為了解決這個問題，數(shù)據(jù)科學家正在開始與社會科學家協(xié)作。隨著時間的推移，這將意味著找到把大數(shù)據(jù)策略和小數(shù)據(jù)研究相結(jié)合的新途徑。這將遠遠超越廣告業(yè)或市場營銷業(yè)采用的做法，如中心小組或A/B測試（即向用戶展示兩個版本的設(shè)計或結(jié)果，以確定哪一個版本的效果更好）。確切地說，新的混合式方法將會詢問人們做某些事情的原因，而不只是統(tǒng)計某件事情發(fā)生的頻率。這意味著在信息檢索和機器學習之外，還將利用社會學分析和關(guān)于人種學的深刻認識。
技術(shù)企業(yè)很早就意識到社會科學家可以幫助它們更加深刻地認識人們與其產(chǎn)品發(fā)生關(guān)系的方式和原因，如施樂公司研究中心就曾聘請了具有開拓精神的人類學家露西·薩奇曼。下一階段將是進一步豐富計算機科學家、統(tǒng)計學家及眾多門類的社會科學家之間的協(xié)作——不僅是為了檢驗各自的研究成果，而且還要以更加嚴格的態(tài)度提出截然不同的各類問題。
考慮到每天有大量關(guān)于人們的信息——包括臉譜網(wǎng)點擊情況、全球定位系統(tǒng)（GPS）數(shù)據(jù)、醫(yī)療處方和Netflix預訂隊列——被收集起來，人們遲早要決定把這樣的信息托付給什么人，以及用它們來實現(xiàn)什么樣的目的。人們無法回避這樣的事實，即數(shù)據(jù)絕不是中立的，它很難保持匿名。但是人們可以利用跨越不同領(lǐng)域的專業(yè)知識，從而更好地辨別偏見、缺陷和成見，正視隱私和公正將面臨的新挑戰(zhàn)。（參考消息網(wǎng) 曹衛(wèi)國/編譯）