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)