根据环境的不同而有所不同。在2016年5月的脸书“热门话题争议”事件中，人类编辑被指控在该平台的热门话题功能上审查保守话题。这个故事很大程度上是基于“有偏见的”和“主观的”人类扭曲了“中立的”和“客观的”算法，这些算法负责对脸书的热门话题功能进行排名和分类。有趣的是，仅仅几个月后，也就是2016年9月初，脸书就成为了另一场“算法争议”的目标。然而这一次，算法被指责做了审查。包括当时的挪威首相埃尔娜·索尔伯格(Erna Solberg)在内的几位知名人士对脸书的动态消息算法从人们的动态消息中删除了一张著名的普利策奖获奖战争照片表示担忧。正如前一章所述，当挪威国家报纸《Aftenposten》的总编辑(以极大的悲情)挑战马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)，要求他为算法的行为承担编辑责任时，这个故事达到了高潮。这些争议表明，根据算法所属的具体星座，算法可以以不同的方式被动员和物化。此外，它们还表明，我们不能以任何程度的确定性将纯粹的社会与纯粹的技术分离开来一一我们也不一定想要这样做。在这两种情况下，都有一个算法系统在起作用，包括人类和机器。如果我们想要理解权力和政治的问题，那么，只看一个因素是不够的。正因为我们不是在处理两种根本不同的情况，而是在处理产生这些差异的情况，所以对算法权力和政治的理解必须包含对这种边界形成实践的考察。
当算法系统“做错了”，或者被认为是错误的时候，经常会出现这样的问题：“谁应该受到指责”，“谁或什么应该负责”，以及“是谁的错，算法还是人”。虽然这可能不是最令人满意的答案，至少从小报的角度来看不是，但这本书清楚地表明，答案必须始终保持部分。更重要的是，书中声称，通过将问题构建为术语的对立，就像围绕算法的公共话语中经常做的那样，风险在于简单地将算法视为纯粹的技术，或没有任何人类代理的机械实体。当微软的机器人Tay开始发布淫秽和厌女言论时，或者当谷歌图像搜索建议将“猿”作为一个肤色较深的人的合适标签时，如果我们所说的算法指的是“包括算法、模型、目标目标、数据、训练数据、应用程序、硬件，并将其与更广泛的社会努力联系起来”(Gillespie,2014)。因此，本书的一个核心原则是，算法不仅仅是“告诉机器该做什么的编码指令”，而是一种新兴的成就或社会物质实践。算法如何在当代社会中发挥作用，并不是试图定义它们是什么，或者它们在什么时候行动，而是质疑它们制定的方式，并聚集在一起，创造出不同版本的现实。
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