他指出，一个科学家最重要的文章可能完成于他职业生涯的任何时期：可能是他们生平写的第一篇论文，也可能是他们刚拿到博士学位后或者是在努力寻找终生职位时写的一篇论文，可能是他们成名时发表的论文，也可能是他们生平发表的最后一篇论文。科研突破会发生在任何时候。这一洞见无法帮助科研赞助机构确定资助哪些人的研究，但它说明了仅根据论文被引用次数来决定拨款给谁，并不是解决问题的办法。只为成功的研究人员提供资金可能会与更重要的科学发现失之交臂，因为忽视那些已经工作了数年却没有取得突破的研究人员，我们或许会使最重要的科学发现胎死腹中、功亏一篑。
类似“大家也喜欢”这样的算法使我们的集体行为呈现出新的形式，也为我们相互之间的交流提供了新的方式。这些新形式和新方式可以产生许多积极影响，让我们能够更迅速、更广泛地分享我们的研究发现。但是我们不应该让算法来决定我们看待这个世界的方式。在学术界，这种情况在某种程度上已经发生了。因为容易量化，论文被引用次数和论文的影响因子已经成为科学研究中的通用货币。
不平等是当今社会面临的最大挑战之一，而我们在网络上的行为正在为这种不平等推波助澜。我们根据脸书上的好友数量、推特上的粉丝量以及领英上的人脉数量来评判彼此。这些评判并非完全错误：正如上一章里的邓肯·沃茨和马修·萨尔加尼克对音乐排行榜的研究表明，真正糟糕的歌曲确实跌入榜底。但这些评判也并非完全正确。我对杰克·保罗天赋平平的判断，同样也适用于一些成名的科学家。他们以“赞”和“分享”的形式积累社会资本，进而再积累金融资本，无论这种金融资本的形式是研究基金还是兰博基尼，随之而来的反馈效应会进一步加速这种积累。
“大家也喜欢”算法浅显易懂，如果你第一次没有完全看懂，请返回第9章，再读一遍我对这个算法的描述。你需要明白它如何扭曲了数据的输入和输出，因为它肯定正在影响你生活的某些方面。无论你正在建立领英人脉以吸引雇主，还是作为雇主本人正在比较一个社交广泛且性格傲慢的潜在雇员和一个脸书好友寥寥无几的应聘者，你都不应该让算法来替你做出决定。人的完整性是我们所拥有的最重要品质之一，我们不能简单地听命于算法。
第二部分 算法想控制我我们的情绪和行为吗？
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