Artículo de Revisión
Data Brokers: Dinámicas, riesgos y desafíos para la
seguridad digital
Data Brokers: Dynamics, Risks and Challenges for Digital Security
Guliana María Fernanda Lulichac Ramos: Universidad Nacional de Trujillo, Ingeniera en Sistemas,
https://orcid.org/0009-0006-5503-7451
Aldo Jean Marcos Sánchez Chiclayo: Universidad Nacional de Trujillo, Ingeniero en Sistemas,
https://orcid.org/0009-0000-4429-714X
Alberto Carlos Mendoza de los Santos: Universidad Nacional de Trujillo, Doctor en Ingeniería de
Sistemas e Informática,
https://orcid.org/0000-0002-0469-915X
Autor de correspondencia: t033300220@unitru.edu.pe
Recibido: 24 de octubre 2025
Aprobado: 18 de diciembre 2026
Publicado: 19 de junio 2026
Resumen:
Los datos personales se han establecido como un elemento clave en la economía digital, con los corredores de
datos desempeñando un papel fundamental en la recopilación, análisis y venta de información. Este artículo de
revisión examina cómo las dinámicas económicas, tecnológicas, sociales y éticas de estos intermediarios afectan
los riesgos de ciberseguridad y protección de datos, enfatizando los desafíos regulatorios en el entorno digital. Se
realizó una revisión sistemática siguiendo la declaración PRISMA 2020; de 2078 registros iniciales identificados en
Scopus, ScienceDirect y Springer Nature (2022-2025), se seleccionaron 12 estudios tras eliminar duplicados y
aplicar criterios de inclusión y exclusión rigurosos. Los estudios fueron evaluados independientemente por dos
revisores (Kappa=0.85) y analizados cualitativamente mediante síntesis temática en cuatro dimensiones:
económica, tecnológica, social-ética y regulatoria. Complementariamente, se realizó análisis bibliométrico con
VOSviewer y Bibliometrix de R sobre 1051 documentos de Scopus y ScienceDirect. Los hallazgos revelan que los
data brokers operan en mercados con deficiencias estructurales que propician discriminación de precios y barreras
de entrada. Tecnológicamente, el modelo centralizado acumula riesgos de seguridad, mientras las alternativas
descentralizadas presentan oportunidades, pero desafíos de gobernanza. En lo social-ético, se identificó
comercialización de información sensible en salud y educación, además de prácticas de consentimiento engañoso.
Regulatoriamente, la dispersión normativa y ausencia de definiciones claras dificultan la supervisión efectiva,
evidenciando la necesidad urgente de marcos regulatorios armonizados que equilibren innovación y protección de
derechos fundamentales.
Palabras clave: Ciberseguridad; economía de la información; privacidad digital; regulación tecnológica.
Abstract:
Personal data has become a key element in the digital economy, with data brokers playing a fundamental role in
collecting, analysing and selling information. This review article examined how the economic, technological, social
and ethical dynamics of these intermediaries affect cybersecurity and data protection risks, emphasising regulatory
challenges in the digital environment. A systematic review following PRISMA 2020 was conducted. From 2,078
initial records identified in Scopus, ScienceDirect and Springer Nature (2022–2025), 12 studies were selected after
removing duplicates and applying rigorous inclusion and exclusion criteria. Studies were independently evaluated
by two reviewers (Kappa=0.85) and qualitatively analysed through thematic synthesis across four dimensions:
economic, technological, social-ethical and regulatory. Complementarily, bibliometric analysis was performed using
VOSviewer and Bibliometrix in R on 1,051 documents from Scopus and ScienceDirect. Findings reveal that data
brokers operate in markets with structural deficiencies fostering price discrimination and entry barriers.
Technologically, the centralised model accumulates security risks, while decentralised alternatives offer
opportunities but governance challenges. Social-ethically, commercialisation of sensitive health and education
information was identified, alongside deceptive consent practices. Regulatorily, normative dispersion and absence
of clear definitions hinder effective oversight, evidencing urgent need for harmonised regulatory frameworks
balancing innovation and fundamental rights protection.
Keywords: Cybersecurity; data surveillance; digital privacy; information economy; technological regulation.
