlaces en los que hiciste clic.

Muchos sitios web no informan claramente sobre el uso de rastreadores o lo hacen de forma confusa y difícil de entender. También ocurre que los sitios web asumen que aceptas el uso de rastreadores si continúas navegando en su página, sin darte la opción de rechazarlos. Por igual, muchos navegadores tienen la opción de rastreo activada de forma predeterminada, lo que significa que estás siendo rastreado sin saberlo.40 Una investigación en 2018, después de analizar casi un millón de aplicaciones de la tienda de Google Play Store en Estados Unidos y Reino Unido, encontró que Meta tiene rastreadores integrados en casi la mitad de todas las aplicaciones gratuitas para Android.41 Con respecto a Google, los rastreadores de Alphabet (su empresa matriz) están incrustados en casi el 90 % de las aplicaciones gratuitas de Android. En los casos de Twitter, el porcentaje es de 34 %, Microsoft con casi el 23 % y Amazon con casi el 18%.

Los segundos en ocuparse de la recolección de datos, después de las plataformas, son los data brokers o intermediarios de datos. Se trata de compañías que recolectan la información a través de técnicas de minería de datos para crear grandes bases de datos que permitan personalizar la información.42 La minería de datos es el proceso de analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias ocultas.

En el ecosistema global de data brokers destacan las empresas Acxiom, Ansira, Epsilon, Experian Marketing Services, Harte Hanks, Merkle, Precision Dialogue, Rapp TransUnion, Wundermann, Oracle, Datalogix. clientes de los data brokers son, comúnmente, agencias de marketing, aseguradoras, bancos, agencias de reclutamiento y gobiernos.43

En México, el mercado de data brokers no luce tan diversificado actualmente. Hay poca claridad sobre la cadena del ecosistema. Además de las obvias empresas que son Oracle y Axciom, aparecen algunas como Keyrus, Data Bunker, DataBrokersMx.co.

40 Stefan Larsson, Anders Jensen-Urstad, y Frederik Heintz, “Notified But Unaware: Third-Party Tracking Online”, Critical Analysis of Law 1, núm. 8 (2021): 101, https://cal.library.utoronto.ca/index.php/cal/article/view/36282/27585

41 Reuben Binns et al., “Third Party Tracking in the Mobile Ecosystem”, Reuters Institute for the Study of Journalism, 2018, https://doi.org/10.1145/3201064.3201089.

42 “Data brokers: A Call For Transparency and Accountability: A Report of the Federal Trade Commission (May 2014) | Federal Trade Commission”, consultado el 18 de enero de 2025, https://www.ftc.gov/reports/data-brokers-call-transparency-accountability-report-federal-trade-commission-may-2014

43 Christl Wolfie, “Corporate Surveillance In Everyday Life. How Companies Collect, Combine, Analyze, Trade, and Use Personal Data on Billions”, Nature, vol. 489 (Vienna, Austria: Cracked Labs, junio de 2017), https://doi.org/10.1038/NATURE11421

Clientes

Telecom-Bancos

LosDataBrokers colectandatosde clientesdefuentes: (47delaFortuna100)

DESDEHACEDÉCADAS AÑOSRECIENTES

Aseguradoras-GobiernoAtención deSalud-RevendedoresEmisores deTajetasdeCredito

Compras

Quiebras bancarias

Archivosde fallecidos

Rgistrosde garantía

Suscripciones arevistas

Registrode vehículos

Licenciasde manejo

Antecedentes penales

Expediente judicial

Censoelectoral

Encuestasde consumidores

Registrosdela propiedad

Directorios telefónicos

Data Broker

Números Telefónicos

Nombres

Geolocalización

Identificador deCookies

45añosdedatossobre cambiosdenombreydirecciones

Direcciones Postales

DirecciónIP

DireccióndeCorreo

Identificador deDispositivo

Identificador ÚnicoAnónimo

Lasempresas“clientes”puedencombinarsuspropiosdatos deperfilesdeintermediariosdedatosysussociospara despuéscompartirlosyutilizarlosen500plataformas.

Perfilary clasificara losclientes

Encontrary seleccionar personas

Personalizar contenidos yofertas

Medirel comportamiento Venderdatos

44 Alexander Von y Urbano Reviglio, “The untamed and discreet role of data brokers in surveillance capitalism: A transnational |and interdisciplinary overview Internet Policy Review Provided in Cooperation with: Standard-Nutzungsbedingungen: The untamed and discreet role of data brokers in surveillance capitalism: a transnational and interdisciplinary overview”, Alexander von Humboldt Institute for Internet and Society, vol. 11 (Berlin, 2022), https://doi.org/10.14763/2022.3.1670

Comprasdigitales

Datosdecompra

Datosdecompraaniveldeartículoen 1/5,000tiendas,restaurantes,farmaciasy otros.

Los12millonesdeusuariosdelaaplicación deIbottatomanfotosdesusreciboso vincularsustarjetasdefidelidad

Datosdeaudienciadetelevisión segundoasegundo:SambaTVestá integradaen10millonesdetelevisores, decodificadoresyplataformasdevideo bajodemanda,incluidosnueve fabricantesdetelevisores.

Plataformas destreaming

DatosTV

Crossixtienedatosdesaludsobre 250millonesdeconsumidoresde EE.UU.,incluyendorecetas,visitas alsectorehistorialmédico,así comodatosdehospitales, laboratoriosyaseguradoras.

Bienestar

Datosdesalud GPS Datosdelocalización

FreckleIOTestáintegradoenaplicacionesen50millones dedispositivosmóvilesyrecopiladatosdeubicaciónen tiemporealdesociosdeaplicacionesmóvilesyunared de60,000sensorescolocadosfísicamenteentiendas, centroscomerciales,aeropuertos,cines,bares,campus universitariosytaxisentodoEstadosUnidos.FreckleIOT está,porejemplo,integradoen2,000aplicacionesde AirKast’s,unodeloseditoresdeaplicacionesmóviles másutilizadosenlosEstadosUnidos.

Fuente: Wolfie C., Katharina K., and Patrick U. 2017. “Corporate Surveillance in Everyday Life.” Cracked Labs. https://blog.fdik.org/2017-10/CrackedLabs_Christl_CorporateSurveillance.pdf

RECIBO

SMART

La información que extraen los data brokers de todas las bases que compran, puede incluir:45

● Datos demográficos: nombre, dirección, edad, números de teléfono, correo electrónico, lazos familiares, afiliaciones étnicas y religiosas.

● Datos de preferencias: juegos de azar, mascotas, celebridades preferidas, películas, géneros musicales, intereses de lectura.

● Datos financieros: uso de tarjetas de crédito, préstamos, indicador de patrimonio.

● Datos de salud: consumo de tabaco, alergias, preferencias de medicamentos, periodos menstruales.

● Datos de comportamiento de compra: pedidos, anuncios vistos y guardados.

● Datos de redes sociales y tecnología: proveedor de Internet, uso de redes sociales, sistema operativo, uso de dispositivos móviles e imágenes cargadas.

Además de la información obvia, los data brokers pueden deducir cosas muy personales, como las adicciones, estatus de relación amorosa, depresión o conflictos personales.46

Para lo data brokers, las y los consumidores son mercancías y la actividad que tienen en línea es el trabajo que realizan inconscientemente para incrementar el valor del mercado. Como en todo mercado, el precio de los datos de consumidores depende tanto de la oferta como de la demanda. Por el lado de la demanda está la disposición a pagar de las empresas (agencias, aseguradoras, bancos, etcétera), las preferencias por ciertos datos o por la calidad y dimensionalidad de los datos. Por el lado de la oferta, la tecnología de los brokers para recolectar la información o las expectativas sobre el valor de esos datos en el futuro.

Para ejemplificar lo anterior está el caso de los datos de patrones de consumo que mientras una empresa los puede vender al por mayor, es decir, el precio del patrón de consumo de un consumidor bajo a 0.14 dólares si el comprador adquiere entre 50,000 y 100,000 registros, el programa Amazon Shopper ofrece 10 dólares al mes simplemente por cargar facturas de otras tiendas.47 48

El negocio de la compraventa de datos personales es enorme y está en constante crecimiento. En 2022, este mercado movió la increíble cifra de 247 mil millones de dólares, y se espera que para 2028 llegue a los 407 mil millones. Acxiom, una de las empresas más importantes en este mercado, maneja datos que influyen en el 12% de todas las ventas de marketing.

45 “Data Brokers: A Call For Transparency and Accountability: A Report of the Federal Trade Commission (May 2014) | Federal Trade Commission”, consultado el 18 de enero de 2025, https://www.ftc.gov/reports/data-brokers-call-transparency-accountability-report-federal-trade-commission-may-2014

46 “What Information Do Data brokers Have on Consumers, and How Do They Use It? - U....”, consultado el 18 de enero de 2025, https://www.commerce.senate.gov/2013/12/what-information-do-data-brokers-have-on-consumers-and-how-do-they-use-it

47 Emily Steel, “Companies scramble for consumer data”, Financial Times, el 12 de junio de 2013, https://www.ft.com/content/f0b6edc0-d342-11e2-b3ff-00144feab7de#ixzz2W4kHQ3VZ

48 Lukas Stein, “What your data is actually worth”, Datapods (Association for Computing Machinery, Inc, el 10 de octubre de 2023), https://doi.org/10.1145/2632048.2632074.

Para la industria de publicidad, los data brokers ofrecen los siguientes servicios:

● Venta de listas de datos de contacto: listados con nombres, direcciones, teléfonos, correos electrónicos.

● Venta de copias del registro electoral: proporcionan acceso a la información pública de electores.

● Creación de perfiles y enriquecimiento de datos: añaden información a los perfiles que ya existen, como datos demográficos, intereses, etc.

● Coincidencia de datos: cruzan diferentes bases de datos para completar la información de los perfiles, por ejemplo, encontrar el número de teléfono de alguien que solo tiene dirección.

● Limpieza y rastreo de datos: actualizan las bases de datos, eliminando registros de personas fallecidas y buscando nuevas formas de contacto.

● Servicios de filtrado: verifican si los números de teléfono que se tienen están en listas de exclusión de llamadas publicitarias.

● Segmentación de audiencia y creación de perfiles: dividen al público en grupos con características similares para enviar mensajes personalizados.

▶ Paso 2: Perfilamiento o categorización

Teniendo los datos, empresas conocidas como ad tech o “tecnología de marketing” construyen perfiles o categorías de consumidores utilizando datos demográficos tradicionales como la edad y el género, junto con datos de comportamiento más recientes como "me gusta", comentarios e historial de navegación. Esta combinación de datos crea micro-segmentos de consumidores que permiten a las empresas dirigir sus anuncios de manera más efectiva. La selección de las categorías de segmentación se basa en tres criterios principales:49

1→ Eficiencia: la capacidad de la categoría para generar resultados positivos y medibles. Por ejemplo, como clics, compras o conversiones, en relación con el costo de la campaña. Los anunciantes buscan categorías que les permitan llegar a la población consumidora más receptiva al menor costo posible.

2→ Comunicabilidad: los datos demográficos o de comportamiento general (número de búsquedas) y estas categorías sirven para comunicarse entre anunciantes, agencias, plataformas. Son simples, estandarizadas y ampliamente utilizadas.

3→ Explicabilidad: la capacidad de la categoría para explicar y justificar el uso de la categoría. Los anunciantes necesitan comprender por qué una categoría en particular es efectiva para poder aprender de sus éxitos y fracasos, y optimizar sus estrategias. Las categorías que son opacas o difíciles de interpretar, como las generadas por algoritmos de aprendizaje automático sin información adicional, pueden generar desconfianza y dificultar la rendición de cuentas.

49 Beauvisage et al., “How online advertising targets consumers: The uses of categories and algorithmic tools by audience planners”.

▶ Paso 3: Subastas en tiempo real

Cuando las empresas ya tienen las campañas de marketing, entonces estas se colocan a través de subastas en tiempo real que están altamente automatizadas entre editores (plataformas dominantes, medios de comunicación, videojuegos, etcétera) y anunciantes.

¿Cómo funciona? Imagina que visitas una página web. En ese instante, la web envía información sobre ti (tu perfil, lo que estás viendo en la página, etc.) a diferentes anunciantes. Esos anunciantes, si les interesa mostrarte un anuncio, entran en una especie de subasta ultrarrápida. El que más "paga" puede mostrarte su anuncio. Todo esto ocurre en milisegundos.

Aunque parezca sencillo, este proceso no es directo entre la web y los anunciantes. En realidad, hay muchas empresas intermediarias involucradas, formando un complejo entramado que a veces ni los expertos en marketing online entienden del todo.

Dentro de este ecosistema ad tech existen diferentes tipos de empresas que ofrecen servicios como la gestión de la subasta en tiempo real, la segmentación de audiencias, el análisis de datos, la prevención del fraude, etc. Se trata de un ecosistema complejo con muchos actores que intervienen en el proceso de mostrarte un anuncio online.

El mercado de ad tech puede diferenciarse entre tres tipos de servicios:50

1→ Servidores de anuncios y redes publicitarias: ayudan a los editores a gestionar las solicitudes de publicidad de muchos anunciantes y viceversa. Los intercambios de anuncios conectan varias redes publicitarias.

2→ Plataformas del lado de la venta (SSP): permiten a los editores vender perfiles de usuario y ubicaciones de anuncios a muchas redes publicitarias, intercambios y plataformas del lado de la demanda (DSP). Las SSP proporcionan la tecnología y los recursos que permiten a los editores agregar, consolidar y administrar sus fuentes de demanda. Las plataformas dominantes tienen sus propias SSP. Por ejemplo, Amazon tiene Amazon APS. Esta plataforma ofrece a los anunciantes acceso directo a un suministro de editores seleccionado de alta calidad.

3→ Plataformas del lado de la demanda (DSP): permiten a los anunciantes pujar por ubicaciones de anuncios y perfiles de usuario con características específicas de muchos editores, servidores de anuncios, intercambios y plataformas del lado de la venta (SSP). Esto vino a sustituir el proceso que antes existía en el que, como anunciante, tenías que contactar personalmente con los editores, negociar los precios y hacer el seguimiento de las respuestas de la audiencia que estaba expuesta al anuncio.

▶ Paso 4: Monitoreo real de las campañas publicitarias

En esta fase, las empresas buscan entender cómo las campañas publicitarias les ayudan a conseguir más clientes, suscriptores, registros, visitas a tiendas y compras.

50 Wolfie, “Corporate Surveillance In Everyday Life. How Companies Collect, Combine, Analyze, Trade, and Use Personal Data on Billions”.

En 2012, Facebook dio un paso importante al conectar la información de sus perfiles con las compras que la gente hacía en tiendas físicas. A través de la colaboración con Datalogix de Oracle, las empresas pudieron por fin medir el impacto real de sus anuncios en Facebook.51 Ya no se trataba solo de "me gusta" o comentarios, sino de saber si la publicidad en Facebook realmente llevaba a la gente a visitar las tiendas y comprar productos. Esto marcó un antes y un después en la forma de entender la efectividad de la publicidad en redes sociales.

Hoy las empresas construyen “recorridos del consumidor”. Por ejemplo, una persona busca una pantalla de 45 pulgadas. Empieza viendo un anuncio online, luego busca en Google y visita la web de una tienda en línea “Liverpool” desde la laptop de su oficina.

Al día siguiente, compara precios en otro sitio web, vuelve a la página de “Liverpool” y empieza a hacer el pedido, pero no puede concluirlo en la laptop de su oficina así que abre la aplicación de “Liverpool” desde su celular.

Hoy hay empresas que utilizan tecnología ("vinculación de reconocimiento conectado") para unir todas estas acciones, incluso si ocurren en diferentes dispositivos, y crear un perfil único y dinámico de esa persona. En lugar de una foto fija, es como una película que se actualiza constantemente con cada interacción del cliente: qué mira, dónde hace clic, cuándo llama, etc. Esto permite a las empresas entender mejor el comportamiento del consumidor y responder de forma automática y personalizada, por ejemplo, enviando ofertas especiales o recordatorios en el momento justo.

Nuestros datos son la moneda con la que pagamos.

