技术性的算法，关注算法作为一种计算处理技术而展现出来的特性。塔尔顿·吉莱斯皮（Tarleton Gillespie）认为，算法是基于特定的计算模式，将输入的数据转化为可预期结果的编码程式。算法作为一种逻辑计算技术，具有两个特点：第一，算法是一种指令，它会基于逻辑呈现处理问题的步骤。如果对其进行“降维”理解，我们可以把算法理解成菜谱，其主要功用是告知人们如何按照要求，一步一步将“生鲜食材”做成“美味佳肴”；第二，算法虽然自成体系，却不能“空转”，算法的运行必须以数据为支撑。正如“巧妇难为无米之炊”，没有数据作为来源和基础的算法，如无源之水、无本之木，难以实现既定目的。
随着算法技术应用的普及，它的跨学科性越来越明显。除了计算机和数学领域，社会学、人类学、传播学等对于算法的讨论也日趋热烈。而随着交叉学科的讨论深入，人们越来越认识到，科学和技术的发展过程本身并不是客观、冰冷的规则与操作。相反，它是一种实践，一种文化。技术从来不是中立的，对于算法来说，这一点同样适用。这也正是本节要论述的核心问题：对于算法，我们除了看到它的技术属性，更应该看到其背后的价值附着，这是我们讨论算法技术和骑手劳动的前提。从社会科学的角度出发，本书希望能够从技术性和社会性这两个层面来定义算法。
社会性的算法则更好理解，它关注技术生产与应用带来的社会权力关系的变化。根据学者尼克·西弗（Nick Seaver）的观点，在数字经济日益发达的今天，算法不再仅仅是文化建构的一部分，而已然变成了文化实践本身。算法是“一个不稳定的物体，是一个借由人类参与而形成的文化实践”。与任何历史上曾经“横空出世”的技术系统一样，算法的出现带来了社会经济文化的剧烈扰动、强烈的价值争议，以及一时无法辨清的发展方向。近代以来的许多学者，包括福柯、拉图尔、霍克海默、德勒兹、埃吕尔等，都在一定程度上探讨过新的技术体系对社会和人类生活的影响。如果说技术性的视角给予算法数学和逻辑上的定义，那么，社会性的视角则为理解算法注入了更多的范式可能。作为一种技术体制，算法在社会层面的广泛应用使其可以改变、创造、勾连诸多社会关系。它不再仅仅是一种技术制度，更是一种文化实践、一种社会话语。这样的一种存在，无论是对宏观的政治环境，还是对微观的社会生产场域，都会产生重要的影响。
算法的发展可以追溯到中国商周时期和古希腊战争时期。从军事情报传递的加密到天文历法、算数测量等日常数学推理，都展现出现今算法的雏形和逻辑。汉字“术”可以解释为“算法”，表示算术、推理、机制、逻辑等。“算法”这一概念的最早出现，归功于 8世纪波斯数学家花剌子密（al-Khwārizmī），他将算法解释为“能够运行的系统性计算”。后世为了纪念他，就用花刺子密的拉丁文译名“ algorithm”命名了此项技术。在后来很长一段历史时期，算法始终与计算、数据处理、推理等联系在一起。
作为一名社科学者，又通常被冠以对技术“一窍不通”的名声，我对技术物的分析并不自信。算法研究的“高门槛”曾经让我望而却步，似乎不懂得编程或者技术运行逻辑的人没有资格对着这些“高精尖”技术指指点点。我曾为写博士论文自学过一段时间的 Python，却因为年代久远已完全抛在脑后。但是，一旦有了前面对于算法社会属性的铺垫，我接下来的分析就变得容易了许多。
需要说明的是，本章节对于算法的认知并未聚焦在它的技术逻辑本身，相反，我们试图对算法做出一个更加宏观、更加社会导向的解读。卡罗琳·马文（Carolyn Marvin）在讨论技术的历史逻辑时曾说道，技术和媒介在社会发展中出现时大多源自工具化的需求，但它们却在嵌入社会生活的过程中演变为围绕“权力、权威、代表和知识的博弈与论争”。从技术历史的维度出发，我们对于算法的认知也同样遵循此种脉络。因此，在本书的分析中，我尝试对算法进行一种“社会过程性”改造，即算法不仅指复杂的编码程式和技术逻辑，也指嵌入在个体劳动者日常生活中的技术化表述、认知、态度和行动。它的生产性与个体化的劳动经验和工作经历密切相关。通过展现外卖产业中的算法生产，本章希望呈现外卖员群体的“算法化劳动”以及围绕于此的社会关系和权力实践。
技术性的算法和社会性的算法像是天平的两端，告诉我们认识算法技术可以走两条路：由内而外和由外而内。前者指的是“ hard模式”，即钻到算法技术的生产过程中，观看它是如何被研发、测试、应用的。这一路径要求研究者具备一定的技术门槛，对计算科学有较为深入和综合的了解。后者“由外而内”，则更多地呼应了对于算法社会属性的认知，即算法作为一种文化实践，在应用到社会诸多领域中时，会在多方互动实践中发生“转译”，建立新的、全然不同的社会关系和社会景观。换句话说，算法技术在这个过程中虽然是虚拟的、不可见的，但是由它所建立起来的诸多联结、冲突、行动却是显而易见的。这样的话，我们可以从算法波及的、可观测的诸多社会实践和社会话语入手，“反推”算法背后的逻辑与设定。
无论是在计算科学还是人文学科领域，算法都不算新生事物。但是算法真正从“幕后”走到“前台”，的确是近几年的事情。社会公众对于算法的认识也从一无所知到逐渐警觉，并迅速开始讨论“困在算法里的人”等技术伦理议题。对此，我觉得是一件好事。究其原因，主要与算法应用的不断扩展有着千丝万缕的联系。在以往的学科划分中，“算法”被划归为计算科学，指的是特定的逻辑推理和计算模式。众所周知，当一门学科涉及逻辑和计算时，便有了高高在上的复杂性。于是，这样的复杂性和专业性形成了进入的高门槛，高门槛则带来了较强的“封闭性”——仅少数人“有权”讨论算法、分析算法。在算法生产的初期阶段，大量的技术研发工作为计算机工程师、算法架构师等所承担。在过去的十年间，随着数字化产业的扩张和人工智能技术的推广，算法开始逐渐“侵入”我们的日常生活：从便利店的收银系统到线上预约的家政服务，从网络购物到外卖送餐，从社交媒体的使用到线上交友，基于算法技术所实现的分类、匹配、预测等功能为人们的衣食住行带来了极大便利。几乎人人都在有意无意地接触、使用算法，打开手机才发现我们的日常起居已经被算法团团包围。也是因此，算法产生的巨大影响逐渐为社会所知，“算法担忧”也随之而起。
也是因此，本章在论述中不把算法当作一种冷冰冰的技术，用剖析学的方法进行“还原”式分析，而是希望把它当作一个嵌入社会生活的技术物，一个存在互动、时刻变化的技术体系。通过剖析算法和骑手劳动之间的互动，本章希望展现的是一种技术体的复杂景观，通过“情境式的研究”（situated study）来看到技术与人的主体间性，以及外卖骑手富有表现力的主观能动性。换句话说，在接下来的论述中，算法将不再停留为一种技术架构（technical infrastructure），而是与周边社会生态密切相关的、嵌入式的、具有生产性的过程。