El trabajo, publicado en la revista 'Journal of Network and Computer Applications', ha analizado de forma automatizada y a gran escala del uso de tecnologías de rastreo en páginas web y su cumplimiento con la normativa europea de protección de datos, informa la UdG en un comunicado de este viernes.
La investigación aborda el impacto creciente de herramientas como las galletas de seguimiento, los píxeles de rastreo y las técnicas de 'browser fingerprinting' sobre la privacidad de los usuarios.
METODOLOGÍA
El equipo investigador ha desarrollado nuevos algoritmos y métodos, así como un modelo de clasificación basado en inteligencia artificial para monitorizar el grado de cumplimineto del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) (LA LEY 6637/2016) en relación al uso de 'cookies'.
Ha usado el 'software' Website Evidence Collector (WEC), recientemente publicado por el Supervisor Europeo de Protección de Datos (Edps), que ha permitido, junto a algunos algoritmos, examinar el millón de páginas web más visitadas del mundo según la lista Tranco.
También se ha utilizado un modelo de inteligencia artificial multicategoría, con 22 etiquetas para clasificar los sitios web según su contenido, lo que aporta un "contexto relevante" a la hora de interpretar los resultados: este modelo ha alcanzado una precisión del 96,56%.
CONCLUSIONES
Las conclusiones revelan que cerca de la mitad de sitios web usan 'cookies' de seguimiento, y que más de la mitad incorporan píxeles de rastreo sin consentimiento explícito de los usuarios.
También se aprecian "diferencias importantes" según la categoría del sitio web, y se pone de manifiesto una elevada concentración del poder de rastreo en pocas empresas: solo 10 firmas acumulan la mayor parte de las infracciones en materia de consentimiento.
El estudio representa una contribución "significativa" para futuras investigaciones y para evaluar la eficacia del marco legal europeo en un ecosistema digital europeo en constante evolución.