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        信息的個(gè)性化推送和“信息繭房”的形成

        2019-03-08 03:08:04吳霞
        今傳媒 2019年1期
        關(guān)鍵詞:擬態(tài)環(huán)境信息繭房

        吳霞

        摘要:

        媒介建構(gòu)的擬態(tài)世界并不是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的客觀反映,而是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中影響信息選擇與傳播的各種力量角逐和協(xié)商的綜合反映。信息個(gè)性化推送的產(chǎn)生是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展到一定階段,為滿足網(wǎng)絡(luò)用戶的信息獲取而進(jìn)行的自覺進(jìn)化。信息推送過程既反映了人與計(jì)算機(jī)之間的智能互動(dòng),又反映了新聞推送主體與社會(huì)集體意識(shí)之間的微妙互動(dòng)。但由于人工智能的算法參考的是用戶主動(dòng)暴露于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的數(shù)據(jù),用戶的潛在需求和真實(shí)想法在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中無法得到全面體現(xiàn),因此帶來了信息個(gè)性化推送的片面性,這種片面性作用于人們對(duì)客觀世界的認(rèn)知與觀察,從而形成了信息繭房。

        關(guān)鍵詞:信息個(gè)性化推送;擬態(tài)環(huán)境;信息繭房

        中圖分類號(hào):G20文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A[KG3mm]文章編號(hào):1672-8122(2019)01-0047-03

        在信息時(shí)代,人們每天的生活都被媒體包圍,大家會(huì)利用各種媒體來獲取有關(guān)外部世界的信息,并再次形成對(duì)外界的了解。受限于自身認(rèn)知能力的限制,我們必須通過媒介這一載體來建構(gòu)對(duì)外部世界的認(rèn)知,無論我們?cè)讷@取信息的過程中是否有意或者無意地過濾掉其他信息。信息個(gè)性化推送是我們面對(duì)信息爆炸社會(huì)創(chuàng)造出的一項(xiàng)人工智能服務(wù),用戶接受到的信息經(jīng)過這一道新的“把關(guān)”環(huán)節(jié)。這個(gè)信息“把關(guān)”環(huán)節(jié)的把關(guān)人不再是意見領(lǐng)袖、報(bào)社編輯而是自己。在一次次人機(jī)交互中實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)的編織,這種微妙循環(huán)的互動(dòng)會(huì)讓信息在幫助人們了解世界、考察世界的同時(shí),完成對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的二次建構(gòu)。

        [HS(2*1]一、信息個(gè)性化推送服務(wù)的產(chǎn)生和傳播過程

        互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的信息量巨大,但人們接受和接受的能力有限。在信息海洋中選擇信息成為我們?cè)庥龅降那八从械睦Ь场;ヂ?lián)網(wǎng)的價(jià)值不僅來自于技術(shù),更來自于用戶的數(shù)據(jù)累積。因此,根據(jù)用戶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、例檢索關(guān)鍵詞、下載記錄、瀏覽記錄、評(píng)論等信息可以分析總結(jié)出該用戶的瀏覽習(xí)慣和個(gè)人喜好,這有利于媒體進(jìn)行針對(duì)性的傳播策略,從而達(dá)到有效地觸達(dá)。

        例如,新聞?lì)怉PP“今日頭條”在過去兩年多的時(shí)間里,已經(jīng)積累了超過2.2億用戶,每天有超過2000萬用戶在“今日頭條”上閱讀自己感興趣的文章[1]。用戶在使用“今日頭條”時(shí),不自覺地向其后臺(tái)輸送自己的閱讀偏好,“今日頭條”通過智能算法掌握了用戶的信息資訊獲取習(xí)慣,從而為不同用戶勾畫不同的用戶畫像,為用戶推送個(gè)性化的服務(wù),從而得到更多用戶的喜愛。所以,這種“個(gè)性化服務(wù)”產(chǎn)品邏輯下也誕生了不需要用戶任何操作就能洞察用戶想法和需求的“聰明的算法”,這種算法會(huì)根據(jù)用戶的信息,預(yù)判你的需求,為你當(dāng)好信息的把關(guān)人,為你提前挑選和推送那些它認(rèn)為你會(huì)喜歡的資訊,信息的個(gè)性化推送服務(wù)從此誕生且不斷風(fēng)靡。

        二、信息個(gè)性化推送服務(wù)真的智能么?

