Data4Workers-Suiza: Metodología participativa para el empoderamiento de la IA en la Gig Economy: Un estudio comparativo de las condiciones de trabajo (digital) entre los cantones de habla alemana y francesa de Suiza
Preguntas de investigación
- ¿Cómo definen los algoritmos utilizados por las plataformas de reparto de comida, limpieza y cuidados el reparto de tareas, las horas de trabajo y los ingresos de los trabajadores?
1.1 ¿Cómo influyen las diferencias entre sectores (reparto de comida, limpieza, cuidados) y entre regiones lingüísticas (cantones francófonos y germanófonos) en la gestión algorítmica y sus efectos sobre las condiciones laborales? - ¿Cómo pueden utilizarse los marcos jurídicos existentes para el acceso a los datos y los derechos a la transparencia algorítmica para generar responsabilidad algorítmica?
Resumen
El uso de la gestión algorítmica en la gigeconomía ha suscitado un debate internacional sobre las condiciones laborales. Aunque los países europeos están desarrollando normativas sobre transparencia algorítmica, su aplicación práctica para la protección de los derechos laborales sigue sin estar clara, especialmente en Suiza. Además, la investigación existente tiende a centrarse en sectores dominados por los hombres, como el reparto y el transporte compartido, dejando a menudo de lado los sectores dominados por las mujeres.
Este proyecto, de un año de duración, combina la sociología del trabajo y la ciencia de datos para examinar cómo las normativas de protección de datos y la transparencia algorítmica pueden mejorar los medios de vida de los trabajadores de plataformas en Suiza. Utilizando métodos computacionales, analizaremos datos de plataformas de sectores dominados por hombres (reparto de comida) y por mujeres (limpieza) en Berna, Ginebra, Vaud y Zúrich.
Esta investigación participativa se lleva a cabo en colaboración con trabajadores, académicos, organizaciones cívicas y expertos jurídicos:
- Analizar cómo los algoritmos automatizan la asignación de tareas, las horas de trabajo y el cálculo de tarifas.
- Desarrollar herramientas de análisis de datos para trabajadores y sindicatos
- Estudiar el impacto de la gestión algorítmica en las condiciones laborales de hombres y mujeres
- Examinar cómo los distintos marcos jurídicos permiten la transparencia algorítmica.
Esta investigación contribuirá a la agenda mundial de trabajo decente para los trabajadores de plataformas proporcionando información basada en pruebas sobre cómo la gestión algorítmica afecta a las horas de trabajo y los ingresos.
Sectores afectados: Reparto de comida, limpieza y cuidados.
#CalculativePower #GigEconomy #LabourRights #DecentWork #DigitalPlatforms #ParticipatoryScience #Research #AlgorithmicManagement #AIAccountability #Transparency
Objetivos principales
- Analizar los datos de los trabajadores de plataformas para comprender el impacto de la gestión algorítmica en los salarios y las horas de trabajo
- Comparar cómo influyen los distintos marcos normativos en la dinámica de poder entre trabajadores y plataformas
- Crear herramientas para que los trabajadores puedan hacer un seguimiento de sus horas de trabajo y recuperar sus datos.
Financiación
SPARK (Swiss National Science Foundation – SNSF)
Grant number: 228644
Responsable de investigación
Dr Jessica Pidoux (UniNE)
Equipo de investigación
- Prof. Núria Sánchez-Mira, Sofia Kypraiou, Julia Kopf, Mariame Tighanimine, Camille Budon, Prof. Jean-Philippe Dunand (UniNE)
- Prof. Katarzyna Wac (UNIGE, Quality of Life Technologies Lab)
Socios
Sindicatos locales, socio técnico Hestia.ai, ONG PersonalData.IO
Duración
Enero 2025 – Diciembre 2025
Resultados
- Cuatro talleres regionales con trabajadores sobre derechos de acceso y análisis de datos
- Herramienta de análisis para la investigación algorítmica
- Análisis estadístico de los horarios de trabajo y los ingresos
- Modelos matemáticos para la responsabilidad algorítmica
- Informe político con recomendaciones sindicales
- Dos publicaciones revisadas por pares
- Presentación pública
Información detallada sobre el tratamiento de datos durante el proyecto
Presentación del proyecto Data4Workers-Suisse «Participatory Methodology for AI Accountability in the Gig Economy: A comparative study of (digital) working conditions between the French- and German-speaking cantons of Switzerland» (Financiado por SNSF SPARK, ref.: U.03694 : FN CRSK-1_228644).
