Data4Workers: Descifrando la gestión algorítmica para el
fortalecimiento del poder calculador de las y los trabajadores de plataformas

Esta investigación científica participativa busca fortalecer el poder calculador de las y los trabajadores dentro de las plataformas digitales de trabajo, permitiéndoles tomar decisiones informadas sobre sus condiciones laborales y hacer valer sus derechos sustentándose en evidencia basada en datos.

En la intersección entre la sociología del trabajo, la ciencia de datos y las políticas públicas, el equipo de investigadores colaborarán con los trabajadores para recuperar sus datos —actualmente controlados por las plataformas— utilizando diferentes marcos regulatorios. Analizaremos estos datos junto a trabajadores, organizaciones locales y sindicatos para comprender el funcionamiento de las plataformas, y con ello calcular con precisión las horas de trabajo y los ingresos. Este análisis formará parte de un estudio comparativo entre dos países del Sur Global —Chile y Venezuela— y dos del Norte Global —España y Suiza— con el fin de aportar perspectivas sobre el trabajo digital en distintos contextos económicos, sociales y culturales.

Sectores involucrados: reparto de comida, limpieza y cuidados.

#PoderCalculador #EconomíaColaborativa #DerechosLaborales #TrabajoDecente #PlataformasDigitales #CienciaParticipativa #Investigación

Objetivos principales:

  • Analizar los datos de las y los trabajadores de plataformas para entender el impacto de la gestión algorítmica en sus salarios y horas de trabajo.
  • Comparar cómo influyen los diferentes marcos regulatorios en las dinámicas de poder entre trabajadores y plataformas.
  • Crear herramientas para que las y los trabajadores puedan registrar su tiempo de trabajo y recuperar sus datos.

Equipo principal del proyecto en Suiza:

  • Jessica Pidoux, investigadora principal y coordinadora del proyecto, PersonalData.IO, Universidad de Neuchâtel)
  • Núria Sánchez, investigadora y co-coordinadora (Universidad de Neuchâtel)
  • Sofia Kypriaou, científica de datos (PersonalData.IO)

Socio técnico:

  • Dr. Paul-Olivier Dehaye (Hestia.ai)

Investigadores internacionales:

América Latina

  • Francisca Gutiérrez (Universidad Austral de Chile, MNEW-COES)
  • Luciana Zorzoli (Universidad de Essex, Inglaterra)

España

  • Dr. Óscar Molina (Universitat Autònoma de Barcelona)
  • Anna Ginès (ESADE, Universidad Ramon Llull)
  • Raquel Serrano Olivares (Universidad de Barcelona)

Duración: enero 2025 – noviembre 2026

 

Información detallada sobre el tratamiento de datos durante el proyecto

Presentación del proyecto Data4Workers “Descifrando la gestión algorítmica para el fortalecimiento del poder calculador de las y los trabajadores de plataformas”
 (Financiado por Internet Society Foundation)

Este proyecto está liderado por la ONG suiza PersonalData.IO en colaboración con tres universidades españolas y sus respectivos proyectos: el proyecto DigitalWORK de la Universidad ESADE, el proyecto QUIT de la Universitat Autònoma de Barcelona, y la Prof. Francisca Gutiérrez.

Se trata de un proyecto internacional que coopera con el proyecto Data4Workers-Suiza: “Metodología participativa para la rendición de cuentas de la IA en la economía de plataformas: un estudio comparativo de las condiciones laborales (digitales) entre los cantones francófonos y germanófonos de Suiza” (Financiado por FNS SPARK, ref.: U.03694: FN CRSK-1_228644).

¿Quién realiza esta investigación?

La investigación es co-coordinada por:

  • Jessica Pidoux y Prof. Núria Sánchez-Mirá (investigadoras principales) en la Universidad de Neuchâtel (CHE-192.771.761): una fundación que apoya la investigación científica y la educación superior. Más información en: https://www.unine.ch.
  • IO (CHE-202.624.721): una organización sin fines de lucro que aboga por los derechos sobre los datos y su gestión colectiva. Más información en: https://personaldata.io/lassoc/.

Los resultados de este proyecto permitirán realizar un análisis internacional con los siguientes socios:

  • Anna Ginès Fabrellas y Prof. Raquel Serrano (investigadoras principales) bajo el proyecto DigitalWORK de la Fundación Esade (CIF: G-59716761) dentro de la Universidad Ramon Llull.
  • Óscar Molina (investigador principal) bajo el proyecto QUIT de la Universitat Autònoma de Barcelona (NIF: Q-0818002-H).
  • Francisca Gutiérrez en Chile: https://coes.cl/integrantes/francisca-gutierrez/, investigadora principal independiente en este proyecto. Es socióloga y profesora en la Universidad Austral de Chile.

