推进一种资本主义意识形态(Mager,2012;斯奈德，2014)。另一种选择，与网络视图不同，是强调算法“在实践中纠缠”的方式(Introna2016;吉莱斯皮，2014;Orlikowski & Scott, 2015)。这是一种概念，即算法所做的事情是它们所纠缠的其他事物的一部分。正如吉莱斯皮所写，“算法是为了嵌入到产生它们处理的信息的生活世界中的实践中”(2014:183)。研究人员利用社会物质性、表演性或纠缠性的概念，将他们的注意力集中在算法在技术术语上做了什么，而不是在实践中和通过实践构成和被构成方面做了什么。重要的不是精确的指令或算法背后的定理，而是如何将其纳入特定的社会物质实践(Introna, 2016)。
算法作为形容词的概念表明，当社会科学家和人文学者援引“算法”一词时，他们真正关心的“不是算法本身，而是将程序插入人类知识和社会经验中”(吉莱斯皮，2016a:25)。在最近关于文化、美学和知识生产的各种论述中，已经注意到将程序性和量化插入到人类经验中。例如，文化理论家Ted Striphas(2015)写到了一种“算法文化”的出现，他认为这是Netflix和亚马逊等平台改变传统文化实践、体验和理解方式的方式此外，MarkLenglet(2011)描述了金融世界是如何变得算法化的，不仅通过将算法程序插入交易中，而且还通过算法现在占据交易者思想的方式，使他们以特定的方式行动和反应。正如我将在第5章和第6章中讨论的那样，这并不是金融世界所独有的，而是在从社交媒体用户对平台的取向到新闻的制度背景(算法被插入新闻实践和话语中)的一切事情中都很明显。甚至同一性似乎也变成了算法，正如“从线下到在线营销的转变”所证明的那样(切尼利波德，2011:175)。从许多社会学家、文化理论家和媒体学者的角度来看，算法有趣的地方并不一定与计算机科学家或工程师感兴趣的地方相同。虽然算法仍然是一组用于解决计算问题的指令，但在数学和社会学中，这个术语的价值明显不同。然而，正如吉莱斯皮指出的那样，“强调数学质量并不是将算法与人类判断进行对比。相反，要认识到它们是在人类活动中引入并赋予量化、程序化和自动化特权的机制的一部分”(2016a:27)。
今天对算法表达的社会担忧并不一定是新的。作为量化、分类、测量和预测的机制，算法在计算和软件工程的历史中与在统计、会计和官僚化的历史中一样重要。正因如此，
The Multiplicity of Algorithms
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