推薦系統通常以使用者相關性作為重要目標，讓人更容易找到感興趣的內容。這可能改善資訊效率，也可能讓資訊範圍向既有興趣集中。可是「多樣性」不是單一維度：當平台將使用者送往平常不會追蹤的媒體，來源數量可能增加；若文章主題仍高度集中於使用者已表達的興趣，主題廣度便可能下降。
南韓個人化新聞研究提供了這種方向不一致的案例。知乎的推薦機制研究也顯示，使用者的社交關注與主題興趣可能朝不同方向變化。因而不能假設個人化必然把所有內容收窄，也不能以來源增加就判斷沒有泡泡風險。
思與行
- 檢查推薦產品的目標函數：相關性、觀看時長、來源廣度、主題廣度與新奇性是否被分開衡量？
- 對自己的資訊飲食，安排固定比例的陌生主題，而不是只增加熟悉主題的來源。