喻國(guó)明

作為一種普遍規(guī)律，但凡是創(chuàng)新，就必然會(huì)受到來(lái)自方方面面的審視與詰問(wèn)。對(duì)于算法型信息分發(fā)而言，眼下最具社會(huì)普及性意義的一個(gè)突出問(wèn)題就是：它是不是造成“信息繭房”（以及見(jiàn)識(shí)窄化，甚至是引發(fā)“后真相”時(shí)代）的罪魁禍?zhǔn)祝?/p>

答案是否定的。

“信息繭房”假說(shuō)未證實(shí)

迄今為止，人類的信息分發(fā)模式大體上經(jīng)歷了三個(gè)主要的發(fā)展類型：1.倚重人工編輯的媒體型分發(fā)；2.依托社交鏈傳播的關(guān)系型分發(fā)；3.基于智能算法對(duì)于信息和人匹配的算法型分發(fā)。作為一種“闖入”信息傳播實(shí)踐的新生產(chǎn)力量，算法型信息推薦（分發(fā)）技術(shù)實(shí)現(xiàn)了信息生產(chǎn)與傳播范式的智能化轉(zhuǎn)向，同時(shí)帶來(lái)了用戶價(jià)值主導(dǎo)下的場(chǎng)景化適配。其發(fā)展與變化是一種重塑傳播規(guī)則、改變?nèi)藗冋J(rèn)知的全新機(jī)制設(shè)計(jì)。

“信息繭房”則是由哈佛大學(xué)教授凱斯·桑斯坦在2001年所提出的一種假說(shuō)。在傳播學(xué)中，歐美學(xué)者常見(jiàn)的概念表述是“信息回音室”或“過(guò)濾氣泡”。前者突出的是“人們聽(tīng)到和自己類似的聲音”，也就是所謂“回音”。后者強(qiáng)調(diào)的是社交媒體上的人際關(guān)系，以及算法推薦功能帶來(lái)的信息過(guò)濾效果。而對(duì)于算法信息分發(fā)的質(zhì)疑就在于，認(rèn)為智能機(jī)器會(huì)持續(xù)地為你只推薦一類信息，從而造成用戶的興趣和見(jiàn)識(shí)窄化。

從邏輯上講，這一假說(shuō)成立的前提是，你喜歡看什么算法就只給你推送什么。事實(shí)上，算法沒(méi)有好惡，雖然能判斷你的興趣愛(ài)好，卻無(wú)法判斷你的觀點(diǎn)和態(tài)度。因此會(huì)推薦正反兩方的文章給你，避免偏聽(tīng)偏言。相比起訂閱和關(guān)注這類高度認(rèn)同的信息來(lái)源，算法少了人工干涉，反而幫助你高效地接受多元化的信息?，F(xiàn)實(shí)的情況是，人們除了被動(dòng)接受平臺(tái)所推送的信息和觀點(diǎn)之外，還可以用搜索功能來(lái)主動(dòng)探索求證形成自己的認(rèn)知，主動(dòng)打破“繭房”隱患。

事實(shí)上，桑斯坦關(guān)于“信息繭房”的假說(shuō)在其后的學(xué)術(shù)性實(shí)證研究中，從來(lái)沒(méi)有被證實(shí)過(guò)。反而，習(xí)慣研究常常得出與之相異的結(jié)論：在算法型內(nèi)容推送之下，人們的認(rèn)知邊界不但沒(méi)有縮小，反而在明顯地?cái)U(kuò)張，并且認(rèn)知層次也在隨之加深。

算法已越來(lái)越多元

換言之，在社會(huì)生活的具體實(shí)踐中，算法其實(shí)不但不會(huì)造成“信息繭房”現(xiàn)象，反而會(huì)更有利于打破這種見(jiàn)識(shí)窄化。原因是顯而易見(jiàn)的：

首先，關(guān)于智能算法型信息分發(fā)所依賴的算法，已具有越來(lái)越多元的發(fā)展趨勢(shì)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈與分工更加細(xì)化的格局之下，不同的算法型信息分發(fā)平臺(tái)很少會(huì)使用同一種算法。而是根據(jù)自己的市場(chǎng)定位與資源稟賦，采用多種不同類型的推薦算法，以實(shí)現(xiàn)自身所掌握的資源與用戶需求的場(chǎng)景適配。實(shí)際上，采用多種算法的信息分發(fā)平臺(tái)所具有的社會(huì)構(gòu)造，從信息流動(dòng)來(lái)說(shuō)，總體上能夠有效地避免“繭房效應(yīng)”的發(fā)生。因此，問(wèn)題的關(guān)鍵不是將重點(diǎn)置于一個(gè)算法型信息分發(fā)平臺(tái)對(duì)于人們的需求滿足是不是有局限性，而是應(yīng)該放在整個(gè)社會(huì)的信息推送的算法本身，是否有足夠多元化的特征。