Las y los consumidores interactuamos de múltiples formas con estas empresas, que en su mayoría no cobran por sus servicios. Utilizamos estas plataformas para comunicarnos, difundir nuestra vida privada con nuestra comunidad, informarnos, compartir nuestros intereses de entretenimiento o simplemente entre-

51 “Facebook Is Tracking What Users Buy In Stores To See Whether Its Ads Work”, consultado el 21 de enero de 2025, https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/09/26/facebook-is-tracking-what-users-buy-in-stores-to-see-whether-itsads-work/

Cuadro 5.

tenernos. Entre estas empresas hay explícitas colaboraciones comerciales que incluye el intercambio de datos, por ejemplo:

● Amazon es la matriz de twitch, la plataforma en la que consumidores (mayoritariamente jóvenes) transmiten sesiones de videojuegos. En 2022, Twitch informó de una media de 31 millones de visitantes diarios a su servicio, la mayoría de los cuales tenían entre 18 y 34 años.52 Por lo tanto, Amazon obtiene de sus clientes los datos de patrones de consumo (búsquedas, frecuencias de compra, nivel de gastos, etcétera) y además también puede tener acceso a los datos otro grupo de consumidores que son los gamers que usan Twitch. En Twich se recogen datos relacionados con preferencias de contenido de entretenimiento (tipo de videojuegos, tiempo de ocio, tipos de dispositivos), patrones de interacción (chats, intereses) y otros (ver Tabla 1).

● Meta, empresa que opera WhatsApp, WhatsApp Business e Instagram. En 2023, Meta reportó tener 3 billones de usuarios.53

● YouTube y YouTube Kids son propiedad de Google, la principal plataforma de espacios publicitarios.

Si bien estas plataformas son gratuitas u tienen versiones gratuitas disponibles, las empresas monetizan a través de la recopilación de datos. Estos datos los utilizan para ofrecer espacios publicitarios personalizados, incluyendo el acceso a la información

52 TWITCH, https://twitchadvertising.tv/audience/

de las y los consumidores. Además de los espacios para anuncios, estas plataformas también ofrecen servicios o funcionalidades para que las marcas mejoren la interacción con sus clientes, a través de sus campañas publicitarias. Por ejemplo, Meta ofrece diversas opciones de segmentación avanzadas que permiten personalizar los anuncios según el perfil y el comportamiento de las personas usuarias, entre estas:

● Audiencias personalizadas (Custom Audiences): permiten a los anunciantes cargar sus propios datos (correos electrónicos, números de teléfono) para dirigirse a clientes existentes o usuarios que hayan interactuado con la empresa de alguna manera (por ejemplo, visitando el sitio web o interactuando con contenido).

● Anuncios de marketing dinámico: Meta permite personalizar anuncios en función del comportamiento anterior de las personas usuarias en el sitio web o aplicación de una empresa. Por ejemplo, si un usuario ha visitado un producto específico, el anuncio dinámico le mostrará ese producto o productos relacionados, incentivando una conversión.

● Meta Pixel: Este es un fragmento de código que los anunciantes colocan en su sitio web para rastrear acciones de las personas usuarias. El pixel permite personalizar campañas de marketing basadas en las acciones específicas de las personas usuarias, como visitas a páginas, adición de productos al carrito o compras.

53 META, https://about.fb.com/news/2021/10/facebook-company-is-now-meta/

Tabla 2. Los datos a los que puede tener acceso Amazon.

Datos recopilados por Twitch

Información que proporcionas directamente:

• Información de la cuenta: Nombre, nombre de usuario, dirección de correo electrónico, fecha de nacimiento, número de teléfono, información de facturación, etc.

• Contenido que creas: Vídeos, transmisiones en vivo, chats, mensajes, publicaciones, etc.

• Información de perfil: Imagen, biografía, intereses, etc.

• Comunicaciones con Twitch: Solicitudes de asistencia, comentarios, encuestas, etc.

Datos recopilados por Amazon México

Información que proporcionas directamente:

• Información de la cuenta: Nombre, dirección de correo electrónico, dirección postal, número de teléfono, fecha de nacimiento, información de pago, etc.

• Información de perfil: Intereses, preferencias, listas de deseos, reseñas de productos, etc.

• Contenido que creas: Preguntas, respuestas, reseñas, etc.

• Comunicaciones con Amazon: Solicitudes de asistencia, comentarios, etc.

• Información de dispositivos Amazon: Configuración del dispositivo, uso de aplicaciones, etc.

Información recopilada automáticamente:

• Información del dispositivo: Dirección IP, tipo de dispositivo, sistema operativo, identificadores únicos de dispositivo, información de la red móvil, etc.

• Actividad en Twitch: Canales que sigues, vídeos que ves, tiempo de visualización, interacciones con otros usuarios, historial de compras, etc.

• Datos de uso: Páginas visitadas, clics, hora y fecha de acceso, etc.

• Información de ubicación: Ubicación general basada en la dirección IP.

• Cookies y tecnologías similares: Se utilizan para rastrear tu actividad en Twitch y otros sitios web.

Información recopilada automáticamente:

• Información del dispositivo: Dirección IP, tipo de dispositivo, sistema operativo, identificadores únicos de dispositivo, información de la red, etc.

• Actividad en Amazon: Historial de compras, productos vistos, búsquedas realizadas, páginas visitadas, clics, etc.

• Datos de uso: Hora y fecha de acceso, tiempo de sesión, interacciones con anuncios, etc.

• Información de ubicación: Ubicación precisa a través del GPS del dispositivo (si se otorga permiso), ubicación general basada en la dirección IP.

• Cookies y tecnologías similares: Se utilizan para rastrear tu actividad en Amazon y otros sitios web.

Información de redes sociales: Si te conectas a Twitch a través de una red social, pueden recopilar información de tu perfil público.

• Información de socios publicitarios: Datos sobre tus intereses y actividades en otros sitios web para mostrarte anuncios personalizados.

• Información de proveedores de servicios: Datos de empresas que ayudan a Twitch a proporcionar sus servicios (por ejemplo, procesamiento de pagos).

Información obtenida de terceros:

• Información de redes sociales: Si te conectas a Amazon a través de una red social, pueden recopilar información de tu perfil público.

• Información de socios publicitarios: Datos sobre tus intereses y actividades en otros sitios web para mostrarte anuncios personalizados.

• Información de proveedores de servicios: Datos de empresas que ayudan a Amazon a proporcionar sus servicios (por ejemplo, empresas de entrega).

Información adicional:

• Información de voz e imagen: Cuando utilizas funciones como el chat de voz o video.

• Datos biométricos: En algunos casos, pueden recopilar datos biométricos para fines de seguridad, como el reconocimiento facial.

Fines de la publicidad:

• Proporcionar y mejorar los servicios: Personalizar tu experiencia, recomendar contenido, solucionar problemas, etc.

• Mostrar anuncios personalizados: Tanto en Twitch como en otros sitios web.

• Comunicarse contigo: Enviarte notificaciones, actualizaciones y ofertas promocionales.

• Cumplir con las obligaciones legales: Prevenir el fraude y el abuso, y proteger la seguridad de las personas usuarias.

Información adicional:

• Información de voz: Cuando utilizas dispositivos Amazon Echo u otros servicios de voz.

• Imágenes y vídeos: Si utilizas servicios como Amazon Photos.

Fines de la publicidad:

• Proporcionar y mejorar los servicios: Procesar pedidos, personalizar tu experiencia, recomendar productos, mejorar la atención al cliente, etc.

• Mostrar anuncios personalizados: Tanto en Amazon como en otros sitios web.

• Comunicarse contigo: Enviarte notificaciones, actualizaciones sobre pedidos, ofertas promocionales, etc.

• Realizar investigaciones y análisis: Mejorar sus productos y servicios, comprender las preferencias de los clientes, etc.

• Cumplir con las obligaciones legales: Prevenir el fraude y el abuso, y proteger la seguridad de las personas usuarias.

Fuente: Elaboración propia con información de Amazon y Twitch.

Finalmente, los anunciantes y agencias monitorean el rendimiento de sus campañas publicitarias y realizan ajustes para optimizar su efectividad. Esto puede incluir cambios en la segmentación de la audiencia, la personalización de los mensajes y la configuración de la campaña.

En 2021, un estudio estimó que en el Reino Unido que cada día se envían casi 10 mil millones de solicitudes de información sobre las y los consumidores de internet. Estas solicitudes contienen datos personales como ubicación, historial de navegación e intereses. Con base en esta estimación, el estudio concluye que cada día, la información de cada persona en el Reino Unido se envía a alrededor de 164 empresas.

La interacción entre las diferentes empresas, y por ende el intercambio de datos e información de las y los consumidores, puede simplificarse en la siguiente cadena de valor (ver figura 1) 54

1→ La marca contrata a una agencia para que realice la campaña y compre los espacios publicitarios.

2→ La agencia diseña la campaña con datos recopilados por esta o terceros (por ejemplo, data brokers).

3→ A través de los DSP, las agencias compran espacios publicitarios en sitios web o aplicaciones tomando en cuenta la ubicación y comportamiento de las y los consumidores.

4→ Al mismo tiempo, los sitios y aplicaciones contratan a los SSP para gestionar, vender y optimizar el inventario disponible (espacio publicitario) en sus sitios web y aplicaciones móviles de forma automatizada y eficiente.

5→ Finalmente, el anuncio personalizado se publica en el sitio web, red social o buscador.

54 Heather Dunning, W. James Denvil, y Darin Bielby, “AdTech and Privacy: Managing Risk in a Complex and Evolving Digital Economy”, mayo de 2020.

Cuadro 6. La cadena de valor de la vigilancia publicitaria.

Persona usuaria del sitio web:

- 35 años - Hombre

- Vive en la CDMX 1 2

Editor (sitio web)

- El Financiero 3

Del lado de la oferta Plataforma (SSP)

Los editores utilizan las plataformas del lado de la oferta para gestionar, vender y optimizar el inventario disponible (también conocido como espacio publicitario) en sus sitios web y aplicaciones móviles de manera automática y eficiente.

Intercambio de anuncios

PERFIL ACXIOM

Ad Exchanges de Google subasta el inventario de anuncios puesto a disposición por la plataforma del lado del suministro.

Anunciante: - Kavak 4

Lado de la demanda Plataforma (DSP)

Los DSP permiten a los anunciantes comprar (pujar por) impresiones en una variedad de sitios de editores, pero dirigidos a usuarios específicos en función de información como su ubicación y su comportamiento de nvegación anterior.

Servidor de anuncios

Rastrea el rendimiento de los anuncios para los anunciantes.

Publicidad

Agencia anunciante contrató a un tercero para comprar espacio publicitario digital.

Fuente: Dunning, H., James D., and Darin B. 2020. AdTech and Privacy: Managing Risk in a Complex and Evolving Digital Economy. https://www.hoganlovells.com/~/media/hogan-lovells/pdf/2020%20PDFs/2020_04_ 15_Ankura_Hogan_Lovells_AdTech_and_Privacy_Webinar.pdf

1.2 Las implicaciones en los derechos de consumo y la privacidad

Nuestros datos personales son las monedas con las que pagamos por consumir en la economía digital. A cambio de la entrega de datos, consumimos y compartimos contenido, realizamos compras de productos y servicios, y nos comunicamos. Con la recolección, análisis y modelación de datos, las empresas dirigen publicidad personalizada a las y los consumidores, lo que se traduce en mayores ganancias: conocen cuándo, cómo y bajo que circunstancias detonar la compra.55 56

La publicidad personalizada manipula, discrimina e invade la privacidad de las y los consumidores. Con las actuales regulaciones, existe un desbalance de poder, beneficios y costos en el mercado de vigilancia publicitaria, que beneficia mayoritariamente a las empresas. Los datos personales se comercializan sin la protección suficiente, lo que vulnera la autonomía y los derechos fundamentales de la población consumidora en la economía digital.

Se argumenta que la publicidad personalizada no solo impulsa las ventas de las empresas, sino que también empodera a las y los consumidores y mejora su experiencia de compra al permitirles filtrar el contenido que ven y recibir ofertas acordes a sus intereses. Para la industria del marketing, la vigilancia y personalización publicitaria no van en contra de la autonomía y la libertad de expresión, sino son complementos para tener una economía digital creciente. Recibir anuncios tan personalizados crea una ilusión de empoderamiento en el consumidor, por la satisfacción de sus necesidades y deseos, sin percibir la presencia del marketing Un ejemplo de esto son las plataformas de streaming que, al analizar los datos de las personas usuarias, ofrecen recomendaciones de películas y series que se ajustan a sus gustos, creando la sensación de una experiencia personalizada y libre de anuncios de películas o series que no le son de su interés o no le gustan.

▶ Decisiones influenciadas y oferta restringida

Desde sus orígenes, el propósito primario de la mercadotecnia es influir en las decisiones de las y los consumidores. En el mercado físico se han desarrollado minuciosas estrategias para persuadir a los clientes a partir de la forma en la que se exhiben los productos en los aparadores o a partir del ambiente que se crea en la tienda.

55 Yer Ganesh, “The Targeting of Advertising”, Marketing Science 24, núm. 3 (2005): 431–76, https://www.jstor.org/stable/40056974

56 Jianqing Chen y Jan Stallaert, “An Economic Analysis of Online Advertising Using Behavioral Targeting on JSTOR”, Management Information Systems Research Center, University of Minnesota 38, núm. 2 (junio de 2014): 429–50, https://www.jstor.org/stable/26634933.

La publicidad siempre busca influir en nuestras decisiones, pero la publicidad personalizada, impulsada por algoritmos, primero, puede manipularnos sin que seamos conscientes.57 58 Por ejemplo, imagina que una persona está pasando por una ruptura amorosa. Un algoritmo podría detectar su estado emocional a través de sus búsquedas, publicaciones en redes sociales o incluso el tiempo que pasa en ciertas aplicaciones. Entonces, la bombardea con anuncios de servicios de terapia psicológica o, peor aún, de medicamentos antidepresivos.

En el mejor de los casos, esta persona podría contratar una terapia sin haber investigado otras opciones que se ajusten mejor a sus necesidades. En el peor escenario, podría caer en una estafa o, incluso, verse incitada a automedicarse, poniendo en riesgo su salud. Este ejemplo ilustra cómo la publicidad personalizada, al aprovecharse de nuestras vulnerabilidades y emociones, puede llevarnos a tomar decisiones impulsivas y perjudiciales.

El momento en el que se muestra el anuncio influye en la decisión de las y los consumidores a darle clic o no. Por ejemplo, mostrar un anuncio antes de que alguien haga una compra genera más interés en explorarlo que mostrarlo después de que ya compró. Esto pasa porque, antes de comprar, las personas perciben que el anuncio es más útil y pueden sentir que se están perdiendo algo si no lo revisan. Además, si la decisión de compra no se puede cambiar fácilmente o si es algo que no se compra seguido, el momento del anuncio tiene aún más impac-

to. Por otro lado, si es muy complicado o costoso cambiar de decisión después de comprar, las personas tienen menos interés en mirar los anuncios. El interés por la publicidad está muy relacionado con lo útil que la perciben las y los consumidores y con su miedo a arrepentirse de no aprovechar la oportunidad en el momento adecuado.59 Otra característica de la publicidad personalizada que pone en riesgo nuestros derechos de consumo es su capacidad para limitar las opciones de productos y servicios disponibles en las tiendas en línea o plataformas.60 Pensemos en los marketplace como Mercado Libre o Amazon. Si el algoritmo determina que solo le interesan productos de tecnología a un consumidor entonces estas empresas podrían dejar de mostrarle artículos de otras categorías que podrían gustarle al consumidor, como ropa, libros o muebles. Es como si el marketplace "decidiera" por ese consumidor lo que puede ver y lo que no, reduciendo su libertad de elección y limitando las oportunidades de descubrir cosas nuevas.

Cuando un algoritmo reduce las opciones disponibles para las personas basándose en sus intereses o preferencias, no solo afecta su derecho a estar informadas, sino que también puede poner en riesgo otros derechos y oportunidades, como los relacionados con la salud o las finanzas. Por ejemplo, si a alguien se le limita la oferta de alimentos saludables porque el algoritmo se basa en sus compras previas de productos ultra procesados, este sistema refuerza ese hábito y dificulta el acceso a opciones más saludables.

