Este artículo, escrito por Boris Starkov, explora una forma innovadora de analizar datos personales utilizando el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y modelos de lenguaje avanzados como Claude. El autor, un usuario intensivo de bicicletas Lime en Londres durante tres años, solicitó a Lime todos los datos que tenía sobre él, obteniendo un archivo masivo que incluye información de viajes, registros de la aplicación, historial de pagos, perfiles de usuario y hasta fotos de verificación de identidad.
El análisis con Claude reveló detalles sorprendentes. Inicialmente, identificó la categoría del usuario como 'Diamond', 'Ultra Emerald' y 'TOP_1_PERCENT', confirmando su estatus como un usuario de alto valor. Además, reconstruyó su historial de vida, incluyendo sus lugares de residencia (Camden Town/Kentish Town y una ubicación posterior redactada), sus lugares de trabajo (King’s Cross/St Pancras y Fitzrovia), y las fechas de sus cambios de domicilio y empleo, todo ello a partir de los datos de sus viajes en bicicleta. El análisis también identificó lugares de interés como su gimnasio, su cafetería favorita, el consultorio del dentista y sus clases de salsa, sin que el autor proporcionara información adicional.
La clave de este proceso radica en la combinación del RGPD, que otorga a los usuarios el derecho a acceder a sus datos, y la capacidad de modelos de lenguaje como Claude para procesar y analizar grandes cantidades de información. El autor destaca la importancia de la 'third space', un concepto que describe los lugares que no son ni el hogar ni el trabajo, pero que son importantes para el bienestar y la identidad. En su caso, los datos de Lime revelaron sus 'third spaces' favoritos.
El artículo concluye con una guía práctica para que otros usuarios puedan replicar este análisis con sus propios datos de diversas aplicaciones (Uber, Deliveroo, Revolut, etc.). Se recomienda utilizar un agente de IA con 'private/zero retention mode' para proteger la privacidad durante el análisis. El autor enfatiza que este tipo de análisis puede revelar información personal inesperada y valiosa, ofreciendo una nueva perspectiva sobre cómo interactuamos con los servicios digitales y cómo estos servicios recopilan y utilizan nuestros datos.