所謂的“信息繭房”，到底是真實(shí)存在的“賽博囚籠”，還是想象出來(lái)的稻草人議題？當(dāng)批判“信息繭房”的終點(diǎn)是反技術(shù)的盧德主義時(shí)，這確定不是困在自己的偏狹里？

在當(dāng)下，有兩個(gè)舶來(lái)的傳播學(xué)概念近乎被用爛，一個(gè)是“娛樂(lè)至死”，另一個(gè)是“信息繭房”。

這兩個(gè)詞本來(lái)有其特定的適用情境，可很多人總是拿著搜索出的詞條解釋四處對(duì)號(hào)入座，將其據(jù)為大批判的話語(yǔ)武器。在“深刻癖”的引路下，他們動(dòng)輒掄起道德皮鞭，以反“娛樂(lè)至死”的名義反娛樂(lè)，以批“信息繭房”的名義批算法。

不得不說(shuō)，這番景象本就是在娛（消）樂(lè)（遣）“娛樂(lè)至死”，也表明“認(rèn)知繭房”真的存在。

就拿“信息繭房”來(lái)說(shuō)，這年頭，面對(duì)民粹、飯圈、打著男權(quán)/女權(quán)名義的兩性對(duì)立幾股極端勢(shì)力的肆虐，很多人總是傾向歸咎于信息繭房。

秦朗巴黎丟作業(yè)事件中出現(xiàn)偏聽(tīng)盲信現(xiàn)象，怪信息繭房；胖貓事件中出現(xiàn)“厭女VS仇男”群際撕裂景象，怪信息繭房……在許多社會(huì)事件引發(fā)輿論內(nèi)耗后，“信息繭房”也經(jīng)常被迫承受了所有。

在某些人看來(lái)，是“信息繭房”將人們困在回音室里，讓人們看到的都是自己想看到的、聽(tīng)到的都是自己想聽(tīng)到的，才導(dǎo)致人們?cè)絹?lái)越自以為是、極端偏執(zhí)。

“遇事不決，量子力學(xué)；歸因無(wú)方，信息繭房”，已成時(shí)髦的歸納總結(jié)法。左一個(gè)“信息繭房有多可怕”，右一個(gè)“信息繭房是圍獵認(rèn)知的隱秘陷阱”，“信息繭房”正被吊打1008610010遍。

有意思的是，我上網(wǎng)搜“信息繭房”，發(fā)現(xiàn)很多慣于販賣(mài)焦慮的營(yíng)銷(xiāo)號(hào)都開(kāi)始將“信息繭房”跟“高認(rèn)知”等雞湯文話術(shù)、“毀掉一代人”等毀掉體句式一鍋燴，生怕大眾的焦慮值還沒(méi)爆表。

在“后真相時(shí)代”滿天飛、“網(wǎng)絡(luò)巴爾干化”遍地跑的今日，擔(dān)心人們失去開(kāi)放的意識(shí)和兼聽(tīng)的能力，很正常。

問(wèn)題是，所謂的“信息繭房”，到底是真實(shí)存在的“賽博囚籠”，還是想象出來(lái)的稻草人議題？當(dāng)批判“信息繭房”的終點(diǎn)是反技術(shù)的盧德主義時(shí)，這確定不是困在自己的偏狹里？

01

甲跟乙說(shuō)的是A，乙跟丙說(shuō)甲說(shuō)的是A+B，丙于是以為甲說(shuō)的是B，這是信息傳播中常見(jiàn)的謬傳場(chǎng)景。

現(xiàn)在看，“信息繭房”也遭遇了這樣的謬傳。追溯其前世今生會(huì)發(fā)現(xiàn)，最早被桑斯坦提出的“信息繭房”，在今天已脫離原有語(yǔ)境被人重新定義。

18年前，桑斯坦在《信息烏托邦》中提出“信息繭房”一詞時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)還處在Web1.0階段。當(dāng)時(shí)包括尼葛洛龐帝在內(nèi)的不少大神都預(yù)言，個(gè)性化定制的“我的日?qǐng)?bào)”（The Daily Me）將會(huì)出現(xiàn)。

