算法推送机制下“信息茧房”效应的思考与对策
厉业强
【内容提要】网络传播时代，人工智能算法推送机制进入了新闻传播行业，算法推送具有本身的优越性，能够在大数据时代，对内容做出高效的分析推送。但现如今的人工智能算法依然无法判断新闻价值，因此同质化内容的重复推送，加强了“信息茧房”效应。本文通过分析“信息茧房”与算法推送，提出“信息茧房”的多点危害，并对其做出了对策分析。
【关键词】信息茧房 算法推送 新闻价值 人工智能
近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能技术逐渐走向成熟。人工智能技术进入社会的各个专业，其中不乏人文社科领域，在新闻传播领域，人工智能也产生了巨大的影响，其中最为明显的就是算法推送技术。算法推送技术即根据用户阅读习惯与兴趣，有针对性地为用户推荐新闻产品。在现代网络传播过程中，受众地位更加凸显，新媒体将受众需求作为内容产出的第一要素，力求精准的适应受众需求，达到高黏度的用户使用状态，例如今日头条、抖音等软件，均以精准的算法推送获得了巨大的关注。但是，算法推送这一技术也对“信息茧房”效应起到了增强作用，带来一系列的负面影响。如何对“信息茧房”效应进行削减，并更好的利用人工智能技术，对新闻传播业进行正向促进，也是近年来研究的热点问题。
一、“信息茧房”效应的研究现状
美国哈佛大学教授凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦：众人如何生产知识》中提出了“信息茧房”（In-formation Cocoons）这一概念。他以“个人日报”来形容互联网用户在大量的网络信息中，依照个人喜好选择自己所感兴趣的信息，并对其他内容无视甚至排斥，进而长期形成“信息茧房”。桑斯坦认为，由于“信息茧房”效应的存在，人们只会关注自己所感兴趣的意见或与自己看法相似的人群，听取符合自己观点的意见，形成“回音室效应”（Echo Chambers）。在这样的传播模式下，个人用户接收信息的形式形成闭环，并在循环过程中不断受到“正反馈”激励，导致用户误将“私域”（某圈层）的事物和观点等同于“公域”（全社会）的事物与观点，进而对于圈层以外的意见与观点形成对冲时，感到迷惑茫然或走向认知上的极端和表达上的极化。
近几年，国内学者开始对算法推送在新闻传播领域的应用、问题及其对策方面进行研究。一些学者从受众个体角度出发，对算法推送的弊端进行了分析，如彭兰教授在《网络传播概论》中指出，“如果用户只选择满足自身需求的信息，其结果可能会‘作茧自缚，使自己困在一个封闭的空间。”胡泳教授在《新词探讨：回声室效应》中指出，“个性化推荐会减少用户自我意识，使其认为与自己的信念相抵触的事实都不存在。”喻国明教授认为，通过算法过滤和正反馈激励的新闻信息使得用户的兴趣不断固化。本文将针对“信息茧房”效应产生的负面影响，提出可实施的对策与解决措施，以期对算法推送这一技术手段进行更好的利用。
二、算法推送对“信息茧房”效应的增强
算法推送这一机制诞生于信息大数据时代，现在来看，一方面，我们已经拥有了较为成熟的计算机技术，也拥有了较强的信息处理能力。另一方面，新闻传播也受到了网络传播的极大影响，以新媒体为代表的媒介形态已经完全受到网络传播特性的影响。由此看来，新闻媒体、社交平台以及其他新闻传播媒介，已经成为大数据时代的一个特定数据库。面对如此庞大的数据，如何进行更好的调节、分析以及分发，这样的现实需求直接促进了算法推送的产生及发展。算法推送即是一种编码程序，它可以对大数据时代泛滥的新闻信息进行分类、标签、整合、排序，然后“通过特定的运算把输入数据转化为输出结果”，再以特定的需求，有针对性地给相关用户进行推送。现在新闻传播及社交媒體之中存在的个性化推荐机制便是在算法推送的基础上，通过对受众的兴趣爱好特性，以及用户之间的社交关系进行多重分析，深度解析用户的需求，从而进行个性化的推送。
