近年来,随着互联网平台特别是移动互联网的迅猛发展,“信息茧房”成为网民高度关切的焦点话题之一。很多人担心,由于手机软件可以观测用户使用习惯,通过智能模型分析人们的行为、习惯和喜好,过滤用户不感兴趣的内容,推荐用户感兴趣的信息,可能导致用户接收信息的范围越来越窄,陷入日益封闭隔绝的“信息茧房”。

“信息茧房”是美国法学家凯斯·桑斯坦在2006年出版的《信息乌托邦》一书中提出的概念,指个体如果关注自我选择的或能够愉悦自身的内容,同时减少对其他信息的接触,时间一长,就会像蚕一样桎梏于自我编织的“茧房”之中。“信息茧房”原本是一个模糊的概念,在西方学术界并无实证研究、量化数据的支撑,但在互联网中文语境中,“信息茧房”被一些营销号炒作、滥用,并针对不同人群制造了焦虑、恐慌情绪,让人痛感陷入“信息茧房”的风险几乎无处不在。

在营销号人为制造“信息茧房焦虑”过程中,平台算法不但莫名其妙“躺枪”,而且被污名化为加剧“信息茧房”负面效应的祸首。这是需要特别警惕和澄清的。数字化时代,算法是隐藏于人们各种生活应用中的数字技术手段,其中,推荐算法可以把相关内容推荐给更感兴趣的用户,使信息得到更精准的分发,提升“信息找人”的效率,也帮助用户减少因浏览大量无效数据而造成的时间、精力浪费,有利于拓展新的兴趣。

去年1月,清华大学社会科学学院发布的《破茧还是筑茧?用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》显示,70%的用户对个性化推荐算法持肯定态度,认可算法技术可以帮助用户解决信息过载的问题,超过90%的短视频App用户选择开启个性化推荐算法。《报告》认为,个性化推荐机制有助于帮助用户获取多样化信息。

实际上,平台推荐内容多样性越好,用户长期留存的概率越大,拓展丰富性是算法的原动力,平台不存在刻意用算法加剧“信息茧房效应”的动力。因此,互联网应用特别是位于头部的大型平台,本身有着追求算法多样性的内在动力。上述《报告》发现,阅读内容的类型数量是否够多、所阅读内容类型的分散程度是否够高,与用户是否能长期留存呈密切的正相关关系。这两项指标对用户能否长期留存的影响,不亚于信息的展现总量、用户的停留时长、用户阅读量等指标对用户的影响。

概言之,所谓“信息茧房”是个体、社会、场景与技术等因素共同作用的结果,而算法既不是“信息茧房”形成前的必要条件,也并未对“茧房”起到增效作用。一方面,即便从“利己”角度看,平台也没有利用算法加剧“信息茧房效应”的动机。另一方面,从行业实践看,随着算法和用户的不断互动与深度融合,算法反而具有抑制、消解“信息茧房效应”的功能。

放眼长远,平台算法应当不断迭代优化,根据用户的阅读习惯、发展需要及其他正向需求,推荐与此相关且确有裨益的优质内容。这样既能避免产生“信息茧房效应”,又能根据内容中的关键信息提供相关延展知识,形成自由宽阔、无远弗届的衍生知识网络。