57 Paul R Milgrom y Steven Tadelis, “How Artificial Intelligence and Machine Learning Can Impact Market Design”, National Bureau of Economic Research (Cambridge, febrero de 2018), http://www.nber.org/papers/w24282.ack

58 Göran Wågström, “Why Behavioral Advertising Should Be Illegal”, Forbes, el 5 de marzo de 2019, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2019/03/05/why-behavioral-advertising-should-be-illegal/

59 Yan Li et al., “The Impact of Targeted Online Advertising’s Pushing Time on Consumers’ Browsing Intention: A Study Based on Regret Theory”, Journal of Global Information Management 31, núm. 1 (el 17 de septiembre de 2023): 1–17, https://doi.org/10.4018/JGIM.319713

60 Lex Zard y Alan M. Sears, “Targeted Advertising and Consumer Protection Law in the EU”, Vanderbilt Journal of Transnational Law 56, núm. 3 (2022), https://papers.ssrn.com/abstract=4249743.

Cuadro 7, Cuanto más conscientes somos de la vigilancia, peor se perciben los anuncios personalizados.

Varios estudios muestran que, a medida que las personas consumidoras entienden mejor cómo las empresas rastrean, utilizan, comparten y analizan sus datos, su percepción de los anuncios personalizados se vuelve negativa, genera desconfianza e incluso puede disminuir la intención de comprar.61 62 63 64 Entre las principales razones detrás de esto, están:

● Sensación de invasión a la privacidad: las y los consumidores sienten que su privacidad ha sido violada cuando se dan cuenta de que las empresas recopilan, analizan y utilizan su información personal sin su consentimiento explícito. Esto genera incomodidad y desconfianza hacia ‘los anunciantes. Aunque las y los consumidores encuentran algunos anuncios personalizados útiles y relevantes para sus intereses, muchos también los describen como "espeluznantes" o "demasiado personales". Esta reacción ocurre especialmente cuando los anuncios son excesivamente específicos, lo que lleva a la creencia de que los dispositivos están "escuchando" sus conversaciones.

● Falta de control: muchas personas perciben que no tienen control sobre sus datos ni la capacidad de evitar ser rastreadas, lo que puede provocar rechazo hacia los anuncios personalizados y a las empresas que los implementan. Hay mayor aceptación hacia la recopilación de datos cuando sienten que pueden optar por compartir su información de manera consciente (por ejemplo, en el caso de registro voluntario).

● Impresión de manipulación: las personas consumidoras perciben que las empresas están explotando sus datos para manipular sus decisiones de compra, lo que puede generar sentimientos de explotación y resistencia.

● Recordatorio constante del rastreo: saber que los anuncios están personalizados les recuerda a las personas usuarias que están siendo monitoreados continuamente, lo que incrementa la sensación de intrusión y malestar.

● Desconfianza en los anunciantes: el conocimiento sobre el uso de datos para personalizar anuncios puede hacer

61 Mattias Andersson y Eric Gummesson, “Is sharing really caring? : A qualitative study on targeted ads from a consumer perspective”, el 24 de abril de 2022, https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hh:diva-47174

62 Lisa Farman, Maria Leonora Comello, y Jeffrey R. Edwards, “Are Consumers Put off by Retargeted Ads on Social Media? Evidence for Perceptions of Marketing Surveillance and Decreased Ad Effectiveness”, Journal of Broadcasting & Electronic Media 64, núm. 2 (el 1 de mayo de 2020): 298–319, https://doi.org/10.1080/08838151.2020.1767292; Pranay Goswami, Krishnan Ramanathan, y Abhinita Daiya, “Stalker Ads: A study to Understand the Consumer Awareness and Perception towards Targeted Advertising”, 2022 6th International Conference on Computing, Communication, Control and Automation, ICCUBEA 2022 (Pune: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022), https://doi.org/10.1109/ICCUBEA54992.2022.10010774.

63 Goswami, Ramanathan, y Daiya, “Stalker Ads: A study to Understand the Consumer Awareness and Perception towards Targeted Advertising”.

64 Sonam Samat, Alessandro Acquisti, y Linda Babcock, “Raise the Curtains: The Effect of Awareness About Targeting on Consumer Attitudes and Purchase Intentions”, Thirteenth Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS 2017) (USENIX, 2017), https://www.usenix.org/conference/soups2017/technical-sessions/presentation/samat-awareness

que las y los consumidores cuestionen las intenciones de las empresas, especialmente si no perciben un beneficio claro de este rastreo.

● Preocupaciones éticas: algunos consumidores consideran que la recopilación masiva de datos para publicidad es una práctica poco ética, especialmente cuando no hay suficiente transparencia sobre cómo se utilizan sus datos. Los términos largos y poco claros de cookies y políticas de privacidad agravan la sensación de opacidad, lo que lleva a una resistencia hacia los anuncios personalizados.

Algunos consumidores han desarrollado una actitud resignada ha-

1→ Paradoja del control

● Edad: tienden a ser más jóvenes en comparación con otros grupos.

● Género: balanceado entre hombres y mujeres.

● Nivel educativo: moderado a alto.

● Habilidades digitales: nivel alto de habilidades digitales.

● Preocupaciones de privacidad: relativamente bajas en comparación con otros grupos.

● Percepción de personalización: alta, ya que este grupo tiende a ver los mensajes personalizados como adecuados y beneficiosos.

Este grupo es consciente del uso de algoritmos, confía en su capacidad de afrontamiento y considera la personalización apropiada, aunque esta percepción puede reflejar un "falso sentido de seguridad".

2→ Fatigados

● Edad: adultos de mediana edad

● Género: mayor proporción de mujeres.

● Nivel educativo: alto.

● Habilidades digitales: nivel moderado de habilidades digitales, inferior al del grupo de la Paradoja del Control.

● Preocupaciones de privacidad: altas, ya que este grupo está más alerta a los riesgos de privacidad.

● Percepción de personalización: baja, consideran que los mensajes personalizados son inapropiados.

Aunque conscientes de los algoritmos, sienten que no pueden manejar su influencia. Esto los lleva a actitudes críticas hacia la personalización y sentimientos de fatiga respecto a la privacidad.

65 Hilde A.M. Voorveld, Corine S. Meppelink, y Sophie C. Boerman, “Consumers’ persuasion knowledge of algorithms in social media advertising: identifying consumer groups based on awareness, appropriateness, and coping ability”, International Journal of Advertising 43, núm. 6 (2023): 960–86, https://doi.org/10.1080/02650487.2023.2264045

3→ Desinformados pero Críticos

● Edad: el grupo más envejecido, con una media más alta que los otros.

● Género: mayor proporción de mujeres.

● Nivel educativo: bajo en comparación con otros grupos.

● Habilidades digitales: bajos niveles de habilidades digitales.

● Preocupaciones de privacidad: moderadas.

● Percepción de personalización: baja, consideran inapropiado el uso de algoritmos.

Este grupo tiene bajo conocimiento sobre algoritmos y poca habilidad para afrontarlos, pero son críticos hacia el uso de algoritmos en redes sociales. Son especialmente vulnerables debido a su desinformación.

4→ Capacitados y Críticos

● Edad: compuesto por personas mayores en su mayoría, pero no el grupo más envejecido.

● Género: predominantemente hombres.

● Nivel educativo: alto.

● Habilidades digitales: nivel más alto de habilidades digitales en comparación con los otros grupos.

● Preocupaciones de privacidad: muy altas.

● Percepción de personalización: muy baja, ya que rechazan los mensajes personalizados.

Este grupo es muy consciente de los algoritmos, tiene habilidades para manejar su influencia, pero rechaza completamente su uso por considerarlo inapropiado.

Un análisis en 2020 utilizó datos reales de transacciones de una plataforma de intercambio de anuncios en Estados Unidos para investigar el comportamiento de las y los consumidores que optan por no participar en la publicidad personalizada; es decir, solicitan a las plataformas que no utilicen sus datos para mostrarles anuncios. Los resultados de este análisis evidenciaron que:

● A pesar de las preocupaciones expresadas por las y los consumidores sobre la privacidad, solo el 0.23% de las impresiones publicitarias en Estados Unidos provienen de consumidores que han optado por no participar en la vigilancia publicitaria.

● Los anuncios dirigidos a consumidores que han optado por no participar generan un 52% menos de ingresos en la plataforma de intercambio en comparación con los anuncios dirigidos a consumidores que permiten la vigilancia publicitaria.

● Las y los consumidores que optan por no permitir que utilicen sus datos para fines publicitarios tienen habilidades digitales más sofisticadas, viven en ciudades estadounidenses con poblaciones más envejecidas y con mayores ingresos.

Las y los consumidores tienen ciertos límites para la vigilancia publicitaria. En un experimento levantado en Países Bajos a 1,244 consumidores, se identificó que el tipo de información utilizada, el intercambio de datos y la personalización de precios son variables que afectan las percepciones de las y los consumidores sobre la vigilancia publicitaria.

▶ Tipo de información personalizada:

● Las y los consumidores perciben de forma más negativa los anuncios que utilizan información individual específica y privada (como el contenido de correos electrónicos o nombres) en comparación con información menos personal (como productos vistos en una tienda en línea).

● El uso de información altamente personal genera mayores niveles de resistencia hacia los anuncios, las páginas web asociadas y los anunciantes

▶ Intercambio de datos:

1→ Cuando la información personal es compartida con terceros, las percepciones negativas hacia la publicidad aumentan significativamente.

2→ Las y los consumidores sienten que compartir datos rompe un "contrato social implícito" de confianza entre ellos y las empresas.

▶ Personalización de precios:

● La personalización de precios basada en datos personales genera percepciones muy negativas, especialmente cuando el precio ofrecido es más alto que el promedio para otros consumidores.

● Aunque ofrecer precios más bajos reduce la resistencia hacia los anuncios, no elimina las percepciones negativas sobre la práctica de personalización en general.

66 Sophie C. Boerman y Eva A. van Reijmersdal, “Disclosing Influencer Marketing on YouTube to Children: The Moderating Role of Para-Social Relationship”, Frontiers in Psychology 10 (el 21 de enero de 2020), https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.03042

▶ Anuncios distribuidos discriminatoriamente

Las plataformas dominantes (Meta, Google, Amazon) permiten a los anunciantes discriminar su contenido publicitario a grupos sensibles (por ejemplo, mujeres con color de piel oscura).67 68 Esta segmentación puede excluir directamente a los grupos en vulnerabilidad de oportunidades materiales. Por ejemplo, podrían mostrar anuncios de casas solo a personas blancas, o anuncios de trabajos peor pagados solo a mujeres.

También esta discriminación puede servir para “incluir” deliberadamente a personas pobres o vulnerables con productos explotadores como aplicaciones de apuestas o montadeudas. Pensemos en una aplicación de préstamos que usa la ubicación del celular para mostrar anuncios de préstamos rápidos con intereses muy altos solo a las y los consumidores de Facebook que viven en barrios pobres.69

Los anunciantes discriminan a las y los consumidores mediante información personal identificable, atributos y audiencias similares.70 Por ejemplo, las plataformas permiten a los anunciantes crear audiencias personalizadas mediante datos personales como correos electrónicos o números de teléfono. El potencial de discriminación aquí surge cuando las empresas publicitarias usan datos externos, como registros públicos (por ejemplo, bases de datos de votantes o con antecedentes penales), para construir listas de consumidores

que pertenezcan a grupos sensibles o vulnerables. Aunque los datos sensibles no se cargan directamente en las plataformas, los anunciantes pueden diseñar audiencias discriminatorias al cruzar información pública con las capacidades de segmentación de las plataformas publicitarias. Este enfoque permite excluir o incluir a personas según características sensibles como color de piel, género o antecedentes, dificultando la detección de prácticas discriminatorias y amplificando el riesgo de abuso en la publicidad dirigida.

En el caso de la discriminación basada en atributos, las empresas de marketing pueden seleccionar grupos de consumidores en específico mediante características demográficas, comportamentales o intereses definidos por las plataformas. Aunque ciertos atributos sensibles, como la "afinidad étnica", han sido restringidos en algunos contextos (por ejemplo, anuncios de vivienda o empleo), el potencial de discriminación sigue siendo significativo. Los anunciantes pueden utilizar atributos aparentemente neutrales, como intereses en ciertos temas o publicaciones, que están fuertemente correlacionados con características sensibles, como color de piel, religión, género o preferencia sexual, para diseñar campañas que incluyan o excluyan a ciertos grupos. Esto permite una discriminación indirecta al aprovechar datos que actúan como proxies para las categorías sensibles.

67 Neil K. R. Sehgal y Dan Svirsky, “Race Discrimination in Internet Advertising: Evidence From a Field Experiment”, arXiv preprint arXiv:2412.14307, el 18 de diciembre de 2024, http://arxiv.org/abs/2412.14307

68 Jinyang Zang, “Case Studies in Public Interest Technology” (Harvard University, 2021), https://www.proquest.com/openview/0129338eb674b88b78b5ef33db388402/1.pdf?pqorigsite=gscholar&cbl=18750&diss=y#page=50.

69 Rachel Griffin, “Tackling Discrimination in Targeted Advertising”, el 16 de enero de 2022, https://sciencespo.hal.science/hal-03940781v1

70 Muhammad Ali et al., “Potential for Discrimination in Online Targeted Advertising”, Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency (Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency, el 21 de enero de 2018), https:/ /proceedings.mlr.press/v81/speicher18a.html

Además, la amplia variedad de características disponibles y las sugerencias automáticas proporcionadas por las plataformas pueden facilitar que los anunciantes encuentren combinaciones que perpetúen sesgos de manera difícil de detectar.

La discriminación por audiencias similares ocurre cuando los anunciantes encuentran nuevos consumidores con características parecidas a los clientes que ya tienen, a partir de una base de datos que no es diversa. Si la segmentación de anuncios se basa en un grupo de consumidores con un sesgo (por ejemplo, solo hombres), buscará más personas con ese mismo sesgo, excluyendo a otros grupos, aunque también puedan estar interesados en el producto o servicio. En sectores como el de salud, este tipo de segmentación podría excluir a ciertos grupos de consumidores que podrían beneficiarse de los servicios. Supongamos que un anunciante desea llegar a usuarios con alto poder adquisitivo y utiliza como audiencia inicial (fuente) una lista de clientes actuales que incluye principalmente personas blancas de áreas urbanas ricas. Al usar esta audiencia para generar una audiencia similar, el algoritmo replicará los sesgos de la fuente, excluyendo indirectamente a personas de grupos con cierto color de piel o históricamente marginados que viven en comunidades rurales o de menores ingresos, incluso si cumplen con los requisitos económicos o de salud.

En este escenario, aunque la plataforma no está discriminando explícitamente por color de piel, género o ingresos, el proceso termina excluyendo a ciertos grupos demográficos. Esto no solo perpetúa desigualdades existentes en el acceso a servicios de salud, sino que también refuerza barreras estructurales al impedir que ciertos segmentos de la población conozcan y consideren opciones relevantes para su bienestar.

Para mitigar la discriminación de la vigilancia publicitaria generada por sus algoritmos, la evidencia ha identificado ciertas recomendaciones relacionadas con la transparencia, y auditorías algorítmicas:71 72

● Revelación de criterios de segmentación: las plataformas deben proporcionar información clara sobre qué datos se utilizan para definir las audiencias y cómo esos datos pueden correlacionarse con características sensibles como raza o género.

● Informe de decisiones algorítmicas: las empresas publicitarias deben detallar cómo los algoritmos toman decisiones relacionadas con la personalización de anuncios, para identificar posibles sesgos que afecten a grupos vulnerables.

● Prohibición de proxies raciales: restringir el uso de datos que, aunque no identifican directamente la raza, están altamente correlacionados con ella, como códigos postales, niveles de ingresos o historial de búsquedas.

● Límites en la personalización excesiva: regular qué tan granular puede ser la segmentación publicitaria, especialmente en industrias sensibles como préstamos, vivienda y empleo, para evitar prácticas predatorias.

71 Ana Maria Corrêa, “Regulating targeted advertising: Addressing discrimination with transparency, fairness, and auditing tests remedies”, Computer Law & Security Review 46, núm. 105732 (el 1 de septiembre de 2022): 105732, https://doi.org/10.1016/J.CLSR.2022.105732

72 Charlton D. McIlwain, “Algorithmic Discrimination: A Framework and Approach to Auditing & Measuring the Impact of RaceTargeted Digital Advertising”, PolicyLink Report (Elsevier BV, el 1 de mayo de 2023), https://doi.org/10.2139/SSRN.4646843

Cuadro 8.

