Les algorithmes d'apprentissage automatique envahissent la vie moderne. Ils façonnent les décisions sur qui obtient un prêt hypothécaire, qui trouve un emploi, et qui obtient une caution, et sont devenus tellement empêtrés dans nos processus politiques et économiques que certains scientifiques soutiennent que nous assistons à l'émergence de "sociétés imprégnées d'algorithmes".

Dans une nouvelle pièce de perspective pour La nature, La professeure externe SFI Tina Eliassi-Rad et ses co-auteurs demandent comment les chercheurs en sciences sociales peuvent enquêter sur les sociétés infusées d'algorithmes, qui peuvent nécessiter des méthodologies très différentes de celles que les sciences sociales ont traditionnellement déployées.

« La boîte à outils existante de théories sociales et de modèles de mesure n'a pas été créée en pensant à la profonde portée sociétale des algorithmes, et peut donc ne pas s'appliquer aux sociétés humaines imprégnées d'algorithmes, " ils écrivent.

Ils attirent l'attention sur les défis majeurs de la mesure des phénomènes sociaux dans une société infusée d'algorithmes, et décrivent cinq meilleures pratiques que les chercheurs en sciences sociales computationnelles peuvent suivre pour atténuer "les conséquences néfastes d'une (mauvaise) mesure".