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我们都知道facebook使用算法来判断用户信息流的内容。称赞操作也包含在算法考虑的因素中。马特的不断称赞实际上是在强化机器人项目的推荐。他把自己的赞美仅限于facebook网站，我们都知道facebook的like按钮可以嵌入其他网页。
实验开始了
马特开始依次称赞信息流中的内容。有些人他喜欢，有些人他讨厌，甚至讨厌。他点了所有的。至于facebook在赞扬了该操作后给出的新推荐内容，他也订购了。然后是一些新闻报道，特别优惠和亚马逊促销。他表扬了他们所有人。
然后，在很短的时间内，奇妙的事情发生了，在一个小时内，马特的信息流中没有人类的痕迹。这都是品牌推广和广告新闻。
与此同时，来自《upworthy》和《赫芬顿邮报》的内容正在四处泛滥。实验的第一天晚上，马特查看了他的信息流程，从上到下依次是:赫芬顿邮报，upworthy，赫芬顿邮报，levi 's，赫芬顿邮报，upworthy。
睡觉前，他记得他应该表扬一下加沙冲突。所以他称赞了一条支持以色列的信息。第二天早上，他的信息流完全转向了最右边。他当然会继续赞美。所以他点击了第二修正案和反移民法案的页面。
马特发现，即使在同一时间，facebook的移动和桌面页面也是不同的。在移动端，几乎没有与人相关的新闻，所有的都是网站内容或广告，而在桌面端——虽然也充满了品牌推广内容——你仍然可以看到朋友的趋势。显然，facebook想把用户的注意力从移动终端屏幕上的人身上转移开。
到实验的第二天，马特的脸书内容已经变得面目全非。系统向他推荐的都是极右内容，他已经担心自己会被列入黑名单。
真正的问题是
马特认为，这个实验中强调的问题也是人类社会的一个关键问题。人们给自己设置了政治和社会观点的“过滤器”，然后不断强化自己原有的立场。如今，人们阅读和观看的内容极其细分，只是针对他们独特的兴趣。
马特的实验也严重干扰了他朋友的信息流。他的编辑约翰？约翰·布拉德利认为他的账户被盗了。另一个朋友的信息流是马特喜欢的所有新闻。马特在facebook上的一个朋友注意到了这一点，并联系了公司的公关部门与马特交谈。但是他的实验结束了，马特的喜好列表上还有数千个。他自己说:
我赞美一切，把这里的一切都变成了我讨厌的东西。说实话，我真的很讨厌它。我讨厌表扬。添加语料库
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