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摘要 对算法的讨论虽热，但仍缺少对算法技术物本体论的认知。从两种界定尺度上回溯算法实践，可以发现，算法本身是一种完成某种特定功能的、高度凝练的知识，是人类改造世界的重要“软性”工具。将算法放回引发新近这次信息革命的数字信息技术群落中，可洞见算法技术对其他数字信息技术的支撑作用。为阐释算法技术在数字化浪潮中的基础性和核心性地位，在某种程度上，我们可以将算法理解为对各种数字媒介具有统领作用的元数字媒介，因为其不仅构建了所有数字媒介的内核、形塑着数字媒介，还勾连着各种数字媒介，一个依托于各种数字组件更加深度嵌入社会的“神经系统”正在形成，算法成为整个数字社会的秩序组织者。
关键词 算法 互联网 大数据 人工智能 数字媒介
作者简介 耿晓梦，女，中国人民大学新闻学院博士研究生。研究方向：新媒体与传媒产业。电子邮箱：953750730@qq.com。
基金项目 中国人民大学科学研究基金（中央高校基本科研业务费专项资金资助）项目（20XNH119）
一个值得关注的现象是，数字信息技术正在社会舞台上独占鳌头、风光无限；它们俨然成为在娱乐明星之外，最经常被炒作的对象——只要新的技术允许，就会被赋予夺目的光环，被宣称将开启新的“时代”或“社会”——互联网、云计算、大数据、人工智能，等等，无一例外。算法正成为新的“明星”，甚至已经发展成了一个“现代神话”：它们“（清洁机器人）就像家居空间的秘密建筑师”，“决定了人们搜索到什么样的信息”，“已经创作出了与贝多芬作品一样动人的交响曲”，以及“将我们从众多无关的结果中解放出来” [1] 。同时，走出计算机科学、走进流行和批判性话语的“算法”同其他技术词汇一样，含义逐渐模糊，而且往往是与其他技术的讨论纠缠在一起。如和“大数据”共同出现，关注在线活动如何创造数据流，而算法从中提取模式，指导机构、公司和国家的行动；和“自动化”或“人工智能”共同出现，强调计算机系统在没有人类干预的情况下进行决策。人们经常谈及算法，却不了解它们的本质是什么，又是如何运作的。于是，种种幻想和担忧纷至沓来。
认为算法“入侵”社会生产生活的方方面面并攫取了巨大社会权力的观点正成为基本共识；但“入侵”的现代信息技术已如此之多，要想正确把握算法这一技术物的意义，还需明确算法对社会系统渗透的程度或者说改造的深度——在风起云涌、热点频出的数字信息技术中，突然闯入公众视野的算法是暂时性的技术热点，还是真正足以重塑世界的底层力量？
为了更深刻地理解和认知算法，本文将先从计算机科学之外的算法实践入手，追溯人类开展算法实践活动的历史，把握算法固有的工具属性；随后，分析现代数字信息技术的功能本质以及算法在其中扮演的关键角色，说明算法物对数字技术集群的基础支撑作用；最后，基于以上分析，阐述相对于其他数字媒介技术而言，算法是能够形塑并勾连各种数字媒介物的元数字媒介，在数字媒介系统中占核心地位。
算法是一个很大的概念，内涵非常丰富。词典和百科们给出了各种不同的定义，例如，《韦氏词典》给出的解释是算法现在通常用于指一台机器（尤其是一台计算机）为实现特定目标而遵循的一套规则，但它并不总是适用于以计算机为中介的活动；算法不仅可描述计算机的数据运算，也可用于描述制作比萨或解魔方的步骤，所以词典给出了两种范畴的定义，一个是“用有限的步骤解决数学问题（如寻找最大公约数），经常涉及重复操作”，还有广义的定义“为解决某个问题或完成某个目的而制定的步骤”
[2]
；《大不列颠百科全书》在数学概念的范畴内将算法定义为在限定的步骤中对一个问题给出的答案或解决一个问题方案的系统过程
[3]
；而维基百科则统合数学和计算机科学中的算法，将算法解释为一个被定义好的、计算机可施行其指示的有限步骤或次序，常用于计算、数据处理、自动推理、自动决策以及其他任务，并强调算法是有效方法，即其包含一系列定义清晰的指令，并可在有限的时间及空间内清楚地表述出来
；等等。通过简单举例可以看出，对算法的界定存在两种不同的尺度：狭义上看，算法是符号算法，是关于数学计算的方法；广义上看，算法可以指涉一切解决问题的步骤。
对于符号算法，有研究者将计算方法的实践回溯到古埃及人建造金字塔和古巴比伦人在泥板上记录包括乘法表、倒数表、平方和立方表等关于计算和数学方面的内容，并把中国关于数学计算方法的研究追溯到公元前1世纪的《周髀算经》
