Safiya Umoja Noble 在《Algorithms of Oppression》（2018）中分析搜尋引擎結果如何受到商業利益與社會偏見影響，指出搜尋結果並不是自然、平等且中立的資訊呈現。她以種族化與性別化的搜尋結果為例，說明平台的資料、分類與排序如何影響哪些群體被看見、如何被描述，以及哪些資訊更容易被找到。
這本書關注的是演算法偏見與可發現性不平等，不是狹義的過濾氣泡研究。它擴大本書的問題意識：資訊環境不只可能讓使用者看見較窄的內容，也可能讓某些社群與知識在整體搜尋系統中被不公平地呈現。
思與行
- 在評估資訊多樣性時，除了問「使用者看到多少種觀點」，也要問「哪些群體與知識被系統性地降低可見度」。
- 檢查搜尋關鍵字是否帶有刻板印象，並比較不同語言、地區與查詢詞的結果。
- 與演算法策展不只回應個人偏好也會組織公共可見性連結。
參考
- 作者書籍介紹：Algorithms of Oppression，Safiya Umoja Noble，NYU Press，2018。
- 延伸脈絡：平台不是中性的資訊管道而是可見性的組織者、平台不是中性的資訊管道而是可見性的組織者。