Adicionalmente, se disimula quiénes son los creadores de tales infraestructuras, y qué decisiones toman en su diseño, implementación y uso, y, adicionalmente, cómo podemos auditarlas y mejorarlas.
Salvo en perpectivas críticas como las feministas tipo Data Feminism o Feminist AI que precisamente visibilizan lo que ya mayoría de enfoques invisibiliza.
la decolonialidad o el posthumanismo, que se tachan de faltas de rigor debido a que no necesariamante se ciñen al statu quo de la racionalidad académica cuantificada.
Sin embargo, posturas algorítmicas desde comunidades de base, sin desconocer los privilegios en ellas, estarían en diálogo con miradas decoloniales o post-humanistas, criticando enactivamente la clausura de la academia.
Las letras son escritas por los humanos mientras que los números son una extracción de un dato pre-dado del mundo, una fatalidad ya escrita.
Aunque Lisa Gitelman en "Raw Data" Is an Oxymoron" critica esta idea del dato como objetivo y dado, mostrando las relaciones entre dato y cultura.
Por supuesto, hay datos objetivos (la velocidad de la luz), pero son sujetos, inmersos en culturas, quienes se formulan las preguntas que conducen a ellos y crean los instrumentos de medida. Datos y letras son escritos por humanos, si bien hayamos algunos datos objetivos por el camino.