【內(nèi)容提要】網(wǎng)絡(luò)傳播時代，人工智能算法推送機制進入了新聞傳播行業(yè)，算法推送具有本身的優(yōu)越性，能夠在大數(shù)據(jù)時代，對內(nèi)容做出高效的分析推送。但現(xiàn)如今的人工智能算法依然無法判斷新聞價值，因此同質(zhì)化內(nèi)容的重復(fù)推送，加強了“信息繭房”效應(yīng)。本文通過分析“信息繭房”與算法推送，提出“信息繭房”的多點危害，并對其做出了對策分析。

【關(guān)鍵詞】信息繭房 算法推送 新聞價值 人工智能

近年來，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)逐漸走向成熟。人工智能技術(shù)進入社會的各個專業(yè)，其中不乏人文社科領(lǐng)域，在新聞傳播領(lǐng)域，人工智能也產(chǎn)生了巨大的影響，其中最為明顯的就是算法推送技術(shù)。算法推送技術(shù)即根據(jù)用戶閱讀習(xí)慣與興趣，有針對性地為用戶推薦新聞產(chǎn)品。在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)傳播過程中，受眾地位更加凸顯，新媒體將受眾需求作為內(nèi)容產(chǎn)出的第一要素，力求精準(zhǔn)的適應(yīng)受眾需求，達到高黏度的用戶使用狀態(tài)，例如今日頭條、抖音等軟件，均以精準(zhǔn)的算法推送獲得了巨大的關(guān)注。但是，算法推送這一技術(shù)也對“信息繭房”效應(yīng)起到了增強作用，帶來一系列的負面影響。如何對“信息繭房”效應(yīng)進行削減，并更好的利用人工智能技術(shù)，對新聞傳播業(yè)進行正向促進，也是近年來研究的熱點問題。

一、“信息繭房”效應(yīng)的研究現(xiàn)狀

美國哈佛大學(xué)教授凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識》中提出了“信息繭房”（In-formation Cocoons）這一概念。他以“個人日報”來形容互聯(lián)網(wǎng)用戶在大量的網(wǎng)絡(luò)信息中，依照個人喜好選擇自己所感興趣的信息，并對其他內(nèi)容無視甚至排斥，進而長期形成“信息繭房”。桑斯坦認為，由于“信息繭房”效應(yīng)的存在，人們只會關(guān)注自己所感興趣的意見或與自己看法相似的人群，聽取符合自己觀點的意見，形成“回音室效應(yīng)”（Echo Chambers）。在這樣的傳播模式下，個人用戶接收信息的形式形成閉環(huán)，并在循環(huán)過程中不斷受到“正反饋”激勵，導(dǎo)致用戶誤將“私域”（某圈層）的事物和觀點等同于“公域”（全社會）的事物與觀點，進而對于圈層以外的意見與觀點形成對沖時，感到迷惑茫然或走向認知上的極端和表達上的極化。

近幾年，國內(nèi)學(xué)者開始對算法推送在新聞傳播領(lǐng)域的應(yīng)用、問題及其對策方面進行研究。一些學(xué)者從受眾個體角度出發(fā)，對算法推送的弊端進行了分析，如彭蘭教授在《網(wǎng)絡(luò)傳播概論》中指出，“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?！焙窘淌谠凇缎略~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，使其認為與自己的信念相抵觸的事實都不存在?！庇鲊鹘淌谡J為，通過算法過濾和正反饋激勵的新聞信息使得用戶的興趣不斷固化。本文將針對“信息繭房”效應(yīng)產(chǎn)生的負面影響，提出可實施的對策與解決措施，以期對算法推送這一技術(shù)手段進行更好的利用。

二、算法推送對“信息繭房”效應(yīng)的增強

算法推送這一機制誕生于信息大數(shù)據(jù)時代，現(xiàn)在來看，一方面，我們已經(jīng)擁有了較為成熟的計算機技術(shù)，也擁有了較強的信息處理能力。另一方面，新聞傳播也受到了網(wǎng)絡(luò)傳播的極大影響，以新媒體為代表的媒介形態(tài)已經(jīng)完全受到網(wǎng)絡(luò)傳播特性的影響。由此看來，新聞媒體、社交平臺以及其他新聞傳播媒介，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時代的一個特定數(shù)據(jù)庫。面對如此龐大的數(shù)據(jù)，如何進行更好的調(diào)節(jié)、分析以及分發(fā)，這樣的現(xiàn)實需求直接促進了算法推送的產(chǎn)生及發(fā)展。算法推送即是一種編碼程序，它可以對大數(shù)據(jù)時代泛濫的新聞信息進行分類、標(biāo)簽、整合、排序，然后“通過特定的運算把輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸出結(jié)果”，再以特定的需求，有針對性地給相關(guān)用戶進行推送?，F(xiàn)在新聞傳播及社交媒體之中存在的個性化推薦機制便是在算法推送的基礎(chǔ)上，通過對受眾的興趣愛好特性，以及用戶之間的社交關(guān)系進行多重分析，深度解析用戶的需求，從而進行個性化的推送。

