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“信息茧房”这个说法@*，正在从学术研究快速走向日常生活@##。比如有年轻人吐槽“你们看过爸妈的手机吗？他们刷到的内容和我完全不一样%@%，这简直就是信息茧房”时@%@@，这类说法其实混淆了“信息茧房”和“个性化推荐”概念**@@%。当人们使用个性化推荐*##*，因个人兴趣、场景等因素而得到不同的推荐结果%@，其实是很正常的%*%@，但将千人千面的推荐效果等同于信息茧房*#@，有失偏颇%%#@，容易导致信息茧房概念的泛化与滥用#%*%*。
这种近乎直觉式的推断*#*，让人喜忧参半**%#。喜的是*@，人们对新技术的社会影响保持了认知上的敏感和反思%%*。忧的是##，信息茧房概念被逐渐泛化%*@，陷入了过于简单化的归因%%，对算法技术的评判有失公允*%@#*，并且有可能滑向不利于社会创新的技术悲观论调%@。
信息茧房这个术语有两层含义#%@#。
首先%@，这个词语描述了个人所感知的同质化信息环境@@。早在2006年%%，美国政治学家、法学家卡斯桑斯坦在《信息乌托邦》(Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge)一书中#@%，用“茧房”来比喻这样一个环境：因为个性化的信息过滤**，个体只能接受到符合自己观点的信息%%**#，因此陷入到了一个同质化的信息环境中@%%%@。
其次*@，在学术研究中#@%%#，过滤泡、回声室是比信息茧房更常用的概念@*@。人们上网时都有类似的体验#@*#@，立场不同的双方就某个争议话题展开论战*#@@，结果不仅谁也说服不了谁、谁也不愿意理解谁@*%，甚至还会加强自己原先的立场*%*%。回声室就描述了这样一种状况：人们生活在一个封闭的社交圈中@@@*，同质化的信息不断重复、放大*%，导致回声室内的成员对外界的信息接触越来越少#*@%%，而只能听到和自己一致观点的声音%@##。
不过@%@#，算法和茧房的因果关系也未经证实*@**。《打破社交媒体棱镜》一书中*@#%%，美国杜克大学政治学与公共政策教授克里斯贝尔做了一个实验%%*%，当给用户提供了对立的观点时#%*@@，人们反而更极端、更捍卫自己原来的立场了@@%*@。这个实验说明*@@，哪怕我们接触的是多样化的信息**@*#，仍然会拥护自己的立�#%%。踔帘涞眉�***，这个过程并不一定需要经过“过滤泡”或“信息茧房”的中介%**#。
信息茧房、过滤泡、回声室等概念都描述了一个共同的担忧：在选择性的信息接触中##@*，人们可能会陷入一种自我强化的反馈循环@@，从而失去了接触多种信息、不同观点的机会*%%@%。这个复杂的社会问题有很多成因#*@，受到包括个体、技术、场景与社会等多种因素的共同影响@@@。但是在人们的日常认知中经常把这个多因多果的问题%#，简化为“算法导致信息茧房”形式的单因单果的说法@#*#。
要弄清楚这个问题##，我们需要全面地认识算法*@。
首先%%@*，在技术上@*@，算法就是计算方法##，我们对数学中的鸡兔同笼问题的求解%#%%，就是最简单的计算方法#%@**。推荐算法要解决的问题是随互联网而来的海量信息的分发难题%*。“猜你想看”也是一道算法题%#*，信息平台根据人们的地理位置数据、已有浏览记录、朋友的兴趣等%%%@，完成信息的高效分发@@。
推荐算法在用户和内容之间建立起有效的、符合偏好和需求的桥梁*#@%。如果没有推荐算法#@，我们可能会淹没在无边无际的信息海洋中%%*%，感到迷茫和不知所措@%%%*，我们无法有效地获取所需的信息#%*，甚至可能引发更严重的问题%#，比如信息瘫痪和信息回避***%。因此**%，从全局上看#%*，算法是服务民众需求、有利社会发展的*#%#%，这一基本判断应是主流共识@#*%%。
其次#@#@，从市场经济角度看%%#@%，提供这项服务的平台公司需要盈利*%#@@，因此推荐算法还要解决留住用户*%*%@，然后将用户注意力有效售卖给广告商的问题@*。正如纪录片《监视资本主义：智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的*@*@，社交媒体平台和搜索引擎使用的推荐算法%%，根据用户的历史行为和偏好*@%#%，个性化地推送信息@**@。平台就像商�*%。绻坛∽芴峁┠骋焕嗷蚰臣咐嗌唐�#@*%%，无法提供更多品类的商品#@，消费者可能会减少使用甚至抛弃它#%。从商业角度@#@，平台也会通过分发多样性信息%@*，来留存用户*%%*，而不是刻意制造茧房@@。
也有研究显示#@**，用户仍然有主观能动性**#，也并非一味被动接受算法的投喂@%%。宾夕法尼亚大学的杨天、黄圣淳等研究发现@@，喜欢用今日头条看娱乐信息的人*#@#%，也顺便看了新闻@*#。也就是说%*，人们使用算法驱动的信息分发平台之后#%#@*，并没有陷入娱乐的茧房中不可自拔@%*，而是随着娱乐信息消费增加%*#%*，新闻信息的消费也增加%*。从传播的角度上讲*%*%，这个研究的结果很有意义#%*，因为它提出了一个反常识的发现：算法平台上的消费者不仅没有娱乐至死**，而是也履行着“好公民”的职责%*#@%。
