¿PUEDE INTERNET SABER CÓMO ESTAMOS SIN QUE SE LO CONTEMOS?

Cuando pensamos en privacidad digital, podemos imaginar información que entregamos de manera bastante evidente: nuestro nombre, una fotografía, una contraseña, una ubicación o los datos de una cuenta.
Pero existe otra clase de información mucho menos visible. No necesariamente la escribimos ni la publicamos. A veces ni siquiera somos conscientes de que la estamos generando.
Es la información que aparece a partir de nuestro comportamiento digital.
La manera en que usamos el teléfono, cuánto tiempo permanecemos conectados, nuestros horarios, determinados patrones de comunicación o incluso algunos datos registrados por dispositivos que llevamos puestos pueden convertirse en señales que permiten estudiar aspectos de nuestra conducta y bienestar.
Esto no significa que Internet pueda leer nuestra mente. Tampoco que una plataforma pueda determinar con certeza qué sentimos.
DEL DATO AISLADO AL PATRÓN
Un dato por sí solo suele decir poco. Que una persona utilice el teléfono durante determinada cantidad de minutos no permite saber automáticamente cómo se siente. Tampoco que se acueste tarde, camine menos durante algunos días o reduzca su actividad digital. El interés científico aparece cuando esos datos se observan en conjunto y a lo largo del tiempo.
La idea de digital phenotyping, o fenotipado digital, consiste, de manera general, en utilizar datos provenientes de dispositivos digitales para estudiar patrones relacionados con el comportamiento, la fisiología y otros aspectos de la vida cotidiana.
Una revisión publicada en Nature Mental Health en 2026 analizó 52 estudios sobre el uso de tecnologías móviles para predecir cambios relacionados con la depresión. Entre las variables estudiadas aparecieron datos de ubicación, sueño, actividad física, patrones de comunicación, variabilidad de la frecuencia cardíaca y autoinformes sobre el estado de ánimo.
Esto no quiere decir que cada uno de esos datos permita identificar una emoción concreta. Quiere decir que ciertas combinaciones de señales pueden presentar asociaciones con distintos estados o síntomas.
La diferencia es fundamental. Una asociación no equivale a una explicación. Y una predicción no equivale a un diagnóstico.
EL EXPERIMENTO QUE MUESTRA HASTA DÓNDE PUEDEN LLEGAR ESTOS DATOS
En agosto de 2026 se publicó un estudio especialmente amplio sobre este tema: el Digital Mental Health Study. El proyecto reunió a más de 4.000 participantes que aceptaron compartir, durante hasta 12 meses, diferentes tipos de información obtenida mediante iPhone y Apple Watch. Los investigadores analizaron patrones de sueño, movilidad, actividad física, uso de aplicaciones, duración y cantidad de llamadas y mensajes, determinadas características de la voz y otros indicadores obtenidos mediante los sensores de los dispositivos.
Un detalle no menos importante es que los participantes debían autorizar qué tipos de datos podían compartirse y podían administrar sus permisos. Además, determinados procesos se realizaban directamente en el dispositivo para reducir la transmisión de información sensible. Por ejemplo, en el caso de la ubicación, el sistema podía trabajar con categorías de movimiento sin transmitir las coordenadas GPS exactas.
Por un lado, los rastros digitales pueden ofrecer nuevas herramientas para investigar la salud mental de manera más continua que una evaluación realizada en un único momento.
Por otro, cuanto más información se utiliza para inferir aspectos de una persona, más importante se vuelve preguntarse quién tiene acceso a esos datos, con qué finalidad y bajo qué condiciones.
LA DIFERENCIA ENTRE OBSERVAR Y CONOCER
Un meta-análisis publicado en 2026 en npj Digital Medicine analizó 45 muestras independientes, con 2.939 adolescentes, y encontró una asociación general pequeña pero significativa entre determinados datos pasivos del teléfono y resultados relacionados con salud mental Los propios resultados muestran que se trata de relaciones estadísticas, no de una herramienta que permita traducir automáticamente el comportamiento de una persona en un diagnóstico. Diferentes sistemas pueden recoger señales, encontrar patrones y realizar inferencias. Pero inferir no es saber.
EL PROBLEMA NO TERMINA EN LOS DATOS
Los datos digitales no existen aislados del mundo. Se encuentran dentro de plataformas, aplicaciones, empresas, servicios y sistemas algorítmicos que deciden qué información mostrar, ordenar o recomendar. La cuestión emocional agrega otra dimensión. Si nuestras experiencias digitales generan señales y esas señales participan en sistemas de personalización, entonces nuestra relación con Internet no es simplemente de ida. También producimos datos que pueden contribuir a construir la experiencia que recibimos después.
CUANDO LA PRIVACIDAD DEJA DE SER SOLAMENTE “LO QUE CONTÉ”
Que información sobre nosotros pueda construirse a partir de señales que nunca consideramos información personal? No hace falta que una persona escriba su situación emocional personal. Puede existir una combinación de comportamientos que resulte relevante para un sistema de análisis.
Un artículo de Nature Mental Health publicado en 2024 señaló que el crecimiento de los datos obtenidos pasivamente a través de servicios digitales plantea un problema de consentimiento: los usuarios pueden tener poca capacidad de decisión sobre cómo se recopilan, comparten o utilizan esos datos. Los autores proponen avanzar hacia un modelo en el que el consentimiento tenga un papel mucho más central.
¿ESTO ES NECESARIAMENTE ALGO MALO?
No necesariamente. No es lo mismo que una persona participe voluntariamente en una investigación, conozca qué información comparte y pueda retirar sus permisos, que una empresa obtenga datos de comportamiento sin que el usuario comprenda qué inferencias pueden construirse a partir de ellos. El problema está en otra parte: el contexto y el control.
LA PRIVACIDAD TAMBIÉN PUEDE SER LO QUE TODAVÍA NO DIJIMOS
- Primero: aprendimos a convivir con la idea de que aquello que publicamos puede permanecer.
- Segundo: entendimos que nuestros movimientos, búsquedas y hábitos también pueden generar registros.
- Tercero: los datos pueden utilizarse para inferir características que nosotros nunca expresamos directamente.
Para finalizar podemos replantearnos esta pregunta: ¿Cuánto queremos que nuestras emociones sean convertidas en datos? Te invito a seguirnos en nuestro canal de YouTube, donde ampliaremos este tema.
Referencias- Leijse, M. M. L., Hansen, A., Semeijn, I. K., et al. (2026). A multilevel meta-analysis of passive smartphone sensing of adolescent mental health. npj Digital Medicine, 9, 628.
- Douglas, C. S., Congdon, E., Huang, C., et al. (2026). The Digital Mental Health Study assessed feasibility of large-scale digital sensing for depression and anxiety. npj Digital Public Health, 1, 27.
- Pendse, S. R., Stapleton, L., Kumar, N., et al. (2024). Advancing a consent-forward paradigm for digital mental health data. Nature Mental Health, 2, 1298–1307
- Leijse, M. M. L., Hansen, A., Semeijn, I. K., et al. (2026). A multilevel meta-analysis of passive smartphone sensing of adolescent mental health. npj Digital Medicine, 9, 628.
- Douglas, C. S., Congdon, E., Huang, C., et al. (2026). The Digital Mental Health Study assessed feasibility of large-scale digital sensing for depression and anxiety. npj Digital Public Health, 1, 27.
- Pendse, S. R., Stapleton, L., Kumar, N., et al. (2024). Advancing a consent-forward paradigm for digital mental health data. Nature Mental Health, 2, 1298–1307



