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)