De acuerdo con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, tanto la Universidad de Neuchâtel como PersonalData.IO son responsables del tratamiento de los datos. Las demás instituciones participan como terceros autorizados para procesar los datos con fines de análisis y elaboración de informes.

📌 Universidad de Neuchâtel

 ✔ La universidad es responsable de acceder y analizar los datos que hayas recuperado de las plataformas, los cuales serán almacenados en su servidor interno CollectionHub. Será responsable de proteger tus datos personales y de garantizar que solo se utilicen para fines de investigación y desarrollo de herramientas.

📌 PersonalData.IO

 ✔ Proporciona la infraestructura técnica y el almacenamiento necesarios para procesar los datos recolectados desde las plataformas. Los datos serán almacenados de forma segura en un servidor de OVH una vez que sean subidos a través de digipower.academy, exclusivamente con el fin de transferirlos al servidor interno del equipo de investigación. PersonalData.IO es responsable de proteger tus datos personales en esta etapa.

 ✔ Las visualizaciones que se muestran en digipower.academy nunca incluirán datos personales, y tu identidad no será revelada fuera de tu sesión personal.

📌 Investigador·es de instituciones asociadas

 ✔ Utilizarán los datos seudonimizados para llevar a cabo entrevistas y talleres. Solo se utilizarán datos anonimizados y a nivel agregado para las publicaciones de investigación.

Tus datos serán utilizados de tres maneras:

🛠 Desarrollo de herramientas en digipower.academy

Tus datos ayudarán a crear herramientas gratuitas y de código abierto que permitan a las y los trabajadores de plataformas analizar, agrupar, visualizar y comprender sus propios datos. Tranquilo/a: ningún dato que permita identificarte será publicado en las herramientas accesibles al público general.

📊 Investigación sobre las condiciones laborales en las plataformas

El equipo de investigación analizarán tus datos para comprender los algoritmos de las plataformas y calcular tu tiempo de trabajo e ingresos. Se te invitará a compartir tu experiencia mediante una entrevista individual y un taller colectivo.

⚖ Análisis de datos en relación con el derecho laboral

El equipo de investigación evaluará en qué medida el trabajo en plataformas cumple con las leyes laborales nacionales, y los resultados te serán entregados directamente. En esta etapa, los datos estarán vinculados a tu identidad. Para fines de investigación, únicamente se utilizarán resultados a nivel agregado y anonimizados.

Duración del almacenamiento de datos:

Los datos personales o seudonimizados se conservarán durante 4 años y serán eliminados en diciembre de 2028. Sin embargo, los datos anonimizados y agregados serán archivados para fines de investigación (dado que los procesos de publicación científica suelen ser largos).

🔹 Tus datos de contacto (correo electrónico, teléfono, nombre o seudónimo).

 🔹 Datos recuperados de las plataformas (formatos de archivo, frecuencia de recolección de datos).

 🔹 Entrevistas y talleres (grabaciones de audio de tus respuestas, notas del equipo investigador).

 🔹 Visualización de datos para facilitar el análisis colectivo.

Tus datos serán primero seudonimizados para su procesamiento y análisis, y luego anonimizados para las publicaciones, lo que significa que tu nombre nunca será utilizado ni publicado.

Para obtener más información sobre los tipos de datos recuperados de las plataformas, consulta las políticas de privacidad de cada aplicación desde la cual solicitaste tus datos. Según esos documentos, es posible que los archivos contengan información como fecha de nacimiento, nombre, correo electrónico, ID del teléfono, geolocalización, métodos de pago, y otros datos sensibles, como fotografías.

Esta es una de las razones por las cuales priorizamos la máxima protección en el diseño de este estudio y de la herramienta que se pone a tu disposición (véase la sección Cómo se protege tu información).

La Universidad de Neuchâtel será la encargada de procesar y analizar tus datos personales recuperados de las plataformas. Solo se compartirán los resultados seudonimizados del análisis de estos archivos con los equipos de investigación de los socios internacionales del proyecto.

El análisis consiste, en primer lugar, en estructurar y agrupar tus datos en diferentes escalas temporales (por hora, día, semana, año) y, en segundo lugar, en realizar cálculos adicionales basados en la legislación laboral nacional (por ejemplo, horas extra).

