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La era digital ha transformado radicalmente la forma en que las empresas operan y se relacionan con los consumidores, brindando oportunidades sin precedentes para personalizar servicios y productos mediante el uso de datos. Por un lado, estas empresas utilizan la información recopilada para ofrecer servicios más personalizados y de forma más eficiente, anticipándose a las necesidades y preferencias de los consumidores (ver Glosario CeCo: Mercados Digitales). Sin embargo, esta misma capacidad para recopilar y analizar datos también plantea preocupaciones significativas en materia de privacidad y competencia.
En este contexto, revisamos el artículo elaborado por los autores Andrés Calderón (abogado y Consejero Jurídico de CeCo) y Piero Malca (ambos de la Universidad Católica del Perú), titulado “Maybe Excessive, Definitely Exclusionary: A Different Approach to the Anticompetitive Collection and Processing of Data”, publicado en octubre de este año en el Virginia Journal of Law & Technology.
El propósito del documento es explorar una perspectiva alternativa, desde el análisis de libre competencia, sobre las conductas de recopilación, combinación y procesamiento “excesivo” de datos. Esta nueva óptica busca examinar la evaluación de tales prácticas desde el foco de una conducta exclusoria en lugar de una conducta explotativa. Para ilustrar este enfoque, los autores toman como ejemplo el caso antimonopolio que enfrentó el organismo regulador alemán (Bundeskartellamt) contra Meta (ex Facebook).
A continuación, repasaremos los principales antecedentes del caso y expondremos los principales planteamientos de los autores.
El año 2019, la Bundeskartellamt sancionó a Meta por abuso de posición dominante en el mercado de redes sociales debido a la imposición de términos y condiciones que eran abusivos para sus usuarios. Lo anterior, en tanto eran contrarios al “Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea” (“GDPR”, por sus siglas en inglés) y a la Ley de Competencia alemana (“GWB” por sus siglas en alemán).
En el núcleo de la sanción, figuraba el hecho de que el uso de la plataforma (Facebook) estaba subordinado a la aceptación de dichos términos y condiciones, condicionando el consentimiento de los usuarios y, en consecuencia, afectando su derecho a la protección de sus datos personales. Dicha decisión fue controversial e implicó la intervención de la Corte de Düsseldorf, la Corte Federal de Justicia Alemana y del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (ver notas de CeCo: Privacidad y libre competencia; El traspié de Facebook ante el Tribunal Supremo alemán; e investigación de S. Cañas para CeCo: Explotación de datos personales como precio excesivo).
En todas estas instancias, se levantaron preocupaciones sobre: (i) la facultad de la Bundeskartellamt para fiscalizar las normas del GDPR; (ii) si los términos y condiciones privaban a sus usuarios del consentimiento efectivo para el uso de datos sensibles; y (iii) si la conducta de Meta se encontraba justificada (ver nota CeCo: El tortuoso romance entre datos y competencia).
En este contexto, los autores explican que la gran diferencia entre los análisis realizados por la Bundeskartellamt y la Corte Federal de Justicia Alemana recae en la teoría de daño a la que se acude para explicar la conducta de Meta. En efecto, la agencia de competencia alemana determinó que la violación de la legislación de protección de datos es suficiente para provocar daños al consumidor, que no podrían ser justificados con defensas de eficiencia. Por otro lado, la Corte Federal de Justicia estableció que el daño recayó en la restricción, por parte de Meta, de la elección de los consumidores para elegir su nivel de privacidad de datos.
Sin embargo, Calderón y Malca critican la fundamentación de cada institución. Con respecto a lo determinado por la Bundeskartellamt, los autores citan evidencia que muestra que la legislación de datos no necesariamente va en la misma dirección que el bienestar del consumidor (consumer welfare). Por ejemplo, en algunos mercados, las políticas de privacidad “más permisivas” pueden contribuir a una concentración mayor, siendo las empresas pequeñas las que se vean más afectadas (ver columna de M. Cerda para CeCo: Empresas Tecnológicas Multinacionales: La Era de los Datos y Políticas de Competencia).
Por otro lado, los autores identifican una debilidad en el argumento de la Corte Federal, sugiriendo que la elección del consumidor puede no coincidir con el bienestar del consumidor. Argumentan que el principal problema radica en suponer que los consumidores valoran altamente su privacidad, sin verificar realmente estas preferencias en su actuar cotidiano. En este contexto, resalta la existencia de la “paradoja de la privacidad”: a pesar de que los consumidores expresan preocupación por su privacidad, sus acciones contradicen este interés al no examinar los términos y condiciones a los que acceden al utilizar plataformas en línea.
Los autores exploran, como alternativa a la hipótesis “explotativa” esgrimida por la Bundeskartellamt, si el caso podría ser analizado desde una perspectiva de conducta exclusoria. Recordemos que ambas conductas -tanto la explotativa como la exclusoria- pueden corresponder a abusos de posición dominante.
Los abusos explotativos consisten en el aprovechamiento de una posición de dominio para afectar directamente a los consumidores extrayendo su excedente (p. ej., imponiendo precios excesivos). En contraste, los abusos exclusorios consisten en el aprovechamiento de una posición dominante para excluir a competidores, o restringir la entrada de nuevos rivales al mercado, afectándose el bienestar del consumidor de forma indirecta (p. ej. mediante la imposición precios predatorios o acuerdos de exclusividad).
