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辩护律师获取
潜在陪审员详细资料，并利用这些资料来“预测”哪些人更有可能投有罪票。当然，辩护律师会蛮横地阻止这些人加入陪审团。
甘地指出，实际上有三种预测，每种都有自己长处和不足，但都很少被提及，它们分别是：统计预测，基于群组行为与个体行为比较；“回忆”预测，基于人过去行为；临床预测，基于专家对于个体行为评估。
们可能会本能地喜欢统计预测，因为它是“科学”，对证明和假设挑战完全开放。然而，统计意义并不经常如此清晰。事实上，例如
个人是个群组中成员，这个群组成员有95%可能在三年内买辆新车，这并不意味着这个人也有95%可能在三年内买车。
但是从全景分类角度来看，这无关紧要。例如，相对于强制那些可能违约或已经违约人，关注最优效率似乎可以更有效地防止违约。
们能做些什
关于全景分类最可怕事情之是，它不是由些大规模令人发指中央集权官僚机构造成。相反，它是信息共享特有悲剧，在这种情况下，每个理性参与者都做似乎符合自己最佳商业利益事情，但总结果却是失去些有价值东西。在很多方面，全景分类并没有新颖之处——它至少要追溯到早期工业时代时间与动作研究。然而，电信技术出现，使得们可以对过去无法逾越时间和距离进行控制。毫不夸张地说，如果没有这些技术，现代跨国公司根本就不可能存在，而这些公司正是全景分类主要代理人。
有人可能会说，要解决这些公司收集信息所造成问题，消除全景分类普遍悲剧，个简单方案就是控制与自己有关信息发布。事实上，甘地论述美国人越来越不愿意参与市场调查和民意调查，以及他们对于官方统计数据收集工作（如美国人口普查）抵触。甘地指出，尽管人们对于隐私问题意识不断增强，但是人们对于这个问题态度和潜在解决方案（如z.府监管），则与他们在全景分类中组织权力有关。般来说，人们相信他们拥有权力越大，所担心就越少（虽然这可能被个人对于全景分类直接经历所改变，特别是负面经历）。
无论们权力关系如何，们必须面对这样个现实：为完成商业交易，们必须放弃信息。这在信贷或贷款过程中尤为明显，这个过程不可避免地要从填写申请表开始，其中会要求特定、通常是非常私人信息。人们可能反对收集这样个人信息。然而，甘地指出，企业经常有对其交易对象信息合法需求，而对于此们可能都会同意。然而，放弃这些信息结果可能
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