Professorat de la Facultat d'Economia de la Universitat de València participa en un estudi sobre el comportament digital en l'era de la intel·ligència artificial (IA). El treball, amb les aportacions de Penélope Hernández i José M. Pavía, revela que les persones valoren la seua privacitat en línia, però manquen d'eines eficaces per a protegir-la.
La investigació, titulada Exploring the privacy paradox: An experimental investigation of privacy-preserving behavioral responses in online shopping (Penélope Hernández, Antonio J. Morales, Zvika Neeman, José M. Pavía), destaca la importància de l'ús correcte de la tecnologia per a salvaguardar la privacitat. Analitza aquest fenomen mitjançant un experiment de laboratori en el qual els participants realitzen compres en una plataforma digital gestionada per IA.
“La tecnologia —assenyalen els autors— no sols pot erosionar la privacitat; ben dissenyada, també pot enfortir-la”. Penélope Hernández és catedràtica del Departament d'Anàlisi Econòmica de la Universitat de València, i José M. Pavía és catedràtic del Departament d'Economia Aplicada.
La falta d'eines explica per què es comparteixen tantes dades privades
En l'experiment, revelar més o menys informació privada no afectava el benefici econòmic dels participants. Malgrat això, van mostrar interès a protegir-la quan disposaven dels coneixements o les eines adequades.
Els resultats indiquen que els participants van continuar compartint informació personal després de saber que un sistema d'IA estava aprenent sobre ells. No obstant això, van canviar de comportament quan van descobrir com aprenia la IA. La qüestió, per tant, no és que les persones no valoren la privacitat, sinó que manquen d'eines eficaces per a protegir-la mentre interactuen en línia.
L'estudi ressalta també que els perfils amb més tendència a adoptar comportaments protectors són els qui perceben que comparteixen molta informació, les dones i els individus amb més aversió al risc.
Solucions per a protegir la privacitat
Els investigadors destaquen dues estratègies per a reduir-hi l'exposició d'informació privada. Amb la primera, IA explicable, s'ofereix als participants una explicació de com l'algorisme aprèn a partir de les seues decisions. La segona, una aplicació de protecció de privacitat, ajuda a reduir la informació compartida sense afectar els beneficis econòmics.
Implicacions per a governs i empreses
La investigació planteja, així mateix, implicacions de política pública i disseny tecnològic. En aquesta línia, conclou que “no hi ha prou amb advertir els usuaris sobre els riscos”. Segons els autors, “l'estandardització d'algorismes podria facilitar la creació d'aplicacions universals de protecció de dades”. Amb això, pot “enfortir-se la confiança digital”, subratllen.
A més, es recalca que les solucions de privacitat poden convertir-se en un avantatge competitiu empresarial. Així doncs, les plataformes que integren eines clares de gestió de privacitat podrien atraure consumidors preocupats per la seguretat de les seues dades.
Investigació en plataformes reals
Els autors de l'experiment ressalten que fins i tot quan la informació privada utilitzada era artificial i assignada aleatòriament, els participants van desenvolupar preferències per protegir-la. Això suggereix que, amb dades personals reals, l'efecte podria ser encara més gran. Com a següent pas, proposen traslladar els resultats a experiments de camp en plataformes reals de comerç electrònic per a comprovar si els efectes es mantenen.
Referència de l'article: Hernández, P., Morals, A., Neeman, Z., Pavía, J. (2026). "Exploring the privacy paradox: An experimental investigation of privacy-preserving behavioral responses in en línia shopping". Journal of Behavioral and Experimental Economics. https://doi.org/10.1016/j.socec.2025.102504