问题是，这些结果固然是可靠的科学数据，但却没有立场。就算它们是行动的道德推动力，或是从几个月自我反思中得出的结论，它们仍然没有立场，因为很明显，希尔在使用这些软件的过程中，对自己的饮酒或工作习惯并没有想过太多。它们充其量能算是关联。但这样的关联有什么用处呢？对一些量化自我运动的参与者来说，关联就是一切。塞思·罗伯茨(SethRoberts）便说，吃黄油让他跑得更快了，至少，他的数据是这么说的（塞思在自己的博客帖子里一开始就说道，“两年前，我发现，黄油，更确切地说，是用黄油代替猪肉脂肪之后，我跑得更快了”)。还有桑吉夫·沙阿(SanjivShah)，他认为，上床之前佩戴黄色眼镜，改善了他的睡眠模式(都在数据里哪，傻瓜!)。当然，一些自我跟踪人士知道自己的结论可能并不具备科学有效性；一位热心人士对《经济学人》说，“依靠自我跟踪，你永远不知道，到底是你的实验影响了结果，还是你对实验的期待影响了结果。”在科学上，这是众所周知的安慰剂效应，在学术实验里，人们会尽一切努力减少它的影响力。可就量化自我运动而言，重要的不是知识，而是不同知识论断在改善健康或性生活上的效用。
最奇怪的是，人们并不需要知道该怎样使用这些知识；大部分无非是生成后就一劳永逸地存储起来。一如沃尔夫向量化自我运动的成员们所说，“尽管他们可能是脑袋里带着具体的某个问题开始跟踪的，但能继续进行下去，是因为他们相信，数字里藏着自己无法视若无睹的秘密，就连自己还没想到要问的问题，答案也在里面。”所以说，自我跟踪者们收集数据、信息或知识，是为了向数十年来主导信息管理文献的那座著名金字塔膜拜吗？信息学者马丁·弗里克(MartinFrické)曾执笔了数据挖掘倡议，他评论说，自我跟踪促成了一种混淆数据和信息的倾向，鼓励“盲目和无意义的收集数据，指望总有一天……数据能上升变成信息也就是预先采集。”
高尔顿的苹果手机
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