此類個性化的算法推送機制是基于大量的數(shù)據(jù)計算與分析形成的。它主要是利用用戶在不同平臺形成的個性特征，依靠互聯(lián)網(wǎng)挖掘，獲得多角度的數(shù)據(jù)，關(guān)注用戶在使用社交媒體過程中的習(xí)慣性行為，從中找尋潛在規(guī)律，對用戶的喜好進行分類判斷與預(yù)測。當(dāng)算法對用戶的興趣點產(chǎn)生了初步判斷，數(shù)據(jù)會繼續(xù)記錄，在用戶對可能興趣點的點擊與瀏覽過程中，算法會更加精準(zhǔn)的獲取該用戶的喜好與習(xí)慣，以期獲得更加精準(zhǔn)的判斷與預(yù)測。

通過信息技術(shù)進行算法推送這一機制能夠做到信息的精準(zhǔn)快速分析與傳播，因為傳播的內(nèi)容為用戶興趣點所在，用戶也將在此類內(nèi)容中獲得樂趣，由此使得用戶對媒介黏性增強。算法推送機制在一定程度上行使了傳統(tǒng)新聞傳播過程中“把關(guān)人”的職能。原有“把關(guān)人”常由媒體的編輯、記者擔(dān)任，在對傳播內(nèi)容進行篩選的過程中，這一類傳統(tǒng)的“把關(guān)人”往往會注重內(nèi)容與社會公共空間的關(guān)系，發(fā)揮著大眾媒介的環(huán)境監(jiān)視功能。但隨著算法推送機制的不斷壯大，算法推送給用戶的相關(guān)內(nèi)容也會導(dǎo)致受眾個體的視野逐漸固化，信息接受出現(xiàn)同質(zhì)化的問題，因而更大的加深了“信息繭房”效應(yīng)。

但大數(shù)據(jù)時代的算法推送機制并不是“信息繭房”效應(yīng)產(chǎn)生的根本原因?；舴蛱m曾提出的個人差異論，解釋了受眾在接受信息的過程當(dāng)中具有選擇性與注意性?；舴蛱m的這一理論以受眾作為研究對象，他描述了在信息傳播至受眾的過程中，受眾會對接收到的信息進行篩選，影響因素即為受眾的個人屬性，如需求、習(xí)慣、價值觀、社會地位等。這些因素會對受眾個體對于信息的選擇和注意產(chǎn)生影響。在傳統(tǒng)媒體時代，個人差異論強調(diào)的是受眾在接受到大眾信息時，對這一信息的理解與接受程度，但隨著網(wǎng)絡(luò)傳播的不斷發(fā)展，相較于傳統(tǒng)媒體時代，如今的信息傳播在數(shù)量上十分龐大，并仍以很高的速度不斷增加。受眾在面對如此海量信息的過程中，產(chǎn)生了非單向的選擇，即與傳播的內(nèi)容產(chǎn)生了雙向選擇的機會。在這樣的傳播語境下，個人差異論即可理解為，受眾對于海量信息按照自己的需求進行選擇的結(jié)果，即受眾在根據(jù)個人需求，對信息進行找尋時，算法推薦機制給用戶推送的信息剛好滿足用戶的需求，用戶樂于去接受此類信息。在算法加持下，受眾可以源源不斷地收到需求的信息，由此形成了循環(huán)反復(fù)的過程。這種個人差異論，在現(xiàn)如今已形成的結(jié)果即是受眾主動找尋興趣點所在的內(nèi)容，算法推送提供支持，這一過程反復(fù)循環(huán)，逐漸增強了“信息繭房”效應(yīng)。

