Një studiues përdorur të dhëna të mëdha nga metra e taksive për të studiuar vendimmarrjen e Shoferët e taksive në New York. Këto të dhëna ishte e përshtatshme edhe për këtë hulumtim.
Një shembull i fuqisë thjeshtë të numërimit gjënë e duhur vjen nga Henry Färber-së (2015) studimi i sjelljes së New York City shoferët e taksive. Edhe pse ky grup nuk mund të tingëllojë e natyrshme interesante ajo është një vend strategjik hulumtim për testimin e dy teorive konkurruese në ekonomi punës. Për qëllimet e hulumtimit Färber-së, ka dy karakteristika të rëndësishme për mjedisin e punës të Shoferët e taksive: 1) Paga e tyre çdo orë luhatet nga ditë-për-ditë, bazuar pjesërisht në faktorë si motit dhe 2) numri i orëve që ata punojnë mund të luhatet çdo ditë në bazë të vendimeve të shoferit. Këto karakteristika të çojë në një pyetje interesante në lidhje me marrëdhëniet në mes të pagave për orë dhe orëve të punës. Modelet neoklasike në ekonomi parashikojnë se Shoferët e taksive do të punojë më shumë në ditët ku ata kanë paga më të larta për orë. Nga ana tjetër, modele nga ekonomi të sjelljes parashikojnë pikërisht e kundërta. Nëse shoferët vendosur një të ardhura të veçantë objektivit të thotë 100 $ në ditë, dhe puna deri në atë objektiv është përmbushur, atëherë shoferët do të përfundojnë duke punuar më pak orë në ditë se ata janë të fituar më shumë. Për shembull, në qoftë se keni qenë një earner objektiv, ju mund të përfundojnë duke punuar 4 orë në një ditë të mirë ($ 25 në orë) dhe 5 orë në një ditë të keqe ($ 20 në orë). Pra, mos shoferët punojnë më shumë orë në ditë me paga më të larta për orë (si parashikuara nga modelet neoklasike) ose më shumë orë në ditë me paga të ulëta për orë (parashikuar nga modelet e sjelljes ekonomike)?
Për t'iu përgjigjur kësaj pyetjeje Farber marrë të dhëna për çdo udhëtim taksie marrë nga kabinave New York City nga viti 2009 - 2013, të dhënat që tashmë janë në dispozicion të publikut . Këto të dhëna, të cilat janë mbledhur nga metra elektronike që qyteti kërkon taksi për të përdorur, përfshin disa pjesë të informacionit për çdo udhëtim: të fillojë koha, fillojnë vendndodhjen, kohën fund, vendndodhjen fund, fare, dhe tip (nëse tip është paguar me një kartë Krediti). Në total, të dhënat Farber përmbante informacion mbi rreth 900 milionë udhëtime marra gjatë rreth 40 milionë ndërrime (a ndryshim është afërsisht puna e një dite për një shofer). Në fakt, nuk ka pasur të dhëna kaq shumë, që Farber përdorur vetëm një mostër të rastit të tij për analizën e tij. Duke përdorur këto të dhëna metër taksi, Farber gjeti se drejtuesit më të punojnë më shumë në ditët kur pagat janë më të larta, në përputhje me teorinë neoklasike. Përveç këtij konstatimi kryesor, Farber ishte në gjendje të levave madhësinë e të dhënave për një kuptim më të mirë të heterogjenitetit dhe dinamikën. Farber gjetur se me kalimin e kohës shoferët më të reja të mësojnë gradualisht të punojnë më shumë orë në ditë të larta të pagave (p.sh., ata mësojnë të sillen si modelet neoklasike parashikon). Dhe, shoferët e rinj të cilët sillen më shumë si ata njerëz të synuara kanë më shumë gjasa për të lënë të qenë një shofer taksie. Të dyja këtyre gjetjeve më delikate, të cilat ndihmojnë të shpjegojë sjelljen e vëzhguar e shoferët e tanishme, ishte e mundur vetëm për shkak të madhësisë së dataset. Ata do të kishte qenë e pamundur për të zbuluar në studimet e mëparshme që përdoren fletë udhëtim letër nga një numër i vogël Shoferët e taksive në një periudhë të shkurtër kohe (p.sh., Camerer et al. (1997) ).
Studimi Farber ishte afër një-rastin më të mirë për një studim duke përdorur të dhëna të mëdha. Së pari, të dhënat nuk ishin jo-përfaqësuese për shkak se qyteti e nevojshme për të përdorur Shoferët metra dixhitale. Dhe, të dhënat nuk janë të plota, sepse të dhënat që janë mbledhur nga qyteti ishte shumë i afërt me të dhënat që Farber do të kishte mbledhur në qoftë se ai kishte zgjedhur (një ndryshim është se Farber do të ketë të dhëna të kërkuar për totalin e pagave-tarifat plus tips- por të dhënat e qytetit përfshihet vetëm këshilla të paguar me kartë krediti). Çelësi i hulumtimit Farber u kombinuar një pyetje të mirë me të dhëna të mira. Të dhënat vetëm nuk janë të mjaftueshme.