连续的变异。在下文中，我想提出一种方法，可以通过将注意力从代理位于何处的问题转移到代理何时被动员以及代表谁的问题上来回答是什么使算法或多或少地具有技术性/非人类或或多或少地具有社会性/人类。
什么时候是算法?
Facebook的热门争议案例和其他“人性化算法”的例子不仅让人质疑代理的来源，而且表明，更尖锐的政治问题是，代理是什么时候设立的，代表谁，出于什么目的?真正的争议不在于Facebook雇佣新闻专业毕业生，通过将他们对新闻价值的编辑判断加入其中，来干预算法决策过程。争议在于选择性的人类和非人类代理。在公众对Facebook趋势争议的反应中，一个显而易见的事实是，算法只是有时起作用。我想提出的是，这构成了围绕算法政治思考的一个重要维度——政治不是算法本身做什么，而是算法和算法的不同方面如何以及在什么情况下，在特定的环境下，对特定的行动者可用——或不可用通过将注意力从适当的行动来源转移到在特定情况下动员行动来源的实践上，我们可能能够理解算法如何以及何时变得重要(算法的重要性将在第6章中再次讨论)为什么有时候，在类似但不同的场合，一个人被“指责”有偏见，而一个算法却被指责为歧视?为什么Facebook在策划趋势功能的过程中雇佣新闻专业毕业生会引起争议，而在新闻机构的背景下，相反的做法似乎被认为是有问题的?换句话说，为什么Facebook可以使用算法，而对新闻机构来说，做同样的事情被认为是有问题的?这些和类似的问题不能简单地通过坚持一个本质的词汇表来回答。没有给出算法;它们既不是数学表达式，也不是人类意图的表达，而是作为定位的、持续的成就出现的。也就是说，由于与它们相关的其他东西，它们或多或少地以技术/非人类或或多或少地以社会/人类的形式出现。在Facebook热门话题事件中，算法由于争议而改变了配置。面对对人类编辑主观偏见的广泛指责，Facebook决定解雇26名签约为热门话题模块编辑和撰写简短描述的新闻专业毕业生。为了减少偏见，Facebook宣布，他们将用机器人取代他们。根据Facebook的说法，在保持人类参与循环的同时，“一个更由算法驱动的过程”将“允许我们的团队在主题上做出更少的个人决定”(Facebook,2016)。什么是of?
Neither Black nor Box
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