在對智能算法推薦技術(shù)社會影響的討論中，“信息繭房”是最受關(guān)注的話題之一：人們擔(dān)憂，單純針對用戶偏好進(jìn)行的個性化推薦往往容易加劇用戶接觸信息的同質(zhì)化，讓人們只看到想看到的東西、只聽到自己認(rèn)同的觀點，最終變成一個只能聽到自己聲音的“密室”，公共信息的傳播、社會意見的整合、社會共識的形成會變得日益困難。一段時間以來，算法加劇“信息繭房”產(chǎn)生與泛化的說法甚囂塵上。但隨著智能分發(fā)技術(shù)應(yīng)用實踐的不斷推進(jìn)以及對“信息繭房”研究的逐步深入，越來越多人意識到不能簡單地把算法分發(fā)與“信息繭房”劃等號。那么，算法分發(fā)與社會整體信息構(gòu)造之間的復(fù)雜關(guān)系究竟該如何把握？必須看到，算法接管信息分發(fā)是社會信息格局變化后應(yīng)對“信息超載”危機(jī)、實現(xiàn)供需適配的必然選擇;指責(zé)算法加劇“信息繭房”的論斷其實忽略了影響社會信息結(jié)構(gòu)的多重因素，罕有支持的證據(jù);而要治理社會信息傳播的“繭房”效應(yīng)，不應(yīng)是棄用算法，更應(yīng)該是善用算法技術(shù)，構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的命運共同體和價值共同體。

一、被忽視的語境：算法分發(fā)是信息供需適配的優(yōu)解

迄今為止，人類信息分發(fā)模式可大致概括為三類：倚重人工編輯的媒體型分發(fā)、依托社交鏈傳播的關(guān)系型分發(fā)、基于智能算法對信息和人進(jìn)行匹配的算法型分發(fā)，而隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能算法分發(fā)不斷“收編”人工編輯分發(fā)和社交關(guān)系分發(fā)，成為信息分發(fā)的主要途徑。

算法接管信息分發(fā)的根本驅(qū)動力是互聯(lián)網(wǎng)對社會信息環(huán)境的改變。一方面，伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，社會信息化在持續(xù)推進(jìn)，海量信息在互聯(lián)網(wǎng)上留存和呈現(xiàn)，用傳統(tǒng)方式根本無法對其進(jìn)行有效的處理和價值適配，信息過載時代強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)能力要求傳統(tǒng)的內(nèi)容分發(fā)必須革命性的變革。另一方面，移動傳播革命帶來信息傳播的個人化，個性化需求被觸發(fā)并形成巨大的個體性內(nèi)容需求市場，但在算法推送廣泛用于社會傳播之前，個體在現(xiàn)實中是很難獲取與其場景相匹配的有用信息，社會總體的信息過剩難以掩蓋社會個體成員信息缺乏的事實。極具多樣性和復(fù)雜性的信息生態(tài)出現(xiàn)了供需之間的結(jié)構(gòu)性危機(jī)，正基于此，信息傳播的精準(zhǔn)化成為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的傳播重點，即把合適的內(nèi)容在合適的場景下傳播給合適的受眾。

而算法型信息分發(fā)實踐中算法機(jī)制要解決的根本問題正是：從龐大復(fù)雜的信息系統(tǒng)中挑選符合用戶興趣習(xí)慣和社會特征的內(nèi)容，呈現(xiàn)在其個人信息系統(tǒng)中，以滿足用戶的內(nèi)容需求。盡管智能算法分發(fā)中應(yīng)用了各種模型或公式，但其基礎(chǔ)原理是樸素的：更好地了解待分發(fā)的內(nèi)容（標(biāo)簽化處理），更好地了解待接收的用戶及其需求（用戶洞察），更高效地完成信息與人之間的對接與匹配（場景洞察）。所以說，算法的本質(zhì)是建立在海量信息和海量用戶之間的匹配技術(shù)，是信息與通訊技術(shù)發(fā)展的必然。

