Mkakati safi wa tayari tayari wala mkakati safi wa ulinzi hutumia kikamilifu uwezo wa umri wa digital. Katika siku zijazo tutajenga hybrids.
Katika utangulizi, nilifafanua mtindo wa tayari wa Marcel Duchamp na mtindo wa maandalizi ya Michelangelo. Tofauti hii pia inachukua tofauti kati ya wanasayansi wa data, ambao huwa wanafanya kazi na tayari, na wanasayansi wa kijamii, ambao huwa wanafanya kazi na masuala ya ulinzi. Katika siku zijazo, hata hivyo, natarajia kwamba tutaona hybrids zaidi kwa sababu kila njia hizi safi ni mdogo. Watafiti ambao wanataka kutumia tayari tayari wamepigana kwa sababu hakuna wengi tayari wazuri tayari duniani. Watafiti ambao wanataka kutumia pekee za ulinzi, kwa upande mwingine, wataenda kutoa sadaka. Njia za mseto, hata hivyo, zinaweza kuchanganya kiwango ambacho huja na tayari tayari na suala thabiti kati ya swali na data inayotokana na custommades.
Tuliona mifano ya viungo hivi katika kila sura nne za uongo. Katika sura ya 2, tuliona jinsi Mwelekeo wa Fluji za Google umeunganisha mfumo wa data wa daima (maswali ya utafutaji) na mfumo wa kipimo cha jadi wa uwezekano (mfumo wa uchunguzi wa mafua ya CDC) ili kuzalisha makadirio ya haraka (Ginsberg et al. 2009) . Katika sura ya 3, tuliona jinsi Stephen Ansolabehere na Eitan Hersh (2012) walivyounganisha data za uchunguzi uliofanywa na desturi za data za utawala wa serikali ili kujifunza zaidi kuhusu sifa za watu ambao wanapiga kura. Katika sura ya 4, tuliona jinsi majaribio ya Opower yalivyojumuisha miundombinu ya kupimwa umeme kwa tayari na matibabu ya kujitenga ili kujifunza madhara ya kanuni za kijamii juu ya tabia ya mamilioni ya watu (Allcott 2015) . Hatimaye, katika sura ya 5, tuliona jinsi Kenneth Benoit na wenzi wenzake (2016) walivyotumia mchakato wa coding wa masuala ya ulinzi wa kikapu kwa kuweka vyama vya kisiasa vilivyotengenezwa tayari ili kujenga data ambayo watafiti wanaweza kutumia kujifunza mienendo ya mjadala wa sera.
Mifano hizi nne zinaonyesha kwamba mkakati wenye nguvu katika siku zijazo utakuwa na utajiri wa vyanzo vya data kubwa, ambazo hazijatengenezwa kwa utafiti, na maelezo ya ziada ambayo yanawafanya kufaa zaidi kwa utafiti (Groves 2011) . Iwapo inaanza na mchungaji au tayari, mtindo huu wa mseto una ahadi kubwa kwa matatizo mengi ya utafiti.