这些年 我们可能误解了算法与“信息茧房”的关系

　　推荐算法日益成为人们获取信息的重要方式之一@#。算法就像信息的导航仪**%，通过深度分析和精准匹配@%@，满足人们个性化的信息需求%%@。然而@#，有一些人担忧%*%，个性化推荐可能会让人陷入“信息茧房”的困境###%*，即人只看到自己喜欢或感兴趣的内容%#@#%，忽视了那些有益的信息@#@#*。信息茧房是真实存在的吗？人是否能突破“信息茧房”%*%，看见更广阔的世界？

　　“信息茧房”是个有偏见的概念

　　“信息茧房”最初是由哈佛大学教授卡斯桑斯坦在2006年提出的@*@%。他警示人们@@%%#，互联网时代*%，每个人都可以定制自己想看的信息%##%，如果人们只关注自己感兴趣的内容%@%，可能会像住在蚕茧里一样%@%。

　　当桑斯坦提出信息茧房时#**@，算法还是一个相对模糊、尚未广泛应用的概念#@@#@。“信息茧房”引入中国后#@*#@，很快成为热门话题词##，引起了社会广泛关注和讨论##%#。

　　有人担心算法自动过滤用户“没兴趣”“不喜欢”“不认同”的信息%@@@*，人们每天看到的信息可能会越来越单一*##，难以接受新的观点和信息##%，就像被“信息茧房”困住了一样****。

　　北京师范大学丁汉青教授等人研究发现@*@*，相比于国外**@##，国内对“信息茧房”的研究讨论更加热烈%*，呈现出“中热西冷”的特点#@*%。截至2020年2月6日*%@，中国学者已经写了584篇关于“信息茧房”的论文%@#，但在这段时间里*@*，国外的学者们似乎对它不太感兴趣**%%*，Web of Science上只有1篇相关的论文@%。

　　在584篇中文论文中#@@，超过450篇都认为“信息茧房”是真实存在的#@%。但有趣的是*@#，这些试图证明“信息茧房”存在的研究%#*#，在定义、推理、数据采集等方面存在缺陷#@##*，不能肯定地说算法推荐一定会导致“信息茧房”#%#@。

　　相比较“信息茧房”%###@，国外学者更经常使用“回声室”和“过滤气泡”#*@%，这两个词比较中性%*，更多在描述事实*%%#，没有太多情感色彩%@。但在中国%#@**，“信息茧房”更常用##，它带有贬义色彩#@##，而“茧房”的比喻#*，给人一种被包围、无法逃脱的感觉###*，容易让人望文生义*@@#，产生技术恐惧#*，觉得技术是个坏东西##@。

　　就像当年中文学界在翻译勒庞的《乌合之众》一样*@*%，原文中的“The Crowd”只是指中性的人群#%@，但“乌合之众”在中文中带有贬义色彩@#@@，逐渐成为一个容易被误解和滥用的抨击性概念%*#。

　　技术成为“信息茧房”的替罪羊

　　近年来%%#%，越来越多的学者开始重新审视“信息茧房”概念@%%%，他们得出的结论是%@##，信息茧房更多基于理论推测#@#，尚未得到充分的实证支持#@**，我们不必过分担忧@@@。

　　昆士兰科技大学的一项研究表明*@，“回音室”“过滤气泡”“信息茧房”等说法是一种没有真实根据的担忧@@，人们很容易把担忧归咎于技术%##%，技术反而成了“替罪羊”@@。荷兰阿姆斯特丹大学六位法学和信息科学的学者实证研究发现*#%#，目前几乎没有经验证据可以证明对“信息茧房”的担忧@*@#。

　　清华大学新闻与传播学院陈昌凤教授对“信息茧房”概念提出质疑@@#，她认为#@，这个概念虽然被广泛讨论##*%，但缺乏足够的科学证据来支持其存在#%@#。在西方学术界*#，也没有强有力的研究能够证实“信息茧房”的真实存在%@@。在大多数情况下@%@@，人们对于“信息茧房”的担忧是一种假设#%，而非拥有确凿的论据%%*%。

