アルゴリズムバイアス
実際のバイアスの追跡を理解する際の著しい障壁は、多分に積極的にデータを集めたり処理するときに考えたりしない、 反差別法 (英語: anti-discrimination law )によって保護される個人の人口統計のような、ものである範疇である。
学術的に厳密な研究と公衆の理解への適用の邪魔をする、大規模なアルゴリズムバイアスの研究を幾つかの問題が妨げる。
アメリカ合衆国とインドでの浮動層に関する一連の研究は、おおよそ20%の割合で検索エンジンの結果が投票結果を動かせたことを見出した。
いくつかの道筋でアルゴリズムに偏見が入りうる。データの一揃いを組み立てる際に、データは集められ、計数化され、適合されて、人為的に設計された目録(英語版)範疇に応じたデータベースに編入される。次に、それらのデータをどう評価して並べるかのために、プログラマーは優先順位、または階層構造を割り当てる。これは、データをどう範疇化するか、そしてどのデータを含めるかまたは取り去るかについての、人間の判断を必要とする。幾つかのアルゴリズムは人間が選んだ規準に基づいてそれら自身のデータを集める。それは人間の設計者の偏見を反映しうる。