在信息唾手可得的數(shù)字時代，人們時常會遇到這樣的情況：刷短視頻時，只要點開幾條美食教程，首頁便充斥烹飪技巧、探店測評；瀏覽資訊時，關(guān)注過幾次職場話題，推送便始終聚焦求職、加班、職場內(nèi)卷；在社交平臺發(fā)表觀點后，也總能刷到與自身立場高度一致的評論，鮮少看到不同聲音。

這種被精準投喂、視野逐漸收窄的狀態(tài)，正是美國學者桑斯坦提出的“信息繭房”——個體在信息選擇中被同質(zhì)化內(nèi)容桎梏，如同作繭自縛，困在單一的認知世界里。如今，個性化推薦算法已深度嵌入網(wǎng)絡生活的各個角落，其以迎合偏好為核心、以維持用戶黏性為目標的運行邏輯，在帶來便利的同時，也讓越來越多的人被“信息繭房”牢牢包裹。近日多位接受本報記者采訪的學者認為，規(guī)范算法運行、打破信息壁壘、守護信息多元性，已成為數(shù)字治理領(lǐng)域亟待破解的重要課題。

被計算出的信息繭房

隨著AI技術(shù)向傳媒、社交、生活服務等多領(lǐng)域縱深推進，算法推薦機制持續(xù)迭代升級，信息繭房也在技術(shù)賦能下呈現(xiàn)出全新樣態(tài)，與傳統(tǒng)意義上用戶主動選擇的信息窄化有本質(zhì)區(qū)別。南京師范大學新聞與傳播學院教授高山冰將算法時代的信息繭房特征歸納為三點。一是隱蔽性與強制性。傳統(tǒng)信息窄化多源于用戶主動篩選，而算法在后臺無聲運行、自動過濾，用戶在無意識中就被限制了信息接收范圍，毫無察覺地陷入單一內(nèi)容圈層。二是規(guī)?；c系統(tǒng)性。傳統(tǒng)信息窄化是個體獨立行為，影響范圍有限，而當下平臺通過技術(shù)架構(gòu)系統(tǒng)性塑造公共信息環(huán)境，讓信息繭房從個體問題演變?yōu)樯鐣F(xiàn)象，影響面覆蓋數(shù)億網(wǎng)民。三是商業(yè)邏輯深度驅(qū)動。平臺以追求用戶停留時長、流量變現(xiàn)為核心目標，使信息窄化從偶然的個體選擇，轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_刻意設(shè)計的商業(yè)產(chǎn)物。

不同傳播場景下，信息繭房的表現(xiàn)形式也存在明顯差異，其核心根源是信息分發(fā)機制的徹底轉(zhuǎn)變。暨南大學新聞與傳播學院副教授師文以日常網(wǎng)絡使用場景舉例，比如在微信朋友圈、QQ空間等社交平臺，信息分發(fā)基于“人脈關(guān)系”，好友互動越頻繁、關(guān)系越親密，內(nèi)容傳播速度越快，屬于“以人為核心”的分發(fā)模式；而在抖音、快手、今日頭條等算法主導平臺，信息分發(fā)完全依賴用戶行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會根據(jù)點擊量、完播率、點贊數(shù)等指標，判斷內(nèi)容是否“值得推送”，用戶刷到的往往不是熟人分享，而是平臺判定“你可能感興趣”的內(nèi)容。

“信息繭房的危害，遠不止‘看到的內(nèi)容變少了’這么簡單?！睅熚慕Y(jié)合用戶使用習慣分析認為，平臺根據(jù)用戶歷史行為持續(xù)推送相似內(nèi)容，用戶在反復接收中不斷強化自身偏好，形成“點擊—推送—再點擊”的穩(wěn)定回路。長此以往，用戶會逐漸依賴“被投喂想看的內(nèi)容”，而主動思考、對比辨析、修正認知的能力不斷弱化。

這種危害在現(xiàn)實中隨處可見。有用戶長期刷到單一立場的社會新聞，便深信這就是事件全貌，直接排斥其他不同解讀；有網(wǎng)友沉迷娛樂八卦推送，逐漸失去關(guān)注公共議題、深度話題的耐心；還有人因算法持續(xù)推送焦慮類內(nèi)容，導致自己的情緒受到嚴重影響，陷入非理性判斷狀態(tài)。師文表示，如果長期被困在信息繭房里，人們的認知視野會不斷被收窄，思考方式趨于單一和僵化，價值判斷走向絕對化，最終習慣在封閉環(huán)境里片面地理解世界。

成因交織的繭房閉環(huán)

信息繭房的形成并非單一因素作用的結(jié)果，而是算法技術(shù)、平臺商業(yè)邏輯、用戶認知習慣、社會傳播結(jié)構(gòu)多方面交織形成的閉環(huán)產(chǎn)物。

華中科技大學新聞與信息傳播學院教授徐涵認為，商業(yè)利益驅(qū)動是算法催生信息繭房的核心推手。當前多數(shù)平臺以點擊量、用戶時長、廣告收益為核心考核目標，算法自然優(yōu)先推送用戶偏好的同質(zhì)化內(nèi)容，通過不斷強化興趣標簽最大化流量價值，這也是信息繭房呈現(xiàn)規(guī)?；?、普及化的關(guān)鍵原因。除此之外，多重因素共同加固了信息繭房，比如算法本身存在技術(shù)局限，協(xié)同過濾機制會形成自我強化的推薦閉環(huán)，小眾、多元、深度的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容難以獲得曝光機會；用戶存在認知惰性，本能地接納契合自身立場的信息，主動排斥異質(zhì)觀點；社會傳播結(jié)構(gòu)失衡，大量媒介資源集中在少數(shù)頭部平臺，進一步固化信息邊界，讓多元聲音更難傳遞。

