此外，它们的多样性与它们不断变化的性质有关。正如我们在前一章看到的，Facebook通常被描述为一个正在进行的工作。这不仅仅是要理解为创新的话语，而是从字面上看，是一个不断改进算法以留住用户的综合商业计划。这种持续变化的道德准则绝不是Facebook独有的：它是大多数在线平台开发产品的重要组成部分。所谓的A/B测试是实验文化不可或缺的一部分，这种实验文化管理着平台，作为评估和比较不同版本算法表现的一种手段A/B测试基本上就像焦点小组一样，人们被要求对某个产品发表意见——重要的区别是，大多数参与A/B测试的人都没有意识到这一点。正如Wired记者Brian Christian(2012)所解释的那样:
在没有被告知的情况下，一小部分用户被转移到一个给定网页的稍微不同的版本，他们的行为与标准网站上的大量用户相比。如果新版本被证明是更好的—一获得更多的点击，更长时间的访问，更多的购买一一它将取代原来的网站;如果新版本较差，它就会在大多数用户都看不到的情况下被悄悄淘汰。
这些“看不见的”实验现在已经成为网络产品开发的重要组成部分，对于像Netflix这样的公司来说，a/B测试结果被视为他们“做出产品决策最重要的信息来源”(戈麦斯-乌里韦和Hunt,2015: 11)。a/B测试通常作为两个变体和两个用户组的测试来执行，它体现了不断变化的逻辑。在任何给定的时间，这些测试的多个都是并行执行的。在Netflix，这些测试不仅在两个变体上进行，而且通常包括5到10个版本的算法，通常运行2到6个月(戈麦斯-乌里韦和Hunt,2015:9-12)。因此，没有一个“Netflix”，但有许多不同的排列(Seaver,2013)。实验文化使任何了解算法的努力复杂化，因为不可避免地会出现关于我们谈论的是哪个版本、哪个测试组或哪个时间框架的问题。那么，我想建议的是，在当代媒体平台上运行的算法根本不是黑盒式的，而是多事的。对于算法的概念化来说，这意味着对本质和永恒的拒绝，以及对过程和关系世界的本体论转变。
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