你不喜歡某些人或事？那就生活在「過濾氣泡」中
是經過濾的媒體世界造就了我們所見的在線集結，還是本來就擁有不同信念的人建構了自我增強的過濾器？社會的癥狀不能全部由媒體來承擔。
「回聲室效應」在社交媒體上造成的一個結果是「過濾氣泡」的產生。這個詞是互聯網活動家埃利·帕里策（Eli Pariser）發明的。2010年4月，發生了舉世震驚的英國石油公司墨西哥灣漏油事件，帕里策發現，在這之後，如果使用谷歌搜索「BP」（英國石油公司的簡稱），一個人可能看到的是有關該公司的投資新聞，而另一個人可能看到的是英國石油公司所租用的一個名為「深水地平線」（Deepwater Horizon）的深海鑽油平台發生井噴並爆炸、導致巨大的漏油事故的消息。這顯然是某種推薦演算法造成的結果。
帕里策把這種搜索引擎推薦演算法阻礙人們認識真實世界的某些層面的現象稱之為「過濾氣泡」。社交媒體的出現更加加深了這個問題，因為後者根據人們已經顯露的偏好以及與之具有相似性的好友的偏好，為用戶推薦內容。由於關注對象的選擇，一個社交媒體用戶的時間線上可能充斥著想法類似的帖子，這種高度同質化的信息流構成「過濾氣泡」，從而把相異的觀點和自己不喜歡的人有效地排斥在外。
高度同質化的信息流構成「過濾氣泡」
今天，網路公司的所謂定製化服務正在不斷加強這一趨勢。當它們努力地將自己的服務（包括新聞、搜索結果、社交分享）根據我們的口味度身訂造，過濾出只屬於私人圈子內的話題，我們會更深地被困在一個個「過濾氣泡」當中，看不到那些或許讓我們能對世界拓寬視野的信息。
不妨觀察一下人們在網路社區中活動的實際軌跡。亞馬遜網上書店會告訴用戶，「閱讀了本書的讀者也閱讀了這些書」，結果是，買保守主義著作的人不大會購買自由主義的書。關於臉書，2008年的一個研究發現，用戶的「好友」比起隨意選擇的陌生人，更可能同意該用戶的政治觀點。不過這個研究也顯示，我們傾向於想像我們的朋友比實情上更像我們，從而導致我們對過濾泡沫的看法不無膨脹。在推特上，發送政治內容的推友很快會發現，左派和右派形成不同的集群。
然而這類研究不能夠回答過濾氣泡的原因和效果問題。是經過濾的媒體世界造就了我們所見的在線集結，還是本來就擁有不同信念的人建構了自我增強的過濾器？社會的癥狀不能全部由媒體來承擔。就媒體效果而言，也不必對「過濾氣泡」的影響過分誇大。沒有演算法過濾的一個問題是，我們可能會被信息的洪流所淹沒。況且，從前那種傳統的、非定製的新聞就一定可以保證多樣性嗎？
在這個問題上，我們也需要研究舊式的媒體。把過去理想化，並用以比較現在，這樣做是遠遠不夠的；讓我們真正剖析廣播媒體時代，以更好地了解現在的網路用戶所做出的權衡。例如，在媒體史上，我們不難發現強有力的論據：主流新聞只是真正代表了某些階層的關切，其對信息的壟斷也使得受眾難以有意識地尋找另類觀點。但有人談論過「20世紀60年代的過濾氣泡」嗎？
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