中新经纬1月28日电 (薛宇飞)近几年，随着推荐算法在互联网信息平台的广泛应用，信息茧房效应也受到关注。部分观点认为，推荐算法应用可能导致用户接收信息偏于单一、兴趣过于狭窄，陷入像蚕茧一般的“茧房”中。不过，随着相关实证研究的推进，越来越多的学者对算法导致或放大信息茧房效应这一主观推断产生了质疑。
近日，清华大学社会科学学院积极心理学研究中心在线上举行“用户使用、算法推荐与信息茧房的关系再思考”主题研讨会，并发布了研究成果《破茧还是筑茧？用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》(下称报告)。会上，来自清华大学、中国人民大学、北京师范大学、复旦大学、厦门大学、华中师范大学、深圳大学的学者围绕用户选择、算法推荐与信息茧房的关系，如何防范“信息茧房”效应，更好发挥算法效用与价值等话题展开讨论。
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上述报告及多位与会学者基于各自的实证研究发现，认为从中长期看，个性化推荐算法不但没有导致“信息茧房”，反而可能为个体提供了更多元和理性的信息世界，以抖音为代表的个性化推荐机制有助于推动用户获取多样化信息。信息茧房效应受到个体、社会、场景与技术等多种因素共同作用，不能将对信息茧房问题的担忧简单归责到算法。其中，个体在信息消费过程中的主观能动性、使用行为和社交关系等因素不容忽略。
个性化推荐破茧效应明显，用户长期使用可有效扩大信息接触范围
如今，个性化推荐技术广泛应用于短视频等互联网平台，在信息过载时代，推荐算法可以实现信息与人的精准匹配，降低用户的信息选择成本，满足用户个性化的需求。但同时，用户选择、推荐算法与信息茧房的关系也成为关注焦点。
关于个性化推荐算法是否带来信息茧房问题，清华大学社会科学学院积极心理学研究中心通过实证调研发现，信息茧房受到个体、技术、场景与社会等多种因素共同作用，用户接触的信息多元化程度受到其与算法互动模式的影响，并不能将对信息茧房问题的担忧简单归责到算法，这一发现与学界多项实证研究结论相一致。
深圳大学传播学院教授杨洸的一项实证调研发现与上述结论相吻合。基于今日头条APP用户调研，杨洸发现，算法推荐并没有导致信息茧房效应，反而可以扩大用户接触资讯的范围，将用户带入更广阔的世界，用户和算法之间不是彼此孤立地存在，而是始终处于相互响应、相互发展的状态。算法技术和用户慢慢协同进化，算法技术创造了很多新闻偶遇的机会，开阔用户的信息视野。
复旦大学新闻学院副教授郑雯的研究发现同样印证了上述结论，“筑茧”并非推荐算法技术应用的必然，不同类型网络媒介的信息茧房效应表现不同，不能一概而论。微信等“熟人社交型”媒介趋于“筑茧”，微博等“公共讨论型”媒介趋于“破茧”，短视频app等“垂直传播型”媒介既未“筑茧”也未“破茧”。郑雯指出，近期的实证研究表明，算法推荐并非带来网络媒介茧房效应的核心因素。
报告基于对国内短视频平台的实证调查发现，随着使用时长的增加，用户越不容易感知到内容同质性，两者是反比关系，这说明算法推荐对信息茧房效应并没有决定性作用。报告汇报人、清华大学社会科学院研究助理陈绚对此分析，这说明个性化推荐算法并不“闭塞”，而是不断会给用户提供“破茧”的机会，去接触不同的内容。
清华大学新闻与传播学院副教授虞鑫此前基于知乎内容推荐的实证研究也发现，用户使用时间越长，茧房效应变弱，在此过程中，“制茧”效应越来越弱，“破茧”效应越来越强，总体向着破茧的方向发展。
中国人民大学新闻学院教授赵云泽同样表示，推荐算法导致信息茧房效应的观点，并非业内共识。他认为“信息偶遇”可能成为缓解潜在的信息茧房效应的有效途径。及时预测甚至促成用户兴趣或需求的迁移或扩展，提供信息偶遇机会，也是突破茧房的一种思路。
复旦大学新闻学院教授、媒介素质研究中心副主任张志安认为，用户的使用动机是信息接触的主要驱动因素，算法并非决定性因素。他建议将算法推荐、社交分发、主动搜索信息三种不同的信息获取方式整合在一起，防范单一信息渠道与技术应用可能带来的局限。
研讨会上，北京师范大学新闻传播学院教授喻国明称，当今社会对算法存在污名化倾向，“信息茧房”这一带有负面含义的比喻容易引发大众对于技术的恐惧。“任何一种媒介都不可能满足人们的全部信息需求，不能将这种客观限制理解为‘信息茧房’，更不能将其归结于算法推荐。”喻国明表示，基于大数据的算法推送对于用户需求的掌握更精准、更动态，能够不断优化内容推送，比经验型的内容推送更加升维。比如，今日头条、抖音等平台已经经过数次算法迭代与升级，对多样化信息推荐技术不断优化，值得肯定。
个体掌握信息获取主动权，九成短视频用户选择个性化推荐
报告认为，信息茧房受到个体、社会、场景与技术等多种因素共同作用，其中，个体主观能动性是影响用户获取信息多元化程度的重要因素，如何利用算法、满足什么样的需求、获取什么范围和什么程度的信息，主动权和选择权仍然在个体手中。
报告调查抖音、快手、B站、小红书、微信视频号等短视频用户对个性化推荐的主观态度发现，70%的短视频用户对个性化推荐算法持肯定态度，认可算法技术是海量信息时代的一种有效策略，帮助解决信息过载的问题。
