¿El cobro por congestión tendrá un costo para la privacidad?

A medida que Nueva Zelanda se acerca a la adopción de un cobro por congestión en sus ciudades más concurridas, los investigadores de la Universidad de Auckland están destacando un tema crítico pero a menudo pasado por alto: la privacidad.

En un nuevo papel publicado en Política trimestralLa profesora Tana Pistorius (Escuela de Negocios) e Isa Seow (investigadora de la Facultad de Ciencias de la Computación) debaten sobre la tecnología que podría utilizarse en el despliegue de sistemas de cobro por congestión, como el seguimiento por satélite, las cámaras de identificación de matrículas y los sistemas de comunicación de corto alcance.

Cada una de estas tecnologías conlleva riesgos inherentes a la privacidad individual y plantea desafíos importantes en el marco de la Ley de Privacidad, según los investigadores.

Las cámaras de reconocimiento de matrículas capturan imágenes de vehículos y sus matrículas, pero pueden registrar información adicional, como los conductores y pasajeros de los vehículos. Y con el aumento de la resolución de las cámaras, los investigadores afirman que existe un mayor riesgo de capturar información biométrica sensible, lo que genera inquietudes sobre la duración de la grabación y el almacenamiento de datos faciales de alta resolución.

Las regulaciones biométricas de Aotearoa aún están evolucionando, dice el profesor Pistorius, y el uso generalizado de nueva tecnología y software de reconocimiento automático de matrículas, que podría ser necesario si se introducen sistemas de cobro por congestión, puede acentuar los riesgos asociados con el procesamiento de datos biométricos.

Seow señala que existen más desafíos respecto de para qué se podrían utilizar dichos datos, con preocupaciones importantes en torno al análisis, el seguimiento y la predicción de delitos, todo lo cual podría potencialmente infringir la privacidad individual.

Mientras tanto, la tecnología de navegación por satélite puede determinar la ubicación de un vehículo con notable precisión, lo que aumenta la preocupación sobre la vigilancia diaria y repetida.

Otra opción potencial, los sistemas de comunicación dedicados de corto alcance, que facilitan la comunicación entre vehículos y equipos de carretera, son particularmente riesgosos si almacenan datos relacionados con los pagos y el historial de ubicación del vehículo en sistemas de tarjetas.

Seow dice que los sistemas de cobro por congestión están expuestos a riesgos de datos y han sido blanco de cibercriminales en el extranjero.

Los investigadores subrayan que, independientemente de qué tecnología se utilice, los datos recopilados deben limitarse a lo estrictamente necesario para el propósito previsto.

«El gobierno debería realizar una evaluación del impacto sobre la privacidad, es decir, una revisión de las implicaciones para la privacidad y la mitigación de los riesgos, antes de implementar cualquier medida para frenar la congestión, a fin de garantizar que tengamos las salvaguardas adecuadas», afirma Pistorius.

Los investigadores también recabaron la opinión pública a través de cuatro grupos de debate, en los que los habitantes de Auckland y Wellington expresaron sus inquietudes sobre las implicaciones de los sistemas de cobro por congestión en la privacidad. Se plantearon preguntas sobre la duración de la retención de datos por parte de los sistemas, las posibles violaciones de seguridad y la recopilación excesiva de datos.

Los encuestados sugirieron que todos los datos deberían eliminarse después de seis meses para mitigar los riesgos de privacidad. También abogaron por una normativa clara para protegerse contra el acceso injustificado de la policía a los datos de cobro de peajes.

Otras sugerencias para ayudar a abordar los riesgos a la privacidad incluyeron anonimizar la información de las matrículas durante el tránsito o almacenamiento, implementar plataformas para que las personas monitoreen sus datos en todos los servicios gubernamentales y establecer vallas de geolocalización para confinar la recopilación y visualización de datos dentro de los límites de la ciudad.

Los investigadores dicen que estas «vallas», que son límites virtuales que limitan la recopilación y visualización de datos a áreas específicas, garantizarían que los datos de las personas no se recopilen mientras están en casa o fuera de las zonas de peaje por congestión.