UNANCHAY Revista de Ciencias de la Ingeniería Volumen 5. Número 1. Año 2026, p. 122-138
ISSN 2953-6707 enero - junio 2026
https://publicacionestecnoecuatoriano.edu.ec/index.php/RCU/index
Como citar la obra: Lulichac-Ramos, G., M., F., Sánchez-Chiclayo, A., J., M. y Mendoza-de los Santos, A., C. (2026). Data Brokers:
Riesgos y desafíos para la seguridad digital. Revista Científica Unanchay, 5(1), 122-138
doi: https://doi.org/10.64424/rcu51202699
DOI: https://doi.org/10.64424/rcu51202699
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En la actualidad, la información personal se ha convertido en uno de
los recursos más valiosos del ámbito digital. Cada interacción en redes
sociales, aplicaciones móviles, compras en línea o simples búsquedas en
internet deja un rastro que puede ser recolectado, analizado y
comercializado. Los principales actores en este proceso son los data brokers
o corredores de datos: organizaciones que captan grandes volúmenes de
información de variadas fuentes para luego venderla o intercambiarla con
terceros, generando un mercado millonario basado en la explotación de
datos personales (Abrardi, Cambini & Pino, 2025). Su actividad no se limita
únicamente a la publicidad digital, sino que se vincula estrechamente con el
fenómeno del capitalismo de vigilancia, donde los datos se utilizan para
predecir y modelar comportamientos futuros. Empresas como Oracle afirman
tener información de más de dos mil millones de personas y decenas de
miles de atributos por individuo, lo que refleja la dimensión de esta industria
y la amenaza que representa para la privacidad y la seguridad digital
(Reviglio, 2022).
Los data brokers emplean técnicas de rastreo que permiten construir
perfiles detallados sobre consumo, ubicación y otros intereses. Este
seguimiento ocurre de manera invisible para la mayoría de los usuarios,
quienes desconocen la magnitud de la información recolectada y su potencial
uso en publicidad dirigida, evaluación crediticia o procesos de selección
laboral (González Guerrero, 2019). En Estados Unidos, se ha documentado
cómo algunas empresas han economizado información sensible de
ciudadanos, incluyendo registros financieros y de salud, lo que genera
riesgos de discriminación y exposición indebida (Sherman, 2021). Más grave
aún, investigaciones recientes han demostrado la oferta de datos
relacionados con condiciones de salud mental, sin garantías de
anonimización ni medidas regulatorias efectivas sobre sus compradores
(Kim, 2023).
Este escenario se ve agravado por un marco normativo insuficiente.
Mientras que en la Unión Europea se promueve un modelo de protección a
través del Reglamento General de Protección de Datos, en Estados Unidos
la ausencia de una legislación integral permite que la compraventa de
información ocurra sin consentimiento informado ni supervisión adecuada
(DiPersio, 2024). De esta forma, los data brokers no solo plantean desafíos
en materia de privacidad individual, sino también en términos de seguridad
digital y equilibrio social. Por ello, el objetivo de este artículo de revisión es
explicar cómo las dinámicas económicas, tecnológicas, sociales y éticas en
la intermediación de datos generan riesgos para la privacidad y la
ciberseguridad; además, identificar a través de co-ocurrencias los
mecanismos que vinculan esos riesgos con los vacíos regulatorios.
Introducción
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Metodología
Se utilizó la declaración PRISMA (Preferred Reporting Items for
Systematic reviews and Meta-Analyses) para desarrollar esta revisión
sistemática que abordó la siguiente pregunta de investigación: ¿De qué
manera las dinámicas económicas, tecnológicas, y sociales y éticas de los
data brokers influyen críticamente en los riesgos de ciberseguridad y
protección de datos en el ecosistema digital?
En consecuencia, se aplicaron los lineamientos de la metodología
PRISMA 2020 (Page et al., 2021) para evaluar la idoneidad y fiabilidad de los
estudios, garantizando así un proceso riguroso, transparente y reproducible.
Asimismo, se consideraron los principios de síntesis investigativa de
Gurevitch et al. (2018) para fortalecer la integración sistemática de la
evidencia científica.
A continuación, se realizó una búsqueda avanzada en tres bases de
datos científicas reconocidas: Scopus, ScienceDirect y Springer Nature,
seleccionadas por su cobertura multidisciplinaria, indexación de revistas de
alto impacto en ciberseguridad y políticas tecnológicas, y acceso a
producción científica reciente. Se emplearon términos clave combinados con
operadores booleanos, como se detalla en la Tabla 01. Todas las búsquedas
se limitaron a publicaciones entre enero de 2022 y diciembre de 2025.
Seguidamente, tras el filtrado por idioma y período, se ejecutó una selección
manual evaluando la pertinencia temática y calidad técnica de los artículos
que cumplieron los criterios establecidos previamente.
Para garantizar la calidad de los estudios incluidos, se aplicó una
evaluación sistemática considerando claridad metodológica, relevancia
temática, actualidad y revisión por pares, además de originalidad conceptual.
Dos revisores evaluaron independientemente cada estudio, resolviendo
discrepancias mediante consenso.
Los criterios de inclusión requirieron que los artículos fueran: (a)
investigaciones originales o revisiones sistemáticas publicadas entre 2022 y
2025; (b) revisados por pares en revistas indexadas; (c) disponibles en texto
completo con DOI; (d) redactados en inglés o español; y (e) enfocados
directamente en data brokers y su relación con privacidad, ciberseguridad,
protección de datos o mercados de datos.