桑斯坦亦在此列。他認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)的確為公眾提供了“資訊汪洋”，但人們接觸信息不是全盤(pán)接收，而是根據(jù)個(gè)人喜好選擇性吸收，這可能會(huì)將自身桎梏于蠶繭般的“繭房”中。

桑斯坦確實(shí)將“信息繭房”跟互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景聯(lián)系在了一起，但他認(rèn)為“信息繭房”癥結(jié)在于“信息偏食”。

信息偏食跟傳播學(xué)中的“選擇性接觸”、心理學(xué)中的“確認(rèn)偏誤”有相通之處，本質(zhì)是依托人腦“過(guò)濾罩”的自我保護(hù)機(jī)制。

信息爆炸跟腦容量有限的矛盾，是人們長(zhǎng)期面臨的難題，但數(shù)字社會(huì)的到來(lái)讓它變得更為顯著。

定位學(xué)大師杰克·特勞特在《與眾不同》中就講到：過(guò)去30年人類(lèi)社會(huì)產(chǎn)生的信息比之前5000年產(chǎn)生的信息還多。梁永安老師也說(shuō)過(guò)，現(xiàn)在的年輕人十幾歲時(shí)獲得的知識(shí)和信息，可能比一個(gè)古人在60歲時(shí)知道的還多。

為了避免信息過(guò)載，腦部會(huì)基于人的喜同惡異、趨利避害本性自動(dòng)開(kāi)啟信息篩選。

也因?yàn)槭潜拘?，信息偏食的情況在任何時(shí)候都存在，包括Web1.0時(shí)代。這類(lèi)不是照單全收而是有所篩選的信息接收模式，正面看，是將人帶到認(rèn)知舒適區(qū)里；負(fù)面看，是把人帶入認(rèn)知板結(jié)化狀態(tài)。

這反映了信息偏食的兩面性：A面是對(duì)信息負(fù)荷超標(biāo)的抵御，能夠幫腦部減壓；B面是對(duì)“異文化視野”的抑制，容易導(dǎo)致思維局限。結(jié)合信息過(guò)載的情境看，A面的正向作用其實(shí)要大于B面的負(fù)面效應(yīng)。

而現(xiàn)在網(wǎng)上流行的“信息繭房”，更多的是強(qiáng)調(diào)繭房是互聯(lián)網(wǎng)信息供給模式和傳遞路徑的產(chǎn)物，認(rèn)為信息技術(shù)是因、信息偏食是果。將算法推薦跟信息繭房嵌入因果鏈中，就是常見(jiàn)的歸因。

這大概是桑斯坦始料未及的：他將“信息繭房”的生成原因歸為信息偏食而非信息技術(shù)，他提出信息繭房時(shí)算法技術(shù)也還沒(méi)怎么得到應(yīng)用。

02

那，互聯(lián)網(wǎng)到底會(huì)不會(huì)讓人們的視野收窄？信息技術(shù)是不是會(huì)加劇人們的信息偏食習(xí)慣？

目前看來(lái)，爭(zhēng)議不小。就連“信息繭房”情況是否存在，學(xué)界都不乏爭(zhēng)論。

在知乎上的“如何理解【信息繭房】”問(wèn)題下面，大V答主“蘇倫”就說(shuō)道，我們慣于使用的“信息繭房”只是個(gè)偽概念。

他在帖中說(shuō)出了幾個(gè)觀點(diǎn)：1，信息偏食是人的本性，在傳統(tǒng)媒體時(shí)代就開(kāi)始有了，在沒(méi)有個(gè)性化算法的時(shí)代，我們看報(bào)紙雜志，碰到不感興趣的也會(huì)跳過(guò)去；2，網(wǎng)絡(luò)并非無(wú)菌室，而是蕪雜交融的信息環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)打破了信息封閉局面；3，信息偏食后果沒(méi)那么嚴(yán)重，只是人們?cè)谛畔⒉粚?duì)稱情況下天生會(huì)對(duì)新技術(shù)帶來(lái)的改變過(guò)分戒備。

認(rèn)為“信息繭房”是個(gè)似是而非的偽命題的，在學(xué)界不乏其人，如國(guó)內(nèi)傳播學(xué)界兩位知名學(xué)者陳昌鳳和喻國(guó)明。他們都曾表示，“信息繭房”的假說(shuō)在學(xué)術(shù)性實(shí)證研究中從未被證實(shí)過(guò)。

