C. Thi Nguyen legt in een Engelstalig artikel, ‘The Limits of Data‘, uit dat iedereen die datagedreven werken ophemelt, zich de beperkingen van machine learning en artificial intelligence moet realiseren. De auteur schrijft onder meer [*]:

Op dit moment zijn data de taal van het beleid. (Ik heb het hier over “data” als concept, niet als specifieke metingen.) Overheidsinstellingen, bedrijven en andere beleidsmakers willen allemaal beslissingen nemen op basis van duidelijke data over positieve resultaten. Ze willen slagen op basis van meetgegevens – slagen in duidelijke, objectieve en voor het publiek begrijpelijke termen. Maar meetgegevens en data zijn van nature onvolledig. Elke methode om data te verzamelen is beperkt en elke dataset is gefilterd.

[*] Machine vertaling van: “Right now, the language of policymaking is data. (I’m talking about “data” here as a concept, not as particular measurements.) Government agencies, corporations, and other policymakers all want to make decisions based on clear data about positive outcomes. They want to succeed on the metrics—to succeed in clear, objective, and publicly comprehensible terms. But metrics and data are incomplete by their basic nature. Every data collection method is constrained and every dataset is filtered.“