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Sesgo algorítmico
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El Sesgo algorítmico ocurre cuando un sistema informático refleja los valores de los humanos que están implicados en la codificación y recolección de datos usados para entrenar el algoritmo. El sesgo algorítmico se puede encontrar en todos lados, como en los resultados de los motores de búsqueda o en las redes sociales y pueden tener un gran impacto en temas como la privacidad o agravar sesgos sociales como los existentes respecto a razas, género, sexualidad o etnias. El estudio del sesgo algorítmico esta enfocado sobre todo en algoritmos que reflejan "discriminación sistemática e injusta". Este tipo de sesgos han empezado a ser tenidos en cuenta en marcos legales recientemente, como el Control de Protección de Datos Generales de la Unión Europea en 2018.
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Tan pronto como los algoritmos expanden su capacidad de organizar la sociedad, la política, las instituciones, y el comportamiento, los sociólogos han empezado a preocuparse con las maneras en que los resultados no previstos y la manipulación de datos pueden impactar el mundo físico. Como los algoritmos son a menudo considerados neutros y sin sesgos, puede parecer que son mejores que los propios humanos, y en algunos casos, relevar trabajo en un algoritmo puede reducir el control humano sobre los resultados. Los sesgos pueden repercutir en los algoritmos teniendo como origen influencias culturales, sociales, o institucionales; debido a limitaciones técnicas de su diseño; o por ser utilizado en contextos no esperados en un principio o por usuarios que no se habían considerado en el diseño inicial del software.
Los sesgos algorítmicos han afectado a temas como los resultados de las elecciones. Los problemas de comprensión, investigación, y descubrimiento de sesgos en los algoritmos provienen de la naturaleza de estos, ya que los propietarios no suelen dejar acceder a su implementación, y aunque fuera así, muchas veces son demasiado complejos para entender cómo funcionan. Además, los algoritmos pueden cambiar, o responder a diferentes entradas de maneras que no pueden ser previstas o fácilmente reproducidas para su análisis. En muchos casos, incluso dentro de un solo sitio web o aplicación, no hay un solo algoritmo para examinar, si no un conjunto de procesos y entradas de datos interrelacionados.