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)