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其次，在學(xué)術(shù)研究中，過濾泡、回聲室是比信息繭房更常用的概念。人們上網(wǎng)時都有類似的體驗，立場不同的雙方就某個爭議話題展開論戰(zhàn)，結(jié)果不僅誰也說服不了誰、誰也不愿意理解誰，甚至還會加強(qiáng)自己原先的立場?；芈暿揖兔枋隽诉@樣一種狀況：人們生活在一個封閉的社交圈中，同質(zhì)化的信息不斷重復(fù)、放大，導(dǎo)致回聲室內(nèi)的成員對外界的信息接觸越來越少，而只能聽到和自己一致觀點的聲音。

例如，柏拉圖在《菲德羅篇》中猛烈批評“文字”這種當(dāng)時的新技術(shù)，認(rèn)為它破壞了口頭交流增長智慧的方式。清朝末年，被喻為“順風(fēng)耳”的電報技術(shù)傳入當(dāng)時面對內(nèi)憂外患的清朝，電報本可以用于提高軍事情報的傳遞效率，但也遭到了很多大臣的反對。其中一位名叫崇厚的大臣認(rèn)為，這種新技術(shù)“貽害無窮”，因為電報桿插地太深，可能破壞風(fēng)水，吸走大清的地氣。21世紀(jì)初，網(wǎng)絡(luò)游戲一度成了“網(wǎng)癮”的替罪羊。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)上的噴子太多，我們又武斷地抓出社交媒體來做禍?zhǔn)?。如今，人們又捉住了算法和大?shù)據(jù)，作為信息同質(zhì)化和觀點極化的替罪羊。

認(rèn)識到這個算法替罪羊現(xiàn)象，克制地使用簡化歸因，對個人和社會都是有益的。對個人而言，我們應(yīng)該有意識地培養(yǎng)自己的自控力，為自己設(shè)計更加健康的信息套餐，運用科學(xué)和積極的思維來使用算法。例如，通過算法推薦，用戶找到了獨特品味的圖書、小眾出版商也覓得了投緣的小眾讀者群。對社會來說，我們保持開放包容的心態(tài)，才能在社會認(rèn)知上為新技術(shù)創(chuàng)新做好準(zhǔn)備，助力孵化更多的創(chuàng)意產(chǎn)品來方便我們的生活。而代際溝通困難、意義虛無、錯失焦慮、意見極化等結(jié)構(gòu)性的社會問題，也不能把責(zé)任簡單推到用戶或技術(shù)身上，還需要通過系統(tǒng)設(shè)計思維，推動全社會一起來改善。

如果讓算法作為信息繭房的背鍋俠，蘊含了一個前提：用戶是被動的，沒有主動性的，技術(shù)為刀俎，網(wǎng)民為魚肉。但實際上，推薦算法在技術(shù)上也給用戶的興趣賦予了很多能動性。如果用戶對京劇感興趣，在京劇類型內(nèi)容上停留時間長，就會得到更多的推送。

第二，正如社會心理學(xué)的“替罪羊理論”所說，人們往往會把負(fù)面體驗歸因于外群體。在這里，人們把社會問題歸因于技術(shù)。人們?nèi)绻诂F(xiàn)實生活中意義感缺失，更傾向在信息流中花費更多時間，放下手機(jī)后，人們就容易將自己的空虛感歸因到算法身上。心理學(xué)家戈登·W·阿爾波特的“替罪羊理論”(scapegoat theory)提出，當(dāng)人們經(jīng)受負(fù)面的情緒時，會傾向于把這種感受去歸咎于另一個群體或個人。

第一，這個替罪羊現(xiàn)象是大眾認(rèn)知倉促簡化的結(jié)果。算法技術(shù)深度嵌入日常生活后，和各樣社會問題產(chǎn)生了復(fù)雜的勾連。但人們并沒有時間、或沒有心力去進(jìn)行條分理析的明辨，就想要尋求一個易懂的、易交流的說法，來描述這種“千人千面”的信息體驗，卻找不到除繭房、過濾泡這類比喻之外的詞匯。于是，在大眾討論中，信息繭房的概念被挪用和濫用，相應(yīng)地，概念語義也出現(xiàn)了泛化。把對信息繭房、溝通困難等的擔(dān)憂，都倉促挪用到了推薦算法上。如果人們不愿意充分全面地去認(rèn)知算法的原理，信息繭房的含義，就匆匆地將信息繭房完全歸咎于算法，也是有失公允的。

可見，面對復(fù)雜的社會問題時，人們總會想尋找一個簡化易懂的說法。這個替罪羊可能是另一群人，也可能是技術(shù)，而“信息繭房”就成為了信息同質(zhì)化、娛樂至死、意義虛無等復(fù)雜社會癥候的簡化替罪羊。

此外，從技術(shù)哲學(xué)的視角，技術(shù)與社會相互建構(gòu)。推薦算法并不是一個完全獨立的存在，而是與多種社會因素相互交織、共同發(fā)展的結(jié)果。它根據(jù)我們的個人興趣來推薦信息，但也受到政府、公司、用戶等多種社會因素共同影響，進(jìn)而產(chǎn)生了“千人千面”的推薦效果。

