| Tratamiento de datos en entornos digitales | Código: M5.264 : 4 |
El tratamiento de datos personales crece constantemente de forma exponencial en empresas y organizaciones. De hecho, en la actualidad, la actividad principal de muchos negocios consiste en el tratamiento de grandes volúmenes de información personal para satisfacer distintas finalidades en el entorno digital, ya sea tanto en el sector público como en el sector privado, incluso hay negocios que son exclusivamente digitales.
La asignatura Tratamiento de datos en entornos digitales tiene por objeto examinar algunos de los principales desafíos que plantean determinados nuevos escenarios (o no tan nuevos) de tratamiento de la información. Para ello se han escogido cuatro escenarios distintos muy presentes en nuestra realidad diaria, en las empresas y organizaciones: redes sociales; aplicaciones móviles; inteligencia artificial y algoritmos y big data, sin que se trate ni mucho menos de los únicos contextos posibles.
A lo largo de esta asignatura se trata de analizar hasta qué punto el marco normativo protagonizado principalmente por el RGPD y la LOPDGDD proporcionan una respuesta adecuada a las cuestiones que suscitan el tratamiento de la información personal en los contextos citados.
En primer lugar será preciso identificar los interrogantes que se plantean y examinar de qué modo las herramientas legales existentes proporcionan respuesta a dichas cuestiones.
Esta asignatura pretende dotar al alumno de herramientas para poder hacer frente a la casuística que va surgiendo como consecuencia de la constante evolución de las TICs.
La asignatura Tratamiento de datos en entornos digitales (Código: m5.264) constituye una asignatura optativa que forma parte del Máster en Ciberdelincuencia.
La formación que proporciona esta asignatura está pensada para que el alumno que la curse adquiera los conocimientos y herramientas útiles para desempeñar provechosamente entre otras, las siguientes funciones:
Asesorar en seguridad informática en el ámbito empresarial y ejercer como abogado/abogada en la especialización en ciberdelincuencia.
Desempeñar funciones de persecución o enjuiciamiento de la ciberdelincuencia, en particular fiscales especializados en delincuencia informática.
Realizar funciones técnicas en tanto que funcionario/a en unidades policiales especializadas en la detección y lucha contra esta clase de delincuencia.
Esta asignatura presupone unos conocimientos de la principal normativa sobre protección de datos y de los conceptos básicos de la misma. Estos conocimientos deberían haberse adquirido en la asignatura obligatoria Protección de Datos de dicho Máster.
OBJETIVOS
El objetivo de esta asignatura es estudiar la aplicación de la normativa de protección de datos, y especialmente tanto el RGPD como la LOPDGDD a los siguientes supuestos concretos: redes sociales; inteligencia artificial y algoritmos; aplicaciones móviles, profiling y big data. Así mismo se trata de alcanzar los conocimientos óptimos para poder aplicar los Principios de protección de datos a nuevas realidades de tratamiento de la información, así como conocer las obligaciones y riesgos que conlleva el tratamiento de datos en los ámbitos mencionados.
COMPETENCIAS
Competencias transversales
- Interpretar la normativa vigente en materia de protección de datos y las resoluciones de los Tribunales y Autoridades de protección de datos relevantes en la materia
- Conocer el posicionamiento de las Autoridades de control competente al respecto
- Aplicar los conocimientos especializados a la materia estudiada.
- Leer y entender las resoluciones judiciales y documentos emanados de las distintas Autoridades de protección que son relevantes en la materia.
- Leer y asimilar artículos doctrinales relevantes sobre la materia estudiada
- Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos en la práctica profesional, detectando y resolviendo situaciones problemáticas y complejas
Competencias específicas
- Consulta y utilización correcta de las fuentes legales, jurisprudenciales y doctrinales
- Búsqueda, consulta y comprensión de documentos emanados por Autoridades de protección de datos, grupos de opinión y asociaciones de profesionales.
