個性化推薦算法下的“信息繭房”效應探析
——以“今日頭條”為例

彭春霖

（湖北文理學院，湖北 襄陽 441000 ）

據中國互聯網絡信息中心第48次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至 2021年6月，我國手機網民規模為10.07 億，網民中使用手機上網的比例為99.6%。[1]越來越多的網民改變信息獲取手段和閱讀方式，逐漸轉移到通過新聞客戶端獲取信息。用戶規模和信息量的快速增長，使得信息資源過載問題日益凸顯。用戶為降低自身認知負荷，則會依照自身認知和興趣處理信息，長此以往，視野將限制于像“繭”一般的封閉環境，逐漸窄化。以今日頭條為例，推薦算法是其主要的信息分發方式，以滿足用戶的興趣需求為導向，緩解信息焦慮，但同樣也加快了用戶陷入“信息繭房”的速度。

1.個性化推薦機制下“信息繭房”概述

“信息繭房”作為一種信息現象，形成了一種獨特的信息環境，但它并非是互聯網時代或新媒體時代的新生之物，而是在社會發展、信息運動過程中早已存在。[2]隨著信息社會的開啟，信息以幾何式的爆炸增長，為緩解用戶信息焦慮，滿足用戶快速獲取信息的方式，個性化推薦算法在眾多信息分發方式中脫穎而出。以用戶的信息需求為導向，利用內容協同過濾、用戶社交關系、興趣偏向等算法，對推送的信息進行預先選擇個性化，使得用戶獲取外界的信息與興趣基本一致，信息窄化的速度加快，從而陷入“信息繭房”之中。

2.今日頭條中“信息繭房”的表現

今日頭條客戶端是由字節跳動科技有限公司開發的一款基于大數據挖掘，深度分析用戶行為，為用戶個性化推薦資訊的引擎產品。[3]個性化推薦算法作為今日頭條的主要信息分發機制，“信息繭房”效應表現尤其明顯。

2.1 個人日報

個性化的推薦機制通過用戶的搜索記錄，已有的喜歡內容，實時更新數據信息，完成個人標簽化，為用戶打造專屬報紙，形成“個人日報”。在今日頭條中，用戶不僅在接收中依據興趣得到信息，而且同樣受到興趣的驅使發布信息，個人標簽的形成使得用戶信息交流的效率和信息利用結果都將受到限制。雖然“個人日報”在一定程度上可幫助用戶在有限的時間里獲得更多有用的信息，但就整體的信息獲取視野與意見發表而言，卻陷入片面性和同質化。

個性化推薦機制增強偏好內容的分發方式，使得用戶看待外部世界陷入由興趣導向的自我理解之中，而且這種信息分發方式是由程序所控制，很難進行人為調整。例如今日頭條會以推薦窗口、熱點排行榜等方式來推送重要的事件，依照用戶興趣對重要事件進行先后排序，無形中一些信息被忽略。這種依照用戶喜好對信息進行預先選擇的機制，將會作為“個人日報”排版的最高標準。盡管“信息繭房”并非由技術造成，但技術的一些缺陷卻是它快速形成和強化的催化劑。

2.2 “回音室”效應

在個性化推薦算法下，每個人都將被打上相應的標簽，讀著客戶端為每個人量身定做的“個人日報”。在個人信息空間里，信息獲取的穩定性和封閉性，使得用戶長時間沉浸于自身關注的領域和內容，對外部不符合自身觀點的信息采取回避的態度，形成個人意見的“回音室”。個人在面對群體時，用戶的從眾心理會使得相同興趣和觀點的人聚集在一起，形成相似意見統一的“回音室”。

在2020年新型冠狀肺炎疫情期間，方方事件一度成為熱點。在今日頭條中搜索“方方”這兩個關鍵詞，會彈出“方方日記”“方方日記出海引爭議”“方方日記的詭計”等詞條，用戶選擇不同的詞條則會看到不同的報道，而不想選擇這些詞條的用戶會更多地根據用戶既有偏向，推薦相關信息。不管選與不選，了解該事件用戶背后的數據都在更新，不同興趣的選擇會在個性化推薦機制的加持下，做出截然不同的選擇與評價。從用戶主觀行為上強化用戶對個性化信息的需求，將加強“回音室”中的自我回聲，進一步陷入到“信息繭房”之中。

2.3 易引發網絡群體極化

在社會化媒體時代，社會關系網是個體構建信息網絡的基礎，在微信朋友圈、微博、抖音群分享里，人們看到的信息流多來自于自己關聯的他人，這意味著社會關系成為了他的信息源。[4]在虛擬網絡中，用戶的社會關系網不再僅限于現實社會，相似意見的評論也會使用戶的社交關系網擴大，由關系網形成的群體屬性也將更快地形成用戶的自我身份認同。這種關系網不僅在一定程度上對個體的信息范圍和意見形成產生影響，而且也會對群體的情緒和行為產生影響。