。在古代数学实践中，较为知名的算法有计算两个整数的最大公约数的欧几里得算法以及计算圆周率的“割圆术”。到中世纪，算法成为西方数学家所关注的核心问题，通晓阿拉伯语的波斯数学家阿布·阿卜杜拉·穆罕默德·伊本·穆萨·花拉子米
引进了印度—阿拉伯数字以及与这种数字系统配套的算法，人们就把他名字的拉丁译名作为算法的名称（拉丁语单词“algorism”），意思是“花拉子米提出的运算法则”，后来到了18世纪，这个词演变成现在使用的“algorithm”
。符号算法可以被理解为是一组严谨地定义运算顺序的规则，它具有明确性、有限性、有效性以及拥有足够的情报（输入和输出）。事实上，构成符号算法的基础要素非常简单（对数据对象的运算和操作以及控制结构），这些基础要素不断排队组合，形成用于解决不同问题的不同符号算法；这些符号算法也可以不断“拼装”，即新的算法可以建立在已有的算法指令基础之上，而不用每次都从零开始构建。
就广义算法而言，算法是解决一个问题的进程。人们经常用食谱为例来说明广义算法的概念：食谱给出了制作菜肴的完整步骤，它降低了烹饪的不确定性，也让更多人知晓如何制作菜肴。从这个角度看，自人类诞生，在畜牧养殖、制作工具等各种行动实践中人们就一直在发明、使用和传承着各种各样的“算法”
。在这种视角下，人类的一切实践中都有算法的身影，人们在日常生活中无时无刻不在执行各种算法，比如，人们会根据天气、日程等“输入”做出着装决策的“输出”，会根据价格、时间、品类等因素进行外卖点单选择，等等。但这些类似于算法的过程人们太过于习以为常，以至于并没有人会特别关注。其实已经有学者指出了算法的生物性：生物本身的存在与进化就是一种算法，换言之，个体生物在与自然环境交互的过程中会形成内里化的、计量型的自我能力
。还可以用蚁群在寻找食物时使用跟踪信息素算法确定最短路径的例子来理解生物性算法，但显然，与蚂蚁不同的是，人类会尝试用语言表达、存储、传递和改进算法；当然，算法可以有不同的语言表达形式，甚至有时不用语言或者难以用语言来表达。
基于上述跳出现代计算机科学话语体系的对算法实践活动的回溯与扩展，我们也许可以试着初步一探算法的真实内涵。通过对比可以看出，对算法的两种尺度上的界定主要分歧在于算法能够解决的问题的范畴——一个是数字等符号计算问题，另一个是宽泛的人类（甚至是非生物）面临的所有生存问题；这也就带来了算法实践起点的差异，虽然不同于后者将算法的历史回溯到与生命同源，但符号算法的历史也同样源远流长（与文字同源）。两种界定的内核其实是高度一致——算法是处理问题的“工具”：正如制作菜肴的食谱所揭示的，使用算法的主要好处在于我们可以相对“机械式”或者说“模式化”地执行命令，这个特点也体现于符号算法可以直接基于已有符号算法模块化地累积建构新算法中；从算法对于实践的“简化”意义，我们可以领会到算法的实质——它是人类经验与智慧的高度凝练，是一种智慧性工具。在这种一致性下再次理解两种范畴的差异，可以看出，宽泛的算法概念更强调这种智力工具的本能性和传承性，将与生俱来的算法工具视为人类活动实践的天然构成；聚焦于计算的符号算法工具则更强调具象的工具属性，更侧重于这种智力工具对符号世界的解（即借助运算的智慧来经验外部世界）。
总而言之，算法本身是一种完成某种特定功能的、高度凝练的知识，是人类改造世界的重要工具，属于科学技术的范畴。然而，区别于石器、青铜器、铁器等“硬”工具，作为一种智慧性工具，算法技术物属性偏“软”，因此它总是需依靠一定的载体来发挥效用：很长时间以来，能够运行算法的只有人类的大脑——虽然人们发明了一系列辅助计算的器物（如计算图表和算盘等），但这些器物自身无法独立执行计算，真正的运算步骤还是由人类完成；直到计算机的发明，机器能够代替人工执行算法进行计算，算法才得以摆脱对人类大脑的依赖，获得了更大的施展空间，真正开始了对客观世界的规模化“智慧性”改造。
人类使用的工具，从石器起步，到金属工具，到后来工业革命创造了有动力的工具，再到20世纪40年代计算机出现让人类的工具再次发生了质的飞跃。为何说是质的飞跃？在人类开启文明之后，一直到工业革命完成，人类的工具主要是加强和延伸人类的体能。“现代电子数字计算机”则完全不同，就计算机表现出来的最基本的也是最核心的功能——“计算”来说，它在本质上是按照人的意愿再现人类意识的某些过程，而非自然存在的物质性过程；再从结果而言，计算机直接输出的信息处理的结果，并不具有直接的客观物质存在层面的意义，其意义完全是局限在人类独有的精神意识范畴内的，也就是说，脱离了人的存在，计算机的直接输出结果对客观世界不会产生影响。简言之，如埃里克·布莱恩约弗森（Erik Brynjolfsson）等所做出的诠释，当前是“第二蒸汽机时代”或者说“第二次机器革命时代”，不同于蒸汽机对人类肌肉力量的强化，第二次机器革命增强人类思维活动，也就是说，机器从单纯辅助人类的体能跃升为辅助人的智能
