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)