Принятие решений на основе сложных человеко-машинных алгоритмов может привести к дискриминации граждан по полу, расе и другим признакам. Однако в мировой науке отсутствует представление об алгоритм-обусловленной дискриминации граждан по месту их проживания. Это относится и к принятию алгоритмических решений по социально-экономическому развитию регионов. Поэтому целью нашего исследования стало обнаружение алгоритмической предвзятости в результатах социально-экономической кластеризации российских регионов. Для достижения цели потребовалось выявить в кластерном анализе чувствительные операции, способные привести к пространственной несправедливости, сформировать массив статей по социально-экономической кластеризации субъектов РФ (регионов), проанализировать все статьи на возможность существования алгоритмической предвзятости и идентифицировать российские регионы с потенциально предвзятым отношением к ним в результате кластеризации. Предложен термин «пространственная алгоритмическая предвзятость». С помощью авторского алгоритма семантического поиска в библиографических базах данных выявлено 604 статьи с эмпирическими результатами кластерного анализа российских регионов по социально-экономическим показателям. Приведена характеристика выявленных статей. Анализ всех статей показал, что алгоритмическая предвзятость наиболее проявляется в четырех операциях алгоритма кластеризации - развертывании концептуальной модели в оптимальный набор показателей, отборе регионов, выборе способа объединения регионов в кластеры и определении количества кластеров. По каждой операции представлены примеры дискриминируемых российских регионов. Указаны три направления дальнейших исследований: выявление пространственной несправедливости в стратегических документах и национальных целях развития, определение новых видов алгоритмической предвзятости, разработка рекомендаций по справедливой кластеризации регионов.