(湖北省黃岡師范學院新聞與傳播學院 湖北·黃岡 438000)
新媒體視域下的算法推薦技術是媒體傳播的一把利器,利用人的選擇性心理和社會聚合效應,滿足作為受眾的個性化信息需要。在實現(xiàn)信息的有效分發(fā),同時也會阻礙信息的高質(zhì)量傳播,用戶會深陷其中“作繭自縛”,同時會出現(xiàn)群體極化等社會現(xiàn)象。由于處于長期的過度自主選擇,并且沉浸在個人偏好的滿足中,因此公眾慢慢失去主動了解不同事物的能力和接觸不同事物機會,無形間為自己制造了一個“信息繭房”,將自身困在一個像蠶繭一樣的“繭房”里。下面主要探討“信息繭房”形成的原因、存在的問題及解決問題的對策。
安德雷亞斯·萊克維茨“獨異論”表明大眾對于個人化的強烈關注,從而折射出人們個性化需求的旺盛。大眾傳媒市場不再是單純的內(nèi)容為王,以受眾為中心的流量才是真正的王牌?!笆鼙娂词袌觥边@一受眾觀在新媒體時代尤為突出,各類資訊媒體、社交媒體爭相升級打造受眾個性化信息系統(tǒng)以滿足受眾需求,吸引流量從而變現(xiàn)。就連傳統(tǒng)主流媒體也沒能逃過“流量”的“誘惑”,創(chuàng)造性采用直播、吐槽、VLOG等形式制作受眾喜愛的內(nèi)容。在全民流量為王的環(huán)境下,大眾傳媒以受眾的需求為核心,營造豐富多樣的個性化信息環(huán)境,滿足用戶的個人化信息需求,久而久之,信息繭房的出現(xiàn)成為必然。
新媒體時代,人們不再為信息匱乏而煩惱,隨便登錄搜索引擎或是社交平臺輸入關鍵詞便可以得到成百上千的回答,即使什么都不做每天也可以接受到來自不同渠道的消息。然而,如今這樣的信息過載卻成了人們獲取真正所需信息的障礙,當人們想要了解某一方面的內(nèi)容需要在繁多復雜的信息庫中費力尋找。個性化推薦成為信息傳播的必然,個性化推薦內(nèi)容服務于個人的準確需求,避免無效信息的干擾,大大提升信息獲取效率與滿足感。
人們往往希望生活在一片和諧聲音的環(huán)境中,不需要時刻害怕被否定、被斥駁,因此通常會走向與自己同一頻率的群體以獲得平靜和安心。世界之大存在著各式各種的文化,無論是備受推崇的主流文化還是所謂的小眾文化,背后都是相同觀念的群體抱團取暖。文化與文化之間可能存在巨大差異,但每一種文化都有各自的聽眾,人們會為了守護自己所認同的文化而向同樣的人走近并緊密聯(lián)系起來,由此形成的溫暖繭房,實則成為了文化群體的避風港。
由于用戶的信息偏食慣性,無論是自主選擇接受信息,還是被動接受個性化算法推薦的內(nèi)容,用戶長期形成的信息環(huán)境必然是著重于某一領域或幾個領域,這些領域或許是與個人生活密切相關的內(nèi)容、或許是自身專業(yè)技能有關的內(nèi)容、又或許是出于興趣愛好而關注的內(nèi)容。每個人都是獨立的個體,擁有獨立的靈魂與思維,而世界萬物是具有豐富的多樣性,人本來就存在信息偏食的習慣,在新媒體的環(huán)境下加劇形成“信息繭房”將導致個人信息環(huán)境窄化、視野狹隘化以及思維認知固化。
在“信息繭房”這樣一個安全區(qū)域,受眾在同類信息洪流的沖擊下,堅定的支持著片面化觀點,漸漸失去客觀判斷的理性和批判性思考的意識,非常容易被精英集團所操縱,從而變成馬爾庫塞所言的“單向度的人”、數(shù)字時代的犧牲品。在新媒體的“投其所好”的策略下,受眾在自由的信息消費過程中,持續(xù)地得到一種虛假滿足,沉溺在這種滿足中的受眾意識不到自身思維逐漸固化。
群體的“溫柔”可能會助長輕率的大眾快速成長,并且迷失在所謂“良性”的自我審查中,因而在群體環(huán)境中越陷越深,執(zhí)著于群體觀念。在“信息繭房”的庇護之下,內(nèi)容趨同的信息與有失偏頗的觀點在群體和聲中得以發(fā)酵,并借助后真相時代網(wǎng)絡輿論“易燃易爆”的特點,引發(fā)不同群體間觀點對抗,進而導致群體極化。
志趣相投的人們本就相互吸引,加之算法推薦技術的神助攻,在當下繁榮的網(wǎng)絡環(huán)境里萌生眾多圈層文化,如電競?cè)?、動漫圈、古風圈、同人圈等等。在豆瓣、微博、知乎等社交平臺,用戶出于個人的喜好與習慣選擇關注某一類信息,親手設置個人信息清單,經(jīng)過評論、轉(zhuǎn)發(fā)、分享關注者的傳播內(nèi)容等聚合意見相似的受眾,過濾意見相左其他個人或群體,形成了意見高度一致的小團體。隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,網(wǎng)民數(shù)量也急速攀升,越來越多的人在網(wǎng)絡環(huán)境里找到同類形成在小團體,每個團體內(nèi)部意見是統(tǒng)一的,都有區(qū)別于其他團體的核心文化,但團體相互之間很難溝通甚至抵觸,這些互不來往的大小團體形成“網(wǎng)絡巴爾干”。