Se excluyeron: (a) documentos duplicados entre bases de datos; (b)
artículos cuyos títulos o resúmenes no abordarán explícitamente la relación
entre intermediarios de datos y riesgos de seguridad o privacidad; y (c)
estudios sin acceso completo o con calidad metodológica insuficiente, según
los criterios PRISMA establecidos.
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Figura 1
Proceso de recolección de estudios PRISMA 2020 de datos
Nota. Autores, (2026)
Para responder a la pregunta de investigación, se diseñaron
estrategias de búsqueda específicas para cada base de datos consultada.
En Sciencedirect se utilizaron las combinaciones:"data brokers" AND
"digital security" OR "information security" y "data brokers" AND "data
privacy" OR "personal data" OR "data protection" AND "risks" OR "threats".
En Scopus se aplicaron: "data broker*" OR "information broker*" OR "data
harvesting" y "data broker" OR "information broker*" OR "data trading" OR
"data marketplace". Para Springer Nature se emplearon ecuaciones que
combinaron términos relacionados con intermediarios de datos, seguridad
digital e impactos o riesgos.
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Tabla 1
La adquisición de las investigaciones se llevó a cabo a través de la exploración en
buscadores académicos y sus herramientas de búsqueda correspondientes
Base de
búsqueda
Términos de Búsqueda
Resultados
Seleccionados
Science
Direct
("data brokers") AND ("digital security"
OR "information security") ("data brokers")
AND ("data privacy" OR "personal data"
OR "data protection") AND ("risks" OR
"threats")
475
5
Scopus
(TITLE-ABS-KEY ("data broker*" OR
"information broker*" OR "data
harvesting")) AND (TITLE-ABS-KEY
("privacy risk" OR "cyber risk" OR
"security threat*" OR "identity theft" OR
"data breach")) AND PUBYEAR > 2021
AND PUBYEAR < 2026 AND (LIMIT-TO
(DOCTYPE, "ar")) AND (LIMIT-TO (OA,
"all"))
(TITLE-ABS-KEY ("data broker*" OR
"information broker*" OR "data trading"
OR "data marketplace")) AND (TITLE-
ABS-KEY ("information security" OR
"digital security" OR "cybersecurity" OR
"data protection" OR "privacy")) AND
PUBYEAR > 2021 AND PUBYEAR <
2026 AND (LIMIT-TO (OA, "all")) AND
(LIMIT-TO (DOCTYPE, "ar"))
576
3
Springer
Nature
("data broker" OR "data brokers" OR
"information broker" OR "data
intermediary") AND ("digital security" OR
"information security" OR "cybersecurity"
OR "data protection") AND (impact OR
effect OR risk* OR threat* OR challenge*)
("data broker" OR "information broker")
AND ("privacy" OR "data privacy" OR
"personal data") AND ("security" OR
"breach" OR "leak" OR "unauthorized
access")
1027
4
Nota. Autores, (2026)
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Tras la aplicación de la ecuación de búsqueda en las bases de datos
Scopus, Sciencedirect y SpringerNature, se identificaron inicialmente un total
de 2078 registros. Durante la fase de identificación, se obtuvieron 576
documentos de Scopus, 475 de Sciencedirect y 1027 registros de
SpringerNature, los cuales fueron sometidos a un proceso sistemático de
cribado siguiendo el protocolo PRISMA (Preferred Reporting Items for
Systematic reviews and Meta-Analyses).
En la primera etapa de cribado, se procedió a la eliminación de
duplicados mediante el uso de gestores bibliográficos, y posteriormente se
aplicaron los criterios de inclusión y exclusión específicos establecidos para
el estudio. Durante esta fase, se excluyeron 1924 registros que no cumplían
con los criterios específicos y eran duplicados, resultando en 154
documentos pre-seleccionados para la evaluación detallada. Luego, se
retiraron 132 documentos, los cuales no tenían un título relevante y
relacionado con el tema de investigación.
En la fase de elegibilidad, los 22 artículos restantes fueron sometidos
a una lectura completa y evaluación exhaustiva. Como resultado de este
proceso, se excluyeron 10 artículos tras su lectura completa por no ajustarse
completamente a los objetivos de la investigación, resultando en una muestra
final de 12 registros incluidos en la revisión.
En los 12 artículos seleccionados, se aplicó un análisis de contenido
temático siguiendo las directrices de Kiger y Varpio (2020). Dos revisores
extrajeron independientemente los metadatos críticos de cada estudio:
objetivos, diseño metodológico, hallazgos principales y riesgos identificados,
sistematizándolos en una matriz de extracción estandarizada.
Mediante codificación inductiva y deductiva, se identificaron unidades
de significado emergentes y se establecieron cuatro categorías analíticas: (a)
dinámicas económicas de los data brokers; (b) dinámicas tecnológicas y de
infraestructura; (c) dinámicas sociales y consideraciones éticas; y (d)
desafíos de gobernanza y regulación. Las discrepancias se resolvieron por
consenso, alcanzando un índice Kappa de 0.85. Este proceso permitió una
síntesis narrativa estructurada de la evidencia.
