喻国明：“信息茧房”的锅，算法推荐不能全背 | 论文带读24

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3分钟前：

“信息茧房”由美国哈佛大学教授凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦》中首次提出的概念，随着算法新闻和个性化推荐的广泛应用，考生们总是不加思考的把信息茧房的帽子扣在它们身上，然而事实真的是这样吗？北师大的喻国明教授已经给出详细的思考，别再盲目使用“信息茧房”，快来看看吧！

- 本期论文 -

篇名：“信息茧房”的误读与算法推送的必要——兼论内容分发中社会伦理困境的解决之道

发表期刊：《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》2020年01期 

作者：喻国明，教育部长江学者特聘教授，北京师范大学新闻传播学院执行院长、博士生导师 ；曲慧，北京师范大学新闻传播学院博士后。

- 推荐理由 -

算法推荐对新闻业的改革推动力是巨大的：它在信息爆炸时代，高效对接了受众需求和信息；以今日头条为代表地信息分发平台也借此弯道超车，再塑话语权格局，拓宽受众信源……但是，主流的观点将算法机制看作“信息茧房”的核心原因，认为算法技术以工具理性取代了人的价值理性，造成新闻专业主义的让位与受众信息端的日益窄化。喻国明老师对此持反对意见，那为什么不是？算法机制的完善路径又是什么呢？希望本文能对你有所启发。 

- 内容摘要 -

文本基于对“信息茧房”与“算法推送”的分析,提出算法推送并非信息茧房的特殊成因。算法推送在媒体领域遭遇的伦理困境,是由于算法对“工程传播”逻辑的过度偏重,从而取代了“人类传播”的特性和机理。算法是信息传播革命的必然结果和有力工具,但在不断优化算法的过程中仍需要遵循基本的价值观,这样的价值观构建是人类更高效利用算法工具的前提和基础。

- 关键词 -

信息茧房 ；算法推送 ；内容分发 ；媒体 ；人类传播价值观

❶

逻辑框架

一、“信息茧房”的“误读”

（一）“信息茧房”一直存在

被誉为传播学四大奠基人之一的香农（ClaudeE.Shannon）是“信息论”的提出者，他认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。同为传播学奠基人之一的霍夫兰（Carl Hovland）所提出的“个人差异论”其实早已阐述了受众的“选择性和注意性”理解。

所谓的以个人兴趣为核心的“信息茧房”本身，其实是由个人的选择和注意所决定的，算法与数据技术不过是媒介的价值选择机制在数据条件之下的一种“人体的延伸”，并不是形成“信息茧房”的独特成因。

（二）“信息茧房”是海量信息差异化消费的必然结果

当下的信息总量无疑是惊人的，且是急速更新、海量增长的。在如此浩瀚的信息海洋里固守一些自己习惯和评价较好的信息菜单和信息渠道，甚至可以解释为在信息过剩时代的某种自我保护，是现代人以个体为基础信息消费的必然结果。

（三）“信息茧房”是“独异性”社会的外在表现之一

用“个性化”一词，已经不足以表达当下社会与现代社会的根本区别了，德国社会学家安德雷亚斯·莱克维茨提出了更为贴切的概念“独异性”。在信息行为领域，这种摆脱了“普适”规律的行为模式就表现为，个人不再遵循大众媒体时代的信息编排、时空限制，而是以个人的兴趣为核心去为信息制定价值，这也必然会造成与传统大众媒介时代相比，个人信息系统的千人千面、各有所好。这是社会发展和人们信息消费迭代升级的外在表现之一。 

二、“编辑权”的迭代：从精英、个人到机器？

人类的信息分发模式迄今为止经历了三个主要的发展类型：1.倚重人工编辑的媒体型分发；2.依托社交链传播的关系型分发；3.基于智能算法对于信息和人匹配的算法型分发。当下的信息环境中，对信息“编辑”的权力已经被让渡给两个逻辑：一是，让渡给社交关系，二是让渡给平台算法。

美国麻省理工学院社会心理学学者雪莉·特克尔（Sherry Turkle）评论说：移动互联网已然将我们带进了一个“持续分心的世界（the World of Continual Partial Attention）”。对用户来说算法推送内容无疑是一个不断打扰注意力的过程之一，这种对注意力的干扰挑战了内容消费的主体性。互联网以及此后的移动互联、人工智能等技术与互联网之前时代的一个本质区别就在于，为个人的主体性开辟了渠道——用户不但可以被动接收信息也可以主动发布信息、选择信息。基于算法技术的信息“分配”，其实是在主体性十分强大的用户个人信息系统中，充当了对这种习以为常的主体性的挑战者。

三、算法推送的大势所趋：必然、实然与应然

算法推送的本质是科学而有用的，但在实际应用中遭遇了阶段性问题。例如，在现在的算法还不足够“聪明”的情况下，用机器智能完全替代人的“把关”，这样的资讯“把关人”是否可以完全信赖？这些社会质疑对于算法型信息分发是不能不面对与正视的。

