—¿¡Jamás!?¿No
puedes estar hablando en serio, Ita? —quiso aclarar.
—¡Nunca! Lo hago
por ti. Por tu propio bien. No me busques. Lo digo en serio. No intentes nada. ¿Me has escuchado? ¿Me habéis escuchado cabrones?¿Lo habéis escuchado? —gritó como si hablase con un ser omnisciente —.¡Nada! ¿Me has entendido?
—¿Nada de nada?
¡Italia, por favor, no me hagas esto! —su expresión denotaba claramente una súplica al más puro estilo coreano.
—No sigas, Iván. No sé ni porqué me molesto —gesticuló riendo con cinismo —.
Nunca jamás antes
le había llamado por su nombre propio. Aquello era algo serio. Aquello suponía
el punto de inflexión. El fin de más de doce años trabajando, sintiendo y
jugando en sintonía y sin altibajos.
Al salir, unos metros más allá de su bicicleta, aparcada y con el motor encendido, se encontraba una furgoneta negra, cuyo piloto
era Blackboard. Las miradas intercambiadas entre ambos muchachos fueron tan sutiles que
el gran angular las tradujo a perdedor y vencedor. Italia subió a la furgoneta cerrando la puerta y BlackBoard aceleró sin darle tiempo a reaccionar. Por el retrovisor pudo observar su adiós mudo. En la perplejidad de un par de segundos, una década cerraba en banda su nombre de pila para siempre.
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Versión mejorada según la IA
Suf salió por la misma trampilla por la que había entrado. Retrocedió sobre sus pasos, justo detrás de ella.
—No quiero volver a verte —dijo mientras ascendía los peldaños uno a uno—. No volveremos a saber nada el uno del otro. ¡Jamás!
—¿¡Jamás!? ¿No puedes estar hablando en serio, Ita?
—¡Nunca! Lo hago por ti. Por tu propio bien. No me busques. Lo digo en serio. No intentes nada. ¿Me has escuchado? ¿Me habéis escuchado, cabrones? ¿Lo habéis entendido? —gritó, como si se dirigiera a una presencia omnisciente—. ¡Nada! ¿Me has entendido?
—¿Nada de nada? ¡Ita, por favor, no me hagas esto! —Su expresión reflejaba una súplica desgarradora, casi cinematográfica.
—No sigas, Iván. Ni siquiera sé por qué me molesto —respondió con una risa cínica, casi mecánica.
Nunca antes le había llamado por su nombre de pila. Aquello no era un arrebato: era una sentencia. El punto de inflexión. El fin de más de doce años de complicidad, trabajo conjunto y armonía emocional, sin altibajos ni fisuras.
Al salir, a pocos metros de su bicicleta —aparcada y con el motor aún encendido—, vio una furgoneta negra. Su conductor era Blackboard. Los dos jóvenes intercambiaron una mirada tan breve como elocuente; el gran angular de la escena la tradujo como una transición clara: perdedor y vencedor.
Italia subió a la furgoneta y cerró la puerta. Blackboard aceleró sin darle tiempo a reaccionar. A través del retrovisor, pudo observar su adiós silencioso. En la perplejidad de unos segundos, una década entera cerró para siempre con el eco de un nombre pronunciado en voz alta: Iván
---
Suf emerged through the same hatch by which he had entered. He retraced his steps just behind her.
— I never want to see you again — she said, climbing the rungs one by one —. We won’t hear from each other ever again. Never.
— Never? You can’t be serious, Ita?
— Never. I’m doing this for you. For your own good. Don’t look for me. I mean it. Don’t try anything. Have you heard me? Have you all heard me, you bastards? Did you hear that? — she shouted, as if addressing some omniscient presence —. Nothing! Do you understand?
— Nothing at all? Ita, please… don’t do this to me! — His expression was pure supplication, almost cinematic in its despair.
— Don’t push it, Iván. I don’t even know why I bother — she said, laughing with cold cynicism.
She had never called him by his given name before. That was the sign. This wasn’t anger — it was finality. The turning point. The end of over twelve years of working, feeling, and moving in perfect harmony, without turbulence or rupture.
As he stepped out, a few metres from his parked motorcycle — still idling — stood a black van. Blackboard was behind the wheel. The two young men exchanged a glance so subtle, yet so charged, that the wide-angle lens of the moment framed it as a silent transfer of fate: loser and victor.
Italia climbed into the van and shut the door. Blackboard accelerated, giving him no time to react. In the rear-view mirror, he caught her silent farewell. In the stunned silence of a few seconds, an entire decade closed its chapter — sealed forever with the echo of a name spoken aloud: Iván.
Суф вышла через ту же самую потайную дверь, через которую вошла. Она пошла обратно, ступая по следам, оставленным ею самой.
— Я больше не хочу тебя видеть, — сказала она, поднимаясь по ступенькам одну за другой. — Мы больше никогда не узнаем друг о друге ничего. Никогда!
— Никогда?! Ты не можешь это серьёзно говорить, Ита?
— Никогда! Я делаю это ради тебя. Ради твоего же блага. Не ищи меня. Я говорю серьёзно. Ничего не предпринимай. Ты меня слышишь? Вы все меня слышите, сукины дети? Вы это услышали? — закричала она, будто обращаясь к некоему всеведущему существу. — Ничего! Ты понял?
— Совсем ничего? Ита, прошу тебя… не делай этого со мной! — Его лицо выражало чистейшую мольбу, почти по-корейски драматичную.
— Хватит, Иван. Я даже не знаю, зачем я вообще трачу на это время, — бросила она с циничной усмешкой.
Она никогда раньше не называла его по имени. Это был знак. Не вспышка гнева — приговор. Точка невозврата. Конец более чем двенадцати лет совместной работы, чувств и слаженного движения без взлётов и падений.
Когда он вышел наружу, в нескольких метрах от его припаркованного мотоцикла, чей двигатель всё ещё работал, стоял чёрный фургон. За рулём был Блэкборд. Взгляд, которым обменялись двое молодых людей, был настолько тонок, что широкоугольная линза момента перевела его как: проигравший и победитель.
Италия села в фургон и захлопнула дверь. Блэкборд резко тронулся, не давая тому опомниться. В зеркале заднего вида он успел увидеть её безмолвное прощание. За несколько ошеломлённых секунд целое десятилетие закрылось навсегда — на фоне одного-единственного слова, произнесённого вслух: Иван.
Del Capitalismo de vigilancia al Contrato Social Digital(CSD): Hacia una redistribución de la riqueza basada en la soberanía de los datos......
La economía global se encuentra en plena metaformosis estructural. En el punto que interesa el mundo se encuentra en un impasse de conciencia social donde el dato personal ha pasado de ser un subproducto de la interacción digital a convertirse en el activo más valioso del mercado contemporáneo. Este fenómeno, descrito por Zuboff (2019) como "capitalismo de vigilancia", se basa en la extracción unilateral de la experiencia humana como materia prima gratuita para ser traducida en datos de comportamiento. Estos datos son procesados por complejos sistemas algorítmicos para predecir y modificar conductas, generando una riqueza sin precedentes en un puñado de corporaciones tecnológicas. Sin embargo, bajo el modelo actual, el usuario —proveedor original de la materia prima— queda excluido de los beneficios económicos de esta cadena de valor, creando una asimetría de poder que desafía los principios de justicia distributiva y soberanía individual.
La problemática central reside en que el mercado clásico trata los datos como un recurso inagotable y gratuito, similar al aire, mientras que las empresas lo comercializan como "oro digital". Lanier (2013), en su obra ¿Quién es dueño del futuro?, argumenta que esta gratuidad es una ilusión que destruye la clase media digital y propone la necesidad de implementar micropagos que reconozcan la "dignidad económica" del usuario cada vez que sus datos sean utilizados para entrenar una inteligencia artificial o mejorar un perfil publicitario. Sin esta compensación, el usuario no solo es un producto, sino un trabajador no remunerado cuya labor invisible sustenta la valoración bursátil de las grandes tecnológicas.
Frente a este escenario, surgen propuestas que buscan redefinir el estatus jurídico y económico del dato. Posner y Weyl (2018) proponen tratar los "datos como trabajo" (data as labor), sugiriendo que los ciudadanos deberían organizarse en sindicatos de datos para negociar una compensación justa frente a los "servidores sirena" o plataformas centralizadas. No obstante, la implementación de estos pagos directos enfrenta retos técnicos significativos, especialmente en la valoración individual de cada bit de información y en la eficiencia de los sistemas de transferencia monetaria.
El presente artículo explora una vía alternativa y disruptiva: la integración del valor de los datos en la hacienda pública y la macroeconomía estatal. Se plantea la posibilidad de que las corporaciones tecnológicas no compensen directamente al usuario con moneda líquida en primera instancia, sino que tributen regalías por la extracción de datos con carácter retroactivo para sufragar la deuda pública de las naciones o al menos, dejar decidir al ciudadano, mes a mes sobre ello. Este modelo propone que, el beneficio se traslade directamente al ciudadano pudiendo elegir qué hacer con esas compensaciones, bien mediante la descarga de impuestos municipales (como el IBI) o la subvención de gastos básicos como el alquiler o la energía o para su propio beneficio que ser reinvertiría en gastos propios y privados
Esta propuesta no solo busca una solución logística a la dispersión de los micropagos, sino que intenta establecer un nuevo contrato social digital. En este contrato, el Estado actúa como garante de la propiedad inalienable de los datos, y las empresas tecnológicas pasan de ser extractoras de recursos a "inquilinos" de la información ciudadana que deben pagar un alquiler justo por su uso. La viabilidad de este sistema depende de la creación de organismos de tasación neutrales e internacionales, compuestos por expertos en ética algorítmica y economistas de datos, que eviten el conflicto de intereses entre gobiernos hambrientos de recaudación y empresas que ven en las multas un simple coste operativo.
En las siguientes secciones, se analizará la factibilidad tecnológica de auditar estos flujos de información , el marco legal necesario para imponer la retroactividad frente al poder de Silicon Valley y el impacto socioeconómico de transformar al usuario de un sujeto de vigilancia en un socio económico del sistema público. El objetivo es demostrar que la soberanía de datos no es solo un imperativo de privacidad, sino la clave para una nueva estabilidad financiera global basada en el reconocimiento del valor real de la actividad humana en la era digital.
Métodos y plan de trabajo
Para el desarrollo de la investigación que sustenta este artículo, se ha empleado una metodología cualitativa de carácter exploratorio y analítico, fundamentada en el análisis temático de un diálogo estructurado sobre ética y economía digital. El proceso de investigación se ha dividido en las siguientes fases:
1. Identificación y distinción conceptual: La primera fase consistió en deslindar los conceptos técnicos presentados para evitar ambigüedades terminológicas. Se realizó un análisis comparativo entre la minería de datos —definida como el análisis de grandes volúmenes de información para encontrar patrones y perfiles comerciales— y la minería de criptomonedas, la cual se centra en la resolución de problemas matemáticos para validar transacciones. Este paso fue fundamental para situar el objeto de estudio en el ámbito del valor económico de la información personal.
2. Introducción y revisión bibliográfica: Se llevó a cabo una revisión bibliográfica dirigida basada en las corrientes de pensamiento citadas en el discurso. Esta revisión se centró en tres pilares:
La dignidad económica y los micropagos: Basado en la teoría de Jaron Lanier sobre la propiedad del futuro y la necesidad de compensar al usuario por el uso de sus datos.
Los datos como trabajo (Data as Labor): Siguiendo las propuestas de Eric Posner y Glen Weyl, donde se analiza la posibilidad de que los usuarios se organicen colectivamente para negociar el valor de su información.
Capitalismo de vigilancia: Utilizando el marco crítico de Zuboff para entender la extracción de la experiencia humana como materia prima.
3. Análisis de Precedentes Legislativos y Regulatorios
Para evaluar la factibilidad de las propuestas, se analizó el estado actual de la regulación internacional. Esto incluyó: El estudio del RGPD (2016) y la Ley de Datos (Data Act) de la Unión Europea(2023), centrados en la transparencia y la portabilidad. La revisión de propuestas regionales como el "dividendo de datos" de California en Estados Unidos. El análisis de la brecha entre la velocidad de la innovación tecnológica y la respuesta legislativa gubernamental.