。而算法正是让这些新一代机器（即现代数字信息技术）能够延伸“智能”的关键。
先从现代数字信息技术的核心能力即以计算机（处理器）为代表的信息处理能力的本质谈起。其实17世纪起，人们就在持续发明能够用于计算的机器，虽然有了计算机的一些属性，但它们仍然缺乏一个要素——通用性；毕竟，计算机应当是一种通用机，不仅能执行某几种算法，而且还应能执行所有可能的符号算法。现代计算机将对图像、声音、视频等事物的表达视为一系列的符号，仅用数字0和1就能对图像、声音、视频进行表达，这种信息的数字化开辟了巨大的可能性，它让对图像、声音等的存储、传输、复制、研究、分析、转换等处理成为可能。用通俗的语言来描述现代计算机的本质，可以说，计算机就是一种可编程的做逻辑数字计算的机器；在此基础上，人类可以通过更复杂的硬件功能，特别是软件程序将更多上层的功能预置在计算机内，进一步驱使计算机做更为复杂的事，比如字符处理、图像识别、分析决策以及其他更为复杂的信息处理功能等。换言之，通用性计算机的基础是计算（有限字长二进制数字的基本计算）。而计算的前提是算法，算法是计算开始的基础。所以现代计算机拥有“智能DNA”或者说信息能够数字化处理，是人类智力“外化”的结果，或者说是算法“物化”的结果。
算法同样是构建现代信息传输网络的核心——想要有效地共享一个拥有数十亿计算机网络上的信息，就需要复杂的算法。众所周知，互联网是一个通用的信息传递的基础性平台，它可以承载各种不同的应用，相当于工业社会中的高速公路系统；它是由各种不同的网络构成的网际网，网络协议则是这些网络之间能够连通的保证。也就是说，网络中所有的“行为”，例如建立连接、发送/接收数据，等等，都是由标准化组织制定的各种网络协议规范的，而网络协议本身就是一类算法。当然，这类复杂的网络协议算法可以进一步分解为各种各样不同功能的基础算法，例如路由协议的实现依赖于最短路径算法、传输协议的实现依赖于排队算法，等等。
在分析了算法于现代计算机和互联网为代表的数字化和网络化技术而言的基础性作用后，还需重点说明算法与所谓的智能化技术的关系：
一方面，需要明确的是，人类迄今还无法找到抽象的、独立于数据/信息的“智能”，计算机的“智能DNA”仍由算法赋予，即计算机实现的智能过程必须有一个人工提供的基本数据/信息/算法作为基础来支撑。也就是说，虽然计算机的应用越来越令人眼花缭乱，计算机的性能也在不断地发生着跨数量级的增长，但是它的本质功能却没有丝毫的改变或进步——依然是可编程的有限字长二进制数字的基本计算。一个问题，只有并且只要能够用有限步骤的有限字长二进制数字的基本计算操作来解决，或者说解决到可以接受的程度，就可能并迟早可以由计算机来处理；这样的问题被称为“计算类问题”（Computable Problems），而这样的操作被称为算法。所谓的计算机智能应用，都是先把问题转化为计算类问题再由计算机来解决，因此它们与其他并没有冠以“智能”的应用在底层本质上并没有差别；这些智能类的应用，也因此逐步融入各种不同的计算机应用之中，而在很长的时间里不再冠以“人工智能”这个名字独立存在，比如数据挖掘、信息检索、汽车自动驾驶等应用，其实都有属于“智能”类算法嵌入其中。
另一方面，算法技术的发展或者说所谓的“智能”算法及其带来的计算机计算能力的突破确实推动了计算机智能应用的大爆发。2012 年，“深度学习”（Deep Learning）因ImageNet大赛一鸣惊人，这是人工神经网络方法20多年来在图像识别领域第一次以无可置疑的优势超越了其他的技术方法，随后，“深度学习”的各种改进技巧不断出现。“深度学习”这个概念并没有严格的定义，通常，规模“足够大”、层数“足够多”的神经网络都被认为是“深度学习”网络；更进一步地说，深度神经网络基本上都是在通用计算机上用软件实现的，并没有真的造一个网络出来大规模使用，其硬件的实现唯一可能与通用计算机不同的地方，就是在某些条件下它的处理速度有可能会更高，所以人工神经网络应该被看作一类特定的算法而已
。基于算法工具的进展，计算机获得了“暴力计算”（Brute Force）能力；“人工智能”由此“起死回生”，借助强大的计算能力与大量的数据，各种原来看上去并不“聪明”的“智能”算法开始能够解决更多的问题。