在我看來(lái)，“信息繭房”確實(shí)很容易引發(fā)大眾共鳴，因?yàn)樗鼡系搅撕芏嗳说陌W點(diǎn)：對(duì)“大眾傳播-分眾傳播-窄眾傳播”的信息傳播模式迭代感到不適，對(duì)網(wǎng)上撕、懟、噴風(fēng)氣感到不安，是人之常情。而“信息繭房”作為假說(shuō)，為這些情緒提供了解釋框架。

但其硬傷在于兩點(diǎn)：1，它只是理論推演而無(wú)科學(xué)佐證，假設(shè)前提是用戶只有單一接觸信息渠道；2，它容易造成誤解，讓很多人誤以為所謂“信息繭房”是互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后才出現(xiàn)的——到底是互聯(lián)網(wǎng)催生了“信息繭房”，還是互聯(lián)網(wǎng)讓早已存在的“信息繭房”能見(jiàn)度提升了，恐怕需要好好辨析下。

覺(jué)得互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)前都是共識(shí)、出現(xiàn)后都是分化，大概率只是虛假同感偏差下的幻覺(jué)。

無(wú)論如何，互聯(lián)網(wǎng)有沒(méi)有造成“信息繭房”，得多維度而非單向度地考量：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的信息多元與窄眾傳播等復(fù)雜結(jié)構(gòu)在“造繭/破繭”上的對(duì)沖作用，使得互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)致“信息繭房”的全稱命題顯得有些武斷。

耐人尋味的是，“信息繭房”研究向來(lái)是西冷中熱：資料顯示，截至2020年2月6日，中國(guó)學(xué)者已在CNKI文獻(xiàn)庫(kù)中發(fā)表584篇以“信息繭房”為主題的文章。同時(shí)段內(nèi)，國(guó)內(nèi)的Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)表的以“information cocoons（信息繭房）”為主題的文獻(xiàn)只有1篇，討論“echo chamber（信息回音室）”“filter bubble（過(guò)濾氣泡）”的也微乎其微。

難不成“信息繭房”也“橘生淮南則為橘，生于淮北則為枳”了？

03

頗堪玩味的是，有的人對(duì)“信息繭房”的批評(píng)經(jīng)常會(huì)通向?qū)λ惴夹g(shù)的獵巫。算法原理他們未必懂，但“奶頭樂(lè)”學(xué)說(shuō)是他們流行的理論武裝。

算法是根據(jù)興趣推薦，會(huì)過(guò)濾掉不感興趣的異質(zhì)內(nèi)容，可不就是制造“信息繭房”的推手嗎？這是他們的慣有認(rèn)知。

他們以為的算法就是：我喜歡什么觀點(diǎn)，算法就拼命給我推什么觀點(diǎn)，幫我屏蔽反向觀點(diǎn)。

算法要是會(huì)說(shuō)話，估計(jì)恨不得擊鼓鳴冤：我沒(méi)這么弱智，你沒(méi)這么無(wú)辜。

做點(diǎn)科普：算法模型包括協(xié)同過(guò)濾算法、監(jiān)督學(xué)習(xí)算法Logistic Regression、深度學(xué)習(xí)、Factorization Machine、GBDT等，許多人理解的興趣匹配，不是基于單一維度去分析，什么內(nèi)容的語(yǔ)義特征（關(guān)鍵詞、Topic、實(shí)體詞）、文本相似性特征、時(shí)空特征，什么用戶的聚類(lèi)、性別、年齡、地點(diǎn)等身份特征和過(guò)濾噪聲、熱點(diǎn)懲罰、時(shí)間衰減、懲罰展現(xiàn)等，都會(huì)成為分析指標(biāo)。

算法不會(huì)簡(jiǎn)單粗暴地認(rèn)為某個(gè)人喜歡1就不給他推2，而是會(huì)用多樣化信息來(lái)覆蓋人們多元、善變和閾值持續(xù)提升的興趣點(diǎn)。畢竟，不是每個(gè)人都知道自己會(huì)對(duì)哪些事物感興趣，就算知道人的興趣也可能因時(shí)因地而變。