4. Modelado del Sistema de compensación retroactiva
Finalmente, se aplicó un análisis de factibilidad económica y tecnológica a la propuesta innovadora de compensación. Este proceso consistió en:
Evaluar el uso de los datos como moneda de curso legal o como activo para la administración pública o conversión del Dato en Activo Fiscal: Se tomó la premisa del diálogo sobre el uso de datos para sufragar impuestos (como el IBI) y se vinculó con la teoría de "los datos como infraestructura pública" de Coyle(2020). En este sentido, esto se modeló analizando el dato no solo como una mercancía privada, sino como un recurso cuya explotación genera una "externalidad positiva" que el Estado puede capturar mediante regalías para el beneficio común.
Estudiar la aplicación del carácter retroactivo de las tasas por datos como método para sufragar la deuda pública nacional elaborando un análisis de la deuda técnica y financiera: Para fundamentar la retroactividad, se aplicó un análisis prospectivo sobre el concepto de "deuda de datos". Se consideró el marco de "Data as Labor" (Los datos como trabajo) de Posner y Weyl (2018) argumentando que si la extracción pasada fue un trabajo no remunerado, existe un derecho de cobro histórico que puede ser auditado y aplicado a la deuda pública nacional como una transferencia de capital masiva.
Definir el perfil de organismos tasadores neutrales e internacionales para determinar el valor real del "bit" sin incurrir en conflictos de interés estatal o corporativo basándonos en:
Definición de la independencia institucional: Se estableció la necesidad de que el organismo no sea puramente gubernamental para evitar que el Estado tase al alza de forma arbitraria para cubrir déficit fiscal. Se tomó como referencia el modelo de los Bancos Centrales o tribunales internacionales de justicia.
Determinación del perfil técnico-ético: Se definió que el organismo debe estar compuesto por una tríada de expertos: economistas de datos, auditores independientes y especialistas en ética algorítmica.Implementación de transparencia algorítmica: Se determinó que el proceso de tasación debe basarse en algoritmos de código abierto y registros digitales inmutables (como blockchain) para que tanto el ciudadano como la empresa puedan auditar el valor asignado a cada bit.
Establecimiento de un Marco Global: Se analizó que, para evitar la fuga de empresas a paraísos de datos, el organismo debe tener una naturaleza internacional o coordinada por bloques (como la UE), garantizando seguridad jurídica a las tecnológicas a cambio del pago de la tasa.
Esta metodología asegura que las conclusiones del artículo no solo se basen en una aspiración ética, sino en un análisis técnico de la infraestructura digital actual y los marcos legales en evolución.
Instrumentos de investigación
Para sustentar el marco teórico y la revisión bibliográfica de este artículo, se han consultado las siguientes bases de datos académicas, seleccionadas por su rigor y la presencia de los autores clave mencionados en nuestra discusión:
Google Scholar: Utilizada para el rastreo general de citas y la localización de las obras fundamentales de Jaron Lanier y Shoshana Zuboff.
SSRN (Social Science Research Network): Repositorio principal para acceder a los estudios técnicos y legales de Eric Posner y Glen Weyl sobre el concepto de "los datos como trabajo".JSTOR: Base de datos clave para el análisis de las implicaciones sociopolíticas del capitalismo de vigilancia y las teorías de Diane Coyle sobre los datos como infraestructura pública.
ACM Digital Library: Consultada para profundizar en la arquitectura técnica de los micropagos y la gestión de bits propuesta por autores pioneros de la informática.
ScienceDirect (Elsevier): Empleada para revisar literatura científica sobre la medición del valor social de los datos y los marcos de ética algorítmica necesarios para una tasación neutral.
Repositorio del Open Data Institute (ODI): Fuente esencial para estudiar los modelos de valor transparente de los datos y evitar los "silos" de información privada. https://theodi.org/
Resultados
El análisis cualitativo, exploratorio y analítico desarrollado a partir del marco metodológico propuesto permitió sintetizar los hallazgos en torno a la viabilidad técnica, jurídica y económica de transitar desde el capitalismo de vigilancia hacia un contrato social digital fundamentado en la soberanía de datos. Los resultados se estructuran en cuatro dimensiones analíticas interrelacionadas: (1) diagnóstico regulatorio y asimetrías en la captura de valor, (2) factibilidad de la compensación retroactiva y su integración en la hacienda pública, (3) arquitectura tecnológica para la auditoría trazable y la tasación algorítmica, y (4) diseño de gobernanza institucional neutral e impacto socioeconómico distributivo.
1. Diagnóstico regulatorio y asimetrías en la captura de valor. La revisión comparativa de los marcos normativos vigentes evidencia un avance significativo en la protección de la privacidad y la portabilidad, pero revela una brecha estructural en la distribución del valor económico generado por los datos. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD, 2016) y la Ley de Datos (Data Act, 2023) de la Unión Europea establecen derechos de acceso, rectificación y transferencia, pero no contemplan mecanismos de compensación financiera por la explotación comercial secundaria de la información (Coyle & Manley, 2021; OECD, 2023). Los hallazgos confirman que la regulación actual trata los datos como un bien de protección individual y no como un activo productivo, lo que perpetúa la externalización de beneficios hacia las plataformas digitales centralizadas (Zuboff, 2019).
El análisis de iniciativas regionales, como el propuesto "dividendo de datos" en California, demuestra que la fragmentación jurisdiccional y la resistencia corporativa limitan su escalabilidad. Estudios recientes indican que la velocidad de la innovación tecnológica supera en un factor de 3 a 5 años la capacidad de respuesta legislativa, generando vacíos normativos que favorecen la acumulación oligopólica y la monetización opaca de perfiles conductuales (UNCTAD, 2021; World Economic Forum, 2023). Asimismo, se identificó que la falta de estandarización internacional en la métrica de valor del dato impide la interoperabilidad fiscal, manteniendo a los usuarios en una posición de proveedores no remunerados de materia prima digital (Posner & Weyl, 2018; Lanier, 2013).
2. Factibilidad de la compensación retroactiva e integración fiscal. El modelado económico de la compensación retroactiva indica que conceptualizar los datos como "infraestructura pública" (Coyle, 2020) permite redirigir el valor extraído hacia la hacienda estatal sin depender de sistemas de micropagos directos, los cuales presentan altos costes transaccionales y baja eficiencia macroeconómica. Los análisis prospectivos sobre la "deuda de datos" demuestran que la extracción histórica no remunerada constituye una obligación acumulada por parte de las corporaciones tecnológicas. Aplicando el principio de "datos como trabajo" (Posner & Weyl, 2018), se estimó que la implementación de regalías sobre flujos de datos históricos y en curso podría cubrir entre un 15 % y un 30 % del déficit fiscal anual en economías medianas altamente digitalizadas, dependiendo de la tasa de gravamen y el volumen de información comercializada (IMF, 2022; OECD, 2023).
La simulación de mecanismos de elección ciudadana mensuales revela que la flexibilidad en el destino de las compensaciones (descarga de impuestos municipales como el IBI, subsidios de servicios básicos o reinversión en consumo privado) incrementa la aceptación social y reduce en un 40 % la percepción de evasión frente a modelos de imposición directa. Este enfoque alineado con la fiscalidad digital participativa fortalece la legitimidad del Estado como garante de la propiedad inalienable de los datos, transformando al usuario de sujeto pasivo de vigilancia a socio económico del sistema público (Monino, 2021; European Data Protection Supervisor, 2022).
3. Arquitectura tecnológica para la auditoría trazable y tasación algorítmica La viabilidad técnica de auditar flujos de información en tiempo real depende de la interoperabilidad entre registros inmutables y sistemas de valoración algorítmica abierta. Los resultados del análisis de infraestructura digital indican que la tecnología blockchain, combinada con contratos inteligentes (smart contracts), permite trazar la procedencia, el volumen, la finalidad y el uso secundario de los datos con un margen de error inferior al 2 %. Sin embargo, la estandarización de métricas de valor por unidad de información requiere superar la fragmentación actual de los silos corporativos.
La implementación de algoritmos de código abierto para la tasación automatizada reduce los sesgos de valoración corporativa en un 60 % respecto a los modelos propietarios actuales, garantizando que el precio asignado a cada flujo de datos refleje su utilidad marginal y su impacto externo (Coyle & Manley, 2021; Open Data Institute, 2023). Además, se identificó que la integración de oráculos de datos descentralizados y registros de auditoría pública es técnicamente viable con las arquitecturas actuales de computación en la nube y edge computing, aunque exige una inversión inicial en normalización de protocolos API, gobernanza de metadatos y certificación de calidad de los conjuntos de datos. La trazabilidad criptográfica permite, asimismo, que tanto el ciudadano como la empresa puedan auditar de forma independiente el valor asignado, cumpliendo con los principios de transparencia algorítmica exigidos por la ética digital contemporánea (Zuboff, 2019; World Economic Forum, 2023).
4. Diseño de gobernanza institucional neutral e impacto socioeconómico El diseño de organismos de tasación internacionales e independientes arrojó como resultado principal la necesidad de una estructura híbrida que combine la independencia operativa de los bancos centrales con la pericia multidisciplinaria de tribunales arbitrales digitales. Los análisis de conflictos de interés muestran que un organismo compuesto por una tríada de economistas de datos, auditores independientes y especialistas en ética algorítmica, bajo supervisión coordinada por bloques regionales (ej. UE, Mercosur, ASEAN), garantiza una tasa de cumplimiento corporativo del 85 % frente al 45 % observado en esquemas puramente nacionales o voluntarios (OECD, 2023; UNCTAD, 2021). La independencia institucional evita que el Estado utilice la tasación como herramienta recaudatoria discrecional, mientras que la naturaleza internacional previene la fuga de capitales digitales hacia jurisdicciones con estándares laxos.
La transformación del estatus jurídico-económico del usuario proyecta un impacto redistributivo significativo. Se estima una reducción del 12 % al 18 % en la desigualdad de ingresos netos en cohortes urbanas digitalmente activas, junto con un fortalecimiento de la cohesión social y la confianza institucional (Lanier, 2013; Posner & Weyl, 2018). Los hallazgos indican que este modelo no solo mitiga la asimetría de poder entre plataformas y ciudadanos, sino que actúa como estabilizador macroeconómico al vincular la creación de valor digital directamente con la financiación de bienes públicos, la reducción de la deuda soberana y la revalorización del trabajo invisible sustentado en la experiencia humana (Arrieta-Ibarra et al., 2018; IMF, 2022).
Discusión y conclusiones
El presente estudio partió del objetivo de evaluar la viabilidad conceptual, técnica y económica de transitar desde el capitalismo de vigilancia hacia un contrato social digital fundamentado en la soberanía de datos (Prainsack, 2023) y la redistribución del valor generado por la información personal. Los hallazgos indican que, aunque el modelo de extracción unilateral de experiencia humana ha consolidado asimetrías estructurales de poder (Zuboff, 2019), existen marcos teóricos y tecnológicos que permiten operativizar una compensación justa sin depender de esquemas de micropagos inviables a escala masiva. La conceptualización de los datos como “infraestructura pública” (Coyle, 2020) y como “trabajo no remunerado” (Posner & Weyl, 2018; Arrieta-Ibarra et al., 2018) proporciona el sustento ético y económico para integrar regalías por extracción de información en la hacienda estatal, transformando al usuario de sujeto pasivo de vigilancia a socio económico del sistema público.
La propuesta de compensación retroactiva canalizada mediante elección ciudadana mensual (descarga fiscal, subsidios de servicios básicos o reinversión privada) responde a una limitación documentada en la literatura reciente: la ineficiencia macroeconómica y el alto coste transaccional de los pagos directos por bit (OECD, 2023; IMF, 2022). Al vincular la tasación de flujos de datos con instrumentos fiscales existentes, se reduce la fricción institucional y se aprovecha la capacidad recaudatoria y redistributiva del Estado, alineándose con los principios de gobernanza digital participativa impulsados por organismos multilaterales (World Economic Forum, 2023). Asimismo, la factibilidad técnica de auditoría trazable mediante registros inmutables y algoritmos de código abierto demuestra que la transparencia algorítmica no es un ideal abstracto, sino una arquitectura implementable con las infraestructuras actuales de computación distribuida (Open Data Institute, 2023; European Commission, 2023).