高山冰則將信息繭房的形成機制比作一個閉環(huán)驅(qū)動的動態(tài)結(jié)構(gòu)。算法技術(shù)是底層基礎(chǔ)設(shè)施，協(xié)同過濾、個性化分發(fā)等機制，決定了信息“如何分發(fā)給用戶”。平臺邏輯是價值導向，以流量最大化、商業(yè)盈利為核心，設(shè)定算法的優(yōu)化目標，決定“哪些內(nèi)容能被分發(fā)”。而用戶偏好是反饋數(shù)據(jù)，既被算法捕捉、放大，又在持續(xù)使用中被算法反向塑造——用戶越點擊某類內(nèi)容，就越容易刷到同類信息，進而不斷強化原有偏好，形成難以掙脫的閉環(huán)。

高山冰認為，落到用戶個體身上，這一閉環(huán)會引發(fā)三種典型問題。一是信息獲取窄化。異質(zhì)信息在算法作用下被屏蔽，用戶在無意識中喪失信息選擇權(quán)，再也難以看到對立、多元的觀點。二是認知層面固化。算法持續(xù)強化用戶既有偏好，用戶對不同聲音的容忍度持續(xù)降低，陷入觀念固化、認知失調(diào)的狀態(tài)。三是群體極化加劇。用戶被困在高度同質(zhì)的圈層中，內(nèi)部觀點不斷回聲放大，容易將局部信息誤判為整體全貌，對外部群體、陌生事物形成刻板印象。比如部分網(wǎng)絡圈層因長期接收單一信息，出現(xiàn)極端立場對立，甚至引發(fā)網(wǎng)絡罵戰(zhàn)，正是群體極化的直觀體現(xiàn)。

繭房破局需精準施策

算法、平臺與用戶的三方合力，使信息繭房成為數(shù)字時代的治理難題。盡管信息繭房概念在學界存在一定爭議，但規(guī)范算法推薦、保障信息多元，已成為行業(yè)共識與治理核心。中國人民大學新聞學院副教授董晨宇聚焦算法本身，認為必須推進算法透明化，正視算法帶來的現(xiàn)實問題，而不是局限在學術(shù)概念的爭論中?！罢嬲枰P(guān)注的是算法不透明所導致的社會信任問題以及由此帶來的治理難度，而非糾結(jié)于‘信息繭房’這一概念?！倍坑钫f。

高山冰認為，打破信息繭房的根本路徑，是通過外部監(jiān)管與平臺自律，推動算法目標從單純追求商業(yè)利益轉(zhuǎn)向兼顧公共價值，從源頭削弱繭房的生成機制。他建議重點抓好四個環(huán)節(jié)：督促平臺向監(jiān)管部門公示算法推薦原理與機制，規(guī)避算法“黑箱操作”，讓算法運行看得見、可監(jiān)督；強制平臺提供一鍵關(guān)閉個性化推薦、自主修改興趣標簽等便捷功能，把信息選擇權(quán)還給用戶；要求平臺執(zhí)行去同質(zhì)化策略，通過算法優(yōu)化保障小眾、深度、多元信息獲得合理曝光機會；完善法律法規(guī)體系，強化立法與執(zhí)法力度，讓算法監(jiān)管有法可依、執(zhí)法必嚴。同時，建議推行差異化精準監(jiān)管，完善用戶反饋渠道，搭建專門的算法監(jiān)測平臺，動態(tài)監(jiān)控內(nèi)容同質(zhì)化、信息窄化等指標，提升監(jiān)管的針對性與有效性。

徐涵提出更具體的監(jiān)管思路，即政府規(guī)范算法的核心，是用法規(guī)約束算法逐利性、用技術(shù)拆解算法黑箱、用權(quán)利制衡平臺權(quán)力。

從國家頂層設(shè)計來看，算法推薦規(guī)范已進入制度化推進階段。2021年11月，《中華人民共和國個人信息保護法》正式實施，從法律層面對自動化決策算法作出專門規(guī)范；2022年3月，國家網(wǎng)信辦等四部門頒布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》，明確保障用戶的算法知情權(quán)與選擇權(quán)；2025年7月，《移動互聯(lián)網(wǎng)應用服務用戶權(quán)益保護合規(guī)管理指南》發(fā)布，進一步指導企業(yè)公示算法信息、提供關(guān)閉個性化推薦選項……一系列政策落地表明，無論信息繭房在學術(shù)層面存在何種爭議，以算法透明、用戶賦權(quán)、平臺問責為核心的治理路徑已然清晰。

學者們表示，雖然算法規(guī)范有法可依，但如何確保有法必依、執(zhí)法必嚴、違法必究，仍然是一個亟待解決的問題。有效解決這一問題，有待監(jiān)管持續(xù)深化、平臺主動自律、用戶理性提升，如此才能實現(xiàn)數(shù)字時代的信息生態(tài)更加多元開放，使人們逐步擺脫信息繭房的束縛，看見更完整、更真實的世界。

中國社會科學報記者 李永杰 實習生 付錦林

來源 ：中國社會科學報

新媒體編輯：程可心

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