iStockphoto
Nola jarraitu birus baten hedapenari pribatutasun-arazorik sortu gabe
COVID-19aren pandemiaren eboluzioa aztertzeko, ezinbestekoa da birusaren hedapenari jarraitzea. Baina jarraitze-metodoek pribatutasun-arazo larriak eragin ditzakete, adibidez, jarraipena irizpide geografikoen arabera egiten bada. Horregatik, matematika erabilita, beste irizpide batzuen araberako metodoak garatu dira. Garrantzitsua da, pandemia batean ere, pertsonen pribatutasunaren alde egiten duten irizpideak ezartzea gaixotasun baten hedapenaren berri izan nahi denean.
Osasunaren Mundu Erakundeak pandemia deklaratu zuen 2020ko martxoan, eta birusak 117,7 milioi kasu baino gehiago eta 2,6 milioi heriotza eragin zituen 2021eko martxorako. Gaixotasunak edozein pertsonari eragin diezaioke; hala ere, badira arrisku handiko pertsona-talde batzuk, batez ere pertsona adinduak eta beste gaixotasun batzuk dituztenak. Testuinguru horretan, mundu osoko gobernuek zenbait erabaki hartu zituzten pandemia gehiago zabaltzea eragozteko: jendea konfinatzea, urruntze soziala eta abar. Neurri haietako bakoitzak ondorio ekonomiko batzuk zituen.
Oro har, pandemiaren eboluzioari irizpide geografikoen arabera jarraitu zaio, gune bateko populazioan bereizketarik egin gabe, eta gaixotutakoen jarraipena egiteko erraminta digitalek pribatutasun-kezka handiak eragin dituzte. Telefono mugikorretako aplikazioen bidez, eta telefono bakoitzaren Bluetooth seinalea baliatuta, pertsonen arteko gertutasuna kontrolatu izan da, infekzio-bideak atzemateko. Nolanahi ere, aplikazio horiek pertsonen informazio osoa jartzen diete eskura agintariei, eta pribatutasuna galdu egiten da.
Talde ez-geografikoak
Arazo horren aurrean, algoritmo berezi bat erabiltzea proposatu dute zenbait adituk. Aspalditik erabiltzen dira datu pertsonalak babesten dituzten metodo informatikoak, eta algoritmo horrek, hain zuzen ere, metodo horietako batzuk baliatzen ditu. Haien bitartez, pertsonak taldekatzen ditu, haien kontaktuak zein diren eta nolako arrisku-maila duten aztertuta. Horrela, datu pertsonalak babesten dituzten taldeak sortzen ditu. Talde bakoitzean adostasun-algoritmo bat erabiltzean, gizabanakoek taldearen egoera epidemiologikoari buruzko informazioa izan dezakete, eta, ondorioz, urruntze sozialeko neurriak egokitu. Ikuspegi espezifiko horrek bermatzen du arrisku handiko taldeetan soilik hartzea neurri zorrotzagoak, eta, hala, murrizketa geografiko zabalekin lotutako eragin ekonomikoa arintzen da.
“Algoritmo honek kontaktuen eta arrisku-mailaren arabera taldekatzen ditu pertsonak, baina pribatutasun pertsonala puskatu gabe”
Harrigarria bada ere, algoritmoak pribatutasun indibidualari eusten dio, eta erakunde zentralik gabe jarduten du; izan ere, pertsona bakoitzak bere taldeko afiliazioaz baino ez du izan behar kontziente, eta ez taldeko kide zehatzez. Algoritmoaren moldagarritasuna ezinbestekoa da, taldeak etengabe doitzen baititu gizarte-harremanen aldaketei eta arrisku-mailei erantzuteko, txertaketaren aurrerapena barne. Konplexutasun konputazionalaren analisiak algoritmoaren eraginkortasuna berresten du, haren baliabide-eskaerak populazioaren tamainarekin hazten baitira.
Horrelako metodoak erabilita, agintariek ez dute datu pertsonalik jaso behar taldeei segimendua egiteko. Beste pandemia bat baletor, horrelako tresnak erabili beharko lituzkete gobernuek, eraginkortasun handiko jarraipena egiteko, pribatutasuna puskatu gabe.