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“信息茧房”这个说法%#，正在从学术研究快速走向日常生活#*#%*。比如有年轻人吐槽“你们看过爸妈的手机吗？他们刷到的内容和我完全不一样%@，这简直就是信息茧房”时***@*，这类说法其实混淆了“信息茧房”和“个性化推荐”概念#*。当人们使用个性化推荐%@，因个人兴趣、场景等因素而得到不同的推荐结果*%，其实是很正常的%*%@，但将千人千面的推荐效果等同于信息茧房#@%，有失偏颇%*，容易导致信息茧房概念的泛化与滥用%@。
这种近乎直觉式的推断%@#，让人喜忧参半@@*%@。喜的是@%#，人们对新技术的社会影响保持了认知上的敏感和反思@#*@。忧的是#@#%，信息茧房概念被逐渐泛化#@，陷入了过于简单化的归因*@%，对算法技术的评判有失公允@##，并且有可能滑向不利于社会创新的技术悲观论调%#%*。
信息茧房这个术语有两层含义#@@#。
首先#@，这个词语描述了个人所感知的同质化信息环境#*%%。早在2006年*%@#*，美国政治学家、法学家卡斯桑斯坦在《信息乌托邦》(Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge)一书中*%，用“茧房”来比喻这样一个环境：因为个性化的信息过滤@*@@，个体只能接受到符合自己观点的信息%%*，因此陷入到了一个同质化的信息环境中%@%%%。
其次%#%%，在学术研究中*@，过滤泡、回声室是比信息茧房更常用的概念#*%*@。人们上网时都有类似的体验***%，立场不同的双方就某个争议话题展开论战*#***，结果不仅谁也说服不了谁、谁也不愿意理解谁@%%@@，甚至还会加强自己原先的立场%%#。回声室就描述了这样一种状况：人们生活在一个封闭的社交圈中%@@，同质化的信息不断重复、放大@*，导致回声室内的成员对外界的信息接触越来越少%%%，而只能听到和自己一致观点的声音%%。
不过%%，算法和茧房的因果关系也未经证实@#*。《打破社交媒体棱镜》一书中###，美国杜克大学政治学与公共政策教授克里斯贝尔做了一个实验#*@*，当给用户提供了对立的观点时@#**%，人们反而更极端、更捍卫自己原来的立场了%#*@#。这个实验说明*@*，哪怕我们接触的是多样化的信息*%#，仍然会拥护自己的立�*@。踔帘涞眉�##%%#，这个过程并不一定需要经过“过滤泡”或“信息茧房”的中介@@*#。
信息茧房、过滤泡、回声室等概念都描述了一个共同的担忧：在选择性的信息接触中@*%#@，人们可能会陷入一种自我强化的反馈循环@*@%@，从而失去了接触多种信息、不同观点的机会##*@。这个复杂的社会问题有很多成因#%%*，受到包括个体、技术、场景与社会等多种因素的共同影响@*@%*。但是在人们的日常认知中经常把这个多因多果的问题%@@%@，简化为“算法导致信息茧房”形式的单因单果的说法##%*。
要弄清楚这个问题*%，我们需要全面地认识算法@#。
首先*@#，在技术上#@@，算法就是计算方法%*@，我们对数学中的鸡兔同笼问题的求解@@@，就是最简单的计算方法#@%%。推荐算法要解决的问题是随互联网而来的海量信息的分发难题@#%*。“猜你想看”也是一道算法题##%*，信息平台根据人们的地理位置数据、已有浏览记录、朋友的兴趣等%@%##，完成信息的高效分发*#%。
推荐算法在用户和内容之间建立起有效的、符合偏好和需求的桥梁%*#%#。如果没有推荐算法@%@%#，我们可能会淹没在无边无际的信息海洋中#@#，感到迷茫和不知所措*#，我们无法有效地获取所需的信息@%*，甚至可能引发更严重的问题****#，比如信息瘫痪和信息回避#%@。因此%@%**，从全局上看*@，算法是服务民众需求、有利社会发展的%#%@*，这一基本判断应是主流共识*@#。
其次**，从市场经济角度看#@%*#，提供这项服务的平台公司需要盈利@*，因此推荐算法还要解决留住用户#@，然后将用户注意力有效售卖给广告商的问题*@@%。正如纪录片《监视资本主义：智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的@*@，社交媒体平台和搜索引擎使用的推荐算法#*，根据用户的历史行为和偏好#%@，个性化地推送信息#%%*。平台就像商�#%。绻坛∽芴峁┠骋焕嗷蚰臣咐嗌唐�#**，无法提供更多品类的商品@@##%，消费者可能会减少使用甚至抛弃它*%%@。从商业角度@@%#，平台也会通过分发多样性信息%#@##，来留存用户%**，而不是刻意制造茧房#@。
也有研究显示%##@#，用户仍然有主观能动性@#%，也并非一味被动接受算法的投喂***@。宾夕法尼亚大学的杨天、黄圣淳等研究发现%*，喜欢用今日头条看娱乐信息的人%@@@，也顺便看了新闻**#*。也就是说@@@%，人们使用算法驱动的信息分发平台之后##，并没有陷入娱乐的茧房中不可自拔*##@，而是随着娱乐信息消费增加%@#%，新闻信息的消费也增加##。从传播的角度上讲@*，这个研究的结果很有意义#%#，因为它提出了一个反常识的发现：算法平台上的消费者不仅没有娱乐至死%#%，而是也履行着“好公民”的职责%#@**。
