Halayo gikan sa talagsaon, sa Netflix Prize naghulagway sa usa ka importante nga teknikal nga kabtangan sa datasets nga naglakip sa detalyado nga impormasyon mahitungod sa mga tawo, ug sa ingon nagtanyag importante nga mga leksyon mahitungod sa posibilidad sa anonymization sa modernong sosyal nga datasets. File uban sa daghan nga mga piraso sa impormasyon bahin sa matag tawo mao ang lagmit nga sparse, sa diwa gihubit pormal sa Narayanan and Shmatikov (2008) . Nga mao, alang sa matag rekord walay mga rekord nga mao ang mga mao usab, ug sa pagkatinuod walay mga rekord nga susama kaayo: ang matag tawo mao ang sa halayo gikan sa ilang labing duol nga silingan sa panid. Usa ka mahanduraw nga ang Netflix data sa mahimong sparse tungod kay uban sa mga 20,000 ka mga pelikula sa usa ka 5 star scale, adunay mga bahin sa  (6 ^ {20,000} ) posible nga mga prinsipyo nga ang matag tawo adunay (6 tungod kay sa dugang sa usa ngadto sa 5 mga bitoon , usa ka tawo tingali wala rated sa movie sa tanan). Kini nga gidaghanon mao ang dako kaayo, nga kini mao ang lisud nga sa bisan masabtan.