作為海量信息與個性用戶間的“搭橋術(shù)”，算法在當(dāng)前信息傳播系統(tǒng)內(nèi)顯現(xiàn)出無可比擬的優(yōu)越性。一方面，智能算法推薦有效提高了信息分發(fā)效率。倚重人工編輯的媒體型分發(fā)所需的平均時間與人力成本較高，分發(fā)效率較低，而智能算法可以高效地完成自動篩選、過濾，使信息供需的快速匹配成為可能，為高效實現(xiàn)內(nèi)容產(chǎn)品的商業(yè)變現(xiàn)提供了技術(shù)支持。另一方面，智能算法推薦優(yōu)化了信息分發(fā)的配置效率。更具體地說，信息價值得以重估，信息不再有統(tǒng)一的價值衡量標(biāo)準(zhǔn)，亦沒有絕對的高低之分（所謂“汝之至寶，吾之敝履”，反之亦然），關(guān)鍵在于價值的適配。由此，信息價值尤其是長尾信息的價值被激活。同時，用戶的主動性得到開發(fā)，不同于大眾傳播時代滿足最大公約數(shù)需求的信息傳播與消費模式，智能算法型信息分發(fā)與推薦改變了“以傳者為中心”的傳播模式，人們得以觸達(dá)更多的、更為個性化的內(nèi)容。

概言之，智能算法信息分發(fā)為應(yīng)對傳統(tǒng)信息處理范式的危機(jī)、實現(xiàn)供需新適配提供了優(yōu)解。如果沒有算法的介入，海量信息將無法完成更為有效的傳播。智能算法成為信息分發(fā)主要手段是互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展的一種必然，拒絕算法，就像工業(yè)化革命初期人們拒絕蒸汽機(jī)、紡織機(jī)及火車、汽車一樣，是荒唐可笑的，也是不切實際的。

二、被誤解的問題：算法并非“信息繭房”的獨特成因

“信息繭房” （information cocoons）概念由哈佛大學(xué)法學(xué)院教授桑斯坦提出，他認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)用戶在海量信息中以個人喜好選擇性地接觸感興趣的信息，排斥與篩出所有不喜歡的東西，長此以往形成“信息繭房”;由于“信息繭房”的存在，人們只會選擇和接觸與自己意見相同或近似的人群，采納符合自己預(yù)期的觀點，于是逐漸形成“回音室效應(yīng)”（Echo Chambers），走向認(rèn)知上的極端和表達(dá)上的極化，成為群體化事件的溫床。

隨著算法分發(fā)技術(shù)在新媒體實踐中的廣泛使用，國內(nèi)學(xué)者們將“信息繭房”這一概念引入，將其當(dāng)作一個已然的負(fù)面存在來接受，并以此為出發(fā)點將算法等技術(shù)作為引發(fā)“信息繭房”的核心原因而進(jìn)行全面的批判。

但其實，將算法視為“信息繭房”罪魁禍?zhǔn)椎恼摂嗍钦静蛔∧_的。一方面，“信息繭房”概念有其語境。桑斯坦提出“信息繭房”是基于美國兩黨政治的語境下對新技術(shù)降低政治信息多元化以及政治信息極化的憂慮，“信息繭房”是一種比喻、一種假說。目前，能夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貙嵶C“信息繭房”存在的研究尚未看到，只有少數(shù)研究非正面地呈現(xiàn)了所謂“信息繭房”的結(jié)果，均是一些現(xiàn)象而不是規(guī)律、是實驗而不是現(xiàn)實研究、是過程而不是效果研究。而且，更多的研究在質(zhì)疑和反駁“信息繭房”的存在：有研究指出公眾對政治的更大興趣和媒體的多樣性都降低了他們困在回音室中的可能性;有研究者用西班牙數(shù)據(jù)來進(jìn)行實證檢驗，確定并沒有發(fā)現(xiàn)黨派回音室的證據(jù)，研究樣本反而顯示了跨黨派的媒體信息消費的特征;在國內(nèi)，利用全國性調(diào)查數(shù)據(jù)，有研究發(fā)現(xiàn)用戶的信息接收渠道不僅未窄化，對傳統(tǒng)媒體等非算法型信源的信任程度還有所提升。因此，越來越多的學(xué)者認(rèn)為，“信息繭房”和“回音室”的某些現(xiàn)象是確實存在的，但對這些現(xiàn)象的擔(dān)憂其實是夸大了事實。另一方面，“繭房”或者說人們主動選擇要接觸哪些內(nèi)容從來不是一個新現(xiàn)象。傳播學(xué)奠基人之一的霍夫蘭所提出的“個人差異論”其實早已闡述了受眾的“選擇性和注意性”理解，傳播學(xué)另一奠基人拉扎斯菲爾德也早在關(guān)于選民選擇的研究中就顯示出了選擇性接觸。受限于人的認(rèn)知能力，人們對世界的認(rèn)知從來都是建立在片面性和局限性的基礎(chǔ)上的，受眾總會以自我價值為核心，以一定的能力、意愿、興趣為半徑為自己建立信息渠道。同樣，在前互聯(lián)網(wǎng)時代，大眾傳播媒介也并不是“價值無涉”，媒體會根據(jù)自身市場定位及角色擔(dān)當(dāng)，以某種價值框架來選擇性地呈現(xiàn)和反映這個世界;經(jīng)典的“把關(guān)人”研究證實，即使在傳統(tǒng)媒體的人工編輯時代，信息也一定程度上會因把關(guān)人既有的政治傾向而呈現(xiàn)出的信息框架的窄化及信息價值的偏向。

