Thu thập dữ liệu cá nhân quy mô lớnKhó

Với việc các tập đoàn internet thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu cá nhân, họ có thể xây dựng những mô hình dự đoán hành vi người dùng với độ chính xác đáng kinh ngạc. Song, chính khả năng tiên đoán này lại ẩn chứa rủi ro nghiêm trọng về phân biệt đối xử, khi các quyết định quan trọng về tín dụng, việc làm hay bảo hiểm có thể bị ảnh hưởng bởi những hồ sơ tự động được hệ thống thuật toán tạo ra.

Thử dùng các từ vựng như "collect and analyze" (thu thập và phân tích), "vast amounts of" (lượng lớn), "personal data" (dữ liệu cá nhân), "predictive models" (mô hình dự đoán), "user behavior" (hành vi người dùng), "astonishing accuracy" (độ chính xác đáng kinh ngạc), "inherent risk" (rủi ro tiềm ẩn), "discrimination" (phân biệt đối xử), "crucial decisions" (quyết định quan trọng), "credit" (tín dụng), "employment" (việc làm), "insurance" (bảo hiểm), "automated profiles" (hồ sơ tự động), "algorithmic systems" (hệ thống thuật toán). Có thể dùng cấu trúc "with + N + V-ing" ở đầu câu hoặc cấu trúc "however" (tuy nhiên) để nối hai mệnh đề.