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Marco ético del experimento

WML 1.0 «Karma Score» · Versión 1.0 · Última actualización: 10 de junio de 2026

White Mirror Lab opera bajo el principio de que la incomodidad experimental es legítima cuando sirve para generar conocimiento verificable y de interés público, pero el daño real y previsible a las personas nunca lo es. Este documento describe los compromisos éticos del experimento WML 1.0 y las medidas adoptadas para cumplirlos.

Este marco está inspirado en la Declaración de Helsinki (investigación con seres humanos), los principios del Informe Belmont (respeto a las personas, beneficencia, justicia) y la normativa europea de protección de datos (RGPD, art. 25 — privacidad desde el diseño).

1. Principios fundamentales

  • Consentimiento informado y por capas: Nadie participa sin haber leído, comprendido y aceptado explícitamente las condiciones del experimento, incluyendo la advertencia expresa sobre el impacto emocional potencial y la confirmación de ser mayor de 18 años. El consentimiento es granular: separamos el consentimiento para el experimento, la política de privacidad y las cookies de analítica.
  • Voluntariedad y libertad de retirada: La participación es enteramente voluntaria y la retirada puede realizarse en cualquier momento sin penalización, sin necesidad de justificación y con la posibilidad de solicitar la eliminación completa de los datos.
  • Minimización del daño: El diseño del experimento incorpora salvaguardas técnicas, normativas y de procedimiento para prevenir el acoso, el doxxing, la manipulación y el daño emocional desproporcionado.
  • Transparencia radical: Publicaremos la metodología completa, los datos agregados, el código de análisis y las conclusiones al finalizar el experimento, conforme a los principios de ciencia abierta.
  • Proporcionalidad y minimización de datos: Solo recopilamos los datos estrictamente necesarios para los fines declarados del experimento. Los datos de votos emitidos nunca son accesibles a otros participantes.
  • No discriminación: El sistema no está diseñado para favorecer ni perjudicar a ningún grupo en función de características protegidas (género, etnia, orientación sexual, religión, etc.).

2. Diseño del experimento WML 1.0

2.1. Hipótesis de investigación

Investigamos cómo el comportamiento humano —en términos de contenido publicado, patrrones de interacción y estrategias de presentación— cambia cuando cada persona lleva una puntuación de reputación pública derivada del juicio anónimo colectivo de otros participantes.

2.2. Variables y medidas

  • Karma score (votos positivos menos negativos recibidos, por contenido y por perfil)
  • Patrones de votación emitida (agregados y anonimizados; nunca atribuidos públicamente a individuos)
  • Actividad de contenido: frecuencia y tipo de publicaciones (fotos, historias, pulses)
  • Métricas de engagement: tiempo en la plataforma, interacciones (analítica agregada de PostHog)
  • Variación de comportamiento a lo largo del tiempo en función de la puntuación recibida

2.3. Evaluación de impacto sobre la privacidad (DPIA)

Conforme al art. 35 RGPD, hemos realizado una evaluación de impacto relativa a la protección de datos (DPIA) antes del inicio del experimento, dado que el tratamiento implica:

  • Evaluación sistemática de conducta de personas físicas (puntuación de karma)
  • Tratamiento a gran escala de datos de comportamiento
  • Datos especialmente sensibles en el contexto del experimento (reputación digital)

La DPIA concluye que los riesgos identificados son mitigables mediante las salvaguardas descritas en la sección 2.4 y que el interés legítimo de la investigación es proporcional al riesgo residual, dado el carácter voluntario e informado de la participación.