在今日頭條中，這種由現實和虛擬建構的關系網會隨著個性化推薦機制中相似人群的意見推薦，在用戶的意見形成過程中產生誘導效果，使得用戶附和多數意見的速度加快。在一些熱點事件中，擁有較多粉絲的頭條營銷號將成為該關系網重要的一環。在個性化推薦算法下，當這些意見領袖在內容創作中表現出偏激的情感，用戶將很快找到相似群體，并受到群體感情支配和內容暗示的刺激，從而走向群體極化，甚至做出人肉搜索、惡搞視頻丑化人物的出格行為。

3.今日頭條中“信息繭房”效應的影響

由于“信息繭房”效應在今日頭條中的種種表現，對個人認知、新聞客戶端、社會管理都帶來一系列沖擊和影響。文章將從個人信息層面認知、新聞客戶端信息推送和社會共識凝聚功能三方面分析其影響。

3.1 個人認知：信息層面的認知失衡

大眾傳播過程形成的信息環境，并不是對現實世界鏡子式的再現，而是傳播媒介對信息的選擇、加工和報道，重新加以結構化后再向人們展示，這個信息環境被稱為“擬態環境”。[5]在算法推薦技術的引導下，首先為用戶構建一個以個人興趣占主導地位的“擬態環境”。[6]其次，基于算法推薦機制的信息，無法進行二次或者多次編輯，更難審核其內容的價值，使得推送到用戶面前的信息質量良莠不齊。基于這種情況，用戶接收到的信息，將進一步導致用戶對信息理解的片面和偏執。

今日頭條起初在報道新型冠狀肺炎時，未能及時開辟專欄，鋪天蓋地的相關報道占滿用戶的手機屏幕。隨著用戶點開新型冠狀肺炎報道次數的增加，個性化推薦機制則自動默認該類報道為用戶的主要興趣，同時也為用戶建造了關于新型冠狀肺炎的擬態環境。面對如此眾多重復的報道，受眾形成了疫情占據一切的認知，同時也逐漸失去對其他重要信息接收的機會。如南極雪地變血紅色，東非和印度地區的大面積蝗災引發饑荒，全球性的變暖加劇和饑荒奪走生命的真實場景，本該是引起人們保護環境和節約糧食理念的最好教材，卻因為個性化推薦機制對“興趣”的默認，而無法達到它應有的警醒作用。在受限于個性化推薦機制默認形成的“繭房”里，用戶接觸世界的視野不僅極大受限，而且對新事物信息的認知也很難進行及時的補充和理解。這種信息認知的失衡，使用戶進一步陷入“信息繭房”的陷阱。

3.2 新聞客戶端：信息推送固定化，用戶黏性降低

目前今日頭條主要運用的個性化推薦算法包括基于社交關系推薦、協同過濾推薦、內容偏好推薦等，其中內容偏好和協同過濾的推薦技術是運用最成功的算法。但是，其中存在的弊端也是降低用戶體驗，引起學者批判的主要原因。技術無法對本質上主觀的、存在開放性理解的事物提出一套代碼規則[7]，就此而言，以個性化推薦算法協助用戶完全處理信息搜索的方式，機械代替人思考的手段，尚無法得到用戶的完全信賴。

今日頭條中，用戶的閱讀興趣并非一成不變，對當前興趣領域內容的長期推薦，也會表現出信息倦怠，但由于平臺作為信息強勢方，用戶的個人反饋存在著不能及時改變的弱勢。久而久之，該機制給用戶推薦的信息內容逐漸固定，接收的內容重復率提高，由此產生的倦怠情緒將會日益膨脹。用戶對已使用的、無法滿足自身信息需求的媒介，會修正既有的媒介印象，在不同程度上降低對該媒介的期待。此外平臺的頁面設計、版面安排等模式也會影響用戶的使用習慣，推薦和熱榜窗口的設立為用戶獲得信息提供一個穩定的路徑，使得用戶產生依賴，但基于算法的協同過濾，信息的分發方式將逐漸固定，用戶的喜好也會被圈定，這時的信息推薦將不再是用戶所需要的內容，由此對平臺的黏性將有所降低。

3.3 社會治理：凝聚社會共識功能減弱

在個性化推薦算法的加持下，陷入“信息繭房”的用戶，個人的信息獲取逐漸呈現自我滿足與想象，安于現狀的個人與他人之間的共識區域也將逐漸變窄，加之互聯網的虛擬性，個人的特性將在互聯網中被無限放大。此外，機器的把關無法替代人工揭露語言包裝的準確性，尤其是對一些模棱兩可的詞匯和諧音模式的表達，機器無法處理便會成默認。海量的信息生成，給人工審核的力度帶來巨大壓力，使得一些歷史虛無主義、網絡民粹主義等不當內容通過審核，進入大眾的視野，對社會共識的凝聚產生沖擊。

在社會中，人們對明星吸毒、發表不當言論、偷稅漏稅等行為是零容忍，有些粉絲卻固執己見，仍在網上發文，試圖洗白污點。信息把關不嚴謹，信息質量的參差不齊都會刺激這一類用戶的偏激意見，尤其在互聯網的匿名性和虛擬性的遮掩下，用戶對自己的意見將“深信不疑”，深陷自我編織的“繭房”之中。

