自分と同じ価値観や趣味を持つ人と仲良くなると…

自分と同じ価値観や趣味を持つ人と仲良くなることも、ある種のフィルタリングと言えます。人間は自然と共感しやすい相手や共通点のある相手を選びがちです。これには以下のような利点とリスクがあります。

利点

リスク

バランスの重要性

自分と同じ価値観の人々と仲良くなることは大切ですが、同時に異なる意見や価値観を持つ人々とも交流することが、視野を広げ、より多様な考え方を受け入れる助けとなります。これにより、バランスの取れた情報と視点を得ることができます。

フィルタリング→イエスマンしかいなくなる

フィルタリングが極端になると、結果的に周りにイエスマンしかいなくなる状況を引き起こす可能性があります。つまり、自分の意見や価値観に完全に同意する人々だけが集まることで、異なる意見や批判的な視点が排除されがちになるということです。

具体的な影響

視野の狭さ: 周囲にイエスマンしかいないと、多様な視点に触れる機会が減り、視野が狭くなることがあります。これにより、誤った判断や偏見が強化されるリスクが高まります。
自己強化バイアス: 自分の信念や意見が常に肯定されることで、自己確認バイアスが強まります。これは、自分の考えが正しいと過度に確信することを助長します。
変化への抵抗: 異なる意見や新しい情報に対する抵抗が強まり、柔軟な思考や適応力が低下する可能性があります。

対策

フィルタリングをうまく活用しつつ、多様な意見や視点を取り入れることで、バランスの取れた情報環境を作り出すことができます。

人間のフィルタリングとネットのアルゴリズムによるフィルタリングの違いは、以下のように整理できます。

意図的な選択: 人間は自分の興味、価値観、経験に基づいて情報を選び取ります。この過程は意識的に行われることが多く、自分自身の判断や好みが反映されます。
社会的ネットワーク: 友人や家族、同僚など、日常的な人間関係の中で情報がフィルタリングされます。同じ価値観や関心を持つ人々と交流することで、情報の偏りが生じやすくなります。

自動化された選別: ソーシャルメディアや検索エンジンのアルゴリズムが、ユーザーの過去の行動データに基づいて自動的に情報を選びます。これにより、ユーザーに最適化された情報が表示されます。
パーソナライゼーション: ユーザーの興味や関心に基づいて、個別にカスタマイズされたコンテンツが提供されるため、特定の情報に偏りが生じやすくなります。

人間とアルゴリズムの相互作用: 人間の意図的なフィルタリングとネットのアルゴリズムによる自動化されたフィルタリングが相互に作用することで、フィルターバブルが形成されます。これにより、同じ意見や視点が強化され、異なる情報や視点に触れる機会が減少します。