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)