본고는 빅데이터의 확산을 이론화하려는 시도이다. 의도성, 고비용, 기계 의존성이라는 빅데이터의 세 가지 속성으로부터 불균등 데이터화가 추론되어 비판 데이터론이 구성되었다. 그 이론은 공공데이터 개방 사례에 적용되어 이론적 유용성이 검토되었으며, 사례 분석의 결과, 비판 데이터론은 검증 가능성, 흥미로운 예측, 예상치 않은 발견이라는 세 가지 측면에서 잠재성을 갖고 있음이 확인되었다. 비판 데이터론으로부터 공공데이터 개방에 관해 검증 가능한 다양한 예측이 도출될 수 있었으며, 그 예측들은 공공데이터 개방에 관해 진실—불균등성—을 드러내는 데 도움이 되었다. 나아가 현재의 접근 방식이 크게 바뀌지 않으면 공공데이터 개방 정책이 난관에 봉착할 가능성이 있으며, 그 정책의 성공적 수행을 위해서는 공공데이터 개방을 위한 예산과 인력이 각 기관에 적절하게 지원되어야 하고, 나아가 국가 예산으로 수행된 연구 결과는 보고서뿐 아니라 원시데이터의 개방이 의무화되어야 할 것이라는 시사점이 도출되었다.
의도성, 고비용, 기계 의존성이라는 빅데이터의 세 가지 속성으로부터 불균등 데이터화가 추론되어 비판 데이터론이 구성되었다

그 이론은 공공데이터 개방 사례에 적용되어 이론적 유용성이 검토되었으며, 사례 분석의 결과, 비판 데이터론은 검증 가능성, 흥미로운 예측, 예상치 않은 발견이라는 세 가지 측면에서 잠재성을 갖고 있음이 확인되었다
