这些年 我们可能误解了算法与“信息茧房”的关系
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本文转自:中新网
南非自然保护区部分生物死亡疑与骚乱点燃化学品仓库有关
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)
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