所以說，在浩瀚的信息海洋里固守一些自己習(xí)慣和評價較好的信息菜單和信息渠道，可以被解釋為用戶應(yīng)對信息過剩時代的策略機(jī)制，是現(xiàn)代人以個體為基礎(chǔ)信息消費的必然結(jié)果，也是社會發(fā)展和人們信息消費迭代升級的外在表現(xiàn)之一。以個人興趣為核心的“信息繭房”本身，其實是由個人的選擇和注意所決定的，算法與數(shù)據(jù)技術(shù)不過是媒介的價值選擇機(jī)制在數(shù)據(jù)條件之下的一種“人體的延伸”，并不是形成“信息繭房”的獨特成因。換言之，“信息繭房”的鍋，算法推薦不能全背，算法技術(shù)本身并無“原罪”可言。要解決信息和意見的多樣性問題的關(guān)鍵，在于整個社會信息供給結(jié)構(gòu)的多樣性，也包括算法模式的多樣性。

三、需明確的治理邏輯：從算法的價值內(nèi)核的“擴(kuò)容”到算法的社會結(jié)構(gòu)上的多樣化來尋求“信息繭房”的破解之道

如前文所分析的，信息偏食的背后是人們的選擇性接觸心理，是人們維持認(rèn)知均衡所采用的策略。所以，從心理學(xué)角度來看，“繭房”是一個中性詞。而之所以關(guān)注“信息繭房”問題，其實是為警醒社會信息傳播中出現(xiàn)負(fù)面的“繭房”效應(yīng)——信息在社會結(jié)構(gòu)與社會階層中的充分流動是一個社會協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵之一，如果信息不流動，就會形成信息和意見的“板結(jié)化” ，進(jìn)而造成利益的“板結(jié)化”、社會的“板結(jié)化”，將造成社會的偏見、矛盾與沖突，進(jìn)而引爆社會危機(jī)。因此，在這個意義上，在探討算法技術(shù)如何影響社會信息結(jié)構(gòu)時，不應(yīng)只停留于指責(zé)技術(shù)的局限性，更應(yīng)進(jìn)一步思考如何為算法技術(shù)的價值內(nèi)核“擴(kuò)容”，包括植入必要的干預(yù)機(jī)制，通過“技術(shù)向善”來加強(qiáng)信息的多元化。畢竟，在當(dāng)前弱人工智能的技術(shù)現(xiàn)實下，算法所出現(xiàn)的一系列問題或爭議，實際上還是人與人之間（即掌握著技術(shù)權(quán)力的人與掌握著政治與社會權(quán)力的人之間）的問題;技術(shù)會帶來更好的社會信息結(jié)構(gòu)還是更壞的社會信息結(jié)構(gòu)，決定者其實依然是人和無形的社會軟制度。

