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)