此类个性化的算法推送机制是基于大量的数据计算与分析形成的。它主要是利用用户在不同平台形成的个性特征，依靠互联网挖掘，获得多角度的数据，关注用户在使用社交媒体过程中的习惯性行为，从中找寻潜在规律，对用户的喜好进行分类判断与预测。当算法对用户的兴趣点产生了初步判断，数据会继续记录，在用户对可能兴趣点的点击与浏览过程中，算法会更加精准的获取该用户的喜好与习惯，以期获得更加精准的判断与预测。
通过信息技术进行算法推送这一机制能够做到信息的精准快速分析与传播，因为传播的内容为用户兴趣点所在，用户也将在此类内容中获得乐趣，由此使得用户对媒介黏性增强。算法推送机制在一定程度上行使了传统新闻传播过程中“把关人”的职能。原有“把关人”常由媒体的编辑、记者担任，在对传播内容进行筛选的过程中，这一类传统的“把关人”往往会注重内容与社会公共空间的关系，发挥着大众媒介的环境监视功能。但随着算法推送机制的不断壮大，算法推送给用户的相关内容也会导致受众个体的视野逐渐固化，信息接受出现同质化的问题，因而更大的加深了“信息茧房”效应。
但大数据时代的算法推送机制并不是“信息茧房”效应产生的根本原因。霍夫兰曾提出的个人差异论，解释了受众在接受信息的过程当中具有选择性与注意性。霍夫兰的这一理论以受众作为研究对象，他描述了在信息传播至受众的过程中，受众会对接收到的信息进行筛选，影响因素即为受众的个人属性，如需求、习惯、价值观、社会地位等。这些因素会对受众个体对于信息的选择和注意产生影响。在传统媒体时代，个人差异论强调的是受众在接受到大众信息时，对这一信息的理解与接受程度，但随着网络传播的不断发展，相较于传统媒体时代，如今的信息传播在数量上十分庞大，并仍以很高的速度不断增加。受众在面对如此海量信息的过程中，产生了非单向的选择，即与传播的内容产生了双向选择的机会。在这样的传播语境下，个人差异论即可理解为，受众对于海量信息按照自己的需求进行选择的结果，即受众在根据个人需求，对信息进行找寻时，算法推荐机制给用户推送的信息刚好满足用户的需求，用户乐于去接受此类信息。在算法加持下，受众可以源源不断地收到需求的信息，由此形成了循环反复的过程。这种个人差异论，在现如今已形成的结果即是受众主动找寻兴趣点所在的内容，算法推送提供支持，这一过程反复循环，逐渐增强了“信息茧房”效应。
三、“信息茧房”的危害
（一）受众个体的视野被固化
约书亚·梅罗维茨在《消失的地域》一书中提出媒介情境论，他认为，媒介的变化会导致社会环境的变化，而社会环境的变化又会影响人的行为。根据这一理论，大量同质化信息出现，逐渐影响媒介环境，使之发生转变;社会环境受到媒介环境的影响，也产生了转变，环境的转变最终影响了人类的转变。在信息传播的过程中，同质化的信息不断出现，算法推送机制带来的“信息茧房”效应也越来越强，最终对社会环境和受众产生影响。体现在受众的身上，即为其视野被固化。
“信息茧房”效应使得受众自身营造了一个相对封闭的媒介空间，在受众的媒介空间内，信息获取的渠道、形式及内容较为封闭，外部的大众媒介虽然丰富，但经过算法推送机制的“过滤”，进入受众的媒介空间内部时，重复了之前的传播机制，带来了相同的效果，即并未给受众带来更多新的内容。现如今的网络环境给用户提供了诸多可以设置和定制化的服务，这些服务看似为用户提供了更多选择，但是经过定制的内容往往具有局限性，对这类属性的选择与设置，也成为了算法分析的重要参数。这样的环境实际上将用户感兴趣的领域指向化，用户可以不断收到他所设置的想要获取的信息，外界信息对受众传播的过程变成了“回音”的形式。长期只接受自己感兴趣的信息，或限制用户对整个世界的全面认知，当受众将自己所在的“茧房”状态理解为“拟态环境”的全貌时，受众的视野将被固化，在反复多次的过程中形成恶性循环，受众更加确信自己所看到的信息就是全世界的映射。此时，由“信息茧房”效应带来的对受众视野固化的这一危害，会造成受众的认知局限，长久之后，受众个体的思想观念也将受到束缚，个体思维能力减弱，将严重影响受众个体的个人发展。
