U cumpurtamentu in sistemi di grande datu ùn hè micca naturali; hè guidatu da i mette di l'ingeggio di i sistemi.
Ancu mancu assai assai funzii di dati ùn sò micca reattivi perchì e ghjente ùn anu micca cunniscenu chì i so dati sò stati registrati (sezione 2.3.3), i ricerchi ùn anu micca bisognu di cumpurtamentu in queste sistemi online per esse "naturale". In realità, i sistemi digitali chì i compute sonate assai ingenieria per inducerà cumpurtamenti specifichi cumu clicu annantu o publicate u cuntenutu. I manere chì i scopi di i diseggituri di u sistema di pudè pruduce i patogeni à e dati hè chjamatu cunfusioni algorithmiques . A cunfusioni algorìttimica ùn hè pocu assuciata à i scientifichi suciali, ma hè una preghjudizie maiò trà i pruduttori curati di dati. È, à u cuntrariu di quelli di l'altri prublemi cù traccia digitale, a confusion algorithmicu hè largamente invisibili.
Un esempiu relativamente simpaticu di confusimentu algorithmicu hè u fattu chì in Facebook un anomalamentu assai numeru di usu cun apprufenante 20 amichi, cum'è truvatu per Johan Ugander è i culleghji (2011) . Científicusi analizà sta dati senza alcuni cumprinzivi di cumu travagliu di Facebook ùn puderebbenu generà numarosi storii nantu à quantu 20 hè un kind di numaru magicu social. Fortunatamente, Ugandru è i so culleghi anu un accordu sustinibuli di u prucessu chì custruisciunu a dati, è anu saputu chì Facebook hà incuraghjenu e persone cù un pocu cunnessione in Facebook per fà più amici finu à quandu anu 20 amici. Ancu Ugandariu è i culleghi ùn dì micca questu in u so papiru, sta pulìtica hè presumibulamenti creata da Facebook per incuraghjenu i novi utenti per esse in più attivu. Sì senza sapendu l'esistenza di sta pulitica, però, hè faciule simplice per ellu in cunclusione falza da a dati. In altri dritti, u numellu d'altri persone cun quasi 20 amici cuna più nantu à Facebook chì di u cumpurtamentu umanu.
In questu esempiu previ, cunfusioni algoritàmichi produsinu un risultu trascorsu chì un ricunniscendà prudente puderà detectar e investigà più. In ogni casu, ci hè una versione evenimentu di cunghjuntura algorithmica chì si metti chì i disinfettori di sistemi online sò cunnuscenu di e teori suciali è dopu affissà e cume i teori in u travagliu di i so sistemi. I scientisti soi chiamanu questu rendibbilitati : quandu una tiurìa cambia u mondu cun u modu chì porta u mondu più in linea cù a tiuria. In u casu di cunfusione algorithmicu performativu, a natura cunfusi di a dati hè difficiuli di detta.
Un esempiu di un patrunu creatu da u performativitate hè di transituità in e rete soziale in ligna. In i 1970 è 1980, i ricerche annantu chì l'amici cù Alice è Bob, Alice è Bob sò più prubabili di esse amici cù l'altri chì si erani dui persone scelti à sceltu. Stu stissu patronu hè stata trovi in u graficu suciale in Facebook (Ugander et al. 2011) . Cusì pudete cuncludi chì i patti di amici in Facebook ripitenanu mudelli di amici di fora, almenu in terms of transitivity. In ogni casu, a magnitudine di transituità in u graficu Facebook è in parti cume da u cunflittu algorithmicu. Hè per esempiu, i scientifichi di u dati di Facebook anu saputu di a ricerca empirica è teorica di a transitividad è da manghja à a manera chì Facebook oghje. Facebook hà una "People You May Know" funzione chì suggerisce novi amichi, è un modu chì Facebook decide chì cuncernate per voi hè transitività. Hè per esse, Facebook hè più prubabile di prupone chì avete amici cù l'amici di i vostri amichi. Sta funziunalità hè cusì l'effettu di l'accogliu di transituità in u sociable graph; In autri vocabuli, a teoria di a transituità porta u munnu in ligna cù i pregetti di a tiuria (Zignani et al. 2014; Healy 2015) . Cusì, quandu grossa e funzioni di dati figuranu per riprodite e predizioni di a teoria suciale, deve esse sicuru chì a tiuria ùn hè micca furnitu in a manera chì u sistema hà travagliatu.
Invece di pensà à e grandi fonti di dati cum'è usu in un locu naturali, una metàfura approprita hè osservatu a ghjente in un casinò. I casinò sò un ambitariu assai ingenisticu cunducta per induce certi cumpurtamenti, è un investigatore ùn esse mai esperteci cumpurtamentu in un casinò per furnisce una finestra libera in u cumportamentu umanu. Di sicuru, pudete amparà qualcosa di u cumportamentu umanu nantu à studià e ghjente in casinò, ma se ignorà chì i dati si creanu in un casinò, pudete sculaccià parechje cunseile.
Sfortunatamente, trattendu di cunfidenza algorithmmica hè particularmente difficult, perchè parechje funziunalità di i sistemi online sò proprietarii, poci documentati è cambiantes constantemente. Per esempiu, cum'è averaghju esplicatu dopu in stu capitulu, a cunfusi algorìmichi hè stata una spiegazione possibbili per u graduazione di Google Flu Trends (sezione 2.4.2), ma questa refferta era difficile per evaluà perchè l'operazione interna di l'algoritmu di ricerca di Google sò pruprietariu. A natura dinamica di cunfidenza algorithmica hè una forma di sistema rimbursatu. A fugliale algorìttimicu significa chì avissimu avè prudale nantu à qualsiasi sustegnu à u cumpurtamentu umanu chì vene da un solu sistema digitale, ùn importa ciò chì hè grande.