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Piattaforme, commercianti, esercito, polizia, tutti vogliono più dati possibili dalla nostra vita online per monetizzarli, tracciarci, addestrare intelligenze artificiali. Il loro “modello di business” è basato sulla violazione della privacy. Per questo, secondo Access now, come la privacy va rispettata in quanto diritto umano dovrebbe esserlo anche la minimizzazione dei dati per ridurre i danni che questa raccolta indiscriminata causa alle persone. Quali? Dal furto di identità ai danni fisici, emotivi, relazionali, reputazionali, fino alla sfiducia nella possibilità di esprimersi liberamente.
Un <a href="https://www.accessnow.org/data-minimization-report/">rapporto</a> di Access Now, dimostra infatti, che la raccolta e l’elaborazione dei dati possono ridurre le opportunità di minoranze, donne, migranti, e aumentare <a href="https://www.ilmanifesto.it/che-succede-quando-la-tecnologia-e-razzista/">le discriminazioni</a> incidendo su opportunità occupazionali, affitti, prestiti e mutui.
Negli Usa se sei ispanico paghi di più sia il mutuo che la sua rinegoziazione. Parecchie società statunitensi come Staples, Home Depot, Rosetta Stone, hanno utilizzato i dati sulla posizione fisica degli utenti per mostrare prezzi più alti e meno offerte per le persone nei quartieri a basso reddito.
Durante le elezioni del 2016, l’Internet Research Agency russa ha utilizzato i filtri di Facebook e Twitter per presentare alle persone di colore messaggi che <a href="https://www.ilmanifesto.it/una-bugia-detta-mille-volte-diventa-una-verita/">ne scoraggiavano il voto</a>.
Uber ha utilizzano i filtri degli annunci di Facebook per escludere certi utenti dalla visualizzazione di annunci di lavoro, solo agli uomini, escludendo i lavoratori anziani dalla loro visualizzazione.
I dati non dovrebbero essere raccolti e usati per discriminare le persone. Perciò minizzare i dati vuol dire ridurre al minimo la quantità di dati trattati per ottenere il servizio. 
Come fa Signal, che ogni volta che è stata richiesta di fornire i dati dei suoi utenti ha sempre potuto dire di non averli. “Se più aziende adottassero questo tipo di robusta minimizzazione dei dati, meno persone sarebbero soggette a violazioni della privacy, alla sorveglianza governativa e a abusi di altra natura”. Access now ritiene che le organizzazioni hanno tutta la responsabilità di proteggere i dati che elaborano e “minimizzare la quantità di dati che raccolgono è uno dei modi migliori e più rispettosi dei diritti umani per prevenire la privacy degli utenti da violazioni e danni”.
In realtà basterebbe riflettere sui danni fatti dallo <a href="https://www.ilmanifesto.it/500-milioni-di-profili-linkedin-in-vendita-sul-web/">scraping dei dati</a> su Facebook e LinkedIn per capire come il rischio sia troppo grande per giustificare la raccolta di più dati di quelli necessari per fornire un prodotto o un servizio.
Perché non lo fanno? Perché la pubblicità comportamentale è il modello di business online dominante e si basa sulla visualizzazione di pubblicità mirata agli individui confezionata in base ai loro comportamenti passati, al monitoraggio delle attività online, all’utilizzo delle app o altre forme di profilazione per valutare le preferenze, il comportamento o la posizione delle persone.
Ma le grandi piattaforme si oppongono alla minimizzazione. Una delle argomentazioni è che i loro algoritmi di machine learning sono migliori se addestrati su dati validi, piuttosto che su quanti più dati possibile. Ma è un presupposto fuorviante: non è vero che che avere più dati sia meglio e che tutti i dati siano utili. 
Per questo Access Now ritiene che la creazione di sistemi di machine learning dovrebbe tenere conto dei principi di minimizzazione dei dati e chiede ai suoi architetti di essere più attenti e selettivi con i dati che raccolgono, per minimizzare i rischi per la privacy e costruire sistemi più efficaci, etici e funzionali.

La minimizzazione dei dati è un diritto umano