Möchte man diese Formen der Einflussnahme auf die Realität verstehen und adäquat beschreiben, so ist eine genaue Analyse des den Computerprogrammen zugrunde liegenden Codes unabdingbar. Hier setzt die in den frühen 2000er-Jahren unter anderem von Matthew Fuller und Lev Manovich propagierte Strömung der Software Studies an, in der sich dieser Vortrag situieren möchte. Daher werde ich im zweiten Teil meines Vortrags ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Close Reading </hi> eines objektorientierten Algorithmus vorstellen. Hierzu werde ich ein Beispiel aus dem Bereich des Machine Learning wählen. Einige in der jüngeren Vergangenheit erschienene Paper machen darauf aufmerksam, dass bestehende kulturelle und soziale Meinungen Systeme künstlicher Intelligenz in starkem Maß beeinflussen können. Für den Bereich der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Structured prediction</hi> beispielsweise haben Zhao, Wang u. a. gezeigt, dass die in den zum Training verwendeten Datenmengen enthaltenen Geschlechterstereotypen nicht nur vom Model übernommen, sondern sogar verstärkt wurden.