由於成長背景等因素的差異而對同一件事有不同的見解和想法是極其自然的事。然而，如果只吸收同溫層的資訊的話，很大機會會對持不同意見的人有先入為主的成見與誤解。這幾年，社交媒體的興起惡化了這個問題。社交媒體固然拉近了人與人的距離，但這只是一個常識性的判斷，如果我們超越這種常識性的判斷，進一步來分析，就可以發現有更重要的因素存在，那就是它的演算法。演算法根據用戶的紀錄去推送符合他們口味的內容，用戶看過這些內容後，會更確信自己的想法，結果產生了難以解脫的惡性循環。

　　舉例來說，美國的移民政策最近引起激烈的爭論。關於大規模拘捕移民和相關抗議的報導，令支持政府的市民覺得政府做事雷厲風行，有效地解決問題。然而，他們沒有留意到，由於種種其他因素，實際上現在每個月平均被遞解出境的移民數量比上一任總統還要低。這些數據多數由被列入反對政府之列的媒體所搜集，所以在社交媒體上難以跨越演算法的鴻溝，而觸及持相反立場的用戶。另外，在社交媒體上關於大規模拘捕移民和抗議的影片通常會激起不少人反政府的情緒，而對執法者有惡劣的印象，同理可知，這些影片也難以觸及另一方。更常發生的現象是，只有支持自己想法的影片會被選擇性流傳。久而久之，用戶就會對反對自己意見的人一概仇視。因為如此，社交媒體的演算法無助於進行建設性的討論。舉例來說，美國社會對於「非法移民」這個詞語有不同的討論。有不少人認為政府只用這一個字眼來概括所有計劃驅逐的移民會誤導大眾。可是，因為演算法和社交媒體的限制，這種討論並沒有引起整個社會的重視。

　　喜歡聽贊成自己意見的話語本來是人之常情，但是如果影響到社會發展，那就另當別論了。以前大眾可以從傳統媒體上了解不同立場，如今隨著科技發展，社交媒體的演算法成為不同意見的人融洽相處的隔閡。即使網絡媒體的資訊對用戶有參考的價值，演算法也只會令根深蒂固的觀念更加堅固。然而，一個人對社會議題的了解經常要在跟持相反意見的一方相對時才能清楚，更能找到解決方案。既然演算法是依靠瀏覽紀錄來推送，用戶可以藉著主動搜尋不同立場的意見來跳出同溫層，令自己更全面地了解社會現狀，打破對其他人的成見。畢竟在現實生活中，每個人都要跟不同背景、不同意見的人打交道，而不是只待在網絡世界裡。