算法推荐与过滤气泡

这篇不谈回音室效应，不谈信息茧房，只谈谈过滤气泡

先说说算法，以下来自我对推荐算法的百度搜索：

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

百度词条提到了淘宝，我相信大部分人都是用过淘宝的，那么估计大家也会发现，当你在淘宝搜索商品之后，淘宝就会一直给你推荐相关的信息，直到你搜索其它商品超过这件商品。这时候，问题就出现了。

如果你还没有选好具体哪个商家的商品，你可能看到淘宝的推荐会点进去看看，算是一个参考。可在你已经购买商品之后呢，我以我自身来说（这个可能并不能代表所有人，但是足够代表一部分人），我再看这些推荐其实是有些烦的。

然后，再举一个例子，抖音。抖音作为一个热门的短视频平台，它的推荐算法为我们每一个人打造了一个“属于自己的”抖音。你刷的每一条视频，关注的每一个人，都被抖音平台记录下来，为向你推荐内容提供参考。这时，我们来看看过滤气泡：

过滤气泡指的是算法基于我们过去的搜索历史，过滤掉与我们观点相左或我们不喜欢的信息，只提供我们想看的内容，从而造成人们认知的隔绝状态。

把算法推荐和过滤气泡放在一起，确实是因为我认为二者之间有一定的联系，算法推荐基于我们的搜索历史对平台内容进行过滤，向我们提供我们喜欢、愿意去接受的信息，这样一来，其实一定程度上是造成了我们认知的隔绝的。

但是，将算法推荐和过滤气泡放在一起，我们也会发现，其实过滤气泡并不仅仅存在于算法推荐中，也就是说，算法推荐并不是导致过滤气泡的唯一原因。

算法推荐与过滤气泡都是基于用户的选择，可选择哪里没有呢？这大千世界，内容纷繁复杂，个人的选择丝丝缠绕。而且，随着网络的便捷，人们获取信息越来越容易，面对繁复的内容、信息，人们作出选择是必要的，才是导致过滤气泡形成的原因吧。

因此，与其说算法推荐限制了人的认知，形成了过滤气泡，倒不如说是人自身的选择限制了自身的发展，是你的选择，过滤了新内容与新信息

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最后，放张图吐槽一下我家的网络，就是它！让我从十点多折腾到了十一点多π_π