El principio de «minimización de datos» no se cumple. Este principio implica que los datos recopilados no deben ser excesivos, sino que debe recopilarse solo la cantidad mínima necesaria para el fin para el que se recogen, esto se contrapone contra la misma lógica del Big Data.
El dilema sobre el consentimiento para recoger y tratar datos propios también se agrava. Debido a que la información que voluntariamente comparten unos pocos individuos puede revelar la misma cantidad de información sobre aquellos que deciden no otorgar su consentimiento.
La anonimización ha demostrado tener limitaciones. Si bien se presentaba como la mejor solución para tratar los datos protegiendo la privacidad de los sujetos, en los últimos años se han dado numerosos casos de reidentificación de bases de datos que habían sido anonimizadas.
El big data aumenta el riesgo relacionado con la toma de decisiones de forma automática. El problema surge cuando los datos que son analizados por medio de los algoritmos no son precisos o veraces, pero los individuos no tienen incentivos para corregirlos porque no son conscientes de que están siendo utilizados para tomar decisiones que les afectan.
Fuente: Información tomada del documento: Big data, privacidad y protección de datos. Autora: Elena Gil. Premio AEPD. 2016.
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