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“遇事不决，量子力(li)学；归因无方，信息茧房”，俨然成(cheng)为时髦(mao)的归纳总结法(fa)。
在部分人看来，是“信息茧房”将(jiang)人们困在回音室里，让人们看到的都是自己(ji)想看到的、听到的都是自己(ji)想听到的，才导致人们越来越自以为是、极端(duan)偏执。
在“后真相时代”满(man)天飞(fei)、“网络巴尔(er)干化”遍地跑的今日，担心人们失去开放的意识和兼(jian)听的能力(li)，很正(zheng)常。
问题是，所谓的“信息茧房”，到底是真实存在的“赛(sai)博囚笼(long)”，还是想象出来的稻(dao)草人议题？当批判“信息茧房”的终点是反技术进步时，这会不会是困在“认知茧房”里？
所谓的“信息茧房”，背后是“信息偏食”
“信息茧房”，是桑斯坦2006年(nian)在著(zhu)作(zuo)《信息乌托邦》中提出的概念。他认为，互联网的确(que)为公众提供(gong)了“资讯汪洋”，但(dan)人们接(jie)触信息不是全盘接(jie)收，而是根据个人喜好选择性吸收，这可能会将(jiang)自身困于蚕茧般的“茧房”中。
桑斯坦确(que)实将(jiang)“信息茧房”跟互联网时代背景联系在了一起，但(dan)他认为“信息茧房”症结在于“信息偏食”。
信息偏食跟传播学中的“选择性接(jie)触”、心理学中的“确(que)认偏误”有相通之处，本质是依托人脑“过(guo)滤罩”的自我保护机(ji)制。
信息爆炸跟脑容量有限的矛盾(dun)，是人们长(chang)期面临的难题，但(dan)数字社会的到来让它变得更为显著(zhu)。
定(ding)位学大师杰克·特劳特在《与(yu)众不同》中就讲到：过(guo)去30年(nian)人类社会产(chan)生的信息比之前5000年(nian)产(chan)生的信息还多。人文学者梁永安也说过(guo)，现在的年(nian)轻人十几岁时获得的知识和信息，可能比一个古人在60岁时知道(dao)的还多。为了避免信息过(guo)载，脑部会基于人的喜同恶异、趋利避害(hai)本性自动开启信息筛选。
也因为是本性，信息偏食的情况在任何时候都存在。这类不是照单全收而是有所筛选的信息接(jie)收模式，正(zheng)面看，是将(jiang)人带到认知舒适区里；负面看，是把人带入认知板结化状态(tai)。
这反映了信息偏食的两面性：一面是对信息负荷超标的抵御，能够帮(bang)脑部减压；另一面是对“异文化视野”的抑制，容易导致思维局限。结合信息过(guo)载的情况看，其正(zheng)向作(zuo)用其实要大于负面效应。
而现在网上流行的“信息茧房”，更多的是强调(diao)茧房是互联网信息供(gong)给模式和传递路(lu)径的产(chan)物，认为信息技术是因、信息偏食是果。将(jiang)算法(fa)推荐(jian)跟信息茧房嵌入因果链中，就是常见的归因。
那，互联网到底会不会让人们的视野收窄？信息技术是不是会加剧人们的信息偏食习(xi)惯？目前看来，争议不小。就连“信息茧房”情况是否存在，学界(jie)都不乏(fa)争论。
清华大学教授(shou)陈昌凤就认为，“信息茧房本身是否存在就是个问题，全球有许多学者以实证的方式质疑过(guo)它的实然性，但(dan)当前，社会上却已经把它当成(cheng)一个概念，望文生义、简单化地进行批判。”
只(zhi)是基于理论推演而无科(ke)学佐证，预设用户只(zhi)有单一接(jie)触信息渠道(dao)的前提很难成(cheng)立，容易让人误以为所谓“信息茧房”是互联网出现后才出现的，是“信息茧房”假(jia)说被质疑的主要理由。
虽然在许多人对“大众传播-分众传播-窄众传播”的信息传播模式迭代感到不适，对网上“撕、怼(dui)、喷”风气感到不安的背景下，“信息茧房”挠到了很多人的痒点，但(dan)互联网有没有造成(cheng)“信息茧房”，得多维度而非单向度地考量：互联网时代的信息多元与(yu)窄众传播等复杂结构在“造茧/破茧”上的对冲作(zuo)用，使(shi)得互联网导致“信息茧房”的全称命题显得有些武断。
可在当下，网上有些惯于贩卖焦虑(lu)的营销号都开始将(jiang)“信息茧房”跟“高(gao)认知”等鸡(ji)汤文话(hua)术、“毁掉一代人”等毁掉体句式一锅烩。打着警惕“信息茧房”名义制造和强化焦虑(lu)，很容易把人困在“认知茧房”里。
