但是，大数据的隐私问题远远不只是通常的身份重新识别风险。当前，卖给研究公司的医学信息也有风险，可能被用来追踪你的个人身份。关于个体化用药，有很多议论，有人希望处方药和其它治疗方法可以目标个性化，从提高医学角度讲，这个前景很美妙，但基础是掌握个人细胞遗传信息，但有这些信息有很大的风险被不当利用或泄漏。尽管象RunKeeper和 Nike+这样个人健康数据采集装置发展迅速，但应用大数据提高卫生保健的实践仍然是渴望高于现实。

拥有大数据的能源生产商们正在收集其它的私人信息，比如智能电网Smart Grid。通过分析大量的用户能源用量数据，看起来可以促进能源输送到家庭和公司的效率。这个项目前景广阔，但也面临巨大的隐私风险。它不仅能预测我们需要能源的数量和时间，而且每分每秒都有大量的数据信息流失。据英国海上金融工业的消息，世界上百分之一的事物与每个个人一样易于受到个人数据公开化的攻击。

“大数据是科技的未来。”

部分是对的，但还有很多事情要做。毫无疑问，大数据为科学发展提供了一条新的途径。我们只需看看希格斯玻色子的发现即可，成果来自历史上最大的网格计算工程，欧洲核子研究委员会使用云上文件传送系统Hadoop Distributed File System来处理所有数据。但是，除非我们能够识别并应对大数据在反应人类生活时的内在缺陷，否则我们可能让主要的公众政策和商业决策建立在错误的假设之上。

要应对这些内在缺陷，数据科学家们开始与社会学家合作，社会学家长期以批判的眼光与数据打交道：评估数据来源、数据的收集方法、数据应用涉及的道德伦理问题。随着时间的推移，这意味着找到一条新的途径，将大数据方法与小数据研究结合起来。这远远超过了广告和营销使用方法，如焦点讨论或A/B测试（测试中，给用户两个版本的设计或产品，看哪一种结果证明更有效）。而新的方法组合还会提出人们为什么做事的问题，而仅仅总结出事情发生的频率。这意味着吸收了社会学分析和民族学的深度见解，还包括追溯信息检索和机器学习的内容。

科技公司早就意识到，关于人们如何对待他们产品，为何如此，社会学家能够提供更有力的观点，比如施乐公司的帕洛阿尔托研究中心雇用人类学家的先驱萨奇曼先生。接下来，各领域的计算机科学家、统计学家、社会学家之间的合作将更加丰富——不仅检验彼此的发现成果，还会提出根本不同类的问题，而且更加尖锐。

想到关于我们的信息每天都在被大量地收集——包括脸谱点击率，GPS数据，医药处方，网飞的数据列——我们必须尽早确定谁是可以信任的，他们使用我们的数据的目的何在。有一个事实无法逃避，数据从来不是中立的，很难做到匿名。但我们可以利用不同领域的专业知识更好地确认偏差、差异和假设，进而应对隐私和公平方面的挑战。