        人工智能時(shí)代的到來為信息的個(gè)性化推送提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐,智能信息推送和個(gè)性化的信息定制強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手。商艷青在《媒體的未來在于“智能+”》一文中提出人工智能與媒體的融合將通過分析用戶的瀏覽記錄,預(yù)測(cè)用戶的個(gè)人信息偏好,提取用戶特征,構(gòu)建用戶個(gè)性化預(yù)測(cè)模型。算法讓計(jì)算機(jī)越來越智能的同時(shí)也帶來了人機(jī)交互模式的改變,中國人民大學(xué)的彭蘭教授說過:“你在讀屏幕的時(shí)候,屏幕也在讀你。”[2]新聞推送是信息傳播的過程,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)以“看不見的”方式讀取用戶的需求并根據(jù)“需要”推送它。這個(gè)信息的傳播過程是技術(shù)可達(dá)到的,然而它的目的,即用戶高效獲取所需信息,是否能夠達(dá)到依然存在質(zhì)疑。

        首先,智能算法用來預(yù)測(cè)用戶需求的信息來源分為兩個(gè)層面,第一是用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)過程中留下的各種“蛛絲馬跡”——即前文提到的瀏覽記錄等行為軌跡數(shù)據(jù),其二就是用戶在注冊(cè)過程中的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息如職業(yè)、性別、年齡等信息。但因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)對(duì)于用戶的描寫顯然是不足的,由此導(dǎo)致的就是算法推算出來的行為模型預(yù)測(cè)也是不完整,即“聰明的算法”其實(shí)并沒有完整地洞察到用戶需求的程度;其次,用戶在社交媒體以及各大媒體暴露的信息源是否體現(xiàn)自己真正的需求,這一點(diǎn)還有待考證;再次,這些用戶在各大社交媒體,信息平臺(tái)暴露出來的信息是否和其本人的需求匹配,這一點(diǎn)也需重新考慮。美國著名社會(huì)學(xué)家戈夫曼在《日常生活中的自我呈現(xiàn)》一書中寫到:“人生就是一出戲,社會(huì)是一個(gè)大舞臺(tái)?!盵3]如果說用戶在信息平臺(tái)看到的都是算法“讓”你看到的,那么其實(shí)用戶在各大信息平臺(tái)展示的信息也可以說是個(gè)人主動(dòng)暴露的信息,社交平臺(tái)上的“人設(shè)”。朋友圈里扮演的“角色”,每個(gè)人都會(huì)或多或少掩藏自己不希望被看到的信息。比如,不看世界杯的人在世界杯期間也會(huì)在朋友圈感嘆勝負(fù),不怎么讀書的人也會(huì)分享古典文學(xué)的評(píng)論,社交平臺(tái)的公開性、展示性,會(huì)讓用戶在使用過程中選擇性的暴露,努力“扮演”一個(gè)更好的自己。所以,手機(jī)“屏幕”、電腦終端所看到并不一定就是受眾最為真實(shí)的社會(huì)狀態(tài),并且受眾還有更多深層次的需求并未即時(shí)地反饋給“智能”的數(shù)據(jù)讀取器。

        三、信息個(gè)性化推送服務(wù)的影響

        人是群居動(dòng)物,從原始社會(huì)到現(xiàn)代協(xié)作都是如此,圈層在潛移默化中影響著人的行為和習(xí)慣,這種人際交往放之在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中同樣通用。人們選擇自己喜歡看的,愿意看的信息,“智能”的機(jī)器人記住了人們的選擇,并且會(huì)為人們作出個(gè)性化的信息推送服務(wù)。這樣看似智能和高效率的循環(huán)卻容易形成同類型信息的堆疊,加劇圈層的固化和認(rèn)知學(xué)習(xí)體系的固化,形成了“信息繭房”[4]。

        美國學(xué)者桑斯坦在其著作《信息烏托邦》中提出“信息繭房”這一概念,指人在潛意識(shí)里會(huì)被自己喜歡的信息所吸引,久而久之會(huì)將自己的生活至于一種類似蠶繭一樣的“繭房”中這一現(xiàn)象。長(zhǎng)時(shí)間地接觸同質(zhì)化、同偏向的信息,也會(huì)讓使其個(gè)人慢慢失去接受其他不同信息的能力,信息繭房就會(huì)在不知不覺中形成。而當(dāng)人處于自己搭建的繭房中,會(huì)呈現(xiàn)出一種程式化的個(gè)人生活。以覆蓋主流用戶最為龐大的社交平臺(tái)——微信為例,艾瑞的數(shù)據(jù)顯示,80%的用戶選擇從朋友圈里找閱讀內(nèi)容[5],這就代表,大多數(shù)用戶的信息渠道來自朋友圈,閱讀信息的內(nèi)容取決于朋友圈的分享內(nèi)容。同一個(gè)圈子里的信息相對(duì)開放的信息平臺(tái)來說總難免局促,個(gè)人的獲取信息的渠道受制于各種社交平臺(tái)的圈子,個(gè)人很難獲得圈層外部的信息。也正是因?yàn)橛行畔⒗O房和圈層的作用,文青的朋友圈充斥了詩和遠(yuǎn)方,一線用戶的朋友圈是電影、營銷事件的爆文,而父母輩的朋友圈里卻都是一些偽養(yǎng)生知識(shí)。這些群體的圈層外到底發(fā)生了什么?圈層外流行的是什么?卻不被他們所了解。

