Más 1.300 millones de chinos podrían contar en 2020 con una puntuación personal en función de lo ‘buenos’ o ‘malos’ ciudadanos que sean, utilizando para ello el big data. No, no estamos en un capítulo de Black Mirror. Según leo en diferentes medios, el Social Credit System es una iniciativa amparada por el Gobierno chino que podría establecer un ranking de ciudadanía, aunque de momento parece evolucionar por su vertiente más económica.
Sesame Credit es una de las experiencias más desarrolladas. Se trata de un sistema privado de calificación crediticia, cuya misión es servir de fuente de información en el análisis de riesgo de las personas en función de la puntuación que les concede. Su implantación pretende agilizar trámites como la solicitud de un crédito para compras online, pero también podría aplicarse en otros sectores, por ejemplo, para adaptar las condiciones de alquilar de un vehículo según su perfil de riesgo.
La iniciativa resulta sorprendente, pero son muchas las referencias nacionales e internacionales que en la Red recogen la evolución de este proyecto desde su lanzamiento en 2014. Sin embargo, apelo a la cautela al valorar lo que a continuación puedes leer; con independencia de si China llega a implantar en 2020 un sistema similar de forma obligatoria, y si lo hace en su versión más ambiciosa, lo realmente importante es tomar consciencia de hacia dónde puede llevarnos el big data.
Carrera por el parque +2, cerveza -1
Una de las grandes diferencias de estas propuestas es que no solo pueden incluir datos económicos en la evaluación de la solvencia, lo que supone una gran diferencia sobre los modelos que desde hace años se aplican a las empresas en todo el mundo. El algoritmo empleado para puntuar al ciudadano también podría incluir mediciones personales como las actividades a las que dedica su tiempo libre (se me ocurre que una carrera diaria por el parque puntúe positiva, pero más de dos rondas de cervezas en el bar, no tanto), y otros aspectos como las interacciones con los amigos o los hábitos de compra. Así lo explica el China Daily Asia al hablar de una experiencia beta realizada en 2015 por la empresa Ant Financial Services, filial del poderoso grupo chino Alibaba, y una de las ocho entidades habilitadas por el Banco Popular de China para diseñar estos modelos de credit scores.
En el de Sesame Credit se establece un baremo de 350 a 950 puntos. De este modo, y según leo en el citado China Daily Asia, un ciudadano por encima de los 600 puntos podría acceder con mayor facilidad a un determinado crédito de consumo cuando compra en alguna de las webs de Alibaba, y en la medida en que su puntuación asciende, mayor será la cantidad que puede financiar.
Pero, evidentemente, también puede ocurrir lo contrario: que la calificación esté por debajo de esas puntuaciones. El sistema contempla para esos consumidores condiciones más exigentes para acceder a determinadas compras e incluso restricciones. Este es uno de los puntos que más polémica levanta, sobre todo al tratarse de información visible a cualquiera. Al final hablamos de un sistema de rating, en función del cual muchas entidades financieras justifican la no concesión de un crédito, la gran diferencia es que ahora se aplica sobre el ciudadano, es más público y se actualiza online.
Pago impuestos +10, multa de tráfico -3
Por supuesto que el modelo permite progresar. Y conseguirlo parece no solo depender de que el consumidor mejore su capacidad de pago. Como se ha señalado, el algoritmo también considera hábitos sociales e incluso baremos de cumplimiento ciudadano. Y es este último punto el que se presta a muchas interpretaciones: ¿el cumplimiento fiscal mejorará mis puntuaciones en el sistema?, ¿si pago con rapidez una multa de tráfico seré compensado?
Preguntas que de momento parecen no tener respuesta, y llegamos así a otro de los puntos más discutidos: el ciudadano puede conocer su puntuación, pero no sabe de qué dependen las subidas o bajadas en su marcador. Eso abriría la posibilidad a una suerte de nuevo SEO: profesionales especializados en mejorar el Social Credit System de los ciudadanos, pero esa sería otra historia.
Las redes sociales ya vienen midiendo nuestros comportamientos desde hace mucho. Saben cuántas veces al día nos conectamos, por cuánto tiempo, de qué temáticas hablamos y con quién nos relacionamos, pero hasta donde sabemos sin juzgarnos. Vemos ahora cómo es posible añadir una nueva capa al big data, una que valora como positivo o negativo nuestro comportamiento.