🦙 El Mapa de Datos Personal v4.0

Materialización del extractivismo masivo de datos
LAMA - Laboratorio de Mediaciones Algorítmicas

Selecciona una app para observar su infraestructura de vigilancia

* Número real documentado del diario AS (España, octubre 2025)
Datos capturados
0
Tipos de datos
0
Terceros activos
0
Valor monetario
$0.00

Tipos de datos capturados

🕸️ Enjambre de vigilancia 0 transferencias activas

Tu dispositivo
App principal
Publicidad (~65%)
Analytics (~20%)
Brokers de datos (~10%)
Infraestructura (~5%)

🧠 Espacio de reflexión y metacognición

Pregunta 1: Magnitud del extractivismo

Has observado cómo 0 puntos de datos fueron extraídos y distribuidos a 0 empresas en tiempo real.

  • ¿Esta magnitud coincide con tu percepción inicial del tracking?
  • ¿Qué proporción de estos datos es realmente necesaria para la funcionalidad de la app?
  • ¿Cuántos de estos terceros conocías antes de esta visualización?
Concepto LAMA: Shoshana Zuboff llama a esto "excedente conductual" - datos extraídos más allá de lo necesario para el servicio, que se convierten en materia prima del capitalismo de vigilancia.

Pregunta 2: Asimetrías de información y poder

Probablemente no conocías el número exacto de terceros hasta ver esta simulación. Esta opacidad no es accidental.

  • ¿Por qué las empresas no hacen visible esta infraestructura de forma clara?
  • ¿Qué relación hay entre "consentimiento informado" y la complejidad deliberada de políticas de privacidad?
  • ¿Quién tiene el poder técnico para auditar estos flujos? ¿Tú como usuario? ¿Reguladores?
Concepto LAMA: Safiya Noble documenta cómo la opacidad algorítmica reproduce "algoritmos de opresión" - sistemas que ejercen poder sin accountability ni transparencia.

Pregunta 3: Valor y compensación

El valor monetario generado por tus datos es $0.00. Este dinero no va a ti, sino a las empresas que extraen, procesan y venden tu información.

  • ¿Deberían los usuarios recibir compensación económica por sus datos?
  • ¿O el problema es más profundo: la extracción misma, independiente del pago?
  • ¿Qué pasaría si pudieras "vender" o "no vender" cada tipo de dato individualmente?
Concepto LAMA: Kate Crawford describe los "costos ocultos de la IA" - extracción de valor (datos, trabajo, recursos) sin compensación ni reconocimiento adecuados.

Pregunta 4: Mediaciones y alternativas

Jesús Martín-Barbero nos enseñó a pensar en "mediaciones" - las apps no son neutrales, median nuestra experiencia del mundo. Pero ¿qué mediaciones queremos?

  • ¿Son imaginables apps que funcionen sin este nivel de extractivismo?
  • ¿Qué modelos de negocio alternativos existen? (cooperativas, open source, subscripción sin tracking)
  • ¿Qué rol deben jugar regulaciones como GDPR, o son insuficientes?
Concepto LAMA: Arturo Escobar propone "diseños para el pluriverso" - tecnologías que respeten múltiples formas de existencia, no solo la lógica extractivista del Norte Global.

📐 Nota metodológica: Fundamentos de las cifras

Esta simulación está fundamentada en investigaciones documentadas y auditables. Los números que observaste provienen de:

Referencias completas: Exodus Privacy (2024), The Markup (2023), Firefox Monitor, Financial Times "The Data Brokers Market" (2023), Mozilla Foundation "Privacy Not Included" (2024).