(薛宇飛)近幾年，隨著推薦算法在互聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)的廣泛應(yīng)用，信息繭房效應(yīng)也受到關(guān)注。部分觀點(diǎn)認(rèn)為，推薦算法應(yīng)用可能導(dǎo)致用戶(hù)接收信息偏于單一、興趣過(guò)于狹窄，陷入像蠶繭一般的“繭房”中。不過(guò)，隨著相關(guān)實(shí)證研究的推進(jìn)，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)算法導(dǎo)致或放大信息繭房效應(yīng)這一主觀推斷產(chǎn)生了質(zhì)疑。

(資料圖片)

近日，清華大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)院積極心理學(xué)研究中心在線上舉行“用戶(hù)使用、算法推薦與信息繭房的關(guān)系再思考”主題研討會(huì)，并發(fā)布了研究成果《破繭還是筑繭？用戶(hù)使用、算法推薦與信息繭房研究報(bào)告》(下稱(chēng)報(bào)告)。會(huì)上，來(lái)自清華大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、北京師范大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、廈門(mén)大學(xué)、華中師范大學(xué)、深圳大學(xué)的學(xué)者圍繞用戶(hù)選擇、算法推薦與信息繭房的關(guān)系，如何防范“信息繭房”效應(yīng)，更好發(fā)揮算法效用與價(jià)值等話題展開(kāi)討論。

上述報(bào)告及多位與會(huì)學(xué)者基于各自的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，認(rèn)為從中長(zhǎng)期看，個(gè)性化推薦算法不但沒(méi)有導(dǎo)致“信息繭房”，反而可能為個(gè)體提供了更多元和理性的信息世界，以抖音為代表的個(gè)性化推薦機(jī)制有助于推動(dòng)用戶(hù)獲取多樣化信息。信息繭房效應(yīng)受到個(gè)體、社會(huì)、場(chǎng)景與技術(shù)等多種因素共同作用，不能將對(duì)信息繭房問(wèn)題的擔(dān)憂簡(jiǎn)單歸責(zé)到算法。其中，個(gè)體在信息消費(fèi)過(guò)程中的主觀能動(dòng)性、使用行為和社交關(guān)系等因素不容忽略。

個(gè)性化推薦破繭效應(yīng)明顯，用戶(hù)長(zhǎng)期使用可有效擴(kuò)大信息接觸范圍

如今，個(gè)性化推薦技術(shù)廣泛應(yīng)用于短視頻等互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，在信息過(guò)載時(shí)代，推薦算法可以實(shí)現(xiàn)信息與人的精準(zhǔn)匹配，降低用戶(hù)的信息選擇成本，滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化的需求。但同時(shí)，用戶(hù)選擇、推薦算法與信息繭房的關(guān)系也成為關(guān)注焦點(diǎn)。

關(guān)于個(gè)性化推薦算法是否帶來(lái)信息繭房問(wèn)題，清華大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)院積極心理學(xué)研究中心通過(guò)實(shí)證調(diào)研發(fā)現(xiàn)，信息繭房受到個(gè)體、技術(shù)、場(chǎng)景與社會(huì)等多種因素共同作用，用戶(hù)接觸的信息多元化程度受到其與算法互動(dòng)模式的影響，并不能將對(duì)信息繭房問(wèn)題的擔(dān)憂簡(jiǎn)單歸責(zé)到算法，這一發(fā)現(xiàn)與學(xué)界多項(xiàng)實(shí)證研究結(jié)論相一致。

深圳大學(xué)傳播學(xué)院教授楊洸的一項(xiàng)實(shí)證調(diào)研發(fā)現(xiàn)與上述結(jié)論相吻合。基于今日頭條APP用戶(hù)調(diào)研，楊洸發(fā)現(xiàn)，算法推薦并沒(méi)有導(dǎo)致信息繭房效應(yīng)，反而可以擴(kuò)大用戶(hù)接觸資訊的范圍，將用戶(hù)帶入更廣闊的世界，用戶(hù)和算法之間不是彼此孤立地存在，而是始終處于相互響應(yīng)、相互發(fā)展的狀態(tài)。算法技術(shù)和用戶(hù)慢慢協(xié)同進(jìn)化，算法技術(shù)創(chuàng)造了很多新聞偶遇的機(jī)會(huì)，開(kāi)闊用戶(hù)的信息視野。