Análisis Bibliométrico
De los 2078 registros inicialmente identificados (576 de Scopus, 475
de ScienceDirect y 1027 de Springer Nature), se importaron 1051
documentos obtenidos de Scopus y Sciencedirect en VOSviewer (versión
1.6.20), ya que los registros restantes procedentes de Springer Nature se
utilizaron solo en la revisión cualitativa debido a limitaciones técnicas de
exportación masiva.
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Este software permite la creación y examen detallado de mapas
bibliométricos, incluyendo información sobre año de publicación, idioma,
revista, título, autor, institución, palabras clave, tipo de documento, resumen
y recuento de citas. VOSviewer es una herramienta de software diseñada
para crear, explorar y visualizar mapas derivados de datos de redes
bibliométricas, permitiendo construir redes de publicaciones científicas,
revistas, investigadores, instituciones, países, palabras clave o términos
conectados a través de coautoría, co-publicación, citas o enlaces
bibliográficos (Van Eck & Waltman, 2022).
Adicionalmente, se utilizó el software R con su aplicación RStudio,
específicamente el paquete Bibliometrix, desarrollado por Massimo Aria y
Corrado Cuccurullo. Esta herramienta proporcionó funcionalidades
complementarias para realizar un análisis bibliométrico completo, siguiendo
el flujo de trabajo de mapeo científico establecido (Gregorio-Chaviano, 2024).
Resultados y Discusión
La presente investigación buscó responder de qué manera las
dinámicas económicas, tecnológicas, sociales y éticas de los data brokers
influyen críticamente en los riesgos de ciberseguridad y protección de datos.
El análisis de los estudios revela que los data brokers son actores centrales
en un ecosistema digital complejo, cuyas operaciones generan tensiones
fundamentales entre la eficiencia del mercado, la innovación y los derechos
de los individuos. La dinámica observada en los mercados de datos no es
lineal y es inherentemente compleja, un fenómeno que surge de la
transformación de la información personal en capital, dando lugar a sistemas
como el "capitalismo de vigilancia" (Baik & Famularo, 2024; Deng & Shi,
2025). Esta búsqueda de valor económico crea intrínsecamente riesgos
sistémicos a través de externalidades negativas, como la vigilancia no
deseada y la elaboración de perfiles coercitivos (Baik & Famularo, 2024).
Dinámicas Económicas: Fallas de Mercado y Creación de Barreras
Las dinámicas económicas de los data brokers se encuentran
intrínsecamente ligadas a las fallas del mercado de datos. Deng y Shi (2025)
describen estas fallas como la incapacidad de los mecanismos del mercado
para asignar eficientemente los recursos de datos, resultando en una baja
eficiencia de asignación y la imposibilidad de maximizar el bienestar social.
Debido a las características únicas de los datos como mercancía —son no
rivales y su valor aumenta con el uso (efectos de red)—, lo que genera un
desajuste fundamental con los mecanismos de compensación monetaria
tradicionales. En este contexto, los data brokers actúan como intermediarios
monopolísticos u oligopólicos que, lejos de resolver estas fallas, a menudo
las explotan para maximizar sus beneficios.
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Un mecanismo central identificado es la discriminación de precios.
Clavorà Braulin (2021) sostiene que los data brokers venden información del
consumidor a empresas competidoras, permitiéndoles implementar
estrategias de precios personalizados. Curiosamente, la información parcial
sobre los consumidores resulta ser más rentable para la industria que la
información completa, creando una relación en forma de "U" invertida entre
la cantidad de datos y los beneficios, por lo tanto, los consumidores resultan
perjudicados en escenarios de privacidad intermedia.
Esta dinámica se agrava por el "efecto de barrera de entrada", como
lo analizan Abrardi et al. (2024, 2025). Estos autores demuestran que tanto
un data broker monopolista como los brokers en competencia pueden ajustar
estratégicamente la cantidad de datos que venden para moderar la
competencia en los mercados descendentes. Al vender datos, crean una
barrera que reduce la entrada de nuevas empresas, perjudicando a los
consumidores a través de una mayor concentración del mercado. El
mecanismo de venta utilizado es crucial, ya que este define el poder de
negociación del broker y, por ende, la cantidad de datos transaccionados y
el perjuicio al consumidor.
Abrardi et al. (2024) analizan el impacto de tres mecanismos que
representan niveles decrecientes de poder de negociación del DB
monopolista:
Subasta con Precio de Reserva (AR - Auction with Reserve Prices),
este mecanismo otorga el mayor poder al broker. En este caso, el DB
maximiza la extracción de rentas vendiendo a empresas alternas y restringe
estratégicamente la cantidad de datos, lo que resulta en la menor cantidad
de datos vendidos y el mayor perjuicio para el consumidor.
