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)