Чоң маалымат системалары учурунда өзүн алып жүрүү табигый эмес; бул системалардын инженердик максаттарды көздөп жатат.
адамдар маалыматтарды билген эмес, (бөлүк 2.3.3) жазылып жатат, анткени көптөгөн чоң маалымат булактары nonreactive болсо да, окумуштуулар чындыгында үчүн бул интернет системалары менен жүрүм-турумун карап, "табигый түрдө пайда болгон." болбошу керек, эсепке алуу жүрүм-санариптик системасы жогорку мындай жарнамалар боюнча басуу же жиберүү, белгилүү бир жүрүм-азгыргандар долбоорлонгон. Системасы дизайнерлердин максаттары маалыматтарга моделдерин киргизүү мүмкүн жолдору алгоритмдик адаштырышты деп аталат. Algorithmic адаштырышты коомдук илимпоздор салыштырмалуу белгисиз, бирок ал кылдат маалымат окумуштуулардын арасында негизги көйгөйлөрдүн бири болуп саналат. Ошондой эле, санариптик издерин башка көйгөйлөрдүн айрымдарын айырмаланып, алгоритмдик адаштырышты негизинен көрүнбөйт.
Алгоритмдик адаштырышты бир салыштырмалуу жөнөкөй мисал Йохан Ugander жана кесиптештери тарабынан ачылган эле Facebook, болжол менен 20-достору менен пайдалануучулар кээде демейдегиден көп саны бар экенин далилдеп турат (2011) . Facebook, албетте, 20 сыйкырдуу коомдук саны бир түрү болуп саналат кантип пайда болоору жөнүндө көптөгөн окуяларды мүмкүн иштээрин эч кандай түшүнүгү жок бул маалыматтарды анализдеп чыгышат. Бактыга жараша, Ugander жана анын кесиптештери маалыматтарды түзүлгөн жараянына олуттуу түшүнүк бар эле, алар Facebook 20 Досторду чейин Көбүрөөк дос күткөнгө Facebook боюнча бир нече байланыштардын менен адамдарды үндөгөн экенин билген. Ugander жана кесиптештердин кагазда бул деп айтпайм, бирок, бул саясат болжол дагы активдүү болууга жаңы колдонуучуларды шыктандыруу максатында Facebook менен түзүлгөн. Бул саясаттын бар экендиги жөнүндө билбей туруп, Бирок, бул маалыматтар туура эмес жыйынтыкка келүүгө мүмкүн. Башка сөз менен айтканда, болжол менен 20-достору менен адамдардын өтө жогорку саны бизге адамдын жүрүм-туруму тууралуу караганда Facebook жөнүндө көбүрөөк айтылат.
Бул өткөн мисалда, алгоритмдик адаштырышты кылдат изилдөөчү аныктоо жана андан ары иликтөө үчүн бир Кызыктай жыйынтыгын чыгарган. Бирок, онлайн системасынын дизайнерлер коомдук теорияларды билет жана алардын системаларынын ишинин бул теорияларды бышырып жатканда пайда алгоритмдик адаштырышты андан да татаал версия бар. Коомдук илимпоздор бул performativity чакырып: бир теория, ал дүйнөнү дагы теориясына ылайык келтирсин деп дүйнөнү ушундай жол ёзгёрёт. риторикалык алгоритмдик адаштырышты учурда, маалыматтардын уятка мүнөзү аныктоо өтө кыйынга турат.
performativity тарабынан түзүлгөн бир үзүмү бир мисал онлайн коомдук тармактарда transitivity болуп саналат. 1970-жана 1980-жылы, изилдөөчүлөр бир нече жолу сен Alice жана Боб менен дос болсо, анда Элис жана Боб дагы эки кокусунан тандап алган эли болсо да бири-бири менен дос болушу мүмкүн деп табылган. Бул абдан эле үлгү Facebook коомдук полёта табылды (Ugander et al. 2011) . Ошентип, бир эле Facebook боюнча достук ченемдүүлүктөрү, жок эле дегенде, transitivity жагынан сырткары достук моделдерин ишке ашырган деп ойлоп калышы ыктымал. Бирок, Facebook коомдук полёта transitivity ченегис жарым-жартылай алгоритмдик адаштырышты негизделүүдө. Башкача айтканда, Facebook дайындар окумуштуулар transitivity тууралуу эмпирикалык жана теориялык изилдөөлөрдүн билген жана Facebook иштейт кантип салып бышырды. Facebook Facebook Сиз transitivity болуп айтууга ким чечет деген: "Сен адамдар менен болсун", жаңы досторду сунуш өзгөчөлүк, ал эми бир жолу бар. Башкача айтканда, Facebook сиз достордун достору менен дос болуп деп айтууга мүмкүн эмес. Бул өзгөчөлүк Ошентип, Facebook коомдук полёта transitivity жогорулатуу таасир этет; башкача айтканда, transitivity теориясы теориясынын алдын-ала айткандарына ылайык дүйнөнү алып келет (Zignani et al. 2014; Healy 2015) . Ошентип, чоң маалымат булактары коомдук теориясынын алдын ала кайра пайда болгондо, биз да теория системасы иштеген кантип салып бышырылган эмес эле, сөзсүз болууга тийиш.
Анын ордуна табигый жагдайда байкоо катары чоң маалымат булактарынын ойлонуп отурбай, бир кыйла ап мисалы, казинодо элди карап турат. Casinos абдан белгилүү бир жүрүм-азгыра арналган чөйрөнү инженердик жана изилдөөчү адамдын жүрүм-турумун эске тоскоолсуз терезени камсыз кылуу казинодо жүрүм күткөн эмес болот. Албетте, казино адамдарды изилдеп, адамдын жүрүм-туруму жөнүндө көп нерселерди биле алган жок, бирок маалымат казинодо түзүлүп келген экенин четке кагып, анда кээ бир жаман жыйынтык чыгарууга мүмкүн.
Тилекке каршы, алгоритмдик адаштырышты менен байланышкан өзгөчө оор, анткени онлайн системасынын көптөгөн өзгөчөлүктөрү менчик болуп саналат, начар документтелген жана тынымсыз өзгөрүп турат. Мен, мисалы, бул бөлүмдө кийин түшүндүрүп берем деп, алгоритмдик адаштырышты Google тумоосу боюнда (бөлүм 2.4.2) бара-бара бузгандыгы үчүн бир баскыны болгонун, бирок Google издөө Алгоритмдин ички иштеп чыккан, анткени бул талап баа берүү кыйын болду патенттеген. алгоритмдик адаштырышты динамикалык мүнөзү системасы киришинен бир түрү болуп саналат. Algorithmic адаштырышты канчалык аракет кылсак да чоң, бирдиктүү санариптик система келген адамдардын жүрүм-турум жөнүндө ар кандай көз-караш жөнүндө этият болушу керек дегенди билдирет.