Nuovo presentatore kodiaktau scrive "Un documento recentemente presentato discute come grandi insiemi di dati in grado di migliorare gli algoritmi di apprendimento, ma sottolinea che i ricercatori hanno ancora bisogno per tenere conto di bias e incompletezza prima di trarre conclusioni. Il documento va anche nella necessità di pratiche aziendali responsabili per la gestione di questi set di dati. 'C'è stato l'emergere di una filosofia che i dati grande è tutto ciò che serve. Vorremmo suggerire che, in realtà, i numeri non parlano da soli.' Il documento completo è disponibile nella SSRN Di particolare importanza è la loro affermazione che anche i set di dati enorme e sarà influenzato dai filtri o l'analista che lo interpreta '[co-autore dello studio Kate Crawford] fa notare che molti grandi insiemi di dati.. - dati particolarmente sociali - provengono da aziende che hanno l'obbligo di sostenere la ricerca scientifica Ottenere l'accesso ai dati potrebbe significare pagare per questo, o mantenere la compagnia felice di non effettuare certi tipi di studi '"..
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