　　杜克大学社会学家、“政治极化实验室”的克里斯贝尔发现@@%，人们在社交媒体上接触到不同观点后%#%#，反而让他们的原有立场变得更加坚定#@*#。这说明@@，尽管人们可以接触到各种各样的信息#*，但很多人还是会坚持原有的立场与观点*%。“信息茧房”不一定是推荐算法造成的#@@#%，关键还是在于个体的选择和关注%@**@。

　　清华大学社会科学学院积极心理学研究中心研究发现**，人们接触的信息多样性受个体、技术、场景与社会等多种因素共同作用@#@#，并不能将对“信息茧房”的担忧简单归责到算法*###。

　　信息茧房忽略了个体的主观能动性

　　如果我们重新审视“信息茧房”这一概念%@，会发现其存在一些不合理之处@%@。

　　首先%%*，“信息茧房”忽略了人的信息素养和自主意识@*@#。现实生活中**#@，人们的信息来源并非完全依赖于个性化算法%*，而是受到多种因素的影响@*#%%，包括个人兴趣、社交关系、新闻报道等@*。实际上#*%*%，即使面对个性化算法推送的信息*@##，个体也可以自主筛选和判断%#%，选择性地接受或拒绝某些信息%*。如果人们缺乏这种自主意识和能力@@#@%，即使没有算法推荐@#@*，也可能陷入“信息茧房”@*#*%。因此@##%，将“信息茧房”简单地归结为算法的产物是不合理的#@%。

　　其次#**，“信息茧房”概念过于简化了信息获取和处理的复杂性%*。信息茧房假说是建立在人们依赖单一信息获取渠道基础之上的@%@。

　　实际上%#，算法在变得越来越多元化#@。算法不仅会给人们推送当下可能感兴趣的内容@@##，还会从长期角度挖掘预测人的潜在兴趣@%%，甚至会尝试推荐一些随机信息或过去不太观看的信息@@@@。这种算法设计不仅不会制造“信息茧房”%%%，反而有助于打破“信息茧房”@@@%#，让人看到更广阔的世界*#*%。

　　英国的一项研究发现%%，在高选择的复媒体环境中##，人们可以轻松地消费不同类型的信息#@#%*，接触到更多元化的信息与观点#@#*。

　　为了更形象地理解这一点##，我们用“破网”的比喻来理解人们的多元信息渠道@%@*，即使某个平台的算法推荐机制存在信息漏洞@%@，是一个有破洞的渔网#%%%，但是将多张破渔网重叠在一起*@，就会形成一个不再有破洞的完整渔网%%#@#。

　　想象一下@#%，如果你只有一张渔网来捕鱼%%%%，但这张网上有一些破洞*@，那么你可能会漏掉一些鱼%*@%@，单一平台或许不能完美地提供全面均衡的信息内容***#，满足你的所有需求###。但是@@，如果你有很多张破渔网##，并且将它们重叠在一起使用%@，那么破洞的位置就会相互错位@%#@@，最终形成一个完整、没有破洞的渔网%%*%%。

　　实际上%#**，每个人的信息食谱是多元的**#@，人们会从大众传媒、社交媒体、新闻平台、视频平台等不同渠道获取信息%#@*，专业编辑分发、社交关系分发与算法推荐分发等多重渠道交叉重叠*%*#@，反而帮助个体打破“信息茧房”%@%*@，实现多元信息获取的“兼听则明”%@@*%。

　　结语

　　桑斯坦提出的“信息茧房”更像是一个警示性的比喻%%@，至今并没有确凿的证据表明算法推荐与信息茧房之间有必然的联系#@@。在中文互联网中%%%，对“信息茧房”概念望文生义式的讨论与批判*@@*@，让算法被广泛误读%##*。实际上@*，个性化算法推荐并不会直接产生“信息茧房”###。

　　当人们使用多个平台或媒介时*#*#%，不同平台或媒介之间的信息相互补充#%@#*，有助于拓展人们的视野@**，就像多张破网叠加之后*#@，形成一张没有漏洞的完整信息网***，为人们织造一张更均衡健康的信息食谱@%@*。

　　(刘战伟@@，作者系中央民族大学新闻与传播学院助理教授)