陳佳茹

摘 要 互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境下算法分發(fā)已經(jīng)是聚合類新聞客戶端的技術(shù)標(biāo)配，這種個性化推薦系統(tǒng)改變了以往受眾在傳統(tǒng)媒體獲取信息的方式，但“算法至上”的個性化推薦系統(tǒng)也加劇了“信息繭房”效應(yīng)，對互聯(lián)網(wǎng)用戶媒介素養(yǎng)的培養(yǎng)、網(wǎng)絡(luò)新聞輿論引導(dǎo)產(chǎn)生了消極影響。文章對今日頭條新聞客戶端的算法原理和個性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行分析，審視“信息繭房”的形成原因和傳播效應(yīng)。

關(guān)鍵詞 今日頭條；信息繭房；個性化推薦系統(tǒng)

中圖分類號 G2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-0360（2018）04-0011-02

算法分發(fā)是互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下重要的數(shù)據(jù)計算技術(shù)，在聚合類信息平臺、搜索引擎、社交軟件等互聯(lián)網(wǎng)工具中廣泛運用。算法分發(fā)能夠精確定位用戶需求，個性化推薦用戶所想要得到的訊息，從新聞信息、博客博主到電商產(chǎn)品等，一應(yīng)俱全。今日頭條作為以數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動新聞傳播的新型新聞媒體，是個性化新聞推薦系統(tǒng)開發(fā)的先驅(qū)和行業(yè)的佼佼者，從2012年9月開發(fā)第一版推薦系統(tǒng)，至今已經(jīng)經(jīng)歷了四次大規(guī)模調(diào)整。

今日頭條的個性化新聞推薦系統(tǒng)，一方面通過“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”從互聯(lián)網(wǎng)信息海洋中截取有效信息匯聚到自身信息平臺，另一方面通過對用戶的瀏覽行為進(jìn)行分析計算，依照個體差異性需求提供個性化、定制化的新聞推送，達(dá)到千人千面的新聞傳播現(xiàn)象。這種信息推薦行為逐漸壓縮用戶的信息涉獵空間，加劇“信息繭房”的形成?！靶畔⒗O房”（information cocoons）最早由桑坦尼提出，“我們只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域。通俗地闡釋說，在信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和是自己愉悅的通訊領(lǐng)域，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的‘繭房中”?！靶畔⒗O房”阻隔了個人與信息環(huán)境的全面發(fā)展，在新聞聚合平臺推薦下，用戶處于信息接收面逐漸縮窄的選擇、篩選、接收與理解的信息空間，會像蠶一樣作繭自縛，形成自我意見強(qiáng)化的“回音室”。

1 今日頭條“信息繭房”形成的原因

1.1 互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境是培養(yǎng)溫床

“流量”和“日活”是衡量一款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品成功與否的基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。網(wǎng)站為了用戶數(shù)量會用盡辦法來增強(qiáng)用戶的數(shù)量和使用頻率。與傳統(tǒng)新聞媒體尊崇的新聞專業(yè)主義不同，聚合類新聞平臺的內(nèi)容版權(quán)模糊，欄目策劃以用戶需求為導(dǎo)向，內(nèi)容生產(chǎn)和傳播訴求完全依賴于用戶。通過對今日頭條用戶偏好的調(diào)查得知，社會熱點、娛樂類信息是用戶偏愛的新聞類型。“標(biāo)題黨”和低俗新聞具有較高的關(guān)注度。今日頭條在低俗內(nèi)容推薦方面也受到網(wǎng)信辦、公安局扽各相關(guān)部門的約談和整頓。網(wǎng)絡(luò)信息傳播環(huán)境的傾向性特征迎合了大眾的閱讀興趣，在往復(fù)的信息接收中為信息繭房的搭建提供了土壤。

1.2 “算法至上”的個性化推薦系統(tǒng)是搭建工具

今日頭條的個性化推薦系統(tǒng)，如果用形式化的方式去描述實際上是擬合一個用戶對內(nèi)容滿意度的函數(shù)，這個函數(shù)需要輸入三個維度的變量：

第一個維度是內(nèi)容。頭條現(xiàn)在已經(jīng)是一個綜合內(nèi)容平臺，圖文、視頻、UGC小視頻、問答、微頭條，每種內(nèi)容有很多自己的特征，需要考慮怎樣提取不同內(nèi)容類型的特征做好推薦。

第二個維度是用戶特征。包括各種興趣標(biāo)簽，職業(yè)、年齡、性別等，還有很多模型刻畫出的隱式用戶興趣等。

第三個維度是環(huán)境特征。這是移動互聯(lián)網(wǎng)時代推薦的特點，用戶隨時隨地移動，在工作場合、通勤、旅游等不同的場景，信息偏好有所偏移。

結(jié)合三方面的維度，模型會給出一個預(yù)估，即推測推薦內(nèi)容在這一場景下對這一用戶是否合適。

今日頭條通過用戶在他類平臺的信息挖掘和自平臺的使用行為構(gòu)建用戶畫像，建立用戶的“興趣圖譜”。今日頭條的注冊允許第三方社交平臺綁定登錄，包括QQ、微信、微博等，一旦用戶實現(xiàn)了綁定，“興趣圖譜”就開啟了為用戶個性化內(nèi)容的匹配初始階段。系統(tǒng)會在用戶往復(fù)的瀏覽行為中自動抓取中頻率較高的主題、關(guān)鍵詞等，在龐大而精密的標(biāo)簽體系中推薦用戶感興趣的內(nèi)容，做到“你關(guān)心的，才是頭條”。

