这些年 我们可能误解了算法与“信息茧房”的关系
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本文转自:中新网
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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)
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