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)