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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)