三者的定義概念

（上圖為：標(biāo)準(zhǔn)過濾氣泡）

分析闡釋與推導(dǎo)

我們先暫且不討論“回音室效應(yīng)”，首先看到最難分辨清楚的“信息繭房”和“過濾氣泡”。二者均能由算法推送，個性化推送導(dǎo)致，“繭房”和“氣泡”的隱喻也均代表著與外界隔絕。二者聯(lián)系密切，描述的對象相似度極高，因此大家在論述時混用，或者干脆廣撒網(wǎng)，不假思索地將二者一起寫上去。盡管在答題時你寫下“由于“信息繭房”和“過濾氣泡”的共同作用”這樣的話也沒人會去找你麻煩，不過出于你一個研究生的嚴(yán)謹(jǐn)，對學(xué)術(shù)的尊重，有必要對二者進(jìn)行概念劃分。

我們會發(fā)現(xiàn)桑斯坦早在2006年就提出來“信息繭房”的概念了，那會兒還沒有出現(xiàn)我們現(xiàn)在所熟知的“算法推送”，因此，“信息繭房”最早的時候是用來描述和解釋“公眾的心理需求如何影響公眾信息行為的”，因此在概念中，桑斯坦會強(qiáng)調(diào)：“在信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領(lǐng)域，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中?！备鶕?jù)于此我們可以發(fā)現(xiàn)，桑斯坦所強(qiáng)調(diào)的“繭房化”是“心理影響行為”的過程，而且這一現(xiàn)象在很早以前就被發(fā)現(xiàn)了——20世紀(jì)中期美國的實證研究——拉扎斯菲爾德發(fā)現(xiàn)的受眾的“選擇性接觸理”和霍夫蘭的“個人差異論”。

根據(jù)選擇性接觸發(fā)現(xiàn)：受眾在接觸大眾傳播活動之際，并不是不加區(qū)別地對待任何媒介和內(nèi)容，而是更傾向于接觸與自己的既有立場，觀點(diǎn)，態(tài)度一致或接近的媒介或內(nèi)容加以接觸，而有意無意地回避那些與自己既有傾向相左的媒介或內(nèi)容。而受眾的政治傾向?qū)@著影響個人的選擇性行為。在對信息繭房的研究中，皮尤研究中心(Pew Research Center)的一份新報告發(fā)現(xiàn)，人們稱其新聞和政治信息的主要來源與他們的政治觀點(diǎn)密切相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)也進(jìn)一步佐證了該觀點(diǎn)。

而個人差異論是卡爾·霍夫蘭于1946年首先提出，經(jīng)梅爾文·德弗勒修正后形成。這個理論認(rèn)為，在大眾傳播提供的信息面前，個人由于需要、習(xí)慣、信念、價值觀、態(tài)度、技能等的差異而對信息做出不同的選擇和理解。這個理論最主要的貢獻(xiàn)在于提出了“選擇性和注意性理解”。網(wǎng)絡(luò)空間的信息量龐大，個人不可能做到全盤接收，用戶必須對這些信息進(jìn)行選擇，而在做出選擇行為時，就必然受到選擇性心理的影響，用戶會依照個人的喜好對信息進(jìn)行過濾和選擇，以“保持集中的注意力和心理上的舒適感”。因此，對信息的選擇性心理是形成“信息繭房”的原因之一，“它將用戶束縛在由興趣和先入之見所引導(dǎo)的狹隘的信息領(lǐng)域”——人們一般都會選擇加入與自己意見一致的團(tuán)體，團(tuán)體對這些意見的認(rèn)同會加強(qiáng)個人關(guān)于此意見的信心。而當(dāng)媒介的信息一旦不符合團(tuán)體的利益和規(guī)范時，便會受到團(tuán)體的抵制，這被桑斯坦稱作“把自己歸入他們設(shè)計的回音室（echo chambers）”選擇性理解和選擇性記憶則會強(qiáng)化用戶的先入之見，加深用戶固有的一些淺陋之見，最后走向極端，造成偏激的觀點(diǎn)、言論或者行為，由此形成群體極化（Group Polarization）現(xiàn)象。因此”單純將媒介技術(shù)發(fā)展，甚至是“算法推送”作為建構(gòu)“信息繭房”的基礎(chǔ)說法是片面的，不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，既不符合該假設(shè)提出的背景，也不符合邏輯的，是典型的沒有溯源而直接“套用”概念。

“過濾氣泡”，這一概念最早出現(xiàn)的時間為2010年，當(dāng)時帕里澤首次提出了“過濾氣泡”的概念并在2011年他所著的書名同為“信息繭房”的著作中進(jìn)行了詳細(xì)論述。

