Cuatro puntos de ubicación y hora bastan para identificar al 95 % de una muestra de millón y medio de personas
Los lectores automáticos de matrículas llevan años haciendo siempre lo mismo: fotografiar el coche que pasa y contrastar la placa con una base de datos. Lo nuevo es lo que hay instalado justo al lado de la cámara: sensores capaces de captar las señales de los dispositivos electrónicos que viajan dentro de cada vehículo, sin distinguir de quién son.
Esa es la lógica detrás de SignalTrace, la tecnología de la empresa de seguridad Leonardo pensada para trabajar junto a los lectores automáticos de matrículas.
Reconocer sin poner nombre
El sistema no lee solo la matrícula del coche. Capta señales que los dispositivos emiten de forma pública, como el Bluetooth o las etiquetas de radiofrecuencia, y las asocia con el vehículo, la hora y el lugar donde aparecen. Según su propia ficha explicativa, la tecnología "no identifica personas" y se limita a recoger firmas electrónicas ya emitidas al aire.
Leonardo asegura que cualquier resultado debe corroborarse después con métodos de investigación tradicionales antes de convertirse en una pista sólida. Por ahora, la tecnología se ha instalado en puntos como Oxon Hill, en Maryland, y una versión anterior del sistema figura en un contrato oficial del estado de Nueva York, aunque todavía no es una práctica policial extendida.
Un nombre no hace falta para ser identificable
La definición de dato personal que maneja el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST) no se limita al nombre propio: basta con que la información permita distinguir o seguir a una persona a lo largo del tiempo.
Un estudio publicado en Scientific Reports analizó quince meses de registros de un millón y medio de personas y descubrió que cuatro puntos de ubicación y hora bastaban para identificar al 95 % de ellas.
El Tribunal Supremo de Estados Unidos ya reconoció en el caso Carpenter contra Estados Unidos que existe una expectativa razonable de privacidad sobre el registro de nuestros movimientos. En junio de 2026, el fallo del caso Chatrie contra Estados Unidos fue un paso más allá: los jueces determinaron que obtener datos de ubicación constituye una búsqueda protegida por la Cuarta Enmienda, después de que la policía usara registros anonimizados de móviles cercanos a un banco para acabar identificando a varios sospechosos por sus movimientos.
Cuando la cercanía se convierte en sospecha
Un estudio publicado en la revista PNAS siguió a 94 personas con móviles que registraban su proximidad por Bluetooth y sus patrones de llamadas. El resultado: bastaba con analizar esos datos para clasificar correctamente el 95 % de las amistades declaradas por los participantes. La cercanía repetida, fuera del trabajo y en horas libres, era la pista más reveladora.
Esto es relevante más allá de un coche compartido. Ya hemos hablado del lado oscuro de los dispositivos tipo AirTag y de cómo se han usado para rastrear a otras personas sin su consentimiento; SignalTrace plantea un problema parecido, pero a la inversa, porque no hace falta colocar un rastreador en el bolsillo ajeno. Basta con que el móvil de alguien pase varias veces junto al mismo grupo de dispositivos para que ese patrón empiece a contar una historia sobre con quién se relaciona.
El fallo de Chatrie se refería a registros de ubicación de operadoras telefónicas, no a señales inalámbricas captadas al paso por la calle, así que no está claro si la captura de SignalTrace entraría dentro del mismo paraguas legal. La pregunta que dejan abiertas ambas tecnologías es la misma: qué protección constitucional se aplica cuando una investigación empieza a partir de un dispositivo sin nombre y termina, con suficientes coincidencias, atribuyéndoselo a una persona concreta.
Imágenes | Dall-E con edición
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