1.3 用戶的個性化需求是內(nèi)在動因

傳統(tǒng)新聞是點對面的單向傳輸，觀眾處于被動接受姿態(tài)。在互聯(lián)網(wǎng)傳播環(huán)境下，“觀眾”成為“用戶”，被動接受的局面一去不復(fù)返，成為用戶主導(dǎo)的主動接受姿態(tài)。碎片化的信息接收習(xí)慣就是在最短的時間內(nèi)獲取最豐富的信息量，適應(yīng)快節(jié)奏生活狀態(tài)下的信息接收場景。今日頭條抓住了用戶的個性化需求，大刀闊斧的砍掉用戶不感興趣的冷內(nèi)容，為用戶節(jié)約了尋找感興趣內(nèi)容的時間。并且在感興趣內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)一步縮小范疇，提供狹小范圍內(nèi)豐富的信息。因此今日頭條用戶的使用黏性很強(qiáng)，在差異化內(nèi)容推送方面不僅定位趨于精準(zhǔn)，而且內(nèi)容量豐富。

2 今日頭條“信息繭房”的傳播效應(yīng)

2.1 信息窄化壓縮認(rèn)知空間

聚合新聞平臺受眾的信息窄化壓縮了用戶的認(rèn)知空間，導(dǎo)致其對真實世界的認(rèn)知失衡。沃爾特·李普曼在“擬態(tài)環(huán)境”概念中個提出，大眾傳播所形成的信息環(huán)境源于真實環(huán)境，卻又不盡一致的媒介環(huán)境。個人通過對象征性事件的信息加工形成媒介環(huán)境，因此個人所接收到的信息環(huán)境就是媒介構(gòu)成的虛擬環(huán)境。“信息繭房”下的受眾的虛擬環(huán)境狹隘，會造成個體對世界認(rèn)知的偏差。今日頭條以用戶需求為主導(dǎo)，根據(jù)個人偏好推薦的差異化新聞訊息，一定程度上為每個人打造了一份“個人日報”。長期沉浸在“個人日報”中，會加強(qiáng)新聞傳播領(lǐng)域的“馬太效應(yīng)”，對不感興趣的內(nèi)容避而不理，阻斷了多領(lǐng)域觀點的碰撞，導(dǎo)致認(rèn)知上的不平衡，甚至極端的認(rèn)知現(xiàn)象。

2.2 個體接收信息的“回聲室”效應(yīng)

“回聲室”效應(yīng)是個體處于一個相對封閉的虛擬環(huán)境中，意見相近的聲音不斷積聚，分歧的意見被屏蔽在圈外，這些聲音被夸張和扭曲，并且封閉環(huán)境中的人認(rèn)為這些扭曲的故事就是事實的全部。今日頭條中的用戶既是信息的獲取者，也是信息的生產(chǎn)者。今日頭條的內(nèi)容主要來源于兩部分，一是具有成熟內(nèi)容生產(chǎn)能力的PGC平臺，二是UGC用戶內(nèi)容，如問答、用戶評論、微頭條。數(shù)百萬計的內(nèi)容生產(chǎn)者會以受眾的興趣為基礎(chǔ)來進(jìn)行話題設(shè)置，排除受眾不喜歡的聲音。個體沉浸在自己的“回聲室”中，難以聽到外界的聲音，從而陷入極端主義和盲目自信。

2.3 泛低質(zhì)內(nèi)容的負(fù)面影響

今日頭條的“蜘蛛抓取”式內(nèi)容生成方式對泛低質(zhì)內(nèi)容的識別效果較差。虛假新聞、黑稿、標(biāo)題黨、低俗涉黃內(nèi)容等很難被機(jī)器識別，需要提供大量的比對信息文本和人工審核。面對大體量的內(nèi)容，人工編輯產(chǎn)出有限，因而有較大一部分泛低質(zhì)內(nèi)容流向用戶。這些虛假、低俗的內(nèi)容給用戶帶來錯誤的引導(dǎo)，也造成個性化推薦內(nèi)容的“越描越黑”。“信息繭房”中的用戶缺乏獨立的思考和理性的甄別，會受到泛低質(zhì)內(nèi)容的誤導(dǎo)。

2.4 助推互聯(lián)網(wǎng)群體極化現(xiàn)象

群體極化是人們在進(jìn)行群體決策時會做出比個人決策更冒險的決策，從而偏離最佳決策。在網(wǎng)絡(luò)社會中，群體極化現(xiàn)象更為普遍，較常見的就是“水軍”和粉絲現(xiàn)象。網(wǎng)絡(luò)中的“水軍”或粉絲有著共同的認(rèn)知傾向和價值追求，對已認(rèn)定的意見頑固推崇，毫無事實依據(jù)的抗議一些反對聲音。社交網(wǎng)絡(luò)通過分享、轉(zhuǎn)發(fā)、點贊等方式來劃定相同意見的群體，而今日頭條作為資訊平臺并不具備較高的社交能力，但每條新聞的評論、點贊、回復(fù)、關(guān)注等功能能夠?qū)⒁庖娡坏娜司奂饋恚瑥亩毩⒋嬖诘睦O房通過信息平臺上的互動成為有外在紐帶連結(jié)的繭房群。匿名的特點加劇了繭房群之間信息交換的暢通性，在突發(fā)性事件發(fā)生時，極端行為很容易被激發(fā)。

3 結(jié)束語

個性化推薦為今日頭條獲取了大量受眾，但算法和模型無法判斷新聞價值，反而加劇了“信息繭房”效應(yīng)。聚合類新聞平臺要提升互聯(lián)網(wǎng)人的新聞素養(yǎng)，把握好新聞的真實性和價值性，強(qiáng)化新聞編輯的“把關(guān)人”作用，把“個性化”推薦與“人性化”推薦相結(jié)合，不斷提升平臺的權(quán)威性和公信力。做到“懂得”人的需求，沖破“信息繭房”帶來的負(fù)面效應(yīng)。

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