在此洞见下，再次审视算法、人工智能、大数据这三个经常被一起谈论的技术，可以发现，三者其实并不在同一个层级——后两者是偏现象描述以及具体应用层的技术，算法则是使后两者技术之所以可能的底层技术。算法是基础，人工智能是表现，人工智能是建立在算法高度发达的基础之上。同样，大数据之所以成为“金矿”，也是因为有能够处理、挖掘大数据的算法出现。进一步地说，大数据在本意上描述的是一种新的局面，即随着信息技术设备与网络的普及，扑面而来的各式各样的数据与信息，同时计算机拥有的“暴力计算”能力使得其有可能去处理之前无法想象的海量数据；所以说，“大数据”是算法技术大发展后出现的一个必然现象。
综上所述，以数字化、网络化以及智能化为表征的现代信息技术是通过“计算”来“解决”问题，换言之，有限字长二进制数字的基本计算能力和存储能力是这些数字机器介入人类活动的起点与基础。而显然，算法物是现代数字信息技术能够进行基本计算的前提条件之一——不具有主体自觉性的数字机器并不能从无到有地自动“生产”计算方法，而是必须被告知应该按照何种步骤和规则进行计算，即数字机器只能“机械地执行”运算，其运转需要以人工提供的计算解决方案为支撑。在这个意义上，可以说，算法是保障现代信息技术能够发挥效用的基础性支柱要素，算法的进步是现代信息技术不断发展的基本动力，算法构建了数字信息技术集群的基石。因此，某种程度上，我们可以将算法与现代数字信息技术集群的关系简单表示为图1，可以看出，如计算机专家所强调的，算法是更底层性的技术，是计算机科学的基础
。
图1 算法与数字信息技术集群的关系
如前文所分析的，算法自古以来便是人类经验社会的工具，但其能量的真正释放始于新近这次数字信息革命——算法从人类大脑中走出，从心灵算法蜕变为机器算法，“外化”的算法构成了数字信息技术集群的基石。所以说，真正撼动社会的不是几千年前就存在的甚至是与生命同源的在人类大脑中运行的心灵算法，而是能够“规模化外包”的机器算法。
上文对机器算法支撑作用的剖析其实回答了算法为何能够无处不在——数字信息技术所到之处或者说所有数字媒介背后都有算法的身影。但需要强调的是，虽然算法在现代信息技术中扮演着基础性支柱角色，但已有讨论经常在应用层面上认知算法：如前文频繁提及的，人们经常从“大数据”“自动化”“人工智能”等信息技术表征入手谈论算法；引发大家热议的，往往是技术巨头们开发的算法应用系统——谷歌的搜索、脸书（Facebook）的News Feed、纽约市的预测性警务系统、奈飞（Netflix）与抖音（TikTok）的推荐系统，等等。一个关于“十大算法”的争论可以体现人们对算法不同层次的理解：2014年，加拿大未来主义者、生物伦理学家兼科学作家乔治·多沃斯基（George P.Dvorsky）推出了“统计世界的十大算法”的算法排行榜，谷歌的PageRank算法、脸书的News Feed、匹配算法、数据采集与加解密算法、推荐算法等榜上有名；但很多人认为这些不是真正发挥基础作用的算法，“真正统计世界的十大算法”的榜单应该是排序算法、傅里叶变换算法、迪杰斯特拉算法、RSA算法、安全哈希算法，等等
。尽管从特定的技术应用入手理解算法略显隔靴搔痒，但直接将算法还原为计算公式也无益于把握算法技术物的真正意义。
那么，该如何真切把握算法在数字化浪潮中发挥的基础性作用？其实，为更深入诠释算法之于数字信息传播技术子集的关键角色，在某种程度上，不如把算法理解为一种对各种数字媒介技术具有统摄作用的元媒介：
一方面，算法形塑数字媒介。当然，这不是说算法直接作用于数字物外在的物质形式，而是意在强调无论数字信息技术如何层出不穷、数字物形态如何千变万化，建立在二进制数字之上的数字媒介本质上都是由算法界定，即算法构建着数字技术物的内核。
需要重申算法的“软”性，以澄清当前在“硬化”算法中“矮化”算法的认知误区：如前文在对人类算法实践活动的回溯中已经揭示的，作为一种高度凝练的知识，算法可以有不同的表达形式或者说“封装方式”；这点同样适用于现代的机器算法，但人们往往把对算法的表达与“物化”混淆为算法本身，即将算法理解为一行行代码，这种误读其实限制了对算法物角色的想象。必须看到，算法不同于代码——如计算机科学家保罗·多罗希（Paul Dourish）指出，算法通常被非正式地称为“伪代码”（Pseudo-code），一种传统编程语言的文本模仿，它体现了大多数语言共有的一般思想，而不遵循任何一种语言的语法或语义细节；它是一种预示，即代码等待发生，准备部署，并在尚未编写的程序中实现。 [4] 简单来说，算法不是运行于各数字终端的代码与程序，而是更高一层的标准与目录；算法给定方案，程序加以实现；因此，算法其实更像是操盘手或者说指挥家，它裁定着整个二进制数字王国中的基本秩序。
