達內爾(Darnell)和杰弗里(Geoffrey)正競爭著同一崗位。老板為了做進一步的了解，到谷歌上去搜他們的名字。

當搜索“達內爾”時，頁面出現大量關于大頭照搜索與犯罪背景查詢的廣告;當搜索“杰弗里”時，則出現一些無傷大雅的廣告，例如食品處理器與火奴魯魯旅行。

白宮在評估中指出，據研究表明，在網絡搜索典型的黑人名字，如達內爾和拉坦婭·斯威尼(LatanyaSweeney，美國聯邦貿易委員會首席技術專家)，大頭照搜索與犯罪背景查詢廣告的數量會比搜典型白人名字時多。

隨著大數據的普及，數據信息被挖掘的程度在不斷加深。新型的數據分析產品大數據魔鏡還能支持團隊協作，讓相關人共同分析數據。當數據分析產品越來高級，人們對數據分析的需求也越來越大，個人數據在社會中的流傳越來越多。

基于算法的廣告投放看似無害，但第一印象是非常重要的，類似的廣告投放優化技術會把一整個族群陷于不利境地。

應聘失敗后，達內爾徑直回家，卻發現警察早已在門口等著他。警方想讓他協助調查，因為根據犯罪現場留下的DNA，達內爾及其家人有作案嫌疑。

美國一些執法部門吸取了英國警方的經驗，在調查案件時利用大數據技術，一旦發現犯罪現場的DNA與刑事司法數據庫里的類似，執法人員便會采取行動。

刑事司法數據庫里的基因數據是從罪犯那里采集而來的，但在某些州，因為輕罪被捕者也會被采集。執法人員會對基因部分吻合者進行調查，這就是所謂的家族性排查。此舉有利有弊，一方面它有助于迅速鎖定罪犯;另一方面，它會把很多無辜的人當成嫌疑犯，例如被采集基因者的親人。

首先，基于姓名的廣告歧視是如何實現的?個中原理我們不得而知。然而，類似的營銷手段已經出現，并帶來一定的消極影響。以銷售數據為生的企業，如Experian和Acxiom，會把數以千計的消費者檔案打包起來，形成人口統計圖，然后賣給營銷人員或其他客戶。

美國參議院委員會的一項調查表明，數據銷售商在出售消費者檔案時，會為檔案貼上各類標簽，例如“二類城市其他族裔掙扎者”，以方便營銷人員找準自己的目標。

數據行業是一個價值數十億美元的產業。業內企業聲稱，他們出售的數據(如網上購物信息和健康狀況)不包含姓名。但多項研究表明，不含姓名的信息經過處理，可輕易重構出完整的個人檔案。

可以想象，一旦你的個人信息落到用人單位、零售商或貸款人手里，他們便會利用這些信息，滲入你生活的各個方面。這很可能會帶來嚴重后果，并對你的生活產生極大影響。