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院副教授鄭雯的研究發(fā)現(xiàn)同樣印證了上述結(jié)論，“筑繭”并非推薦算法技術(shù)應(yīng)用的必然，不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)媒介的信息繭房效應(yīng)表現(xiàn)不同，不能一概而論。微信等“熟人社交型”媒介趨于“筑繭”，微博等“公共討論型”媒介趨于“破繭”，短視頻app等“垂直傳播型”媒介既未“筑繭”也未“破繭”。鄭雯指出，近期的實(shí)證研究表明，算法推薦并非帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)媒介繭房效應(yīng)的核心因素。

報(bào)告基于對(duì)國(guó)內(nèi)短視頻平臺(tái)的實(shí)證調(diào)查發(fā)現(xiàn)，隨著使用時(shí)長(zhǎng)的增加，用戶(hù)越不容易感知到內(nèi)容同質(zhì)性，兩者是反比關(guān)系，這說(shuō)明算法推薦對(duì)信息繭房效應(yīng)并沒(méi)有決定性作用。報(bào)告匯報(bào)人、清華大學(xué)社會(huì)科學(xué)院研究助理陳絢對(duì)此分析，這說(shuō)明個(gè)性化推薦算法并不“閉塞”，而是不斷會(huì)給用戶(hù)提供“破繭”的機(jī)會(huì)，去接觸不同的內(nèi)容。

清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授虞鑫此前基于知乎內(nèi)容推薦的實(shí)證研究也發(fā)現(xiàn)，用戶(hù)使用時(shí)間越長(zhǎng)，繭房效應(yīng)變?nèi)酰诖诉^(guò)程中，“制繭”效應(yīng)越來(lái)越弱，“破繭”效應(yīng)越來(lái)越強(qiáng)，總體向著破繭的方向發(fā)展。

中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院教授趙云澤同樣表示，推薦算法導(dǎo)致信息繭房效應(yīng)的觀點(diǎn)，并非業(yè)內(nèi)共識(shí)。他認(rèn)為“信息偶遇”可能成為緩解潛在的信息繭房效應(yīng)的有效途徑。及時(shí)預(yù)測(cè)甚至促成用戶(hù)興趣或需求的遷移或擴(kuò)展，提供信息偶遇機(jī)會(huì)，也是突破繭房的一種思路。

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院教授、媒介素質(zhì)研究中心副主任張志安認(rèn)為，用戶(hù)的使用動(dòng)機(jī)是信息接觸的主要驅(qū)動(dòng)因素，算法并非決定性因素。他建議將算法推薦、社交分發(fā)、主動(dòng)搜索信息三種不同的信息獲取方式整合在一起，防范單一信息渠道與技術(shù)應(yīng)用可能帶來(lái)的局限。

研討會(huì)上，北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院教授喻國(guó)明稱(chēng)，當(dāng)今社會(huì)對(duì)算法存在污名化傾向，“信息繭房”這一帶有負(fù)面含義的比喻容易引發(fā)大眾對(duì)于技術(shù)的恐懼?！叭魏我环N媒介都不可能滿(mǎn)足人們的全部信息需求，不能將這種客觀限制理解為‘信息繭房’，更不能將其歸結(jié)于算法推薦。”喻國(guó)明表示，基于大數(shù)據(jù)的算法推送對(duì)于用戶(hù)需求的掌握更精準(zhǔn)、更動(dòng)態(tài)，能夠不斷優(yōu)化內(nèi)容推送，比經(jīng)驗(yàn)型的內(nèi)容推送更加升維。比如，今日頭條、抖音等平臺(tái)已經(jīng)經(jīng)過(guò)數(shù)次算法迭代與升級(jí)，對(duì)多樣化信息推薦技術(shù)不斷優(yōu)化，值得肯定。

個(gè)體掌握信息獲取主動(dòng)權(quán)，九成短視頻用戶(hù)選擇個(gè)性化推薦

報(bào)告認(rèn)為，信息繭房受到個(gè)體、社會(huì)、場(chǎng)景與技術(shù)等多種因素共同作用，其中，個(gè)體主觀能動(dòng)性是影響用戶(hù)獲取信息多元化程度的重要因素，如何利用算法、滿(mǎn)足什么樣的需求、獲取什么范圍和什么程度的信息，主動(dòng)權(quán)和選擇權(quán)仍然在個(gè)體手中。

報(bào)告調(diào)查抖音、快手、B站、小紅書(shū)、微信視頻號(hào)等短視頻用戶(hù)對(duì)個(gè)性化推薦的主觀態(tài)度發(fā)現(xiàn)，70%的短視頻用戶(hù)對(duì)個(gè)性化推薦算法持肯定態(tài)度，認(rèn)可算法技術(shù)是海量信息時(shí)代的一種有效策略，幫助解決信息過(guò)載的問(wèn)題。