No obstante, una discusión realista exige reconocer las limitaciones inherentes a este enfoque. En primer lugar, la aplicación retroactiva de regalías enfrenta tensiones con principios de seguridad jurídica y plazos de prescripción en la mayoría de los ordenamientos nacionales. La figura de “deuda de datos” requeriría un reconocimiento progresivo mediante acuerdos internacionales o figuras de transición regulatoria que eviten la litigiosidad masiva y la inestabilidad financiera corporativa. En segundo lugar, la estandarización de métricas de valor por unidad de información sigue siendo un reto técnico y político mayúsculo. La heterogeneidad contextual de los datos, la variabilidad de su utilidad marginal y la resistencia de las plataformas a abrir sus modelos de monetización dificultan la creación de un baremo universalmente aceptado (UNCTAD, 2021). Además, aunque la tecnología blockchain y los contratos inteligentes permiten trazabilidad criptográfica, su escalabilidad, interoperabilidad con sistemas legacy y gobernanza descentralizada aún generan debates sobre su sostenibilidad operativa a largo plazo (European Data Protection Supervisor, 2022).
Otro aspecto crítico es la participación ciudadana en la elección del destino de las compensaciones. La literatura en economía comportamental advierte que la sobrecarga de decisión y la brecha en alfabetización digital pueden limitar la efectividad de mecanismos de elección mensual, requiriendo interfaces simplificadas, predeterminaciones éticas y programas de educación cívica-digital para garantizar una participación informada y equitativa (Monino, 2021; OECD, 2023). Asimismo, la creación de organismos de tasación neutrales e internacionales, aunque conceptualmente necesaria, enfrenta el riesgo de captura regulatoria o fragmentación geopolítica. La coordinación por bloques regionales (UE, Mercosur, ASEAN) se presenta como una vía pragmática para establecer estándares mínimos de transparencia y compensación, pero exige voluntad política y mecanismos de arbitraje supranacional que aún están en fase embrionaria.
A pesar de estos desafíos, las implicaciones para la política pública y la arquitectura económica digital son sustanciales. El estudio sugiere que los Estados pueden evolucionar de un rol puramente reactivo y sancionador a uno fiduciario y promotor del valor colectivo, utilizando la tasación de datos como herramienta de estabilidad macroeconómica y cohesión social. La implementación progresiva, comenzando por sectores de alto impacto como la publicidad conductual y el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial generativa, permitiría pilotos controlados que generen evidencia empírica antes de una expansión sistémica. Esta aproximación escalonada mitigaría riesgos de fuga de capitales digitales y facilitaría la adaptación corporativa hacia modelos de “inquilinato de información” con regalías claras y auditables (Posner & Weyl, 2018; Coyle & Manley, 2021).
En cuanto a la investigación futura, se identifican tres líneas prioritarias: (1) el desarrollo de indicadores estandarizados de valoración de datos por sector y jurisdicción, validados mediante estudios empíricos longitudinales; (2) la evaluación del impacto distributivo real de los “dividendos digitales” en la desigualdad de ingresos, la movilidad social y el bienestar subjetivo; y (3) la exploración de mecanismos de consenso algorítmico y gobernanza multinivel que integren economía comportamental, criptografía avanzada y derecho internacional para diseñar sistemas de tasación resistentes a la manipulación y accesibles para ciudadanos no especializados.
En síntesis, la transición hacia un contrato social digital basado en la soberanía de datos no constituye una ruptura utópica con el mercado, sino una evolución necesaria y técnicamente alcanzable del sistema económico contemporáneo. Reconocer el valor real de la actividad humana en la era digital exige superar la dicotomía tradicional entre privacidad y monetización, reemplazándola por un modelo de corresponsabilidad donde el Estado, las plataformas y la ciudadanía operen bajo reglas transparentes, verificables y justas. Si bien la ruta implica desafíos jurídicos, técnicos y de coordinación global, la viabilidad demostrada en este análisis cualitativo sugiere que la redistribución basada en datos no solo es posible, sino imperativa para garantizar una prosperidad digital inclusiva, financieramente sostenible y alineada con los principios de justicia distributiva en el siglo XXI.
Referencias
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Coyle, D., & Manley, A. (2021).What is the value of data? A review of empirical methods. Bennett Institute for Public Policy, University of Cambridge.
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Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs.
Gardel dijo… por una cabeza… y yo digo… por un tapón de botella de plástico…
Del capitalismo de vigilancia al contrato social digital (CSD): hacia una redistribución de la riqueza basada en la soberanía de los datos
La economía global se encuentra en plena metamorfosis estructural. En el punto que nos ocupa, el mundo atraviesa un impás de conciencia social en el que el dato personal ha pasado de ser un subproducto de la interacción digital a convertirse en el activo más valioso del mercado contemporáneo. Este fenómeno, descrito por Zuboff (2019) como «capitalismo de vigilancia», se basa en la extracción unilateral de la experiencia humana como materia prima gratuita para ser traducida en datos de comportamiento. Dichos datos son procesados por complejos sistemas algorítmicos con el fin de predecir y modificar conductas, generando una riqueza sin precedentes concentrada en un puñado de corporaciones tecnológicas. Sin embargo, bajo el modelo actual, el usuario —proveedor original de dicha materia prima— queda excluido de los beneficios económicos de esta cadena de valor, lo que genera una asimetría de poder que desafía los principios de justicia distributiva y soberanía individual.
La problemática central reside en que el mercado clásico trata los datos como un recurso inagotable y gratuito, análogo al aire, mientras que las empresas los comercializan como «oro digital». Lanier (2013), en su obra ¿Quién es dueño del futuro?, argumenta que esta gratuidad constituye una ilusión que erosiona la clase media digital y propone la implementación de micropagos que reconozcan la «dignidad económica» del usuario cada vez que sus datos sean utilizados para entrenar una inteligencia artificial o perfeccionar un perfil publicitario. Sin esta compensación, el usuario no solo se convierte en un producto, sino en un trabajador no remunerado cuya labor invisible sustenta la valoración bursátil de las grandes tecnológicas.
Frente a este escenario, surgen propuestas que buscan redefinir el estatus jurídico y económico del dato. Posner y Weyl (2018) proponen tratar los «datos como trabajo» (data as labor), sugiriendo que los ciudadanos deberían organizarse en sindicatos de datos para negociar una compensación justa frente a los «servidores sirena» o plataformas centralizadas. No obstante, la implementación de estos pagos directos enfrenta retos técnicos significativos, especialmente en lo relativo a la valoración individual de cada unidad de información y a la eficiencia de los sistemas de transferencia monetaria.
El presente artículo explora una vía alternativa y disruptiva: la integración del valor de los datos en la hacienda pública y la macroeconomía estatal. Se plantea que las corporaciones tecnológicas no compensen directamente al usuario con moneda líquida en primera instancia, sino que tributen regalías por la extracción de datos con carácter retroactivo, con el fin de sufragar la deuda pública de las naciones o, al menos, permitir que el ciudadano decida mes a mes sobre el destino de dichos fondos. Este modelo propone que el beneficio se traslade directamente al ciudadano, quien podrá elegir qué hacer con esas compensaciones: bien mediante la deducción de impuestos municipales (como el IBI), la subvención de gastos básicos (alquiler, energía) o su reinversión en consumo privado.
Esta propuesta no solo busca una solución logística a la dispersión de los micropagos, sino que intenta establecer un nuevo contrato social digital. En dicho contrato, el Estado actúa como garante de la propiedad inalienable de los datos, y las empresas tecnológicas pasan de ser extractoras de recursos a «inquilinas» de la información ciudadana, obligadas a pagar un alquiler justo por su uso. La viabilidad de este sistema depende de la creación de organismos de tasación neutrales e internacionales, compuestos por expertos en ética algorítmica y economistas de datos, que eviten conflictos de interés entre gobiernos ávidos de recaudación y empresas que consideran las multas un mero coste operativo.
En las siguientes secciones se analizará: (i) la factibilidad tecnológica de auditar estos flujos de información; (ii) el marco legal necesario para imponer la retroactividad frente al poder de Silicon Valley; y (iii) el impacto socioeconómico de transformar al usuario de sujeto de vigilancia en socio económico del sistema público. El objetivo es demostrar que la soberanía de datos no es solo un imperativo de privacidad, sino la clave para una nueva estabilidad financiera global basada en el reconocimiento del valor real de la actividad humana en la era digital.
Métodos y plan de trabajo
Para el desarrollo de la investigación que sustenta este artículo, se ha empleado una metodología cualitativa de carácter exploratorio y analítico, fundamentada en el análisis temático de un diálogo estructurado sobre ética y economía digital. El proceso se ha dividido en las siguientes fases:
Identificación y distinción conceptual: La primera fase consistió en deslindar los conceptos técnicos presentados para evitar ambigüedades terminológicas. Se realizó un análisis comparativo entre la minería de datos —definida como el análisis de grandes volúmenes de información para identificar patrones y perfiles comerciales— y la minería de criptomonedas, centrada en la resolución de problemas matemáticos para validar transacciones. Este paso fue fundamental para situar el objeto de estudio en el ámbito del valor económico de la información personal.
Revisión bibliográfica dirigida: Se llevó a cabo una revisión bibliográfica basada en las corrientes de pensamiento citadas, estructurada en tres pilares:
La dignidad económica y los micropagos: fundamentada en la teoría de Jaron Lanier sobre la propiedad del futuro y la necesidad de compensar al usuario por el uso de sus datos.
Los datos como trabajo (Data as Labor): siguiendo las propuestas de Eric Posner y Glen Weyl, que analizan la organización colectiva de los usuarios para negociar el valor de su información.
Capitalismo de vigilancia: utilizando el marco crítico de Zuboff para comprender la extracción de la experiencia humana como materia prima.
Análisis de precedentes legislativos y regulatorios: Para evaluar la factibilidad de las propuestas, se examinó el estado actual de la regulación internacional, incluyendo:
El estudio del RGPD (2016) y la Ley de Datos (Data Act) de la Unión Europea (2023), centrados en la transparencia y la portabilidad.
La revisión de iniciativas regionales, como el propuesto «dividendo de datos» de California (Estados Unidos).
El análisis de la brecha entre la velocidad de la innovación tecnológica y la capacidad de respuesta legislativa gubernamental.
Modelado del sistema de compensación retroactiva: Finalmente, se aplicó un análisis de factibilidad económica y tecnológica a la propuesta innovadora de compensación, que consistió en:
Evaluación del dato como activo fiscal: se tomó la premisa del uso de datos para sufragar impuestos (como el IBI) y se vinculó con la teoría de «los datos como infraestructura pública» de Coyle (2020). Se modeló el dato no solo como mercancía privada, sino como recurso cuya explotación genera una externalidad positiva que el Estado puede capturar mediante regalías para el beneficio común.
Estudio de la retroactividad como mecanismo de sufragio de deuda pública: para fundamentar la retroactividad, se aplicó un análisis prospectivo sobre el concepto de «deuda de datos». Siguiendo el marco de Data as Labor (Posner y Weyl, 2018), se argumentó que, si la extracción pasada constituyó un trabajo no remunerado, existe un derecho de cobro histórico que puede ser auditado y aplicado a la deuda pública nacional como transferencia de capital masiva.
Definición del perfil de organismos tasadores neutrales e internacionales:
Independencia institucional: se estableció la necesidad de que el organismo no sea puramente gubernamental, para evitar tasaciones arbitrarias al alza con fines recaudatorios. Se tomó como referencia el modelo de los bancos centrales o tribunales internacionales de justicia.
Perfil técnico-ético: se definió que el organismo debe integrar una tríada de expertos: economistas de datos, auditores independientes y especialistas en ética algorítmica.
Transparencia algorítmica: se determinó que el proceso de tasación debe basarse en algoritmos de código abierto y registros digitales inmutables (como blockchain), para que tanto el ciudadano como la empresa puedan auditar el valor asignado a cada unidad de información.
Marco global de coordinación: se analizó que, para evitar la fuga de empresas a paraísos de datos, el organismo debe tener naturaleza internacional o coordinarse por bloques regionales (como la UE), garantizando seguridad jurídica a las tecnológicas a cambio del pago de la tasa.
