算法與“信息繭房”間不應畫等號（觀察家）

喻國明

作為一種普遍規律，但凡是創新，就必然會受到來自方方面面的審視與詰問。對于算法型信息分發而言，眼下最具社會普及性意義的一個突出問題就是：它是不是造成“信息繭房”（以及見識窄化，甚至是引發“后真相”時代）的罪魁禍首？

答案是否定的。

“信息繭房”假說未證實

迄今為止，人類的信息分發模式大體上經歷了三個主要的發展類型：1.倚重人工編輯的媒體型分發；2.依托社交鏈傳播的關系型分發；3.基于智能算法對于信息和人匹配的算法型分發。作為一種“闖入”信息傳播實踐的新生產力量，算法型信息推薦（分發）技術實現了信息生產與傳播范式的智能化轉向，同時帶來了用戶價值主導下的場景化適配。其發展與變化是一種重塑傳播規則、改變人們認知的全新機制設計。

“信息繭房”則是由哈佛大學教授凱斯·桑斯坦在2001年所提出的一種假說。在傳播學中，歐美學者常見的概念表述是“信息回音室”或“過濾氣泡”。前者突出的是“人們聽到和自己類似的聲音”，也就是所謂“回音”。后者強調的是社交媒體上的人際關系，以及算法推薦功能帶來的信息過濾效果。而對于算法信息分發的質疑就在于，認為智能機器會持續地為你只推薦一類信息，從而造成用戶的興趣和見識窄化。

從邏輯上講，這一假說成立的前提是，你喜歡看什么算法就只給你推送什么。事實上，算法沒有好惡，雖然能判斷你的興趣愛好，卻無法判斷你的觀點和態度。因此會推薦正反兩方的文章給你，避免偏聽偏言。相比起訂閱和關注這類高度認同的信息來源，算法少了人工干涉，反而幫助你高效地接受多元化的信息。現實的情況是，人們除了被動接受平臺所推送的信息和觀點之外，還可以用搜索功能來主動探索求證形成自己的認知，主動打破“繭房”隱患。

事實上，桑斯坦關于“信息繭房”的假說在其后的學術性實證研究中，從來沒有被證實過。反而，習慣研究常常得出與之相異的結論：在算法型內容推送之下，人們的認知邊界不但沒有縮小，反而在明顯地擴張，并且認知層次也在隨之加深。

算法已越來越多元

換言之，在社會生活的具體實踐中，算法其實不但不會造成“信息繭房”現象，反而會更有利于打破這種見識窄化。原因是顯而易見的：

首先，關于智能算法型信息分發所依賴的算法，已具有越來越多元的發展趨勢。在市場競爭日趨激烈與分工更加細化的格局之下，不同的算法型信息分發平臺很少會使用同一種算法。而是根據自己的市場定位與資源稟賦，采用多種不同類型的推薦算法，以實現自身所掌握的資源與用戶需求的場景適配。實際上，采用多種算法的信息分發平臺所具有的社會構造，從信息流動來說，總體上能夠有效地避免“繭房效應”的發生。因此，問題的關鍵不是將重點置于一個算法型信息分發平臺對于人們的需求滿足是不是有局限性，而是應該放在整個社會的信息推送的算法本身，是否有足夠多元化的特征。

其次，智能算法型信息分發所依賴的算法，如今正處在不斷優化和迭代過程中。Facebook、Google、今日頭條均已深度介入到信息的分發中，算法是互聯網信息分發平臺在實現傳播效能中一個最重要的工具。目前，所有算法型信息分發平臺的優化包括如下舉措：

第一，它們都有限度地向社會開放其算法，加強透明性，引入社會的監督和參與。如今日頭條在2018年公開了自己的算法原理，核心是為用戶量身定制精準度更高的信息推薦。

第二，算法的迭代將沿著

兩個維度持續升級：一是通過引入更加多維的數據（如：席位數據、未知數據、社交關系數據等）加深對于用戶需求定義和理解的廣度與深度；二是除了注重用戶價值之外，將更多的價值維度引入算法的計算框架中，如人們所處群體的價值維度、人們所處社會的價值維度、人們所處國家的價值維度等等，如此一來可以使算法越來越包容社會性的價值訴求，從而使信息的分發成為一種社會諸多價值“合力作用”的結果。

平臺不追求用戶興趣窄化

再次，作為平臺來說，“聰明”的算法平臺都不會希望自己的用戶興趣窄化，就像沒有一個商場的經理會希望顧客每一次來到商場都只關注同一類別的商品一樣。事實上，商場經理都希望顧客關注盡可能多的產品品類，以擴大其消費能力。同樣的道理，算法型信息分發平臺也希望自己的用戶，盡可能持續地拓展自己的興趣和關注的范圍與數量。

從根本上說，從海量內容中挑選用戶感興趣的內容，這樣的信息推薦系統一定是智能的、可學習的系統，并且會根據用戶的反饋調整自己。通過種種正向、負向反饋，不斷觀察學習，根據這些市場信號和社會信號不斷調整自己，讓自己更能符合用戶的興趣需求和社會的價值潮流。所以，從推薦系統設計者來講，非常希望推薦系統短期數據有很好的表現，更需要挖掘用戶更多的興趣點，盡量在一個平臺上滿足用戶更多的興趣點。顯而易見的事實是：推薦內容的多樣性越好，用戶的信息依賴度及長期留存概率便越大。

以上就是算法推薦不但不會導致“信息繭房”，反而會有助于人們打破“信息繭房”的基本緣由以及其社會邏輯、產業邏輯和市場邏輯。一句話，將算法與“信息繭房”簡單畫等號的做法真的可以休矣。▲（作者是北京師范大學新聞傳播學院執行院長、教育部長江學者特聘教授）