信息技术可以缓解而不是助长(chang)“信息偏食”
颇堪玩味(wei)的是，有的人对“信息茧房”的批评经常会通向对算法(fa)技术的猎巫。在有的人看来，算法(fa)是根据兴趣推荐(jian)，会过(guo)滤掉不感兴趣的异质内(nei)容，所以会成(cheng)为制造“信息茧房”的推手。
但(dan)认为用户喜欢1算法(fa)就不会推2，是对算法(fa)的误解：算法(fa)模型会用多样化信息来覆盖人们多元、善变和阈值持续提升的兴趣点。毕竟，不是每个人都知道(dao)自己(ji)会对哪些事物感兴趣，就算知道(dao)人的兴趣也可能因时因地而变。
用户怕接(jie)收的信息单一化，平台同样怕供(gong)给的信息单一化，那样无益于用户长(chang)期留存，所以平台会持续对算法(fa)加以优化——
谷歌浏览器(qi)推出了“逃离泡沫”的插件，可以根据用户的阅读习(xi)惯，反向推荐(jian)调(diao)性积(ji)极、易于接(jie)受(shou)的内(nei)容。
新闻(wen)类APP“跨越分歧的阅读”创立了包含20个新闻(wen)品牌的图谱，当用户阅读习(xi)惯偏向于一方时，程序(xu)会建议受(shou)众调(diao)整阅读内(nei)容。
抖音着力(li)让知识库、内(nei)容池(shi)成(cheng)为百科(ke)全书式的存在，凭着算法(fa)模型自动学习(xi)积(ji)累的数以几十亿的“向量特征”，探索算法(fa)测量指标的优化，综合运(yun)用内(nei)容消重(zhong)、打散(san)和对用户多元兴趣的主动探索等策略，避免信息呈现一元化……
说到底，信息偏食问题不是技术带来的，但(dan)能通过(guo)技术予以缓解：通过(guo)环(huan)境特征协同提取暗知识、暗变量，摆脱对信息需求的粗粒度归类，并通过(guo)跨学科(ke)指标融合去引导算法(fa)，塑造用户认知“广角”。
还有，算法(fa)推荐(jian)往往能跟其他分发形式“组合使(shi)用”：编辑分发带来的是“你应该知道(dao)的”，搜索带来“你想知道(dao)的”，推荐(jian)带来“你可能感兴趣的”，关注带来“你关心的人的动态(tai)”，平台会将(jiang)这些信息获取途(tu)径整合，以解决信息偏食难题。根据“算法(fa)+热点+关注+搜索”推荐(jian)内(nei)容，已是内(nei)容平台常见做法(fa)。
在著(zhu)作(zuo)《必然》里，著(zhu)名互联网学者凯文·凯利抛出了“理想的过(guo)滤器(qi)”一说。他认为，理想的过(guo)滤器(qi)应该推荐(jian)那些“我想知道(dao)我的朋友喜欢什么，而那又是我现在还不了解的”，以及“它将(jiang)是一种(zhong)会向我建议某些我现在不喜欢，但(dan)想尝(chang)试着喜欢的东西的信息流”。算法(fa)已将(jiang)其变为现实。
著(zhu)名传播学者喻(yu)国明就认为，智能算法(fa)推荐(jian)具有反信息茧房的本质，“采用多种(zhong)算法(fa)的信息分发平台所具有的社会构造，从信息流动来说，总体上能够有效地避免‘茧房效应’的发生”，且从商业利益初衷看，算法(fa)在更新迭代中逐步挖掘(jue)出个体尚未被开掘(jue)的信息消费潜能是更优解。
毋庸讳言，算法(fa)是放大器(qi)，它的放大效应会在“人塑造环(huan)境”和“环(huan)境塑造人”的双(shuang)向交互中倍数级还原出人的多面性来。
算法(fa)会在同频共振中放大向美向善的力(li)量，之前烧烤、冰雪大世界(jie)、麻辣烫的热门短视频先后带火淄(zi)博、哈尔(er)滨、天水的文旅(lu)，即(ji)为印证。
算法(fa)也会暴露许多人获取信息上路(lu)径依赖(lai)，沟(gou)通信息上社交衰退、消化信息上感情用事的弊端(duan)。这就需要人们善用算法(fa)，让算法(fa)成(cheng)为善的倍增器(qi)。
立足根本、着眼长(chang)远看，信息偏食是单个技术和单一平台难以根治的问题，解决之法(fa)在于提供(gong)多元信息市(shi)场(chang)，引导大众提升信息素养，善用新技术工具和媒介手段，拓宽信息获取渠道(dao)。
别(bie)忘了，就连桑斯坦本人也在《信息乌托邦》中说：新的传播技术正(zheng)在使(shi)事情变得更好，而不是更糟。
文 | 仲鸣（媒体人）