三、“信息繭房”的危害

（一）受眾個體的視野被固化

約書亞·梅羅維茨在《消失的地域》一書中提出媒介情境論，他認為，媒介的變化會導(dǎo)致社會環(huán)境的變化，而社會環(huán)境的變化又會影響人的行為。根據(jù)這一理論，大量同質(zhì)化信息出現(xiàn)，逐漸影響媒介環(huán)境，使之發(fā)生轉(zhuǎn)變;社會環(huán)境受到媒介環(huán)境的影響，也產(chǎn)生了轉(zhuǎn)變，環(huán)境的轉(zhuǎn)變最終影響了人類的轉(zhuǎn)變。在信息傳播的過程中，同質(zhì)化的信息不斷出現(xiàn)，算法推送機制帶來的“信息繭房”效應(yīng)也越來越強，最終對社會環(huán)境和受眾產(chǎn)生影響。體現(xiàn)在受眾的身上，即為其視野被固化。

“信息繭房”效應(yīng)使得受眾自身營造了一個相對封閉的媒介空間，在受眾的媒介空間內(nèi)，信息獲取的渠道、形式及內(nèi)容較為封閉，外部的大眾媒介雖然豐富，但經(jīng)過算法推送機制的“過濾”，進入受眾的媒介空間內(nèi)部時，重復(fù)了之前的傳播機制，帶來了相同的效果，即并未給受眾帶來更多新的內(nèi)容?，F(xiàn)如今的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境給用戶提供了諸多可以設(shè)置和定制化的服務(wù)，這些服務(wù)看似為用戶提供了更多選擇，但是經(jīng)過定制的內(nèi)容往往具有局限性，對這類屬性的選擇與設(shè)置，也成為了算法分析的重要參數(shù)。這樣的環(huán)境實際上將用戶感興趣的領(lǐng)域指向化，用戶可以不斷收到他所設(shè)置的想要獲取的信息，外界信息對受眾傳播的過程變成了“回音”的形式。長期只接受自己感興趣的信息，或限制用戶對整個世界的全面認知，當(dāng)受眾將自己所在的“繭房”狀態(tài)理解為“擬態(tài)環(huán)境”的全貌時，受眾的視野將被固化，在反復(fù)多次的過程中形成惡性循環(huán)，受眾更加確信自己所看到的信息就是全世界的映射。此時，由“信息繭房”效應(yīng)帶來的對受眾視野固化的這一危害，會造成受眾的認知局限，長久之后，受眾個體的思想觀念也將受到束縛，個體思維能力減弱，將嚴重影響受眾個體的個人發(fā)展。

（二）群體極化現(xiàn)象的出現(xiàn)

桑斯坦在《信息烏托邦》中提出群體極化，他認為，“人們會把自己歸于他們設(shè)計的回音室，即相似觀點的人組成的一個協(xié)商體，放大和不斷重復(fù)相同的觀點或信息，達到排外或者激化偏激言論的結(jié)果，從而產(chǎn)生群體極化。”根據(jù)桑斯坦的理論，在群體極化現(xiàn)象之下，部分視野受到固化的盲目自信個體以及極端主義者，會利用群體極化現(xiàn)象，制造偏激的言論，在這樣一個“協(xié)商體”內(nèi)，這種言論不斷激化與放大，容易使群體產(chǎn)生無意識行為，有可能產(chǎn)生負面的影響。

網(wǎng)絡(luò)提供受眾足夠的交流空間，在相同內(nèi)容的吸引下，不同的受眾根據(jù)興趣點相同的內(nèi)容進行交流，受眾個體連接成為社群。在社群內(nèi)部，個體的觀點得到回應(yīng)與認同，從而使得認知與觀點處于相同的狀態(tài)，此時便是“信息繭房”效應(yīng)帶來的群體極化現(xiàn)象。此類現(xiàn)象已廣泛存在于現(xiàn)有社交媒體。長期生活在“信息繭房”中的受眾個體，可能會形成盲目自信，他們會將個人偏見當(dāng)作是真理，從而走入深信悖論的境地。

群體極化效應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)平臺不斷發(fā)酵，將會帶來嚴重的后果。封閉化的社群為受眾個體之間提供了穩(wěn)定的聯(lián)系，根據(jù)各自的興趣點，受眾個體將在“信息繭房”構(gòu)成的社群當(dāng)中得到身份認同，個體會融入這一社群。社群內(nèi)部出現(xiàn)了某一針對興趣點內(nèi)容的觀點，一體化的社群當(dāng)中很快就能形成一致的觀點，在多次反復(fù)的討論中，這種社群的觀點可能會形成其價值觀。在這種價值觀的影響下，群體中的部分偏激個體將會產(chǎn)生偏激思想，并能夠收到社群中其他個體的正面回應(yīng)與支持，可能引發(fā)做出過激的行為?！靶畔⒗O房”的這一危害會影響媒介環(huán)境發(fā)展甚至影響社會的前進方向。

