一个进一步探究的领域。例如，NickCouldry和他的同事(2016)最近提出了“社会分析”的概念，作为社会行动者如何使用“分析”来反思和调整他们的在线存在的现象学研究。正如他们所看到的，“社会分析方法对数字时代社会学方法的扩展做出了独特的定性贡献”(Couldry等人，2016:120)。在一个大规模数据分析占据更大地位的世界里，重要的是要调查行为者自己参与量化的方式。用sch<e:1>茨(1946)的话来说，我们可以把这样的行动者看作是“消息灵通的公民”，他们在一个根本不确定的世界里，寻求关于自己的下落“得出合理的有根据的意见”。
因此，算法的现象学方法关注的是挖掘当人们与算法“奇怪的相遇”(Ahmed,2000)时出现的意义创造能力。正如第5章将展示的那样，尽管人们并不确切地知道算法是什么或如何工作，但他们还是能理解算法。当算法处理的结果感觉不正确、令人惊讶，或者被认为奇怪地有趣时，发现自己受到这些结果影响的人开始将他们的意识转向算法机制并对其进行评估。与Couldry等人(2016)所描述的社会分析一样，当外观模式或同一性感受到威胁时，行动者可能会详细反映如何影响这种操作逻辑;而且，在这样做的过程中，他们表演性地参与了算法模型本身的改变，这是研究演员自己对算法情感景观的体验很重要的一个关键原因。
询问战略未知数的配置
我想在这里讨论的最后一个方法论策略侧重于将算法作为情境实践中的配置进行检查。唐娜哈拉威的形象概念在这方面特别有启发性，因为它指出了通过共构关系对人物的个性化。在她的作品中，哈拉威发展了人物和形象的概念，作为一种谈论不同元素聚集在一起的方式的手段，无论是物质上的还是话语上的，形成或多或少连贯关系的外观。电子人，可能是哈拉威最著名的人物，首先应该被理解为一个跨越同一性界限的联盟。作为一个人物，半机械人没有一个稳定的同一性，而是不同的、经常相互冲突的概念的相互作用。因此，图形将“不能分解成更大整体的矛盾”联系在一起，因为每个想法虽然相互冲突，但可能是“必要的和真实的”(哈拉威1991:149)。
通过将算法概念化为包含并暗示相互冲突的想法的特定图形，我们可能能够研究算法的形成以及算法在特定情况下发挥作用的不同方式。作为图形，算法的同一性是各种各样的，它是分析师的
Neither Black nor Box
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