如果你細(xì)看算法推薦內(nèi)容就會(huì)發(fā)現(xiàn)，算法不光會(huì)推來(lái)你喜歡的籃球運(yùn)動(dòng)員詹姆斯，還會(huì)推薦喬丹庫(kù)里姚明，推薦C羅李娜林丹，更多文體娛教內(nèi)容都可能推到你面前。

用戶怕接收的信息單一化，平臺(tái)同樣怕供給的信息單一化，那樣無(wú)益于用戶長(zhǎng)期留存，所以平臺(tái)會(huì)持續(xù)對(duì)算法加以優(yōu)化——

谷歌瀏覽器推出了“逃離泡沫”的插件，可以根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣，反向推薦調(diào)性積極、易于接受的內(nèi)容。

新聞?lì)怉PP“跨越分歧的閱讀”(Read Across the Aisle)創(chuàng)立了包含20個(gè)新聞品牌的圖譜，當(dāng)用戶閱讀習(xí)慣偏向于一方時(shí)，程序會(huì)建議受眾調(diào)整閱讀內(nèi)容。

抖音會(huì)努力讓知識(shí)庫(kù)、內(nèi)容池成為百科全書(shū)式的存在，憑著算法模型自動(dòng)學(xué)習(xí)積累的數(shù)以幾十億的“向量特征”，探索算法測(cè)量指標(biāo)的優(yōu)化，綜合運(yùn)用內(nèi)容消重、打散和對(duì)用戶多元興趣的主動(dòng)探索等策略，避免信息呈現(xiàn)一元化……

再說(shuō)了，算法推薦往往能跟其他分發(fā)形式“組合使用”：編輯分發(fā)帶來(lái)的是“你應(yīng)該知道的”，搜索帶來(lái)“你想知道的”，推薦帶來(lái)“你可能感興趣的”，關(guān)注帶來(lái)“你關(guān)心的人的動(dòng)態(tài)”，平臺(tái)會(huì)將這些信息獲取途徑整合，以解決信息偏食難題。

根據(jù)“算法+熱點(diǎn)+關(guān)注+搜索”推薦內(nèi)容，已是內(nèi)容平臺(tái)常見(jiàn)做法。

04

在著作《必然》里，著名互聯(lián)網(wǎng)學(xué)者凱文·凱利拋出了“理想的過(guò)濾器”一說(shuō)。他認(rèn)為，理想的過(guò)濾器應(yīng)該推薦那些“我想知道我的朋友喜歡什么，而那又是我現(xiàn)在還不了解的”，以及“它將是一種會(huì)向我建議某些我現(xiàn)在不喜歡，但想嘗試著喜歡的東西的信息流”。

現(xiàn)在的算法，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這點(diǎn)。著力實(shí)現(xiàn)提高信息篩選效率和避免信息單一呈現(xiàn)的平衡，成了算法加載的“任務(wù)進(jìn)度條”。

而今，在信息分發(fā)平臺(tái)、短視頻平臺(tái)、電商平臺(tái)、社交平臺(tái)及餐飲外賣(mài)平臺(tái)，生成合成類(lèi)、個(gè)性化推送類(lèi)、排序精選類(lèi)、檢索過(guò)濾類(lèi)、調(diào)度決策類(lèi)等算法技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用。我們打車(chē)，導(dǎo)航會(huì)把最短或最快路徑推薦給我們；我們點(diǎn)外賣(mài)，平臺(tái)會(huì)將評(píng)分最高、距離較近的餐館呈現(xiàn)給我們……

算法與其說(shuō)是幫我們提高了信息撮合效率，不如說(shuō)是幫我們節(jié)省了信息篩選成本——在海量信息面前，算法滿足了我們的“腦部減負(fù)剛需”。

而在信息多樣化的當(dāng)下，算法也在著力將人們信息接收模式調(diào)至“多樣化”制式。

信息平臺(tái)就如超市，它會(huì)更想讓顧客消費(fèi)更多的商品，而不是每次來(lái)都只看同類(lèi)商品。

喻國(guó)明就認(rèn)為，智能算法推薦具有反信息繭房的本質(zhì)，“采用多種算法的信息分發(fā)平臺(tái)所具有的社會(huì)構(gòu)造，從信息流動(dòng)來(lái)說(shuō)，總體上能夠有效地避免‘繭房效應(yīng)’的發(fā)生”，且從商業(yè)利益初衷看，算法在更新迭代中逐步挖掘出個(gè)體尚未被開(kāi)掘的信息消費(fèi)潛能是更優(yōu)解。

