摘 要：當今時代，掌上互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為大眾傳播的主要媒介，以抖音、今日頭條、知乎為代表的推薦引擎產(chǎn)品，通過智能算法為用戶畫像，精準推薦其感興趣的信息，久而久之形成了“信息繭房”。與此同時，信息同質(zhì)化、社會黏性喪失、群體極化等問題突顯，對此，本文提出算法技術(shù)革命升級、群眾自我意識覺醒、凝聚共識齊抓共管等策略。

關(guān)鍵詞：繭房效應；算法推薦；信息流

中圖分類號：G206 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2020）07-0067-02

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)是一個相當復雜的信息傳播平臺，不僅是個人信息處理的工具，也是人際傳播、群體傳播和組織傳播的方式。互聯(lián)網(wǎng)在2005年推出了博客，在2009年推出了微博，而2011年我們開始使用微信，接下來的2012年走向了自媒體時代，到今天，手機里有了各種小程序?；谥悄芩惴ǖ膬?nèi)容分發(fā)占比越來越大，我們面臨著海量又同質(zhì)化的信息，在無形中產(chǎn)生了自我封閉的危險，思想主權(quán)慢慢被各種最先推薦瓦解。

人們可以發(fā)現(xiàn)，當其在抖音看過一位旅行博主的Volg后，刷出來的短視頻好像陷入了旅行圈；在淘寶搜索過一件職業(yè)裝后，再次打開操作界面時，系統(tǒng)還會自動推送類似的信息，讓人不堪其擾；還有一些資訊類平臺，在用戶第一次啟動時就會出現(xiàn)感興趣的話題勾選提示，于是智能算法記住了用戶的興趣偏好，把用戶的畫像圈定在某一個領(lǐng)域內(nèi)，很多用戶喜歡的但又重復的信息讓人上癮，時間在不知不覺中流逝了。

二、算法推薦與主動獲取的關(guān)系

面對互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，有兩個廣受關(guān)注的效應：

（一）回音壁效應

用戶在微博、抖音等平臺發(fā)表了一個觀點或視頻之后，會有很多人出來評論支持或反對。用戶往往傾向于選擇自己認同的觀點，與其形成呼應。這就好像生活在一個具有回音壁的房間里，每次拋出觀點，周邊就會出現(xiàn)各種回應，而用戶會認為自己感覺舒服的那個回應就是事實的真相，這是所謂的回音壁效應。在回音壁效應下，公眾自身會陷于蠶繭般的“信息繭房”中。

（二）繭房效應

哈佛大學教授凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦》中最早提出“信息繭房”，他發(fā)現(xiàn)，用戶在互聯(lián)網(wǎng)上會通過訂閱關(guān)注等方式選擇信息來源，這些信息來源不斷推薦相同的信息，最終構(gòu)成一間“繭房”。用戶就像蠶寶寶一樣，不斷“吐絲”，吐出來的“絲”約束了思想，把自己裹在一個越來越狹窄的“繭房”里，逐漸圈層化。

如果訂閱關(guān)注是用戶的主動行為，那么智媒時代的算法推薦就使用戶的主動性得到了強化。可見，“信息繭房”正以“個人日報”的形式彰顯。我們正處在一個不確定的變化發(fā)展中，每兩三天就會有一個新的觀點產(chǎn)生，而算法傳播使用戶躲進了“繭房”，這對思想的成長而言顯然是非常不利的。

三、“信息繭房”產(chǎn)生的深層原因

第一，從表面來看，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)激活了個人行為。自媒體時代下每個人都是網(wǎng)絡社會的節(jié)點，可以輕易發(fā)表觀點，成為意見領(lǐng)袖；隨時隨地搜索自己感興趣的信息，點一下關(guān)注就能夠進入“私人訂制區(qū)”。以用戶體驗為核心的傳播模式成為主導，畢竟用戶的注意力成為了媒體產(chǎn)生效益的關(guān)鍵；又或是以興趣為基礎(chǔ)的群體快速聚合，隨之而來的便是個人接收信息的扁平化，困在“信息繭房”里。

第二，從深層次來看，這是基于對大眾傳播學的信息流理論研究。媒介到大眾之間存在信息流。有一類研究是關(guān)于人們能多快找到適合自己的新聞信息，其研究目的是評估媒介向大眾傳遞信息過程的有效性、信息是否被獲取。通過信息流的研究，可以明確了解用戶從媒介中獲取的哪類信息多、哪類信息少，而促進信息流通最重要的因素，是人們談論某個信息的程度，同時人們關(guān)注信息的動機也非常重要。[1]基于這個理論，微博推出了熱搜，今日頭條想出了智能算法推薦。通過信息流理論，可以檢驗現(xiàn)實世界中大眾傳播的過程，識別出阻礙信息流的障礙物。而智能算法推薦提高了用戶搜索信息的速度，同時有效清除了影響用戶觀感的信息，成功留住用戶的注意力。