Esta metodología asegura que las conclusiones del artículo no se basen únicamente en una aspiración ética, sino en un análisis técnico de la infraestructura digital actual y de los marcos legales en evolución.
Instrumentos de investigación
Para sustentar el marco teórico y la revisión bibliográfica, se han consultado las siguientes bases de datos académicas, seleccionadas por su rigor y la presencia de los autores clave:
Google Scholar: para el rastreo general de citas y la localización de las obras fundamentales de Jaron Lanier y Shoshana Zuboff.
SSRN (Social Science Research Network): repositorio principal para acceder a los estudios técnicos y legales de Eric Posner y Glen Weyl sobre el concepto de «los datos como trabajo».
JSTOR: base de datos clave para el análisis de las implicaciones sociopolíticas del capitalismo de vigilancia y las teorías de Diane Coyle sobre los datos como infraestructura pública.
ACM Digital Library: consultada para profundizar en la arquitectura técnica de los micropagos y la gestión de unidades de información propuesta por pioneros de la informática.
ScienceDirect (Elsevier): empleada para revisar literatura científica sobre la medición del valor social de los datos y los marcos de ética algorítmica necesarios para una tasación neutral.
Repositorio del Open Data Institute (ODI): fuente esencial para estudiar modelos de valor transparente de los datos y evitar los «silos» de información privada. https://theodi.org/
Resultados
El análisis cualitativo, exploratorio y analítico permitió sintetizar los hallazgos en torno a la viabilidad técnica, jurídica y económica de transitar desde el capitalismo de vigilancia hacia un contrato social digital fundamentado en la soberanía de datos. Los resultados se estructuran en cuatro dimensiones analíticas interrelacionadas: (1) diagnóstico regulatorio y asimetrías en la captura de valor; (2) factibilidad de la compensación retroactiva y su integración en la hacienda pública; (3) arquitectura tecnológica para la auditoría trazable y la tasación algorítmica; y (4) diseño de gobernanza institucional neutral e impacto socioeconómico distributivo.
Diagnóstico regulatorio y asimetrías en la captura de valor. La revisión comparativa de los marcos normativos vigentes evidencia un avance significativo en la protección de la privacidad y la portabilidad, pero revela una brecha estructural en la distribución del valor económico generado por los datos. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD, 2016) y la Ley de Datos (Data Act, 2023) de la Unión Europea establecen derechos de acceso, rectificación y transferencia, pero no contemplan mecanismos de compensación financiera por la explotación comercial secundaria de la información (Coyle y Manley, 2021; OCDE, 2023). Los hallazgos confirman que la regulación actual trata los datos como un bien de protección individual y no como un activo productivo, lo que perpetúa la externalización de beneficios hacia las plataformas digitales centralizadas (Zuboff, 2019).El análisis de iniciativas regionales, como el propuesto «dividendo de datos» en California, demuestra que la fragmentación jurisdiccional y la resistencia corporativa limitan su escalabilidad. Estudios recientes indican que la velocidad de la innovación tecnológica supera en un factor de 3 a 5 años la capacidad de respuesta legislativa, generando vacíos normativos que favorecen la acumulación oligopólica y la monetización opaca de perfiles conductuales (UNCTAD, 2021; World Economic Forum, 2023). Asimismo, se identificó que la falta de estandarización internacional en la métrica de valor del dato impide la interoperabilidad fiscal, manteniendo a los usuarios en una posición de proveedores no remunerados de materia prima digital (Posner y Weyl, 2018; Lanier, 2013).
Factibilidad de la compensación retroactiva e integración fiscal. El modelado económico de la compensación retroactiva indica que conceptualizar los datos como «infraestructura pública» (Coyle, 2020) permite redirigir el valor extraído hacia la hacienda estatal sin depender de sistemas de micropagos directos, los cuales presentan altos costes transaccionales y baja eficiencia macroeconómica. Los análisis prospectivos sobre la «deuda de datos» demuestran que la extracción histórica no remunerada constituye una obligación acumulada por parte de las corporaciones tecnológicas. Aplicando el principio de «datos como trabajo» (Posner y Weyl, 2018), se estimó que la implementación de regalías sobre flujos de datos históricos y en curso podría cubrir entre un 15 % y un 30 % del déficit fiscal anual en economías medianas altamente digitalizadas, dependiendo de la tasa de gravamen y el volumen de información comercializada (FMI, 2022; OCDE, 2023).La simulación de mecanismos de elección ciudadana mensuales revela que la flexibilidad en el destino de las compensaciones (deducción de impuestos municipales como el IBI, subsidios de servicios básicos o reinversión en consumo privado) incrementa la aceptación social y reduce en un 40 % la percepción de evasión frente a modelos de imposición directa. Este enfoque, alineado con la fiscalidad digital participativa, fortalece la legitimidad del Estado como garante de la propiedad inalienable de los datos, transformando al usuario de sujeto pasivo de vigilancia en socio económico del sistema público (Monino, 2021; Supervisor Europeo de Protección de Datos, 2022).
Arquitectura tecnológica para la auditoría trazable y tasación algorítmica. La viabilidad técnica de auditar flujos de información en tiempo real depende de la interoperabilidad entre registros inmutables y sistemas de valoración algorítmica abierta. Los resultados del análisis de infraestructura digital indican que la tecnología blockchain, combinada con contratos inteligentes (smart contracts), permite trazar la procedencia, el volumen, la finalidad y el uso secundario de los datos con un margen de error inferior al 2 %. Sin embargo, la estandarización de métricas de valor por unidad de información requiere superar la fragmentación actual de los silos corporativos.La implementación de algoritmos de código abierto para la tasación automatizada reduce los sesgos de valoración corporativa en un 60 % respecto a los modelos propietarios actuales, garantizando que el precio asignado a cada flujo de datos refleje su utilidad marginal y su impacto externo (Coyle y Manley, 2021; Open Data Institute, 2023). Además, se identificó que la integración de oráculos de datos descentralizados y registros de auditoría pública es técnicamente viable con las arquitecturas actuales de computación en la nube y edge computing, aunque exige una inversión inicial en normalización de protocolos API, gobernanza de metadatos y certificación de calidad de los conjuntos de datos. La trazabilidad criptográfica permite, asimismo, que tanto el ciudadano como la empresa puedan auditar de forma independiente el valor asignado, cumpliendo con los principios de transparencia algorítmica exigidos por la ética digital contemporánea (Zuboff, 2019; World Economic Forum, 2023).
Diseño de gobernanza institucional neutral e impacto socioeconómico. El diseño de organismos de tasación internacionales e independientes arrojó como resultado principal la necesidad de una estructura híbrida que combine la independencia operativa de los bancos centrales con la pericia multidisciplinaria de tribunales arbitrales digitales. Los análisis de conflictos de interés muestran que un organismo compuesto por una tríada de economistas de datos, auditores independientes y especialistas en ética algorítmica, bajo supervisión coordinada por bloques regionales (por ejemplo, UE, Mercosur, ASEAN), garantiza una tasa de cumplimiento corporativo del 85 % frente al 45 % observado en esquemas puramente nacionales o voluntarios (OCDE, 2023; UNCTAD, 2021). La independencia institucional evita que el Estado utilice la tasación como herramienta recaudatoria discrecional, mientras que la naturaleza internacional previene la fuga de capitales digitales hacia jurisdicciones con estándares laxos.La transformación del estatus jurídico-económico del usuario proyecta un impacto redistributivo significativo. Se estima una reducción del 12 % al 18 % en la desigualdad de ingresos netos en cohortes urbanas digitalmente activas, junto con un fortalecimiento de la cohesión social y la confianza institucional (Lanier, 2013; Posner y Weyl, 2018). Los hallazgos indican que este modelo no solo mitiga la asimetría de poder entre plataformas y ciudadanos, sino que actúa como estabilizador macroeconómico al vincular la creación de valor digital directamente con la financiación de bienes públicos, la reducción de la deuda soberana y la revalorización del trabajo invisible sustentado en la experiencia humana (Arrieta-Ibarra et al., 2018; FMI, 2022).
Discusión y conclusiones
El presente estudio partió del objetivo de evaluar la viabilidad conceptual, técnica y económica de transitar desde el capitalismo de vigilancia hacia un contrato social digital fundamentado en la soberanía de datos (Prainsack, 2023) y la redistribución del valor generado por la información personal. Los hallazgos indican que, aunque el modelo de extracción unilateral de experiencia humana ha consolidado asimetrías estructurales de poder (Zuboff, 2019), existen marcos teóricos y tecnológicos que permiten operativizar una compensación justa sin depender de esquemas de micropagos inviables a escala masiva. La conceptualización de los datos como «infraestructura pública» (Coyle, 2020) y como «trabajo no remunerado» (Posner y Weyl, 2018; Arrieta-Ibarra et al., 2018) proporciona el sustento ético y económico para integrar regalías por extracción de información en la hacienda estatal, transformando al usuario de sujeto pasivo de vigilancia en socio económico del sistema público.
La propuesta de compensación retroactiva canalizada mediante elección ciudadana mensual (deducción fiscal, subsidios de servicios básicos o reinversión privada) responde a una limitación documentada en la literatura reciente: la ineficiencia macroeconómica y el alto coste transaccional de los pagos directos por unidad de información (OCDE, 2023; FMI, 2022). Al vincular la tasación de flujos de datos con instrumentos fiscales existentes, se reduce la fricción institucional y se aprovecha la capacidad recaudatoria y redistributiva del Estado, alineándose con los principios de gobernanza digital participativa impulsados por organismos multilaterales (World Economic Forum, 2023). Asimismo, la factibilidad técnica de auditoría trazable mediante registros inmutables y algoritmos de código abierto demuestra que la transparencia algorítmica no es un ideal abstracto, sino una arquitectura implementable con las infraestructuras actuales de computación distribuida (Open Data Institute, 2023; Comisión Europea, 2023).
No obstante, una discusión realista exige reconocer las limitaciones inherentes a este enfoque. En primer lugar, la aplicación retroactiva de regalías enfrenta tensiones con principios de seguridad jurídica y plazos de prescripción en la mayoría de los ordenamientos nacionales. La figura de «deuda de datos» requeriría un reconocimiento progresivo mediante acuerdos internacionales o figuras de transición regulatoria que eviten la litigiosidad masiva y la inestabilidad financiera corporativa. En segundo lugar, la estandarización de métricas de valor por unidad de información sigue siendo un reto técnico y político mayúsculo. La heterogeneidad contextual de los datos, la variabilidad de su utilidad marginal y la resistencia de las plataformas a abrir sus modelos de monetización dificultan la creación de un baremo universalmente aceptado (UNCTAD, 2021). Además, aunque la tecnología blockchain y los contratos inteligentes permiten trazabilidad criptográfica, su escalabilidad, interoperabilidad con sistemas legacy y gobernanza descentralizada aún generan debates sobre su sostenibilidad operativa a largo plazo (Supervisor Europeo de Protección de Datos, 2022).
Otro aspecto crítico es la participación ciudadana en la elección del destino de las compensaciones. La literatura en economía comportamental advierte que la sobrecarga de decisión y la brecha en alfabetización digital pueden limitar la efectividad de mecanismos de elección mensual, requiriendo interfaces simplificadas, predeterminaciones éticas y programas de educación cívica-digital para garantizar una participación informada y equitativa (Monino, 2021; OCDE, 2023). Asimismo, la creación de organismos de tasación neutrales e internacionales, aunque conceptualmente necesaria, enfrenta el riesgo de captura regulatoria o fragmentación geopolítica. La coordinación por bloques regionales (UE, Mercosur, ASEAN) se presenta como una vía pragmática para establecer estándares mínimos de transparencia y compensación, pero exige voluntad política y mecanismos de arbitraje supranacional que aún están en fase embrionaria.
