中新財經(jīng)記者 夏賓

在互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)不斷更新迭代的當(dāng)下，人們在享受便利的同時也面臨更多思考。算法推薦，對于用戶而言，到底是在構(gòu)筑還是破除信息繭房？

近日，由清華大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院積極心理學(xué)研究中心主辦的“用戶使用、算法推薦與信息繭房的關(guān)系再思考”學(xué)術(shù)研討會在線上舉行，多位高校專家學(xué)者共同探討如何更好發(fā)揮算法應(yīng)用價值。

超九成短視頻用戶開啟個性化推薦，算法助用戶獲取多樣信息

“推動算法向善，幫助個體獲取多元信息?！鼻迦A大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院院長彭凱平稱，數(shù)據(jù)時代，算法是推動社會進步的重要的力量之一，推動算法向善有三個原則：第一，算法應(yīng)符合法規(guī)和道德，做到合規(guī)合法合情。第二，算法應(yīng)該幫助于人。第三，算法向善需要讓更多人參與到社會進步與發(fā)展、創(chuàng)新與創(chuàng)造中。

根據(jù)清華大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院積極心理學(xué)研究中心發(fā)布的《破繭還是筑繭：用戶使用、算法推薦與信息繭房研究報告》(下稱《報告》)，信息繭房受到個體、技術(shù)、場景與社會等多種因素共同作用，用戶接觸的信息多元化程度受到其與算法互動模式的影響，并不能將對信息繭房問題的擔(dān)憂簡單歸責(zé)到算法。

上述《報告》面向短視頻用戶發(fā)放問卷，獲得有效問卷7778份，包括5407位女性(66.44%)，2371位男性(33.56%)，涵蓋70、80、90和00年代生人，學(xué)歷從初中至博士研究生及以上不等，婚姻狀況也不盡相同，被調(diào)研群體具有多樣性和廣泛代表性。

《報告》調(diào)查抖音、快手、B站、小紅書、微信視頻號等短視頻用戶對個性化推薦的主觀態(tài)度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，70%的用戶對個性化推薦算法持肯定態(tài)度，認(rèn)可算法技術(shù)是海量信息時代的一種有效策略，幫助用戶解決信息過載的問題。在實際使用調(diào)研中，超過90%的短視頻APP用戶選擇開啟個性化推薦算法。

《報告》基于實證調(diào)查發(fā)現(xiàn)，隨著使用時長的增加，用戶越不容易感知到內(nèi)容同質(zhì)性。報告匯報人、清華大學(xué)社會科學(xué)院研究助理陳絢分析：“從長期來看，隨著個性化推薦算法的不斷優(yōu)化與用戶算法素養(yǎng)的提升，算法不但沒有導(dǎo)致信息繭房，反而可能為個體提供了更多元、理性的信息世界?！?/p>

陳絢特別提到：“我們在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)抖音在算法演進中主動實踐信息偶遇的理念，通過興趣探索機制，在每一次的用戶瀏覽和探索當(dāng)中，按照一定隨機比例推薦用戶過去不常觀看的內(nèi)容或隨機內(nèi)容，保障用戶可見內(nèi)容的多樣性。”

“以抖音等為代表的個性化推薦機制有助于用戶獲取多樣化信息，用戶可以根據(jù)自己的需求以及認(rèn)知來掌握算法應(yīng)用的主動權(quán)和選擇權(quán)，結(jié)合自身需求調(diào)整使用行為，防范繭房效應(yīng)?！标惤k說。

用戶使用算法媒介時間越長，破繭效應(yīng)越明顯

“算法技術(shù)在信息分發(fā)與推薦領(lǐng)域所面臨的最大課題就是如何找到工具理性和價值理性的平衡點。”中國人民大學(xué)新聞學(xué)院教授趙云澤稱，這意味著要在對算法倫理和價值有清晰認(rèn)知和堅守的前提下，將技術(shù)的社會價值放在首位，不斷創(chuàng)新和完善技術(shù)，重視算法技術(shù)對社會的推動作用，努力實現(xiàn)技術(shù)和社會的良性互動。