（二）群体极化现象的出现
桑斯坦在《信息乌托邦》中提出群体极化，他认为，“人们会把自己归于他们设计的回音室，即相似观点的人组成的一个协商体，放大和不断重复相同的观点或信息，达到排外或者激化偏激言论的结果，从而产生群体极化。”根据桑斯坦的理论，在群体极化现象之下，部分视野受到固化的盲目自信个体以及极端主义者，会利用群体极化现象，制造偏激的言论，在这样一个“协商体”内，这种言论不断激化与放大，容易使群体产生无意识行为，有可能产生负面的影响。
网络提供受众足够的交流空间，在相同内容的吸引下，不同的受众根据兴趣点相同的内容进行交流，受众个体连接成为社群。在社群内部，个体的观点得到回应与认同，从而使得认知与观点处于相同的状态，此时便是“信息茧房”效应带来的群体极化现象。此类现象已广泛存在于现有社交媒体。长期生活在“信息茧房”中的受众个体，可能会形成盲目自信，他们会将个人偏见当作是真理，从而走入深信悖论的境地。
群体极化效应在网络平台不断发酵，将会带来严重的后果。封闭化的社群为受众个体之间提供了稳定的联系，根据各自的兴趣点，受众个体将在“信息茧房”构成的社群当中得到身份认同，个体会融入这一社群。社群内部出现了某一针对兴趣点内容的观点，一体化的社群当中很快就能形成一致的观点，在多次反复的讨论中，这种社群的观点可能会形成其价值观。在这种价值观的影响下，群体中的部分偏激个体将会产生偏激思想，并能够收到社群中其他个体的正面回应与支持，可能引发做出过激的行为。“信息茧房”的这一危害会影响媒介环境发展甚至影响社会的前进方向。
（三）知识鸿沟加深
美国传播学家蒂奇诺等人提出了“知识沟”理论假说，这一理论认为“假如输入社会体系的大众媒介信息增加，该社会体系中较高社会经济地位的人可能获得信息的速率比地位较低的人更快;两个不同地位的团体之间的差距可能会越来越大，而非缩小”。计算机以及信息网络发展到如今的状态，网络和移动终端硬件的普及率已经很高。不同于传统媒介时代，不同阶层的人们在接受媒介信息时存在较大的差距，如今人们接受信息的终端及平台基本相同，但根据知识沟理论，现如今不同阶层的人获得信息的速率仍然不同。随着“信息茧房”效应的影响，一些媒介素养不高的受众沉浸在自己的“信息茧房”中，虽然具有和别人相同的媒介平台，但是却固化了自己的视野，仅仅对感兴趣的内容进行关注与了解。在这种情况下，受众对传播内容不做思考和分析，逐渐丧失独立思考的能力，不利于扩充自己的知识面。而媒介素养较高的受众个体，受“信息茧房”效应的影响较小，仍然能够获得大众媒介的很多信息。在这种情况下形成对比，“信息茧房”效应会在受众当中形成分区，扩大了不同群体之间的知识鸿沟。
四、削弱“信息茧房”效应的对策
（一）优化推荐算法
首先，算法推送机制是一种技术手段，技术是为人所用的。对于算法推送，我们应当进行理性的思考，我们想通过这项技术达到什么样的手段？“个性”内容的推送，在一定程度上吸引了受众的关注，但却将受众至于危害而不顾。现在很多的社交媒体往往针对受众个体进行个性化推送，这一类信息属于绝对的“个性”，虽然能够吸引用户的关注，增加黏性，但极易让用户走入“信息茧房”。通过技术手段不难达到对共性内容的宣传与推送，这类“共性”的内容可以根据网民日常浏览以及大众对新闻内容整体的考量而选择的，适应大众主流价值观的新的内容。通过个性与共性内容交叉推送，便可在一定程度上避免受众个体完全进入“信息茧房”的问题。
