[提要]作为数字媒体时代的基础技术，算法推荐有其双面性，而是否导致“回音室”效应则成为学界和业界的争论焦点。本文以实证方式探究用户使用行为和媒介素养对“回音室”效果的影响，一方面验证算法推荐和“回音室”之间的关系，更重要的是从积极受众的角度，以用户行为和媒介素养为切入口强化用户行为和能力主动性，避免算法推荐可能强化的“回音室”效应。结果表明：转载的社交行为，媒介素养中的寻找能力、分析能力和利用能力与“回音室”效应负相关；媒介素养作为综合能力变量在使用行为和“回音室”效果的关系中起到正向调节作用，即网络媒介使用越频繁，媒介素养弱化“回音室”的效应越明显；专业、年级、性格、使用频率、管教方式和媒介素养相关，媒介素养可通过教育和实践进行培养提升。
[关键词]“回音室”效应；信息茧房；算法推荐；媒介素养；用户使用行为
基金项目：陕西省社会科学基金舆情管理专项项目“人工智能时代网络舆情治理的逻辑与进路研究”（2021ZX28）阶段性成果。
作者简介：吴锋，西安交通大学新闻与新媒体学院教授，博士生导师，陕西高校新型智库“新媒体与社会治理研究中心”主任，研究方向：智能传播与文化产业；
杨晓萍，西安交通大学马克思主义学院博士研究生，研究方向：新媒体用户行为。
算法推荐是数字媒体时代解决信息过载和碎片化问题的常态技术，可以有效降低用户的信息选择成本，满足用户个性化的需求，但同时也因技术的预先筛选影响协商民主，且算法推荐是根据用户历史行为数据、个体属性数据和社交关系数据分析用户画像和关联数据并进行个性化的内容匹配和精准推荐，这种信息过滤行为会加剧“回音室”效应，降低社会黏性，加剧社群区隔和价值观分化，造成群体极化，扩大知识鸿沟[1][2]。“积极受众”理论的提出者亨利·詹金斯指出“人们在受到技术限制的同时，也在一定程度上塑造了自己的行为，但是社会的发展最终决定于人民如何从自己所拥有的各种备选方案中选出自己认为最有意义的那一项”，并提出培养批判性媒介素养和技能的必要性[3]。互联网媒体时代，多元主体广泛参与导致生产的不确定，算法精准推荐形成的信息过滤，公众急需从消极被动向积极主动的网络化成员转变，媒介素养作为媒介认知和利用的综合能力，已然成为公众所必需的基本素质[4]。本文从积极受众的角度，采用实证方法研究算法推荐背景下媒介素养对“回音室”效果的影响，试图从媒介素养培养角度提供建议，强化用户主观能动性，避免或减弱“回音室”效应，加强信息输入最后一层把关，以便实现公众自治和“人的全面和自由发展”。“回音室”效应的概念来自桑斯坦的《网络共和国》，并在《信息乌托邦》中进行明确界定，网民在进行互动时，倾向于选择自我认同或愉悦的信息，最终形成内部环境一致的群体，且随着相同信息不断强化，导致网络群体认知固步自封甚至偏执极化[5]（P.7）。杜波依斯和布兰克认为“回音室”是“当拥有相同兴趣或观点的人在他们的群体中互相交流，他们将寻找并分享那些和群体规范相一致并且强化现有信念的信息”[6]。总之，“回音室”效应指公众更倾向于寻找、接受、分享与自己兴趣或观点同质的信息，并不断进行强化，最终形成内部一致的信息环境。 “回音室”形成原因主要有：（1）心理学机理：包括个人认知过程的选择性、网络群众的从众心理和网络传播中沉默的螺旋效应[7]；（2）社会因素：包括基于亲缘地缘业缘趣缘等形成的现实和虚拟并存的社交圈层；（3）技术因素：在信息碎片化、信息爆炸背景下的基于用户背景和行为的算法推荐技术，强化了信息的同质性。目前实证研究表明个体兴趣、价值认同、社群环境和信息的有用和同质性是产生“回音室”效果的影响因素[8]。但是算法推荐对“回音室”的影响效果未有定论。算法推荐根据个人需求兴趣进行信息推荐，排除无关信息内容，减少用户接触内容的多样性，切断弱关联性，实现“我的日报”，被桑斯坦认为是“信息茧房”效应的预言，也有研究通过用户在线调查、控制实验、模拟仿真、逆向工程等方法证实算法推荐强化“回音室”效应[9][10][11]。但也有学者对算法推荐和信息茧房或“回音室”效应的关系提出异议。陈昌凤认为Web2.0技术提供了与各种观点的人沟通的可能性，很难形成“回音室”或信息茧房[12]。喻国明从发展的角度，提出算法推荐不是用户获取信息的唯一来源，同时算法也在日趋完善，在算法型内容推送下，“人们的认知边界不但没有缩小，反而在明显地扩张”[13]，并通过实证方式证明算法并未导致信息茧房[14]。