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2024-06-21 15:11
“信息茧房”,一个为焦虑而生的谬误

本文来自微信公众号:真故研究室(ID:zhengulab),作者:梁湘,编辑:马路,头图来自:视觉中国

文章摘要
本文探讨了“信息茧房”现象的实质,指出其背后更多是人们的认知偏见和焦虑。同时对算法推荐的作用和技术进步进行了深入分析。

• 💡 对“信息茧房”现象进行剖析,揭示其实质是人们的认知偏见和焦虑

• 🧐 分析了算法推荐的作用,指出其有助于打破“信息茧房”

• 🌐 引用专家观点和研究结果,探讨技术进步对信息获取的影响

当算法将互联网引入新的世界后,“信息茧房”也逐渐成为网络上的流行词。这个本应出现在高校传播学课堂上的概念,如此频繁地被挂在网友们的嘴边,以至于它逐渐失去了原本的意义。不难发现,在任何一个技术有害论或针对互联网的批判中,“信息茧房”总会适时被提及。


在当下,似乎很难找到另外一个词可以像“信息茧房”一样,成为互联网信息焦虑的背锅侠。或许,人们担忧的不是困在信息的茧房之中,而是面对科技新技术的天然恐惧和人性固有的认知偏见。


一、人们害怕的“茧房”是什么


当人们在谈“信息茧房”的时候,人们究竟在谈论什么?


去年,某社会调查中心曾对1502名受访者进行了问卷调查,结果显示,62.2%的受访者直言,“大数据+算法”的精准推送方式,使信息渠道越来越窄、信息越来越同质化,让自己陷入了“信息茧房”。


按照这个比例,一大半的中国人,也就是至少8亿网民认为自己活在大数据和算法构建的茧房中。


事实上,就像网络上对于“资本和技术的滥用”的指摘一样,信息茧房也承担了太多它这个年龄不该有的骂名。


例如,在上述问卷调查中,受访者是这样说的:


一位传媒职场员工说,“我有一个朋友,她就被‘20岁初抗老’这样的话题裹挟,每天为自己的皮肤焦虑。”一位00后发现自己在搜索“森林徒步”、“跳舞”相关视频,在之后一段时间里就会被此类信息包围。


另一位宝妈表示自己的闲暇时间全部被娱乐化的内容填满,“我喜欢看娱乐消息,如果刷视频时刷到一定会看完。很快,平台给我推送的几乎全都是这类视频。”


此外,她还表示,在算法推荐的情况下,接收到的信息是不全面的,自己有段时间被“儿童医院”爆满的短视频包围,一度十分焦虑,都不敢带孩子出门了。


不难看出,部分人将平台内容推荐规则总结为“信息茧房”的诱因,并将抗老、带孩子、沉迷娱乐信息的问题一致甩锅于陷入算法制造的围城之中。


事实上,产生这样观感的原因是十分多元的。容貌焦虑、流行趋势的变化、大众传播中产生的信息偏差等,都在影响着人们对信息的获取和理解。


其中,个人的选择的影响因子显然大于作为工具的算法,只要稍微理性思考,就可以打破这种桎梏。但大家更愿意将互联网上的焦虑,怪罪在“信息茧房”头上。


这些无处安放的焦虑,也开始被网络营销号所利用。


可以在网络上轻松找到一批打着“提升思维”“人性智慧”“自我提升”的大师们,利用人们对“信息茧房”的恐惧,做着所谓的知识干货分享。


假如你真的被这些内容所吸引,除了徒增焦虑外,并不会得到生活的答案。试图通过零碎的鸡汤知识改变生活方式,本就是一种一厢情愿。


诚然,在互联网上时常出现泾渭分明的舆论场,小到性别议题、金钱观念,大到俄乌冲突、巴以冲突,大众被分割成不同的意见阵地。一个即将步入婚姻的女孩子,可能会在网上刷到更多渣男故事,而一个中年人可能对华为、新能源车、芯片和国际局势更感兴趣。


在过去一段时间发生的“秀才事件”“胖猫事件”“农夫山泉事件”中,经常出现不同人群守着不同的“观点茧房”情况发生。


一个值得思考的问题是:是你选择了这些内容,还是平台给你推荐了这些内容?


换句话说,如果平台推荐与你意见相左的内容,你是否会耐心地观看下去、做到兼听则明呢?


估计大部分都很难做到。这时候应该意识到,我们需要打破的不是“信息茧房”,而是自己的“认知茧房”。


二、“信息茧房”真的存在吗?


有意思的是,“信息茧房”的研究也呈现中热西冷的局面。


截至2020年2月6日,中国学者已在CNKI文献库中发表584篇以“信息茧房”为主题的文章。并且,在相关的中文研究中,多数将算法推荐与“信息茧房”紧密关联起来。


而这个西方舶来的传播学概念似乎不怎么受原住地学者的关注,在同时段内,Web of Science数据库中发表的以“information cocoons”(“信息茧房”)为主题的文献只有1篇。


2006年,互联网方兴未艾的时代,美国法学教授凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦》一书中提出了“信息茧房”(Information Cocoon)的假说。他表达了一份担忧:当个体只关注自我选择的或者取悦自身的信息,从而减少对其他内容的获取接触,长久以来就会作茧自缚,困在自我编织的狭隘领域中,看不到世界的真实全貌。