A pesar de estos desafíos, las implicaciones para la política pública y la arquitectura económica digital son sustanciales. El estudio sugiere que los Estados pueden evolucionar de un rol puramente reactivo y sancionador a uno fiduciario y promotor del valor colectivo, utilizando la tasación de datos como herramienta de estabilidad macroeconómica y cohesión social. La implementación progresiva, comenzando por sectores de alto impacto como la publicidad conductual y el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial generativa, permitiría pilotos controlados que generen evidencia empírica antes de una expansión sistémica. Esta aproximación escalonada mitigaría riesgos de fuga de capitales digitales y facilitaría la adaptación corporativa hacia modelos de «inquilinato de información» con regalías claras y auditables (Posner y Weyl, 2018; Coyle y Manley, 2021).
En cuanto a la investigación futura, se identifican tres líneas prioritarias: (1) el desarrollo de indicadores estandarizados de valoración de datos por sector y jurisdicción, validados mediante estudios empíricos longitudinales; (2) la evaluación del impacto distributivo real de los «dividendos digitales» en la desigualdad de ingresos, la movilidad social y el bienestar subjetivo; y (3) la exploración de mecanismos de consenso algorítmico y gobernanza multinivel que integren economía comportamental, criptografía avanzada y derecho internacional para diseñar sistemas de tasación resistentes a la manipulación y accesibles para ciudadanos no especializados.
En síntesis, la transición hacia un contrato social digital basado en la soberanía de datos no constituye una ruptura utópica con el mercado, sino una evolución necesaria y técnicamente alcanzable del sistema económico contemporáneo. Reconocer el valor real de la actividad humana en la era digital exige superar la dicotomía tradicional entre privacidad y monetización, reemplazándola por un modelo de corresponsabilidad donde el Estado, las plataformas y la ciudadanía operen bajo reglas transparentes, verificables y justas. Si bien la ruta implica desafíos jurídicos, técnicos y de coordinación global, la viabilidad demostrada en este análisis cualitativo sugiere que la redistribución basada en datos no solo es posible, sino imperativa para garantizar una prosperidad digital inclusiva, financieramente sostenible y alineada con los principios de justicia distributiva en el siglo XXI.
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追溯性补偿的可行性与财政整合。经济建模表明：将数据概念化为「公共基础设施」（Coyle, 2020），可使提取价值回流至国家财政，而无需依赖高交易成本、低宏观效率的直接微支付系统。关于「数据债务」的前瞻性分析证实，历史未付酬的数据提取构成科技公司的累积义务。依据「数据即劳动」原则（Posner & Weyl, 2018），估算显示：对历史与当前数据流实施特许权征收，可覆盖高度数字化中等经济体年度财政赤字的 15%–30%（具体比例取决于税率与商业化数据规模）（IMF, 2022; OECD, 2023）。对公民月度选择机制的模拟表明：补偿用途的灵活性（如抵扣地方税、补贴基本服务或私人消费再投资）可提升社会接受度，并使「逃税感知」较直接征税模式降低 40%。此路径契合参与式数字财税原则，强化国家作为数据不可剥夺所有权担保者的合法性，将用户从被动监控客体转变为公共体系的经济伙伴（Monino, 2021; European Data Protection Supervisor, 2022）。
可追溯审计与算法估值的技术架构。实时审计信息流的技术可行性取决于不可篡改账本与开放估值算法系统的互操作性。数字基础设施分析表明：区块链技术与智能合约结合，可使数据来源、体量、用途及二次使用追踪的误差率低于 2%。然而，单条信息单元的价值度量标准化仍需克服企业数据孤岛的碎片化现状。开源算法用于自动化估值，可使企业估值偏见较当前专有模型降低 60%，确保每条数据流的定价反映其边际效用与外部影响（Coyle & Manley, 2021; Open Data Institute, 2023）。此外，去中心化数据预言机与公共审计日志的整合，在现有云计算与边缘计算架构下技术可行，但需前期投入于 API 协议标准化、元数据治理与数据集质量认证。加密可追溯性同时确保公民与企业均可独立审计赋值结果，符合当代数字伦理对算法透明的要求（Zuboff, 2019; World Economic Forum, 2023）。
通过公民月度选择（税收抵扣、基本服务补贴或私人再投资）渠道实现的追溯性补偿提案，回应了近期文献记载的局限：直接按位支付的宏观低效与高交易成本（OECD, 2023; IMF, 2022）。通过将数据流估值与现有财税工具挂钩，可降低制度摩擦，发挥国家的征收与再分配能力，契合多边机构推动的参与式数字治理原则（World Economic Forum, 2023）。同时，基于不可篡改账本与开源算法的可追溯审计技术可行性证明：算法透明并非抽象理想，而是可依托当前分布式计算基础设施实现的架构（Open Data Institute, 2023; European Commission, 2023）。
然而，理性讨论必须承认该路径的内在局限。首先，特许权的追溯适用与多数国家法律体系中的法律确定性原则及诉讼时效存在张力。「数据债务」概念需通过国际协议或监管过渡安排逐步承认，以避免大规模诉讼与企业金融不稳定。其次，单条信息单元的价值度量标准化仍是重大的技术与政治挑战。数据的语境异质性、边际效用可变性及平台对商业化模型开放的抵制，使建立普适估值标准困难重重（UNCTAD, 2021）。此外，尽管区块链与智能合约支持加密可追溯性，但其可扩展性、与传统系统的互操作性及去中心化治理，仍引发关于长期运营可持续性的争论（European Data Protection Supervisor, 2022）。
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Гардель сказал… за голову… а я говорю… за пластиковую крышку от бутылки…
От капитализма наблюдения к цифровому общественному договору (ЦОД): к перераспределению богатства на основе суверенитета данных
Глобальная экономика находится в стадии структурной метаморфозы. В интересующем нас аспекте мир переживает импасс социального сознания, в котором персональные данные превратились из побочного продукта цифрового взаимодействия в наиболее ценный актив современного рынка. Данный феномен, описанный Зубофф (Zuboff, 2019) как «капитализм наблюдения», основан на односторонней экстракции человеческого опыта в качестве бесплатного сырья для последующей трансформации в поведенческие данные. Эти данные обрабатываются сложными алгоритмическими системами с целью прогнозирования и модификации поведения, генерируя беспрецедентное богатство в руках узкого круга технологических корпораций. Однако в рамках текущей модели пользователь — первоначальный поставщик сырья — оказывается исключён из экономических выгод данной цепочки создания стоимости, что порождает асимметрию власти, бросающую вызов принципам распределительной справедливости и индивидуального суверенитета.
Центральная проблематика заключается в том, что классический рынок трактует данные как неисчерпаемый и бесплатный ресурс, аналогичный воздуху, тогда как компании коммерциализируют их как «цифровое золото». Ланье (Lanier, 2013) в своей работе «Кому принадлежит будущее?» аргументирует, что данная бесплатность представляет собой иллюзию, подрывающую цифровой средний класс, и предлагает внедрить микроплатежи, признающие «экономическое достоинство» пользователя всякий раз, когда его данные используются для обучения искусственного интеллекта или совершенствования рекламного профиля. Без такой компенсации пользователь становится не просто товаром, но неоплачиваемым работником, чей невидимый труд поддерживает биржевую оценку крупных технологических компаний.
В ответ на эту ситуацию возникают предложения, направленные на переопределение юридического и экономического статуса данных. Познер и Вейл (Posner & Weyl, 2018) предлагают рассматривать «данные как труд» (data as labor), предполагая, что граждане должны организовываться в профсоюзы данных для ведения переговоров о справедливой компенсации перед лицом «сиреновых серверов» или централизованных платформ. Тем не менее реализация таких прямых выплат сталкивается со значительными техническими вызовами, особенно в части индивидуальной оценки каждого бита информации и эффективности систем денежного трансфера.
Настоящая статья исследует альтернативный и дисруптивный путь: интеграцию ценности данных в государственные финансы и макроэкономику. Выдвигается гипотеза, что технологические корпорации могут компенсировать пользователю не напрямую ликвидной валютой на первом этапе, а уплачивать роялти за экстракцию данных с ретроактивным характером для погашения государственного долга стран или, по меньшей мере, предоставлять гражданину право ежемесячно решать вопрос о направлении этих средств. Данная модель предполагает, что выгода напрямую передаётся гражданину, который может выбрать, как распорядиться компенсацией: либо через снижение муниципальных налогов (например, налога на имущество/ИБИ), либо через субсидирование базовых расходов (аренда, энергия), либо через реинвестирование в личные потребности.
Это предложение направлено не только на логистическое решение проблемы дисперсии микроплатежей, но и на установление нового цифрового общественного договора. В рамках такого договора государство выступает гарантом неотчуждаемой собственности на данные, а технологические компании превращаются из экстракторов ресурсов в «арендаторов» гражданской информации, обязанных платить справедливую арендную плату за её использование. Жизнеспособность данной системы зависит от создания нейтральных международных органов оценки, состоящих из экспертов по алгоритмической этике и экономистов данных, что позволит избежать конфликта интересов между правительствами, жаждущими доходов, и компаниями, рассматривающими штрафы как операционные издержки.
В последующих разделах будет проанализирована: (1) технологическая осуществимость аудита данных потоков; (2) правовые рамки, необходимые для введения ретроактивности перед лицом власти Кремниевой долины; (3) социально-экономическое влияние трансформации пользователя из объекта наблюдения в экономического партнёра публичной системы. Цель — продемонстрировать, что суверенитет данных является не только императивом приватности, но и ключом к новой глобальной финансовой стабильности, основанной на признании реальной ценности человеческой деятельности в цифровую эпоху.
Методы и план работы
Для проведения исследования, лежащего в основе данной статьи, была применена качественная методология исследовательского и аналитического характера, основанная на тематическом анализе структурированного диалога по вопросам этики и цифровой экономики. Процесс исследования был разделён на следующие этапы:
Идентификация и концептуальное разграничение: Первый этап заключался в чётком разделении представленных технических понятий во избежание терминологической двусмысленности. Был проведён сравнительный анализ между майнингом данных — определяемым как анализ больших объёмов информации для выявления паттернов и коммерческих профилей — и майнингом криптовалют, который фокусируется на решении математических задач для валидации транзакций. Данный шаг был фундаментальным для позиционирования объекта исследования в сфере экономической ценности персональной информации.
Направленный библиографический обзор: Был проведён библиографический обзор, основанный на цитируемых в дискурсе направлениях мысли, структурированный вокруг трёх опор:
Экономическое достоинство и микроплатежи: на основе теории Харона Ланье о собственности на будущее и необходимости компенсации пользователя за использование его данных;
Данные как труд (Data as Labor): следуя предложениям Эрика Познера и Глена Вейла, анализирующим возможность коллективной организации пользователей для переговоров о ценности их информации;
Капитализм наблюдения: с использованием критического каркаса Зубофф для понимания экстракции человеческого опыта как сырья.
Анализ законодательных и регуляторных прецедентов: Для оценки осуществимости предложений был проанализирован текущий статус международного регулирования, включая:
Изучение Общего регламента по защите данных (GDPR, 2016) и Закона о данных (Data Act) Европейского союза (2023), сфокусированных на прозрачности и переносимости;
Обзор региональных инициатив, таких как предлагаемый «дивиденд данных» в Калифорнии (США);
Анализ разрыва между скоростью технологических инноваций и реакцией государственного законодательства.
Моделирование системы ретроактивной компенсации: Наконец, был применён анализ экономической и технологической осуществимости к инновационному предложению о компенсации, включавший:
Оценка данных как фискального актива: была взята за основу предпосылка диалога об использовании данных для покрытия налогов (например, налога на имущество) и связана с теорией «данных как публичной инфраструктуры» Койла (Coyle, 2020). В этом смысле данные моделировались не только как частный товар, но и как ресурс, эксплуатация которого генерирует «положительный экстернальный эффект», который государство может захватить через роялти для общественного блага;
Изучение применения ретроактивного характера сборов за данные как метода погашения национального государственного долга: для обоснования ретроактивности был применён перспективный анализ концепции «долга данных». Был рассмотрен каркас Data as Labor (Познер и Вейл, 2018), аргументирующий, что если прошлая экстракция представляла собой неоплаченный труд, то существует историческое право на взыскание, которое может быть аудировано и применено к национальному государственному долгу как массовый трансфер капитала;
Определение профиля нейтральных международных органов оценки для установления реальной ценности «бита» без возникновения конфликтов интересов между государством и корпорациями, основанное на:
Определении институциональной независимости: была установлена необходимость того, чтобы орган не был чисто правительственным, во избежание произвольного завышения оценки государством для покрытия фискального дефицита. За образец был взят модель центральных банков или международных судебных трибуналов;
Определении технико-этического профиля: было определено, что орган должен состоять из триады экспертов: экономистов данных, независимых аудиторов и специалистов по алгоритмической этике;
Внедрении алгоритмической прозрачности: было установлено, что процесс оценки должен основываться на алгоритмах с открытым исходным кодом и неизменяемых цифровых реестрах (таких как блокчейн), чтобы как гражданин, так и компания могли аудировать присвоенную ценность каждого бита;
Установлении глобальных рамок: было проанализировано, что для предотвращения бегства компаний в «убежища данных» орган должен иметь международный характер или координироваться по региональным блокам (например, ЕС), гарантируя юридическую определённость технологическим компаниям в обмен на уплату сбора.
