NSAは大量監視として、メタデータの収集を行なっているがそのメタデータをアルゴリズムを使って解析している。
メタデータを大量に収集し集められた情報を使って実際は繋がりのなかった、単語と単語、文脈同士がアルゴリズム解析によって自動的に形作られ、データの上での個人を作り出す。このような方法で作られたビッグデータ上の個人データは血の通った個々人から分離したものであり本書では『人物抜きの個人データ』と呼んでいる。
このようなデータの寄せ集めからできたプロフィールは、特定の個人や集団に対する誤解、見当違い、危害をもたらすことになる。間違って身元識別されたしまった人々に対し極めて有害な衝撃をいとも簡単に与えてしまう。
本書ではビッグデータという『 藁束 』の中にテロリストという『 針 』を探し出す試みには、明らかに問題が多いとしており、データが一人歩きして、恐ろしいことに個人が間違ってテロリストや犯罪者として身元識別され得るとさえも言っている。
ビッグデータ上では、従来の捜査手順である、罪刑法定主義（法に記載されている罪を捜査する原則）が揺らぐような、捜査が行われている。
まず初めに容疑者あるいは要注意人物を特定し、それから被疑者情報を収集し、裁判所が傍受や捜査を認めていくというこれまでの取り締まりや諜報活動の順序が逆転しているのである。
これがまさに『マイノリティ・リポート』や『犯罪の未然防止』効果であり事件が動き出す前に予測し、干渉することになり。この点で企業と政府のどちらの側もデータ保護とプライバシー権を踏まえての、分析や批評を要する疑問を浮上させることになる。
またデータ分析官が『 容疑者 』を意図的に生み出せる危険性もはらんでおり、その人々が有罪として扱われる差別的傾向が出てくる可能性もありうることであるし、プライバシーと公正な手続きにおける重大な疑義を呼び起こす。としている
本書で上がっている実際の例として、データが一定の方法で処理されることから、ある特定の集団が不公平な形で差別されるのだ。9.11以降、例えば、北アメリカ、欧州、その他の空港のセキュリティチェックで茶色い皮膚の人々、特に『ムスリム』や『アラブ』の特徴やプロフィールを持つ人々に人口分布にそぐわない多数のチェック通過の遅れや留置という結果が生じている。さらにすでに社会の周辺に追いやられている集団、例えばアメリカにおけるアフリカ系アメリカ人、欧州における南半球からの難民、どこであれ貧しい人々は、社会福祉の追跡監視システムや信用貸付格付けによって、不利な立場へと選別されてしまうことを目の当たりにしてもいる。
またアメリカとヨーロッパで1980年代から、支配的なリスク管理のアプローチは、すべての市民が潜在的テロリストであり、それゆえに管理は明らかに適切だと役人が考えることを助長する。そのような管理方法は、自由市場経済にうまく適合する。古典的な民主主義理論が想定する行動力のある多様な意見を持つ市民像は、今日歓迎されない。すべての市民は国家の安全に対する潜在的脅威として再分類されている。
そして、そのようなシステムの弊害を痛感したであろうスノーデン自身は、NSA等の機関によって実施されている、監視の拡大の危険性を強く訴えている。また直接的な危害を与えるような類の、国による監視 ーそこでは命がかかっているー を切り抜けた人々は、なぜ人々は不平もなくこの状況に甘んじているのかと不思議でならず、首を傾げたくなる者も多いだろう。スノーデンの指摘をもっともだと彼らなら思う。少数派の住民も同じだ。
（本書ではスノーデンの告発後、割と最近の経過や収集したメタデータをどのように分析するかの重要な指摘も載っていますが、少し訳が読みにくく感じました。リークの内容や背景などをより知りたい人はグレン・グリーンウォルドの（暴露）をオススメします。）
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