设想，指的是一种解决问题的方法，它借鉴了计算机科学的基本概念，如抽象、自动化和递归(Wing,2006)，Omni的编辑不一定从计算的角度来考虑他们的工作。相反，他们像记者一样思考，他们已经学会了优化他们的产品和实践，不仅是为了外部读者，而且还带着一种算法。在挑战现有专业界限的过程中，算法促成了不同读者、不同记者的出现，并最终产生了不同的新闻
其次，正如我已经提到的，算法使新闻是什么和应该是什么的现有边界出现了问题。这些采访揭示了将算法纳入新闻实践和产品如何推动了关于新闻本质的重要讨论。Gillinger讨论了在SverigesRadio开发一种算法来策划和排名具有社会吸引力的内容，其中一个中心主题是，该过程本身带来了对当今新闻业重要性的重要反思和讨论。正如他所说，“在我20年的各种编辑团队工作中，我目睹了很多关于什么构成新闻价值的隐含想法。”Gillinger表示，谈论算法应该反映什么以及它应该如何工作，迫使人们反思这些隐含的、通常是不言而喻的关于新闻的信念和想法。
此外，算法通过“划定边界的实践一一世界的特定材料(重新)配置——这变得很重要”(Barad,2007:206)，使新闻问题化。作为一个有争议的问题，算法已经成为围绕新闻业的许多公共讨论的焦点，在新闻机构本身上留下了重要的印记。作为某种“药理学”对象，算法使自己既被认为是治疗方法，又被认为是危害然而，问题不在于算法是毒药还是治疗药物，而在于它们的不同配置中有什么利害关系。正如Suchman所写的，“物体在历史和文化上构成的熟悉的、可理解的可能性的矩阵中获得认可，[在这个矩阵中]我们可以将“事物”或物体理解为或多或少有争议的、规范的物质身份的物化”(2007:10)。正如访谈和围绕算法的各种争议所表明的那样，新闻媒体绝不是算法差异动员中的中立组成部分。与本书更广泛的论点一致，本章揭示了算法并不总是很重要(同样重要)，而是在某些方面被制造得很重要。我们可以将这种形式的差异问题视为本体论政治的一种形式，因为算法被划分为具有特定特征和“规范可变性”的实体(Marres,2013)。也就是说，算法并不总是具有相同的道德或规范能力。有时它们会被渲染得很糟糕或很低劣，做错了事情，正如关于过滤气泡的讨论所表明的那样。在其他时候，算法做的是正确的事情，例如，通过帮助记者做得更好、更有效。算法做什么，如何让它变得有意义，并不是一成不变的。这种可变性表明，算法的力量和政治
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