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社会的選別とは、データ操作者やデータブローカーが、グループまたは個人に関連する生データをさまざまなカテゴリやセグメントに分解・分類することを指します。社会的選別の中核となるのは、あるグループを別のグループから分離することです。これらのグループは、収入、教育、人種、民族、性別、職業、社会的地位、派生的な権力（社会的および政治的）、地理的居住地に基づいて分類されます。操作者の目的に応じて、生データが収集され、特定の目的に利用するために、さらに意味のあるデータへと進化します。例えば、プロファイリングや予測型警察活動は、いずれも社会的選別の派生と言えます。
この概念は、監視研究における業績で最もよく知られている社会学者、デイビッド・ライオンに帰せられる。
批判はしばしば、法律、施行された規則、教育制度、雇用機会、そして政府に向けられる。民間機関や政府機関が主導する、社会的に構築された多くのプログラムの健全性についても疑問が呈されている。
9月11日の同時多発テロとその後の対テロ戦争は、人々を分類しプロファイリングしたいという欲求を煽った。これによってより透明性の高い監視が可能になるため、その恩恵を受ける人々は明らかである。デビッド・ライオンなどの一部の研究者は、ビッグデータの台頭が多くの人々の日常生活に多くの影響を及ぼすことを懸念している。
デイビッド・ライオン氏によると、カナダ国民は、社会的選別と連携した監視が日常生活に深く浸透しているという事実をまだ認識していない。デイビッド・ライオン氏は、監視には体系的なルーチンと個人の詳細への注意が不可欠であると論じている。主な批判点は、個人のプロフィールに基づいて個人を無関心に扱うことである。個人の詳細によっては、その人が飛行禁止リストに載るかどうかが決まる可能性がある。
デイビッド・ライオンは、監視による社会的選別は現代における自由への脅威であると示唆している。社会的選別の副産物は、孤立、隔離、疎外である。社会的選別は、主に公平性と公正さに関わる問題を浮き彫りにしてきた。
ウィルソンとマクブライアー（2005）は、従業員のマイノリティ脆弱性理論に基づいた縦断的研究を実施した。 [ 1 ]これらは、比較的恵まれた職種で高収入を得ているアフリカ系アメリカ人のグループを構成する。「マイノリティ脆弱性理論は、両グループが同様の社会経済的背景を持ち、教育達成度や仕事へのコミットメントなどの人的資本資格を蓄積し、労働組合加入状況や雇用経済セクターなどの仕事/労働市場特性が類似している場合でも、アフリカ系アメリカ人は白人よりも高位の職業から解雇される可能性が高いと主張している。調査結果は、勤続年数を調整した後、アフリカ系アメリカ人は、従来の階層化に基づく因果要因、すなわち、背景となる社会経済的地位、人的資本資格、および仕事/労働市場特性によって構造化されていない、比較的広範かつ一般的なベースで解雇されやすいことを示している。」
2015年、米国の4人の上院議員によって「データブローカーの説明責任と透明性に関する法律」が復活した。この法律は、消費者がデータブローカーが保有する個人情報を閲覧・訂正できるようにし、また、これらの企業に対し、マーケティング目的で個人情報を共有または販売することを停止するよう求めることを可能にするものだった。