这些年 我们可能误解了算法与“信息茧房”的关系

　　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)