（三）知識鴻溝加深

美國傳播學(xué)家蒂奇諾等人提出了“知識溝”理論假說，這一理論認為“假如輸入社會體系的大眾媒介信息增加，該社會體系中較高社會經(jīng)濟地位的人可能獲得信息的速率比地位較低的人更快;兩個不同地位的團體之間的差距可能會越來越大，而非縮小”。計算機以及信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到如今的狀態(tài)，網(wǎng)絡(luò)和移動終端硬件的普及率已經(jīng)很高。不同于傳統(tǒng)媒介時代，不同階層的人們在接受媒介信息時存在較大的差距，如今人們接受信息的終端及平臺基本相同，但根據(jù)知識溝理論，現(xiàn)如今不同階層的人獲得信息的速率仍然不同。隨著“信息繭房”效應(yīng)的影響，一些媒介素養(yǎng)不高的受眾沉浸在自己的“信息繭房”中，雖然具有和別人相同的媒介平臺，但是卻固化了自己的視野，僅僅對感興趣的內(nèi)容進行關(guān)注與了解。在這種情況下，受眾對傳播內(nèi)容不做思考和分析，逐漸喪失獨立思考的能力，不利于擴充自己的知識面。而媒介素養(yǎng)較高的受眾個體，受“信息繭房”效應(yīng)的影響較小，仍然能夠獲得大眾媒介的很多信息。在這種情況下形成對比，“信息繭房”效應(yīng)會在受眾當(dāng)中形成分區(qū)，擴大了不同群體之間的知識鴻溝。

四、削弱“信息繭房”效應(yīng)的對策

（一）優(yōu)化推薦算法

首先，算法推送機制是一種技術(shù)手段，技術(shù)是為人所用的。對于算法推送，我們應(yīng)當(dāng)進行理性的思考，我們想通過這項技術(shù)達到什么樣的手段？“個性”內(nèi)容的推送，在一定程度上吸引了受眾的關(guān)注，但卻將受眾至于危害而不顧?，F(xiàn)在很多的社交媒體往往針對受眾個體進行個性化推送，這一類信息屬于絕對的“個性”，雖然能夠吸引用戶的關(guān)注，增加黏性，但極易讓用戶走入“信息繭房”。通過技術(shù)手段不難達到對共性內(nèi)容的宣傳與推送，這類“共性”的內(nèi)容可以根據(jù)網(wǎng)民日常瀏覽以及大眾對新聞內(nèi)容整體的考量而選擇的，適應(yīng)大眾主流價值觀的新的內(nèi)容。通過個性與共性內(nèi)容交叉推送，便可在一定程度上避免受眾個體完全進入“信息繭房”的問題。

其次，在目前階段，算法推送的技術(shù)十分有限，通過算法推薦的內(nèi)容，往往過于窄化和同質(zhì)化。算法推送技術(shù)的限制導(dǎo)致推薦內(nèi)容過于單調(diào)，往往不能像人類之間傳遞信息一樣更具多元思考，算法參數(shù)的單調(diào)限制了推薦結(jié)果的廣度?，F(xiàn)階段提高算法的質(zhì)量尤為重要，從國家層面來看，需要對大數(shù)據(jù)及相應(yīng)技術(shù)進行評估與測試。美國曾出臺《數(shù)據(jù)質(zhì)量法》，試圖對大數(shù)據(jù)的發(fā)展進行有效調(diào)控，但想要對這一新興技術(shù)進行更好的掌握，前路還十分漫長。

