資訊科學家傑文·韋斯特（Jevin West）和生物學家卡爾·伯格斯特龍（Carl Bergstrom）在華盛頓大學開設了一門新課，課程的名字叫做“在大資料時代拆穿胡扯”（Calling bullshit in the age of big data）。韋斯特和伯格斯特龍認為，人們很容易就能識別出口頭上的胡扯，畢竟我們已經使用語言數千年了，但資料和圖表是19世紀80年代才流行起來的。由於資料呈現出的複雜性和準確性，很容易高效地偽裝成胡扯的資訊，讓人上當受騙。

想要拆穿資料的胡扯也很簡單，不需要你獲得統計學學位，需要的是一些常識和思維習慣。兩位教授提供了一些建議：首先，看到一則資訊時，你可以問自己三個問題：誰告訴我的？他是怎麼知道的？他想向我兜售什麼？其次，如果一個數據看起來特別好，好的都不那麼真實，那很可能就不是真的。尤其是那些和你的個人觀點或者經歷十分一致的結論，特別值得懷疑。第三，警惕不公正的比較。比如，有人告訴你，觀看特朗普就職典禮直播的人數要比看奧巴馬就職直播的人數多，那是因為2017年看直播比奧巴馬就職那年容易多了。第四，要知道機器也可能有偏見。比如，用來預測個人犯罪行為的計算機模型對少數族裔表現出了偏見，很有可能是因為用來“訓練”演算法的資料反映了現有的文化偏見。機器和給他們程式設計的人一樣容易犯錯，而且不會因為感到內疚而糾正自己的行為。