“推荐算法”现在是网站平台所采用的技术方法，所以要注意，你今天在网上能看到的所有东西，都是网站平台选择性推荐的。这究竟意味着什么？很多人并不真正清楚这一点。

推荐系统的出现，原本是为了解决信息过载的问题，今天人类出版书报和资料的速度已经远远超过了单人阅读的极限，更不要说互联网了。一个稍微有点人气的论坛，要读完每天的所有新帖子也是一件非常费劲的事情，以至于大一些的论坛需要许多的版主来维护。再比如知乎，每天的新问题，新回答，数量之多，根本不是一个人能阅读得过来的。

事实上，人类从信息匮乏到信息过载，只用了区区几十年，面对海量的信息，必须要有新的技术手段加以解决。

首先引入的做法是分类，针对书籍，我们有中国图书馆分类法。雅虎早期的内容分类目录也是这一思想的体现。事实上，这一分类法并不少见，很早我们在分类书籍的时候，就有四大类：经史子集，以及分类生物的时候提出了7个层级：界、门、纲、目、科、属、种。今天打开腾讯的首页，仍然可以看到这些类别：新闻，视频，图片，军事，体育，NBA，娱乐，财经，科技，时尚，汽车，房产，教育，文化，星座，游戏等等。

不过，分类也解决不了问题，信息仍然在过载，甚至过载严重到给每一个物品赋予对应的类别都很麻烦，甚至仅仅是展示分类用的索引或者目录都很困难。这个时候就有了搜索引擎的用武之地，百度，谷歌，淘宝理论上都是搜索引擎，但搜索引擎存在的基础是，你知道有这个东西，但是不知道在哪里。所谓的未知有两种：已知的未知，和未知的未知。前者，你只是不知道答案，后者，你甚至根本不知道问题的存在。

这个时候，参考社会化推荐，人类就开始准备做推荐系统。推荐系统的一个基础原理是，物以类聚，人以群分，并且将这个原理用算法体现出来。举个例子，有人爱读《三体》，但是不知道《流浪地球》，《球形闪电》的存在，这个时候，网站平台就会通过算法自动推荐这些书，很多人对此一定会欣然接受的。如果推荐系统认定某人是个科幻迷，就会推荐科幻类的书籍，因为这肯定比推荐《羊皮卷》这种洗脑书要靠谱的多。

请注意，“推荐系统”的一个重大负面问题，就是无法避免社会上的人产生偏激，它反而会导致偏激。

事实上，网民的注意力，大概率都会集中在自己喜欢和支持的东西之上。这样画地为牢，一个个有形或无形的、围绕封闭自我的“圈子”就会被建立起来。推荐算法为你实现的，就是这种让人喜欢让人恨的东西，实际这是一个非常可怕的“圈子”。中国有句俗话说，“人贵自知之明”，但如果完全处于“自知”当中，沉迷于“自知”，与所有“其他”相隔离，也就等于把自己关进了精神监狱。明明自己所在的就是一个小圈子，但网民却会把它当成整个世界。

如果你看到自己的微博满屏都是你的“好哥哥”，但其实并不代表所有的人都在看你的“好哥哥”。对你来说，你的“好哥哥”就是97%甚至100%，但是对于整个微博的流量来说，可能只有10%，映射到生活现实中，可能连1%都不到。这就是推荐算法导致的观测偏差，在“推荐算法”的作用下，这种普通人的观测偏差，实际大得惊人。

同样的道理，支持观点A的人看到自己的首页上95%的观点都支持观点A，所以会很高兴。其实，支持观点B的人，同样也会看到页面上99.85%都支持观点B，他们更加高兴。在他们看来，同样只不过还剩下5%或者0.15%的人，似乎反对自己的观点，因而会得出一个存在数据支持但却并非真实的概念，他们都会认为自己“是正确的”。

观测的误差或偏差就是这样产生，“推荐算法”让你产生错误的感觉，让你自己决定自己看什么，然后为你建立一个小圈子，但万万不可将它当成整个世界。因为“推荐系统”及其它原因产生的信息偏置，很容易通过被偏置过的信息，洗脑人类，雕刻、塑造人类的生活和性格。

现代网站平台通过推荐算法，很方便在信息中注入数据。同时，仗势欺人似乎也变得很容易。因为大家都觉得自己一方面人多，自己的观点逻辑上也说得通——虽然他们的逻辑可能是基于错误事实推导出来的，但是没关系，我们现在人多，我们一人一口唾沫都能骂到你销号。于是，社会变得越来越极端，越来越呈现出偏激。这一切实际都与推荐算法的诱导和驱动有关，因为推荐算法提供了错误的印象。

在“推荐算法”大流行的时代，事实上的屏蔽被认为是一种“清洁”行动。充分而客观的认识，仅仅属于非常少数的专业人士，因为只有他们才能提供多元而充分的信息。可现实中的问题，基于信息过载、观测偏差以及信息重置，他们还未必就能够得到多数人的承认。（来源：安邦咨询）