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Del Capitalismo de vigilancia al Contrato Social Digital(CSD): Hacia una redistribución de la riqueza basada en la soberanía de los datos......
Gardel dijo...por una cabeza... y yo digo...por un tapón de botella de plástico...
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| Fuente: pinterest |
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.
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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Soman, R., Kumar, D., Vadivelan, HS, Anandhan, P., & Muthuramanathan, S. (2025, septiembre). El impacto de los flujos de datos transfronterizos en el comercio digital: un análisis comparativo de los beneficios y desafíos para el comercio internacional y el desarrollo económico. En 2025 7th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON), pp. 1-6. IEEE
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Lanier, J. (2013). Who Owns the Future?. Simon & Schuster.
Monino, JL. Valor de los datos, análisis de macrodatos y toma de decisiones. J Knowl Econ 12 , 256–267 (2021). https://doi.org/10.1007/s13132-016-0396-2
Naudts, L., Dewitte, P., & Ausloos, J. (2022). Transparencia significativa a través de los derechos de datos: un análisis multidimensional. En Manual de investigación sobre la legislación de protección de datos de la UE, 530-571. Edward Elgar Publishing
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WEF (2022).5 lessons digital public goods https://www.weforum.org/stories/2022/01/5-lessons-digital-public-goods-development/
Prainsack, B., El-sayed, S., Forgo, N., Szoszkiewicz, L. (2023). Data Solidarity Initiative. White paper: Data solidarity.https://www.researchgate.net/publication/369659275_White_paper_DATA_SOLIDARITY
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs.
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Conceptualización: la autora
Curación de datos: la autora
Análisis formal: Gemini
Adquisición de fondos: no procede
Investigación: Gemini
Metodología:. Gemini
Administración del proyecto: la autora
Recursos: Gemini
Software: No procede
Supervisión: La autora
Validación: No procede
Visualización: No procede
Redacción-Borrador Original: Gemini-la autora
Redacción-Revisión y edición: la autora
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