□ 白云祥 汪 航

個性化算法推送以人為中心，用戶參與內(nèi)容編輯制作與建設(shè)，針對用戶需求和興趣進行新聞生產(chǎn)、傳播、分發(fā)。清華大學(xué)教授彭蘭在《網(wǎng)絡(luò)傳播概論》中認為，如果用戶只選擇滿足自身需求的信息，其結(jié)果可能會“作繭自縛”，使自己困在一個封閉的空間。在不斷固化用戶已有思維和觀點的過程中，也讓原本內(nèi)化于受眾內(nèi)心深處的“信息繭房”效應(yīng)逐漸外顯。用戶選擇性心理接觸開始有針對性地挑選信息并進行接收，由此繭房效應(yīng)進一步加劇。

一、繭房效應(yīng)在算法推送下建構(gòu)的新特點

（一）基于技術(shù)，用戶價值觀加速影響個性推送

算法推送傳播結(jié)構(gòu)可以概括為“個人興趣+內(nèi)容關(guān)聯(lián)+個性算法”模式，隨著社會發(fā)展，在人們接收信息的過程中扮演著重要作用。依據(jù)用戶的興趣愛好進行內(nèi)容篩選分發(fā)，用戶的價值觀同樣也加速算法個性化方向的發(fā)展。

繭房效應(yīng)基于價值觀和立場判斷，這也是算法推送的特點之一。依靠技術(shù)支撐，用戶依據(jù)自身興趣愛好進行選擇，在價值觀影響下形成個體特有的認知圈層。以今日頭條為例，“圈子”功能幫助有相同價值觀的用戶互相關(guān)注，形成群體性的小圈子，內(nèi)部幾乎都是立場相似的人，在使用過程中更愿意選擇與自己意見相同的人。

（二）基于用戶，用戶興趣偏好深入造就繭房效應(yīng)

信息繭房與算法推送可謂相伴而生，隨著算法技術(shù)的演進與個性化傳播的興起，逐漸成為各個領(lǐng)域關(guān)注的熱點，兩者相結(jié)合產(chǎn)生的現(xiàn)象可以看作是“獨異性”社會的外在表現(xiàn)之一。德國社會學(xué)家安德雷亞斯萊克維茨提出，在信息行為領(lǐng)域，個人不再遵循大眾媒體時代的信息編排、時空限制，而是以個人興趣為導(dǎo)向進行信息價值的判定。

霍夫蘭提出的“個人差異論”闡述了用戶的選擇性和注意性理解，信息繭房概念的出現(xiàn)，對應(yīng)了個人差異論發(fā)展的最新結(jié)果。信息出現(xiàn)在用戶面前并被主動選擇和過濾，呈現(xiàn)出雙向互動過程。在篩選過程中，用戶個人的主動性增強，由自己進行選擇。用戶對特定信息的需求一直存在，借助于新技術(shù)的提升進一步顯現(xiàn)，正所謂媒介是人的延伸。

信息繭房一定程度上為媒介提供了前饋的機會，通過精準推送降低信息被用戶拒絕的可能性，但“雙重偶然性”的存在提醒傳播者，即使是用戶自主選擇的信息也會因為偶然性因素被自身拒絕或選擇，由此致使繭房效應(yīng)進一步強化。

（三）基于內(nèi)容，算法推送從信息洪流中強化繭房效應(yīng)

信息過載成為當下時代最為典型的特征，海量內(nèi)容造成用戶對信息反應(yīng)的速度低于其傳播的速度。世界逐漸形成麥克盧漢所言的“地球村”，人們對于信息的需求已經(jīng)不再局限于地域，更在于心理接近，這需要更多的信息來滿足用戶的需求，互聯(lián)網(wǎng)的海量存儲給予多元信息存在的可能。目前全球每天有多達35 億次搜索來自Google，相當于每秒4 萬多次搜索，在中國，百度更是面對著每天60 億次左右的搜索請求。用戶面臨的不再是信息匱乏，而是個人對信息洪流的無措。當個人無法處理過載信息時，用戶選擇性接觸專注特定的信息進行接收，形成特定的信息網(wǎng)絡(luò)，繭房的形成正是一種自我防御的機制。

