In der Informatik wird der Algorithmus generell als unabhängig von den bearbeiteten Daten gesehen. Diese künstliche Trennung ist aber für die Algorithmenkritik aus mehreren Gründen problematisch: Erstens lässt sich die Frage nach potenziellen Verzerrungen nur im Hinblick auf die spezifischen Eigenschaften der zu verarbeitenden Daten beantworten. Ein Algorithmus kann für das eine Quellenkorpus geeignet sein und den Aussagewert eines anderen verzerren. Zweitens sind bei vielen Methoden die Grenzen zwischen Daten, Modell und Algorithmus nicht trennscharf. So nutzt Maschinelles Lernen etwa mehrere Algorithmen, um zum einen aus Daten ein Modell zu trainieren und zum anderen, um das Modell auf die Quelle anzuwenden. Diese Aspekte können nicht unabhängig voneinander betrachtet werden.