La niñez es objeto de campañas publicitarias personalizadas.

La publicidad de vigilancia tiene implicaciones negativas en las personas menores de edad. Esto incluye promover el consumismo, la desinformación, la discriminación y el sesgo. En la Unión Europea se prohibió la vigilancia publicitaria sobre la niñez. En 2023, una investigación sobre más de 2,000 sitios web dirigidos a niños y niñas encontró cientos de casos de anuncios inapropiados, incluidos anuncios de pérdida de peso, salud mental, servicios de citas e imágenes sexualmente sugerentes.

El estudio revela que los sitios web con anuncios (por ejemplo, canales de YouTube para infantes o plataformas de juegos infantiles) tienden a contener de dos a cuatro veces más rastreadores, los sitios web móviles muestran una mayor prevalencia de anuncios inapropiados y los sitios web populares son menos propensos a implementar anuncios dirigidos.73

A pesar de que varias plataformas y redes sociales afirman no estar dirigidas a menores de 13 años, la realidad es que las niñas, los niños y adolescentes las utilizan activamente. Cuando las empresas detectan que la cuenta pertenece a una persona menor de edad, la bloquean. Algunas plataformas implementan cookies en el navegador para evitar que una persona mejor eluda la verificación de edad e intente registrarse nuevamente. Otras plataformas han habilitado

controles parentales para que las madres, los padres o tutores accedan o eliminen información personal de la persona menor, sin embargo.

Sin embargo, el discurso general de las plataformas es que ignoran la realidad del uso de plataformas por parte de niños, niñas y adolescentes bajo la excusa de que “no están permitidos”. Falta adaptar sus sistemas de verificación y protección según la edad.

La FTC en su informe más reciente sobre investigación a la recolección de datos por parte de las plataformas señala que estas suelen cumplir lo mínimo requerido por la Ley de Protección de la Privacidad en Línea (COPPA, por sus siglas en inglés), pero no ofrecen protecciones adicionales. Las y los adolescentes son tratados como personas adultas, sin restricciones en la recopilación ni en el uso de sus datos. Esto implica que los algoritmos analizan la información de menores para hacer recomendaciones de contenido, predecir intereses y servir publicidad específica. Esta práctica puede derivar en consecuencias negativas, como el refuerzo de contenido dañino o adictivo, afectando su bienestar emocional y salud mental.74

73 Zahra Moti et al., “Targeted and Troublesome: Tracking and Advertising on Children’s Websites” (San Francisco, EE.UU.: IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2024).

74 Federal Trade Commision, “A Look Behind the Screens: Examining the Data Practices of Social Media and Video Streaming Servicies”, FTC Staff Report, Septiembre 2024. https://www.ftc.gov/system/files/ftc_gov/pdf/Social-Media-6b-Report-9-11-2024.pdf

▶ Privacidad a cambio de servicios digitales

Para la población consumidora, la privacidad tiene un valor intrínseco e instrumental.75 Por un lado, el valor intrínseco se refiere al simple hecho de que las y los consumidores valoran no compartir sus datos personales, independientemente de los beneficios que puedan obtener a cambio. Las y los consumidores valoran intrínsecamente su privacidad porque esto está vinculado a la necesidad de proteger su autonomía, evitar el seguimiento constante y minimizar el riesgo de abuso de su información.

Por el otro lado, el valor instrumental de la privacidad está relacionado con los beneficios o perjuicios tangibles que las y los consumidores experimentan al compartir sus datos en entornos publicitarios. Por ejemplo, compartir información personal puede resultar útil para recibir anuncios más relevantes, ofertas personalizadas o experiencias digitales mejoradas. Sin embargo, este intercambio también puede tener consecuencias negativas, como la discriminación de precios, la exposición a tácticas de manipulación o la pérdida de confianza en las plataformas.76

Cuando las y los consumidores utilizan los servicios digitales, existe un intercambio de valor 77 Las y los consumidores aceptan compartir sus datos personales a cambio de servicios gratuitos, como el acceso a contenido personalizado o recomendaciones relevantes. Sin embargo, este intercambio no siempre es percibido como equitativo,

especialmente cuando las empresas no son transparentes sobre cómo se procesan los datos. Esto genera desconfianza y puede llevar a que las y los consumidores opten por salir de los sistemas de seguimiento.

Por primera vez, este intercambio de valor toma una connotación económica en una ley regional con la aprobación de la Ley de Servicios Digitales (DSA) de la Unión Europea (para más detalles de la DSA, consulta la sección 3. Regulación en otros países y en México). En este marco normativo se reconoce a las plataformas en línea como prestadoras de servicios intermediarios, asignándoles responsabilidades claras en la moderación de contenidos y la protección de los derechos de la población consumidora.

78

De acuerdo con la DSA, los servicios digitales implican la participación generalmente a más largo plazo de la persona consumidora, a menudo a través de suscripciones, y pueden incluir transmisión de video y audio, alojamiento de archivos y juegos en línea (incluidos los de redes sociales). Tomando en cuenta esta definición de servicios digitales, las personas consumidoras pagamos con nuestros datos por esa atención y contenido y, por ende, existe una contraprestación.

La DSA excluye la relación contractual basada en el intercambio de datos, en los siguientes casos:

75 Luc Wathieu y Allan Friedman, “An empirical approach to understanding privacy concerns”, ESMT Research Working Papers, el 14 de enero de 2009, https://ideas.repec.org/p/esm/wpaper/esmt-09-001.html

76 W. Jason Choi y Kinshuk Jerath, “Privacy and Consumer Empowerment in Online Advertising”, SSRN Electronic Journal, el 25 de enero de 2022, https://doi.org/10.2139/SSRN.4017940.

77 Susan Athey, Christian Catalini, y Catherine Tucker, “The Digital Privacy Paradox: Small Money, Small Costs, Small Talk”, National Bureau of Economic Research, 10.3386/w23488, el 12 de junio de 2017, https://doi.org/10.3386/W23488

78 Zard y Sears, “Targeted Advertising and Consumer Protection Law in the EU”.

• los datos personales proporcionados por la persona consumidora son procesados exclusivamente por la empresa con el propósito de suministrar el contenido o el servicio digital; y⁷⁹

• para permitir que el comerciante cumpla con los requisitos legales (por ejemplo, la obligación de identificar a las personas usuarias).⁸⁰

Históricamente, se asumía que, al no haber un intercambio económico directo, la provisión de este tipo de contenido o servicios no estaba cubierta por las leyes de protección a las y los consumidores. Sin embargo, con el tiempo, las autoridades de protección al consumidor en países como Alemania e Italia han reconocido que estas normas sí aplican en estos casos.⁸¹ ⁸²

La capacidad de las y los consumidores para decidir si comparten o no sus datos afecta a diferentes aspectos económicos del ecosistema de vigilancia publicitaria: competencia y estrategia de precios.⁸³ Cuando las y los consumidores optan por no compartir su información, las empresas enfrentan limitaciones para personalizar anuncios, lo que reduce la eficacia de sus estrategias de marketing digital. Este efecto puede ser especialmente relevante para los anunciantes más pequeños, que dependen de datos precisos para competir con grandes plataformas tecnológicas.

Además, las elecciones de privacidad también influyen en las estrategias de precios de las empresas. En escenarios donde las y los consumidores comparten datos, las empresas pueden emplear estrategias de discriminación de precios, ofreciendo ofertas o promociones específicas según las características individuales de las personas usuarias. Sin embargo, cuando la población consumidora opta

por no compartir sus datos, las empresas pierden la capacidad de personalizar precios y deben recurrir a políticas más generales, lo que puede beneficiar a algunos consumidores al evitar prácticas percibidas como injustas, pero también puede perjudicar a otros que podrían haber recibido descuentos.⁸⁴

Existen pocos estudios empíricos que observen las decisiones de las y los consumidores por oponerse al uso de sus datos personales en plataformas digitales. La mayoría son encuestas a la población consumidora.⁸⁵

En 2020 se llevó a cabo el primer análisis observacional de las elecciones de privacidad del consumidor en la vigilancia publicidad.⁸⁶

Los autores y la autora utilizaron datos de transacciones reales de una plataforma de intercambio de anuncios, centrándose en el programa de autorregulación AdChoices implementado en 2010 en Estados Unidos. Este programa permite a las y los consumidores optar por no participar en la publicidad personalizada a través de un ícono en los anuncios. El análisis reveló que una minoría de consumidores elige activamente excluirse de la publicidad comportamental. Sin embargo, aquellos que lo hacen tienden a ser usuarios más conscientes de la privacidad y, a menudo, emplean herramientas adicionales para proteger sus datos en línea.

⁷⁹ Ver la Directiva sobre Contratos de Suministro de Contenidos Digitales, supra nota 40, artículo 3.

⁸⁰ Ver la Directiva sobre Contratos de Suministro de Contenidos Digitales, supra nota 40, artículo 3, párrafo 1.

⁸¹ “Apple’s privacy policy breaches German data protection laws - European Digital Rights (EDRi)”, consultado el 26 de enero de 2025, https://edri.org/our-work/edrigramnumber11-10apple-privacy-policies-breach-german-laws/

⁸² Antonio Capobianco, “The intersection between competition and data privacy - Note by Italy”, DAF/COMP/WD(2024)35 (Paris, el 22 de mayo de 2024), www.oecd.org/competition/intersection-between-competition-and-data-privacy.htm.

⁸³ Garrett A. Johnson, Scott K. Shriver, y Shaoyin Du, “Consumer Privacy Choice in Online Advertising: Who Opts Out and at What Cost to Industry?”, Marketing Science 39, núm. 1 (el 9 de enero de 2020): 33–51, https://doi.org/10.1287/MKSC.2019.1198

⁸⁴ W. Jason Choi, Kinshuk Jerath, y Miklos Sarvary, “Advertising and Price Competition UnderConsumer Data Privacy Choices”, SSRN Electronic Journal, el 23 de septiembre de 2020, https://doi.org/10.2139/SSRN.3708273

⁸⁵ Aras Alkis y Tekin Kose, “Privacy concerns in consumer E-commerce activities and response to social media advertising: Empirical evidence from Europe”, Computers in Human Behavior 137, núm. 107412 (el 1 de diciembre de 2022): 107412, https:// doi.org/10.1016/J.CHB.2022.107412

⁸⁶ Johnson, Shriver, y Du, “Consumer Privacy Choice in Online Advertising: Who Opts Out and at What Cost to Industry?”

Cuadro 9. AdChoices, un programa –creado por la industria – para que las y los consumidores en EE.UU. autorregulen su privacidad.

En octubre de 2010, la Digital Advertising Alliance (DAA) puso en marcha el programa AdChoices. La DAA se formó en 2009 como respuesta a la creciente preocupación pública sobre la privacidad en línea y la vigilancia a la población consumidora por parte de los anunciantes. Buscando autorregular la industria y evitar una posible intervención gubernamental, varias asociaciones líderes de publicidad y marketing se unieron para crear la DAA.

⁸⁷ Las asociaciones que laconforman son:

● American Association of Advertising Agencies (4A's): representa a las agencias de publicidad.

● American Advertising Federation (AAF): representa a profesionales de la industria publicitaria.

● Association of National Advertisers (ANA): representa a los anunciantes de marcas.

● Interactive Advertising Bureau (IAB): representa a empresas de medios digitales e interactivos.

● Network Advertising Initiative (NAI): se centra en la autorregulación de la publicidad basada en intereses.

Las empresas que participan incluyen un ícono de AdChoices en sus anuncios, generalmente en la esquina superior derecha, que indica que se están usando datos para personalizar la publicidad. Al hacer clic en este ícono, las personas pueden conocer más sobre cómo se recopilan sus datos y optar por no recibir publicidad personalizada. Sin embargo, esta opción no bloquea los anuncios ni detiene el seguimiento de

navegación por completo.⁸⁸ En el listado de empresas participantes no está Amazon.⁸⁹

Personas expertas en privacidad son críticas con programas como AdChoices, argumentando que no ofrecen una protección real de la privacidad y que incluso pueden ser contraproducentes.

Frederik Zuiderveen Borgesius, profesor de Derecho en la Universidad de Amsterdam y experto en privacidad digital, ha señalado que AdChoices es un ejemplo de "teatro de la privacidad", es decir, una medida que da la apariencia de proteger la privacidad sin realmente hacerlo. En su opinión, la complejidad del proceso de exclusión voluntaria y la falta de transparencia sobre cómo se utilizan los datos hacen que AdChoices sea ineficaz para la mayoría de las personas consumidoras. Borgesius aboga por un enfoque basado en el que las empresas solo deberían rastrear a las personas después de que estas hayan dado un consentimiento informado y explícito.⁹⁰

Bennett Cyphers, tecnólogo de Electronic Frontier Foundation (EFF), argumenta que la intención de iniciativas de autorregulación como AdChoices es socavar las herramientas legítimas de privacidad y desplazar otros estándares nuevos que serían fáciles de usar para las personas y realmente efectivos.

En febrero 2024, la DAA presentó una encuesta hecha a 1,109 consumidores estadounidenses para conocer el nivel de conocimiento sobre el programa. El 79% de las personas encuestadas respondió que ubica el ícono de AdChoices

Sin embargo, el alcance de AdChoices en términos de vigilancia publicitaria no es enfatizado por la DAA y, por ende, no es percibido por la población consumidora. La DAA hace la pregunta “¿Qué piensas que hace el ícono de AdChoices” y el 53 % de las personas encuestadas responde que este da información y opciones sobre el tipo de anuncios que quiero recibir. Además, se observó que la exclusión volun-

⁸⁷ “YourAdChoices.com | About the Digital Advertising Alliance”, consultado el 26 de enero de 2025, https://youradchoices.com/ about.

⁸⁸ “I Tried to Use the Ad tech Industry’s Tool to Opt Out of Personalized Ads. Did It Work? – The Markup”, consultado el 26 de enero de 2025, https://themarkup.org/privacy/2021/03/25/i-tried-to-use-the-ad-tech-industrys-tool-to-opt-out-of-personalized-ads-did-it-work

⁸⁹ “YourAdChoices.com | DAA Participating Companies & Organizations”, consultado el 26 de enero de 2025, https://youradchoices.com/participating.

⁹⁰ Saranga Komanduri et al., “AdChoices? Compliance with Online Behavioral Advertising Notice and Choice Requirements” (Pittsburg, el 30 de marzo de 2011), http://www.aboutads.info/associations.

taria puede reducir la efectividad de la publicidad dirigida, ya que limita la capacidad de los anunciantes para personalizar los anuncios según el comportamiento del consumidor y además tiene un impacto económico en la industria publicitaria. Cuando alguien decide no participar en la publicidad personalizada, los anuncios que se le muestran generan menos dinero. El estudio calcula que cada consumidor que rechaza el seguimiento supone una pérdida de $8.58 en ingresos publicitarios.

¿Y quién pierde ese dinero? Principalmente las páginas webs que muestran los anuncios (los editores) y las plataformas que conectan a los anunciantes con esas webs (los adexchanges). El estudio calcula que un anuncio no personalizado; es decir generado a a una persona que rechaza el seguimiento de su comportamiento vale 52% menos en el mercado de vigilancia publicitaria. Es decir, los anunciantes pagan menos por mostrar anuncios a personas que han optado por no participar en la publicidad personalizada.

La vigilancia publicitaria en la práctica

En esta sección exploramos casos concretos de vigilancia publicitaria en los sectores de retail, influencer marketing y aplicaciones.

Cuadro 10.

Instagram comparte mis datos con 839 empresas.

Solicitar tus datos a Instagram es un proceso que es difícil encontrar entre la Política de Privacidad de la plataforma, pero que una vez que lo inicias es bastante intuitivo. Primero, debes dirigirte a la configuración de tu cuenta y seleccionar la opción de "Tu actividad" o "Privacidad y seguridad". Desde ahí, encontrarás la sección "Descargar información", donde podrás solicitar un archivo con todos tus datos almacenados en la plataforma. Instagram te pedirá que ingreses tu dirección de correo electrónico y el formato en el que deseas recibir los datos (HTML o JSON). Luego, deberás confirmar tu identidad con tu contraseña y enviar la solicitud.

