数据与政治
统计与政治（和政治利益）之间的关系历史悠久。统计学的先驱被称为“政治算术”，这是一个17世纪出现在英格兰和法国的学科，主要侧重于测量以城市规划为目的的人口趋势和预期寿命。随着时间推移，这些计算被系统性地整合到公共决策中，从而成为国家政策的重要组成部分之一。“统计学”这个词的词源来自于数据和政府之间的内在关系：它成为利用数据使国家变得强大的一门科学。“国家主义者”即是那些进行数据研究的统计学者。最初的统计学者认为，通过量化社会现象，他们的模型能确定一个基本的社会模式，从而解决社会中一些最关键的问题。在统计哲学的背后，存在一种观念，即社会现实是建立在某种社会秩序的基础之上的，数据能以其强大的准确性揭示这种秩序。现代数理统计学的创立者卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）充分体现了“实证主义者对量化十分狂热，并有极大的社会野心”。对皮尔逊来说，世界并不是由实物组成，而由对其的感知构成。自然本身并不具有特定的形式。因此，科学的目标是通过一种明确的方法使自然变得井然有序。在他的巨著《科学的规范》中，皮尔逊主张，“科学的领域是无限的；其可靠的内容是无尽的，每一组自然现象、社会生活的每一个阶段、过去或现在发展的每一个时期都是科学的材料。整个科学的统一仅在于它的方法，不在于它的材料”。
不可否认的是，与其说皮尔逊的哲学能用来理解世界，不如说是用来掌管世界。正如《相信数据》一书的作者，历史学家西奥多·波特（Theodore Porter）所言，量化是“一种社会技术”。算术和代数不像现代数学，根植于古代的几何学，强调理论论证，“与数据领域相隔甚远”。作为统计学的基石，它们“诞生于实用的艺术中”。在现代社会，量化过程在实验实践中起着核心作用。其主要目标之一是“作为实验室的物质文化与形式理论的预言之间的桥梁”。尽管我们大多数人认为这个理论测试角色是数据量化过程的决定性任务，在实践中这却往往是不正确的：“研究人员在处理缺乏数学理论的议题时，会在报告研究方法和定量形式的研究结果上同样一丝不苟，并过滤掉无法明确表达的发现。”
这种类型的推理应用，渗透了维持社会生活秩序的意愿，不可避免地模糊了主体与调查对象之间所谓的距离。在现实世界中，我们衡量事物的方式也难免会对事物本身产生影响。“社会统计学能描述社会；但它同样也是社会布局的产物”，特拉华大学社会学教授霍埃尔·贝斯特在《该死的谎言与统计数据》一书中写道：
让我们注意到社会统计数据的人有理由这样做；他们难免想得到一些东西，就像重申和公开某些统计数据的记者和媒体人一样，有着他们的目标。统计数据是用于特定目的的工具。若要批判性地思考统计数据，必须了解它们在社会中的地位。
英国广播公司（BBC）节目《或多或少》的前主持人迈克尔·布拉斯兰和安德鲁·迪尔诺将统计数据在社会领域的应用代入了印度寓言《盲人与大象》：
六个印度人
学习很认真
他们去看大象
（虽然他们都是盲人）
每个人通过触摸
满足了想象
我们知道，尽管这群人非常想从感知（而非理论）中获取信息，他们一次也只能触摸到大象的一部分。所以对于只接触到大象身体侧边的人来说，它就像是一堵墙。对于摸到象鼻子的人来说，他认为这是一条蛇。摸到象腿的人觉得它像一棵树，而抓到尾巴的人则觉得它是根绳子。他们会因此“无休止地争吵……尽管每个人都有部分正确/他们却都是错的！”。根据定义，统计数据是静态的。“你要计算的事物必须保持不变，”英国智库新经济基金会（New Economics Foundation）成员和《数据的暴政》一书作者戴维·博伊尔认为，“但现实生活并不是静止的”。