用戶(hù)擁有算法知情權(quán)、選擇權(quán)和主動(dòng)權(quán)，短視頻APP均已上線算法關(guān)閉選項(xiàng)。在使用調(diào)研中，超過(guò)90%的短視頻APP用戶(hù)選擇開(kāi)啟個(gè)性化推薦算法，其中，抖音用戶(hù)對(duì)于個(gè)性化內(nèi)容推薦接受程度最高，開(kāi)啟比例超過(guò)94.4%。這是因?yàn)槎兑羝脚_(tái)不斷優(yōu)化算法，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)了“興趣探索”機(jī)制，一方面，每次都會(huì)選擇用戶(hù)過(guò)去不常觀看的內(nèi)容類(lèi)目，進(jìn)行一定比例的推薦；另一方面，也會(huì)特別增加一些隨機(jī)內(nèi)容，來(lái)保障用戶(hù)可見(jiàn)內(nèi)容的多樣性。

報(bào)告進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，不同使用年限的抖音用戶(hù)開(kāi)啟個(gè)性化推薦的比例均較高，并呈現(xiàn)“對(duì)勾”型趨勢(shì)：使用年限在6個(gè)月以下的用戶(hù)開(kāi)啟個(gè)性化推薦的比例為95%，6個(gè)月到一年的用戶(hù)開(kāi)啟比例為89%，1～2兩年的用戶(hù)開(kāi)啟比例為91%，2～5年的用戶(hù)開(kāi)啟比例為95%，5年以上用戶(hù)開(kāi)啟比例接近98%，這說(shuō)明隨著用戶(hù)對(duì)算法推薦的價(jià)值有更多切身體會(huì)和了解，在與非個(gè)性化推薦方式的比較中，認(rèn)可個(gè)性化推薦算法的多元作用，在與算法的互動(dòng)中不斷探索符合自身需求的信息獲取方式。從中長(zhǎng)期來(lái)看，絕大多數(shù)抖音用戶(hù)更傾向于選擇開(kāi)啟個(gè)性化推薦來(lái)獲取信息，對(duì)個(gè)性化推薦算法持肯定態(tài)度。

清華大學(xué)社科學(xué)院助理研究員張鵬認(rèn)為，無(wú)論是被動(dòng)接收信息，還是主動(dòng)搜索信息，都反映了用戶(hù)使用動(dòng)機(jī)與主觀能動(dòng)性對(duì)獲取信息多元化程度的影響，主動(dòng)權(quán)和選擇權(quán)仍然在用戶(hù)手中。

報(bào)告發(fā)現(xiàn)，用戶(hù)接觸的信息多元化程度受到其與算法互動(dòng)的影響，并非由算法單一影響。當(dāng)用戶(hù)留下“興趣廣泛”的痕跡，更容易被認(rèn)為是樂(lè)意接觸不同事物的，算法也會(huì)為其推薦更多樣化的信息。在使用初期，由于用戶(hù)只展露出個(gè)別喜好，因而算法推薦的內(nèi)容相對(duì)單一，滿(mǎn)足用戶(hù)的部分需求；隨著用戶(hù)使用時(shí)間增加，算法對(duì)用戶(hù)的了解日趨全面，更能滿(mǎn)足用戶(hù)的多元化需求。

清華大學(xué)馬克思學(xué)院助理教授許麗穎指出，“實(shí)際上，個(gè)性化推薦并不一定會(huì)導(dǎo)致觀念偏狹與信息繭房，關(guān)鍵還在于個(gè)體對(duì)于異質(zhì)信息的包容度?！?/p>

復(fù)旦大學(xué)社會(huì)學(xué)系教授桂勇認(rèn)為需要關(guān)注技術(shù)、算法、用戶(hù)、情境等多種因素，不同類(lèi)型平臺(tái)用戶(hù)群體構(gòu)成與特征不同，繭房效應(yīng)結(jié)果不同，這主要取決于什么人基于何種動(dòng)機(jī)在何種情境下使用。對(duì)于擅長(zhǎng)使用互聯(lián)網(wǎng)的人來(lái)說(shuō)，它帶來(lái)了更豐富、低成本的知識(shí)體系和發(fā)展機(jī)會(huì)；對(duì)于開(kāi)放的人來(lái)說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)提供了理性的公共討論空間。

