Políticas de privacidad

Spotify y las políticas de privacidad poco claras

Muchas veces nos sorprendemos sobre los anuncios o la publicidad que nos aparece mientras navegamos por internet. Dependemos tanto de cada una de nuestras aplicaciones, que olvidamos un punto importante acerca de las políticas de privacidad y la protección que debieran tener nuestros datos e información personal. Sin tener la posibilidad de compartir, publicar o subir información, compañías como Spotify parecen saber más de lo que creemos.

Hace un par de meses Spotify lanzó Only you, una campaña donde podíamos ver cuáles fueron las canciones y podcasts que más escuchamos el último semestre. La experiencia se asemeja bastante a lo que han sido los resúmenes de fin de año titulados Spotify Wrapped. Sin embargo, existen datos entregados dentro de Only you que nos indican la cantidad de información que cosechan desde nuestras escuchas diarias. Uno de ellos fue los días y horarios en los que consumimos contenidos, demostrando los conocimientos que Spotify conoce de nuestros hábitos.

Spotify y sus políticas de privacidad

Este mapeo de nuestros hábitos ayuda a Spotify a la hora de personalizar nuestros artistas más escuchados, o aquellos que nos pudiesen interesar a futuro. Dentro de su política de privacidad, Spotify indica que la información recolectada podría ser utilizada para personalizar experiencias, informar sobre posibles problemas con la aplicación, desarrollar nuevas características, marketing y publicidad, además de un sin fin de usos que de momento no son del todo claros.

Estos últimos forman parte del ya vasto imperio publicitario que ha obtenido Spotify con el correr de los años. Según sus propias palabras, en las políticas de privacidad de la compañía, dichos datos son compartidos con socios publicitarios, de manera de obtener una mayor efectividad a la hora de personalizar nuestra experiencia.

Un ejemplo simple: Spotify es capaz de categorizar incluso el estado anímico de una persona, o la situación o contexto en que se hace uso de la plataforma. De esta manera se determina el tipo de publicidad o el target hacia el cual se apunta. Es decir, si un usuario decide escuchar un género musical determinado, la plataforma le entregará un resultado distinto a medida que la siga utilizando.

Cómo funciona el algoritmo de Spotify

De esta misma manera, existen un sinfín de categorizaciones que el algoritmo de Spotify logra discernir desde un punto hasta acá. Ya sea para mejorar las preferencias musicales de un usuario, o bien otorgar esta información a terceros para luego entregarnos avisos publicitarios relacionados a ellos, estos pueden deberse a varios factores que solemos pasar por alto a la hora de usar una aplicación. Variantes como la edad, el lugar de residencia, actividad que se esté realizando, etc., son factores usados en esta y otras aplicaciones de uso cotidiano, sobre las cuales -muchas veces- no tenemos conocimiento del uso que hacen con nuestra información.

Haciendo uso de las recomendaciones personalizadas, Spotify posee el programa real-time context ads, con el fin de llegar a dichos públicos mediante campañas y productos.

No todo está perdido

Muchas de las estrategias de captura de datos provienen desde una visión central sobre cómo un producto o interfaz interferirá en la vida del usuario. A veces, la entrega de información ayuda en la relación que las personas tienen con nuestro producto. Como cuando los usuarios buscan compartir dichos datos voluntariamente, para mejorar su experiencia con nosotros.

Muy por el contrario, cuando la captura de datos no es clara, el manejo de esta información entra en un área gris de la ética. Este es el caso de Spotify.

En el mundo del diseño y desarrollo de interfaces está el Diseño ético, que busca que seamos lo suficientemente transparentes y sinceros a la hora de solicitar información que resulte sensible para nuestros usuarios. Dentro del diseño ético existen una gran cantidad de “no-nos” que ayudan a definir dónde dibujar la frontera de lo ético y no ético, respectivamente:

Dark patterns:

Este es un patrón de diseño que busca engañar o hacer que los usuarios nos entreguen sus datos de alguna manera u otra. Solicitar demasiada información en un formulario, publicidad disfrazada de contenido e incluso la utilización de checkboxes previamente chequeados (☑️) son algunos ejemplos de este patrón del mal.

Requerir permisos:

Este comportamiento es más recurrente en el desarrollo de aplicaciones. Por ejemplo, donde con tal de poder usar una aplicación debemos otorgar permisos para acceder a la cámara y al micrófono del dispositivo, el envío de notificaciones e incluso permitir la geolocalización del dispositivo.

Existen aplicaciones en donde este listado de ventanas modales aparecen con solo abrir por primera vez la aplicación. Y en muchas ocasiones las ignoramos o aceptamos solo para ingresar a la plataforma.

Para este tipo de comportamientos, Nielsen Norman Group recomienda guiarse por 3 simples modificaciones, con tal de dar un mayor entendimiento a cada una de estas indicaciones:

• Explicar a los usuarios por qué necesitamos los permisos y cuándo serán usados.
• Solicitar dichos permiso cuando solo cuando se haga uso de ellos.
• Permitirle a los usuarios el desactivar los permisos fácilmente, incluso si ya fueron activados.

Incentivar al usuario a la protección de sus datos:

Si bien es difícil que los usuarios conozcan nuestras políticas de privacidad y el uso que haremos de sus datos, tampoco debemos aprovecharnos de eso. Cada persona debiese ser capaz de decidir el uso de sus datos, teniendo en cuenta el contexto y motivo por el cual necesitamos de ellos.

No perdamos el foco

Hoy en día una gran cantidad de compañías globales tienen acceso a nuestros datos, ya sea de manera poco o relativamente ética. Es por esto que en pos de ayudar a evitar, o para dejar de replicar dichas prácticas, debemos ser transparentes a la hora del manejo y la utilización de los datos de nuestros usuarios.

Por el contrario, si deseamos utilizar dicha información con el solo fin de mejorar la experiencia de nuestros usuarios, este fin debe ser claro tanto para ellos, como para quienes estamos detrás. A fin de cuentas, no estamos diseñando para números o cifras, sino para personas como tú o como yo.