Este proyecto suizo está dirigido por la Universidad de Neuchâtel en colaboración con PersonalData.IO.
El proyecto colabora con el proyecto internacional Data4Workers «Decoding Algorithmic Management for Platform Workers’ Calculative Power» (financiado por la Internet Society Foundation) dirigido por PersonalData.IO, y el consorcio de investigación: Universidad de Neuchâtel, proyecto DigitalWORK de la Universidad ESADE, proyecto QUIT de la Universidad Autónoma de Barcelona, y la profesora Francisca Gútierrez.
¿Quién lleva a cabo esta investigación?
La investigación está coordinada por :
Jessica Pidoux (investigadora principal), Prof. Núria Sánchez-Mirá (asesora experta) en la Universidad de Neuchâtel (CHE-192.771.761): Fundación de apoyo a la investigación científica y la enseñanza superior. Más información en https://www.unine.ch.
El principal socio cívico es :
PersonalData.IO (CHE-202.624.721): Organización sin ánimo de lucro que defiende los derechos de los datos y la gestión colectiva de los mismos. Para más información, visite https://personaldata.io/lassoc/.
Los resultados de este proyecto nos permitirán realizar un análisis internacional con los siguientes socios:
Anna Ginès Fabrellas, Raquel Serrano (investigadoras principales) como parte del proyecto DigitalWORK de la Fundación Esade (CIF: G-59716761) en la Universidad Ramon Llull.
Oscar Molina (investigador principal) como parte del proyecto QUIT de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) (NIF: Q-0818002-H).
Francisca Gútierrez en Chile https://coes.cl/integrantes/francisca-gutierrez/, investigadora principal independiente de este proyecto en Chile. Es profesora y socióloga de la Universidad Austral de Chile.
De conformidad con el Reglamento General de Protección de Datos europeo, la Universidad de Neuchâtel y PersonalData.IO son responsables conjuntos del tratamiento de los datos, y las demás instituciones actúan como terceros autorizados que tratan los datos con fines de análisis y elaboración de informes.
¿Quién tratará sus datos?
📌 La Universidad de Neuchâtel
✔ La universidad es responsable de acceder y analizar tus datos recuperados de las plataformas en su servidor interno CollectionHub, responsable de proteger tus datos personales y garantizar que solo se utilicen para la investigación y el desarrollo de herramientas.
📌 PersonalData.IO
✔ Proporciona el desarrollo de la infraestructura técnica y el almacenamiento para procesar tus datos recogidos de las plataformas. Los datos se almacenarán en un servidor seguro de OHV una vez que los hayas subido a través de digipower.academy, con el único fin de transferirlos al servidor interno de los investigadores. PersonalData.IO es responsable de la protección de sus datos personales en esta fase. Las herramientas y el software utilizados en este proyecto se han desarrollado a partir de las especificaciones facilitadas por la Universidad de Neuchâtel en el marco de un contrato formal de cooperación.
✔ Las visualizaciones mostradas en digipower.academy nunca incluirán datos personales, y su identidad no será revelada fuera de su sesión personal.
📌 Los investigadores de las instituciones afiliadas
✔ utilizarán datos seudonimizados para realizar entrevistas y talleres. Solo se utilizarán datos anonimizados y agregados para las publicaciones de investigación.
¿Cómo utilizaremos sus datos?
