肺炎疫情在中國武漢爆發不久後，韓國便啟動了一個全新的電子系統，將已證實感染者的個人資料和行蹤，在網絡上發佈通傳。其他亞洲及歐洲國家也很快研發各自的「追蹤和追溯」（track and trace）系統。
以抗疫為前提，這樣做似乎理所當然，但是韓國的系統自推出起便備受爭議。
首先，這套系統將感染者的個人行蹤，包括他們曾經去過的任何地方，譬如酒吧、夜店、酒店等資料，都公開發佈；其次，這套系統和用戶的手提電話相連接，分享手機內個人位置的數據，這些數據可能來自出入境紀錄、警方閉路電視片段及信用卡資料等。這些資訊經由數據交換中心處理，該機構為配合韓國發展智能城市的政策而成立，過程中可以省卻官僚審批的障礙，因此追蹤個人行動紀錄，可以由 1 天縮減至 10 分鐘。
由於個人和公眾數據源常常相連，多年來就數據私隱安全提出警告的聲音不絕於耳。但是直到疫情爆發，世人才驚訝發現，原來這些數據源可以在短時間內按要求中央處理，且全球無一例外。
真相是，多年來世人所選擇的生活方式，都在無形中為搜集個人行為習慣以及數據鋪路，而且已經擴展到全球的規模。著有 The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power 的美國作者 Shoshana Zuboff 認為，這種「監控資本主義」（surveillance capitalism）起源於 911 恐怖襲擊，因國家安全和反恐需要而漸漸成型。
大數據的普及化興起了各式各樣的產業：譬如智能手機、感應器、相機、電子貨幣、生物識別等，都以方便和高效著稱，很快便在市場中脫穎而出。大家幾乎是立即迷上這些產品，卻來不及思考產品背後隱藏著甚麼，又會產生怎樣的後果。
雖然媒體常常將因應疫情而研發的新產品稱為「尖端科技」，但實際上當中並沒有甚麼創新的內容，除了個人身份愈來愈容易曝光之外。
追蹤個人動態，其實一直是很多科技大公司的營商核心。譬如在 Google 的「Covid-19 社區人流趨勢報告」中，呈現的數據令人眼花繚亂，從城市到國家層面無所不包，清晰展示甚麼人留在家中，甚麼人去上班，人群動態如何因為封城措施而改變。
同樣，個人或群體的消費習慣和行動數據，也都無所遁形。疫情期間，40 億人的行動自由受到影響，因而使自動化中央處理數據的人工智能（AI）和機器學習（ML）產生混淆，導致一些系統，譬如探測欺詐的演算法和供應鏈管理大亂。
目前，為了抗疫，世人似乎並不反對政府搜集個人數據。但是，如果個人私隱和公共醫療之間的界線，變得愈來愈模糊的時候，還有多少人同意付出這樣的代價呢？看來有益的科技，在瘟疫過後會不會隨之退出？還是會變身為永久性的監視工具呢？
這並不只是監視和侵犯私隱的問題，更重要的是，大規模搜集個人動態數據，不但令大公司如虎添翼，更使預測模型、警報系統、國家乃至國際層面的強制監控系統壯大，令個人的行動自由愈加受到限制。
此外，塑造未來的主要力量可能會是各種危機，譬如饑荒、瘟疫等天災人禍。面對災難，行為和動態數據，以及演算法決策的角色，將比人類自己更為重要。未來世人需要面對的最重大議題，是該由誰來掌管這些數據，如何可以用於公共利益，以及使用數據背後的政治理念。
