Ett nytt diskussionsunderlag publicerat i Politikvetenskap av två Leiden-forskare hävdar att regeringar arbetar med en hand knuten när det gäller data om utsatta grupper. Kärnan i denna artikel är tanken att även om mängden data har ökat de senaste åren, kvaliteten på uppgifterna i kombination med potentiella kända eller okända dataluckor begränsar regeringens förmåga att skapa inkluderande politik. Enkelt uttryckt, att ha mycket data betyder inte nödvändigtvis att uppgifterna är representativa och tillförlitliga eller att myndigheter kan använda dem.

Det primära datagapet beskriver ett scenario där regeringar är medvetna om att data saknas, men det finns begränsade möjligheter att fylla denna lucka på grund av bristen på lämpliga uppgifter. Uppsatsen ger exempel på detta genom att visa att utdata från maskininlärning och andra analyser av artificiell intelligens är begränsade till noggrannheten hos tillgängliga data, som kan få verkliga effekter i beslutsfattande och tillhandahållande av offentliga tjänster.

Det sekundära datagapet belyser en lucka där data är tillgänglig i olika format, som sociala medier. Giest och Samuels pekar på problem med datakvalitet och befolkningsrepresentativitet med hjälp av dessa datauppsättningar, förvärrar potentiella fördomar.

Till sist, dolda dataluckor uppstår när datauppsättningar som används för policyskapande innehåller felaktig framställning, partiskhet eller saknad data utan att regeringarna är medvetna om det. Detta är särskilt relevant i samband med maskininlärning och analyser av artificiell intelligens. Med tanke på att utsatta grupper, som etniska minoriteter och äldre människor, tenderar att producera mindre data och visa sig svårare att komma åt, de påverkas särskilt av omedvetenhet om dataluckor i politiken.

Baserat på det här, uppsatsen belyser det faktum att det finns en risk att big data-arkitekturer potentiellt reproducerar befintliga fördomar med tanke på klyftornas karaktär och regeringens medvetenhet om dem. Detta innebär att för att främja inkluderande politik, regeringar måste förstå befintliga luckor i data samt vad de döljer och varför för att hitta lösningar för att lägga till ytterligare kunskap genom innovativa och traditionella sätt att samla in data.