Tus datos se utilizarán de tres maneras:
1. Desarrollo de herramientas en digipower.academy
- Tus datos contribuirán a la creación de herramientas gratuitas y de código abierto que permitirán a los trabajadores de la plataforma analizar, agregar, visualizar y comprender sus propios datos. Puedes estar tranquilo: no se publicará ningún dato identificativo en la herramienta destinada al público en general.
2. Investigación sobre las condiciones de los trabajadores de plataformas
- Los investigadores analizarán sus datos utilizando seudónimos (no su nombre) para comprender los algoritmos de las plataformas y analizar las horas de trabajo y los ingresos. Te invitarán a hablar de tu experiencia en una entrevista individual y en un taller de grupo.
3. Análisis de los datos desde el punto de vista de la legislación laboral
- Los investigadores evaluarán cómo se ajusta el trabajo de la plataforma a la legislación laboral nacional y los resultados se te comunicarán directamente. En esta fase, los datos se refieren a su identidad. Sólo se utilizarán para la investigación resultados agregados y anónimos.
Periodo de conservación de los datos: Los datos personales o seudonimizados se conservan durante 4 años. Se suprimirán antes de diciembre de 2028, pero los datos anónimos y agregados se archivarán con fines de investigación (el proceso de publicación de resultados y publicaciones científicas suele ser largo).
¿Qué tipos de datos se tratarán?
🔹 Sus datos de contacto (correo electrónico, teléfono, nombre o seudónimo).
🔹 Datos recuperados de las plataformas (formatos de archivo, frecuencia de recogida de datos).
🔹 Entrevistas y talleres (grabaciones de audio de sus respuestas, notas del investigador).
🔹 Visualización de datos para facilitar el análisis colectivo.
Sus datos serán primero seudonimizados para su procesamiento y análisis, y luego anonimizados para las publicaciones, lo que significa que su nombre nunca será utilizado ni publicado.
Para más información sobre los tipos de datos recogidos de las plataformas, consulte las políticas de privacidad de cada aplicación a la que haya solicitado datos. Según estos documentos, estos ficheros pueden contener información como fecha de nacimiento, nombre, dirección de correo electrónico, número de teléfono, geolocalización, medios de pago y otra información sensible, como fotos.
Esta es una de las razones por las que damos prioridad a la máxima protección en el diseño de este estudio y de la herramienta que se pone a su disposición (véase la sección Cómo se protegen sus datos).
¿Cómo se tratarán sus datos?
La Universidad de Neuchâtel procesará y analizará sus datos personales recogidos en las plataformas. Sólo los resultados seudonimizados del análisis de los ficheros se compartirán con los investigadores de los socios internacionales del proyecto. El análisis implica, en primer lugar, la estructuración y agregación de sus datos a diferentes niveles temporales (horario, diario, semanal, anual) y, a continuación, la realización de cálculos adicionales basados en la legislación laboral nacional (por ejemplo, horas extraordinarias).
Además, los investigadores procesarán localmente los datos de las entrevistas y talleres que hayan recogido. Sólo los resultados anónimos del análisis de los datos de la plataforma y de las entrevistas se compartirán con los investigadores a nivel internacional.
Cómo se procesan sus datos cuando utiliza las herramientas de Digipower.academy*.
*Las herramientas de análisis de datos en https://digipower.academy/fr/experiences y los espacios de datos en https://digipower.academy/spaces incluirán un espacio dedicado a la plataforma en la que estés trabajando.
- Las herramientas se ejecutan íntegramente en tu dispositivo cuando accedes a digipower.academy.
- Tu archivo de datos personales sólo se carga en la memoria (RAM) de tu dispositivo y desaparece cuando cierras la sesión si no das tu consentimiento para que se compartan tus datos. Tus datos personales nunca se transmiten por Internet ni se almacenan externamente si no das tu consentimiento.
- Las herramientas convierten los datos a un formato legible para el ser humano (por ejemplo, convirtiendo un archivo .json en una hoja de cálculo) para que usted pueda leerlos directamente. También produciremos visualizaciones gráficas para ayudarle a usted y a los investigadores a analizar sus datos.
