在移动互联的时代，推荐算法无处不在，当我们浏览新闻、在线上购买商品、通过手机APP订餐、看视频时，推荐算法在默默的工作着，仿佛一双看不见的眼睛，盯着我们的一举一动，记住我们的选择，定义我们的癖好，然后下次再遇见我们时，给我们推荐算法认为的我们想要的内容。
推荐算法的一个结果，是产生了千人千面的用户画像，数据量越大，这个画像越精细，甚至精细程度比我们对自身的了解都要更深。
在这种背景下，一个引发普遍关注的问题是个人隐私问题，因为用户画像的用处太大了，购买保险、机票时，可能同样的东西，不同的人买，价格是不一样的，甚至像保险一类的产品，某些人会被直接拒绝在购买的门槛之外，这全是因为卖家掌握了“买家是怎样一个人”这种关键信息。
另一个问题，也逐渐引起人们的注意。那就是当推荐算法越来越精准时，我们所接触到的东西，都是算法为我们量身定做、精心挑选的东西，那我们的视野是不是会越来越窄？我们会不会越来越被限定在自己的圈子里，而丧失了接触更多精彩世界的机会？
粗略一想，好像是这么回事。我用APP看新闻，它总给我展示它认为的我喜欢看的内容，那岂不是另外一些精彩的内容对我而言是被屏蔽了？国外的学者比较认真，对这方面做了实际的调查研究。明尼苏达大学计算机系的几位研究者，分析了一个电影网站Movie Lens的用户行为，这个网站用的是协同过滤的推荐算法。
他们把用户分成了两组。其中一组用户不相信“猜你喜欢”推荐的内容，另外一组相信“猜你喜欢”的推荐，并且愿意根据推荐来购买喜欢的电影。他们研究了将近2年的数据后发现，每个人都找了自己的偏好，选择电影的广度的确有所下降。但是相比而言，使用“猜你喜欢”的人，比不使用的人，购买的电影反而更多样。
导致这种结果产生的原因，研究者们分析下来，已不是单纯的推荐算法，这种计算机模型或数学模型所能解释的了，而是要综合考虑心理学、传播学乃至生理学的因素。我们人不但喜欢自己熟悉的东西、认同的东西，我们还喜欢超出我们预料的东西。
神经科学的研究显示，我们成年人的大脑很喜欢意料之外的东西。首先，意外会激活我们大脑里的杏仁核，让感官对于外界刺激的处理更敏锐。此外，意外的出现还会刺激海马体分泌多巴胺，我们都知道，多巴胺是让人产生快感的物质。因此从生理上来说，我们就乐于探索意料之外的东西。这种偏好，会驱使我们主动突破信息的边界，而这也是推荐算法无法囊括的。
总结下来，我们抵御推荐算法可能产生的同质化效果的手段，便是我们广泛的社交关系以及我们与生俱来的好奇心。广泛连接，保持好奇心，方能接触到更精彩的世界。stay hungry，stay foolish！
