http://tinyurl.com/lb9v5q3
Facebook的演算法之一，會根據你對臉書動態按讚的內容，來計算未來要「餵」給你的臉
書動態哪些東西。Wired網站的編輯Mat Honan就做了一個實驗，他決定將臉書上所有看到
的內容，就算是廣告也都給他按讚下去，想試試看會對他的臉書造成什麼影響。
Mat Honan引用普普藝術大師Andy Warhol 的一句名言：「I think everybody should
like everybody.」這句話帶給了他一個靈感，當面對臉書上的所有「Like」，他是不是
也應該無私地去都給他們一個「Like」呢？
正如前面所說的，Facebook的演算法根據你按讚（Like）的內容會調整，當你將所有的內
容都按讚，就是在加強機器人對於那些內容的推薦。但是，當你向機器人推薦了所有的內
容，又會變得怎麼樣？
Mat按了哪些讚？
首先，Mat先是在他朋友的幾則消息上面按了讚，這裡跟他平常做的事情沒有什麼不一樣
。接下來看到了幾個他朋友的朋友貼的連結：不好笑的笑話。以前他是不喜歡這種貼文的
，但他依然按了讚。然後當他按下讚後，他發現問題又來了：Facebook的相關連結跳出來
了。
Facebook的新演算法有時會根據你按的讚，再推薦給你一些相關文章。由於Mat按了一個
他討厭的笑話一個讚，Facebook又跳出了四個跟那個笑話關鍵自有關得文章連結。於是，
Mat又對四個他不感興趣的文章按了讚。
但是他發現當他對四個不感興趣的文章按下讚之後，馬上又延伸出新的四個，四個之後又
是四個，他發現他陷入了「相關」迴圈，會沒完沒了的按下去。於是，Mat被迫設定了新
規則：他只對第一次顯示的四個相關文章按讚，之後的全部忽略。
再來是一些新聞推薦，他按讚了，Amazon的優惠訊息，他也按讚了......
僅僅一個小時之後，他發現他的臉書上的動態已經「煥然一新」。他的臉書上再也沒有朋
友、或是朋友的朋友的訊息出現。有的內容只剩下品牌推廣以及廣告訊息，再來就是一些
新聞或是貼圖網站的訊息。當天晚上他睡前看自己的臉書動態，這種情況只變得更多，沒
有朋友的訊息，都是新聞網站的消息。
在臨睡前，他又想到，自己該對一些加薩戰爭的消息按讚，於是他點了一條內容是支持以
色列的新聞。
第二天早上醒來，他發現自己的臉書內容成為極右派。現在他的臉書跑出了第二修正案、
反移民法案的相關訊息。當然，他又持續對這些消息點讚。
行動端與桌面端內容是不同的
Mat在這個實驗中還發現，使用桌面端的程式，與使用行動端的程式，呈現動態內容會不
大一樣。當他瘋狂按讚之後，廣告以及新聞的比例變得很重，在他的手機上他幾乎完全「
失去了朋友」，看不到朋友的訊息。但是在電腦端，雖然廣告狀況依然嚴重，但他的朋友
還是可以突破重圍，露出一些訊息。
這只證明了一件事：在手機上螢幕小，能閱讀的訊息有限，Facebook寧可你多看兩則廣告
，也不願你浪費時間看你的好友訊息。
你該把訊息來源交給機器嗎？
Mat從這個小實驗中注意到，過去我們說媒體的「守門人」理論，媒體會決定大眾看到什
麼東西，影響大眾的想法。但是現在守門人轉移到社群網站上，而社群的守門人機制就是
這些演算法機器人。
你對一個訊息按了讚，這個機制會給你更多同樣觀點的文章，進而強化你原本的立場。也
許你按第一個讚的時候，對一件事情還只是半信半疑，但是當後面四個、八個、十六個更
多相關的文章出現後，你就成為堅貞的信徒。
影響的不只是自己
當Mat開始進行實驗時，他有預期到自己臉書的動態會變得亂七八糟。但是他沒想到的是
，這個改變也影響了他朋友的臉書動態。他朋友的臉書上都是他按讚的訊息，一個朋友以
為他的帳號被駭了，另一個朋友則說，自己的臉書上一個晚上也看不到朋友的訊息，只有
「Honan likes」。
Mat已經結束了這個實驗。不過現在他的臉書動態上充滿了所有他不喜歡的東西。他表示
，雖然是一個實驗，但是他對於他所作過的事情，一點也不「Like」。
再搭配這個研究
http://citypatterns.blogspot.tw/2014/03/blog-post_20.html
那些喜歡從「非主流新聞來源」吸收資訊的人，原本應該是想避開主流媒體的偏見，以獲
得更多元的新聞。然而，這些非主流媒體的讀者，反而最容易被假資訊所吸引。("Our
analysis reveals that users which are prominently interacting with
alternative information sources (i.e. more exposed to unsubstantiated claims)
are more prone to interact with false claims.")
所以
可以知道這些不主動吸收其他資訊的人
為何容易以為自己是主流
然後就越來越鐵 越來越硬
直到有天跳出這個圈圈吧