大資料和機器學習是我的主要研究方向，所以我來回答一下這個問題。

隨著大資料技術的不斷髮展，目前各大網際網路平臺都普遍採用了大資料技術，透過大資料技術產生的價值也在不斷提升，而演算法則是大資料技術體系的核心內容之一。

在大資料時代背景下，隨著算力和資料的不斷提升，演算法的效果也越來越好，智慧化程度也在不斷提升，但是不論演算法如何設計，從某種程度上來說，演算法也避免不了一些問題，更何況目前基於演算法的很多研究依然處在探索階段。

在當前的大資料時代背景下，要想避免演算法對於使用者的一些“誤判”，可以採用以下幾種方式：

第一：透過高維度資料來訓練演算法。要想讓演算法不斷智慧化和準確化，一個重要的辦法就是不斷對演算法進行訓練，而要想更好的訓練演算法，就需要為演算法提供大量的高維度資料。以消費類平臺為例，通常使用者的購買記錄就是演算法進行產品推薦的依據，而要想避免演算法對使用者產生“歧視”，可以透過瀏覽和關注不同的產品，或者是直接透過搜尋等方式都可以更全面的訓練演算法。

第二：設定不同的角色來突破“演算法壁壘”。所謂的演算法壁壘就是根據使用者的行為資料所產生的一系列判斷，由於使用者的行為往往具有較強的邊界性，所以基於使用者資料的演算法也會產生某種“壁壘”，這也是困擾研發人員的問題之一。而要想打破這種“演算法壁壘”，使用者可以透過設定不同的角色來突破這種壁壘。

第三：引導演算法。演算法也是可以被引導的，引導演算法的過程其實可以認為是為演算法定製“性格”，這個性格可以涉及到諸多方面，比如自律性較強的人往往會在固定的時間做固定的事情，而此時演算法也會配合使用者做出相應的決策。