喻國明：“信息繭房”的負面效應及改善之道

易良義 2016-12-03

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喻國明，北京師范大學新聞傳播學院執(zhí)行院長、教授，博士生導師

在最近一次的講座問答環(huán)節(jié)，一位大學生問及了一個讓他頗受困擾的問題：某天他在一個知名的算法型資訊平臺APP上出于好奇點擊了一條平臺推送的強奸類犯罪新聞，結果在接下來的日子里，這個平臺便每天不斷地向他推送各種不同的強奸類的新聞資訊，令其不勝困擾。原因出自于今天算法型互聯(lián)網資訊服務平臺的“聰明算法”。互聯(lián)網帶來了海量資訊，但人的接收能力是有限的，也不是每條資訊都是人們需要和感興趣的，因此，在“用戶導向”的服務邏輯之下便誕生了基于用戶洞察技術的種種“聰明地知悉用戶需求”的智能化算法（比如，根據你在信息選擇和消費時的點擊閱讀、轉發(fā)及評論等數據的采集推測你的內容需求及其強度），并基于這些算法判定“你的需求”，為你從海量信息中挑選和推送給你“你需要的”資訊。

按需服務是包括資訊服務在內的所有服務行業(yè)所追求的效益法則。只是目前流行的用戶洞察技術中的這種“聰明算法”事實上還遠沒有聰明到可以真實、系統(tǒng)地洞察用戶需求的程度。很顯然，人的需求可以表現(xiàn)為兩類：人們明確意識到的需求和人們沒有明確意識到的需求，而在明確意識到的需求中又分為通過行為表達出來的需求和沒有通過行為表達出來的需求。目前的“算法”只是對于人們通過行為表達出來的需求，由此對于人的需求的“定義”顯然是殘缺的和不完整的。如果我們的資訊消費長期處于這種算法的計算之下，就容易發(fā)生傳播學上的“信息繭房”效應。

對于“信息繭房”，美國知名教授、奧巴馬在芝加哥大學任教時的同事桑斯坦曾經有過很好的研究，他在《網絡共和國》開篇生動地描述了“個人日報（dailyme）”現(xiàn)象。他指出，在互聯(lián)網時代，伴隨網絡技術的發(fā)達和網絡信息的劇增，人們能夠在海量的信息中隨意選擇自己關注的話題，完全可以根據自己的喜好定制報紙和雜志，每個人都擁有為自己量身定制一份個人日報（dailyme）的可能（作為一種商業(yè)信息服務，這種個人定制的需求被算法型資訊服務平臺的服務所瞄準）。這種“個人日報”式的信息選擇行為會導致網絡繭房的形成。當個人長期禁錮在自己所建構的信息繭房中，久而久之，個人生活呈現(xiàn)一種定式化、程序化。長期處于過度的自主選擇，沉浸在個人日報的滿足中，失去了解不同事物的能力和接觸機會，不知不覺間為自己制造了一個信息繭房。

有研究表明，深陷“信息繭房”中的危害是明顯的：首先是會加劇網絡群體的極化。眾所周知，網上群體是由分化而類聚的。網絡信息繭房一旦生成，群體內成員與外部世界交流就會大幅減少，群體成員擁有相近似的觀點和看法，群體內同質的特征越顯著，這其實就是一種正反饋式的“自激”，長期生活在信息繭房之中，容易使人產生盲目自信、心胸狹隘等不良心理，其思維方式必然會將自己的偏見認為是真理，從而拒斥其他合理性的觀點侵入，特別當獲得同一人們的認同后日益演化為極端思想和極端行為。其次，“信息繭房”將會導致社會粘性的喪失。在“信息繭房”的作用下，人們很容易沉浸在自我的話語場中，脫離整個社會的發(fā)展，這些都大大減少了經驗的分享。當每個個體之間、群體之間缺乏粘性，人心渙散將會成為一種普遍的社會現(xiàn)象，人們之間、群體之間往往彼此漠不關心。

要預防“信息繭房”的發(fā)生，一方面要提升我們用戶洞察技術，使它的算法更聰明、更能完整準確地測度到人們信息需求的全貌和重點。在這一領域最前沿的用戶洞察技術已經將算法的計算范圍和測度指標擴大到人在社會生存發(fā)展中的社交圈子，算法計算人們所處的各類圈子對于某類話題和資訊的平均強度，如果其強度超過某一強度閾值，便會認為這是這個圈子里的人應知的話題和資訊，不管個人是否意識到和行為是否有所表現(xiàn)，算法平臺都會主動推送。這便極大改善了用戶洞察技術對于人們需求定義的代表性和完整性。更重要的是，我們必須要有打破“信息繭房”的自覺意識，提升自身的媒介素養(yǎng)、網絡素養(yǎng)，自覺地將這類小圈子的資訊疊加進大社會的資訊，這種資訊“混搭”將極大改善“信息繭房”的負面效應的發(fā)生。