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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)