撰写标题来描述它们。问题是，被雇佣来监督热门话题的人类编辑碰巧倾向于政治左派，而这一点，从新闻报道来看，可以从那些被制作成“趋势”的报道中看出来。正如Gizmodo文章首先报道的那样，“换句话说，脸书的新闻部门就像一个传统的新闻编辑室，反映了员工的偏见和公司的制度要求”(努涅斯，2016)。故事爆发后不久，脸书高管汤姆斯托基(Tom Stocky)写道，“审查团队有严格的指导方针，以确保一致性和中立性”(Stocky,2016)。这一事件还促使美国参议院致信马克·扎克伯格，要求脸书的运营方式更加透明。这封由共和党参议员约翰·图恩(JohnThune)签署的信要求脸书详细说明一些问题，比如：“脸书的新闻管理者实际上是否操纵了热门话题部分的内容？”以及“脸书将采取什么措施来追究责任人的责任？”正如图恩后来告诉记者的那样，与热门话题相关的任何程度的主观性都确实会“误导美国公众”(Corasaniti&Isaac, 2016)。
在整个考验过程中，令人困惑的是，显然缺乏可用的词汇来谈论算法能做什么，甚至能做什么，正如反复将偏见归咎于算法或相关的人类所证明的那样。诸如偏见、中立、操纵和主观性等词汇比比皆是，这使得争议成为将机构定位在正确位置的争议之一。围绕这一事件的讨论中，普遍的感觉似乎是，Facebook不应该声称使用算法来做决定，事实上，是人类在做决定。当然，在这一切中被略微忽视的是，算法总是已经由人类制造、维护和维持的事实。然而，如果只有负责任的人能够被问责，故事是这样的，这将使未来更容易控制或规范这种“操纵”和“主观命令”。然而，从关系的角度来看，把行动的起源当作只属于一个来源来确定，会产生误导。毕竟，正如拉图尔所说，“使用演员’这个词意味着，当我们表演时，永远不清楚是谁和什么在表演，因为舞台上的演员从来都不是一个人在表演”(2005:46)。在这个案例中，舞台显然是由无数参与者组成的，包括新闻专业毕业生、专业文化、政治信仰、工作指南、热门产品团队、Facebook高管和管理层、算法、用户、新闻机构等等。
那么，算法过程中所谓的偏见又如何呢?正如公众对技术的理解教授约翰·诺顿(John Naughton)在《卫报》(Guardian)的一篇专栏文章中所写的那样，偏见或人类价值观从一开始就根植于算法中，仅仅因为工程师也是人类:
任何必须做出选择的算法，都有其设计者指定的标准。而这些标准是人类价值观的表达。工程师
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