Nota: captura de pantalla del contenido de la carpeta comprimida que entrega Instagram. Para obtener esta información, se realizó un caso de estudio de una consumidora. 2

Una vez enviada la solicitud, Instagram procesa los datos y genera un archivo que puede tardar hasta 48 horas en estar listo. Cuando el archivo esté disponible, recibirás un correo electrónico con un enlace de descarga. Este archivo contiene información detallada sobre tu cuenta, incluyendo publicaciones, interacciones, historial de inicio de sesión y más. Es importante descargarlo antes de que el enlace expire, ya que por motivos de seguridad solo estará disponible por un tiempo limitado.

El archivo descargado de Instagram contiene varias carpetas con distintos tipos de información. Por ejemplo, en el caso de estudio que realizamos sobre la privacidad de una consumidora, la carpeta "personal_information" almacena datos básicos como tu nombre, correo electrónico y número de teléfono asociado. La carpeta "your_instagram_activity" incluye el historial de interacciones, como los "me gusta", comentarios y búsquedas realizadas. Además, "security_and_login_information" contiene registros de inicio de sesión, ubicaciones y dispositivos desde los que accediste a tu cuenta.

Otras carpetas como "media" y "files" pueden incluir imágenes y videos compartidos, mientras que "ads_information" detalla anuncios con los que has interactuado y empresas que han usado tu información para publicidad. También hay carpetas relacionadas con aplicaciones vinculadas, conexiones con otros usuarios y preferencias de la cuenta, lo que permite a Instagram personalizar tu experiencia en la plataforma.

Diferentes empresas pueden acceder a tu información en Instagram, principalmente aquellas que usan la plataforma para publicidad y marketing. Según el documento "Advertisers using your activity or information", empresas pueden haber recopilado datos de dos maneras: subiendo listas con información de clientes o mediante interacciones previas con su sitio web, app o tienda. Entre las compañías que tienen acceso a la información de la consumidora del caso de estudio que aquí se presenta, grandes marcas como Amazon, Spotify, AT&T, Airbnb, Uber, Mercado Libre y L'Oréal, así como empresas de medios, entretenimiento y comercio electrónico, tienen acceso a sus datos de Instagram.

Tus intereses en la plataforma se alimentan de tu actividad dentro de Instagram. El documento "Recommended Topics" muestra que Instagram recopila información sobre temas que te interesan con base en tus interacciones, como los tipos de contenido que consumes, los productos que buscas en la sección de compras o las cuentas con las que interactúas. Esto permite que la plataforma te recomiende publicaciones, anuncios y productos alineados con tus preferencias, generando un ecosistema publicitario personalizado.

Nota: captura de pantalla del contenido de la carpeta comprimida que entrega Instagram. Para obtener esta información, se realizó un caso de estudio de una consumidora.

Fuente: Elaboración propia con información de caso de estudio sobre la privacidad de una consumidora.

Cuadro 11.

Amazon y Walmart: dos procesos diferentes para entregar datos

El proceso de solicitud de datos en Amazon es relativamente automatizado y accesible desde la plataforma. Como se observa en la captura de pantalla, las personas usuarias pueden elegir los tipos de datos que desean recibir, como historial de pedidos, direcciones, métodos de pago, historial de búsqueda y uso de dispositivos Alexa. Una vez realizada la solicitud, Amazon envía un correo electrónico con un enlace para descargar los datos recopilados. El procedimiento es sencillo, no requiere validación adicional y la descarga se facilita a través de un archivo estructurado en la plataforma.

Por otro lado, el proceso en Walmart es más burocrático. Primero, la consumidora debe presentar su solicitud a través de la plataforma, especificando su derecho de

acceso basado en la Ley Federal de Protección de Datos Personales.

Posteriormente, Walmart envía un correo electrónico en el que solicita documentación adicional para verificar la identidad del solicitante. Esto incluye una identificación oficial escaneada y, en caso de representación legal, documentación adicional. Si la información requerida no se envía en un plazo de 10 días hábiles, la solicitud se considera no presentada y debe iniciarse nuevamente.

Las diferencias en estos procesos impactan directamente en la facilidad con la que las personas usuarias pueden ejercer su derecho de acceso a sus datos. Amazon ofrece un modelo más ágil y accesible, en el que las personas usuarias pueden obtener su información con unos pocos clics y sin necesidad de enviar documentos adicionales. Esto reduce las barreras y permite que cualquier persona, sin conocimientos técnicos avanzados, pueda conocer qué datos tienen la empresa sobre ella de manera rápida y sencilla.

En cambio, Walmart impone requisitos adi-

Nota: captura de pantalla de la solicitud de datos en Amazon México, a través de su plataforma.

cionales que pueden dificultar el acceso a la información personal. La solicitud de documentación extra, como una identificación oficial escaneada, puede desincentivar a las personas usuarias a ejercer su derecho, ya que implica más tiempo y esfuerzo. Además, la posibilidad de que la solicitud se invalide por falta de respuesta en un periodo determinado añade una penalización a la persona. Esto puede ser interpretado como un obstáculo en la transparencia y accesibilidad de los datos, en contraste con modelos más automatizados como el de Amazon.

2.1

Walmart: Vigilancia en los pasillos y en la web

Walmart de México y Centroamérica ha implementado un sistema de vigilancia en sus tiendas que combina software de señalización digital con cámaras equipadas con inteligencia artificial (IA). Ambas tecnologías están equipadas con los programas de software QL y Aquaji.

El sistema de Walmart fue desarrollado por Navori Labs, y le permite recopilar datos demográficos de los compradores y métricas de interacción con la publicidad en las tiendas. Toda esta información se comparte con los socios publicitarios de Walmart.⁹¹

La señalización digital es la herramienta que permite gestionar, programar y distribuir contenido multimedia (como videos, imágenes, texto o anuncios) a pantallas digitales ubicadas en diferentes lugares. Esta tecnología es comúnmente utilizada en aeropuertos, hoteles, etcétera, para dar información. En el caso de la señalización digital de Walmart, estas pantallas incluyen un QR que el consumidor escanea para conocer las ofertas y descuentos. Walmart gestiona el contenido de la señalización digital a través del software QL. Asimismo, este software identifica el contenido que debe proyectar Walmart a partir del análisis de datos que hace de sus clientes; es decir, la pantalla muestra contenido en función del cliente que está observándola. Por ejemplo, la pantalla es capaz de mostrar contenido específico a hombres o mujeres

⁹¹ AV Magazine, “Walmart camera AI shares data with advertisers at 350 sites”, el 2 de noviembre de 2023, https://www.avinteractive.com/news/digital-signageand-dooh/walmart-puts-signage-with-ai-cameras-into-350-sites-02-11-2023/.

de un grupo de edad en concreto.⁹²

Las cámaras equipadas con IA pueden rotar automáticamente para rastrear a los clientes de forma anónima. Así lo declaró Jonatan Fasano, Jefe de Producto de Walmart Conecta México y Centroamérica.⁹³

De acuerdo con la página oficial de Aquaji, estas cámaras funcionan de la siguiente manera para obtener estos resultados:

● Sigue y graba a las y los consumidores en los distintos espacios de la tienda.

● Convierte estas imágenes en métricas a partir de las siguientes variables: recuento de personas, edad, género, atención a lo que ve o toca en la tienda, campo de visión de cada cliente, tiempo de estadía, si se trata de un consumidor que visita por primera vez la tienda, hora y día de visita, tiempo en la línea de pago, espera del cliente hasta que es atendido por empleado.

● Construye los datos en un panel para que la empresa de retail organice toda esta información de acuerdo con región, tienda o departamento.

En conjunto, la señalización digital como la cámara de IA, son un fuente o sistema de inteligencia de negocios para las empresas de retail; es decir, les permite alimentar sus sistemas de datos para realizar predicciones, implementar algoritmos o hacer análisis cruzados.

En el video promocional de Aquaji se menciona que los datos personales o imágenes nunca se graban o almacenan

Figura 5. La vigilancia publicitaria en las tiendas de Walmart

Publicación de Navori en su cuenta de X sobre el caso de Walmart y su relevancia para la industria publicitaria.

Fuente: Cuenta @Navori en X.

Pantalla de señalización digital en un establecimiento de Walmart.

Fuente: Fotografía tomada de la página oficial de Navori.

Ejemplos del tipo de información que captura la cámara Aquaji de Navori.

Fuente: capturas de pantalla del video promocional de Aquaji, publicado en su página oficial.

⁹² Navori Labs, “AQUAJI - AI-Powered Marketing Analytics Software”, el 23 de febrero de 2021, https://youtu.be/lTJzo1qXwOw ⁹³ Navori Labs, “Navori Labs Deploys Digital Signage and Analytics Solution for Walmart de Mexico y Centroamerica”, el 2 de noviembre de 2023, https://navori.com/news/navori-walmart/.

en el sistema. No especifican en qué lugar se almacena la información. Especifican que ofrecen a las empresas de retail la solución de nube o como versión “On-Premise” alojada por su cliente.

Hasta noviembre 2023, de acuerdo con un comunicado de prensa de la empresa Navori, el sistema estaba implementado en todas las tiendas Walmart Supercenter (173 establecimientos) y la mayoría de las tiendas Sam's Club en México (180 de 200 establecimientos). Walmart planea expandir el sistema añadiendo más pantallas y cámaras en ubicaciones estratégicas dentro de las tiendas. La información recopilada permite a los anunciantes optimizar sus campañas publicitarias en función del comportamiento de los clientes en tiempo real.

Figura 6. Aviso de Privacidad de Walmart México y Centroamérica: ¿a quiénes transfieren los datos personales y para qué?

En el evento más grande de la industria de publicidad de México conocido como IAB Conecta 2024, organizado por la Interactive Advertising Bureau (IAB), Walmart presentó su herramienta Walmart Connect. Se trata de una plataforma publicitaria que permite a marcas y agencias mostrar anuncios tanto en Walmart.com como en las tiendas físicas. Esta plataforma se describe como una oportunidad única para las marcas lleguen a un público altamente segmentado utilizando información detallada sobre los hábitos de compra digitales y físicos de los clientes de Walmart.

Fuente: captura de pantalla del Aviso de Privacidad de Walmart, última fecha de actualización el 12 de septiembre de 2024.

cinadas y anuncios de display fuera del sitio. También permite ajustar las pujas por dispositivo y desactivar ubicaciones de anuncios que no funcionan. Por último, a través de la plataforma DSP de Walmart, puedes acceder a opciones de segmentación avanzadas, como la afinidad de marca y la propensión a la compra.

Las ventajas para las empresas de usar Walmart Connect son numerosas. Primero, les permite acceder a la enorme base de clientes de Walmart. Además, pueden dirigir anuncios a compradores específicos según sus datos demográficos, historial de compras y comportamiento online y offline. Walmart Connect ofrece varios formatos de anuncios, incluyendo búsqueda patrocinada, productos patrocinados, marcas patro-

¿Cómo funciona Walmart Connect? En primer lugar, las marcas crean campañas publicitarias en la plataforma, eligiendo entre diferentes tipos de anuncios y formatos. Luego, utilizan palabras clave, modificadores de puja por dispositivo y otras opciones de segmentación para dirigir los anuncios al público deseado. Los anuncios pueden aparecer en los resultados de búsqueda, en las páginas de productos, en carruseles de recomendaciones y en las pantallas de autoservicio de las tiendas físicas. Finalmente, las marcas pueden monitorear el rendimiento de sus campañas y realizar ajustes

para mejorar su eficacia. En su aviso de privacidad integral⁹⁴, última actualización el 12 de septiembre del 2024, Walmart de México menciona que recolecta, entre otros datos, los de identificación (incluye video, voz y fotos), datos de navegación (navegación y datos sobre el uso y consumo de los servicios desde el dispositivo, datos de red y tráfico), datos registrados en la red social en caso de que haya autorizado el registro de la cuenta en Walmart a través de dicha red social. Walmart informa que utiliza cookies para obtener datos de identificación y comportamiento, específicamente:

● Cookies esenciales para dar el servicio en sus sitios y medir el rendimiento;

● Cookies para recordar preferencias y experiencia de uso de sus sitios;

● Cookies publicitarias de Walmart y de terceros para mostrar anuncios personalizados.

Hay datos recolectados por Walmart que puede transferir, sin consentimiento, a afiliados de Grupo Walmart y socios comerciales. En el aviso de privacidad integral, Walmart no enlista cuáles son esos socios comerciales o afiliados. Existen otros datos que necesita consentimiento cuando se trate de:

● Instituciones financieras y/o socios comerciales para crear publicidad personalizada; y

● Perfiles y hábitos con socios comerciales para enviar información publicitaria y evaluar la idoneidad para servicios solicitados.

Un estudio realizado en 2013 por las organizaciones The Center for Media Justice, co-

lorofchange.org y Sum of Us, encontró que Walmart:⁹⁵

● Compartió datos de las y los consumidores con más de 50 terceros cuando estos utilizan sus aplicaciones y sitios web

● Compiló información sobre decenas de millones de estadounidenses. Estimaron que la empresa recopiló datos de al menos 145 millones de estadounidenses, más del 60% de los adultos en EE. UU. Un socio de Walmart que recibe información de consumidores presume tener datos asociados con el 80% de las direcciones de correo electrónico de EE. UU.

● Recopiló la ubicación en tiempo real de las y los consumidores que utilizan dispositivos móviles.

● No ofreció a las y los consumidores ninguna opción para que su información almacenada por la empresa sea eliminada.

● No permitió que las y los consumidores eliminaran completamente los datos de las aplicaciones de sus teléfonos, incluso cuando desinstalan la aplicación.

● No tuvo un mecanismo real para prevenir la recopilación de datos de niños. (La política de privacidad de la empresa dice que, si los padres lo solicitan, Walmart "trabajará para eliminarlos")

● Recopiló los mismos tipos de datos que otros minoristas han utilizado para cobrar precios más altos a clientes en áreas con menos competencia, como comunidades pobres y

⁹⁴ Navori Labs, “AQUAJI - AI-Powered Marketing Analytics Software”, el 23 de febrero de 2021, https://youtu.be/lTJzo1qXwOw ⁹⁵ “Consumers, Big Data, and Online Tracking in the Retail Industry: a case study of Walmart”, noviembre de 2013, https://mediajustice.org/wp-content/uploads/2020/01/Consumers-Big-Data-and-Online-Tracking-in-the-Retail-Industry-A-CaseStudy-of-Walmart.pdf.

Figura 7. Influencer financiera (finfluencer) levanta encuesta a consumidores sobre sus datos de contacto para hacer taller en colaboración con Hey Banco.

Fuente: Historia en Instagram de Liliana Olivares (@lilolivares_, 186 mil seguidores), publicada el 26.06.2024

Figura 8. El mega influencer "Luisito Comunica" utiliza enlace de afiliado de la empresa de telecomunicaciones, Hola Fly.

Fuente: Historia de Luisito Comunica (33.5 millones de seguidores), publicada el 14.02.2024

● Compiló información, junto con sus numerosos socios terceros, sobre millones de estadounidenses que podrían ser compartidos con la Agencia de Seguridad Nacional (NSA) sin supervisión ni controles.

2.2

Influencers como recolectores de datos

Los influencers se han convertido en grandes aliados de la industria de publicidad. En el ecosistema de vigilancia publicitaria, los influencers actúan como recolectores de datos a través de encuestas, enlaces de afiliado o compartiendo con terceros las estadísticas sobre sus seguidores que les ofrecen las plataformas.

La práctica de los influencers de ser parte de programas de afiliado se ha vuelto cada vez más común. A través de estos programas, influencers ganan comisiones por cada venta generada a través de sus enlaces, lo que les incentiva a promocionar productos de forma engañosa.

Un enlace de afiliado es un tipo especial de enlace que contiene un código único de identificación. Este código permite a la empresa (generalmente una tienda online o un proveedor de servicios) saber quién te ha redirigido a su tienda en línea o sitio web. A través de este código, las empresas pueden determinar qué afiliado (influencer) ha generado una venta y así pagarle la comisión correspondiente. Un enlace de afiliado puede parecerse a cualquier otro enlace, pero suele ser más largo y contener una serie de parámetros especiales. Por ejemplo:

https://www.tienda-en-linea.com/refrigerador?affiliate=12345

Cuando haces clic en un enlace de afiliado, la empresa puede registrar información bárurales.

sica como tu dirección IP, el tipo de dispositivo que utilizas, tu sistema operativo y tu ubicación general.