桑斯坦不会想到,在互联网经过十几年的发展之后,这一如科幻作品里的“缸中之脑”的预言式假说,在中文互联网引起如此多的讨论。


事实上,造成“信息茧房”中热西冷局面的根本原因在于,“信息茧房”只是一种担忧,并未被证实存在。


清华大学新闻与传播学院教授陈昌凤表示,桑斯坦的“信息茧房”其实是个比喻,并且是在西方特殊的政治语境下提出的。但是该问题却引起了政治学、传播学、法学、计算机科学和心理学等各个学科的广泛关注。“信息茧房”直接被当成一个已然的负面存在,在这里正受到各方面的批判。


和陈昌凤持相同观点的还有北京师范大学新闻传播学院的喻国明教授,他们都认为“信息茧房”已经被泛化到过多的领域,存在被误解和滥用的情况。


其实,“信息茧房”本身是否存在就是个问题。


从美国到西班牙、荷兰等欧洲国家,都有研究成果证明“信息茧房”目前并不存在。阿姆斯特丹大学6位法学和信息科学的学者也通过实证研究得出结论:目前几乎没有经验证据可以证明对“信息茧房”的担忧。


在世纪之初,互联网的发展势如破竹,与传统媒介电视、广播、报纸的互为补充。其势头之猛,已经让原本的传播理论和从业者应接不暇。如果从当时的环境看,桑斯坦的担忧并非没有道理。但时至今日,几何增长的信息量和天翻地覆的技术变化,“信息茧房”似乎也变成了一种杞人忧天。


2018年,一篇发表于学术期刊《Information, Communication & Society》的论文写到:总体而言,人们对于“信息茧房”的担忧被夸大了。


“信息茧房”最脱离实际的地方在于,它假设了一类实验室条件式的纯粹信息环境,但每个活生生的人其实存在于更多元、更复杂的信息环境中。


线上,新闻、视频、各大传媒平台的推荐各有不同;线下,工作生活与人际社交,会更具实感地迭新一个人的综合认识。现实十分复杂,人处于各种各样的需求,可以获取的内容远比想象中要多,茧房很难织就。


三、为偏见与焦虑背锅


正如学术研究中所热衷那样,人们对于“信息茧房”的担忧,更多的是来自“技术有害论”,也就是算法本身的原罪。虽然当下在内容、外卖、购物、地图等方面广泛应用,但基于以往的经验,人们无法应付这些神奇的造物带来的不确定性,在心态上就将其“巫术化”。


鉴于算法等技术是构成网络世界的根基,尽管社会因素、事件场景、舆论环境都会左右人的判断,但当网络上的戾气与“信息茧房”的讨论挂钩时,算法都会一并成为放之四海皆准的背锅侠。


这种联想也不难理解,算法推荐,用户喜欢什么,算法就推荐什么内容,这不正是形成“信息茧房”的技术条件么?


然而,算法的逻辑显然没有这么智障。


事实上,为了避免“信息茧房”的出现,短视频平台都会专门设计“兴趣探索”机制。一方面每次推荐都会选择用户过去不常观看的内容类目进行一定比例的推荐。另一方面每次获取推荐内容的过程中会特别增加一些随机的内容来保障用户可见内容的多样性。


从某种程度来说,算法恰恰有助于打破“信息茧房”。


算法真正的意义并非个性化推荐,而是去中心化。它让每个人都成为内容的主体,同时在技术下实现高效地分发,大量不同的信息可以连接到不同的人,从而产生不同的反馈和社会响应。从这个角度看,在信息和意见的碰撞中,对内容创作者和观众的“茧房”都是一次打破。


过去二十年,人们从网络上接受信息的方式从“信息差阶段”变成了“主动选择阶段”,信息的主要来源是“门户网站”和“订阅号”。事实上,无论是选择自己喜欢的门户网站,还是订阅符合自己兴趣的KOL,都呈现一种“信息偏食”的现象。人们自始至终不会为不喜欢的或意见相悖的内容耗费时间。


例如喜欢看张维为的人,也永远不会看张维迎一眼。这并非“信息茧房”或是算法的引导,而是认知使然。即便算法把张维迎的演讲推荐到一些人眼前,他们也很难被经济学上的真理打动,而是热衷于刻意构建的谎言。


从这个角度看,算法推荐的产品逻辑一定程度上在避免这样的“信息偏食”。


在推送用户喜欢的内容之外,算法还会适当地在此基础上扩展,帮助用户“尝鲜”。算法平台只有不断为用户带来他们自己都还不知道会感兴趣的新鲜内容,才能保证用户的长期使用。推送新内容、探索和扩展用户的兴趣边界、提高用户留存,一直都是推荐算法的重要目的。


清华大学社科院发布的《破茧还是筑茧?用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》就发现,从中长期看,个性化推荐算法不一定是导致“信息茧房”的决定性因素,反而可能为个体提供了更多元和理性的信息世界。


如今,才是真正足不出户知晓天下事。淄博、哈尔滨、天水、菏泽等原本沉寂的城市被人们所看到,焕发新文旅;成都三花民间川剧团、苏州评弹等传统戏曲受到更多年轻人的喜爱;甲骨文、弦理论等小众知识获得簇拥……古人耗尽一生才能追随、知晓的事物,成了当代人的弹指一瞬。


之所以算法和“信息茧房”捆绑在一起,并成为众矢之的,真正的原因在于,甩锅给技术的时候,技术是不会还嘴的,而“信息茧房”刚好充当了大众吐槽的媒介。


或许算法所代表的技术最大的问题在于,当你身处其中时,看到的全部都是它的坏处。而当它没有出现时,它也没办法告诉你它的好处是什么。从历史上看,这是每一项革命性技术的宿命。


本文来自微信公众号:真故研究室(ID:zhengulab),作者:梁湘,编辑:马路

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