（一）算法的必然：链接了人与信息

算法的本质是建立在海量信息和海量用户之间的匹配技术，是ICT技术发展的必然。如果没有算法的介入，海量信息将无法完成更为有效的传播。尽管智能算法分发中应用了各种模型或公式，但其基础原理是朴素的：更好地了解待分发的内容（标签化处理），更好地了解待接收的用户（用户洞察），更高效地完成信息与人之间的对接（场景洞察）。

（二）算法的实然：简化了人与信息的关系

目前对个人需求的简单量化，正是香农所说的“工程传播”的基本逻辑方法，这种逻辑方法的底层，一是简单归类，二是无视变化。海量信息时代，算法对受众的“标签”如果仍然停留在大众时代的受众观念之中，粗颗粒地归类，必然会造成对需求理解的不对位，预测的不准确。

当然，算法推送技术也在不断克服各种困难，如为减少标题党新闻的推荐，一些算法型内容分发的互联网企业已经作出了一些探索，如今日头条建立了检测“标题党”的规则模型，以警示头条号作者的“标题党”行为。

（三）算法的应然：协同人与信息

基于算法的内容推送将不再依赖记者、编辑等单独点的信息采集，而是通过对大数据库的实时分析，构建起跨语言、深层次、全局性的认识事物、表征和预测现实的模型，突破了以往人们“脑海真实”的片面性和局部性，从而仿真出无限逼近于客观真实的“符号真实”。因此，算法推送从根本上说，是协同人与信息之间客观真实关系的重要工具。

四、建立“算法价值观”的基本路径

（一）还复杂性于人：多维内容标签，为“不确定”留有余地

机器学习如何更像人类，更接近人类的复杂性，将是必须面对的永恒课题，但在目前的算法推送中，更系统地完善用户标签和心理行为模型，不断理解和接近人的复杂性，是十分紧迫的任务。

（二）还商业模式于影响力经济：流量经济的短期利益与长久危机

“流量经济”正在传媒产业的发展中显现出危机，流量经济本质上仍然是一种注意力经济，以吸引眼球为途径，以拉动点击为目标，在获得最大公约数受众的共同兴趣旨趣下，内容必然流于低俗、猎奇这类共性的方向上。与互联网公司相比，有媒体责任的平台内容需要在算法的赋值上有自己的态度和价值观，提高内容识别的门槛，放弃短期的眼球效应。

（三）还监管重点于结构：真正有效传递价值观的是社会整体的信息结构

首先，纠偏重点应该放在法律红线的治理，剔除那些违反法律法规、违背公序良俗的信息，严守内容的底线。在强调法律红线基础上尽量保持个体性内容需求市场的活力，让“合格”的信息充分流动。

另一方面，正向管理的重点，应该在于结构化的引导。在社交媒体和UGC成为常态的今天，社会价值观的体现不在于一条条信息的内部，而在于信息系统的结构，也未尝不是一种全新的“议程设置”。

（四）还公共价值引导于新闻专业主义：专业人才的内容权利的倾斜

公共价值是媒体行业无法忽视的责任所在。如果大量的人才、资金都流入非专业机构的媒体，并借由粗陋的算法推荐成为用户内容餐桌上的“主菜”，长期发展下去将造成整个信息市场根基的动摇。因此，算法这一必将不断被优化、迭代的推送技术，有必要在掌握权力的前提下，在优化的过程中不断为优质内容生产者更多赋权、赋值。

综上所述，算法推送是有效内容传播的大势所趋，但算法推送在不断优化和学习的过程中正在因遵循“工程传播”的逻辑而遭遇伦理困境，须从更复杂的“人类传播”层面优化设计，不断探索算法模型的复杂性与系统性可能，算法在内容推送的应用上，须建立“以人为本、以影响力为追求、以结构建设为入口、以公共性为底线”的基本价值观。

❷

金句摘抄

即便在互联网出现之前，大众媒介选择、采集和组织信息的时代，媒体会根据自身的政治或市场定位及角色担当，以某种价值框架来选择性地呈现和反映这个世界。与此相对应的是，受众作为有自主意识的个人，也会以自我价值为核心，以一定的能力、意愿、兴趣为半径为自己建立信息渠道。所不同的是，互联网时代开启了个人寻找信息的便利性，同时也开启了信息找寻人的便利性，双向互动是互联网对信息传播渠道的最大贡献。而所谓的以个人兴趣为核心的“信息茧房”本身，其实是由个人的选择和注意所决定的，算法与数据技术不过是媒介的价值选择机制在数据条件之下的一种“人体的延伸”，并不是形成“信息茧房”的独特成因。

众所周知，如今的传媒领域已经与信息系统须臾不可分，站在受众（用户）的立场上，严肃媒体、娱乐媒体、生活信息、消费信息、社交信息等等并没有清晰的分野，个人以终端接入信息海洋，以时间为线索编制个人信息系统，不断接收流入个人信息系统的内容，并对内容作出基于场景、情绪等非理性因素的选择。这与大众媒介时代最根本的区别在于，宏观系统的绝对复杂化与个人系统建立模式的不可捉摸。

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