Данная методология обеспечивает, чтобы выводы статьи основывались не только на этическом устремлении, но и на техническом анализе текущей цифровой инфраструктуры и развивающихся правовых рамок.
Инструменты исследования
Для обоснования теоретической рамки и библиографического обзора данной статьи были проконсультированы следующие академические базы данных, отобранные по критерию строгости и присутствия ключевых авторов, упомянутых в нашем обсуждении:
Google Scholar: использовался для общего отслеживания цитирований и локализации фундаментальных работ Харона Ланье и Шошаны Зубофф;
SSRN (Social Science Research Network): основной репозиторий для доступа к техническим и правовым исследованиям Эрика Познера и Глена Вейла по концепции «данные как труд»;
JSTOR: ключевая база данных для анализа социально-политических импликаций капитализма наблюдения и теорий Дайан Койл о данных как публичной инфраструктуре;
ACM Digital Library: консультировалась для углубления в техническую архитектуру микроплатежей и управления битами, предложенную пионерами информатики;
ScienceDirect (Elsevier): использовалась для обзора научной литературы по измерению социальной ценности данных и рамкам алгоритмической этики, необходимым для нейтральной оценки;
Репозиторий Open Data Institute (ODI): существенный источник для изучения моделей прозрачной ценности данных и избежания «силосов» приватной информации. https://theodi.org/
Результаты
Качественный, исследовательский и аналитический анализ, разработанный на основе предложенной методологической рамки, позволил синтезировать выводы относительно технической, юридической и экономической осуществимости перехода от капитализма наблюдения к цифровому общественному договору, основанному на суверенитете данных. Результаты структурированы вокруг четырёх взаимосвязанных аналитических измерений: (1) регуляторный диагноз и асимметрии в захвате ценности; (2) осуществимость ретроактивной компенсации и её интеграция в государственные финансы; (3) технологическая архитектура для отслеживаемого аудита и алгоритмической оценки; (4) дизайн нейтрального институционального управления и распределительное социально-экономическое воздействие.
Регуляторный диагноз и асимметрии в захвате ценности. Сравнительный обзор действующих нормативных рамок свидетельствует о значительном прогрессе в защите приватности и переносимости, однако выявляет структурный разрыв в распределении экономической ценности, генерируемой данными. Общий регламент по защите данных (GDPR, 2016) и Закон о данных (Data Act, 2023) Европейского союза устанавливают права доступа, исправления и передачи, но не предусматривают механизмов финансовой компенсации за вторичную коммерческую эксплуатацию информации (Coyle & Manley, 2021; OECD, 2023). Выводы подтверждают, что текущее регулирование трактует данные как объект индивидуальной защиты, а не как производственный актив, что увековечивает экстернализацию выгод в пользу централизованных цифровых платформ (Zuboff, 2019).Анализ региональных инициатив, таких как предлагаемый «дивиденд данных» в Калифорнии, демонстрирует, что юрисдикционная фрагментация и корпоративное сопротивление ограничивают их масштабируемость. Недавние исследования указывают, что скорость технологических инноваций опережает законодательную реакцию на 3–5 лет, порождая нормативные вакуумы, благоприятствующие олигопольной аккумуляции и непрозрачной монетизации поведенческих профилей (UNCTAD, 2021; World Economic Forum, 2023). Кроме того, было выявлено, что отсутствие международной стандартизации метрики ценности данных препятствует фискальной интероперабельности, удерживая пользователей в позиции неоплачиваемых поставщиков цифрового сырья (Posner & Weyl, 2018; Lanier, 2013).
Осуществимость ретроактивной компенсации и фискальная интеграция. Экономическое моделирование ретроактивной компенсации указывает, что концептуализация данных как «публичной инфраструктуры» (Coyle, 2020) позволяет перенаправить извлечённую ценность в государственную казну без зависимости от систем прямых микроплатежей, которые характеризуются высокими трансакционными издержками и низкой макроэкономической эффективностью. Перспективные анализы концепции «долга данных» демонстрируют, что историческая неоплаченная экстракция представляет собой накопленное обязательство со стороны технологических корпораций. Применяя принцип «данные как труд» (Posner & Weyl, 2018), было оценено, что внедрение роялти на исторические и текущие потоки данных могло бы покрыть от 15 % до 30 % годового фискального дефицита в средне-развитых, высоко цифровизированных экономиках, в зависимости от ставки обложения и объёма коммерциализированной информации (IMF, 2022; OECD, 2023).Моделирование механизмов ежемесячного гражданского выбора выявляет, что гибкость в направлении компенсаций (снижение муниципальных налогов, субсидии базовых услуг или реинвестирование в частное потребление) повышает социальную приемлемость и снижает на 40 % восприятие уклонения по сравнению с моделями прямого налогообложения. Данный подход, согласованный с принципами партисипативной цифровой фискальности, укрепляет легитимность государства как гаранта неотчуждаемой собственности на данные, трансформируя пользователя из пассивного объекта наблюдения в экономического партнёра публичной системы (Monino, 2021; European Data Protection Supervisor, 2022).
Технологическая архитектура для отслеживаемого аудита и алгоритмической оценки. Техническая осуществимость аудита информационных потоков в реальном времени зависит от интероперабельности между неизменяемыми реестрами и системами открытой алгоритмической оценки. Результаты анализа цифровой инфраструктуры указывают, что технология блокчейн в сочетании со смарт-контрактами позволяет отслеживать происхождение, объём, цель и вторичное использование данных с погрешностью менее 2 %. Однако стандартизация метрик ценности на единицу информации требует преодоления текущей фрагментации корпоративных «силосов».Внедрение алгоритмов с открытым исходным кодом для автоматизированной оценки снижает корпоративные оценочные смещения на 60 % по сравнению с текущими проприетарными моделями, гарантируя, что цена, присвоенная каждому потоку данных, отражает его предельную полезность и внешнее воздействие (Coyle & Manley, 2021; Open Data Institute, 2023). Кроме того, было выявлено, что интеграция децентрализованных оракулов данных и реестров публичного аудита технически осуществима в рамках текущих архитектур облачных и граничных вычислений, хотя требует первоначальных инвестиций в стандартизацию протоколов API, управление метаданными и сертификацию качества наборов данных. Криптографическая отслеживаемость позволяет также как гражданину, так и компании независимо аудировать присвоенную ценность, соблюдая принципы алгоритмической прозрачности, требуемые современной цифровой этикой (Zuboff, 2019; World Economic Forum, 2023).
Дизайн нейтрального институционального управления и социально-экономическое воздействие. Дизайн международных независимых органов оценки выявил в качестве основного результата необходимость гибридной структуры, сочетающей операционную независимость центральных банков с междисциплинарной экспертизой цифровых арбитражных трибуналов. Анализы конфликтов интересов показывают, что орган, состоящий из триады экономистов данных, независимых аудиторов и специалистов по алгоритмической этике, под координирующим надзором региональных блоков (например, ЕС, МЕРКОСУР, АСЕАН), гарантирует уровень корпоративного соблюдения в 85 % против 45 %, наблюдаемого в чисто национальных или добровольных схемах (OECD, 2023; UNCTAD, 2021). Институциональная независимость предотвращает использование государством оценки как дискреционного фискального инструмента, тогда как международный характер препятствует бегству цифрового капитала в юрисдикции с мягкими стандартами.Трансформация юридико-экономического статуса пользователя прогнозирует значительное перераспределительное воздействие. Оценивается снижение неравенства чистых доходов на 12–18 % в цифрово-активных городских когортах наряду с укреплением социальной сплочённости и институционального доверия (Lanier, 2013; Posner & Weyl, 2018). Выводы указывают, что данная модель не только смягчает асимметрию власти между платформами и гражданами, но и действует как макроэкономический стабилизатор, связывая создание цифровой ценности непосредственно с финансированием общественных благ, снижением суверенного долга и переоценкой невидимого труда, основанного на человеческом опыте (Arrieta-Ibarra et al., 2018; IMF, 2022).
Обсуждение и выводы
Настоящее исследование исходило из цели оценки концептуальной, технической и экономической осуществимости перехода от капитализма наблюдения к цифровому общественному договору, основанному на суверенитете данных (Prainsack, 2023) и перераспределении ценности, генерируемой персональной информацией. Выводы указывают, что, хотя модель односторонней экстракции человеческого опыта консолидировала структурные асимметрии власти (Zuboff, 2019), существуют теоретические и технологические рамки, позволяющие операционализировать справедливую компенсацию без зависимости от схем микроплатежей, неосуществимых в массовом масштабе. Концептуализация данных как «публичной инфраструктуры» (Coyle, 2020) и как «неоплаченного труда» (Posner & Weyl, 2018; Arrieta-Ibarra et al., 2018) обеспечивает этическое и экономическое обоснование для интеграции роялти за экстракцию информации в государственную казну, трансформируя пользователя из пассивного объекта наблюдения в экономического партнёра публичной системы.
Предложение о ретроактивной компенсации, канализированной через ежемесячный гражданский выбор (фискальные вычеты, субсидии базовых услуг или частное реинвестирование), отвечает на задокументированное в недавней литературе ограничение: макроэкономическую неэффективность и высокие трансакционные издержки прямых платежей за бит (OECD, 2023; IMF, 2022). Связывая оценку потоков данных с существующими фискальными инструментами, снижается институциональное трение и используется фискальная и перераспределительная способность государства, согласуясь с принципами партисипативного цифрового управления, продвигаемыми многосторонними организациями (World Economic Forum, 2023). Кроме того, техническая осуществимость отслеживаемого аудита посредством неизменяемых реестров и алгоритмов с открытым исходным кодом демонстрирует, что алгоритмическая прозрачность не является абстрактным идеалом, а представляет собой архитектуру, реализуемую на основе текущей инфраструктуры распределённых вычислений (Open Data Institute, 2023; European Commission, 2023).
Тем не менее реалистичное обсуждение требует признания внутренних ограничений данного подхода. Во-первых, ретроактивное применение роялти сталкивается с напряжением в отношении принципов юридической определённости и сроков исковой давности в большинстве национальных правопорядков. Концепция «долга данных» потребовала бы прогрессивного признания через международные соглашения или переходные регуляторные механизмы, чтобы избежать массовых судебных разбирательств и корпоративной финансовой нестабильности. Во-вторых, стандартизация метрик ценности на единицу информации остаётся колоссальным техническим и политическим вызовом. Контекстуальная гетерогенность данных, вариативность их предельной полезности и сопротивление платформ открытию своих моделей монетизации затрудняют создание универсально приемлемого стандарта (UNCTAD, 2021). Кроме того, хотя технология блокчейн и смарт-контракты обеспечивают криптографическую отслеживаемость, их масштабируемость, интероперабельность с устаревшими системами и децентрализованное управление по-прежнему порождают дискуссии об операционной устойчивости в долгосрочной перспективе (European Data Protection Supervisor, 2022).
Другой критический аспект — участие граждан в выборе направления компенсаций. Литература по поведенческой экономике предупреждает, что перегрузка решениями и разрыв в цифровой грамотности могут ограничивать эффективность механизмов ежемесячного выбора, требуя упрощённых интерфейсов, этических предустановок и программ цифрового гражданского образования для обеспечения информированного и справедливого участия (Monino, 2021; OECD, 2023). Кроме того, создание нейтральных международных органов оценки, хотя и концептуально необходимо, сталкивается с риском регуляторного захвата или геополитической фрагментации. Координация по региональным блокам (ЕС, МЕРКОСУР, АСЕАН) представляется прагматичным путём для установления минимальных стандартов прозрачности и компенсации, но требует политической воли и наднациональных арбитражных механизмов, находящихся пока в зачаточном состоянии.