其次，智能算法型信息分發(fā)所依賴的算法，如今正處在不斷優(yōu)化和迭代過(guò)程中。Facebook、Google、今日頭條均已深度介入到信息的分發(fā)中，算法是互聯(lián)網(wǎng)信息分發(fā)平臺(tái)在實(shí)現(xiàn)傳播效能中一個(gè)最重要的工具。目前，所有算法型信息分發(fā)平臺(tái)的優(yōu)化包括如下舉措：

第一，它們都有限度地向社會(huì)開(kāi)放其算法，加強(qiáng)透明性，引入社會(huì)的監(jiān)督和參與。如今日頭條在2018年公開(kāi)了自己的算法原理，核心是為用戶量身定制精準(zhǔn)度更高的信息推薦。

第二，算法的迭代將沿著

兩個(gè)維度持續(xù)升級(jí)：一是通過(guò)引入更加多維的數(shù)據(jù)（如：席位數(shù)據(jù)、未知數(shù)據(jù)、社交關(guān)系數(shù)據(jù)等）加深對(duì)于用戶需求定義和理解的廣度與深度；二是除了注重用戶價(jià)值之外，將更多的價(jià)值維度引入算法的計(jì)算框架中，如人們所處群體的價(jià)值維度、人們所處社會(huì)的價(jià)值維度、人們所處國(guó)家的價(jià)值維度等等，如此一來(lái)可以使算法越來(lái)越包容社會(huì)性的價(jià)值訴求，從而使信息的分發(fā)成為一種社會(huì)諸多價(jià)值“合力作用”的結(jié)果。

平臺(tái)不追求用戶興趣窄化

再次，作為平臺(tái)來(lái)說(shuō)，“聰明”的算法平臺(tái)都不會(huì)希望自己的用戶興趣窄化，就像沒(méi)有一個(gè)商場(chǎng)的經(jīng)理會(huì)希望顧客每一次來(lái)到商場(chǎng)都只關(guān)注同一類別的商品一樣。事實(shí)上，商場(chǎng)經(jīng)理都希望顧客關(guān)注盡可能多的產(chǎn)品品類，以擴(kuò)大其消費(fèi)能力。同樣的道理，算法型信息分發(fā)平臺(tái)也希望自己的用戶，盡可能持續(xù)地拓展自己的興趣和關(guān)注的范圍與數(shù)量。

從根本上說(shuō)，從海量?jī)?nèi)容中挑選用戶感興趣的內(nèi)容，這樣的信息推薦系統(tǒng)一定是智能的、可學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，并且會(huì)根據(jù)用戶的反饋調(diào)整自己。通過(guò)種種正向、負(fù)向反饋，不斷觀察學(xué)習(xí)，根據(jù)這些市場(chǎng)信號(hào)和社會(huì)信號(hào)不斷調(diào)整自己，讓自己更能符合用戶的興趣需求和社會(huì)的價(jià)值潮流。所以，從推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)者來(lái)講，非常希望推薦系統(tǒng)短期數(shù)據(jù)有很好的表現(xiàn)，更需要挖掘用戶更多的興趣點(diǎn)，盡量在一個(gè)平臺(tái)上滿足用戶更多的興趣點(diǎn)。顯而易見(jiàn)的事實(shí)是：推薦內(nèi)容的多樣性越好，用戶的信息依賴度及長(zhǎng)期留存概率便越大。

以上就是算法推薦不但不會(huì)導(dǎo)致“信息繭房”，反而會(huì)有助于人們打破“信息繭房”的基本緣由以及其社會(huì)邏輯、產(chǎn)業(yè)邏輯和市場(chǎng)邏輯。一句話，將算法與“信息繭房”簡(jiǎn)單畫(huà)等號(hào)的做法真的可以休矣?！ㄗ髡呤潜本煼洞髮W(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)、教育部長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授）