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)