        有研究表明,深陷“信息繭放房”中的危害是明顯的:首先是會(huì)加劇網(wǎng)絡(luò)群體的極化[6]。網(wǎng)絡(luò)上的圈子群體由信息的分化而形成,網(wǎng)絡(luò)信息繭房形成之后,群體內(nèi)部的特質(zhì)也會(huì)越來越類似,長(zhǎng)期被信息繭房包圍,類似的想法和思維模式會(huì)形成一定程度的偏見,對(duì)其他信息的排斥也會(huì)相應(yīng)形成。其次,信息繭房里的群體長(zhǎng)期沉浸在同質(zhì)信息中,脫離外界多元信息環(huán)境,也會(huì)阻礙自身的成長(zhǎng),反之就更難以分享其他不同的信息。

        綜上所述,信息個(gè)性化推動(dòng)的產(chǎn)生是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有意識(shí)地演進(jìn)到一定階段,以滿足網(wǎng)絡(luò)用戶的新聞采集。但由于人工智能的算法參考的是用戶主動(dòng)暴露于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的數(shù)據(jù),用戶的潛在需求和真實(shí)想法在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中無法得到全面體現(xiàn),因此帶來了信息個(gè)性化推送的片面性,從而形成了信息繭房。當(dāng)我們成為這場(chǎng)智能互動(dòng)中的無形“把關(guān)人”的時(shí)候,我們和人工智能一起成為了我們“信息繭房”的紡織人。因此,我們不僅要提升用戶洞察技術(shù),使它的算法更聰明、更能完整準(zhǔn)確地測(cè)度到人們信息需求的全貌和重點(diǎn)。我們既要提高受眾的洞察能力,還要使這些算法更智能、更完整、更準(zhǔn)確地做到衡量人們真正的信息需求。更要打破圍繞在我們身邊的“信息繭房”,通過提高自己的媒介素養(yǎng),網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)來將繭房形成的圈子打破,將圈子里圈子外的各類訊息疊加起來,避免信息時(shí)代信息繭房給我們?cè)斐傻呢?fù)面效應(yīng)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]阿里云資訊網(wǎng).“今日頭條”海量數(shù)據(jù)深度挖掘,宏觀角度把握大眾閱讀趨勢(shì)[EB/OL].2015-01-21,http://labs.chinamo-bile.com/news/113878.

        [2]彭蘭.移動(dòng)、智能化技術(shù)趨勢(shì)下新聞生產(chǎn)的再定義[J].新聞?dòng)浾撸?016(1):26.

        [3](美)歐文.戈夫曼.日常生活中的自我呈現(xiàn)[M].杭州:浙江人民出版社,1989.

        [4](美)桑斯坦.信息烏托邦[M].北京:法律出版社,2008.

        [5]信息來源:https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1640007.

        [6]喻國明.信息禁錮了我們的雙眼[J].環(huán)球日?qǐng)?bào),2016,12(2).

        [7]劉迎清.國內(nèi)信息推送研究綜述[J].長(zhǎng)沙大學(xué)學(xué)報(bào),2006,20(5):82.

        [8]華健,黃顯文.移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的推送新聞——以微信新聞為例[J].軍事記者,2013(7):56-57.

        [9]李永鳳.新聞推送對(duì)世界的二次重構(gòu)[J].編輯之友,2015(1):68.

        [10]彭蘭.媒介融合趨勢(shì)下的傳媒變局[J].新聞戰(zhàn)線,2008(7).

        [11]匡文波,李芮,任卓如.網(wǎng)絡(luò)媒體的發(fā)展趨勢(shì)[J].編輯之友,2017(1).

        [12]黃楚新.“互聯(lián)網(wǎng)+”意味著什么——對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”的深層認(rèn)識(shí)[J].新聞與寫作,2015(5).

        [13]商艷青.媒體的未來在于“智能+”[J].新聞與寫作,2016(1).

        [14]孫振虎,張馨亞.機(jī)器人新聞的發(fā)展與反思[J].電視研究,2016(6).

        [責(zé)任編輯:李婷]

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