Estos puntajes de violación del decreto Covid-19 se calcularon analizando casi dos mil millones de pings del sistema de posicionamiento global (GPS) para obtener «patrones de ubicaciones ultragranulares en tiempo real». Las personas que estaban «en movimiento más a menudo que sus vecinos» recibieron un puntaje alto de violación de decreto Covid-19, mientras que aquellos que en su mayoría o siempre se quedaron en casa recibieron un puntaje bajo de violación de decreto Covid-19.
PredictWise no solo utilizó estos datos de ubicación altamente confidenciales para monitorear el cumplimiento de millones de estadounidenses con los decretos de bloqueo de Covid, sino que también combinó estos datos con encuestas de seguimiento para asignar puntajes de «preocupación por Covid» a las personas que estaban siendo vigiladas. PredictWise luego utilizó estos datos para ayudar a los demócratas en varios estados indecisos a dirigirse a más de 350,000 republicanos «preocupados por Covid» con anuncios de campaña relacionados con Covid.
En su libro blanco, PredictWise afirma que los demócratas pudieron «implementar este modelo de ubicación en tiempo real para abrir poco más de 40,000 objetivos de persuasión que normalmente habrían caído» para Mark Kelly, quien se postulaba para el Senado en ese momento y ahora ha sido elegido.
«PredictWise entendió que había focos potenciales de votantes a los que dirigirse con mensajes de Covid-19 y convirtió los datos de alta dimensión que cubren a más de 100 millones de estadounidenses en medidas de cumplimiento de las restricciones de Covid-19 durante el bloqueo profundo», afirma la compañía en el libro blanco.
PredictWise no proporciona las fechas exactas en que se recopilaron estos datos de ubicación, pero su libro blanco señala que los datos se recopilaron durante los cierres de Covid y se utilizaron durante la campaña electoral de 2020 del senador Kelly. Los cierres a nivel estatal en Estados Unidos comenzaron el 15 de marzo de 2020 y Kelly fue elegido el 4 de noviembre de 2020, por lo que los datos parecen haberse recopilado durante los primeros meses de este período de 11 meses.
Los datos de ubicación y los datos de encuestas son solo dos de los muchos tipos de datos a los que PredictWise afirma tener acceso. Según su libro blanco, PredictWise también rastrea «datos de telemetría» (que son «datos de teléfonos celulares de origen pasivo»), datos de consumo de medios y datos de votantes no registrados (que contienen datos verificados sobre más de 50 millones de votantes no registrados que se actualizan diariamente y provienen de archivos de crédito y datos de registro del portal). Además, PredictWise afirma que «Crate & Barrel» (que parece ser una referencia al portal de compras de muebles y decoración del hogar en línea Crate & Barrel) es una de las fuentes de datos de registro del portal a las que tiene acceso.
En total, PredictWise dice que sus datos «rastrean las opiniones, actitudes y comportamientos» de más de 260 millones de estadounidenses, una cifra que representa el 78% de toda la población estadounidense de 333 millones.
PredictWise utiliza los datos que recopila para crear puntuaciones en 13 grupos de preferencias de problemas y 7 marcos de valores o grupos psicométricos. Estos clústeres utilizan más de 30 millones de puntos de datos de comportamiento. PredictWise también afirma poder usar estos datos para predecir el partido de los votantes no registrados.
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Esta vigilancia masiva de los datos de ubicación y el cumplimiento del confinamiento es solo uno de los muchos ejemplos de la recolección de datos a gran escala que se produjo durante la pandemia. Las empresas privadas rastrearon las actividades cotidianas de los ciudadanos, impulsaron las tecnologías de vigilancia de aprendizaje remoto, aumentaron la vigilancia en el lugar de trabajo y más. Mientras tanto, los gobiernos introdujeron numerosas formas de vigilancia, como obligar a los ciudadanos a usar rastreadores de pulseras de tobillo, vigilar en secreto a los receptores de vacunas a través de sus teléfonos y combinar pasaportes de vacunas con identificaciones digitales.