Subasta sin Precio de Reserva (AU - Auction without Reserve Prices),
con poder intermedio, el DB también opta por la venta a empresas alternas
para maximizar el efecto barrera de entrada, ofreciendo un tamaño de
partición lo suficientemente grande (≥3/2n) para minimizar la entrada de
empresas.
Oferta Tómalo o Déjalo (TIOLI - Take-It-Or-Leave-It): Este mecanismo
representa el menor poder de negociación para el broker. Al no poder usar la
amenaza de la subasta, el DB opta por vender a todas las empresas, lo que
lleva a la mayor cantidad de datos vendidos y el menor perjuicio para el
consumidor en comparación con los mecanismos de subasta.
Este conjunto de hallazgos subraya que, desde una perspectiva
económica, el modelo de negocio de los data brokers tiende a priorizar la
extracción de rentas sobre el bienestar del consumidor y la competencia
justa.
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Dinámicas Tecnológicas: Entre la Centralización Riesgosa y la
Descentralización Emergente
El modelo operativo tradicional de los data brokers se basa en una
infraestructura tecnológica centralizada que, si bien es eficiente para la
agregación de datos, presenta riesgos inherentes de seguridad y privacidad.
Bokolo Anthony Jr. (2023) señala que los mercados de datos centralizados
introducen serias preocupaciones de confianza, ya que una autoridad central
tiene acceso a los datos y puede beneficiarse ilegalmente de ellos, además
de crear puntos únicos de fallo. Esta vulnerabilidad se magnifica en entornos
como las ciudades inteligentes, donde la fragmentación de datos en silos
tecnológicos también compromete la interoperabilidad y la seguridad.
Como respuesta a estos riesgos, surgen dinámicas tecnológicas
alternativas basadas en la descentralización. Bokolo Anthony Jr. (2023)
propone un ecosistema descentralizado que utiliza tecnologías de registro
distribuido (DLT) como IOTA y un intermediario de mensajes (MQTT) para
automatizar el intercambio de datos de forma segura, sin la necesidad de un
tercero de confianza. Este enfoque busca mejorar la seguridad, mitigar
problemas de rendimiento y eliminar puntos únicos de fallo. De manera
similar, Deng y Shi (2025) apuntan a tecnologías como el aprendizaje
federado y blockchain como vías futuras de gobernanza para proteger la
privacidad mientras se habilita el uso de datos. Scheider et al. (2023)
exploran la diversidad de diseños de mercados de datos personales (PDMs),
identificando arquetipos que a menudo se basan en blockchain y tokenomics
para gestionar el consentimiento y la propiedad de los datos. Sin embargo,
estos autores advierten que incluso los PDMs descentralizados enfrentan
desafíos interdisciplinarios (legales, económicos y éticos) que ponen en
riesgo tanto su viabilidad como la protección de los individuos, especialmente
en lo que respecta a la mercantilización de los "rastros de datos" de la vida
humana. Por lo tanto, aunque la tecnología descentralizada ofrece una
solución prometedora a los riesgos de los sistemas centralizados, su diseño
e implementación deben abordar cuidadosamente los mismos dilemas éticos
y de gobernanza.
Dinámicas Sociales y Éticas: Mercantilización de Datos Sensibles y
Consentimiento Ilusorio
Las prácticas de los data brokers tienen profundas implicaciones
sociales y éticas, particularmente en la recopilación y comercialización de
datos sensibles. El estudio de Baik y Famularo (2024) sobre los programas
de lealtad (LPs) revela cómo se recopilan y comercializan datos de salud de
los consumidores fuera del alcance de regulaciones como la ley HIPAA en
Estados Unidos.
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Estos programas crean redes de múltiples actores que intercambian
datos de salud, llevando a una mercantilización de información íntima sin un
consentimiento informado y significativo por parte de los consumidores, lo
que puede resultar en vigilancia no deseada y perfiles coercitivos.
Este problema se extiende a otros sectores. Spithoff y Grundy (2023)
analizan cómo los data brokers comercializan bases de datos de atención
primaria a la industria farmacéutica, describiendo información detallada e
íntima a nivel de paciente. A pesar de las afirmaciones de que los datos están
des-identificados, los autores advierten sobre el riesgo persistente de re-
identificación, especialmente para personas con diagnósticos inusuales.
Friedman et al. (2023) complementan esta visión al demostrar que el 98.6%
de los sitios web de hospitales en EE. UU. instalan código de seguimiento de
terceros, transfiriendo datos de navegación de los visitantes a data brokers y
otras empresas tecnológicas, lo cual puede revelar información de salud
sensible y generar serios riesgos de privacidad.