Además, cada equipo de investigación procesará localmente los datos provenientes de las entrevistas y talleres que haya realizado. Únicamente los resultados anonimizados del análisis de datos de plataformas y entrevistas serán compartidos a nivel internacional con las y los investigadores del proyecto.

*Las herramientas de análisis de datos disponibles en https://digipower.academy/fr/experiences y los repositorios de datos en https://digipower.academy/spaces incluyen un espacio dedicado a la plataforma en la que trabajas.

  • Las herramientas funcionan completamente en tu dispositivo cuando accedes a digipower.academy.
  • Tu archivo con datos personales se carga únicamente en la memoria RAM de tu dispositivo y desaparece al cerrar la sesión si no otorgas tu consentimiento para compartir los datos. Tus datos personales nunca se transmiten por internet ni se almacenan externamente si no das tu consentimiento.
  • Las herramientas convierten tus datos en un formato legible (por ejemplo, transformando un archivo .json en una hoja de cálculo), para que puedas leerlos directamente. También generamos visualizaciones gráficas que te ayudan, junto con el equipo de investigación, a analizar tus datos.
  • Tus datos personales solo se comparten si das tu consentimiento explícito. En ese caso, tus datos se cargan en servidores OVH ubicados en Francia, gestionados por IO, y luego se seudonimizan y se comparten con investigadores en Suiza a través del servidor institucional “CollectionHub”, exclusivamente para los fines especificados.

📌 También puedes decidir guardar o eliminar las visualizaciones sin compartir tus datos. Si no compartes los datos y eliges eliminar las visualizaciones, al actualizar la página se reiniciará la sesión sin guardar ningún dato.

📌 Los equipos de la Universidad de Neuchâtel y de PersonalData.IO están disponibles para responder cualquier duda en:
 📧 projecthome@unine.ch o projectdelivery@unine.ch

Durante la colaboración:

✔ Tus datos están almacenados y gestionados de forma segura por la Universidad de Neuchâtel.

 Todos los datos de investigación se alojan en el servidor seguro de la Universidad de Neuchâtel mediante la herramienta CollectionHub, conforme a los estándares institucionales de protección y seguridad de datos.

✔ PersonalData.IO es responsable únicamente de la recolección inicial de los datos.

 Un servidor dedicado, gestionado por PersonalData.IO (en digipower.academy) y alojado en OVHcloud, se utiliza exclusivamente para permitir que las y los trabajadores suban sus archivos. Una vez cargados, los datos se transfieren de forma segura a la Universidad de Neuchâtel. Tras la transferencia, los archivos originales se eliminan del servidor OVH.

✔ El acceso está estrictamente limitado.

 Solo el personal autorizado de PersonalData.IO y de la Universidad de Neuchâtel puede acceder a los archivos de datos originales. Únicamente el equipo de investigación tiene acceso a datos seudonimizados y preprocesados, garantizando la protección de las identidades individuales.

✔ Los datos se transfieren de forma segura.

 El servidor de OVH está protegido por protocolos de seguridad de nivel industrial, incluyendo infraestructura Anti-DDoS. Todas las cargas de datos se encriptan y autentifican mediante claves secretas únicas, para asegurar que solo tú y el personal autorizado puedan acceder o transferir tus archivos.

✔ Tú tienes el control de tus datos al utilizar la interfaz de digipower.academy

  • Puedes decidir si deseas compartir o no tus datos personales con les investigadores.
  • Si decides no compartir tus datos, puedes eliminar tu archivo desde la misma interfaz para que no sea procesado.

✔ Apoyo disponible.

 El equipo de PersonalData.IO, con experiencia en el ejercicio de derechos sobre los datos personales, está disponible para ayudarte a comprender y gestionar tus datos en cada paso del proceso. Puedes escribirles a: contact@personaldata.io

Después de la colaboración:

✔ Todos los datos serán agregados y anonimizados.

 Una vez analizados los datos con seudónimos, se eliminan todos los identificadores personales para garantizar la privacidad. Solo se utilizará información anonimizada y agregada para publicaciones científicas o para compartir con socios del proyecto.

✔ Los resultados no permiten identificar a participantes.

 Cualquier resultado publicado será presentado de manera agregada, impidiendo la identificación de personas individuales.

Agradecemos profundamente a todas las personas participantes por su tiempo y por las experiencias compartidas, que enriquecieron esta investigación. Los resultados estarán disponibles para su consulta en el sitio web del proyecto.

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¿Le interesa contribuir? Puede participar:

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