の広がる選挙結果に至るまでの場合においてアルゴリズムバイアスは引用されてきた。既存の人種的、社会経済的、性別のバイアスが複合した、刑事裁判、医療、治療においてもそれは起きている。不均衡なデータ集合から起因する、暗色の皮膚の顔を正確に識別する顔認識技術()の相対的な不可能性は黒人の累犯者と結び付けてきた。アルゴリズムバイアスの、理解、研究、そして発見における問題は、取引の秘密としてたいてい扱われるものである、アルゴリズムの私的所有である性質により残る。完全な透明性が与えられた場合でも、一定のアルゴリズムの複雑さはそれらの機能の理解の障害として対峙する。さらに、アルゴリズムは変化するかもしれない、または分析するには、予想されたまたは容易に再現されない方法での入力や出力に応答するかもしれない。多くの場合、単一のウェブサイトまたはアプリケーションであっても、検証するような単一の「アルゴリズム」はない、しかし、その同じようなサービスの利用者の間で、横断的に関係する多くのプログラムとデータ入力のネットワークはある。定義.アルゴリズムは、しかしプログラムが出力を生むデータをどう読み、集め、処理そして分析するのかを指示するリストとして普通は理解されるかもしれない。ソフトウェアの応用物とハードウェアに組み込まれたアルゴリズムの処理の政治的、社会的な打撃的影響、およびアルゴリズムの中立性の横たわる仮定についての問題の理由で、今日の社会科学者らはそれらに関わっている。'アルゴリズムの偏見'()という用語は、その他の者よりも恣意的にある集団を特権づけるような、'不公平な'()結果を生み出すものである、系統的反復的'誤り'()をいう。たとえば、アルゴリズムは、財務的な範囲に関わる矛盾のない計測であれば、不公平でなく分割払いを拒むかもしれない。方法.