一是算法的價值內(nèi)核的“擴(kuò)容”。推薦算法的“初心”是對于用戶及其需求的洞察與把握，以便于通過這種洞察與把握使其與相關(guān)的內(nèi)容實現(xiàn)匹配和價值變現(xiàn)。但這一價值的維度知識把人當(dāng)成了一個孤立意義上的人來加以認(rèn)識和把握。但事實上“人無往而不在社會聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)中”。因此，算法的價值內(nèi)核必須有一個社會性的維度——將個人與環(huán)境、個人與群體、個人與階層、個人與社會等等關(guān)聯(lián)關(guān)系所造就的內(nèi)容需要也要納入算法的計算邏輯當(dāng)中。

二是算法模式與媒體（或社會的信源）在社會結(jié)構(gòu)上的多樣化的保障，不使任何一種算法成為人們近乎唯一的選擇。不同的算法模式、不同的媒體（或信源）的多樣性存在是打破“信息繭房”（即所謂信息供給的“窄化”和“偏態(tài)”）的不二之選。因此，信息傳播領(lǐng)域的“反壟斷”則是一種勢在必行的要求。

必須看到，優(yōu)化推薦算法以提升多樣性的技術(shù)實踐一直在推進(jìn)。從市場邏輯來看，就像沒有一個商場的經(jīng)理會希望顧客每一次來到商場都只關(guān)注同一類別的商品一樣，算法平臺也不會希望自己的用戶興趣窄化，因此，即使在商業(yè)性的邏輯中，算法也不可能真正壓縮信息空間，相反，它還會在更新迭代中逐步挖掘出個體尚未被開掘的信息消費潛能。實踐中，算法優(yōu)勢平臺正積極探索通過多樣性提升和內(nèi)容品類打散等方式，有效提升用戶留存周期、留存率、人均活躍天數(shù)以及停留時長等運營指標(biāo)。以今日頭條為例，其推薦算法經(jīng)歷了幾次大的調(diào)整、修改和升級，在不斷迭代中進(jìn)行著“有邊界的調(diào)適”，獲得了更好的社會適應(yīng)度。更具體地說，今日頭條不斷改進(jìn)推薦算法在用戶數(shù)據(jù)上的建模能力，將用戶搜索與信息推薦結(jié)合起來，通過文本相似度特征分析、子頻道內(nèi)容建設(shè)等方式，提高對用戶有價值的多樣化優(yōu)質(zhì)信息推送權(quán)重，使推薦實現(xiàn)公共價值、專業(yè)水準(zhǔn)、多元化均衡目標(biāo)的統(tǒng)一。

顯然，算法技術(shù)的社會應(yīng)用中的關(guān)鍵性操作是 “破繭”及如何有的放矢地有效“破繭”。說到底，算法技術(shù)實際上并不會縮減人們的視野，恰恰相反，它總能為我們打開更大的世界。借用《算法帝國》一書的作者克里斯托弗·斯坦納的話來說，在未來的發(fā)展中我們將面對一個如何劃定效用和威脅之界限的任務(wù)。未來20年的故事，是人工智能算法和大數(shù)據(jù)的故事，而這個故事的結(jié)果好壞將取決于如何劃定這些界限以及由誰來劃定。因此，作為能動者的人類主體應(yīng)該更加主動與數(shù)據(jù)及算法相交融，在擁抱新技術(shù)的同時保持對人類生存和良序社會的關(guān)懷，以人為尺度，引導(dǎo)“技術(shù)向善”，讓算法技術(shù)更好服務(wù)于社會信息充分流動的需要，確保智能算法分發(fā)實踐朝著有益于人和未來發(fā)展的方向“迭代”。

喻國明：現(xiàn)為北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長、教授、博士生導(dǎo)師，教育部長江學(xué)者特聘教授，享受國務(wù)院特殊津貼的專家。

主要社會兼職：國務(wù)院學(xué)位委員會新聞傳播學(xué)學(xué)科評議組成員、北京市社會科學(xué)聯(lián)合會副主席、中國新聞史學(xué)會傳媒經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)委員會會長、《中國傳媒發(fā)展指數(shù)（藍(lán)皮書）》主編、《中國社會輿情年度報告（藍(lán)皮書）》主編等。

主要研究領(lǐng)域：新媒體研究;輿論學(xué)，傳媒經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展;傳播學(xué)研究方法。