2.4. Salvaguardas técnicas y organizativas implementadas

  • Anonimato del votante por diseño técnico (privacy by design): Las políticas de seguridad a nivel de fila (RLS) de la base de datos garantizan que solo el propio usuario puede consultar sus votos emitidos. Esta restricción es técnicamente irrenunciable y no puede ser anulada por ningún participante.
  • Imposibilidad técnica de votarse a uno mismo: Implementada a nivel de base de datos mediante una restricción CHECK, no solo a nivel de interfaz.
  • Restricción de edad (+18) con declaración expresa: Los participantes deben confirmar su mayoría de edad con una acción afirmativa y declaración consciente.
  • Historias efímeras (24 h): Limitan la exposición permanente de contenido personal y reducen el riesgo de acoso basado en contenido antiguo.
  • Límite de 5 fotos con rotación FIFO: Minimiza la acumulación de contenido personal en la plataforma.
  • Moderación activa: Canal de reporte de contenidos abusivos con compromiso de respuesta en plazo razonable y capacidad de suspensión de cuentas.
  • Prohibición técnica y normativa de bots: Restricciones en los términos, mecanismos de detección de comportamiento automatizado y posibilidad de descalificación.
  • No hay decisiones automatizadas con efectos jurídicos: El karma es un marcador de juego experimental sin consecuencias legales o contractuales fuera del premio comunicado.

3. Riesgos identificados y medidas de mitigación

RiesgoProbabilidadMedidas de mitigación
Daño emocional por votos negativos reiteradosMediaConsentimiento informado con advertencia expresa; retirada libre y sin penalización; canal de soporte emocional por email
Acoso coordinado o contenido dañinoMedia-bajaNormas de conducta estrictas; canal de reporte; moderación activa; suspensión y eliminación de cuentas abusivas; colaboración con autoridades cuando proceda
Re-identificación de votantesBajaRLS en BD: imposibilidad técnica; solo el propio usuario ve sus votos emitidos; prohibición normativa de intentar identificar votantes
Manipulación del ranking con bots o cuentas múltiplesMediaProhibición normativa; detección técnica de patrones anómalos; descalificación; auditoría del ranking antes de entregar el premio
Brecha de seguridad en la base de datosMuy bajaRLS, cifrado TLS, contraseñas con hash, copias de seguridad cifradas, acceso restringido a producción; plan de respuesta a incidentes conforme al art. 33 RGPD (notificación a AEPD en 72 h)
Participación de menores de edadBajaDeclaración expresa de mayoría de edad en el consentimiento; eliminación inmediata de cuentas de menores detectadas; no recabamos datos de menores conscientemente

4. Supervisión ética

El diseño y la conducción del experimento son revisados internamente por el equipo de White Mirror Lab antes de su lanzamiento. Para experimentos que superen un determinado umbral de participantes o impacto, White Mirror Lab someterá el protocolo a evaluación por un comité de ética en investigación independiente, conforme a las directrices europeas aplicables a la investigación con seres humanos.

Si detectas un problema ético en el diseño o la conducción del experimento que no quede cubierto por los canales habituales, puedes contactar directamente con el equipo en whitemirrorlab.info@gmail.com (asunto: «Consulta ética»).

5. Compromiso de transparencia y ciencia abierta

Al finalizar el experimento, publicaremos:

  • Metodología completa del experimento
  • Datos estadísticos agregados y anonimizados
  • Código de análisis utilizado (repositorio público)
  • Conclusiones y aprendizajes, incluyendo los resultados negativos o no esperados
  • Esta DPIA y el informe de supervisión ética (en versión pública)

El objetivo es contribuir al debate público sobre reputación digital, juicio colectivo, diseño de plataformas sociales y sus efectos en el comportamiento humano.

6. Derecho a retirarse y a recibir apoyo

Puedes abandonar el experimento en cualquier momento y solicitar la eliminación de todos tus datos en whitemirrorlab.info@gmail.com. Procesaremos las solicitudes en un plazo máximo de 30 días.

Si el experimento te ha generado malestar emocional y deseas hablar con alguien, te recomendamos contactar con servicios de apoyo psicológico disponibles en tu país. En España: Teleasistencia IMSERSO o el Teléfono de la Esperanza: 717 003 717.

Contacto ético: whitemirrorlab.info@gmail.com
Asunto sugerido: «Consulta ética WML 1.0»

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