事例
Aさん（女性）は日常的にインターネット検索を利用している。Bさん（男性）に「最近、ネットニュースを利用すると、私が関心があるトピックの記事が表示されて、とても便利なんだよね。」と話す。
Bさんが、「それは、フィルターバブルってやつだよ。」と話すが、Aさんは「フィルターバブルって何？」と応えてピンとこない様子。
Bさんは、「アルゴリズムがネット利用者の検索履歴やクリック履歴を分析して学習することで、Aさんと同じ意見の情報が優先的に表示されるようになるんだ。」と説明。
Aさんが「どうしたらいいんだろう？」と聞くと、Bさんは、「自分が信じている情報も違う視点から検討し、時には疑ってみる。一つの事柄でも多様な意見や見方がないか調べてみることが大切だよ」とアドバイスした。
フィルターバブルの解説
人は「自らの見たいもの、信じたいものを信じる」という心理的特性を有しており、これは「確証バイアス（Confirmation bias）」と呼ばれます。プラットフォーム事業者は、利用者個人のクリック履歴など収集したデータを組み合わせて分析（プロファイリング）し、コンテンツのレコメンデーションやターゲティング広告等利用者が関心を持ちそうな情報を優先的に配信しています。このようなプラットフォーム事業者のアルゴリズム機能によって、ユーザーは、インターネット上の膨大な情報・データの中から自身が求める情報を得ることができます。
一方、アルゴリズム機能で配信された情報を受け取り続けることにより、ユーザーは、自身の興味のある情報だけにしか触れなくなり、あたかも情報の膜につつまれたかのような「フィルターバブル」と呼ばれる状態となる傾向にあります。このバブルの内側では、自身と似た考え・意見が多く集まり、反対のものは排除（フィルタリング）されるため、その結果、対立する意見を比較する機会が失われ、社会的弱者の声も反映されにくく強者の意見が反映されやすくなります。