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最近看了幾篇這本書的一些推薦或書摘，但是我都有一種很直覺的疑惑。演算法的目的是個性化推薦，精準推薦的目的是為了讓你可以在平台上留更久，因此更有機會可以花更長時間看廣告。同時，也可以透過你喜歡看的內容讓平台可以為你貼上標籤，去猜測你可能對什麼廣告更有興趣，從而達到廣告的精準投放。在這樣的邏輯之下，應該會導致的不應該是大家越來越異質嗎？因為演算法可以讓你一直看到你喜歡的小眾的東西，也可以讓你跟同樣喜歡這些小眾東西的人連結起來，讓你更有機會可以發展這種小眾興趣。這不也是同溫層的成因嗎？會討論同溫層的不是因為大家越來越同質，因為在過往傳統大眾媒體的時代，大家儘管意見多少有些不同，但大致還是在一個泡泡之內。今天會需要討論同溫層，反倒就是因為出現了大量的同溫層泡泡，但是大家卻以為所有人都是這樣想，卻沒想到其實每個人看到的網路景象，會收到的訊息都各有不同。而如果大家都接受到不同的訊息，那怎麼會品味越來越同質呢？還沒實際看過這本書，但直覺想覺得很怪。不知道作者有沒有實際的經驗證據可以證明演算法讓大家更同質，而不是更異質，還是這只是他的「感覺」？畢竟作者不是社會科學家，可能也沒有採用嚴謹的研究方法去採集現實。如果之後有空看看，或是不知道有沒有看過的人可以回答。我覺得還有一件很明顯的事情是，在演算法開始興起之後，那些家喻戶曉的新生明星開始變得越來越少。取而代之的是在每個不同圈子裡面的大紅人，有人聽 kpop、獨立樂團、西洋流行音樂（儘管可能不再那麼「流行」）、搖滾、嘻哈、重金屬、經典老歌、古典樂...。最近的金曲獎我也可以看到，當某個人得獎之後，我身邊的人的反應大部分就是兩種，一種是：「這誰？」，另一種則是開心自己追隨的人終於受到了某種正式的認可。我不否認可能還會有其他因素，但是演算法所導致的分眾我覺得也會是這種現象當中重要的力量。當然，我講這些只是對我看到一些討論書中內容的文章有提到他講到大家的品味趨於同質這件事情，我不太認為真的有變得更同質（至少相對以尾大眾媒體的時代）。但是對於他提倡要主動選擇這件事情，我也覺得是重要的。因為演算法只是一面放大鏡，他讓你不斷映照自己並不斷放大某些面向，你的選擇當然是受限的，能看到的東西已經被大幅篩選過了（但其實我沒有很確定在演算法時代以前，大眾自己選擇的能力是不是真的比較強，或是說能看到的東西是不是真的比較多）。