強大的內(nèi)容生產(chǎn)能力，要求傳統(tǒng)的內(nèi)容分發(fā)必須變革，以解決用戶對有用信息的分辨及選擇問題。于是出現(xiàn)了以今日頭條為代表的“算法分發(fā)”方式，作為新聞分發(fā)的一種方式，在基于內(nèi)容資源、大數(shù)據(jù)技術(shù)和用戶三者統(tǒng)一下，屬于用戶新聞的私人訂制。從用戶選擇性心理接觸層面出發(fā)形成特定的信息推送，繭房效應(yīng)由此得到進一步強化。

二、算法推送強化繭房效應(yīng)后形成的現(xiàn)實困境

（一）陷入“回聲室”效應(yīng)，內(nèi)容同質(zhì)化嚴重

北京大學(xué)教授胡泳在《新詞探討：回聲室效應(yīng)》中指出，個性化推薦會減少用戶自我意識，致其認為與自己信念相抵觸的事實都不存在。社會化媒體中人們把交往對象作為信息來源并過濾，新技術(shù)越來越多地服務(wù)于內(nèi)容傳播，人們在信息接收和獲取過程中逐漸變得固化形成自我需求。社會化媒體同樣能加強人群分化，人們受社交圈及自身立場影響，固守在符合自己偏好的圈子中。例如在今日頭條上搜索熬夜的危害，算法推送第一時間為用戶提供大量同質(zhì)信息，讓用戶也不知不覺陷入了回聲室效應(yīng)。李彪、喻國明稱這一現(xiàn)象為“繭房內(nèi)的同質(zhì)性”。

回聲室效應(yīng)造成的后果是使得信息或想法在一個封閉的小圈子里得到加強，個人總是傾向于接收協(xié)調(diào)性的信息而避免帶來不協(xié)調(diào)認知的信息。在網(wǎng)絡(luò)空間里，一旦受眾聽到的都是與自己意見相似的回應(yīng)，就會不自覺地陷入自我刻板中去，認為自己的看法代表主流，從而扭曲對一般共識的認識。

（二）受眾認知陷入誤區(qū)，阻礙個人全面發(fā)展

算法推薦技術(shù)主導(dǎo)下的內(nèi)容分發(fā)模式讓受眾長期接觸同質(zhì)化的信息，在選擇信息來源的同時自動過濾了異質(zhì)化的觀點，極易導(dǎo)致對真實世界的認知失衡。如某人在今日頭條上點擊一則有關(guān)暴力的新聞，那么平臺會不斷推送相關(guān)內(nèi)容，這很可能讓其形成目前社會暴力現(xiàn)象泛濫的認知，失去對環(huán)境的完整判斷。

信息客戶端的個性化推送，很容易增長用戶惰性，將其束縛在自身構(gòu)建的虛擬世界當中，用戶的眼界逐漸變小，觀點也會受到信息內(nèi)容的影響，興趣逐漸固化。長此以往，正如赫伯特·馬爾庫塞所說，當每個人都僅僅關(guān)心個人時，人們對待社會公共事務(wù)的熱情也逐漸消減，這時的社會公共價值更是無從談起。另外，長期處于信息繭房中的人們會產(chǎn)生盲目自信，認為自己接觸到的都是真實的信息，并且排斥差異化的看法，這些都不利于個人的全面發(fā)展。

（三）價值觀產(chǎn)生分化，造成觀念分歧

價值觀分化在算法推送產(chǎn)生的繭房效應(yīng)中十分明顯，具體來看，在特定信息圈層中人們很容易受趨同心理影響，形成各自圈子內(nèi)部的觀念從而產(chǎn)生分歧，甚至產(chǎn)生一些非理智行為，這也是造成群體極化現(xiàn)象的重要導(dǎo)火索。

算法推薦針對不同價值觀人群傳遞分發(fā)不同信息，為個人進行獨有的信息過濾，形成“信息孤島”，進而導(dǎo)致社會分層的固化。算法作為技術(shù)盡管是中立的，但是在用戶自我選擇過程中，受選擇性心理接觸干擾造成價值觀分化是不可避免的。

社會是需要共識的，思想活躍與繁榮是社會共識形成的基礎(chǔ)和條件。在不同思想觀點的交流和碰撞中，人們?nèi)ふ易畲蠖鄶?shù)的認同群體，形成思想和觀點的最大公約數(shù)。算法推薦造成高度分眾化的群體和社群區(qū)隔，導(dǎo)致社會共識形成困難，給社會凝聚力的增強帶來了新挑戰(zhàn)。

