↑: [[G検定に関する知識]] - パーソナライズアルゴリズムが個人の好みに基づき情報をフィルタリングする現象 - ユーザーが「情報の泡（バブル）」の中に閉じ込められる - イーライ・パリサーが2011年に提唱 - 検索エンジン・SNS・動画プラットフォームなどで生じる - [[エコーチェンバー]]との違い：フィルターバブルは**アルゴリズム**が外側から情報を遮断する問題 - 本質：アルゴリズムが「利用者が意識せずに」情報を選別する点。利用者が意識的に同意見メディアを選ぶセレクティブエクスポージャーとは区別 ← ひっかけ - 民主主義への影響：有権者が多様な政治的意見に触れる機会が減り、議論の多様性が損なわれる - 混同注意：アルゴリズムバイアス・フェイクニュースは別概念 - AIが好みに合う情報だけを選別して見せることで起きる問題 - 仕組み：AIが好みや閲覧履歴を学習 → 合う情報だけを見せる（検索・SNS・ニュースアプリ）→ 反対意見に触れなくなる - フィルターバブル（情報の選別）とエコーチェンバー（つながりの偏り）は原因が異なる - cf. [[エコーチェンバー]], [[AIと民主主義]], [[マイクロターゲティング]]