De acuerdo con los autores, los mercados digitales (y de redes sociales, específicamente) poseen características que facilitarían que una empresa dominante incurra en un abuso exclusorio mediante la colección y procesamiento de los datos de sus usuarios.
En efecto, el mercado de redes sociales se caracteriza por ser uno donde la información es crítica, y los modelos de negocios en esta industria se construyen en torno a grandes sets de datos. En primera instancia, hay costos hundidos significativos derivados de la colección de datos y de su análisis. En segundo lugar, la calidad del servicio en esta industria depende del tamaño de la base de usuarios de la plataforma en cuestión. En este sentido, hay un ciclo de retroalimentación (positivo) que mejora el servicio al posibilitar una mayor personalización y una conexión con un mayor número de personas, lo cual, a su vez, atrae a nuevos usuarios (para más información, ver glosario CeCo: Efectos de red).
Por último, existen costos asociados al cambio a plataformas rivales por parte de los usuarios, lo que dificulta que los competidores consigan una “escala crítica”. La dificultad radica en que, para un consumidor que ha utilizado los servicios de una empresa dominante durante un largo período, resultaría costoso para una empresa competidora (y para el consumidor) replicar la cantidad de datos que dicha empresa ya ha recopilado. Así, por ejemplo, los algoritmos de recomendación de contenido (p. ej., música, vestuario) se van perfeccionando en el tiempo en base a las sucesivas interacciones de la plataforma con el usuario, de modo que será más probable obtener recomendaciones más precisas de la empresa incumbente que de una empresa nueva.
En este sentido, los datos entregados previamente a la empresa dominante pueden considerarse como una inversión realizada por el usuario. Asimismo, existen efectos de red indirectos en los que se refuerza el ciclo de retroalimentación positivo puesto que una mayor disposición de datos implica un mejor servicio de publicidad, lo que mejora las capacidades financieras de la firma para atraer y fidelizar a más usuarios (ya que aumenta la demanda de servicios publicitarios).
Es gracias a todos estos factores que los autores determinan que la combinación de grandes datasets, los costos de cambio y los efectos de red constituirían grandes barreras a la entrada y, consecuentemente, la disminución de competidores potenciales. Dicho de otra manera, mientras más información entreguen los consumidores a una firma dominante en un mercado manejado por datos, más difícil será para dichos clientes cambiarse a un rival entrante, provocando lo que los autores denominan una “exclusividad de facto”.
En este contexto, si bien es legítimo beneficiarse de los costos de cambio de sus usuarios y de los efectos de red, los autores determinan que incrementarlos podría ser constitutivo de una conducta abusiva.
Los autores introducen el concepto de “práctica oculta de datos”, definiéndola como aquella en la que una empresa tiene una política de protección de datos “permisiva” y lleva a cabo acciones con esos datos de manera oculta para sus usuarios. Esto, posibilita su uso más allá de las expectativas razonables de los consumidores.
Según los investigadores, Meta posiblemente incurrió en esta práctica al recopilar información de sus usuarios desde diversas fuentes para elaborar perfiles detallados (ver nota de CeCo: La historia del monopolio de datos de Meta). Esto le daría a Facebook una ventaja sobre sus competidores, ya que estos usuarios no serían realmente conscientes de cómo se utilizaron sus datos. De esta manera, la compañía lograría obtener una posición privilegiada en el mercado, al manejar información que sus competidores no tienen y sin que los usuarios tengan claridad sobre el uso de sus datos (ver nota de CeCo: Meta y su “importancia primordial” para la competencia entre mercados).
Ahora bien, los autores también toman en cuenta la defensa que podría esgrimir la empresa en términos de eficiencias. En efecto, el “elefante en la habitación” hasta el momento ha sido la forma en la que el servicio ofrecido por Meta o firmas similares es capaz de mejorar y optimizarse a través del uso de datos.
Según los autores, desde la perspectiva de una teoría del daño explotativa, consistente en el detrimento de los términos y condiciones de la política de privacidad de datos, dado el hecho de la infracción de la normativa de protección de datos (la GDPR en la UE), no sería necesario evaluar las eficiencias. Esto, pues se trataría de conductas derechamente ilícitas.
Sin embargo, desde el foco de una conducta exclusoria, la consideración de eficiencias sería inevitable. Esto porque, generalmente, la prohibición de estas conductas persigue proteger el bienestar del consumidor, siendo sometidas a un profundo examen respecto a sus efectos probables en el mercado.
Sin embargo, los autores advierten sobre un desafío ante la presentación de posibles argumentos de defensa por parte de Meta. Identificar si un servicio más personalizado resulta ventajoso para los consumidores se vuelve complicado si estos no están plenamente informados sobre las particularidades y el alcance de las prácticas de datos de la empresa. Así, los autores sugieren a compañías similares que revelen abiertamente las dimensiones de la recolección y procesamiento de datos que llevan a cabo para mejorar sus servicios.
Para finalizar, los investigadores hacen presente que el tratamiento de datos personales podría encontrarse justificado en caso de estar alineado con los intereses de los consumidores, mientras que podría ser sancionado si tiene un propósito exclusorio que exceda lo necesario para proveer el servicio de forma competitiva. Así, corresponde realizar un análisis balanceado, que pondere tanto las eficiencias como los efectos exclusorios de esta práctica.