（四）公信力下降，輿論生態(tài)環(huán)境進一步惡化

在智能時代，由于信息環(huán)境不均衡，繭房效應(yīng)也逐漸開始凸顯出來，這種現(xiàn)象可以看作是用戶接收信息過程中自我構(gòu)建的“擬態(tài)環(huán)境”的體現(xiàn)。在此之前，擬態(tài)環(huán)境主要由媒體營造，而在目前的擬態(tài)環(huán)境中，更多的是用戶個人的選擇。

在個性化信息推送背景下，有些客戶端為了獲取更大的利益，過分追求為用戶打造“信息繭房”，降低了客戶端的新聞價值。長此以往，平臺的權(quán)威性勢必會在商業(yè)化的影響下逐漸暗淡。受到信息繭房因素的影響，使客戶端在新聞主義與商業(yè)主義的斗爭中慘敗，使其新聞價值與權(quán)威性極大降低。同時，算法推送下的新聞信息，往往只注重所謂的“眼球經(jīng)濟”，例如某些標題黨新聞能立即吸引一大批受眾，網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境逐漸演變?yōu)榱訋膨?qū)逐良幣。

三、規(guī)避算法推送強化繭房效應(yīng)的舉措

（一）提升自我，個人積極培養(yǎng)媒介素養(yǎng)

技術(shù)產(chǎn)生的后果最終還是看運用技術(shù)的人類本身，在繭房效應(yīng)的影響下用戶個人需要主動拓寬自我的信息接收獲取渠道，試著從多方面接收來自不同媒介的信息。算法推送下，使接收信息的體驗感更加豐富，而在這一過程中難免會出現(xiàn)與自我價值觀相沖突的部分。用戶個人應(yīng)該構(gòu)建起理性思維，積極培養(yǎng)自身的媒介素養(yǎng)。任何技術(shù)都是刀子的翻版，信息技術(shù)帶給我們便捷生活的同時，也使我們深陷信息繭房難以自拔，與社會脫軌。面對這樣的挑戰(zhàn)，我們必須秉持批判思維，真正用好技術(shù)這把雙刃劍。

（二）趨利避害，強化把關(guān)提升公信力

算法推送的優(yōu)勢在于能夠幫助用戶快速獲取所需信息，然而目前來看算法推送依托UGC 模式進行信息推送，致使用戶所獲取信息的質(zhì)量參差不齊，造成公信力下降，在用戶選擇性接觸心理作用下逐步擴大內(nèi)心繭房效應(yīng)?；谶@一問題，強化算法推送過程中的內(nèi)容質(zhì)量把關(guān)尤其重要。

在規(guī)避繭房效應(yīng)的過程中，信息平臺要加強對于推送內(nèi)容質(zhì)量的把控，從推發(fā)層次上避免無效或同質(zhì)化信息對于用戶的困擾。以今日頭條為例，在其推出“靈狗”檢測系統(tǒng)后，通過技術(shù)升級監(jiān)測內(nèi)容發(fā)布的優(yōu)劣，對于高質(zhì)量的創(chuàng)作內(nèi)容依托算法推送技術(shù)進行推廣宣傳，方便用戶接收。而對于大量的低俗內(nèi)容通過監(jiān)測系統(tǒng)的過濾進行排除，在提高自身平臺內(nèi)容質(zhì)量和凈化平臺環(huán)境的同時，也逐步提升信息公信力。

（三）打破思維，用多元化視角廣泛布局

信息繭房將用戶困在同質(zhì)性極高的信息“繭”中不能自拔，造成接觸面高度單一的認知局限，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展破除了傳輸渠道的壟斷性。但由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛快發(fā)展造成人們對于信息接收單一化，新媒體甚至成為用戶接受信息的第一渠道。用戶想要獲得對于事物的全方面的認知，就必須拓寬渠道，完善傳遞形式，以多元化的視角進行內(nèi)容思考和創(chuàng)新。平臺應(yīng)擴大信息搜索范圍而非簡單地在平臺內(nèi)部進行檢索，要更多地對接信息接收途徑，從而避開算法推送強化繭房效應(yīng)的牢籠。

四、結(jié)語

算法推薦技術(shù)的發(fā)展已日趨完善，技術(shù)革新給人們帶來海量信息的同時也造成人們在檢索信息的過程中迷失自我，這種雙重影響也正體現(xiàn)了技術(shù)的雙面性。我們要對算法推送所引起的信息繭房效應(yīng)進行反思，也要對技術(shù)發(fā)展進行思考，努力消除信息繭房效應(yīng)帶來的不利影響，讓算法技術(shù)能更好地為人們服務(wù)。