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)