数据相关性可以帮助你预测未来， 而发现因果关系意味着你可以改变未来
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人的欲望是无止境的 大数据请把我束缚在我现有的认知里 免得我有落差
创了个男号。然后发现，能刷到的基本全是女号，而且好像全部都是百赞以上，热度讨论度都很高[你开心就好]不如现在这个号的界面真实，既能刷到男号，又能刷到女号，既能刷到赞多的，也能刷到无人问津的。
足够专注才能产生足够的能量。信息泛滥的时代，如何做到既专注，又不会困于信息茧房？
这个系统根据我的聊天 话多话少？ 推荐的几个特征： 70后左右 北京、上海、广州、杭州、西安 INTJ 摩羯♑水瓶♒ 中医 …… 以至于一看到这种标签， 就哑然失笑 大数据的茧房 总有踪迹 ……
我是个小号 但是如果有大号正在聊天的人过来跟我说话 即使再心动 全网都不想理他了
当今社会资讯泛滥，人们的意识大多消耗在视频跟短剧上，经过大数据的筛选偏好推送，这些毫无营养的段子可以在极短的时间内取悦头脑，导致我们的心理上瘾，我们认为这样可以拓展我们的视野，而实际上恰恰相反，这样会导致我们的
信息茧房大量存在，如同而人的盲区显而易见;一个在于社会群体，宏观中观，另一个在个体微观。 训练一个语言（有限）+例子（有限）+逻辑（有限）的模型来应对复杂的事情，可能会存在风险，他就象一个从语言世界出来的记忆力超强而又具备一般逻辑思维的傻逼！
很多人喜欢阅读能引起自己共鸣的文字， 然而，“共鸣”有时候其实是信息茧房的典型特征，所以，如果阅读只是为了寻求共鸣，那么不但进步缓慢，而且见识可能会越来越窄。 真正有价值的文字，可能是当头一棒，把你打醒，让你知道你自己原来是错的，虽然一开始让你难受，但是，它颠覆了你的认知，刷新了你对世界的看法。
早晨刷到一部片子，一个也许有ADHD的女主，不断尝试不同的人和生活，遇见一个光芒四射大她十五岁的男主，想和她有稳定的生活和孩子。女主不肯，接着寻找下一段不同，意外怀上新的男人的孩子，这男人却不想跟她羁绊，真是讽刺。 其实，更多的焦点不在于这个电影，而在其中一句解说，“新的一代人，信息茧房催生了认知极化，算法的精准投喂就是饮鸩止渴，想得到任何信息都可以通过搜索得到，反而失去了信息溯源的能力”。其实大部分人都和女主一样吧，只是以前人们被洗脑的是主流媒体，让大家有趋同的三观，不经思考，就认为这就是正确的，然后用被洗脑的东西不自觉的捍卫。现在只不过换成了算法来做这个事，让你以为，掌握的就是真理。
信息茧房这个词真的很巧妙 它出现在如今的互联网时代 但实际上是从古至今一直存在的 我们有身体的觉知才得构成世界 在这里生来的性别决定了视角 不妨去换个视角看看你们的竞争对手们 这也是打破茧房的一种方式
手机的算法推送内容精准地贴合着喜好，一开始觉得贴心，后来才发现，自己像被关进无形牢笼。我看到的世界，越来越像自己的倒影。 在这信息茧房里，每个人都成了孤岛，被同质化内容包围，听不到不同声音，也无法与外界真正共鸣。当习惯了待在舒适区，和外界的交流变得表面又陌生。 或许，只有打破信息茧房，主动去接触不同观点，才能找到连接彼此的桥梁，告别这座孤独的“岛”。
逛一圈抖音，都是教我怎么做人的
怎么？这个软件也有信息茧房吗？一溜刷下来都是编制，体制内？
搜索引擎时代 让人们的竞争力从获取更多的信息，变为更高效的收集和分析信息。 智能AI时代 获取分析信息已经由人工智能取代，呈现在我们面前的就是结论和观点。 人云亦云变得更加容易，统一思想和禁锢思想也是一体两面。 最重要的已经不是从海量信息中提取有用信息，而是在海量观点中辨别正确观点，绝大多数人的思考能力将进一步退化。 善于思考者，你可以骑着鲸鱼起飞；不善思考者，你将被压在身下。
信息茧房有多可恶？ 我抖音刷到的是妇跪临门。 我媳妇刷到的是夫跪临门。 我舍友39岁单身，刷到的是女人比男人多3000万。 我同学不孕不育，领养了一男孩一女孩。他刷到的是“生身之恩虽不浅，养育之恩大于天。
由于大数据模型所产生的“信息茧房”，让越来越多的人只愿意看见自己想要看见的。 于是，便造成越来越多的人极度以自我为中心，同时十分缺乏设身处地为他人着想的能力。 那些自身经济条件不足，又没有合理的生育保障的年轻人，纷纷选择了不婚不育。 这也直接导致了，我国每年的结婚率一直下滑。
当精准推荐被广泛应用的时候，社会就开始割裂起来，随着精准推荐在视频，广告，文章等方面的应用越来越精准时，而且手机占用的人时间越来越长时，割裂的就会越来越严重。 这就是为什么短短几年性别对立突然变的这么严重，表面上是男性觉醒，女性觉醒，实际是被割裂陷入在各自的信息茧房里了
价值扩散是复杂网络与生态系统中的重要议题，其核心在于资源、信息或创新成果在动态网络中的传递、转化与增值过程。其机制构建、价值循环设计在学界和业界都是很常见的案例。 一、扩散机制构建📈 1. 考虑网络结构特性驱动扩散效率方面 - 小世界网络：短路径和高聚类特性加速局部价值传播，同时通过关键枢纽节点（如平台型企业）突破局部限制，形成跨领域扩散（如抖音算法推动文化内容全网传播）。 - 无标度网络：幂律分布下的核心节点（Hub 节点）对价值扩散具有超线性影响力（如苹果 App Store 作为应用开发者的流量入口）。 - 动态适应性：网络拓扑随价值流动实时演化（如供应链网络中企业根据市场需求动态调整合作关系）。 2. 从扩散动力模型方面 - 传染模型：基于 SIR 模型的改进，引入价值衰减因子（如技术专利）。 - 动态协同模型：节点间动态竞争合作、协同竞争（如开源社区中开发者贡献代码与获取技术资源的平衡）。 - 级联失效模型：关键节点失效引发的价值断链风险（如关键核心配件对产业链的冲击）。 二、价值循环设计💫 1. 生态分层架构 - 核心层（基础设施）：提供基础价值载体（如阿里云的云计算能力）。 - 扩展层（服务接口）：标准化接入协议（如微信小程序开发框架）。 - 应用层（场景创新）：差异化价值创造（如基于高德地图 API 的出行服务生态） 2. 价值流动模型 - 物质流：实体资源交换（如动力电池回收）。 - 信息流：数据驱动的价值发现（如需求预测算法优化库存周转）。 - 耦合形成增值闭环：特斯拉能源墙通过用电数据优化电力调度，实现能源价值倍增。 3. 组织演化机制 - 正反馈回路：用户增长→数据积累→服务优化→更多用户（Meta 社交网络的马太效应）。 - 负反馈调节：反垄断机制防止生态霸权（如欧盟对谷歌搜索排序算法的监管）。 - 边缘创新吸收：通过 API 开放吸纳外部创新（如 Salesforce 的 PaaS 平台策略）。 以上均为浅简性的一家之言，科学性仍待深入研究！