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)