算法在构建数字数据客体方面起着重要作用。算法在不了解数字技术用户的情况下，通过对他们进行测量和排序，来决定可以为用户提供什么选择。不同来源的数字数据客体集合在一起，构成“计量集合”(metric assemblages)（Burrows，2012）或“监视集合”(surveilant assemblages)(Haggerty and Ericson，2000)，制造虚拟的用户分身(doppelgänger)。因此，算法和软件的其他元素是生成性的，是一种生产性的权力形式（Beer，2009；2013a；boydand Crawford, 2012; Cheney-Lippold, 2011; Mackenzie, 2005;Mackenzie and Vurdubakis, 2011; Ruppert et al., 2013)。
采用社会物质视角的学者，也强调了数字技术在制造和应用方面的有形物质性。尽管他们在讨论互联网和普适计算时，经常使用“无缝”“熟练运转”等修辞，但是为保持系统的正常运转，对其的维护是杂合和偶然的，经常涉及具体的妥协、协商和及时的干预。地理的、经济的、社会的、政治的和文化的因素——包括稳定的电力供应和计算机网络接口等基本要求——共同促进或限制数字技术的发展(Bell，2006a；Bell and Dourish，2007，2011；Dourish and Bell,2007)。当必须处理闲置设备，造成往往包含有毒物质的数字废物(digital waste，或“电子废物”)问题时，数字硬件的物质性便凸显出来(Gabrys，2011；Miller and Horst,2012)。
在发达国家，由于数字设备的高周转率、快速过时的趋势、时隔几年的技术更新迭代，大量的数字废物不断产生。绝大多数被丢弃的数字设备最终被填埋，只有一小部分的废物会从发达国家转移至欠发达国家，用于零部件的回收与再利用。当它们过时并被丢弃时，那些曾经非常受欢迎、闪闪发光、在购买时充满期待的数字设备，就变成了另一种形式的垃圾肮脏、暗沉且可能污染环境的污染物(Gabrys，2011)。电力本身在为数字技术和数字数据存储单元供应时，会对人类和其他生物产生环境影响，例如燃煤发电厂释放的烟雾和颗粒。“数字是一种能量体系：人类能量和技术机器所需的能量。”(Parikka，2013)
数字社会学
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