上世纪60年代出现的一个说法叫：“个人的即是政治的。”这句话现在依然成立，但个中缘由却可能会让你担忧民主的未来。
约翰·赫尔曼(John Herrman)发表在《纽约时报杂志》(The New York Times Magazine)上的报道，介绍了一些本质上以Facebook为生的出版物，在它们的使命里，挑起事端的重要性不亚于告知信息。
在自己的Facebook时间线上，人们会点击《媒体不会告诉你有关袭击唐纳德·特朗普(Donald Trump)的穆斯林的真相，因此我们将……》，或是《希拉里·克林顿(Hillary Clinton)刚刚在电视直播中承认了她投票支持伊拉克战争是行贿？》这样的标题。之后，他们会被带去满是劣质广告的页面。
约翰以一些网站运营商为例。通过把在网上找到的疯狂言论重发一遍，再起个耸动的标题，它们往往能降低实际报道和写稿的成本，以此月入至少2万美元。Facebook并未直接从这种发帖中获取多少收入，但在说到分享时，它和这些发布者的利益非常一致。
发布者喜欢分享功能是因为它把文章放在了更多可能会点击报道链接的人面前。毕竟，朋友之间政治倾向往往相同。Facebook喜欢分享则是因为它会构建对自己的忠诚。对Facebook来说，分享是用户构建个人品牌的一种途径，是一份自我声明，很可能会延长你在Facebook上停留的时间。这正是Facebook的电脑会观察你在该网站上的一举一动的原因。它想知道把什么样的故事放在你面前，你就会阅读并分享它们。
一方面，这是一种贴心的服务：你会看到自己似乎会喜欢看的那一类新闻，它们代表着你的世界观。另一方面，这会妨碍你遇到和自己不一样的观点。对不同之处报以同理心是民主的本质，因此，算法越是支持我们的观点，民主的境况就越是糟糕。无需往远了说，看看当前这个选举季中双方均有很多人对彼此不理解和藐视就知道了。
当然，在Facebook出现之前，这种现象早已存在。谈话广播节目和有线电视新闻让一系列观点得以呈现，最大的广播网播出的节目支持的不是右派的世界观，就是左派的。直接营销也把我们孤立了起来，生活方式上的承诺只针对使用同一个邮政编码的人。
通过谷歌(Google)那种私人化程度直抵个人的搜索和购物选择的广告定位，网络生活把这种现象带向了一个全新的水平。机器学习和人工智能领域的最新进展可能会加剧这个问题。它们是目标有限的统计学系统：如果事实证明你喜欢某种东西，你就会看到更多这类东西，你可能会喜欢并分享它们，而这又确保你会看到更多这类东西。
也许有人会打造一个推荐引擎，用来培养对他人生活和价值观的同情心。但不要指望它。那样会让人感到紧张，并降低购买产品或在Facebook上分享链接的可能性。(转载自纽约时报中文网)
