随着数据挖掘和算法处理的新发展，我们很难预测现在生成的数字数据将在未来如何使用（Andrejevic，2013)。正如第五章所讨论的，越来越多的证据表明，以往具有不同来源的匿名数据能够通过聚合使用来追踪数据来源，从而破坏匿名性(anonymity)。“数字指纹”(digital fingerprinting）技术允许将不同数字设备所收集的多重个体数据集连接起来，以识别其名字、习惯、偏好和实践（Andrejevic，2013）。即使数据保持匿名性，它们也可能对个体权利和自由产生重大影响。无论一个人的数据是否包含在大数据集中，其他人的数据也会被用来决策，这往往限制了个体的选择(Andrejevic，2013)。例如，一旦证明特定体重或酗酒的人或者以特定方式驾车的人更具患病或车祸的风险，那么他们就有可能支付更高的保险费。如果来自特定性别、年龄和民族的个体被认定为具有安全风险，那么所有拥有这种具体特征的人都会被认定为潜在罪犯或恐怖分子。
在数据主体的材料生产中，如果在贴标签或其他形式的内容分类中出现公开的错误或误解，这可能会对目标个体产生严重影响。正如维尔宾（Werbin，2011：1260）所说：“社交媒体不会忘记。它的记忆不仅持久且难以纠正，还会被解析和分发，从而开放给不确定的平台上的逻辑重组、无限累积以及无限的形式。”因此，不准确和错误可能会以不确定的方式持续存在，这不仅掩盖了错误生产的方式，还会产生多重影响。例如，这些分类即使是错误的，也会导致个体被列入“禁飞”和其他安全观察名单，并被禁止进入其他国家(Bossewitch and Sinnreich，2013；Werbin，2011)。
第七章 数字政治及公民数字公共参与
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