從技術(shù)的角度來看，現(xiàn)在的人工智能算法只是弱人工智能的一個成果，人們所期待的人工智能更多的是強人工智能的表達，即機器具有思維的能力。也正是因為現(xiàn)階段的機器智能算法缺失了這樣的思維能力，直接導(dǎo)致它不具有對社會及媒介內(nèi)容的價值判斷。人民網(wǎng)在2017年刊發(fā)了針對算法推送機制所引發(fā)問題的系列評論。人民網(wǎng)的這一評論也體現(xiàn)了對人工智能算法2.0的要求，即需要關(guān)注技術(shù)手段帶來的責(zé)任及社會價值，需要關(guān)注新聞生產(chǎn)與分發(fā)的全過程，而不是僅關(guān)注流量、點擊量、轉(zhuǎn)發(fā)量。這便要求在技術(shù)革新的過程中，人工智能算法2.0應(yīng)當(dāng)以工具理性為指導(dǎo)，一方面在個性內(nèi)容領(lǐng)域提供更加多元化的推送服務(wù)，另一方面應(yīng)當(dāng)對公共話題進行關(guān)注，體現(xiàn)應(yīng)有的社會價值。

（二）“把關(guān)人”角色的回歸

庫爾特·盧因在《群體生活的渠道》中提出的“守門人”概念，針對的是傳統(tǒng)媒體中的“把關(guān)人”。這類“把關(guān)人”在傳統(tǒng)媒體中具有一定的政治立場，具有較高的媒介素養(yǎng)，他們對新聞內(nèi)容進行篩選，將具有一定價值的新聞內(nèi)容在大眾媒介上進行發(fā)布。這些“把關(guān)人”對新聞內(nèi)容進行篩選與把控，能夠?qū)Φ唾|(zhì)量或同質(zhì)化的信息進行阻斷，保證了新聞內(nèi)容的質(zhì)量。但在計算機不斷發(fā)展的人工智能時代，機器學(xué)習(xí)算法代替了傳統(tǒng)新聞傳播行業(yè)的“把關(guān)人”角色。雖然面對紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)，人工智能算法具有較高的處理速度，但它不同于“把關(guān)人”的個人素養(yǎng)，并且在弱人工智能時代，算法依然無法對內(nèi)容做理性的判斷，“把關(guān)人”角色的缺失，使得新聞傳播的內(nèi)容逐漸缺失主流意識。

如今，人工智能算法能夠基本對信息做出計算、篩選與處理，但“把關(guān)人”這一角色仍然必不可少。在人工智能算法沒有達到強人工智能狀態(tài)之前，算法依然無法對新聞的內(nèi)容做出價值觀判斷，這便需要具有一定素養(yǎng)的“把關(guān)人”，對算法推薦內(nèi)容進行二次把關(guān)?！鞍殃P(guān)人”的回歸并與人工智能算法協(xié)同工作，即一方面利用了人工智能處理大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，另一方面又能對算法推送內(nèi)容進行把關(guān)，保證新聞內(nèi)容的質(zhì)量，避免重復(fù)性的同質(zhì)化內(nèi)容推送，從而達到削弱算法推送導(dǎo)致的“信息繭房”效應(yīng)。

（三）提升大眾媒介素養(yǎng)

網(wǎng)絡(luò)傳播時代，受眾具有重要的地位。就受眾而言，如何保證視野的開闊，避免同質(zhì)化信息帶來的“信息繭房”效應(yīng)，如何避免信息窄化等一系列問題的根本解決方法是提高受眾的媒介素養(yǎng)，使得受眾具有獨立思維能力，以及對“信息繭房”效應(yīng)的自省意識。

彭蘭教授認為，“對于受眾來說，媒介素養(yǎng)應(yīng)該包括媒介使用素養(yǎng)、信息生產(chǎn)素養(yǎng)、信息消費素養(yǎng)、社會交往素養(yǎng)、社會協(xié)作素養(yǎng)、社會參與素養(yǎng)等。”

其中信息消費素養(yǎng)就是受眾在海量信息中選擇需要的信息的能力。通過增強信息消費素養(yǎng)，受眾個體可以在網(wǎng)絡(luò)中主動獲取需要的信息，從而減少算法推送機制導(dǎo)致的內(nèi)容同質(zhì)化。社會參與素養(yǎng)能夠引導(dǎo)受眾個體關(guān)注公共領(lǐng)域的相關(guān)議題，在對此類問題進行了解的同時能夠吸取多方意見，這便能引發(fā)受眾個體進行理性的思考，并對較多的不同意見進行討論與對話。

主動培養(yǎng)受眾個體的媒介素養(yǎng)，即是要明確算法推薦機制下新聞內(nèi)容存在的弊端，受眾個體應(yīng)明確此類算法推薦的局限性，此類推送的信息無法全面展示世界的方方面面，受眾個體應(yīng)主動打破這樣的桎梏，多渠道多樣化的獲取媒介信息，做到與世界更好的聯(lián)通。