用户参与的分类实践或添加标签(有时也称为“分众分类法”)是产消合一的另一种表现形式。用户可以选择他们想要标记数字内容的任何关键词或话题，这些行动有时可能是讽刺性或批评性的，以作为娱乐的一部分或表达一个人对内容的情绪反应。一个常见的例子是推特上的主题标签符号“#”(hashtag symbol)，它不仅用于对内容进行分类（例如，我在推特上发布与数字社会学主题相关的话题时，经常使用“#数字社会学”)，还经常被用来表达意见或评价(“#兴奋”“#厌恶”)。这些标签实践产生了“元数据”(metadata)，或指示内容可能归属的类别信息，这对于允许其他人查找内容至关重要。这种分类形式对组织、访问和传播Web2.0平台和设备内容的方式至关重要(Beer and Burrows，2013)。
例如，当我写一篇博客文章或期刊文章时，我通过决定使用哪些标签（或学术期刊中的术语“关键词”）最能描述特定文章的内容，从而参与元数据的生成。一旦我标记了标签，那么标签生产的元数据将帮助其他人在进行网络搜索时找到它。如果我没有使用最相关或最明确的术语，那么这可能意味着我的内容可能不容易被找到。因此，标签实践对内容的“可发现”程度非常重要。元数据还包括手机通话的一些特征元素，如通话号码、通话时长、通话地点，还有人们输入搜索引擎的术语、访问的网站、浏览网站的时长，以及他们向谁发送电子邮件等等。虽然这些通信的详细内容无法通过元数据披露，但这些信息可以揭示人们对数字技术的使用情况，尤其是将各种信息来源汇总之后。
我在书中经常使用“算法”（algorithms）这个词。算法是一串计算机代码命令，它告诉计算机如何通过一系列指令到达指定的端点。简而言之，算法被用来解决软件中的问题。计算机算法在促进数字技术收集用户数据、分类和理解用户数据、预测用户未来行为或对用户应该如何采取行动提出建议方面变得日益重要。例如，亚马逊向用户发送可能感兴趣的书籍建议的电子邮件，是根据用户之前在其平台上的搜索或购买记录的算法，来确定每个人的购买兴趣（和购买选择)。Google Go应用程序（需得到用户授权）可以利用用户的Gmail内容和谷歌搜索记录，运用算法计算出用户接下来可能需要什么信息。最近社会学界对算法的研究不仅关注这些计算机代码在数字社会中发挥的重要功能，还关注它们在文化和政治维度中的作用。
数字社会学
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