谷歌的數據科學家賽斯(Seth Stephens-Davidowitz)寫了一本書叫《數據、謊言與真相》。在這本書里，賽斯利用他從包括谷歌在內的互聯網公司得到的數據，以及數據科學，推翻了很多原本我們習以為常的認知。
比如，在對互聯網的批評中，最常見的一點是，互聯網會造成繭房效應。也就是說，人們在互聯網上，會逐漸只看那些符合自己觀點的文章和討論，對那些不同觀點的文章和討論則會自動屏蔽。
哈佛法學院教授、曾經擔任白宮信息管制辦公室主任的凱斯·桑斯坦，曾提到過這個現象。桑斯坦說：“網絡正在迅速往一個方向發展，讓人們局限在自己的觀點：自由派人士大多只看自由派人士的言論，溫和派只看溫和派，保守派只看保守派，激進派只關注激進派。”
這個觀點非常深刻，也非常引人深思。畢竟，如果每個人只躲在自己的觀念繭房，的確會加劇人和人之間的疏離感。互聯網也就不是在增進彼此之間的理解，而是讓彼此更陌生。
但是，賽斯說，通過數據研究卻能夠發現，事實并不是這樣?；ヂ摼W并沒有造成繭房效應。
他引用了兩組學者的研究。第一組的兩位研究者，在2011年發表了自己的研究成果。他們先請研究對象陳述自己的意識形態，比如，認為自己是自由還是保守、溫和還是激進，然后，研究者使用工具跟蹤這些人訪問的新聞網站。
如果信息繭房在互聯網上成立，那么，這些觀點不同的人應該會看到不同的內容。但是，研究數據發現，在美國，政治立場不同的兩個人訪問同一個新聞網站的概率是45%。對比之下，在現實世界中，碰到跟你政治立場不同的人的概率，同事為41.6%;鄰居為40.3%，家庭成員為37%，朋友為34.7%。也就是說，你更有可能在互聯網上，而不是在現實生活中，遇到跟你立場不同的人。
研究者給出了兩個解釋。
第一個解釋是，網絡新聞基本上是由幾個大型機構主導的，雖然互聯網上有各種各樣的迎合小眾需求的網站，支持持有槍支、無政府主義、民族主義等等。但所有這些網站的訪問量加起來，也只占到網絡新聞總流量的一小部分。
第二個解釋是，其實很多持有某種強烈觀點的人，也會去看那些跟他們觀點不同的網站，雖然這讓人生氣。否則就沒有辦法解釋網上的那些論戰了。
這兩位研究者使用的數據是2004年到2009年之間的。之后新的變量是像Facebook這樣的社交網絡。然后，第二組研究團隊把目光放在社交網絡上。結果發現，人們在Facebook上獲取的內容，有很大部分來自跟自己看法對立的人。
他們的解釋是：人們在Facebook上的朋友人數，其實遠比在實際生活中的朋友人數要多。因為Facebook上的朋友，很多都是弱關系。比如你中學時候的同學、某個遠房親戚、上一份工作的同事。
你可能永遠不會跟這些人一起出去玩，可能不會跟他們一起吃飯，但是你確實跟他們在Facebook上是朋友。而且你確實會點擊他們分享的文章鏈接。因此，Facebook同樣也幫助你遇到那些現實生活中跟你觀點不同的人，了解他們在看的內容。
以上就是數據科學家賽斯對于互聯網繭房效應提出的異議。他通過兩組數據研究來表明：其實互聯網上的繭房效應并不成立。
