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
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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)
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