報(bào)告發(fā)現(xiàn)，相比于使用單一短視頻APP的用戶(hù)，開(kāi)啟個(gè)性化推薦并同時(shí)使用多款短視頻APP的用戶(hù)，其獲取的信息更加多元。這是因?yàn)椴煌桃曨lAPP所采用的算法邏輯不同，推薦內(nèi)容和呈現(xiàn)方式不同，更有可能擊中用戶(hù)潛在信息需求的靶心，實(shí)現(xiàn)信息獲取的健康與平衡，總體上更能防范“繭房效應(yīng)”傾向。

虞鑫分析，對(duì)于“信息繭房”的討論忽略了用戶(hù)的主觀能動(dòng)性。實(shí)際上，現(xiàn)實(shí)信息環(huán)境是復(fù)雜多元的，并非單一同質(zhì)的，用戶(hù)可根據(jù)自身在不同階段的不同需求，選擇不同渠道和途徑，從而避免繭房效應(yīng)。

用戶(hù)的主觀能動(dòng)性、算法技術(shù)的迭代進(jìn)步以及多個(gè)差異化信息渠道，都可以幫助用戶(hù)防范信息繭房的影響，看見(jiàn)更多元的信息和更大的世界。

以算法助力社會(huì)發(fā)展進(jìn)步，提高公眾媒介素養(yǎng)

趙云澤從整合信息資源、構(gòu)建“人行道”模式、鼓勵(lì)社交分享、建立優(yōu)化“算法價(jià)值觀”等方面分享了“信息偶遇”破解“信息繭房”的路徑，以此擴(kuò)大用戶(hù)信息接觸范圍，保障多樣化的信息生態(tài)。他特別建議將偶然性作為算法推送的新原則，增加用戶(hù)偶遇信息的概率，打破“信息繭房”。

談到推薦算法未來(lái)的發(fā)展，北京師范大學(xué)教育學(xué)部副教授周序建議，算法推薦技術(shù)需要不斷更新和完善，用戶(hù)在使用算法推薦技術(shù)過(guò)程中需要發(fā)揮主觀能動(dòng)性。廈門(mén)大學(xué)社會(huì)與人類(lèi)學(xué)院副教授吳勝濤建議互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)該提供不同觀點(diǎn)與偶遇取向的算法，鼓勵(lì)協(xié)作生產(chǎn)，促進(jìn)信息多元化與用戶(hù)知識(shí)創(chuàng)新。

“算法應(yīng)用有利于對(duì)人類(lèi)福祉做出貢獻(xiàn)。我們要重視算法技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新價(jià)值，發(fā)揮算法技術(shù)的活力，實(shí)現(xiàn)效用最大化，在不斷調(diào)試過(guò)程當(dāng)中進(jìn)行算法治理?！比A中科技大學(xué)公共管理學(xué)院講師宋奇建議。

清華大學(xué)社科學(xué)院水木學(xué)者童松博士建議，建立與人類(lèi)協(xié)同和互信的算法，希望不同學(xué)科專(zhuān)業(yè)的人參與到人工智能或者算法研究中，最大程度發(fā)揮人工智能與算法的效用與價(jià)值。

展望算法在未來(lái)的演進(jìn)和優(yōu)化，喻國(guó)明建議從點(diǎn)、線、面三個(gè)環(huán)節(jié)上提升。點(diǎn)，平臺(tái)通過(guò)擴(kuò)大數(shù)據(jù)源和根據(jù)社會(huì)法則優(yōu)化算法等手段來(lái)實(shí)現(xiàn)；線，聯(lián)動(dòng)與匹配用戶(hù)的內(nèi)容需求及其社會(huì)關(guān)系圈層，形成擴(kuò)張型的算法，在算法優(yōu)化中，將個(gè)體的個(gè)性化需求與社會(huì)公共價(jià)值相結(jié)合，為用戶(hù)提供立體性成長(zhǎng)的信息與機(jī)會(huì)；面，注重社會(huì)結(jié)構(gòu)的多樣性，使內(nèi)容多樣性、算法多樣性能夠得到有效保障。

清華大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)彭凱平總結(jié)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，算法是推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量之一，因此要推動(dòng)算法向善，幫助人們更多參與到社會(huì)進(jìn)步、發(fā)展及創(chuàng)造中。(更多報(bào)道線索，請(qǐng)聯(lián)系本文作者薛宇飛：xueyufei@chinanews.com.cn)(中新經(jīng)緯APP)

中新經(jīng)緯版權(quán)所有，未經(jīng)書(shū)面授權(quán)，任何單位及個(gè)人不得轉(zhuǎn)載、摘編以其它方式使用。