场景、情境、情节和中断，在日常生活中产生算法的存在感。所谓“场景”，我指的是一种方法论上的感性，类似于劳伦·伯兰特(LaurenBerlant)和凯瑟琳·斯图尔特(Kathleen Stewart)等作家和学者，他们都关注普通的案例或场景，以使情感过程更加明显。对于斯图尔特(2007)来说，场景是一种方法和类型，一种将普通的情感作为一系列事件的写作方式，这些事件一起构成了一个关于生活在当代美国的感觉的故事。正如麦科马克所写，场景或情境“成为一种收集重要世界的感觉的方式，同时也提出了这些世界的力量如何成为他们故事的一部分的问题”(2015:93)。正如伯兰特所定义的那样，情境“是一种事物的状态，在这种状态下，一些可能重要的事情正在日常生活活动中展开。它是一种充满生机和活力的悬浮状态”，一种“将自身强加于意识之上，并在当下产生某种浮现感的状态”(2011:5)我认为，算法可能会产生这种新兴的存在，并通过它们让人们感受到的方式和它们讲述的关于这些遭遇的故事来“获取”。这与情感的概念密切相关，但又不完全相同。正如Papacharissi(2015)所指出的那样，情感是允许感受的东西，它是可能导致特定感觉的运动。她认为，情感可以被认为是“我们走路时步伐的节奏”(2015:21)。例如，快节奏的节奏可能会导致并放大压力的感觉;缓慢而轻快的节奏可能会让我们平静下来。在这项研究的背景下，问题是我们如何看待算法创造的运动力量，以及它如何引发“反应的理由”，正如斯图尔特所说(2007:16)。
以看似普通人写的关于算法的推文为出发点，我有兴趣更好地了解促使人们对算法的方式做出反应和回应的各种情况和环境在两年的数据收集过程中，我定期在推特上搜索关键词和关键词组合，包括：“Facebook算法”、“算法与Facebook”、“Netflix算法”、“算法与Netflix”等等我每隔几周就查询一次推特，手动向下滚动推文流，并截取那些看起来更个人化而不是营销导向的推文。利用我在推特上建立的研究资料，我偶尔会联系最近发过关于算法的推文的人，问他们是否愿意回答一些与那条推文相关的问题。这些推文包括这样的陈述：“我被推特的算法认为我有糟糕的品味冒犯了，”“Facebook，也许没有一种算法可以捕捉到人类的经验，”“感觉Spotify的算法可以读懂我的思想——既棒又令人毛骨悚然，”“Netflix的算法一定喝醉了， 99“Facebook的算法让我困惑。”它似乎认为我应该减肥，我破产了，怀孕了，单身了。”根据与这些推文有关的问题，我总共与25个人进行了异步的电子邮件对话和同步的电脑聊天在2016年春天，我又进行了10次半结构化研究
Affective Landscapes
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