其次，在目前阶段，算法推送的技术十分有限，通过算法推荐的内容，往往过于窄化和同质化。算法推送技术的限制导致推荐内容过于单调，往往不能像人类之间传递信息一样更具多元思考，算法参数的单调限制了推荐结果的广度。现阶段提高算法的质量尤为重要，从国家层面来看，需要对大数据及相应技术进行评估与测试。美国曾出台《数据质量法》，试图对大数据的发展进行有效调控，但想要对这一新兴技术进行更好的掌握，前路还十分漫长。
从技术的角度来看，现在的人工智能算法只是弱人工智能的一个成果，人们所期待的人工智能更多的是强人工智能的表达，即机器具有思维的能力。也正是因为现阶段的机器智能算法缺失了这样的思维能力，直接导致它不具有对社会及媒介内容的价值判断。人民网在2017年刊发了针对算法推送机制所引发问题的系列评论。人民网的这一评论也体现了对人工智能算法2.0的要求，即需要關注技术手段带来的责任及社会价值，需要关注新闻生产与分发的全过程，而不是仅关注流量、点击量、转发量。这便要求在技术革新的过程中，人工智能算法2.0应当以工具理性为指导，一方面在个性内容领域提供更加多元化的推送服务，另一方面应当对公共话题进行关注，体现应有的社会价值。
（二）“把关人”角色的回归
库尔特·卢因在《群体生活的渠道》中提出的“守门人”概念，针对的是传统媒体中的“把关人”。这类“把关人”在传统媒体中具有一定的政治立场，具有较高的媒介素养，他们对新闻内容进行筛选，将具有一定价值的新闻内容在大众媒介上进行发布。这些“把关人”对新闻内容进行筛选与把控，能够对低质量或同质化的信息进行阻断，保证了新闻内容的质量。但在计算机不断发展的人工智能时代，机器学习算法代替了传统新闻传播行业的“把关人”角色。虽然面对纷繁复杂的海量数据，人工智能算法具有较高的处理速度，但它不同于“把关人”的个人素养，并且在弱人工智能时代，算法依然无法对内容做理性的判断，“把关人”角色的缺失，使得新闻传播的内容逐渐缺失主流意识。
如今，人工智能算法能够基本对信息做出计算、筛选与处理，但“把关人”这一角色仍然必不可少。在人工智能算法没有达到强人工智能状态之前，算法依然无法对新闻的内容做出价值观判断，这便需要具有一定素养的“把关人”，对算法推荐内容进行二次把关。“把关人”的回归并与人工智能算法协同工作，即一方面利用了人工智能处理大数据的优势，另一方面又能对算法推送内容进行把关，保证新闻内容的质量，避免重复性的同质化内容推送，从而达到削弱算法推送导致的“信息茧房”效应。
（三）提升大众媒介素养
网络传播时代，受众具有重要的地位。就受众而言，如何保证视野的开阔，避免同质化信息带来的“信息茧房”效应，如何避免信息窄化等一系列问题的根本解决方法是提高受众的媒介素养，使得受众具有独立思维能力，以及对“信息茧房”效应的自省意识。
彭兰教授认为，“对于受众来说，媒介素养应该包括媒介使用素养、信息生产素养、信息消费素养、社会交往素养、社会协作素养、社会参与素养等。”
其中信息消费素养就是受众在海量信息中选择需要的信息的能力。通过增强信息消费素养，受众个体可以在网络中主动获取需要的信息，從而减少算法推送机制导致的内容同质化。社会参与素养能够引导受众个体关注公共领域的相关议题，在对此类问题进行了解的同时能够吸取多方意见，这便能引发受众个体进行理性的思考，并对较多的不同意见进行讨论与对话。
主动培养受众个体的媒介素养，即是要明确算法推荐机制下新闻内容存在的弊端，受众个体应明确此类算法推荐的局限性，此类推送的信息无法全面展示世界的方方面面，受众个体应主动打破这样的桎梏，多渠道多样化的获取媒介信息，做到与世界更好的联通。
