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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