用户拥有算法知情权、选择权和主动权，短视频APP均已上线算法关闭选项。在使用调研中，超过90%的短视频APP用户选择开启个性化推荐算法，其中，抖音用户对于个性化内容推荐接受程度最高，开启比例超过94.4%。这是因为抖音平台不断优化算法，专门设计了“兴趣探索”机制，一方面，每次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，也会特别增加一些随机内容，来保障用户可见内容的多样性。
报告进一步分析发现，不同使用年限的抖音用户开启个性化推荐的比例均较高，并呈现“对勾”型趋势：使用年限在6个月以下的用户开启个性化推荐的比例为95%，6个月到一年的用户开启比例为89%，1～2两年的用户开启比例为91%，2～5年的用户开启比例为95%，5年以上用户开启比例接近98%，这说明随着用户对算法推荐的价值有更多切身体会和了解，在与非个性化推荐方式的比较中，认可个性化推荐算法的多元作用，在与算法的互动中不断探索符合自身需求的信息获取方式。从中长期来看，绝大多数抖音用户更倾向于选择开启个性化推荐来获取信息，对个性化推荐算法持肯定态度。
清华大学社科学院助理研究员张鹏认为，无论是被动接收信息，还是主动搜索信息，都反映了用户使用动机与主观能动性对获取信息多元化程度的影响，主动权和选择权仍然在用户手中。
报告发现，用户接触的信息多元化程度受到其与算法互动的影响，并非由算法单一影响。当用户留下“兴趣广泛”的痕迹，更容易被认为是乐意接触不同事物的，算法也会为其推荐更多样化的信息。在使用初期，由于用户只展露出个别喜好，因而算法推荐的内容相对单一，满足用户的部分需求；随着用户使用时间增加，算法对用户的了解日趋全面，更能满足用户的多元化需求。
清华大学马克思学院助理教授许丽颖指出，“实际上，个性化推荐并不一定会导致观念偏狭与信息茧房，关键还在于个体对于异质信息的包容度。”
复旦大学社会学系教授桂勇认为需要关注技术、算法、用户、情境等多种因素，不同类型平台用户群体构成与特征不同，茧房效应结果不同，这主要取决于什么人基于何种动机在何种情境下使用。对于擅长使用互联网的人来说，它带来了更丰富、低成本的知识体系和发展机会；对于开放的人来说，互联网提供了理性的公共讨论空间。
报告发现，相比于使用单一短视频APP的用户，开启个性化推荐并同时使用多款短视频APP的用户，其获取的信息更加多元。这是因为不同短视频APP所采用的算法逻辑不同，推荐内容和呈现方式不同，更有可能击中用户潜在信息需求的靶心，实现信息获取的健康与平衡，总体上更能防范“茧房效应”倾向。
虞鑫分析，对于“信息茧房”的讨论忽略了用户的主观能动性。实际上，现实信息环境是复杂多元的，并非单一同质的，用户可根据自身在不同阶段的不同需求，选择不同渠道和途径，从而避免茧房效应。
用户的主观能动性、算法技术的迭代进步以及多个差异化信息渠道，都可以帮助用户防范信息茧房的影响，看见更多元的信息和更大的世界。
以算法助力社会发展进步，提高公众媒介素养
赵云泽从整合信息资源、构建“人行道”模式、鼓励社交分享、建立优化“算法价值观”等方面分享了“信息偶遇”破解“信息茧房”的路径，以此扩大用户信息接触范围，保障多样化的信息生态。他特别建议将偶然性作为算法推送的新原则，增加用户偶遇信息的概率，打破“信息茧房”。
谈到推荐算法未来的发展，北京师范大学教育学部副教授周序建议，算法推荐技术需要不断更新和完善，用户在使用算法推荐技术过程中需要发挥主观能动性。厦门大学社会与人类学院副教授吴胜涛建议互联网平台应该提供不同观点与偶遇取向的算法，鼓励协作生产，促进信息多元化与用户知识创新。
“算法应用有利于对人类福祉做出贡献。我们要重视算法技术应用的创新价值，发挥算法技术的活力，实现效用最大化，在不断调试过程当中进行算法治理。”华中科技大学公共管理学院讲师宋奇建议。
清华大学社科学院水木学者童松博士建议，建立与人类协同和互信的算法，希望不同学科专业的人参与到人工智能或者算法研究中，最大程度发挥人工智能与算法的效用与价值。
展望算法在未来的演进和优化，喻国明建议从点、线、面三个环节上提升。点，平台通过扩大数据源和根据社会法则优化算法等手段来实现；线，联动与匹配用户的内容需求及其社会关系圈层，形成扩张型的算法，在算法优化中，将个体的个性化需求与社会公共价值相结合，为用户提供立体性成长的信息与机会；面，注重社会结构的多样性，使内容多样性、算法多样性能够得到有效保障。
清华大学社会科学学院院长彭凯平总结，在大数据时代，算法是推动社会进步的重要力量之一，因此要推动算法向善，帮助人们更多参与到社会进步、发展及创造中。(更多报道线索，请联系本文作者薛宇飞：xueyufei@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)
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编辑：王京晶
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