La cuestión del consentimiento es central en este debate. Deng y Shi
(2025) describen la "paradoja de la privacidad", donde los consumidores, a
menudo por conveniencia, comparten más datos de los que desearían,
subvalorando su información personal. Baik y Famularo (2024) critican lo que
denominan un "empoderamiento superficial del consumidor", en el que las
empresas ofrecen opciones de exclusión limitadas en lugar de una
protección genuina, mientras minimizan su responsabilidad por los riesgos
de privacidad. Esta dinámica transforma la privacidad en una mercancía de
lujo, accesible solo para quienes pueden permitirse no participar en estos
ecosistemas de datos. La mercantilización de la información personal,
especialmente la relacionada con la salud, la educación (Isus et al., 2024) o
la ubicación, plantea un desafío ético fundamental que los marcos
regulatorios actuales luchan por abordar.
Desafíos para la Ciberseguridad y la Protección de Datos:
Fragmentación Regulatoria y Gobernanza
Los riesgos para la ciberseguridad y la protección de datos se ven
exacerbados por la fragmentación y las insuficiencias de los marcos
regulatorios. La Ley de Gobernanza de Datos (DGA) de la Unión Europea,
por ejemplo, intenta regular a los intermediarios de datos como actores
neutrales, pero, como señalan Carovano y Finck (2023), sus requisitos
pueden hacer que estos intermediarios no sean económicamente viables,
especialmente frente a las grandes tecnológicas no sujetas a las mismas
reglas. Esta incoherencia dentro del marco legal de la UE (DGA, GDPR,
DMA) crea incertidumbre y puede sofocar la innovación en lugar de
fomentarla.
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En el ámbito educativo, Isus et al. (2024) identifican que la
intermediación a través de un data broker aumenta los riesgos de pérdida de
datos personales en múltiples etapas: durante la transferencia, en el
almacenamiento del broker y, crucialmente, cuando éste distribuye los datos
a terceros sin el control de la institución educativa. Su propuesta de
anonimizar los datos en origen resalta la necesidad de soluciones
tecnológicas que complementen la regulación.
La falta de una conceptualización clara de los intermediarios de datos
también es un desafío. Schweihoff et al. (2024) argumentan que la "confusión
conceptual" sobre qué son los intermediarios de datos y qué servicios
ofrecen crea un riesgo regulatorio, ya que las empresas pueden no cumplir
con las normativas simplemente porque no se reconocen a sí mismas como
tales. Esta situación subraya la necesidad de una gobernanza de datos más
robusta e interempresarial, que aborde las externalidades negativas a nivel
de sistema y exija mayor transparencia y auditoría, especialmente
considerando que los data brokers a menudo operan en una "zona gris" legal,
explotando excepciones y la falta de una supervisión rigurosa.
Análisis Bibliométrico: Estructura Temática, Tendencias Temporales y
Colaboración Internacional
El análisis de co-ocurrencia de palabras clave realizado mediante
VOSviewer como se muestra en la Figura 2 reveló la estructura temática
central del campo de estudio, identificando dos clústeres principales de
investigación basados en 237 términos con frecuencia mínima de aparición.
El cluster 1 (rojo), compuesto por 20 ítems, se articula en torno a términos
relacionados con aspectos regulatorios y de gestión, donde destacan
"broker" (237 ocurrencias), "consumer" (168), "company" (159) y "personal
information" (137). Este cluster aborda principalmente las dimensiones
legales, empresariales y de protección de datos en el ecosistema digital. Por
el contrario, el cluster 2 (verde), constituido por 21 elementos, concentra
aspectos técnicos y tecnológicos del campo, liderado por "blockchain" (208
ocurrencias), "mechanism" (200), "data trading" (178) y "internet" (165). La
fortaleza de los vínculos temáticos se evidencia en la alta conectividad entre
términos, siendo "broker" el nodo con mayor fuerza de enlace total (3,131),
seguido por "blockchain" (2,767) y "mechanism" (2,701), lo que confirma la
centralidad de estos conceptos en la literatura analizada.
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Figura 2
Mapa de coocurrencias de palabras clave
Nota. Autores, (2026)
La Figura 3 ilustra la evolución temporal de la producción científica en
SpringerLink, el análisis reveló una tendencia fluctuante con un pico máximo
en 2022, registrando 99 publicaciones. Posteriormente, se observó una
disminución gradual, con 88 publicaciones en 2023 y 86 en 2024,
estabilizándose en 88 publicaciones proyectadas para 2025. Esta tendencia
sugiere una fase de consolidación tras el período de crecimiento inicial,
posiblemente influenciada por la maduración del campo de estudio y la
especialización temática de las investigaciones.
