前些天翻到一篇旧文你在 Facebook 上一直点赞，一直点一直点，会发生什么
马特开始在信息流里依次对内容点赞。有喜欢的，有他讨厌的，甚至痛恨的。他都点了。至于 Facebook 在点赞操作之后给出的新推荐内容，他也点了。接着是一些新闻报道，优惠卷内容，亚马逊促销。他都点了赞。
接着，在很短的时间内，奇妙的事情发生了，一小时之内，马特的信息流里面已经没有人类的踪迹了。全都是品牌推广和广告消息。
与此同时，来自 Upworthy 和 Huffington Post 的内容也到处泛滥。在试验的第一晚，马特看了一下他的消息流，从上到下依次是：Huffington Post、Upworthy、Huffington Post、Levi's 广告、Huffington Post、Upworthy。
在睡觉之前，他想起来自己应该点赞些关于加沙冲突的内容。于是他点赞了一条支持以色列的消息。转天早上，他的信息流内容完全转向极右。他还是要继续点赞，当然。于是他又点了第二修正案和反移民法案的页面。
马特发现即便是在同样的时刻，Facebook 的移动端和桌面端页面内容是不同的。在移动端上几乎没有和人相关的消息，都是网站内容或者广告什么的，而在桌面端——虽然也充斥着品牌推广内容——仍旧能够看到好友动态。显然，在移动端寸土寸金的屏幕上，Facebook 想要将用户的注意力放在从人的身上挪开。
当试验进行到第二天的时候，马特的 Facebook 内容已经变得面目全非了。系统给他推荐的全是极右翼的内容，他已经担心自己会上黑名单了。
当然，互联网的世界里并不仅仅局限于点赞（like），还有收藏（favorite）、关注(follow)，甚至在你浏览时，big brother is watching you。基于你如上的行为，系统会推荐你可能喜欢东西。作为从业者，我们把这叫“个性化推荐”。
解释下，个性化推荐算是搜索引擎的一个延伸，它省略了用户输入关键词和在检索结果页面选择的步骤。也就是说，个性化推荐的本质是一个模糊场景下的模糊检索，对于获取信息的效率来讲提升是肯定的，但是因为缺少用户的输入环节，也会导致程序每次给出的结果都相较之前范围更窄。
Eli Pariser写过一本书《The Filter Bubble》，大致观点是互联网产品在努力的做的个性化服务，在限制我们的视野，而非拓展。互联网看似开放透明，可以把所有知识信息展示给所有人，但在信息爆炸的当下，信息处理成了我们最头疼的问题，这个时候，我们就需要各种各样的Filter，来过滤掉我们不喜欢的东西。
当然，我知道这不是个性化推荐或者说工具的锅。我们都喜欢自己喜欢的，并不关心信息从哪些渠道而来；至于对这个世界的认知，同样存在“可得性偏差”，以自己每天接收到的信息来推测这个世界是怎么运行的。翻一翻，现在还能找到过去很多呼吁人们从电视机前离开的新闻。但是，人每天看电视时间的峰值也就几个小时，而移动互联网时代的你我，可是永不下线~
Cass Sunstein 在 《Republic.com》 这本书里谈论过一个话题：让每个人只看到为他的偏好所定制的世界，会不会导致社会的分崩离析？他的论点是：社会的整体自由依赖于一个公共的讨论平台的存在。对每个人来说，他们都需要在这个公共的环境里接受别人的讯息，这些声音也许刺耳，也许粗糙，但是这个彼此磨砺的过程是维系社会的必要条件。在传统社会里，尽管每个人的观念不同，但大家看到的世界至少还是同一个模样，这逼着大家学会忍耐这个世界里和自己的观念不符的部分。而一旦每个人可以定制自己的视野，他就会放弃倾听、宽容和讨论的责任，只是躲在自己的天地里任性地选择自己喜欢的声音。长此以往，每个人都会沿着自己的方向走向极端，他把这个过程称之为社会的极化（group polarization）。
他写这本书是在 2001 年，那时的互联网世界以今天的眼光来看还只是一片荒芜。那时还没有订制广告的商业模式，也还没有订制的网络电台和订制的搜索结果页面，没有占据社会中心地位的社交网络平台，「拉黑」这个词还不不存在。
而今天所有这些都有了。