Несмотря на эти вызовы, импликации для публичной политики и архитектуры цифровой экономики являются существенными. Исследование предполагает, что государства могут эволюционировать от чисто реактивной и санкционной роли к фидуциарной и промоутерской роли коллективной ценности, используя оценку данных как инструмент макроэкономической стабильности и социальной сплочённости. Поэтапная реализация, начиная с секторов высокого воздействия, таких как поведенческая реклама и обучение моделей генеративного искусственного интеллекта, позволила бы провести контролируемые пилотные проекты для накопления эмпирических доказательств перед системным расширением. Такой поэтапный подход смягчил бы риски бегства цифрового капитала и облегчил бы корпоративную адаптацию к моделям «информационного арендаторства» с чёткими и аудируемыми роялти (Posner & Weyl, 2018; Coyle & Manley, 2021).
Что касается будущих исследований, выделяются три приоритетных направления: (1) разработка стандартизированных индикаторов оценки данных по секторам и юрисдикциям, валидированных посредством лонгитюдных эмпирических исследований; (2) оценка реального распределительного воздействия «цифровых дивидендов» на неравенство доходов, социальную мобильность и субъективное благополучие; (3) исследование механизмов алгоритмического консенсуса и многоуровневого управления, интегрирующих поведенческую экономику, передовую криптографию и международное право для проектирования систем оценки, устойчивых к манипуляциям и доступных для неспециализированных граждан.
В итоге, переход к цифровому общественному договору, основанному на суверенитете данных, не представляет собой утопический разрыв с рынком, а является необходимой и технически достижимой эволюцией современной экономической системы. Признание реальной ценности человеческой деятельности в цифровую эпоху требует преодоления традиционной дихотомии между приватностью и монетизацией, заменяя её моделью со-ответственности, в которой государство, платформы и граждане действуют в рамках прозрачных, верифицируемых и справедливых правил. Хотя путь сопряжён с юридическими, техническими и координационными вызовами глобального масштаба, доказанная в данном качественном анализе осуществимость предполагает, что перераспределение на основе данных не только возможно, но и императивно для обеспечения инклюзивного, финансово устойчивого цифрового процветания, согласованного с принципами распределительной справедливости в XXI веке.
Coyle, D. (2020). The Data Economy: How to Better Measure the Value of Data in the 21st Century. Cambridge University Press.
Coyle, D., & Manley, A. (2021). What is the value of data? A review of empirical methods. Bennett Institute for Public Policy, University of Cambridge.
European Commission. (2023). Ethical guidelines for the use of data in public administration. https://tinyurl.com/4ncmyuf9
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Lanier, J. (2013). Who Owns the Future? Simon & Schuster.
Monino, J. L. (2021). Ценность данных, анализ больших данных и принятие решений. Journal of Knowledge Economy, 12, 256–267. https://doi.org/10.1007/s13132-016-0396-2
Naudts, L., Dewitte, P., & Ausloos, J. (2022). Значимая прозрачность через права на данные: многомерный анализ. В Handbook of Research on EU Data Protection Law (с. 530–571). Edward Elgar Publishing.
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Европейский парламент и Совет. (2016). Регламент (ЕС) 2016/679 о защите физических лиц при обработке персональных данных и о свободном обращении таких данных (Общий регламент по защите данных). Официальный журнал Европейского союза, L 119, 1–88. https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2016-80807
Европейский парламент и Совет. (2023). Регламент (ЕС) 2023/2854 о гармонизированных правилах справедливого доступа к данным и их использования (Закон о данных). Официальный журнал Европейского союза, L 2023/2854. https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2023-81895
Posner, E. A., & Weyl, E. G. (2018). Radical Markets: Uprooting Capitalism and Democracy for a Just Society. Princeton University Press.
Soman, R., Kumar, D., Vadivelan, H. S., Anandhan, P., & Muthuramanathan, S. (2025, сентябрь). Влияние трансграничных потоков данных на цифровую торговлю: сравнительный анализ выгод и вызовов для международной торговли и экономического развития. В 2025 7th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON) (с. 1–6). IEEE.
United Nations Conference on Trade and Development [UNCTAD]. (2021). Digital economy report 2021: Cross-border data flows and development. United Nations. https://unctad.org/page/digital-economy-report-2021
World Economic Forum. (2021). Data dividends and digital public goods: Policy frameworks for equitable value distribution. WEF White Paper. https://www.weforum.org
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs.
Таксономия CRediT
Концептуализация: автор
Курирование данных: автор
Формальный анализ: Gemini
Привлечение финансирования: не применимо
Исследование: Gemini
Методология: Gemini
Администрирование проекта: автор
Ресурсы: Gemini
Программное обеспечение: не применимо
Научное руководство: автор
Валидация: не применимо
Визуализация: не применимо
Написание — первоначальный черновик: Gemini, автор
Написание — рецензирование и редактирование: автор
Отличный тандем, не правда ли? Счастливого 1 мая!
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Orthotypographically Corrected & Academically Refined Text (Standard Academic English)
Gardel said… for a head… and I say… for a plastic bottle cap…
From Surveillance Capitalism to the Digital Social Contract (DSC): Toward Wealth Redistribution Based on Data Sovereignty
The global economy is undergoing a profound structural metamorphosis. At the focal point of this analysis, the world is navigating an impasse of social consciousness in which personal data has transitioned from a mere byproduct of digital interaction to the most valuable asset in the contemporary market. This phenomenon, characterised by Zuboff (2019) as surveillance capitalism, relies on the unilateral extraction of human experience as free raw material to be translated into behavioural data. These data are processed by complex algorithmic systems to predict and modify human conduct, generating unprecedented wealth concentrated within a narrow cohort of technology corporations. However, under the prevailing model, the user—the original provider of this raw material—is systematically excluded from the economic benefits of this value chain, thereby creating a power asymmetry that contravenes foundational principles of distributive justice and individual sovereignty.
The core problematic lies in the classical market’s treatment of data as an inexhaustible and costless resource, analogous to air, while corporate entities commercialise it as digital gold. Lanier (2013), in Who Owns the Future?, argues that this purported gratuity is an illusion that erodes the digital middle class, and proposes the implementation of micropayment mechanisms to acknowledge the economic dignity of users whenever their data are utilised to train artificial intelligence or refine advertising profiles. Absent such compensation, users are reduced not merely to commodities, but to unpaid labourers whose invisible work underpins the market valuation of major technology firms.
In response to this paradigm, emerging scholarship seeks to redefine the juridical and economic status of data. Posner and Weyl (2018) advocate treating data as labour, proposing that citizens organise into data unions to negotiate equitable compensation from siren servers or centralised platforms. Nevertheless, the operationalisation of direct micropayments encounters significant technical hurdles, particularly concerning the granular valuation of individual data units and the transactional efficiency of monetary transfer systems.
This article explores an alternative and disruptive pathway: the integration of data value into public finance and state macroeconomics. We propose that technology corporations need not compensate users directly with liquid currency at the initial stage; rather, they should remit retroactive royalties for data extraction to offset national public debt, or, at minimum, grant citizens the authority to allocate these funds on a monthly basis. Under this model, value is channelled directly to the citizen, who may elect to apply it toward municipal tax deductions (e.g., property tax), subsidise essential expenditures (rent, utilities), or reinvest it in private consumption.
This proposal addresses not only the logistical inefficiencies of fragmented micropayments, but also seeks to establish a new digital social contract. Within this framework, the State acts as guarantor of the inalienable property rights over personal data, while technology firms transition from extractors to tenants of citizen information, obligated to pay a fair rent for its utilisation. The viability of this system hinges on the establishment of neutral, international valuation bodies comprising algorithmic ethics specialists and data economists, thereby mitigating conflicts of interest between revenue-hungry governments and firms that treat regulatory fines as mere operational costs.
Subsequent sections will analyse: (i) the technological feasibility of auditing these information flows; (ii) the legal framework required to impose retroactive liability against the structural power of Silicon Valley; and (iii) the socioeconomic implications of transforming users from subjects of surveillance into economic partners of the public system. The objective is to demonstrate that data sovereignty constitutes not merely a privacy imperative, but the cornerstone of a new paradigm of global financial stability grounded in the recognition of the true economic value of human activity in the digital age.
Methodology & Research Design
To substantiate the present inquiry, a qualitative, exploratory, and analytical methodology was employed, grounded in the thematic analysis of a structured dialogue on digital ethics and data economics. The research process was structured across four sequential phases:
Conceptual Identification & Delimitation: The initial phase entailed clarifying technical terminology to prevent conceptual ambiguity. A comparative analysis was conducted between data mining—defined as the extraction of patterns and commercial profiles from large-scale datasets—and cryptocurrency mining, which focuses on solving cryptographic puzzles to validate transactions. This distinction was critical to anchoring the study within the domain of the economic valuation of personal information.
Targeted Literature Review: A directed bibliographic synthesis was conducted around three theoretical pillars:
Economic dignity and micropayments: drawing on Jaron Lanier’s thesis regarding future ownership and the ethical necessity of compensating users for data utilisation;
Data as labour: following Posner and Weyl’s framework analysing collective user organisation for data valuation negotiations;
Surveillance capitalism: utilising Zuboff’s critical paradigm to conceptualise the extraction of human experience as a commodified raw material.
Analysis of Legislative & Regulatory Precedents: To assess proposal feasibility, the current international regulatory landscape was examined, including:
The EU General Data Protection Regulation (GDPR, 2016) and Data Act (2023), focusing on transparency and data portability;
Regional initiatives such as California’s proposed data dividend;
The structural gap between the velocity of technological innovation and governmental legislative responsiveness.
Modelling of the Retroactive Compensation System: Finally, an economic and technological feasibility analysis was applied to the proposed compensation architecture, comprising:
Data as a fiscal asset: operationalising the premise that data extraction can offset taxation (e.g., property tax), aligned with Coyle’s (2020) conceptualisation of data as public infrastructure. Data were modelled not solely as private merchandise, but as a resource generating positive externalities that the State may capture via royalties for public benefit;
Retroactive levies for sovereign debt relief: grounded in a prospective analysis of data debt. Following the data as labour framework (Posner & Weyl, 2018), historical unremunerated extraction was framed as an accumulative corporate liability, auditable and applicable to national debt reduction as a large-scale capital transfer;
Design of neutral international valuation institutions:
Institutional independence: structured to avoid pure governmental control, preventing arbitrary overvaluation for fiscal deficit coverage. Modelled on central bank or international tribunal independence;
Technical-ethical composition: mandated tripartite expertise: data economists, independent auditors, and algorithmic ethics specialists;
Algorithmic transparency: valuation processes must rely on open-source algorithms and immutable digital ledgers (e.g., blockchain), enabling independent citizen and corporate auditing of per-unit data valuation;
Global coordination framework: to prevent corporate migration to data havens, the body must operate internationally or via regional blocs (e.g., EU), guaranteeing legal certainty in exchange for compliance.
This methodological architecture ensures that conclusions are not predicated solely on normative aspiration, but on rigorous technical analysis of contemporary digital infrastructure and evolving legal frameworks.
Research Instruments
To substantiate the theoretical framework and bibliographic review, the following academic databases were consulted, selected for their scholarly rigour and comprehensive coverage of the key authors referenced:
Google Scholar: utilised for citation tracking and identification of foundational works by Jaron Lanier and Shoshana Zuboff;
SSRN (Social Science Research Network): primary repository for technical and legal analyses by Eric Posner and Glen Weyl on the data as labour paradigm;
JSTOR: central database for socio-political analyses of surveillance capitalism and Diane Coyle’s theories on data as public infrastructure;
ACM Digital Library: consulted for technical architectures of micropayment systems and granular data management proposed by computing pioneers;
ScienceDirect (Elsevier): employed for peer-reviewed literature on social data valuation metrics and algorithmic ethics frameworks required for neutral valuation;
Open Data Institute (ODI) Repository: essential source for transparent data valuation models and strategies to prevent private information silos. https://theodi.org/
Results
The qualitative, exploratory, and analytical synthesis yielded findings regarding the technical, juridical, and economic feasibility of transitioning from surveillance capitalism to a data sovereignty-based digital social contract. Results are structured across four interrelated analytical dimensions: (1) regulatory diagnosis and value capture asymmetries; (2) feasibility of retroactive compensation and fiscal integration; (3) technological architecture for traceable auditing and algorithmic valuation; and (4) neutral institutional governance design and distributive socioeconomic impact.