第三，縱觀媒介發(fā)展史，算法既不是第一只為負(fù)面情緒贖罪的替罪羊，也不會是最后一位替社會問題擋槍的背鍋俠。新興的傳播技術(shù)帶來的變革如果超出了人們能夠駕馭的范圍，就很容易成為更廣泛問題歸咎對象。

不過，算法和繭房的因果關(guān)系也未經(jīng)證實。《打破社交媒體棱鏡》一書中，美國杜克大學(xué)政治學(xué)與公共政策教授克里斯·貝爾做了一個實驗，當(dāng)給用戶提供了對立的觀點時，人們反而更極端、更捍衛(wèi)自己原來的立場了。這個實驗說明，哪怕我們接觸的是多樣化的信息，仍然會擁護(hù)自己的立場，甚至變得極端，這個過程并不一定需要經(jīng)過“過濾泡”或“信息繭房”的中介。

凯时kb88官网网址這種近乎直覺式的推斷，讓人喜憂參半。喜的是，人們對新技術(shù)的社會影響保持了認(rèn)知上的敏感和反思。憂的是，信息繭房概念被逐漸泛化，陷入了過于簡單化的歸因，對算法技術(shù)的評判有失公允，并且有可能滑向不利于社會創(chuàng)新的技術(shù)悲觀論調(diào)。

推薦算法在用戶和內(nèi)容之間建立起有效的、符合偏好和需求的橋梁。如果沒有推薦算法，我們可能會淹沒在無邊無際的信息海洋中，感到迷茫和不知所措，我們無法有效地獲取所需的信息，甚至可能引發(fā)更嚴(yán)重的問題，比如信息癱瘓和信息回避。因此，從全局上看，算法是服務(wù)民眾需求、有利社會發(fā)展的，這一基本判斷應(yīng)是主流共識。

信息繭房、過濾泡、回聲室等概念都描述了一個共同的擔(dān)憂：在選擇性的信息接觸中，人們可能會陷入一種自我強(qiáng)化的反饋循環(huán)，從而失去了接觸多種信息、不同觀點的機(jī)會。這個復(fù)雜的社會問題有很多成因，受到包括個體、技術(shù)、場景與社會等多種因素的共同影響。但是在人們的日常認(rèn)知中經(jīng)常把這個多因——多果的問題，簡化為“算法導(dǎo)致信息繭房”形式的單因——單果的說法。

也有研究顯示，用戶仍然有主觀能動性，也并非一味被動接受算法的投喂。賓夕法尼亞大學(xué)的楊天、黃圣淳等研究發(fā)現(xiàn)，喜歡用今日頭條看娛樂信息的人，也順便看了新聞。也就是說，人們使用算法驅(qū)動的信息分發(fā)平臺之后，并沒有陷入娛樂的繭房中不可自拔，而是隨著娛樂信息消費增加，新聞信息的消費也增加。從傳播的角度上講，這個研究的結(jié)果很有意義，因為它提出了一個反常識的發(fā)現(xiàn)：算法平臺上的消費者不僅沒有娛樂至死，而是也履行著“好公民”的職責(zé)。

其次，從市場經(jīng)濟(jì)角度看，提供這項服務(wù)的平臺公司需要盈利，因此推薦算法還要解決留住用戶，然后將用戶注意力有效售賣給廣告商的問題。正如紀(jì)錄片《監(jiān)視資本主義：智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的，社交媒體平臺和搜索引擎使用的推薦算法，根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，個性化地推送信息。平臺就像商場，如果商場總提供某一類或某幾類商品，無法提供更多品類的商品，消費者可能會減少使用甚至拋棄它。從商業(yè)角度，平臺也會通過分發(fā)多樣性信息，來留存用戶，而不是刻意制造繭房。

其實，就算是沒有算法的時代里，人們也會不同程度地生活在自己構(gòu)建的同質(zhì)化信息圈中。報刊時代，也有人只看社會新聞；電視時代，也有人只看體育頻道。但人們并沒有把這種單一化、同質(zhì)化的信息消費歸咎于報刊和電視。真正能打破信息繭房的，并不是對一個傳播技術(shù)的討伐和絞殺，而是對受眾或用戶的信息素養(yǎng)、社會公共信息生態(tài)治理等等多方面能力的考驗。

首先，在技術(shù)上，算法就是計算方法，我們對數(shù)學(xué)中的雞兔同籠問題的求解，就是最簡單的計算方法。推薦算法要解決的問題是隨互聯(lián)網(wǎng)而來的海量信息的分發(fā)難題?！安履阆肟础币彩且坏浪惴}，信息平臺根據(jù)人們的地理位置數(shù)據(jù)、已有瀏覽記錄、朋友的興趣等，完成信息的高效分發(fā)。

首先，這個詞語描述了個人所感知的同質(zhì)化信息環(huán)境。早在2006年，美國政治學(xué)家、法學(xué)家卡斯·桑斯坦在《信息烏托邦》(Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge)一書中，用“繭房”來比喻這樣一個環(huán)境：因為個性化的信息過濾，個體只能接受到符合自己觀點的信息，因此陷入到了一個同質(zhì)化的信息環(huán)境中。