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アルゴリズムバイアス
アルゴリズムの意図された働きからの差異によって他に対するひとつの範疇を「特権（あるいはえこひいき）」するような、「不公平」な結果を生み出す、コンピュータシステムにおける体系的、反復的な誤りをアルゴリズムバイアスは説明する。
アルゴリズムの設計や、意図しないまたは予期せぬ利用またはデータがコードされる方法に関係する決定、集積、選択、またはアルゴリズムを学習させる利用だけに限らないものを含む、さまざまな要因からバイアスは生じうる。例えば、アルゴリズムバイアスは、検索エンジンの結果や
において観察されてきた。このバイアスは人種、性別、'性的指向'（）や民族の社会的偏見の強化による、プライバシーの侵害において慎重さを欠いた打撃を有しうる。アルゴリズムバイアスの研究は「体系的かつ不正な」差別を反映するところのアルゴリズムについて多分に関わる。このバイアスは専（もっぱ）ら最近ではヨーロッパ連合のEU一般データ保護規則（2018）や提案された（2021）のような法律の枠組みにおいて位置づけられる。
アルゴリズムがそれらの社会、政治、制度、ならびに慣習を組織づける能力を拡げるにつれ、社会学者は実際の世界に打撃を与えうる予期しない結果やデータの操作における方法に関わるようになった。アルゴリズムは多分に中立的かつ非バイアスであると考えられるので、（ の心理的現象に従うという部分において ）それらは人間の経験よりも過大に先例を不正確に投影しうる、そして幾つかの場合では、アルゴリズムの信頼性は　それらの結果に対する人間の責任と置換しうる。バイアスは既存の文化的、社会的もしくは制度的、予想の結果としてとしてアルゴリズムのシステムの中へと混入しうる；それらの設計の技術的限界のせいで；または先行する文脈での利用にあることによって、またはソフトウェアの最初の設計に考慮されていなかった人々によって。
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。