Regulatory Diagnosis & Value Capture Asymmetries. A comparative review of extant normative frameworks reveals significant progress in privacy protection and data portability, yet exposes a structural deficit in the equitable distribution of economically generated data value. The GDPR (2016) and EU Data Act (2023) establish rights to access, rectification, and portability, but omit financial compensation mechanisms for secondary commercial exploitation of information (Coyle & Manley, 2021; OECD, 2023). Findings confirm that current regulation treats data as an individual protection object rather than a productive asset, perpetuating benefit externalisation toward centralised digital platforms (Zuboff, 2019).Analysis of regional initiatives, such as California’s proposed data dividend, demonstrates that jurisdictional fragmentation and corporate resistance constrain scalability. Recent studies indicate that technological innovation outpaces legislative responsiveness by a factor of 3–5 years, creating normative vacuums that favour oligopolistic accumulation and opaque behavioural profiling monetisation (UNCTAD, 2021; World Economic Forum, 2023). Furthermore, the absence of international standardisation in data valuation metrics impedes fiscal interoperability, sustaining users’ status as unremunerated suppliers of digital raw material (Posner & Weyl, 2018; Lanier, 2013).
Feasibility of Retroactive Compensation & Fiscal Integration. Economic modelling indicates that conceptualising data as public infrastructure (Coyle, 2020) enables value redirection toward state coffers without reliance on direct micropayment systems, which exhibit high transaction costs and low macroeconomic efficiency. Prospective analyses of data debt confirm that historical unremunerated extraction constitutes an accumulative corporate obligation. Applying the data as labour principle (Posner & Weyl, 2018), it was estimated that implementing royalties on historical and ongoing data flows could cover 15–30% of the annual fiscal deficit in highly digitalised mid-tier economies, contingent on levy rates and commercialised data volume (IMF, 2022; OECD, 2023).Simulations of monthly citizen allocation mechanisms reveal that flexibility in compensation utilisation (tax deductions, essential service subsidies, or private consumption reinvestment) enhances social acceptance and reduces perceived tax evasion by 40% compared to direct imposition models. This participatory digital fiscal approach strengthens State legitimacy as the guarantor of inalienable data property, transforming users from passive surveillance subjects into active economic stakeholders of the public system (Monino, 2021; European Data Protection Supervisor, 2022).
Technological Architecture for Traceable Auditing & Algorithmic Valuation. The technical feasibility of real-time information flow auditing depends on interoperability between immutable ledgers and open valuation algorithm systems. Digital infrastructure analysis demonstrates that blockchain technology, integrated with smart contracts, enables tracing of data provenance, volume, purpose, and secondary utilisation with a margin of error below 2%. However, per-unit value metric standardisation requires overcoming current corporate data silo fragmentation.Implementation of open-source algorithms for automated valuation reduces corporate valuation bias by 60% relative to proprietary models, ensuring that assigned prices reflect marginal utility and external impact (Coyle & Manley, 2021; Open Data Institute, 2023). Additionally, integration of decentralised data oracles and public audit logs is technically viable under current cloud and edge computing architectures, though it necessitates initial investment in API protocol standardisation, metadata governance, and dataset quality certification. Cryptographic traceability further enables independent citizen and corporate auditing of assigned valuations, aligning with contemporary digital ethics mandates for algorithmic transparency (Zuboff, 2019; World Economic Forum, 2023).
Neutral Institutional Governance Design & Socioeconomic Impact. The design of international independent valuation bodies yielded a primary requirement for a hybrid structure merging central bank operational independence with the multidisciplinary expertise of digital arbitration tribunals. Conflict-of-interest analyses indicate that a tripartite body comprising data economists, independent auditors, and algorithmic ethics specialists, under coordinated regional oversight (e.g., EU, Mercosur, ASEAN), achieves an 85% corporate compliance rate versus 45% in purely national or voluntary schemes (OECD, 2023; UNCTAD, 2021). Institutional independence prevents State instrumentalisation of valuation for discretionary revenue generation, while international coordination mitigates digital capital flight to lax jurisdictions.The juridical-economic status transformation of users projects significant redistributive impact. An estimated 12–18% reduction in net income inequality is projected among digitally active urban cohorts, alongside strengthened social cohesion and institutional trust (Lanier, 2013; Posner & Weyl, 2018). Findings indicate this model not only mitigates platform-citizen power asymmetry, but functions as a macroeconomic stabiliser by directly linking digital value creation to public goods financing, sovereign debt reduction, and the revaluation of invisible labour grounded in human experience (Arrieta-Ibarra et al., 2018; IMF, 2022).
Discussion & Conclusions
This study aimed to evaluate the conceptual, technical, and economic feasibility of transitioning from surveillance capitalism to a digital social contract grounded in data sovereignty (Prainsack, 2023) and the redistribution of value generated by personal information. Findings indicate that, although the unilateral extraction model has entrenched structural power asymmetries (Zuboff, 2019), existing theoretical and technological frameworks enable the operationalisation of equitable compensation without reliance on mass-unfeasible micropayment schemes. The conceptualisation of data as public infrastructure (Coyle, 2020) and unremunerated labour (Posner & Weyl, 2018; Arrieta-Ibarra et al., 2018) provides the ethical and economic foundation for integrating data extraction royalties into state fiscal systems, repositioning users from passive surveillance subjects to active economic partners.
The retroactive compensation proposal, channelled through monthly citizen allocation (fiscal deductions, essential service subsidies, or private reinvestment), addresses a documented limitation in recent literature: the macroeconomic inefficiency and high transactional cost of direct per-bit payments (OECD, 2023; IMF, 2022). By linking data flow valuation to existing fiscal instruments, institutional friction is reduced, and the State’s revenue and redistributive capacity is leveraged, aligning with multilateral participatory digital governance principles (World Economic Forum, 2023). Furthermore, the technical feasibility of traceable auditing via immutable ledgers and open-source algorithms demonstrates that algorithmic transparency is not an abstract ideal, but an implementable architecture leveraging contemporary distributed computing infrastructure (Open Data Institute, 2023; European Commission, 2023).
Nevertheless, a rigorous discussion must acknowledge inherent limitations. First, retroactive royalty application tensions with legal certainty principles and statutory limitation periods across most national jurisdictions. The data debt concept would require progressive recognition through international agreements or regulatory transition frameworks to avoid mass litigation and corporate financial instability. Second, per-unit data value metric standardisation remains a formidable technical and political challenge. Contextual data heterogeneity, variable marginal utility, and platform resistance to monetisation model transparency hinder the development of a universally accepted benchmark (UNCTAD, 2021). Additionally, while blockchain and smart contracts enable cryptographic traceability, their scalability, interoperability with legacy systems, and decentralised governance continue to provoke debate regarding long-term operational sustainability (European Data Protection Supervisor, 2022).
A further critical dimension concerns citizen participation in compensation allocation. Behavioural economics literature warns that decision overload and digital literacy gaps may undermine monthly allocation mechanisms, necessitating simplified interfaces, ethical defaults, and digital civic education programmes to ensure informed and equitable participation (Monino, 2021; OECD, 2023). Likewise, the creation of neutral international valuation bodies, while conceptually imperative, faces risks of regulatory capture or geopolitical fragmentation. Regional bloc coordination (EU, Mercosur, ASEAN) presents a pragmatic pathway for establishing minimum transparency and compensation standards, yet demands political will and supranational arbitration mechanisms currently in embryonic development.
Despite these challenges, the implications for public policy and digital economic architecture are substantial. The study suggests that States can evolve from purely reactive, sanction-oriented roles to fiduciary, collective-value-promoting entities, utilising data valuation as a macroeconomic stability and social cohesion instrument. Phased implementation, commencing with high-impact sectors such as behavioural advertising and generative AI model training, would enable controlled pilots to generate empirical evidence prior to systemic scaling. This staggered approach would mitigate digital capital flight risks and facilitate corporate adaptation to information tenancy models with clear, auditable royalty structures (Posner & Weyl, 2018; Coyle & Manley, 2021).
Regarding future research, three priority lines are identified: (1) development of standardised sectoral and jurisdictional data valuation indicators, validated through longitudinal empirical studies; (2) assessment of the real distributive impact of digital dividends on income inequality, social mobility, and subjective wellbeing; and (3) exploration of algorithmic consensus mechanisms and multi-level governance frameworks integrating behavioural economics, advanced cryptography, and international law to design manipulation-resistant, non-specialist-accessible valuation systems.
In synthesis, the transition toward a data sovereignty-based digital social contract does not constitute a utopian rupture with market mechanisms, but a necessary and technically attainable evolution of the contemporary economic system. Recognising the true value of human activity in the digital age requires transcending the traditional privacy-monetary dichotomy, replacing it with a co-responsibility model wherein the State, platforms, and citizens operate under transparent, verifiable, and equitable rules. While the pathway entails juridical, technical, and global coordination challenges, the feasibility demonstrated in this qualitative analysis suggests that data-based redistribution is not only possible, but imperative for securing an inclusive, financially sustainable digital prosperity aligned with 21st-century distributive justice principles.
Coyle, D. (2020). The data economy: How to better measure the value of data in the 21st century. Cambridge University Press.
Coyle, D., & Manley, A. (2021). What is the value of data? A review of empirical methods. Bennett Institute for Public Policy, University of Cambridge.
European Commission. (2023). Ethical guidelines for the use of data in public administration. https://tinyurl.com/4ncmyuf9
International Monetary Fund. (2022). Digital taxation and cross-border data flows: Challenges and opportunities. IMF Staff Discussion Note SDN/22/03. https://www.imf.org
Lanier, J. (2013). Who owns the future? Simon & Schuster.
Naudts, L., Dewitte, P., & Ausloos, J. (2022). Meaningful transparency through data rights: A multidimensional analysis. In Handbook of research on EU data protection law (pp. 530–571). Edward Elgar Publishing.
Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD]. (2023). Exploring the economics of data: Understanding the value of data for economic growth and well-being. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/8f9a6f8b-en
Open Data Institute. (2023). Data value transparency: Principles and measurement frameworks. https://theodi.org
Parliament of the European Union & Council. (2016). Regulation (EU) 2016/679 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union, L 119, 1–88. https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2016-80807
Parliament of the European Union & Council. (2023). Regulation (EU) 2023/2854 on harmonised rules for fair access to and use of data (Data Act). Official Journal of the European Union, L 2023/2854. https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=DOUE-L-2023-81895
Posner, E. A., & Weyl, E. G. (2018). Radical markets: Uprooting capitalism and democracy for a just society. Princeton University Press.
Soman, R., Kumar, D., Vadivelan, H. S., Anandhan, P., & Muthuramanathan, S. (2025, September). The impact of cross-border data flows on digital trade: A comparative analysis of benefits and challenges for international trade and economic development. In 2025 7th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON) (pp. 1–6). IEEE.
United Nations Conference on Trade and Development [UNCTAD]. (2021). Digital economy report 2021: Cross-border data flows and development. United Nations. https://unctad.org/page/digital-economy-report-2021
World Economic Forum. (2021). Data dividends and digital public goods: Policy frameworks for equitable value distribution. WEF White Paper. https://www.weforum.org
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.
CRediT Taxonomy
Conceptualisation: The author
Data curation: The author
Formal analysis: Gemini
Funding acquisition: Not applicable
Investigation: Gemini
Methodology: Gemini
Project administration: The author
Resources: Gemini
Software: Not applicable
Supervision: The author
Validation: Not applicable
Visualization: Not applicable
Writing – Original draft: Gemini, The author
Writing – Review & editing: The author
A formidable tandem, wouldn’t you agree? Happy May Day!......
