曾经，我们遇到一个问题的时候会找周围的亲朋好友咨询，并根据他们给出的建议做出决定，后来有了搜索引擎、论坛、社区等网络工具，我们开始通过搜索相关的话题进行咨询或搜索，帮助自己做出决策，在后来，有了抖音、快手这些视频工具，我们有问题习惯性的去搜一下视频，跟着视频照做。
整个变迁过程中，有没有发现，做决定的过程越来越迎合自己最初的观点？
比如说我们在搜索今天中午吃什么，自己最初想法是吃面，在刷视频的时候会情不自禁的在面条相关的视频上做停留，算法也就会认为你想吃面，一个劲的给你推送吃面的视频，越来越加深了自己的最初印象。直到今天中午吃面。虽然这个例子不太恰当，但是，我们被算法左右太久了。
刷抖音的时候你们有没有一种类似的感觉，越刷越上瘾，或者越刷越无聊这两种极端的体会。这都是推荐算法在作祟，如果你是以娱乐的方式进入这类软件，并且不断的刷自己喜欢的内容，算法会不断的推送你喜欢的东西，刺激你不断的分泌多巴胺，持续兴奋。如果你是以学习的态度进入这类软件，他会不断的推送相关的学习内容，直到你不想学习为止。
接下来说一下推荐算法是如何影响习惯的！
推荐算法会根据用户的历史行为、喜好和偏好，向用户推荐一系列相关的物品或服务。如果用户对某个物品或服务有积极的偏好行为，系统就会将其推荐给更多的用户。这种推荐算法的“一致性”可能会导致用户做出错误的决定，因为他们可能会受到其他人的行为影响。例如，如果某个用户经常购买某个品牌的产品，而其他人也购买了该品牌的产品，那么系统可能会将该品牌的产品推荐给该用户，这可能会导致用户购买其他品牌的产品，而不是他们真正想要的产品。
推荐算法的推荐结果也可能会受到一些因素的影响，例如用户的背景、兴趣爱好、社会背景等。这些因素可能会导致用户对某些物品或服务抱有偏见或偏见，从而影响他们的决策。例如，如果一个人经常阅读关于科技的文章，那么系统可能会向他们推荐科技相关的物品或服务，这可能会导致用户购买一些他们不真正需要的物品。
为了避免推荐算法对人类做决定产生负面影响，我们需要采取一些措施。我们需要确保推荐算法是基于客观、准确的数据进行推荐的。这意味着我们需要收集更多的用户行为数据，并利用这些数据来训练推荐算法，以确保其推荐结果的准确性。我们还需要确保推荐算法能够处理用户的背景和兴趣，避免出现偏见。我们还需要加强对推荐算法的监管，确保其推荐结果不会受到其他因素的影响。
推荐算法对人类做决定的影响不容忽视。为了避免这种影响，我们需要确保推荐算法是基于客观、准确的数据进行推荐的，并采取一些措施来处理用户的背景和兴趣。同时，我们还需要加强对推荐算法的监管，确保其推荐结果不会受到其他因素的影响。只有这样，我们才能确保用户做出正确的决定，享受科技发展带来的好处。
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