4.今日頭條中規避“信息繭房”的建議

面對今日頭條中“信息繭房”效應所帶來的困境和影響，如何規避其沖擊，迫切需要提出合理化建議，促進新聞客戶端這類應用軟件健康發展。本文結合今日頭條中“信息繭房”效應的表現和影響，分別從用戶、客戶端、政府三方面提出具體建議，希望使得“信息繭房”效應在個性化推薦機制下能夠有所弱化，用戶能夠有效走出“信息繭房”的困境。

4.1 用戶：主動培養信息聚合意識，提升媒介素養

信息聚合意識是指用戶在信息洪流中，主動將不同的信息聚合在一起，將其重新整合聯系并加以結構化形成自我認知的意識。因為用戶的自主心理形成的選擇是“信息繭房”的根本成因，所以最根本還需要從主觀出發，發揮用戶主觀能動性，警惕個性化推薦的“貼心”服務，杜絕被興趣引導。

首先，在閱讀新聞時，用戶要有意識選擇其他領域，并對自己所關注的信息進行定期管理。例如使用今日頭條的個性化推薦時要有意識的多瀏覽自己不熟悉的頻道，對已關注的頭條和收藏的興趣內容進行定期的管理和擴展，盡可能地接收多渠道信息來源。這樣可以有效防止“個人日報”的形成，增加信息的多樣性，在一定程度上減少因興趣帶來的“信息繭房”的困擾。

其次，用戶在對信息進行處理前，應該注意個人信息的選擇能力。人是“獵奇”動物，往往會被“嘩眾取寵”的內容所吸引，失去理性選擇。因此需要仔細甄別信息的來源，理智對待不同的信息，不因興趣愛好而失去對信息價值的追求。

最后，用戶在面對個性化推薦機制帶來的“回音室”效應時，應該理性發表言論，充分注意到不同人的意見和評論，合理對待與自己意見不符的觀點，綜合思考事件的發展和他人的觀點，形成自己獨立客觀的認識。

4.2 客戶端：增加反向性推薦，改善個性化推薦機制

客戶端在進行個性化推薦的同時，應當增加人性化推薦即反向個性化推薦。在巨大流量利益的裹挾下，基于用戶喜好的個性化推薦機制，在信息推送中會呈現大量虛假、夸張、暴力的信息，這也會使群體極化的誘因強度上升。因此對信息的過濾篩選，機制把關應與人力把關相結合，增加專業編輯對內容進行整合與編輯，提高內容的專業度，在進行推送時也應當從人這個普遍意義視角出發來探索作為人的價值的可能性，適當增加與用戶興趣和愛好相異的信息，使用戶在一定程度上知道有這類信息的存在，加強不同觀點的交流。雖然這一行為會降低用戶對平臺既有的媒介印象，但就社會管理和個人信息價值的整體而言，這些犧牲卻是微不足道的。

在對用戶的基本信息進行標簽化時，應當在最初程序分析時加入可能性的選擇，盡管這種程序的改變，會影響用戶數據的準確性，但在信息推送過程中增加了不同信息出現的可能性。今日頭條作為以用戶體驗為中心的客戶端，用戶的媒介印象和黏度是生存和發展的基礎，內容迎合用戶興趣的同時，也將一些信息選擇的權利回歸到用戶手中，將用戶跳出“信息舒適圈”的動機成為行動，這對雙方勢必是雙贏的局面。

4.3 政府：加強立法干預，落實網絡監管

新聞自由不是無底線的自由，也不是資本裹挾的自由，而是能夠推動社會發展的有限自由。自媒體、新聞客戶端、官方媒體借助互聯網蓬勃發展的同時，需要一定的機制去抑制它的野蠻生長，政府作為社會運行最有效的管理者，有責任與義務去發布相關政策、法規，使之健康有序的發展。

嚴格落實國家關于互聯網環境治理的法律法規，針對網絡生態環境中出現的網絡暴力、人肉搜索、深度偽造、流量造假、操縱賬號等違法活動，從信息內容生產者、傳播者、平臺分發者，三方進行源頭治理。用戶作為信息的生產者和傳播者必須實名認證，督促平臺建立信息源頭追溯機制，詳細的轉發與評價機制，剔除危害社會的信息。針對利用個性化算法推薦機制的平臺，要求平臺建立健全算法推薦的人工干預和用戶自主選擇機制，增加用戶接收信息的全面性，減少利益捆綁性的硬性廣告推銷。平臺必須遵守公約和用戶協議制度，建立健全舉報制度，增設把關人，加強熱點事件輿情的引導能力。

結語

個性化推薦機制目前已廣泛應用到各個領域，與人們的生活密切融合，各種信息都能夠快速準確地推送到目標用戶面前，以最少的時間獲得最大的效益。但個性化推薦機制的形成依賴于用戶的個性心理和日常隱私的數據收集，對用戶的個性化需求基于數據的機械滿足，使得用戶在接收信息時受到興趣愛好的局限，困于自己編織的“信息繭房”之中。因此在肯定個性化推薦機制的同時，也應當警惕其可能帶來的“信息繭房”的風險。本文從平臺、用戶、政府三個方面提出合理建議，使個性化機制更好地為社會發展服務，在互聯網時代走得長遠和發揮積極的影響。