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)