随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。在享受大数据带来的便利的我们也开始感受到它的负面影响。其中，“讨厌”现象便是其中之一。本文将从“讨厌”现象的成因、影响以及应对策略三个方面进行分析。
一、大数据时代下的“讨厌”现象
1. 成因
（1）信息过载。大数据时代，信息爆炸，人们在面对海量信息时，难以筛选出有价值的信息，导致“讨厌”情绪的产生。
（2）个性化推荐。大数据算法通过对用户数据的分析，进行个性化推荐，使得用户陷入“信息茧房”，加剧了“讨厌”情绪。
（3）虚假信息。大数据时代，虚假信息泛滥，人们在获取信息时，容易受到误导，产生“讨厌”情绪。
2. 影响
（1）影响人际关系。在“讨厌”情绪的影响下，人们容易对他人产生偏见，导致人际关系紧张。
（2）影响社会稳定。虚假信息的传播，可能导致社会恐慌，影响社会稳定。
（3）影响个人成长。在“讨厌”情绪的影响下，人们容易陷入消极情绪，影响个人成长。
二、应对策略
1. 提高信息素养。面对大数据时代的“讨厌”现象，我们需要提高信息素养，学会辨别信息真伪，筛选有价值的信息。
2. 强化算法伦理。大数据算法在个性化推荐过程中，应遵循伦理原则，避免加剧“讨厌”情绪。
3. 加强监管。政府应加强对大数据产业的监管，打击虚假信息传播，保障公民的知情权。
4. 营造良好氛围。媒体和公众应积极传播正能量，倡导理性思考，共同营造良好的社会氛围。
大数据时代，我们享受着便利的也要面对“讨厌”现象带来的挑战。通过提高信息素养、强化算法伦理、加强监管和营造良好氛围等应对策略，我们可以降低大数据时代下的“讨厌”现象，共同创造一个更加美好的未来。
引用权威资料：
1. 李开复. 《人工智能：一种现代的方法》[M]. 清华大学出版社，2017年。
2. 张晓刚. 《大数据时代：信息过载与信息焦虑》[M]. 电子工业出版社，2016年。
3. 赵明宇. 《虚假信息传播对社交媒体的影响》[J]. 网络传播与文化，2018（2）。
4. 陈昌凤. 《算法伦理：大数据时代的道德困境》[J]. 互联网发展，2017（4）。