- Capacidad de análisis, síntesis y de relación de las principales normas objeto de estudio
- Capacidad de interpretar y comparar textos normativos, jurisprudenciales y resoluciones y guías de las Autoridades de protección de datos.
- Capacidad para la elaboración y redacción de informes, recursos y otra documentación exigida para el tratamiento de la información personal en los nuevos contextos de tratamiento de la información personal.
- Capacidad crítica y de abstracción; creatividad para aplicar la normativa a nuevas situaciones no previstas por el legislador.
- Completar la capacidad para la realización del correspondiente análisis de riesgos en los supuestos planteados, así como disponer de conocimientos suficientes para evaluar la incidencia que tienen las tecnologías analizadas en la elaboración de una evaluación de impacto sobre la privacidad.
Módulo didáctico 1
Redes sociales y protección de datos
1.- Concepto y relevancia jurídica de las redes sociales
2.- El prestador de SRS como responsable del tratamiento de datos
3.- Los usuarios de redes sociales como responsables, o no, del tratamiento
4.- El consentimiento como legitimador del tratamiento de datos personales que se produce en las redes sociales
5.- Breve apunte sobre la responsabilidad del prestador del SRS por las conductas ilícitas de sus usuarios
Módulo didáctico 2
Aplicaciones móviles y profiling
1.- Profiling
2.- Publicidad comportamental online
3.- Las aplicaciones móviles
Módulo didáctico 3
Inteligencia artificial
3.1.- El tratamiento de datos en entornos digitales: los desafíos jurídicos de la Inteligencia Artificial (IA)
3.2.- Inteligencia artificial, aprendizaje automático, algoritmos y protección de datos en el marco del RGPD y más allà
3.3.- Inteligencia artificial, algoritmos y derecho. Una introducción
3.4.- Inteligencia artificial y robótica
Módulo didáctico 4
El big data en el marco del Reglamento General de Protección de Datos
4.1.- El big data y los principios de protección de datos personales
4.2.- El análisis de los riesgos en materia de protección de datos y el big data
4.3.- Reconsiderar el papel del consentimiento y el principio de limitación de la finalidad desde una perspectiva de la centralidad del riesgo
4.4.- El big data y los límites de la dimensión individual
4.5.- La dimensión ética y social del impacto del uso del big data
4.6.- Las directrices para la protección de los datos personales en el uso del big data. Las indicaciones del Consejo de Europa
Módulo 5 - Otros conocimientos de la protección de datos
El cloud computing
Las implicaciones de privacidad en los teléfonos inteligentes
El internet de las cosas (IoT)
Big data y elaboración de perfiles
Redes sociales
Tecnologías de seguimiento del usuario
Blockchain y últimas tecnologías
Módulo didáctico 6
Privacidad en la publicación de datos
MATERIALES Y HERRAMIENTAS DE APOYO
El material docente de la asignatura constituye la referencia básica en el seguimiento de la materia y tiene como objetivo actuar de base en el proceso de aprendizaje que se lleva a cabo a través de la dinámica del aula, la realización de las pruebas de evaluación continua (PEC), el trabajo con las guías de estudio (GES), la realización de los ejercicios propuestos en los módulos, la consulta de los recursos complementarios que se pueden encontrar en el aula y, por supuesto, mediante el trabajo individual de cada estudiante en la profundización de los diferentes contenidos.
Así pues, los principales recursos de esta asignatura son:
- Materiales docentes:
- El Plan Docente, donde se presenta la asignatura y su funcionamiento.
- Las guías de estudio (GES), que acompañan a cada unidad de aprendizaje explicando el itinerario de estudio más óptimo a seguir y ofreciendo una presentación general de la misma.
-Los Módulos que constituyen el material didáctico de la asignatura en formato web.
- Recursos del aula:
Enlaces con la principal normativa que se trabajará.
Lecturas complementarias
Relación de recursos: links, blogs, páginas web de referencia
En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.
Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.
Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.
Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.
El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.
La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.
Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.
Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.
En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:
- Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
- Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.
Inteligencia artificial en el marco de la evaluación
La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.
Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC. |