帕里澤在TED上介紹“過濾氣泡”

因此在帕里澤提出“過濾氣泡”的時候，我們已經(jīng)開始逐步進(jìn)入了算法的時代了，最開始讓帕里澤關(guān)注到這個問題的是社交媒體首頁定制新聞的“秘密”，他自己本是一位自由黨派人士，但也會經(jīng)常去閱覽一些保守黨派人士的文章，去了解他們在想什么，但突然有一天他發(fā)現(xiàn)，他收不到保守黨的任何信息了，全部被Facebook給過濾， 因為Facebook認(rèn)為他更傾向于閱讀自由黨的內(nèi)容，因此保守黨內(nèi)容全被刪除了。之后他又讓他的朋友們進(jìn)行“埃及”作為關(guān)鍵詞的搜索，并截圖發(fā)給他，發(fā)現(xiàn)，幾個人的首頁面幾乎完全不一樣。因此便形象地使用“過濾氣泡”這個詞，來描述這一現(xiàn)象“社交媒體會像一個氣泡一樣將受眾包裹在其中，通過算法和推送塑造受眾所處的傳播生態(tài)”。

因此我們可以發(fā)現(xiàn)，算法推薦只能說是強(qiáng)化了“信息繭房”，加速了”繭房化“的過程，但該理論并不是專為“算法推送”而生，也沒有直接建構(gòu)起這個假設(shè)的基礎(chǔ)，因此不能將產(chǎn)生“信息繭房”的鍋扣在算法上。不管從時間點(diǎn)還是適用背景來看，“過濾氣泡”才是算法推薦所直接影響形成的，帕里澤也專門用“過濾氣泡”來描述這種由“推薦算法阻礙人們認(rèn)識真實世界的某些層面”的情況。胡泳老師也舉過這樣一個例子——2010年4月，發(fā)生了舉世震驚的英國石油公司墨西哥灣漏油事件，帕里澤發(fā)現(xiàn)，在這之后，如果使用谷歌搜索“BP”（英國石油公司的簡稱），一個人可能看到的是有關(guān)該公司的投資新聞，而另一個人可能看到的是英國石油公司所租用的一個名為“深水地平線”（Deepwater Horizon）的深海鉆油平臺發(fā)生井噴并爆炸、導(dǎo)致巨大的漏油事故的消息。這顯然是某種推薦算法造成的結(jié)果。

這便是“溯源”之后，所梳理的“信息繭房”與“過濾氣泡”搞清楚了究竟在哪些方面有什么具體的不同，二者適用的環(huán)境和背景又究竟是怎樣的，從而避免二者的“不假思索”的混搭。

4

 總結(jié)

以上便是筆者針對與“信息繭房”、“回音室效應(yīng)”、“過濾氣泡”三者之間的關(guān)系和作用機(jī)制進(jìn)行的簡單的推理，能力有限，必有不嚴(yán)謹(jǐn)之處。就拿“過濾氣泡”而言，胡泳老師也提及過，當(dāng)前雖有一些針對“過濾氣泡”的研究，“然而這類研究不能夠回答過濾氣泡的原因和效果問題。是經(jīng)過過濾的媒體世界造就了我們所見的在線集結(jié)，還是本來就擁有不同信念的人建構(gòu)了自我增強(qiáng)的過濾器？社會的癥狀不能全部由媒體來承擔(dān)。就媒體效果而言，也不必對“過濾氣泡”的影響過分夸大。沒有算法過濾的一個問題是，我們可能會被信息的洪流所淹沒。況且，從前那種傳統(tǒng)的、非定制的新聞就一定可以保證多樣性嗎？”（胡泳，2016）。筆者初衷只是希望能靜下心來好好回答向我提問的那位同學(xué)的問題，同時也希望向所有關(guān)注我們公眾號的讀者傳遞這樣一個原則：理論真的不可以似是而非，學(xué)習(xí)真的是一件很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)氖隆?/span>

關(guān)于這個問題我已經(jīng)回答完了，留下了一些淺顯的觀點(diǎn)。如果你耐心看到了這里，并且對這個問題有你自己的見解歡迎留言指正。如果對你有幫助，也請告訴我，我會很開心。

至于其他關(guān)于這三者的危害、表現(xiàn)等等，我就不贅述了，你可以在其他很多文章中找到你想要的答案。

我，只想給你不一樣的

參考文獻(xiàn)：

[1][美]凱斯·R.桑斯坦.《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》

[2]胡泳.你不喜歡某些人或事？那就生活在過濾氣泡中

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