Generalmente, los influencers no explican a sus seguidores lo que implica dar clic en un enlace de afiliado en términos de su derecho a publicidad transparente y a la protección de sus datos personales. Un estudio en 2018 a 500,000 videos de YouTube, junto con un levantamiento de percepción a 1,791 usuarios, identificó que sólo 10 por ciento del contenido de marketing de afiliados incluía alguna declaración para dejar claro que se trataba de publicidad.⁹⁶ Además, las personas usuarias no comprendieron las declaraciones breves y no explicativas; es decir, no fue suficiente con una etiqueta #Publicidad.

Los afiliados (influencers) pueden estar incentivados a promocionar productos que no han probado, que desde su experiencia no son la mejor opción o incluso en productos peligrosos para las y los consumidores. También ocurre que muchos influencers han generado sus propias marcas de diferentes productos o servicios, por ejemplo, suplementos alimenticios, telefonía, bebidas alcohólicas. Para promocionar sus productos, influencers incluyen enlaces con rastreadores sin explicitar claramente qué tipo de datos recolectan y que ellos son los responsables de proteger esos datos personales.

En otros países, especialmente la Unión Europea, se discute si los afiliados (influencers) deben de solicitar consentimiento explícito de las y los consumidores a la hora de utilizar enlaces de afiliado.⁹⁷

Además de la recolección y el uso de datos, los influencers también contribuyen a normalizar la vigilancia. Al compartir detalles íntimos de sus vidas, crean una cultura de sobreexposición donde la vigilancia se percibe como algo normal. Esto puede disminuir la conciencia de la población consumidora sobre los riesgos de la publicidad basada en la vigilancia y aumentar su disposición a compartir sus datos. Además, algunos influencers promocionan activamente tecnologías de vigilancia, como dispositivos de seguimiento o aplicaciones de reconocimiento facial, lo que normaliza aún más estas tecnologías y aumenta su aceptación entre las y los consumidores.

Otras formas en las que los influencers, especialmente en el género de estilo de vida, belleza y moda, contribuyen a la normalización de la vigilancia son:⁹⁸

● Cultura de compartir: influencers comparten detalles íntimos de sus vidas, fomentando una cultura de sobreexposición donde la vigilancia se vuelve común. Esto puede llevar a que las y los consumidores sean menos conscientes de los riesgos de la vigilancia publicitaria y compartan más datos personales.

● Autovigilancia y vigilancia entre pares: la cultura influencer fomenta estas prácticas, especialmente en relación con la apariencia física. Se analizan y comentan los cuerpos, reforzando estándares de belleza y normalizando el escrutinio constante.

Detrás de TikTok Shop:

⁹⁶ Arunesh Mathur y Arvind Narayanan, “Endorsements on Social Media: An Empirical Study of Affiliate Marketing Disclosures on YouTube and Pinterest” 2 (2018): 119, https://doi.org/10.1145/3274388

⁹⁷ “Data protection and Affiliate Marketing - an impossible match? - Consent Management Platform (CMP) Usercentrics”, Usercentrics, el 5 de mayo de 2020, https://usercentrics.com/knowledge-hub/data-protection-and-affiliate-marketing/ ⁹⁸ Johanna Arnesson y Eric Carlsson, “Chapter 3. To see and be seen: Gynaeopticism and platform surveillance in influencer marketing”, consultado el 23 de octubre de 2024, https://doi.org/10.48335/9789188855732-3.

influencers, compras rápidas y cesión masiva de datos

[Un párrafo (4 oraciones) de cómo el modelo de TikTok Shop extrae datos y porqué tiene una ventaja competitiva cada vez más relevante en comparación con el resto de las plataformas: muchos usuarios, la tendencia entre jóvenes y adolescentes, su algoritmo.

El modelo de negocio de TikTok Shop se apoya en la extracción intensiva de datos a través de cada interacción del usuario: likes, comentarios, tiempo de visualización y comportamiento de compra. Gracias a su sofisticado algoritmo, TikTok no solo personaliza el contenido sino también los productos que muestra, generando una experiencia de compra altamente dirigida. Su ventaja competitiva radica en su enorme base de usuarios jóvenes y adolescentes, quienes no solo consumen sino también crean contenido, alimentando así el ciclo de datos. En comparación con otras plataformas, TikTok combina entretenimiento, recomendación y e-commercen un mismo entorno, reduciendo el tiempo entre el deseo y la compra, y facilitandoel perfilamiento algorítmico en tiempo real.

[Dos párrafos (4 oraciones cada uno) de cómo la introducción de TikTok Shop (con especial énfasis en el rol que tienen influencers en el modelo de negocio) representa un cambio radical en la forma de comprar y sus implicaciones en la privacidad.

TikTok Shop representa un cambio radical en la forma de comprar al integrar comercio electrónico con entretenimiento algorítmico. El usuario ya no busca un producto, sino que el producto aparece en su feed, recomendado por un influencer de confianza. Esta forma de compra es emocional, inmediata y altamente personalizada, impulsada por algoritmos que recogen datos sobre in-

tereses, estado emocional y hábitos de consumo. Sin embargo, esta hiperpersonalización erosiona la privacidad, ya que las decisiones de compra se basan en datos personales no siempre recolectados con consentimiento informado.

Los influencers juegan un papel clave como ntermediarios entre marcas y consumidores, pero también como recolectores de datos. A través de enlaces de afiliados, encuestas o interacciones en vivo, extraen información que retroalimenta a TikTok y a las marcas sobre preferencias y comportamientos. Esta dinámica convierte al consumidor en una fuente constante de datos, sin que necesariamente sepa quién accede a ellos o cómo se utilizan. A nivel estructural, esto desplaza el poder hacia las plataformas y debilita los mecanismos de protección de derechos del consumidor, especialmente en contextos como el mexicano, donde la regulación es limitada y las autoridades de protección de datos se encuentran debilitadas.

Un párrafo (dos oraciones) de que TikTok llegó a México y sus condiciones actuales (revisa la carta).

TikTok llegó a México en 2020 y, aunque su popularidad ha crecido rápidamente, sus Términos de Venta y Uso no cumplen con la normativa mexicana, omitiendo garantías esenciales como políticas claras de devolución, identificación del proveedor y mecanismos efectivos de reclamación. Esta ambigüedad legal limita los derechos de las y los consumidores, y la falta de un ente garante como el INAI profundiza la preocupación sobre el uso de los datos recolectados en esta plataforma.

Históricamente, se asumía que, al no haber

La Vigilancia Publicitaria

Datos biométricos y su rol en la publicidad

“Ahora es más importante que nunca validar humanidad y singularidad humana” dice en entrevista Martin Mazza, gerente regional para América Latina de la empresa Tools for Humanity (TfH).⁹⁹ TfH entrega criptomonedas a cambio del escaneo del escaneo de su iris, un dato biométrico.

Esta empresa tiene operaciones en México, Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Guatemala, Perú y República Dominicana. En México tiene más de 13 sedes. Iztapalapa a San Ángel, pasando por Copilco y la Roma Norte. En la Central de Camiones de Observatorio, y en el Centro Histórico. También están en Guadalajara y Monterrey.¹⁰⁰

La razón detrás de esta recolección de datos según esta empresa es resolver los problemas asociados a la identidad en línea y tener una herramienta que permita en el futuro diferenciar entre humanos y bots en línea.¹⁰¹ Con el escaneo de su iris, las personas reciben un pasaporte digital denominado World ID que te identifica en el mercado de criptomonedas. TfH tiene una aplicación que funciona como billetera para utilizar las criptomonedas. Los datos biométricos son medidas biológicas únicas que se utilizan para identificar y autenticar a las personas. Estas mediciones pueden ser características físicas, como huellas dactilares, reconocimiento facial o escaneo de iris, o bien características de comportamiento, como el ritmo de escritura, la voz o la forma de caminar. Estos datos se recopilan a través de diversas tecnologías, como escáneres, sensores y cámaras, y se convierten en información digital que se puede almacenar y utilizar para verificar la identidad de una persona de forma rápida y precisa. Los datos biométricos se utilizan cada vez más en una variedad de aplicaciones, desde el desbloqueo de teléfonos móviles hasta el control de acceso en aeropuertos.

⁹⁹ Anna Lagos, “Martin Mazza, gerente de Tools for Humanity: Worldcoin se propone crear una prueba de humanidad para diferenciar entre humanos y robots”, Wired, el 18 de junio de 2024, https://es.wired.com/articulos/martin-mazza-gerente-detools-for-humanity-worldcoin-se-propone-crear-una-prueba-de-humanidad-para-diferenciar-entre-humanos-y-robots

¹⁰⁰ Juan Mabromata y Wired, “Worldcoin llega a México y establece una economía paralela a cambio de datos personales”, el 29 de mayo de 2024, https://es.wired.com/articulos/worldcoin-llega-a-mexico-y-establece-una-economia-paralela-a-cambiode-datos-personales

¹⁰¹ “AQUAJI - AI-Powered Marketing Analytics Software,” Navori Labs, February 23, 2021, https://youtu.be/lTJzo1qXwOw. 2.3

Figura 9. La sede WorldCoin en el centro histórico de la Ciudad de México.

Fuente: foto tomada de Wired (2024)

Según TfH una de las capas de seguridad que protege la privacidad de los datos y que dificulta la vigilancia publicitaria es que el World ID crea una identificación desechable para que cada aplicación que utiliza el World ID para comprobar la identidad obtiene una versión diferente de dicha identidad. Con esto, las aplicaciones pueden verificar con “una parte de tu identidad” y con esa parte no pueden rastrear todo lo que haya hecho esa persona con su World ID. Para la abogada especialista en privacidad de la fundación Derechos Digitales, Lucía Camacho, el modelo de negocios de TfH, además de lucrar con vulnerabilidad económica de ciertos sectores poblaciones, opera de forma poco transparente frente a reguladores y personas.¹⁰² Alemania, Argentina, Colombia, Corea del Sur, España e Italia iniciaron investigación contra TfH por presuntas violaciones a sus regulaciones de privacidad y protección de datos personales:

●En diciembre del 2024, la Oficina de Bavaria para la Supervisión y Protección de Datos Personales concluyó que las prácticas de WorldCoin incumplen la Regulación General de Protección de Datos Personales (GDPR, por sus siglas en inglés) y que WorldCoin tenía un mes para e eliminar los datos.¹⁰³

●En septiembre del 2024, la Comisión de Protección de Información Personal de Corea del Sur impuso una multa de 830 mil dólares a WorldCoin por violaciones a su marco regulatorio. De acuerdo con esta autoridad, la empresa no notificó adecuadamente a las personas titulares

de los datos sobre los propósitos de recolección y el periodo en el que mantendría datos sobre la iris. Para la autoridad, la empresa también incumple con informar a quiénes transfiere los datos.¹⁰⁴

La industria de marketing está comenzando a utilizar datos biométricos para predecir preferencias y percepciones de las personas consumidoras frente a productos y servicios, siendo el seguimiento ocular el método que más ha empleado la industria en la última década.¹⁰⁵ Después de revisar 55 investigaciones, académicos de Nueva Zelanda identifican que, para la industria de marketing de alimentos, las principales ventajas de utilizar datos biométricos son la mejora de la precisión y la objetividad en la recopilación de datos, así como la capacidad de capturar respuestas implícitas de las y los consumidores que no se pueden obtener mediante métodos tradicionales como encuestas o grupos focales.¹⁰⁶

En 2023, investigadores en Uruguay hicieron un experimento con 124 consumidores para analizar la influencia de las etiquetas de advertencia nutricional en la elección y atención visual.¹⁰⁷ Se pidió a los participantes que eligieran la etiqueta que preferirían comprar en un supermercado, mientras se registraban sus movimientos oculares. Las variables medidas incluyeron el tiempo de fijación visual en las áreas de interés (marca, imagen, advertencia nutricional, declaración nutricional, etc.) y la elección final del producto.

¹⁰² Lucia Camacho, “2024: el año en que la protección de datos nos recordó su lado político | Derechos Digitales”, Derechos Digitales, el 25 de enero de 2025, https://www.derechosdigitales.org/24777/2024-el-ano-en-que-la-proteccion-de-datos-nosrecordo-su-lado-politico/

¹⁰³ “Germany Becomes Latest to Shun Worldcoin With Privacy Concerns”, Blockhead, el 20 de diciembre de 2024, https://www. blockhead.co/2024/12/20/germany-becomes-latest-to-shun-worldcoin-with-privacy-concerns/

¹⁰⁴ Danny Park, “South Korea fines Worldcoin and Tools for Humanity for data privacy violations | The Block”, The Block, 2024, https://www.theblock.co/post/318233/south-korea-830k-penalty-on-worldcoin

¹⁰⁵ Lei Cong et al., “The Application of Biometric Approaches in Agri-Food Marketing: A Systematic Literature Review”, Foods 12, núm. 16 (el 8 de agosto de 2023): 2982, https://doi.org/10.3390/FOODS12162982.

¹⁰⁶ Ibid.

¹⁰⁷ Giuliana Tórtora, Leandro Machín, y Gastón Ares, “Influence of nutritional warnings and other label features on consumers’ choice: Results from an eye-tracking study”, Food Research International 119 (el 1 de mayo de 2019): 605–11, https://doi.org/ 10.1016/J.FOODRES.2018.10.038

El análisis de seguimiento ocular reveló que la marca y las advertencias nutricionales atrajeron la mayor atención visual de los participantes. Las advertencias nutricionales requirieron menos tiempo y fijaciones para procesar que el panel de información nutricional frontal.

En cuanto a la elección, las etiquetas de advertencia nutricional desalentaron significativamente la elección de productos con alto contenido en nutrientes críticos. Sin embargo, el tipo de producto fue el factor que más influyó en la decisión de compra.

Las y los consumidores mostraron una mayor preferencia por las galletas cuando se asociaban con el placer y por las galletas saladas cuando se relacionaban con beneficios para la salud.

Con este experimento que utilizó datos biométricos, los investigadores confirmaron el potencial que tienen como estrategia para promover una alimentación más sana, pero no son el factor determinante en la elección

de las y los consumidores.

Estamos en la transición para que nuestros datos biométricos cumplan con la misma función que las cookies cuando navegamos por internet o por las aplicaciones.

Apuntamos a que así como hoy, el navegador nos avisa que hay cookies y que podemos aceptar o rechazar algunas que no son necesarias para brindarnos el servicio digital, en unos años, el navegador, la aplicación o incluso el establecimiento físico nos informará que utiliza tecnología que puede capturar los datos biométricos, como huellas dactilares o reconocimiento facial. Esta información puede ser utilizada para identificar a la persona y también para crear un perfil mucho más inteligente sobre el comportamiento del cliente con fines comerciales.

Regulación en otros países y en México

3.1 Unión Europea

La Unión Europea (UE) ha sido pionera en la regulación de la vigilancia publicitaria, reconociendo la creciente tensión entre la necesidad de proteger los datos personales de las y los consumidores y el desarrollo de la economía digital. El marco regulatorio europeo se basa en un enfoque integral que combina la protección de datos, la privacidad y la protección al consumidor para establecer límites claros a las prácticas de vigilancia publicitaria y garantizar que los datos de las personas usuarias se utilicen de forma responsable y ética.¹⁰⁸

Protección de datos personales

El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) es la piedra angular de la protección de datos en la UE. Establece un conjunto de principios y derechos que rigen el procesamiento de datos personales, incluyendo:

● Consentimiento: consumidores deben dar su consentimiento libre, informado e inequívoco para la recopilación y uso de sus datos con fines publicitarios.

● Transparencia: empresas deben ser transparentes sobre qué datos recopilan, cómo los utilizan y con quién los comparten.

¹⁰⁸ OECD. Exploring the EcPublishing Personal Data: A Survey of Methodologies for Measuring Monetary Value. OECD Digital Economy Papers, no. 220. Paris: OECD Publishing, 2013. https://doi.org/10.1787/5k486qtxldmq-en

● Control: consumidores tienen derecho a acceder, rectificar, eliminar y oponerse al uso de sus datos.

● Seguridad: empresas deben implementar medidas de seguridad para proteger los datos personales.

