半月谈评论员 陈昌凤
当前互联网媒介环境中，基于各种信息数据的“数字化生存”是人们生活的常态，“推举算法”由此成为信息获取的主要工具，而人们习气于将“算法”与“信息茧房”联系在一起。“推举算法制造了‘信息茧房’”成为一个负面判断，并为大众所知。
要弄清这个问题，首先须要清楚什么是算法和“信息茧房”。大略来说，算法是一组基于某种指定打算将输入数据转换为所需输出的编码过程，当前算法推举机制紧张有建立用户画像、构建内容模型、匹配内容资源等三大核心环节。“信息茧房”则由哈佛大学法学院教授桑斯坦在2006年提出，经由大众化转译，指个人在信息获取过程中，由于各种缘故原由逐渐被局限在一个狭窄的信息环境中，从而减少对多样化信息的打仗。
算法一定是“信息茧房”的制造者吗？结合近年国内外研究创造，至少可从以下三点理解这个问题：
——险些没有履历证据证明算法一定会导致“信息茧房”。人们处于多元且繁芜的信息环境中，很难完备避免不雅观点不一致的内容。西方一些实证研究创造，“信息茧房”指向长期效果，而算法不是单一、静态的，而是动态的、不断优化中的，用户会主动互动、分享信息，打仗各种各样的平台。
另有研究创造，情绪是用户在线行为的影响成分。例如愤怒、焦虑和恐怖等感情，是人们是否选择与志同道合的人、不雅观点同等的内容进行互动的主要决定成分。而受众本身也带有自主认知能力，获取信息内容时受众具备“普遍的疑惑主义”。由此可见，所谓“信息茧房”效应，并不能由推举算法所决定。
——当前技能条件下，算法具有不可替代的浸染，乃至可以帮助消解茧房。毋庸置疑，信息技能发展的半个多世纪以来，人类社会的数据增长是爆炸式的。“信息超载”的状况既可能使我们淹没在无边无涯的信息海洋中，又带来了传统信息处理范式的危急。有学者认为，算法推举的根本动因是应对“超载”危急，其在用户和海量内容之间建立桥梁，快速筛选和过滤掉那些不干系、低代价的信息，减轻认知包袱。
算法具有冲破“信息茧房”的潜力。如协同过滤推举行法可以通过聚类剖析，将别人感兴趣，或者是时下流行但未被阅读过的信息推举给用户。而在算法之外，强化学习、循环神经网络、迁移学习等深度学习技能也被用以办理详细问题。
——作为推举算法的主导方，平台不存在刻意用算法加剧“信息茧房效应”的动因。成功的推举每每须要让用户感到“有点新奇”，而如果平台总是推送重复内容，反而可能导致用户以为“信息单调”，减少利用乃至抛弃这个平台。
当前，不少平台正努力让用户在内容选择上节制主动权。如谷歌把***趋势性，内容的新颖性、多样性和透明性等指标纳入对推举模型的评估。海内一些短***平台精选优质内容、加强优质内容分发，并供应调节推举内容丰富程度、内容偏好设置、双列推举等功能。
须要把稳的是，算法推举机制从出身开始，本身可能就存在着一定的传播倾向，它并不一定是中立的、个性化的。最近一项研究创造，某些情形下，算法平台的个性化特质有限，其内容会维系“主流”信息秩序，有时表现出强化主流化倾向的特色。
面对社会"大众对“信息茧房”表达出的担忧，平台也应提高算法透明度，勾引用户理解算法事情事理，通过用户教诲，让用户主动搜索和打仗多样信息。此外，还可以通过用户反馈加强人机互动，使算法更好理解用户需求偏好，供应兼具个性化和多样化的信息。
对推举算法和“信息茧房”的谈论，我们须要找到平衡点，提高信息多样性和用户信息素养，共同构建一个康健、多元的信息生态系统。（作者系清华大学***与传播学院教授，博士生导师）