“回音室”效应并不是算法推荐背景下才存在的，早在拉扎斯菲尔德关于选民的研究中就被证实其存在，且算法推荐对“回音室”效果的影响不仅与算法逻辑相关，也与媒介环境和公众的个体因素相关，已有学者开始关注用户的主动使用行为如何与算法进行互动[15]。根据卡尔·霍夫兰的个人差异理论，公众心理或认识结构的差异是影响他们对媒介关注度和行为反映的关键因素，而媒介素养是公众媒介认知最基本的综合能力，在算法推荐强化了人固有的“部落意识”和“自我确证偏好”的背景下，媒介素养的重要性越发凸显。媒介素养最早由利维斯和汤普森提出，美国媒体素养研究中心将其定义为公众的信息选择、理解、质疑、评估、思辨、创造和生产能力，学者达成共识认为媒介素养就是“公民获取、分析、评价和传播各种形式的信息的能力”[16]（P.97）。媒介素养的研究集中在新闻传播学和教育学领域，随着网络媒体的发展，媒介素养研究内容经历从溯源、内涵、现状到影响因素，从侧重研究媒介批判到媒介使用和参与的转变[17][18]。关于媒介素养与“回音室”效应的关系，很多学者从定性角度阐述媒介素养可以规避“回音室”或信息茧房效应，但是目前无两者之间的定量研究。本文通过实证方式研究媒介素养和“回音室”效应的关系，试图弄清媒介素养各个维度是如何影响以及如何通过媒介使用行为影响“回音室”效果的。本文从积极受众的角度，研究媒介素养在用户使用行为和“回音室”效应之间的调节关系，假设如下：（1）算法推荐是基于浏览、搜索、分享、屏蔽等用户使用行为进行信息推荐，除了被动的浏览行为，公众搜索、分享、屏蔽等主动使用行为越频繁，越容易打破算法推荐形成的单一内容和信息标签，加之分享行为通过社交网络强化信息共享渠道和内容，提高信息多样性，避免信息窄化，进而弱化“回音室”的影响。H1：搜索、转载、屏蔽等主动使用行为会弱化“回音室”效果。（2）根据态度行为理论，个体能力会通过影响其行为进而改变使用效果。媒介素养高的个体，信息的选择、理解、质疑、评估、创造和生产以及思辨的反应能力高，个体会基于需求对信息的质量、内容进行评估、筛选，并主动强化用户的阅读、搜索、分享等使用行为，提升信息质量，减少同质性，并通过评论或UGC参与生产及传播，以便高质量满足个体的需求，避免低质同质的信息“回音室”效应。相反，媒介素养低的个体对信息生产过程、信息内容和法律道德等了解程度低，也缺乏对信息进行有效评估筛选，或积极主动参与的能力，更多“沉浸”于被动的信息浏览行为，更容易形成低质同质的“回音室”效应。H2：媒介素养越高的个体，基本认知、寻找真相、分析能力、新媒介技能、道德认知、法律认知、利用能力、批判性思维越高，“回音室”效应的影响越低。（3）在算法推荐对信息环境强化的影响下，随着用户媒介使用行为时间和频次增加，个体媒介素养越高，越容易形成高质量多样化的媒介环境；媒介素养低的个体，越容易形成低质同质的“回音室”效应，算法推荐加剧了知识鸿沟的分化趋势，而决定知识鸿沟发展差异趋势的则是个体媒介素养。相反，当个体使用行为比较低时，媒介素养对“回音室”效应的影响没有使用行为高时明显。H3：当个体的使用行为高时，媒介素养弱化“回音室”效果越强。当个体的使用行为低时，媒介素养弱化“回音室”效果越弱。即媒介素养在用户使用行为和“回音室”效应之间的关系存在负向调节效应。
为了确保量表的内容效度，本文的变量测量都是源于以往的经典文献，问卷采用李克特5点量表进行测量。其中媒介素养的问卷采用加利福尼亚批判性思维倾向调查量表，分为8个部分，包括基本认知、寻求真相、分析能力、新媒介技能、道德认知、法律认知、利用能力、批判性思维，共66个测度项；使用行为包括搜索、分享、屏蔽3个题项；“回音室”效应仅一个题项，内容是了解用户对信息受限的感知和措施[19]；控制变量中性格分为内向和外向，管教方式根据是否严厉分为三个级别。本研究以目前影响最大的个性化推荐新闻客户端“今日头条”为研究平台，于2021年10月至2022年2月期间通过问卷星在全国范围内随机调研使用“今日头条”半年以上的大学生，共收到有效问卷287份，样本资料性别男生占比51.6%，女生占比48.4%。使用SPSS对各变量的信度和结构效度进行分析（见表1），各量表的Cronbachs Alpha和KMO均大于通常的临界值0.7，Bartlett 的球形度检验显著，显示有较好的信度和结构效度。本研究采用规范量表度量各主要变量，受条件局限，模型中的因变量，自变量和调节变量由同一份问卷收集，这种问卷收集方式涉及到共同方法问题。为此，对本研究的因变量和自变量进行主成分分析，结果显示，根据特征值大于1的标准，提取了17个因素，且其中第一个因素解释了16.593%的方差，小于30%，因此认为不存在共同方法问题（Common Method Problem）。