復(fù)旦大學(xué)社會學(xué)系教授桂勇解釋，信息繭房效應(yīng)主要受到技術(shù)、用戶、情境等多因素共同影響。不同類型平臺用戶群體構(gòu)成與特征不同，繭房效應(yīng)結(jié)果不同，這主要取決于什么人基于何種動機在何種情境下使用，無法單純依靠邏輯解釋其中機制，需要進行進一步的實證研究。

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院副教授鄭雯團隊在情景化實證研究上做了探索，通過對十個不同類型的網(wǎng)絡(luò)媒介的繭房效應(yīng)分別進行回歸檢驗發(fā)現(xiàn)，微信等“熟人社交型”媒介趨于“筑繭”，微博等“公共討論型”媒介趨于“破繭”，短視頻app等“垂直傳播型”媒介既未“筑繭”也未“破繭”。

“網(wǎng)絡(luò)媒介的‘筑繭’，并非推薦算法技術(shù)應(yīng)用的必然，傳播結(jié)構(gòu)的水平型抑或垂直型、用戶聯(lián)結(jié)的開放性抑或封閉性為網(wǎng)絡(luò)媒介是否帶來‘信息繭房’的兩項關(guān)鍵機制?！编嶖┱f。

清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授虞鑫根據(jù)其此前開展的實證研究也發(fā)現(xiàn)，用戶使用時間越長，繭房效應(yīng)變?nèi)?，在此過程中，“制繭”效應(yīng)越來越弱，“破繭”效應(yīng)越來越強，總體向著破繭的方向發(fā)展。

用戶需發(fā)揮主觀能動性，多方式多渠道獲取信息

《報告》發(fā)現(xiàn)，開啟個性化推薦同時使用多個短視頻APP的用戶，其獲取的信息多元化程度更高。這是因為不同短視頻APP所采用的算法邏輯不同，推薦內(nèi)容和呈現(xiàn)方式不同，更有可能擊中用戶潛在信息需求的靶心，實現(xiàn)信息獲取的健康與平衡，總體上更能防范“繭房效應(yīng)”傾向。

深圳大學(xué)傳播學(xué)院副院長、教授楊洸認(rèn)為，用戶與算法技術(shù)始終處于互相影響、協(xié)同進化的狀態(tài)，算法技術(shù)也創(chuàng)造了很多“新聞偶遇”的機會，開闊了用戶信息視野。此外，用戶并不滿足局限在個人興趣偏好的小小世界中，同時還會發(fā)揮主觀能動性，主動接觸多元異質(zhì)信息，在此過程中，平臺所提供的啟發(fā)式線索能否高度契合用戶的心理，是一個非常重要的影響因素。

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院教授、媒介素質(zhì)研究中心副主任張志安建議，將算法推薦、社交分發(fā)、用戶主動搜索等不同信息獲取方式整合在一起，防范單一信息渠道與技術(shù)應(yīng)用可能帶來的局限。

“事實上，任何一個媒介都不可能滿足人們的全部信息需求，不但今天的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容平臺做不到，過去優(yōu)秀的傳統(tǒng)媒介、主流媒介平臺也做不到?！北本煼洞髮W(xué)新聞傳播學(xué)院教授喻國明稱，不能將這種客觀限制理解為“信息繭房”，更不能將其歸結(jié)于算法推薦。

喻國明表示，基于大數(shù)據(jù)的算法推送對于用戶需求的掌握更精準(zhǔn)、更動態(tài)，結(jié)合用戶反饋，不斷優(yōu)化內(nèi)容推送，在某種程度上，算法比過去經(jīng)驗型的內(nèi)容推薦更加升維。

關(guān)于破繭方法，《報告》從用戶、技術(shù)、社會三個層面提出建議。在用戶角度，建議提升用戶媒介素養(yǎng)與辯證認(rèn)知能力。在技術(shù)角度，算法應(yīng)促進更多信息偶遇行為，將個性化與人性化推薦相結(jié)合，助力用戶與算法良性互動。在社會角度，加強科學(xué)宣傳，鼓勵用戶更多參與信息分享，增加接觸異質(zhì)性信息的機會。(完)