还需明晰的是，存在着从终端、从样式认知数字媒介的思维定势。盘点大家讨论数字媒介时经常提及的对象——计算机、互联网、移动互联网、智能手机、智能家居、物联网，等等，可以看出，人们总是从各种数字终端和联结它们的数字网络入手来理解数字媒介的存在。但需意识到，这种对数字媒介样态的关注其实探讨的都是数字媒介的“躯干”，于是在数字信息技术大发展下，谈论变化成为一种常态，却未能厘清变化中的不变，也就是说这些探讨未能直击数字媒介的本质所在。
跳出对数字媒介外在形式的迷恋，解剖数字媒介究竟以何为里，可以发现，抽丝剥茧之后，对于由数字0和1“组建”而成的数字媒介来说，真正让其有“生命”的是让数字有意义的算法；换言之，“数字”二字描述的是技术物存在的状态，而“数字”幕后是“计算”，数字状态的过去、当下和未来都是由持续发生的运算来维系，从这个意义而言，算法是支撑数字媒介运转或者说使数字媒介得以行动的本源所在。所以可以说，算法塑造着数字媒介的“灵魂”，它是一种更带有主导权的数字技术。
另一方面，从更宏观的角度看，算法还日益成为整个社会的秩序组织者。伴随着数字技术的开疆拓土，数字媒介弥漫于社会；内嵌于其中、形塑着数字媒介的算法发展为社会性技术系统，由工具、实践的层面抵达社会安排和制度规范的层面。如大卫·贝尔（David Beer）所言，算法正在成为人类的生活代理人：依托各种数字物，算法帮助人们解决了吃饭、出行、购物、旅行的需求，与个人建立起越来越亲密的关系，并在这样的关系之上附着了对未来社会的更多控制权 [5] 。换言之，基于计算机、互联网、智能手机、物联网等业已成为人类社会基础机构的数字“硬组件”，一个运行其上的更高维度的联结人与人、人与物、物与物的算法“神经系统”正在形成。无形却庞大的算法技术系统借助口令使得以前不相关的人和物聚合在了一起，运用一系列分析工具发现庞大的数据语料库内的统计关联，将分散的资源整理、调度和分配，形成某种可见性的“群体智慧”；算法成为资本、权力、技术、文化的集结体，展现出时间、空间、生产、消费、传播等多个层面的中介意涵。
例如，在探讨新经济时，人们逐渐从谈论“互联网经济”“平台经济”转向讨论“算法经济”，人们对新经济的认知正在从关注其形深入到思考其魂。有学者认为新型经济系统是赛博经济系统，它以互联网技术为载体，以算法为内在驱动力，也就是说，互联网的出现与发展形成的是赛博经济系统的身体，算法形成的是赛博经济系统的“灵魂”；赛博经济系统是算法定义经济，即以算法为核心的、以信息（包括知识和数据）为资源、以网络为基础平台的一种经济形态，在其中，算法决定了信息增长的秩序，同时，它贯穿了经济系统的所有组成部分和流程，支撑并控制系统中各种经济活动以及所形成的各种经济关系，决定了经济系统的秩序
。牛津大学教授阿里尔·扎拉奇（Ariel Ezrachi）等在《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》一书中也应用了算法经济的概念，同样也是从算法的视角关注新经济及其影响，但他们想要强调的是精妙的计算机算法虽然深化了市场竞争并为民众带来了诸多便利与实惠，但也导致社会资源发生了不公正的再分配
。
可以说，构连各种数字媒介的算法，以技术系统的方式，成为社会结构化中更突出的关键性力量；换言之，算法之于社会是更基础性的建构力量。它正在重新“组装”社会关系——重新联结个体间、社会资源间的关系网络；关联着社会要素的算法，借助价值匹配，生产和发展着社会各要素的新关系，即再造着社会结构。
综上，算法是对第二次机器革命以降的新技术以及新媒介具有统领作用的数字元媒介。需要再次强调的是，虽然大众对算法的关注晚近才成势，但算法绝不是一个新鲜事物，其作为支撑性存在一直是数字媒介技术发展的重要动力之一，计算“云”了、数据“大”了、学习“深”了，这些新技术要么由算法技术推动要么本身就是算法问题；在某种程度上，数字时代即算法时代。相较于前者从相对静止的存在状态来界定新技术，后者从更加动态的视角揭示了新技术的运转动力或者说内核所在。所以说，在纷繁复杂的数字媒介群落中，无论数字技术物的外在形态如何变化，控制其“躯体”的“灵魂”始终由算法赋予，在这些“硬组件”之上，一个更深度嵌入的“神经系统”正在成形，在这个意义上，算法是一种更占统摄地位的数字媒介技术。
