フィルターバブル
パーソナライズ・アルゴリズムが好みに合うものばかりを見せ、知らぬ間に現実の見え方を狭めてしまうという考え方。2011年にイーライ・パリサーが著書『フィルターバブル』で提唱した。
自分で選んで閉じこもるエコーチェンバーとは違い、フィルターバブルはシステムが本人の気づかないところで行うものだ。仕組みは単純で、エンゲージメントを最適化する推薦モデルは「クリックしたものはまたクリックされる」と学習し、多様性はコストになる。ただし研究の結果は通俗的な説明ほど明快ではない。オンラインのニュース接触はむしろオフラインより幅広いという調査が複数あり、極端な偏りは少数の熱心な層に限られるという。アルゴリズムが注意を方向づけること自体に異論はなく、問題はどの程度、誰に対してかである。