如今，全球95％的人口擁有移動電話覆蓋率，擁有電話的人數正在快速增長。隨著手機為數十億人每天只花幾美元生成大量個人數據，援助組織，研究人員和私營公司正在設想“數據革命”可以改變國際發展的方式。
然而，在急於找到解決複雜全球問題的技術解決方案時，研究人員和其他人有可能被技術分散注意力，並失去對每個地方背景所特有的關鍵困難和限制的追蹤。設計在現實世界中工作的支持數據的應用程序將需要一種較慢的方法，這種方法更加關注數據背後的人...
以“數字信貸”為例，根據過去的電話使用歷史，使用信用評分評估潛在借款人，並通過手機即時發送貸款。自2012年在肯尼亞推出首個名為M-Shwari的此類服務以來，蓬勃發展的行業得到了發展。僅在撒哈拉以南非洲地區，銀行，電話公司和下一代金融服務提供商每天共集體提供數十萬筆貸款。今天，超過25％的肯尼亞人口擁有優秀的小額貸款。
到目前為止，沒有任何已發表的研究（據我所知）已經記錄了這些貸款是否有助於人們，或者是否像美國的許多短期，高利率的“發薪日”貸款一樣 - 它們導致了貧困週期和債務陷阱，或阻止人們（可能因未付款被列入黑名單）隨後從銀行獲得貸款。事實上，關於小額信貸的大量文獻，數字信貸已經過了幾十年，這表明不是每個人都能從借錢中獲益......
挪用的風險超出了公司的範圍。事實上，在發展中國家，從法律制度到社會保障的社會制度可能薄弱，半專制政權更為普遍的發展中國家，以不一定使公民受益的方式使用技術的潛力可能更大。例如，在中國，有一些報道稱，在中國，一些“社會信用評分”較低的人 - 包括那些據報道傳播有關恐怖主義的虛假信息或犯下經濟不法行為的人 - 被阻止乘坐火車和飛機......
各種評論家都指出，當算法針對有偏見或不完整的數據進行訓練時，那些表現不佳的人往往被邊緣化。對於新興經濟體的人們來說，這可能尤其成問題：在全球範圍內，處境最不利的人往往是新數字數據來源中代表性最低的人...
我是那些相信大數據可以改變國際發展的人之一。但近幾十年來，許多用於發展的技術銀子彈已經錯過了他們的標記。想想每個孩子的一臺筆記本電腦。最初被譽為“將拯救世界的筆記本電腦”的技術迅速失敗，因為開發人員未能理解部署它的社會和文化環境。
一個受歡迎的大數據平臺的首席執行官最近將數據科學描述為“混合了紅牛推動的黑客攻擊和濃咖啡啟發的統計數據。”在我看來，在開發中成功使用大數據需要數據科學。比這個獲得大眾想象力的版本更加謙遜。
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