Figura 3
Evolución temporal de la producción científica en SpringerLink (2021-2025)
Nota. Autores, (2026)
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El mapa de colaboración internacional desarrollado con Biblioshiny
evidenció patrones significativos de cooperación científica global como se
observa en la Figura 4. La colaboración más intensa se registró entre China
y Estados Unidos con 41 publicaciones conjuntas, posicionándose como el
eje principal de cooperación internacional. Asimismo, China estableció
vínculos importantes con Singapur (8), Hong Kong (7), Reino Unido (7) y
Australia (6), mientras que Estados Unidos desarrolló colaboraciones
destacadas con Reino Unido (7), Francia (5) e India (5). En el contexto
europeo, la colaboración entre Italia y España alcanzó 5 publicaciones
conjuntas, y España mantuvo conexiones con Grecia (4) e Irlanda (3). Los
datos revelan que China participó en 104 colaboraciones internacionales,
seguida por Estados Unidos con 87, Reino Unido con 37, y España con 32,
consolidando estos países como los principales actores en la red de
cooperación científica internacional del campo de estudio.
Figura 4
Mapa mundial de colaboración científica por países
Nota. Autores, (2026)
Conclusiones
Esta revisión sistemática cumplió su objetivo de examinar cómo las
dinámicas económicas, tecnológicas, sociales y éticas de los data brokers
generan riesgos para la privacidad y la ciberseguridad. El análisis de 12
estudios reveló que estos intermediarios operan en un ecosistema donde las
fallas estructurales del mercado —discriminación de precios y barreras
estratégicas de entrada— se amplifican tecnológicamente mediante modelos
centralizados que concentran vulnerabilidades de seguridad. Esta dualidad
genera una tensión permanente: mientras facilitan nuevas formas de negocio
e innovación, exponen a las personas a mayores riesgos de privacidad,
seguridad y pérdida de control sobre sus datos.
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Páginas: 122-138
ISSN: 2953-6707
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El análisis de coocurrencias mediante VOSviewer identificó dos
clusters temáticos principales que evidencian los mecanismos que vinculan
riesgos con vacíos regulatorios. El cluster regulatorio (centrado en "broker",
"consumer", "personal information") y el cluster tecnológico (articulado en
"blockchain", "mechanism", "data trading") revelan una desconexión
estructural: mientras la investigación técnica avanza hacia soluciones
descentralizadas, los marcos normativos permanecen fragmentados y
carentes de definiciones operativas precisas. Esta desarticulación permite
que, en la publicidad digital, múltiples intermediarios operen sin
responsabilidad clara; en la intermediación de ubicación, se almacenen datos
sin garantías de anonimización; y en mercados descentralizados, se
comercialicen datos sensibles sin trazabilidad ni auditoría.
Desde la perspectiva social y regulatoria, la literatura revisada
demuestra que el paradigma del consentimiento individual ha sido superado
por la necesidad de responsabilidad demostrable (accountability). Las
empresas deben evidenciar trazabilidad de datos, aplicar principios de
minimización y garantizar transparencia operativa mediante marcos
verificables y auditables. El análisis bibliométrico reveló una concentración
de investigación en colaboraciones China-Estados Unidos (41 publicaciones
conjuntas), evidenciando una brecha significativa en América Latina que
implica dependencia regulatoria, adopciones acríticas de marcos externos y
brechas de protección adaptadas al contexto regional.
Como limitaciones, se reconoce que la concentración de estudios en
países desarrollados restringe la generalización de hallazgos a contextos
latinoamericanos, la exclusión de literatura gris puede haber omitido
perspectivas regulatorias relevantes, y el período analizado (2021-2025)
captura únicamente tendencias recientes. Para investigaciones futuras, se
propone desarrollar estudios empíricos comparativos sobre efectos
diferenciados de data brokers en sectores críticos latinoamericanos,
examinar la viabilidad de modelos de protección desde el diseño (privacy by
design) con auditoría continua, y construir marcos normativos con criterios
operativos verificables que aborden las interconexiones sistémicas
identificadas en esta revisión.
Data Brokers: Dinámicas, Riesgos y Desafíos para la seguridad digital
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Páginas: 122-138
ISSN: 2953-6707
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Referencias
Abrardi, L., Cambini, C., & Pino, F. (2024). Regulating data sales: The role of
data selling mechanisms. Telecommunications Policy, 48(8), 102813.
https://doi.org/10.1016/j.telpol.2024.102813
Abrardi, L., Cambini, C., & Pino, F. (2025). Data brokers competition, synergic
datasets, and endogenous information value. International Journal of
Industrial Organization, 103146.
https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2025.103146
Anthony, B. (2023). Decentralized brokered enabled ecosystem for data
marketplace in smart cities towards a data sharing economy.
