フィルターバブル
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用語解説
フィルターバブルは、検索サイトやSNSなどが閲覧履歴、反応、属性を基に情報を個人向けに選別した結果、利用者が好みに合う情報に囲まれ、異なる視点や重要な情報へ触れにくくなる状態です。
■ 試験で押さえるポイント
推薦アルゴリズムは関心の高そうな情報を上位表示し利便性を高めますが、選別の存在や除外された情報を利用者が認識しにくい問題があります。
過去のクリックを学習して類似情報を推薦し、それを再びクリックするフィードバックループによって、関心や偏りがさらに狭まります。
エコーチェンバーは似た人々の集団内で意見が反響する社会的現象、フィルターバブルは主に個人最適化された情報環境に着目します。
時系列表示や推薦設定を選べるようにし、推薦理由を説明し、利用者も複数媒体・反対意見・一次資料を能動的に確認することが対策です。
■ 選択肢での判断ポイント
個人の履歴に応じたアルゴリズム選別で接する情報が偏る記述を選びます。同じ意見の仲間同士で増幅する説明だけならエコーチェンバーです。
例: 動画サイトで一つの健康法を見続けると同種の動画ばかり推薦され、医学的な反証や公的機関の注意情報が画面に現れにくくなります。