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GDPR e investigación con participantes: guía para grabaciones

Las grabaciones de entrevistas de investigación contienen datos personales sensibles. Guía completa sobre cumplimiento GDPR para investigadores que trabajan con grabaciones de participantes.

Las grabaciones de entrevistas de investigación son datos personales bajo el GDPR. Contienen la voz, las opiniones y potencialmente información sensible de los participantes. El tratamiento incorrecto puede invalidar el proyecto e incurrir en sanciones.

GDPR
Art. 9: datos sensibles requieren base legal explícita
4%
del volumen de negocio, sanción máxima GDPR
72h
para notificar una brecha de datos a la AEPD

Base legal para grabar entrevistas de investigación

En investigación académica, la base legal habitual bajo GDPR es el interés público (Art. 6.1.e) o el consentimiento explícito (Art. 6.1.a). La mayoría de los comités éticos universitarios exigen consentimiento informado explícito para grabaciones.

Qué debe incluir el consentimiento

  • Qué datos se recogerán (grabación de audio/vídeo)
  • Para qué se usarán (proyecto de investigación específico)
  • Dónde se almacenarán y por cuánto tiempo
  • Quién tendrá acceso a las grabaciones
  • Si se usarán herramientas de terceros (incluyendo IA de transcripción)
  • Derecho de retirada del consentimiento

Punto crítico: si usas una herramienta de transcripción externa, el participante debe saberlo en el momento del consentimiento. Añade una línea específica: "Las grabaciones pueden procesarse mediante herramientas de IA de transcripción. Los datos son encriptados y no se retienen más de [X] días."

Requisitos para herramientas de transcripción IA

Antes de usar cualquier herramienta de transcripción con datos de investigación, verifica:

  • ¿Dónde se procesan los datos? (preferiblemente UE)
  • ¿Existe DPA (Data Processing Agreement) disponible?
  • ¿Cuál es la política de retención de datos de audio?
  • ¿Los datos se usan para entrenar modelos de IA?

Anonimización y pseudonimización

Para datos especialmente sensibles, transcribe primero y luego aplica anonimización al texto antes de compartirlo con el equipo de investigación. Sustituye nombres propios por códigos (P01, P02...) y elimina referencias identificativas específicas.

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