普利策奖获得者，美国人口统计文集《数据政治》的联合主编之一，社会学家保罗·斯塔尔称，数据就像是照片：它们“似乎阻止了人类活动的流向，并因分离的检视而固化”。因为单纯的文字就像是绘画，需要被解释，数据意图呈现一个固有的现实。事实上，“统计数据不仅仅用来做出许多解释，它们其实也包含着这些解释。因为数据不是简单地再现现实，整个数据系统代表的，是社会生活中的独立因子”。
正如布拉斯兰和迪尔诺指出的那样，问题不只是对于概念的混淆和误读。当统计数据应用于政策制定时，它们会导致各种各样的后果，其中的大部分是我们无法控制的：“当我们背向不测量的部分时，它们会做出异常的变化；就像当我们触摸感知（大象的）腿部时，象鼻子会出现意外的情况”。例如，在医疗保健方面，绩效评估（以及公共资金的分配）通常与一系列有限的指标相关联，如通过手术得救的患者与在治疗中死亡的患者数量之比。在美国以及越来越多的欧洲国家，这给了医生不正当的激励，因为当失败风险太高的时候，医生不愿意接收这些高难病例，而会宁可让患者离开医院（或取消所有预约）。同样，在公立医院对等候时间进行评估来考核的英国，公众调查也发现了管理者的一些计谋、暗中操作和它们造成的不良后果，比如取消后续回访。根据对一家“可疑”医院进行的调查发现，取消后续回访导致了至少25名患者由于缺乏术后护理而失明。
这种基于标准化评估的目标政治已经入侵了公共管理的大部分领域，而主观性和自由性曾是这些领域中最重要的部分。例如，如今教育从根本上被困在了特定的成就参数中。学校在标准化考试的基础上进行评分，鼓励学生互相竞争以获取公共资金，或是吸引一些有钱的学生（和他们家长的捐款）。2001年美国的《不让一个孩子掉队法案》（NCLB）由一个大的两党联盟推动，可以说真正改善了美国公立学校为贫困儿童提供教育的方式。该法案通过使联邦资金与测试制度和处罚的接受度挂钩，来促进问责制和学校实效，从而改变了美国学校的运作理念。包括教学专业人士、民间社会团体和非政府组织在内的评论家认为，这项法律正在破坏公立学校和公共教育系统为穷人和少数族裔儿童提供教育的能力。在《儿童留守》一书中，一些学者、活动家和教师坚持认为“NCLB是在惩罚而非帮助穷人/少数族裔儿童（和他们的学校）”，希望维持公共教育私有化的议程，因为“对测试的关注和测前准备降低了校内课业的难度”。教师网在2007年进行的一项调查显示，对于大多数教师而言，在重要测验中对NCLB的强调并不奏效。只有37%的受访者认为标准化测试“有点用”，而42%的受访者则认为这对他们的教学“完全不起作用”。此外，超过40%的学生声称这些测试是在鼓励他们死记硬背，44%的学生认为标准化测试会让他们忽略那些考试不涉及的课程材料。美国公平与公开考试中心表示，标准化测试是在“鼓励浅显问题的快速应对”，“并不衡量在任何领域进行深入或创造性思考的能力”，“试图缩小课程范围，采用过时的教学方法和有害的练习方式，诸如记录和跟踪学生的成绩”。在2012年底，奥巴马政府承诺修改和完善这项政策，并给予了三十多个州豁免权。
博伊尔指出，“因为衡量真正重要的东西非常困难，所以政府和机构会试图明确定义一些其他的东西。他们必须这样做。但定义一些错误的东西会造成非常严重的后果。”他提到了英国的学校排名表，排名中将标准化考试的超然力量渗入了学校间竞争：“麻烦在于，每个学校会集中注意于测试结果，以提高他们在表中的排名。这也意味着学校可能会放弃给成绩拖后腿的学生，把注意力集中在那些成绩是D级的学生身上，他们是唯一会在考试成绩榜上起到重要影响的人，而其他人则会得不到应有的关注。”他总结说，“如果你选择了错误的测量方式，有时就会得到与所想相反的结果。”