四、“信息繭房”的危害性

（一）加劇網(wǎng)絡群體極化

“信息繭房”本質(zhì)上是圍繞用戶需求產(chǎn)生的信息包圍圈，用戶沉浸其中，強化自我認知，弱化交往的理性，不僅不利于公共領(lǐng)域的塑造與形成，甚至會形成群體極化現(xiàn)象。網(wǎng)絡以社群、貼吧、微信群等形式聚集群體，因分化而類聚，群體內(nèi)成員與外部世界的交流將大幅減少，表現(xiàn)出群體內(nèi)同質(zhì)化而群體間異質(zhì)的特點。當個人的訴求無法得到預期滿足時，人們會容易產(chǎn)生極端思想，產(chǎn)生盲目自信、心胸狹隘等不良心理，從而拒絕其他合理觀點。

（二）社會黏性喪失

人們互相之間對某些任務、經(jīng)驗、知識見解等方面內(nèi)容的分享，逐步產(chǎn)生社會黏性。群體通過共同的記憶和關(guān)心，構(gòu)建聯(lián)盟。而伴隨互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們之間面對面交流的機會越來越少，在手機上選擇信息的自由度不斷增加，脫離了社會群體，人們就會大大減少經(jīng)驗的分享，分散成單一的力量，這樣就逐漸弱化了群體功能。[2]而人類需要由經(jīng)驗分享而構(gòu)建的黏性同盟，在危難時刻能夠適時地施以援手。比如中國抗擊新冠肺炎疫情期間，在物資、病床、醫(yī)護人員緊缺的情況下，各省捐贈防疫物資、生活用品，對口派駐援鄂醫(yī)療隊馳援湖北，全國人民眾志成城抗擊疫情。而缺乏黏性的社會國家中，人們更關(guān)心的是各國內(nèi)部的政治經(jīng)濟利益，缺乏黏性的人們彼此漠不關(guān)心。

五、如何打破“信息繭房”

（一）實現(xiàn)算法推薦的革命性迭代

算法分發(fā)已經(jīng)是包括搜索引擎、瀏覽器、資訊客戶端以及音樂軟件在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的標配。機器學習和人工編輯是互相依存的。因此可以期待智媒平臺迅速提升算法技術(shù)，使機器進行深度學習，理解用戶信息偏好，從碎片化的知識點延伸到一個知識面，或擴大到更廣的知識圈層；提升其用戶洞察能力，使其算法更聰明，更能完整準確地揣度人們信息需求的全貌和重點；提升人工智能認知技術(shù)，盡快使算法推薦實現(xiàn)革命性的迭代。

（二）自我意識覺醒，遠離“作繭自縛”

舒適感是瀕臨死亡的特征，人們首先要意識到自己處在“繭房”中，思想被局限了。然后要有打破它的自覺意識，“抽絲剝繭”，提升自身的網(wǎng)絡素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)，自覺將個人小圈子的資訊疊加進大社會的資訊。對關(guān)注的公眾號，每隔一段時間及時進行整理和刪減，信息來源最好以地方及中央的黨媒為主，同時關(guān)注多家收費版的獨立APP報刊，盡量覆蓋國內(nèi)外報道客觀且受尊敬的主流媒體，這樣可以遠離大部分無價值的信息，關(guān)注信息的多樣化將極大地減少“信息繭房”的負面影響。

（三）凝聚社會共識，多管齊下

按照傳統(tǒng)媒體的理念，新聞媒體及其從業(yè)者在新聞傳播活動中，對社會穩(wěn)定、國家安全和公眾身心健康必須承擔相應的責任，這也是媒體人在法律、道德等方面必須履行的社會義務。強化互聯(lián)網(wǎng)平臺的監(jiān)管，在任何時候，內(nèi)容推送都不能少了總編輯，再好的傳播渠道也要有“把關(guān)人”，即便是在以技術(shù)為王的時代，也不能完全由算法決定內(nèi)容。同時需要更完善的法律法規(guī)，為打造理性健康的輿論空間保駕護航，更少不了作為內(nèi)容提供者的智能平臺，肩負起應當承擔的社會責任，使技術(shù)和算法真正造福智媒時代。全社會形成共識，齊抓共管，打造清朗網(wǎng)絡空間。

六、結(jié)語

當“信息繭房”越裹越緊，用戶就失去了看到其他信息的可能性，成為禁錮思想的幫兇。破解算法傳播形成的“信息繭房”，需要從政治、社會、平臺、技術(shù)等層面入手，在價值構(gòu)建、技術(shù)把控、人工把關(guān)、責任追究等方面多管齊下，才能正本清源。要推動關(guān)鍵核心技術(shù)自主創(chuàng)新、不斷突破，探索將人工智能運用到新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋中的方法，用主流價值導向駕馭算法，全面提高輿論引導能力。

參考文獻：

[1] 斯坦利·巴蘭，丹尼斯·戴維斯（美）.大眾傳播理論：基礎(chǔ)、爭鳴與未來（第三版）[M].清華大學出版社，2004：165.

[2] 喻國明.“信息繭房”禁錮了我們的雙眼[J].領(lǐng)導科學，2016（12）：20-23.

作者簡介：劉曉璇（1989—），女，河北衡水人，研究生，碩士，助理記者，研究方向：廣播電視。