由于其他原因，这尤其成问题。“我们的数据直截了当地反映了我们的情况——我们买了什么，我们的人口特征是什么，我们认识谁，等等。——并不是问题中最令人担忧的部分，”他说珍·戈尔贝克博士他是马里兰大学帕克分校的副教授，也是人机交互实验室的主任。

  2098-DSD-020X更让她担心的是那些数据的汇总和分析。“几乎所有关于我们的信息都可以绑定到一个集中的配置文件:我们的设备、软件、系统配置，都揭示了独特的线索，这些线索可以映射到包含真实标识符的其他信息，如电子邮件地址、姓名、街道地址等。，”戈尔贝克说。

  “这意味着，我们的杂货店购物历史、我们的网页浏览、我们的电视习惯以及我们对智能设备说的话都可以被集成。”她说，当公司拥有这么多数据时，他们可以使用算法产生新的见解。其中一些见解可能是我们可能喜欢的产品或服务。

  “然而，这些信息也可以用来决定我们是否应该得到一份工作或抵押贷款或被学校录取，”戈尔贝克警告说。“在中国，这些类型的属性被用于社会信用评分，可以决定你家里的互联网连接速度，你可以租什么公寓，你可以乘坐哪些飞机或火车旅行，以及你是否可以获得贷款。”

  2098-DSD-020X虽然在美国还没有这样的应用——至少现在还没有——她说这显示了大数据是如何被用来做决策的。“事实上，这些算法有时是错误的，我们没有任何真正的资源来纠正它们，这使得它们的使用非常麻烦。”

  一个例子是，美国联邦贸易委员会的一份报告发现，25%的消费者在他们的信用报告中发现了错误，这可能会对他们的信用评分产生负面影响。这可能导致他们为汽车贷款和保险支付更多的费用，甚至阻止他们获得批准。

  2098-DSD-020X“越来越多地使用关于美国消费者的大数据分析已被证明会导致就业、住房、医疗保健、金融服务和机会、教育，甚至刑事司法系统中的歧视，”说琳达·普里贝，美国欧盟数据隐私/保护和联邦关系律师，在DC华盛顿州的Culhane Meadows工作。