因为大部分大数据的研究，属于那种初见很惊艳，但是看多了就很乏味的类型。假如从后结构主义的角度出发，大数据真正的价值不在于大，恰恰是在于“小”。 拿北京的通勤和职住分离来讲，你拿500万的大数据，研究最后得出结论住通州-燕郊、回龙观、天通苑、管庄、大兴黄村、门头沟等地的人比较多。可能和拿100万数据得到的普适性规律是一样的（可能有些结论是肉眼可见的，根本不需要去写论文）。 但500万比100万数据更大的价值是，它包含更多偏离普遍趋势的异常样本。比如是不是有小部分住在天津、固安、保定、延庆、宣化等地方。
挖掘深藏在大数据背后的这些小数据存在的原因可能更有学术价值和政策意义。这是后结构主义城市地理学和城乡规划做质性研究的动机所在。当下，数据往往由公司或政府掌握，出于自身利益考虑，从而决定收集什么信息，以及向公众提供多少信息。民众可能对其所涉及的幕后动态知之甚少。因此，调研、访谈和案例研究就显得尤其重要，这不仅是知识生产的过程，还是决策的过程。