Environment Systems and Decisions, 43(3), 453-471.
https://doi.org/10.1007/s10669-023-09907-0
Baik, J. S., & Famularo, J. (2024). Contextual integrity of loyalty programs,
compromised? Interrogating consumer health data practices and
networked actors in the U.S. retail sector. Telecommunications Policy,
48(7), 102780.
https://doi.org/10.1016/j.telpol.2024.102780
Carovano, G., & Finck, M. (2023). Regulating data intermediaries: The impact
of the Data Governance Act on the EU's data economy. Computer Law
& Security Review, 50, 105830.
https://doi.org/10.1016/j.clsr.2023.105830
Clavorà Braulin, F. (2023). The effects of personal information on competition:
Consumer privacy and partial price discrimination. International
Journal of Industrial Organization, 87, 102923.
https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2023.102923
Deng, X., & Shi, Y. (2025). A study on the causes and regulation of data
market failure. The 12th International Conference on Information
Technology and Quantitative Management (ITQM 2025), 266, 1220-
1225.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.08.150
DiPersio, D. (2024). Selling personal information: Data brokers and the limits
of US regulation. En I. Siegert & K. Choukri (Eds.), Proceedings of the
Workshop on Legal and Ethical Issues in Human Language
Technologies @ LREC-COLING 2024 (pp. 39–46). ELRA and ICCL.
https://aclanthology.org/2024.legal-1.7/
Friedman, A. B., Merchant, R. M., Maley, A., Farhat, K., Smith, K., Felkins, J.,
Gonzales, R. E., Bauer, L., & McCoy, M. S. (2023). Widespread third-
party tracking on hospital websites poses privacy risks for patients and
legal liability for hospitals. Health Affairs, 42(4), 508-515.
https://doi.org/10.1377/hlthaff.2022.01205
Lulichac Guliana, Sánchez Aldo y Mendoza Alberto
UNANCHAY 05, 2026
Páginas: 122-138
ISSN: 2953-6707
137
González, L. D. (2019). Control de nuestros datos personales en la era del
big data: El caso del rastreo web de terceros. Estudios Socio-
Jurídicos, 21(1).
https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/sociojuridicos/a.694
1
Gregorio-Chaviano, O. (2024). Guía de trabajo con Biblioshiny.
https://zenodo.org/records/11078477/files/Biblioshiny%20Manual01.p
df
Isus, R., Kolesnikova, K., Khlevna, I., Oleksandr, T., & Liubov, K. (2024).
Development of a model of personal data protection in the context of
digitalization of the educational sphere using information technology
tools. 14th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems
and Pervasive Networks / 13th International Conference on Current
and Future Trends of Information and Communication Technologies in
Healthcare (EUSPN/ICTH 2023), 231, 347-352.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.12.215
Kiger, M. E., & Varpio, L. (2020). Thematic analysis of qualitative data: AMEE
Guide No. 131. Medical Teacher, 42(8), 846-854.
https://doi.org/10.1080/0142159X.2020.1755030
Kim, J. (2023). Data brokers and the sale of Americans' mental health data.
[Documento técnico]. Duke Sanford School of Public Policy.
https://donestech.net/files/kim-2023-data-brokers-and-the-sale-of-
americans-mental-health-data.pdf
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C.,
Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E.,
Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M.,
Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Alonso-
Fernández, S. (2021). Declaración PRISMA 2020: Una guía
actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista
Española de Cardiología, 74(9), 790-799.
https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016
Reviglio, U. (2022). The untamed and discreet role of data brokers in
surveillance capitalism: A transnational and interdisciplinary overview.
Internet Policy Review, 11(3).
https://doi.org/10.14763/2022.3.1670
Scheider, S., Lauf, F., Geller, S., Möller, F., & Otto, B. (2023). Exploring design
elements of personal data markets. Electronic Markets, 33(1), 28.
https://doi.org/10.1007/s12525-023-00646-3
Schweihoff, J., Lipovetskaja, A., Jussen-Lengersdorf, I., & Möller, F. (2024).
Stuck in the middle with you: Conceptualizing data intermediaries and
data intermediation services. Electronic Markets, 34(1), 48.
https://doi.org/10.1007/s12525-024-00729-9
Data Brokers: Dinámicas, Riesgos y Desafíos para la seguridad digital
UNANCHAY 05, 2026
Páginas: 122-138
ISSN: 2953-6707
138
Sherman, J. (2021). Data brokers and sensitive data on US individuals.
[Documento técnico]. Duke University Sanford Cyber Policy Program.
https://techpolicy.sanford.duke.edu/wp-
content/uploads/2021/08/Data-Brokers-and-Sensitive-Data-on-US-
Individuals-Sherman-2021.pdf
Spithoff, S., & Grundy, Q. (2023). Commercializing personal health
information: A critical qualitative content analysis of documents
describing proprietary primary care databases in Canada. International
Journal of Health Policy and Management, 12(1).
https://doi.org/10.34172/ijhpm.2023.6938
Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2022). VOSviewer manual (Versión 1.6.20)
[Manual de software]. Universiteit Leiden.
https://www.vosviewer.com/documentation/Manual_VOSviewer_1.6.2
0.pdf
Lulichac Guliana, Sánchez Aldo y Mendoza Alberto
