数据与数据设计的非中立性并不仅限于人工智能或大数据信息系统。杰弗里·C.鲍克与苏珊·利·斯塔尔对此进行了详细阐述。他们认为，纵观人类历史，信息分类与标准对于任何正常运作的基础设施来说都是至关重要。一直以来，它们都积极地组织着人类关系，对参与其中的人类产生着社会伦理影响，从出于监禁目的对结核病患者进行分类到种族隔离期间出于隔离目的而进行种族分类(Bowker and Star，2000)，大抵都是如此。因此，在数据收集、整理和处理实践当中，始终有伦理因素在发挥作用：
在对这些系统的质疑当中，我们存在一个道德伦理议程。每个标准与类别都在赞赏某种观点的同时消弭了其他观点。这本身并不是一件坏事。事实上，这也不可避免。但这是一种伦理选择，虽然并非一定是坏事，但是存在一定危险。(Bowkerand Star,2000: 5-6)
信息分类与标准是数据文化当中两种不同的文化实践。前者是根据特定准则分割世界的实践，后者则是这种分割实践的制度化
权力的数据伦理学：大数据与人工智能时代的人本方法新解
154