本文采用层次回归方法，通过对变量进行均值定中与标准化的处理，检验媒介素养对使用行为和“回音室”效应的调节效应。结果表明：（1）转载行为可以减弱“回音室”效应的影响，但是搜索、屏蔽等行为与“回音室”效应之间的关系不显著（见表2）；（2）媒介素养作为整体变量，对“回音室”的主效应不明显，但是寻找真相、分析能力和利用能力和“回音室”效应是负相关，寻找真相、分析能力和利用能力越强，“回音室”效应的影响越小；（3）调节效应检验中，媒介素养作为整体变量，以及分析能力、新媒介技能和道德认知在使用行为对“回音室”效应的影响中调节效应显著，分析能力、新媒介技能和道德认知越高的个体，随着使用行为增加，减弱“回音室”效应越明显（见表3）。
针对本文的复合变量媒介素养，通过Pearson相关性分析人口统计变量，家庭影响因素和媒介使用时长影响，结果表明：专业、年级、性格、管教方式和使用频率对媒介素养影响明显。传播专业明显高于其他专业；年级越高，媒介素养越高；内向的人媒介素养高于外向的人；父母管教越严厉，媒介素养越低；使用频率越高，媒介素养越高（见表4）。
人发明了技术，技术改变人的生存环境，新的生存环境又对人提出了新的要求，人与技术之间始终存在着规制与反规制、主动与被动的动态关系。算法构建了当今新闻传播领域全新的范式革命[20]，在算法塑造的信息环境里，研究如何主动发挥人的行为主动性和能力主动性，以达成个体的使用目标，创造个体需要的信息环境，减弱“回音室”的负面影响，实现人而非技术决定信息环境和效果，具有一定的实际意义。使用行为和“回音室”之间的相关关系已有研究证实，而媒介素养对“回音室”的影响只是作为定性策略提及，未进行实证验证。因此，本研究探讨使用行为，媒介素养和“回音室”之间的关系，具有一定的理论意义。本研究结果表明：（1）在控制个体统计变量的情况下，转载、寻找真相的能力、分析能力和利用媒介的能力可以减弱“回音室”效应，但是搜索、屏蔽等行为与“回音室”效应之间的关系不显著，虽然搜索等行为打破算法推荐的标签，但是算法也可能通过这些数据更加了解个体的行为进而强化“回音室”效应，所以两者之间未显著相关，重点在于搜索、屏蔽等主动行为是否强化同质信息。（2）分析能力，道德认知和新媒介技能可以在主动使用行为和“回音室”效应中起到积极的负向调整作用，媒介素养不同的个体，随着媒介使用越频繁，造成的“回音室”效果差距越大，知识信息鸿沟越明显，媒介素养是决定知识鸿沟分化的关键因素。（3）专业、年级、性格、使用频率、管教方式和媒介素养相关，传播专业明显高于其他专业；年级越高，媒介素养越高；内向的人媒介素养高于外向的人；父母管教越严厉，媒介素养越低；使用频率越高，媒介素养越高。由此说明媒介素养和个体特征、家庭教育相关，可以通过教育和媒介实践进行提升。总之，本文关于使用行为和“回音室”效应的研究表明，提升媒介素养可以抑制“回音室”效应，而媒介素养可以通过教育和实践进行培养升级。在弱化“回音室”方面，学者从社会、媒介、技术和个体方面都给出建议，根据本文的研究结果，相关建议如下：（1）个体行为方面，应积极使用转载等社交媒体功能，对于一些高质量的文章或账号，应积极分享，避免技术推荐的质量不一，同时在社交群体内扩大知识面，避免信息窄化，彼此协作形成良好的信息环境。（2）媒介素养可以有效避免或弱化“回音室”效应，且随着网络媒体使用频次增加，媒介素养越发重要。关于如何提高媒介素养，一方面，根据本文研究结果，专业、年级、使用频率和媒介素养相关，验证媒介素养作为能力的可培养性。以往学者研究表明，媒介使用、媒介认知、媒介信任都会影响媒介素养[21][22][23]，因此，个人应主动通过教育或者网络媒介实践提升搜索、分析、利用和参与的媒介素养能力，同时加强线下线上社交媒体实践，有效扩展信息多样性，尤其是弱关系渠道。