媒介實質(zhì)上是對人的一種延伸,每一種新媒介的出現(xiàn)、應用和普及以及因為它而形成的媒介環(huán)境,都會對人的性格產(chǎn)生巨大影響。新媒體技術的普遍應用,使得新生代從小生活在“自由把控”的信息世界里,長期在先進信息傳播技術的便利與算法推薦技術的偏好滿足的環(huán)境中,從而導致自我為中心的顯著信息繭房。在新媒體環(huán)境下成長起來的一代,習慣于利用新媒體為自己設置個人議程,按自己關注的程度強弱去接受信息。
由于個人議程的增加,用戶在構建個性化的信息繭房過程中必然會導致無意識間逐漸減少對公共議題的接觸,公共議程與個人生活之間慢慢出現(xiàn)一重屏障,個人在新媒體環(huán)境中過多的沉浸于私人信息環(huán)境導致出現(xiàn)脫離社會的情況,因而社會黏性被大大減弱。
以完善的算法技術破解原有算法技術催化的信息繭房。持續(xù)不斷地優(yōu)化人工智能算法技術,提升各類新媒體平臺不同側(cè)重點的自我學習的能力,模擬用戶的思維模式與行為等對受眾可能進行的選擇、接受、傳播信息全過程進行預演。跟蹤用戶行為,實時更新用戶網(wǎng)絡媒介使用情況數(shù)據(jù),結合客觀性與價值性對信息內(nèi)容進行高效、準確的篩選和分發(fā),提前預測受眾個性化信息需要,在滿足個性化需求的基礎上為其推薦范圍廣、可讀性強信息內(nèi)容,從而為受眾科學量身定做動態(tài)情景化的信息環(huán)境。根據(jù)需求缺口不斷完善技術以減少消極影響,盡量規(guī)避“信息繭房”現(xiàn)象的出現(xiàn)。
要想從根源杜絕“信息繭房”這一現(xiàn)象產(chǎn)生的可能,媒介環(huán)境改善的客觀因素至關重要,但更加需要媒介使用的主體——用戶主動開拓個人的視野,并且拓寬接受信息的選擇范圍。學會聆聽不同媒介的聲音,無論是“天籟之音”還是“刺耳噪音”,都要學會理解與包容。尤其在與有別于自己觀點的聲音正面交鋒時,盡量保持客觀與理性,避免過激言辭與沖突,心平氣和地進行思考再討論,培養(yǎng)自己包容、全面的意識。
想要打破信息繭房,用戶需要提升自我媒介素養(yǎng),主動拓寬信息接收渠道范圍。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的持續(xù)升級,移動端信息傳播與接收已經(jīng)成為常態(tài),大眾對此已形成高度依賴。各式各樣新媒體逐漸成為大眾選擇、接受、獲取信息的第一渠道甚至唯一渠道,這其中尤以個性化推薦算法媒介為甚。這就要求用戶主動公開偏好清單,利用新媒體豐富信息獲取形式、創(chuàng)新信息接受方式。用戶應擴大興趣關注范圍,增加根據(jù)個人興趣檢索信息內(nèi)容次數(shù),通過完善“個人日報”的關鍵詞達到拓寬信息環(huán)境的效果。
“信息繭房”的存在在某種意義上成為了媒體傳播的指向標,幫助新媒體找到用戶信息偏好的方向,制定準確信息推送定位,有效提升了信息被受眾接受的可行性。雖然“信息繭房”帶來了許多傳播前期環(huán)節(jié)的便利,但內(nèi)容傳播者仍然需要警惕“雙重偶然性”的影響,用戶根據(jù)個人意愿選擇的信息也有可能會因為多種不確定的偶然性因素被用戶拒之門外。當受眾從大眾走向分眾,個性化在傳播過程中變得越來越重要,大眾傳媒不僅需要主動出擊,準確滿足用戶的個性化需求,而且還要創(chuàng)新傳播思維,積極探索大眾信息接受的多樣化的傳播模式。
根據(jù)拉斯維爾關于媒介的三功能觀中的社會協(xié)調(diào)功能,媒介具有解釋與規(guī)定信息的特殊功能,大眾媒體清晰的把握協(xié)調(diào)多元信息系統(tǒng)的重要性,在傳播過程中主動地用社會信息的傳播來彌合個人信息系統(tǒng)之間的縫隙。大眾傳媒最初是由專業(yè)化傳播組織來承擔的,如今新媒體技術的勃興催生的“人人皆媒”的特殊時代,認識到“信息繭房”對于大眾獲取信息的巨大危害。為避免低俗化、娛樂化、狹隘化信息“囚禁”大眾,專業(yè)媒體應自覺承擔起引導傳媒的責任,發(fā)揮專業(yè)媒體組織所特有的專業(yè)性、權威性、社會性傳播優(yōu)勢。
“信息繭房”效應是伴隨著人的選擇性心理產(chǎn)生,并由新媒體算法推薦技術催化而發(fā)展的,會始終存在信息傳播的過程之中。大眾的“信息偏食”習慣為個人搭建了繭房的框架,媒體為追求受眾而迎合受眾口味的大量同質(zhì)化內(nèi)容堆砌了繭房的壁壘?!靶畔⒗O房”是為了受眾的個性化信息需要而存在,以犧牲廣泛了解世界而換來的繭房,必須引起受眾高度重視其危害??v觀當下網(wǎng)絡環(huán)境,受信息繭房影響群體之間觀念對立從而引發(fā)的群體極化尤為突出,已經(jīng)切實影響到網(wǎng)眾的現(xiàn)實生活。突破“信息繭房”的壁壘,需要從源頭出發(fā),針對性解決可能形成繭房的因素,從用戶、媒體、平臺、技術四個層面解決“信息繭房”的問題。