究竟是個人的交友選擇或是臉書的演算法，造成臉書用戶看到同質化內容的影響較大呢？ Science期刊五月份登出一篇臉書研究的論文，主要目的是探討用戶曝露在同質或異質意識型態內容之情況，進而比較前述兩者的效應。這是少數能刊登在Science上的社會科學研究結果，特別是使用了一般研究者難以取得的臉書大數據（big data），因而引起許多人關注與討論。本文主要是說明這類研究的困難與研究發現之價值。

當社群媒體逐漸融入日常生活，社會科學家們開始關心社群媒體對網路民眾可能造成的影響。雖然網路有助於人們看到更多元化的資訊，但是社群媒體獨有的運算機制（algorithm）卻可能選擇性地決定民眾看到的資訊內容，而著名的「過濾氣泡現象」（Filter Bubble）和「回聲室效應」（Echo Chamber）也應運而生 。是用戶還是演算法該為這樣的現象負責？