另一方面，根据本文研究结果，媒介素养的寻找能力、分析能力和利用能力对“回音室”效应有明显抑制作用，因此公众或相关教育主体应将此作为重点进行培养提升。[1]张志安，汤敏.论算法推荐对主流意识形态传播的影响[J].社会科学战线，2018（10）.[2]何杨，李洪心，杨毅.新媒体环境下网络群体极化动力机理与引导策略研究——以内容智能分发平台为例[J].情报科学，2019（3）.[3]常江，徐帅.亨利·詹金斯:社会的发展最终落脚于人民的选择——数字时代的叙事、文化与社会变革[J].新闻界，2018（12）.[4]王珏.后疫情时代的公众媒介素养[J].新闻与写作，2020（8）.[5][美]凯斯·桑斯坦.信息乌托邦—众人如何生产知识[M].毕竞悦，译.上海:法律出版社，2008.[6]Dubois， E.， Blank， G.The Echo Chamber Is Overstated: the Moderating Effect of Political Interest and Diverse Media[J].Information， Communication & Society， Vol.21，No.5，2018.[7]孙瑞英.网络信息窄化的心理学解析[J].情报科学，2010（11）.[8]段荟，袁勇志，张海.大数据环境下网络用户信息茧房形成机制的实证研究[J].情报杂志，2020（11）.[9]Nguyen T．T．，Hui P．M．，Harper F．M．，et al．Exploring the Filter Bubble: the Effect of Using Recommender Systems on Content Diversity[C].The 23rd International Conference on World Wide Web（WWW） ，Seoul， South Korea， 2014．[10]Pilditch TD．Opinion cascades and Echo-Chambers in online networks: A proof of Concept Agent-Based Model[C].The 39th Annual Meeting of the Cognitive Science Society，London，UK，2017．[11]Diakopoulos， N.Algorithmic Accountability: Journalistic Investigation of Compu- tational Power Structures[J]．Digital Journalism，Vol.3，No.3，2015.[12]陈昌凤，仇筠茜.“信息茧房”在西方：似是而非的概念与算法的“破茧”求解[J].新闻大学，2020（1）.[13]喻国明.算法与“信息茧房”间不应画等号[N].环球时报，2019-12-17.[14]喻国明，方可人.算法型内容推送会导致信息茧房吗？——基于媒介多样性和信源信任的一项实证分析[J].山东社会科学，2020（11）.[15]杨洸，佘佳玲.新闻算法推荐的信息可见性、用户主动性与信息茧房效应：算法与用户互动的视角[J].新闻大学，2020（2）.[16]张开.媒介素养概论[M]. 北京:中国传媒大学出版社，2006.[17]周葆华，陆晔.从媒介使用到媒介参与：中国公众媒介素养的基本现状[J].新闻大学，2008（4）.[18]王贵斌.媒介素养认知模式的迭代更新[J].现代传播，2020（6）.[19]张海.大数据环境下用户信息回音行为影响因素研究[J].图书馆工作与研究，2020（4）.[20]吴锋.发达国家“算法新闻”的理论缘起、最新进展及行业影响[J].编辑之友，2018（5）.[21]杨莉明.个性化推荐在移动新闻资讯传播中的应用、影响与反思[J].新闻与传播评论，2020（2）.[22]马超.媒介类型、内容偏好与使用动机：媒介素养影响因素的多维探析[J].全球传媒学刊，2020（3）.[23]虞鑫，张鹏翼.媒介公共性的“理解-交往”悖论——基于结构方程模型的实证分析[J].新闻界，2018（2）.责任编辑：刘立策