現在的問題是關於數據的道德問題。傳播錯誤訊息會造成傷害。有趣的是，我們每天都會使用數據，幾乎沒有遇到任何問題。我們會比較價格。我們會查看我們最喜歡的球隊的統計數據。但傳播不準確、不恰當的數據或錯誤訊息是道德問題。當你所做的事情會造成傷害時，你就做了不道德的事。
首先，在自動共享資料之前，創建一些 阿根廷數據 空間， 然後等 待“在恐懼讓你按下‘分享’鍵之前，請深吸一口氣並檢查一下。謹慎一點可以阻止你讓糟糕的情況變得更糟。”
其次，不要假設數據就是事實。了解數據故事與數據本身的差異。考慮問以下問題：
這是真的嗎？
可能存在哪些偏見？
這是一個事實還是一個故事？
在存取資料時，了解資料供應鏈。你的資料來源是什麼？數據供應商的根本動機是什麼？媒體偏見/事實查核 (MBFC)和史諾普斯提供一些有關資料來源和事實查核偏見的見解。
第三，考慮創建資料時所使用的背景。通常，人們會利用孤立的事實，而不考慮更大的情況。您對數據的使用可能與該背景相反。了解正在使用的變數。不要孤立地看待一個數據。您收到的資料中有哪些重要因素？
第四，也許最痛苦的是，我們都需要掌握一些基本的統計數據，才能成為負責任的數據公民。除了前面提到的相關性和因果關係之間的區別之外，數據背後的統計數據可能會非常誤導。用統計誤差幅度和機率來顯示你的數據。小心不要為了證明某個觀點而對數字進行四捨五入。