傳播學(xué)教授楊洸也用實(shí)證調(diào)研給出結(jié)論：用戶和算法之間始終處于相互響應(yīng)、相互發(fā)展的狀態(tài)，算法技術(shù)創(chuàng)造了很多新聞偶遇的機(jī)會(huì)，開(kāi)闊了用戶的信息視野。

毋庸諱言，算法是放大器，它的放大效應(yīng)會(huì)在“人塑造環(huán)境”和“環(huán)境塑造人”的雙向交互中倍數(shù)級(jí)還原出人的多面性來(lái)。

算法會(huì)在同頻共振中放大向美向善的力量，之前燒烤、冰雪大世界、麻辣燙的熱門(mén)短視頻先后帶火淄博、哈爾濱、天水的文旅，即為印證。

算法也會(huì)暴露許多人獲取信息上路徑依賴，溝通信息上社交衰退、消化信息上感情用事的弊端——當(dāng)科普內(nèi)容和土味內(nèi)容都被推來(lái)時(shí)，有的人會(huì)對(duì)前者一劃而過(guò)，對(duì)后者循環(huán)播放……只不過(guò)，太多人不會(huì)將箭頭對(duì)準(zhǔn)自己的思維惰性，只會(huì)讓算法背鍋，畢竟責(zé)人容易責(zé)己難，與其為難自己，不如責(zé)怪算法。

就此看，“信息繭房”是否存在還難說(shuō)，但“思維繭房”“社交繭房”“認(rèn)知繭房”真真切切存在……人們會(huì)自己為自己織繭，被纏住后就說(shuō)是外部環(huán)境吐的“絲”。

05

這不是說(shuō)算法就沒(méi)有負(fù)外部性，而是說(shuō)算法沒(méi)有某些人想象的那么愛(ài)“造繭”。

在當(dāng)下，拿所謂“信息繭房”去鞭撻包括算法在內(nèi)的技術(shù)，也許是看錯(cuò)了病開(kāi)錯(cuò)了藥——真正的病或許在于在夸大新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)中走向反技術(shù)的一端。

在尼克·西弗說(shuō)“算法已不再僅僅是文化建構(gòu)的一部分，而已然變成文化實(shí)踐本身，對(duì)算法不能僅從數(shù)學(xué)邏輯的角度去理解”的今天，還在用洪水猛獸思維看算法，才是狹隘。

真正可怕的，不是算法，而是信息單一控制和限量供給。

算法不是沒(méi)不足，但有些人或許該聽(tīng)聽(tīng)凱文·凱利那兩句話：

1，我們很少去關(guān)注落后技術(shù)的弊端，而總是在擔(dān)心新科技可能會(huì)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

那些以汽車(chē)會(huì)帶來(lái)交通事故為由反對(duì)汽車(chē)的人，會(huì)假裝看不到馬車(chē)帶來(lái)的弊害。

2，對(duì)于科技帶來(lái)的問(wèn)題，永遠(yuǎn)不能靠減少科技解決，而應(yīng)該發(fā)明出更好的技術(shù)。

信息偏食問(wèn)題不是技術(shù)帶來(lái)的，但卻能通過(guò)技術(shù)得到緩解：通過(guò)環(huán)境特征協(xié)同提取暗知識(shí)、暗變量，擺脫對(duì)信息需求的粗粒度歸類(lèi)，并通過(guò)跨學(xué)科指標(biāo)融合去引導(dǎo)算法，塑造用戶認(rèn)知“廣角”……

立足根本、著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)看，信息偏食是單個(gè)技術(shù)和單一平臺(tái)難以根治的問(wèn)題，解決之法在于提供多元信息市場(chǎng)，引導(dǎo)大眾提升信息素養(yǎng)，善用新技術(shù)工具和媒介手段，拓寬信息獲取渠道。

別忘了，就連桑斯坦本人也在《信息烏托邦》中說(shuō)——新的傳播技術(shù)正在使事情變得更好，而不是更糟。