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　　但是，兴趣的集中呈现必然导致信息的封闭。具体来说，就是用户很难再注意到自己兴趣之外的话题，甚至不再有时间去阅读其他方面的信息，这就容易形成小群体, 就像一个原本独立的个体，经过一段时间的“驯化”后，发现自己只能和有相同兴趣标签的人进行交流,而和兴趣不同的人则找不到共同语言,因为他们所阅读的信息已经完全不同,即使正在使用同一个APP。此外,信息的长时间封闭，会导致用户的知识储备越来越狭窄,变得某一方面内容了解过多,而其他方面则极少涉及或根本不知道,这对民族文化的发展也容易造成负面影响。

　　“过滤泡”（filter bubbles）的概念是以利·巴里瑟（Eli Pariser）于2011年在其著作《过滤泡：互联网没有告诉你的事》中提出的。他指出，以机器推荐算法为代表的互联网技术，正在使得用户获取的信息日益个人化；用户接收到的信息，往往会受到其检索历史、阅读记录等的影响，并受到机器算法的操控。⑥从这个意义上而言，用户接收的网络新闻内容，都是由互联网平台上的机器算法用“过滤泡”过滤之后的产物。

　　注重社交性的聚合平台日渐兴起，用户吸收并分享与他们兴趣和立场相关的信息。这是社交链传播的关系型分发模式，会使得用户容易沉浸于自己和朋友组成的“回音室”（echochamber）中。“回音室”的存在，意味着用户在很大程度上，只能和自己观点相似的用户进行交流，与他们组成相对密闭的圈子，并且将与自身价值观相悖的信息排除在外。这可能会进一步稳固用户自身坚持的立场，使拥有不同观点和价值观的人群进一步分化，进而加深社会价值观的分化与对立。