レコメンドは狭めるより深化させる可能性もある

観測

Naruさんの指摘通り、SNSのレコメンドは「見たいものの周辺だけが流れてくる」ため、無自覚の偏りを生みやすいのは事実。AIの情報環境に没入して「すでにみんな使っている」と錯覚した点も、多くが経験する典型例だ。 ただ一方で、レコメンドの強みは「興味あるテーマを深掘り」できる点にあり、正しく活用すれば効率的に relevant な情報を吸収できる。

前提

• ユーザーはアルゴリズムの癖を理解していないことが多い
• 異分野を自動で広げるのは現状のアルゴリズムには苦手な領域だが、検索や設定次第で可能な範囲もある
• 情報収集には時間と労力、そして社会的な繋がりのコストが影響する
• 意図的に異分野に触れに行く行動は「動機付けと時間管理」が成立しないと続きにくい
• レコメンドは必ずしも「常識を狭める一方」ではなく、「関心ごとの網羅と深化」を促すツールにもなり得る
• 情報の「量」より「質と多様性」をどう保つかが本質的な課題

盲点と反証

• レコメンドを完全否定し、ユーザー側への負担のみを強調すると、実践が挫折しやすい
• 現実的に仕事や学習でリソースが限られている人は、「自分で世界認識の基準を作り直す」時間を確保できないケースも多い
• 異分野の情報とは言っても、膨大な情報から何が有用かを見分けるスキルがないと「多様性接触」がノイズになる場合もある
• アルゴリズムは設定やフィードバック次第で変わり得るため、一律に「狭める罠」と断じるのは過度な一般化の恐れがある
• 自分の前提と社会の実態がズレた例のように、実はレコメンド外の情報もフォローしつつ判断している人も多い
• SNS以外の情報源（オフライン交流、専門書籍など）とレコメンドの併用もできるため、「脱却＝SNS外に移動」一本やりは非効率な場合がある

別ルート

もし時間もモチベーションも限られているなら、私はレコメンドの「パーソナライズ機能を自分でカスタマイズ」するステップから始めることを勧めたいです。異分野のタグを登録したり、フォロー対象を多様化するだけでも偏りはかなり緩和します。 一方で、本格的に「世界認識の基準」を作り直す時間が取れるなら、Naruさんのように意図的にSNS外のジャンルへ飛び込むアクションが効果的です。ただし、この分岐は個人のリソースや目的によって顕著に変わるため、両者は使い分けが必要です。

実践

1. 自分の普段見るSNSフィードのトピックをリスト化し、どれだけ偏っているか視覚化する
2. レコメンドの設定画面で「興味のない項目の除外」や「新ジャンル追加」のカスタマイズを試す
3. 1週間に1回はニュースアプリや動画サイトで普段興味のない分野を10分間だけ見る時間を確保する
4. オンラインコミュニティやイベント・勉強会で異分野の人と少しでも接点を持つ（情報の社会的な広がりを体感）
5. 情報整理ツール（ノートやWiki）で多様な分野の情報をまとめて自分の視点と照らし合わせる習慣をつける
6. 時系列で自分の認識のズレや偏りをメモしておき、定期的な振り返りを行う
7. レコメンドに頼るだけでなく、探究の軸や基準は自分でアップデートし続ける姿勢を持つこと

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このように、レコメンドの「弱点」を認めつつも、それを使い倒す「実利」と現実的な行動選択肢を示すことが現実的だと思っています。視野を広げる努力は必要ですが、そのやり方とリソース配分も個別最適が求められます。