从现象学的角度来看，令人感兴趣的是看似隐藏和不熟悉的技术过程如何允许或限制人们的运动和下落。对于人们在日常生活中，重要的不一定是真相(不管真相是什么)，而是“实用的认知”(Thrift,2007:121);也就是说，人们“当他们沿着旅行的路径在世界上旅行时，他们就会知道”(Ingold,2011:154)。换句话说，人们学习他们需要知道的东西，以便有意义地参与到一个算法中介的世界中，并在这个世界中找到自己的路。例如，对迈克尔来说，Facebook的动态消息算法感觉就像一个挡在他音乐事业道路上的看门人。了解这个算法足以确保他的追随者收到他的更新对他来说很重要一—不仅仅是个人的，也是职业上的。我在这里所关注的知识，不是把人们对算法形成的信仰视为对或错，而是作为理解算法如何以及何时起作用的一个切入点。
研究个人算法故事
与“个人用户无法真正体验算法在决定一个人的生活方面所产生的影响，因为算法很少(如果有的话)对个人说话”的观点相反(Cheney-Lippold,2011:176)，我在本章中建议人们确实体验算法;而且，虽然算法可能不会直接与个人对话，但它们可能会通过个人进行对话。在这里，我报道了一系列个人算法故事，也就是从人们的在线体验中衍生出来的算法故事。在2014年10月至2016年8月的两年时间里，我通过电子邮件和面对面访谈的方式收集了社交媒体用户的个人算法故事，采访了35个人，了解他们对算法的看法和认识。该数据集还包含超过2000条由社交媒体用户撰写的推文，其中包含#RIPTwitter和#InstagramAlgorithm等流行标签，以及博客文章和报纸文章讨论算法的存档评论部分。我从ZiziPapacharissi(2015)那里得到启发，她认为围绕推特上的标签组织起来的集体话语表明了一种新兴的情感结构，我将扩展这一概念，不仅包括标签，还包括关于算法的不同推文，作为围绕算法感觉存在的情感景观的指示。回到迈克尔和瑞秋，他们的算法故事最初是用他们自己的推文作为起点收集的。他们的推文表达了困惑和失败的感觉，只是简单地写道：“这个Facebook算法真是超级令人沮丧”(迈克尔)和“Facebook算法破坏了友谊”(瑞秋)看到这类言论出现在我的推特上，我不禁想知道它们是从哪里来的。是什么促使迈克尔和瑞秋在推特上发这些话?
在方法上，我参与了一种可能被称为场景的调查，通过关注算法和通过算法产生的情感景观
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