● Limitación de la finalidad: los datos solo deben utilizarse para fines específicos y legítimos.

El GDPR también establece normas específicas para el tratamiento de datos sensibles, como los relacionados con la salud, las creencias políticas o la orientación sexual. En el contexto de la vigilancia publicitaria, el GDPR limita la capacidad de las empresas para crear perfiles detallados de las personas consumidoras y dirigir anuncios en función de sus características personales.

Protección al consumidor

La legislación de protección al consumidor en la UE se complementa con el GDPR para proteger a las y los consumidores de prácticas publicitarias desleales o engañosas. La Directiva sobre Prácticas Comerciales Desleales (UCPD) prohíbe las prácticas que distorsionan el comportamiento económico de las y los consumidores, incluyendo la publicidad engañosa, la publicidad encubierta y el uso de "patrones oscuros" para manipular las decisiones de las personas usuarias.

La Directiva sobre los Derechos de las y los consumidores (CRD) establece normas para la información precontractual y el derecho de desistimiento en los contratos a distancia, incluyendo los celebrados online. En el contexto de la vigilancia publicitaria, la CRD exige a las empresas que informen a las y los consumidores sobre el uso de sus datos para la personalización de anuncios y les permite oponerse a dicho uso.

Directiva de Servicios Digitales (DSA) y Ley de Mercados Digitales (DMA)

En 2022, la UE adoptó la DSA y la DMA, que reconocen el intercambio de datos personales entre consumidores y plataformas a

cambio de los servicios digitales. La DSA exige a las plataformas que sean más transparentes sobre sus sistemas de recomendación y publicidad, y que ofrezcan a las y los consumidores la posibilidad de desactivar la personalización basada en el perfilado. La DMA prohíbe a las grandes plataformas online, consideradas "guardianes de acceso", utilizar los datos de las personas usuarias de forma discriminatoria o anticompetitiva.

La DSA se refiere a las plataformas en línea como "guardianes de acceso" porque actúan como intermediarios clave entre las personas usuarias y los servicios digitales. Estas plataformas:

● Controlan el acceso a los mercados digitales: empresas como Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft gestionan infraestructuras esenciales que determinan qué contenido, productos o servicios se muestran a las y los consumidores.

● Pueden favorecer o limitar la competencia: al decidir qué información es visible y cómo se presentan los resultados de búsqueda o recomendaciones, estas plataformas pueden beneficiar o perjudicar a determinados negocios o creadores de contenido.

● nfluyen en la difusión de información: como intermediarios digitales, pueden moderar, priorizar o eliminar contenido, lo que afecta el acceso de los ciudadanos a la información y el debate público.

Desafíos y perspectivas

A pesar de los avances en la regulación, la vigilancia publicitaria sigue planteando desafíos. La creciente complejidad del ecosistema digital, con el uso de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, dificulta la protección de datos. Además, la proliferación de dispositivos conectados y la Internet de las cosas (IoT) generan nuevas fuentes de datos personales.

En este contexto, la UE está explorando nuevas estrategias para proteger a las y los consumidores, como la privacidad por diseño, la anonimización de datos y el uso de tecnologías que preservan la privacidad. También se está debatiendo la necesidad de una mayor regulación de la publicidad dirigida, especialmente en lo que respecta al uso de datos sensibles y la protección de grupos vulnerables.¹⁰⁹

El marco regulatorio de la UE para la vigilancia publicitaria está en constante evolución para adaptarse a las nuevas tecnologías y garantizar que la publicidad se realice de forma ética y responsable. La combinación de la protección de datos, la protección al consumidor y las nuevas normas para las plataformas online establece un enfoque integral que busca equilibrar el derecho a la privacidad con el desarrollo de la economía digital.

Meta a las y los consumidores en la Unión Europea: pagas por utilizar las plataformas sin publicidad o entregas tus datos para recibir publicidad personalizada.

En octubre de 2023, Meta anunció una política de pago por consentimiento en la Unión Europea que ofrecía a las personas usuarias de Facebook e Instagram dos opciones:

1→ Aceptar la recopilación de sus datos personales para recibir anuncios personalizados.

2→ Pagar una suscripción mensual para utilizar las plataformas sin publicidad.

La empresa anunció un costo de hasta 13 euros al mes (aproximadamente 280 MXN, enero 2025) por usar sus aplicaciones sin publicidad personalizadas.¹¹⁰

Meta justificó esta medida argumentando que cumplía con las regulaciones de la Unión Europea sobre privacidad de datos, en particular el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Directiva de Servicios Digitales (DSA). La compañía afirmó que esta política ofrecía a las personas usuarias una opción clara y transparente: pagar por la privacidad o aceptar la publicidad personalizada.¹¹¹

Para la Comisión Europea esta política de Meta era un ultimátum para las personas consumidoras porque no les permite:¹¹²

¹⁰⁹ W. Jason Choi and Kinshuk Jerath, “Privacy and Consumer Empowerment in Online Advertising,” n.d., https://www.nowpublishers.com/article/Details/MKT-053

¹¹⁰ S. W. I. swissinfo.ch, “Meta Planea Cobrar En La UE Hasta 13 Euros Por Usar Instagram o Facebook Sin Anuncios,” October 3, 2023, https://www.swissinfo.ch/spa/meta-planea-cobrar-en-la-ue-hasta-13-euros-por-usar-instagram-o-facebook-sinanuncios/48857870

¹¹¹ “Facebook and Instagram to Offer Subscription for No Ads in Europe,” November 12, 2024, https://about.fb.com/news/ 2024/11/facebook-and-instagram-to-offer-subscription-for-no-ads-in-europe/#:~:text=Originally%20published%20on%20October%2030,at%205%3A00%20AM%20PT%3A&text=People%20in%20these%20countries%20will,month%20on%20iOS%20and%20Android.

¹¹² “Commission Sends Preliminary Findings to Meta over Its ‘Pay or Consent’ Model for Breach of the Digital Markets Act,” accessed August 14, 2025, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3582

Cuadro 11.

● optar por un servicio que utilice menos de sus datos personales pero que, por lo demás, sea equivalente al servicio basado en "anuncios personalizados".

● ejercer su derecho a dar libremente su consentimiento para la combinación de sus datos personales.

Para garantizar el cumplimiento de la Ley de Mercados Digitales (DMA), las personas consumidoras que no den su consentimiento deberían de tener acceso a un servicio equivalente que utilice menos de sus datos personales, en este caso, para la personalización de la publicidad.

El modelo de Meta puede verse como esta analogía: vas a una tienda y te dicen: "o nos dejas ver tu historial de compras para recomendarte productos o pagas una cuota para entrar". No te dan la opción de simplemente comprar sin que te rastreen. Eso es lo que la Comisión Europea ve como un problema con la política de Meta.

En noviembre de 2023, Organización Europea de Consumidores (BEUC) y 19 de sus miembros presentaron quejas contra meta frente a las autoridades nacionales de protección al consumidor por prácticas engañosas.¹¹³ Las principales críticas de BEUC era: principales críticas de BEUC era:

● Publicidad engañosa: la opción de pago se presenta como más "privada", pero Meta seguiría recopilando datos para otros fines.

● Información incompleta: Meta no informa adecuadamente a las y los consumidores, presentando la opción gratuita como "libre de costo" cuando en realidad pagan con sus datos.

● Falta de alternativas reales: dado el dominio de Meta en redes sociales, muchos consumidores no tienen una opción viable para abandonar las plataformas sin perder su red de contactos.

En las quejas, BEUC y sus miembros solicitaron que Meta:

● Deje de llamar "gratuita" a la opción basada en anuncios.

● No imponga una suscripción costosa como única alternativa.

● Permita que las personas usuarias tomen su decisión sin presiones.

● Sea transparente sobre la recopilación de datos bajo la opción de pago.

En noviembre de 2024, Meta publicó una segunda versión de su política de pago por consentimiento. La compañía redujo el precio de la suscripción sin anuncios (un precio máximo de 8 euros equivalente a 170 MXN, enero 2025) y presentó una nueva opción para las personas usuarias: la posibilidad de utilizar las plataformas de forma gratuita con anuncios menos personalizados. Esta alternativa implica que se recopilarán significativamente menos datos de las personas usuarias para la personalización de anuncios, lo que resultará en publicidad

¹¹³ “Commission Sends Preliminary Findings to Meta over Its ‘Pay or Consent’ Model for Breach of the Digital Markets Act - European Commission,” accessed August 14, 2025, https://digital-markets-act.ec.europa.eu/commission-sends-preliminaryfindings-meta-over-its-pay-or-consent-model-breach-digital-markets-act-2024-07-01_en.

menos relevante para sus intereses.

Según la compañía, los estudios indican que tanto las personas consumidoras como las empresas prefieren anuncios personalizados, ya que estos respaldan el crecimiento económico y permiten que los servicios en línea sigan siendo gratuitos. La BEUC y sus miembros que esta nueva política de pago por consentimiento de Meta infringe varias normativas de la Unión Europea, incluyendo:¹¹⁴

● Prácticas engañosas y diseño confuso: Meta utiliza términos poco claros y una interfaz que dirige a las personas usuarias hacia la opción que más le conviene a la empresa.

● Falta de consentimiento libre: No ofrece la posibilidad de aceptar el uso de sus datos de manera completamente voluntaria. Además, Meta no limita la cantidad de datos que recopila.

● Peor experiencia para quienes no consienten: las personas usuarias que no aceptan el uso de sus datos personales reciben un servicio degradado en comparación con aquellos que sí lo hacen.

En 2021, la organización de consumidores Which? ubicada en Reino Unido, realizó un análisis que se centró en la disposición a pagar por la protección de los datos personales. En un experimento, el 52% de las y los consumidores inicialmente dijo que estaba cómodo con la publicidad personalizada, pero después de conocer cómo se recopilan sus datos, esta cifra cayó al 37%.

Which? monetiza la disposición a pagar de las personas que participaron en el experimento. ⁹⁹ Las y los consumidores de Google y Facebook manifestaron que estarían dispuestos a pagar una tarifa promedio de £1.09 al mes (21.8 MXN, enero 2025) para tener el control que ofrece el CRR. Al agregar esta estimación para todas las personas usuarias de Google y Facebook en el Reino Unido durante un año completo, estas empresas estarían recibieron ingresos por “proteger” los datos personales de las personas de £1.14 mil millones (alrededor de 22 mil millones de pesos mexicanos, enero 2025).

¹¹⁴ “Consumer Data, Targeted Advertising and User Choice,” Which? (London: Which?, September 2021), https://media.product. which.co.uk/prod/files/file/gm-7134ecaa-1812-4b4f-8afa-ff1dca67df1a-consumer-data-targeted-advertising-and-userchoice-report.pdf.

3.2 Estados Unidos

A diferencia de la Unión Europea, Estados Unidos no cuenta con un marco regulatorio unificado para la vigilancia publicitaria. En cambio, se basa en un mosaico de leyes federales y estatales, junto con la autorregulación de la industria, para abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la protección del consumidor. Esta fragmentación regulatoria, junto con la falta de una ley federal de privacidad integral, ha generado críticas sobre la eficacia del sistema estadounidense para proteger a las y los consumidores en la era digital.

Leyes federales

● Ley de Privacidad Infantil en Línea (COPPA): Esta ley exige a los operadores de sitios web y servicios online dirigidos a niños menores de 13 años que obtengan el consentimiento verificable de los padres antes de recopilar, usar o divulgar información personal de los niños. Si bien COPPA ha sido fundamental en la protección de la privacidad infantil, su alcance es limitado y no se extiende a los adolescentes ni a la gran cantidad de datos recopilados por las plataformas online.

● Ley de Protección de la Privacidad en Línea de los Niños y Adolescentes (PROP): Un proyecto de ley bipartidista presentado en el Congreso en 2021, la PROP busca fortalecer las protecciones de privacidad para adolescentes de 13 a 17 años, restringiendo la publicidad dirigida y exigiendo a las empresas que ofrezcan opciones de privacidad por defecto. Si bien la PROP aún no ha sido aprobada, refleja la creciente preocupación por la privacidad de los adolescentes en el entorno digital.

● Sección 5 de la Ley de la Comisión Federal de Comercio (FTC, por sus siglas en inglés): La FTC tiene la autoridad para tomar medidas contra las prácticas comerciales desleales o engañosas,

incluyendo las relacionadas con la vigilancia publicitaria. La FTC ha utilizado esta autoridad para sancionar a empresas por violaciones de privacidad y ha emitido directrices sobre la publicidad dirigida y la protección de datos. Sin embargo, la capacidad de la FTC para regular la vigilancia publicitaria es limitada en ausencia de una ley federal de privacidad específica.

Leyes estatales

Ante la falta de una ley federal de privacidad integral, varios estados han promulgado sus propias leyes de privacidad, creando un panorama regulatorio complejo y fragmentado. La Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), la Ley de Privacidad de Virginia (VPA) y la Ley de Protección de Datos Personales de Colorado (CPA) son ejemplos de leyes estatales que otorgan a las y los consumidores derechos sobre sus datos personales, como el derecho a acceder, corregir, eliminar y oponerse a la venta de sus datos.

Normativa sobre la Vigilancia Comercial y la Seguridad de los Datos

En 2022, la FTC propuso nuevas reglas para abordar los problemas relacionados con la vigilancia comercial y la seguridad de datos. La propuesta se centra en la recopilación, el uso y el intercambio de datos de las y los consumidores por parte de las empresas, con el objetivo de proteger la privacidad y la seguridad de la información personal. La FTC define la vigilancia comercial como el "seguimiento de las y los consumidores por parte de una empresa, o la recopilación, el análisis y la obtención de beneficios de la información sobre las y los consumidores". Esta definición abarca una amplia gama de prácticas, incluyendo el seguimiento de la ubicación, el historial de navegación, las compras y las interacciones en redes sociales.

Entre los daños que esta normativa identifica derivados de la vigilancia comercial están:

● Daños a la privacidad: la recopilación y el uso no autorizados de datos personales pueden violar la privacidad de las y los consumidores.

● Discriminación: los datos recopilados pueden utilizarse para discriminar a las y los consumidores en función de su raza, género, religión u otras características protegidas.

● Manipulación: las empresas pueden utilizar los datos para manipular a las y los consumidores e influir en sus decisiones.

● Daños a la seguridad: la recopilación de grandes cantidades de datos aumenta el riesgo de violaciones de datos y robo de identidad.

● Con respecto a las medidas que propone la FTC están:

● Requisitos de consentimiento: las empresas deben obtener el consentimiento informado de las y los consumidores antes de recopilar, usar o compartir sus datos personales.

● Derechos de acceso y control: las y los consumidores deben tener derecho a acceder, corregir y eliminar sus datos personales.

● Limitaciones en la recopilación y uso de datos: se deben establecer límites en la cantidad y los tipos de datos que las empresas pueden recopilar y usar.

● Protecciones para datos sensibles: se deben implementar protecciones adicionales para los datos sensibles, como la información de salud y la información financiera.

● Seguridad de datos: las empresas deben implementar medidas de seguridad para proteger los datos personales de las y los consumidores.

La propuesta también incluye reglas específicas para el uso de la inteligencia artificial (IA) en la vigilancia comercial. Estas reglas abordan los riesgos de sesgo y discriminación en los sistemas de IA, y exigen a las empresas que sean transparentes sobre el uso de la IA en la toma de decisiones que afectan a las y los consumidores.

3.3 Brasil

Brasil ha emergido como un actor clave en la escena global, liderando la cooperación Sur-Sur y forjando alianzas estratégicas con China y la Unión Europea. En el ámbito digital, Brasil se destaca como el mayor mercado de comercio electrónico en Latinoamérica y un importante centro de datos. Para abordar los desafíos de la era digital y proteger los derechos de los ciudadanos en línea, Brasil ha desarrollado un marco regulatorio integral que abarca la vigilancia publicitaria, la protección de datos personales y la protección al consumidor.

La Ley General de Protección de Datos (LGPD)

Inspirada en el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE, la LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, Ley nº 13.709/2018) constituye la piedra angular del marco de protección de datos en Brasil. Entró en vigor en septiembre de 2020 y establece un conjunto de principios, derechos y obligaciones para el tratamiento de datos personales, incluyendo aquellos utilizados con fines publicitarios.