此外*%%，从技术哲学的视角@*，技术与社会相互建构**@*。推荐算法并不是一个完全独立的存在#%@，而是与多种社会因素相互交织、共同发展的结果*#%。它根据我们的个人兴趣来推荐信息#%@#@，但也受到政府、公司、用户等多种社会因素共同影响#*，进而产生了“千人千面”的推荐效果%%%*#。
而当我们搞清楚了何为算法、何为茧房%*%@#，我们也就可以理解为什么算法成了信息茧房的替罪羊%#@*%。
第一@*%@%，这个替罪羊现象是大众认知仓促简化的结果@%。算法技术深度嵌入日常生活后###，和各样社会问题产生了复杂的勾连%*%#*。但人们并没有时间、或没有心力去进行条分理析的明辨*#@*，就想要寻求一个易懂的、易交流的说法%@@@，来描述这种“千人千面”的信息体验@*%%@，却找不到除茧房、过滤泡这类比喻之外的词汇*@##%。于是@@#@，在大众讨论中%*##，信息茧房的概念被挪用和滥用@%*，相应地@#，概念语义也出现了泛化##**。把对信息茧房、沟通困难等的担忧#@#，都仓促挪用到了推荐算法上%@@#*。如果人们不愿意充分全面地去认知算法的原理@**%#，信息茧房的含义@%，就匆匆地将信息茧房完全归咎于算法@*@#，也是有失公允的@#@%。
第二#**，正如社会心理学的“替罪羊理论”所说%@*%，人们往往会把负面体验归因于外群体@*#%。在这里**@，人们把社会问题归因于技术*%##。人们如果在现实生活中意义感缺失@@%，更倾向在信息流中花费更多时间%*%%，放下手机后@@，人们就容易将自己的空虚感归因到算法身上*@#@*。心理学家戈登W阿尔波特的“替罪羊理论”(scapegoat theory)提出*@**%，当人们经受负面的情绪时@%*#，会倾向于把这种感受去归咎于另一个群体或个人%@*。
如果让算法作为信息茧房的背锅侠##%%，蕴含了一个前提：用户是被动的%#，没有主动性的#%#，技术为刀俎@%#，网民为鱼肉#%。但实际上@%#，推荐算法在技术上也给用户的兴趣赋予了很多能动性*%*%。如果用户对京剧感兴趣#@，在京剧类型内容上停留时间长##，就会得到更多的推送@#。
其实@*%%*，就算是没有算法的时代里@#，人们也会不同程度地生活在自己构建的同质化信息圈中%@。报刊时代#*，也有人只看社会新闻；电视时代@@##@，也有人只看体育频道%***。但人们并没有把这种单一化、同质化的信息消费归咎于报刊和电视##。真正能打破信息茧房的*@@%#，并不是对一个传播技术的讨伐和绞杀*%#%#，而是对受众或用户的信息素养、社会公共信息生态治理等等多方面能力的考验#*@。
可见%@@，面对复杂的社会问题时#@%，人们总会想寻找一个简化易懂的说法%@@。这个替罪羊可能是另一群人@@@*，也可能是技术#%，而“信息茧房”就成为了信息同质化、娱乐至死、意义虚无等复杂社会症候的简化替罪羊@%@。
第三*%**，纵观媒介发展史#*，算法既不是第一只为负面情绪赎罪的替罪羊#@%@，也不会是最后一位替社会问题挡枪的背锅侠%%@@%。新兴的传播技术带来的变革如果超出了人们能够驾驭的范围%#@，就很容易成为更广泛问题归咎对象@@。
例如***，柏拉图在《菲德罗篇》中猛烈批评“文字”这种当时的新技术##@*@，认为它破坏了口头交流增长智慧的方式##*#。清朝末年%*，被喻为“顺风耳”的电报技术传入当时面对内忧外患的清朝**#，电报本可以用于提高军事情报的传递效率%#，但也遭到了很多大臣的反对%#。其中一位名叫崇厚的大臣认为*%，这种新技术“贻害无穷”%%*，因为电报杆插地太深%*，可能破坏风水*#@@，吸走大清的地气%@。21世纪初*%@，网络游戏一度成了“网瘾”的替罪羊*#。当网络上的喷子太多%**%@，我们又武断地抓出社交媒体来做祸首*@。如今%#@%#，人们又捉住了算法和大数据*%，作为信息同质化和观点极化的替罪羊##%*@。
认识到这个算法替罪羊现象@@*@，克制地使用简化归因*#，对个人和社会都是有益的*%。对个人而言%@#%#，我们应该有意识地培养自己的自控力%%，为自己设计更加健康的信息套餐@*，运用科学和积极的思维来使用算法@@。例如*#*##，通过算法推荐@@，用户找到了独特品味的图书、小众出版商也觅得了投缘的小众读者群#%@@。对社会来说#**，我们保持开放包容的心态#@@*@，才能在社会认知上为新技术创新做好准备**%*%，助力孵化更多的创意产品来方便我们的生活##。而代际沟通困难、意义虚无、错失焦虑、意见极化等结构性的社会问题%*###，也不能把责任简单推到用户或技术身上@#%@，还需要通过系统设计思维%##@，推动全社会一起来改善%%。
来源：红网 作者：仇筠茜