Abstract :Despite the heated debate on algorithms,an ontological understanding of the technical objects of algorithms remains lacking.Looking back at the practice of algorithm on two defined scales,it is clear that algorithm itself is a highly condensed knowledge that fulfills a specific function and an important“soft”tool for human beings to transform the world.Putting algorithms back into the cluster of digital information technology that triggered this new information revolution,we can gain insight into the supporting role of algorithmic technology.To explain the fundamental and core position of algorithm technology in the digital wave,to some extent,we can understand algorithm as a meta-digital medium that plays a leading role in various digital media,because it not only builds the core of all digital media,shapes digital media,but also connects various digital media,and based on various digital components,a“nervous system”that is more deeply embedded in the society is being formed,so the algorithm becomes the organizers of digital society order.
Key words :Algorithm;Internet;Big Data;Artificial Intelligence;Digital Media
注释
[1] Barocas,S.,Hood,S. & Ziewitz,M.(2013,May 16-17). Governing Algorithms : A Provocation Piece [Paper Pvesentation].Governing Algorithms Conference,Manhattan,NY,United States.
[2] Merriam-Webster.(n.d.). Algorithm .Detrieved November 14,2021,from https://www.merriam-webster.com/dictionary/algorithm .
[3] Encyclopedia Britannica.(n.d.). Algorithm ( Mathematics ).Detried November 14,2021,from https://www.britannica.com/science/algorithm.
[4] Dourish,P.(2016).Algorithms and Their Others:Algorithmic Culture in Context. Big Data & Society .3(2).
[5] Beer,D.(2017).The Social Power of Algorithms. Informa tion , Communication & Society .20(1).