Por qué los datos de una sola fuente no son válidos en un litigio.
Cuando la gente piensa en evidencia digital, suele imaginar un extracto limpio de datos extraído de un teléfono o una cuenta en la nube. Pero la realidad es que los datos de una sola fuente rara vez resisten un escrutinio riguroso. En litigios de alto riesgo, la verdad tiene múltiples capas, y el verdadero valor reside en la capacidad de reconstruir múltiples capas de datos.
Por consiguiente, es necesario analizar una amplia variedad de registros digitales: datos de dispositivos móviles, registros de correo electrónico y mensajería, plataformas CRM como Salesforce, registros de acceso con credenciales, datos de ubicación, etc. Cada fuente de datos, por sí sola, ofrece una visión limitada. Sin embargo, al alinearse correctamente, pueden revelar patrones difíciles de refutar y, lo que es igual de importante, difíciles de falsificar.
El poder de la completitud.
La superposición de múltiples fuentes de datos ayuda a crear una imagen más completa. Al construir esta imagen completa, podemos comparar múltiples flujos de datos para revelar tanto la correlación como la contradicción. No se trata de descubrir mentiras. Se trata de apilar y comparar la actividad de sistemas separados para obtener una visión más precisa. realmente sucedióEsto incluye validar registros consistentes y señalar inconsistencias que de otra manera podrían pasar desapercibidas.
Al fin y al cabo, las personas son narradores poco fiables, pero los datos no mienten, inventan ni recuerdan mal. La gente sí lo hace, y eso no es una acusación. Es una realidad. La gente no miente necesariamente a propósito, al menos no siempre, ¿y recordar mal? Los humanos lo hacemos a menudo.
CASO PRÁCTICO: El CRM decía una cosa. Los datos, otra.
En un caso reciente, el abogado de la parte contraria presentó registros de Salesforce para respaldar la afirmación de un cliente de que viajaba activamente y se reunía con clientes potenciales durante un período en disputa. Su postura se basó en un informe limpio que mostraba docenas de reuniones registradas en varios estados.
Al comparar los datos de CRM con los registros de llamadas móviles, surgió una imagen muy diferente. Los datos de ubicación mostraban que la persona no había salido de su ciudad natal en semanas. No había recibos de hotel. No había confirmaciones de vuelos. No había pasado la tarjeta de identificación en otras regiones. Nada en los datos respaldaba la idea de que alguna de estas reuniones se hubiera celebrado en persona, o siquiera en absoluto.
Cuando presentamos la cronología correlacionada —construida a partir de Salesforce, registros de ubicación telefónica y metadatos de comunicaciones internas—, quedó claro que los registros eran inconsistentes. ¿El resultado? El tribunal desestimó los registros de Salesforce como prueba fiable. Esto cambió por completo la estrategia del caso.
No son los datos. Es la discrepancia.
No hay dos sistemas que registren la información de la misma manera. Las marcas de tiempo suelen estar en diferentes zonas horarias. Los nombres de usuario varían según la plataforma. Los dispositivos pueden registrar la misma actividad bajo diferentes tipos de eventos. Nuestro trabajo consiste en depurar, normalizar y estructurar todos esos datos en una cronología coherente.
Este proceso de alineación no es atractivo, pero es esencial. Nos permite realizar comparaciones sólidas. ¿Se pasó la credencial al mismo tiempo que se registraba una reunión de Teams? ¿Estaba el usuario realmente en el edificio cuando afirmó haber iniciado sesión remotamente? Este tipo de preguntas solo se pueden responder cuando los datos se procesan correctamente.
La tecnología ayuda. La experiencia lo confirma.
Utilizamos una combinación de Python, SQL y herramientas internas para crear estas líneas de tiempo. Sin embargo, la tecnología por sí sola no es suficiente. El contexto importa. Al trabajar con conjuntos de datos masivos, los scripts automatizados pueden detectar anomalías, pero se requiere experiencia para interpretarlas. Ahí es donde entran en juego los consultores.
No intentamos abrumar a nadie con jerga técnica. Construimos narrativas que abogados, jueces y jurados puedan entender. El objetivo siempre es la claridad: ¿Qué pasó, cuándo y qué respalda esa conclusión?
Una fuente es una declaración. Múltiples fuentes cuentan una historia.
La próxima vez que alguien diga: "Obtuvimos los registros telefónicos", pregunte qué más obtuvieron. Porque sin correlación ni verificación cruzada, un conjunto de datos es solo una perspectiva. Los argumentos sólidos se basan en múltiples fuentes que se confirman, contradicen o refinan mutuamente.
Ese es el estándar que mantenemos y el estándar que creemos que el análisis de litigios debe cumplir.
¿Quieres saber más sobre la importancia de múltiples conjuntos de datos? Te recomendamos leer un episodio reciente de nuestro podcast, iDS Talks. Puedes escucharlo aquí.
iDS ofrece soluciones de datos de consulta a corporaciones y bufetes de abogados de todo el mundo, brindándoles una ventaja decisiva, tanto dentro como fuera de los tribunales. Los expertos en la materia y estrategas de datos de iDS se especializan en encontrar soluciones a problemas de datos complejos, garantizando que los datos puedan aprovecharse como un activo, no como un pasivo. Para obtener más información, visite idsinc.com.