Principios clave de la LGPD:

● Finalidad: Los datos personales solo deben recopilarse para fines determinados, explícitos y legítimos.

● Adecuación: El tratamiento de datos debe ser compatible con los fines informados al titular de los datos.

● Necesidad: Los datos recopilados deben ser limitados a lo necesario para los fines del tratamiento.

● Libre acceso: Los titulares de los datos deben tener acceso a sus datos personales.

● Calidad de los datos: Los datos deben ser exactos, actualizados y relevantes.

● Transparencia: El tratamiento de datos debe ser transparente para los titulares de los datos.

● Seguridad: Los datos deben ser protegidos contra el acceso no autorizado y el tratamiento ilícito.

● Prevención: Se deben tomar medidas para prevenir daños derivados del tratamiento de datos.

● No discriminación: Los datos no deben utilizarse para fines discriminatorios.

● Responsabilidad y rendición de cuentas: Los controladores de datos son responsables del cumplimiento de la LGPD.

Derechos de los titulares de los datos:

● Confirmar la existencia del tratamiento de datos.

● Acceder a sus datos personales.

● Corregir datos inexactos o incompletos.

● Anonimizar, bloquear o eliminar datos innecesarios o excesivos.

● Solicitar la portabilidad de sus datos.

● Eliminar datos personales tratados con su consentimiento.

● Obtener información sobre las entidades con las que se han compartido sus datos.

● Revocar su consentimiento para el tratamiento de datos.

La Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) es el órgano responsable de supervisar y hacer cumplir la LGPD. Tiene la facultad de emitir directrices, investigar denuncias y aplicar sanciones a las empresas que incumplan la ley.

Con respecto a la protección al consumidor, el Código de Defensa del Consumidor (CDC, Ley nº 8.078/1990) es la principal ley de protección al consumidor en Brasil. Establece normas para las relaciones de consumo, incluyendo la publicidad y el marketing. En el contexto de la vigilancia publicitaria, el CDC prohíbe las prácticas publicitarias engañosas o abusivas, y exige que la publicidad sea clara, precisa y no induzca a error a las y los consumidores.

Intersección con la vigilancia publicitaria

La LGPD, el CDC y el MCI, en conjunto, establecen un marco regulatorio sólido para la vigilancia publicitaria en Brasil. Estos instrumentos legales buscan proteger a las y los consumidores de prácticas publicitarias invasivas o engañosas, garantizando que sus datos personales se utilicen de forma responsable y transparente.

A pesar de los avances en la regulación, la vigilancia publicitaria sigue planteando desafíos en Brasil. La creciente complejidad del ecosistema digital, con el uso de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, dificulta la protección de datos. Además, la proliferación de dispositivos conectados y la Internet de las cosas (IoT) generan nuevas fuentes de datos personales.

En este contexto, la ANPD está trabajando en la elaboración de nuevas regulaciones para abordar estos desafíos, incluyendo normas para la anonimización y seudonimización de datos, la transferencia internacional de datos y el uso de la IA en el tratamiento de datos personales.

3.4 México

La piedra angular de la protección de datos en México es la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP), publicada en 2010. Esta ley, inspirada en principios internacionales de protección de datos, establece un marco para la recopilación, uso, almacena-

miento y transferencia de datos personales por parte del sector privado.

Principios rectores de la LFPDPPP:

● Licitud: El tratamiento de datos debe ser legal y estar fundamentado en una base legal, como el consentimiento del titular o el cumplimiento de una obligación legal.

● Consentimiento: Se requiere el consentimiento expreso del titular para el tratamiento de sus datos personales, salvo en las excepciones previstas en la ley.

● Información: Los responsables del tratamiento de datos deben informar a los titulares sobre la finalidad del tratamiento, los datos que se recopilarán y sus derechos.

● Finalidad: Los datos solo deben utilizarse para los fines especificados al titular.

● Lealtad: El tratamiento de datos debe ser leal y no debe utilizarse para fines distintos a los informados.

● Proporcionalidad: Los datos recopilados deben ser proporcionales a la finalidad del tratamiento.

● Calidad: Los datos deben ser exactos, completos y actualizados.

● Responsabilidad: Los responsables del tratamiento de datos son responsables de cumplir con la ley.

Transformar una industria que no prioriza la privacidad y los derechos de las personas consumidoras hacia otra que las ponga en el centro exige investigar cómo operan las plataformas y redes sociales, exigirles transparencia y explicabilidad, frenar la publicidad abusiva, reparar los daños cuando los datos personales hayan sido expuestos y establecer límites al uso de información sensible, especialmente tratándose de niñas, niños y adolescentes.

Cuadro 12. Meta a las y los consumidores en la Unión Europea: pagas por utilizar las plataformas sin publicidad o entregas tus datos para recibir publicidad personalizada.

Es momento de hablar sobre vigilancia publicitaria. México va rezagado en relación con otros países y marcos legales. De seguir así, las personas consumidoras en México solo serán espectadores mientras que, en otros países —sobre todo del norte global—, las plataformas integran medidas para proteger la privacidad y dar mayor autonomía a la población consumidora en esos países.

Meta no permite que las personas consumidoras en México nos opongamos al uso de nuestros datos para entrenar sus modelos de IA, ¿Por qué? Porque Meta solo respeta ese derecho en los países cuya normativa la obliga a hacerlo.

Fuente: captura de pantalla del formulario de Meta, disponible en https://help.instagram.com/contact/ 994016389083433

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Realizar investigaciones a redes sociales, plataformas de comercio electrónico y asistentes de IA para evaluar su cumplimiento con las obligaciones de protección y uso de datos personales.

Recomendaciones de política pública y consejos prácticos

• Para llevar a cabo esta tarea, es necesario que la Secretaría de Anticorrupción y Buen Gobierno tenga servidores públicos capacitados en privacidad, derecho digital, protección al consumo, algoritmos, aprendizaje de máquina, ciencia de datos, ciberseguridad, redes, entre otras áreas clave.

• Fortalecer la infraestructura física de la Secretaría con laboratorios forenses y servidores para almacenar y procesar grandes volúmenes de información recolectada.

• Conformar un comité intersecretarial conformado por la Secretaría de Anticorrupción y Buen Gobierno, la Secretaría de Gobernación, la Secretaría de Economía, la Procuraduría Federal del Consumidor (Profeco) y la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones para cruzar información y evitar vacíos de investigación.

• Revisar el marco jurídico y considerar si es necesario reformarlo con el propósito de que faculte a las autoridades correspondientes a requerir información a las plataformas para realizar las investigaciones.

• Presentar los principales hallazgos de las investigaciones en un reporte y proponer medidas concretas para corregir las deficiencias en la protección y uso de datos personales.

• Organizar mesas de trabajo con representantes de redes sociales, plataformas digitales, integrantes de la sociedad civil y especialistas para definir, con base en los hallazgos, rutas de acción que corrijan las fallas y fortalezcan la protección de datos y el consumo libre e informado.

Fortalecer la transparencia y promover la explicabilidad y accesibilidad de los avisos de privacidad, especialmente en materia de cancelación y oposición.

• Diseñar y aplicar un Índice de Transparencia y Explicabilidad de Avisos de Privacidad (ITEP) que permita evaluar de forma objetiva y comparativa, la claridad, accesibilidad y exhaustividad de la información que proporcionan las plataformas tecnológicas a las personas consumidoras sobre el tratamiento de sus datos personales.

• Implementar un Programa Nacional de Capacitación en Privacidad y Protección de Datos para MIPYMES (con certificación), y difundirlo en alianza con cámaras empresariales.

• Garantizar que influencers que recolectan información a través de sus redes sociales cuenten con avisos de privacidad visibles y accesibles.

• Determinar que influencers y cuentas de empresas en redes sociales informen de manera clara el uso de enlaces de afiliado, especificando qué datos recopilan, cómo los utilizan y con qué terceros los comparten.

Mapear la industria de vigilancia publicitaria y fortalecer la defensa frente a ciberdelincuentes:

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Generar datos y campañas para concientizar a las y los consumidores sobre vigilancia publicitaria:

• Visibilizar y conformar un padrón de las empresas clave que participan en la industria en México, incluyendo intermediarios de datos, empresas de tecnología publicitaria y anunciantes (medios, blogs, influencers, etcétera), que señale su razón social y domicilio en México.

• Que las empresas presenten los reportes que detallen el tipo de segmentación publicitaria que realizan y las fuentes de datos utilizadas.

• Fortalecer las políticas de ciberseguridad, especialmente en materia de suplantación de identidad y denuncia.

• Realizar estudios y encuestas para comprender mejor qué saben las y los consumidores en México sobre cómo las plataformas digitales controlan y utilizan sus datos, así como las implicaciones de esto en sus derechos privacidad y consumo.

• Poner en marcha campañas de concientización a la población consumidora que promuevan el ejercicio de sus derechos de Acceso, Rectificación, Cancelación y Oposición (ARCO).

• Implementar con instituciones educativas, especialmente a nivel medio y superior, campa-

ñas sobre privacidad y derechos de consumo digital.

• Prohibir expresamente que las plataformas en línea muestren publicidad personalizada dirigida a menores.

Limitar la publicidad personalizada en poblaciones vulnerables:

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Promover el desarrollo de herramientas independientes para inspeccionar el rastreo y los anuncios personalizados:

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Diseñar una gobernanza de datos para la industria publicitaria:

• Impulsar con las plataformas y aplicaciones dirigidas a la infancia que las configuraciones de máxima privacidad estén habilitadas de forma predeterminada.

• Realizar un estudio sobre las consecuencias del uso de datos sensibles en la publicidad de productos o servicios que impactan la salud física, mental o financiera de las personas consumidoras. Utilizar los insumos de dicho insumo para discutir y elaborar una norma que establezca que la publicidad no debe causar daño físico, y que esto se entienda como prohibir contenidos publicitarios que promuevan conductas riesgosas o autolesivas y aquellos mensajes que banalicen el consumo de sustancias adictivas.

• Impulsar alianzas con universidades y organizaciones de la sociedad civil para desarrollar aplicaciones y extensiones de navegador que limiten e inspeccionen el comportamiento de la publicidad digital.

• Desarrollar una extensión y una aplicación que permitan a las personas consumidoras visualizar qué datos se están rastreando mientras navegan por internet, interactúan con su asistente de IA o utilizan su teléfono celular.

• Discutir el reconocimiento del valor económico de los datos personales y la importancia de que las personas consumidoras tengan autonomía sobre sus datos, explorando la creación de un marco legal que defina responsables, reparación en caso de daños, así como alcances y limitaciones en la transacción, transferencia y protección de datos personales entre la industria y consumidores.

Navegación y bloqueo de rastreo

Compras y transacciones seguras

Y para las y los consumidores, compartimos los siguientes consejos prácticos para proteger sus datos personales y ejercer su derecho a un consumo informado:

Configuración de privacidad en dispositivos y aplicaciones

• Instala una extensión en tu navegador que bloquee rastreadores de terceros y anuncios.

• Considera usar navegadores que prioricen tu privacidad.

• No compres en sitios sin aviso de privacidad o que no tengan razón social y correo electrónico para hacer valer tus derechos de consumo y de privacidad.

• No compres mediante enlaces de afiliados de influencers; accede directamente a la tienda y busca el producto o servicio.

• Activa la opción “No rastrear” en todas las apps de tu celular.

• Elimina aplicaciones que no uses en los últimos tres meses.

• Limita el permiso de micrófono a solo las apps necesarias.

• Ajusta la configuración de privacidad de redes sociales y desactiva geolocalización.

• Configura alertas de inicio de sesión para detectar accesos no autorizados.

• Cifra tus dispositivos y ten guardado una copia de seguridad.

• Mantén actualizados tus dispositivos y aplicaciones.

• No abras enlaces sospechosos en mensajes de texto u otros medios. 1 2 3 4

Prevención de fraudes y phishing

Gestión

de cuentas y contraseñas

• Usa administradores de contraseñas y activa autenticación de dos factores (2FA), especialmente en tus redes sociales y correo electrónico.

• No uses autenticación de Google o Facebook para registrarte en otros sitios.

Control de datos personales y publicidad

• Borra con frecuencia los historiales de conversaciones con asistentes de IA.

• No respondas formularios o encuestas sin campo para aceptar el Aviso de Privacidad. Si no se toman la molestia de incluir ese mínimo requisito, es poco probable que protejan tus datos.

• Para entender mejor cuánto saben de ti: haz valer tus derechos ARCO en alguna red social o plataforma de comercio electrónico.

• Gestiona tu preferencia de anuncios publicitarios en las redes sociales.

• En los asistentes de IA, activa la opción de que tus datos no sean utilizados para entrenar sus modelos.

GLOSARIO

• Ad tech (tecnología publicitaria): Conjunto de herramientas y plataformas digitales usadas para gestionar, segmentar y distribuir publicidad en línea.

• Algoritmos: Conjuntos de instrucciones que procesan datos para tomar decisiones automatizadas, como seleccionar qué anuncio mostrar.

• Autenticación de dos factores (2FA): Método de seguridad que requiere dos pruebas distintas para verificar la identidad de un usuario.

• Bots: Programas automatizados que ejecutan tareas en internet de manera repetitiva y rápida, como indexar páginas web, responder mensajes o, en algunos casos, manipular actividades de compra o publicidad.

• Configuración de privacidad por defecto: Ajustes iniciales de una plataforma que establecen un alto nivel de protección de datos sin intervención del usuario.

• Cookies: Archivos almacenados en el dispositivo del usuario que recopilan y guardan información sobre su actividad en línea.

• Cross-device tracking: Técnica para seguir la actividad de un usuario a través de diferentes dispositivos vinculados a su identidad.

• Datos biométricos: Información sobre características físicas o conductuales únicas de una persona, como huellas dactilares o rostro.

• Datos personales: Información que identifica o puede identificar a una persona, como nombre, correo electrónico o dirección.

• Datos sensibles: Datos que revelan aspectos íntimos como salud, orientación sexual, ideología o creencias, cuya protección requiere un tratamiento reforzado.

• Data brokers (intermediarios de datos): Empresas que recopilan, combi-

nan y venden información personal de los consumidores a terceros.

• Derechos ARCO: Derechos de Acceso, Rectificación, Cancelación y Oposición al tratamiento de datos personales.

• Discriminación algorítmica: Trato desigual hacia personas o grupos derivado de decisiones automatizadas basadas en datos, que puede afectar precios, acceso a productos o servicios.

• E-commerce (comercio electrónico): Actividad de comprar y vender bienes o servicios a través de internet, mediante sitios web, aplicaciones móviles o marketplaces digitales.

• Geolocalización: Determinación de la ubicación física de un usuario mediante GPS, redes móviles o Wi-Fi.

• Perfilado de consumidores: Creación de perfiles detallados de usuarios a partir de datos recolectados, usados para predecir y modificar su comportamiento.

• Píxeles de seguimiento: Fragmentos de código insertados en páginas web o correos electrónicos para registrar interacciones del usuario.

• Plataformas tecnológicas dominantes: Empresas que controlan gran parte del mercado digital y condicionan la competencia.

• Proxies (servidores proxy): Intermediarios entre un dispositivo y el servidor al que se conecta. Se utilizan para ocultar la dirección IP real, distribuir tráfico o evadir bloqueos y restricciones en línea.

• Publicidad personalizada: Estrategia que adapta los mensajes publicitarios al perfil, intereses y comportamiento de cada usuario para aumentar su efectividad.

• Real-Time Bidding (RTB): Subasta instantánea en la que anunciantes pujan por mostrar anuncios a usuarios específicos en tiempo real.

• Retail (venta al por menor): Modelo de negocio en el que una empresa vende productos o servicios directamente al consumidor final, generalmente en tiendas físicas o a través de plataformas digitales.

• Suplantación de identidad: Uso no autorizado de la identidad de una persona para cometer fraudes u otros delitos.

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Elaborado por: Tec-Check Organización de Consumidores en Línea A.C.

Con el apoyo de: El Poder del Consumidor A.C.

Abril, 2025

Favor de citar este estudio de la siguiente forma: Tec-Check (2025). Vigilancia a consumidores digitales: cómo la publicidad te perfila, discrimina y vulnera. Disponible en www.tec-check.com.mx

Contactos: info@tec-check.com.mx elpoderdelconsumidor.org/