此外##**，从技术哲学的视角#*，技术与社会相互建构%%@%。推荐算法并不是一个完全独立的存在%*，而是与多种社会因素相互交织、共同发展的结果*@。它根据我们的个人兴趣来推荐信息#*，但也受到政府、公司、用户等多种社会因素共同影响**%*，进而产生了“千人千面”的推荐效果*@@。
而当我们搞清楚了何为算法、何为茧房%%#，我们也就可以理解为什么算法成了信息茧房的替罪羊#*%。
第一@%@%，这个替罪羊现象是大众认知仓促简化的结果%*。算法技术深度嵌入日常生活后%@%**，和各样社会问题产生了复杂的勾连*@*@。但人们并没有时间、或没有心力去进行条分理析的明辨@%#%，就想要寻求一个易懂的、易交流的说法*#@%%，来描述这种“千人千面”的信息体验@###%，却找不到除茧房、过滤泡这类比喻之外的词汇*%#%。于是*#%，在大众讨论中%#，信息茧房的概念被挪用和滥用@%*#，相应地%#%，概念语义也出现了泛化#@%*%。把对信息茧房、沟通困难等的担忧@#，都仓促挪用到了推荐算法上@@。如果人们不愿意充分全面地去认知算法的原理@#*%，信息茧房的含义@%@#，就匆匆地将信息茧房完全归咎于算法@*#*，也是有失公允的##%。
第二*%%#，正如社会心理学的“替罪羊理论”所说@@@，人们往往会把负面体验归因于外群体@@##。在这里#@*@@，人们把社会问题归因于技术@*#。人们如果在现实生活中意义感缺失*@，更倾向在信息流中花费更多时间*@#，放下手机后*@，人们就容易将自己的空虚感归因到算法身上##%。心理学家戈登W阿尔波特的“替罪羊理论”(scapegoat theory)提出%@@，当人们经受负面的情绪时%#*@@，会倾向于把这种感受去归咎于另一个群体或个人@*#。
如果让算法作为信息茧房的背锅侠%%%%，蕴含了一个前提：用户是被动的#@，没有主动性的*@@%，技术为刀俎@@@，网民为鱼肉##@。但实际上@*，推荐算法在技术上也给用户的兴趣赋予了很多能动性@%@。如果用户对京剧感兴趣@*，在京剧类型内容上停留时间长@@#**，就会得到更多的推送%#*%*。
其实#*%%%，就算是没有算法的时代里%%#%*，人们也会不同程度地生活在自己构建的同质化信息圈中#@%%。报刊时代#@@*@，也有人只看社会新闻；电视时代**，也有人只看体育频道*%。但人们并没有把这种单一化、同质化的信息消费归咎于报刊和电视#@@@。真正能打破信息茧房的#**%，并不是对一个传播技术的讨伐和绞杀@@%%，而是对受众或用户的信息素养、社会公共信息生态治理等等多方面能力的考验@#@。
可见#@@*，面对复杂的社会问题时%%#%，人们总会想寻找一个简化易懂的说法@*%。这个替罪羊可能是另一群人#%@%，也可能是技术**%，而“信息茧房”就成为了信息同质化、娱乐至死、意义虚无等复杂社会症候的简化替罪羊@%@%%。
第三@%，纵观媒介发展史#*#*#，算法既不是第一只为负面情绪赎罪的替罪羊##*@，也不会是最后一位替社会问题挡枪的背锅侠@%**。新兴的传播技术带来的变革如果超出了人们能够驾驭的范围@#，就很容易成为更广泛问题归咎对象#*。
例如#@，柏拉图在《菲德罗篇》中猛烈批评“文字”这种当时的新技术%%@@，认为它破坏了口头交流增长智慧的方式*#%%%。清朝末年@@%#%，被喻为“顺风耳”的电报技术传入当时面对内忧外患的清朝**%%*，电报本可以用于提高军事情报的传递效率**@@*，但也遭到了很多大臣的反对%#*%。其中一位名叫崇厚的大臣认为*@*@，这种新技术“贻害无穷”@#，因为电报杆插地太深@*，可能破坏风水#%*#，吸走大清的地气###%*。21世纪初#@*，网络游戏一度成了“网瘾”的替罪羊@@。当网络上的喷子太多###%@，我们又武断地抓出社交媒体来做祸首*@。如今@@@，人们又捉住了算法和大数据%*@@*，作为信息同质化和观点极化的替罪羊*%%*。
认识到这个算法替罪羊现象**#*，克制地使用简化归因@#，对个人和社会都是有益的#@%@%。对个人而言%*，我们应该有意识地培养自己的自控力@%@*，为自己设计更加健康的信息套餐@#%@#，运用科学和积极的思维来使用算法##%。例如@*@，通过算法推荐@%**，用户找到了独特品味的图书、小众出版商也觅得了投缘的小众读者群%*@@。对社会来说%#，我们保持开放包容的心态%#@#%，才能在社会认知上为新技术创新做好准备*#*@*，助力孵化更多的创意产品来方便我们的生活%@@*。而代际沟通困难、意义虚无、错失焦虑、意见极化等结构性的社会问题%@%，也不能把责任简单推到用户或技术身上%%##@，还需要通过系统设计思维@#%%#，推动全社会一起来改善*%*。
来源：红网 作者：仇筠茜