- Sus datos personales sólo se compartirán con su consentimiento explícito. En este caso, sus datos personales se cargan en los servidores de OHV con sede en Francia, gestionados por PersonalData.IO, y después se seudonimizan y se comparten con investigadores en Suiza utilizando el servidor institucional «CollectionHub» únicamente para los fines especificados.
📌 También puedes decidir conservar o eliminar las visualizaciones sin compartir tus datos. Si no compartes tus datos y decides eliminar las visualizaciones, al actualizar la página se reiniciará la sesión sin almacenar ningún dato.
📌 Los equipos de la Universidad de Neuchâtel y PersonalData.IO estarán encantados de responder a tus preguntas en projecthome@unine.ch o projectdelivery@unine.ch
¿Cómo se protegen sus datos?
Durante la colaboración:
✔ Sus datos son almacenados y gestionados de forma segura por la Universidad de Neuchâtel. Todos los datos de la investigación se alojan en el servidor seguro de la Universidad de Neuchâtel utilizando la herramienta CollectionHub, que cumple con las normas institucionales de protección de datos y seguridad.
✔ PersonalData.IO sólo es responsable de la recogida inicial de los datos. Un servidor dedicado alojado por PersonalData.IO (en digipower.academy) en OVHcloud se utiliza únicamente para permitir a los trabajadores cargar sus archivos. Una vez cargados, los datos se transfieren de forma segura a la Universidad de Neuchâtel. Después de la transferencia, los archivos originales se eliminan del servidor OVH.
✔ El acceso está estrictamente limitado. Sólo el personal autorizado de PersonalData.IO y de la Universidad de Neuchâtel puede acceder a los ficheros de datos originales. Los investigadores asociados sólo acceden a los datos seudonimizados y pretratados, lo que garantiza la protección de las identidades individuales.
✔ Los datos se transfieren de forma segura. El servidor de OVH está protegido por protocolos de seguridad estándar del sector, incluida una infraestructura anti-DDoS. Todas las cargas de datos están encriptados y autenticados utilizando claves secretas únicas para asegurar que sólo usted y el personal autorizado puede acceder o transferir sus archivos.
✔ Usted mantiene el control de sus datos cuando utiliza la interfaz de digipower.academy.
- Usted decide si desea o no compartir sus datos personales con los investigadores.
- Si no desea compartir sus datos, puede eliminar su archivo en la interfaz, para que no sea procesado
✔ Dispone de asistencia. El equipo de PersonalData.IO, experto en el ejercicio de los derechos de acceso a los datos, está a tu disposición para ayudarte a comprender y gestionar tus datos en cada fase del proceso. Escríbales a contact@personaldata.io
Tras la colaboración:
✔ Todos los datos se agregan y se anonimizan. Una vez analizados los datos con seudónimos, se eliminan todos los identificadores personales para garantizar la confidencialidad. Solo la información anonimizada y agregada se utilizará en publicaciones científicas o se compartirá con los socios.
✔ Los resultados no son identificables. Cualquier resultado publicado se presenta de forma agregada, lo que impide la identificación de los participantes individuales.
______________________________________________________________________________________
Queremos agradecer a todos los participantes su tiempo y las experiencias compartidas, que han enriquecido esta investigación. Los resultados podrán consultarse en el sitio web del proyecto.
participar
¿Quiere contribuir? Puede participar
para trabajadores de plataformas
Póngase en contacto con nosotros en projecthome@unine.ch o projectdelivery@unine.ch
para organizaciones
Su experiencia y sus conocimientos son esenciales si queremos comprender mejor el impacto de la digitalización y los algoritmos en el lugar de trabajo.
APOYO
Este proyecto está siendo desarrollado por la Universidad de Neuchâtel en asociación con PersonalData.IO, financiado por la Swiss National Science Foundation, en colaboración con universidades, organizaciones locales y sindicatos de Suiza.
financiado por
socios académicos
socio técnico
