□ 李曼西

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)催生了個性化推送?！敖袢疹^條”是算法推薦型聚合類新聞客戶端，它的個性化推送服務(wù)具有代表性?！敖袢疹^條”根據(jù)不同的受眾群體和不同的個性需求，向不同的人群精準(zhǔn)推送符合他們口味偏好的新聞信息。一方面，它為用戶及時提供有效信息，避免了大量無用消息，從而大大提高了新聞傳播的“有效性”“及時性”以及“準(zhǔn)確性”；但另一方面，它根據(jù)大數(shù)據(jù)計算用戶的偏好，將相似內(nèi)容局限于一個狹窄的圈中再進行個性化推薦，就陷入了一種自我構(gòu)建的“信息繭房”之中。

一、“今日頭條”新聞客戶端的個性化特點

算法新聞個性化推送系統(tǒng)是在掌握用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過計算機的算法將信息進行篩選，推測出用戶的興趣愛好、閱讀需求，推送給不同的用戶，從而形成“用戶是信息的主人”的個性化效果。

（一）用戶自主選擇頻道

作為聚集類的新聞客戶端，“今日頭條”APP在頁面的搜索引擎下設(shè)有幾個不同的分類，如關(guān)注、熱榜、推薦、視頻、問答、圖片等頻道，自新冠肺炎疫情暴發(fā)后又專門增添了抗疫類頻道。用戶可以根據(jù)各自的喜好以及需求自主選擇不同頻道，平臺利用大數(shù)據(jù)將用戶訂閱的頻道和個人愛好進行記錄，以便后續(xù)做出相關(guān)內(nèi)容推薦。

（二）個性化內(nèi)容的精準(zhǔn)分發(fā)

互聯(lián)網(wǎng)帶來的第四次傳播革命，釋放了個體的媒介接觸、使用、傳播的權(quán)利，使得信息環(huán)境由信息匱乏進入信息過載的時代。用戶面對海量信息，更多的時候是不知道如何快速精準(zhǔn)地找到自己需要的信息。而“算法推薦”比人工編輯的內(nèi)容更具有主動性。在“算法推薦”的背景下，計算機可以快速、準(zhǔn)確地將有用信息精準(zhǔn)分發(fā)，為用戶過濾掉一些無用信息，提高了信息傳播的效率和準(zhǔn)確率，這也使每位信息生產(chǎn)者能夠?qū)ふ业綄儆谒麄兊挠脩羧Α＞枚弥?，很多用戶就會遇到這種情況：腦子里想要知道什么東西，還沒去搜索，就送到眼前。在信息爆炸的時代，個性化推薦算法的信息精準(zhǔn)分發(fā)，為各類信息資訊客戶端提供了強大的支撐。

（三）個性化體驗

瑞士心理學(xué)家榮格認為，個性化是一種自然的需求，任何降低到集體標(biāo)準(zhǔn)并對個性化造成阻礙的行為都是有害于個人生活的活動?！敖袢疹^條”為用戶打造了一個“我的日報”的效果，用戶通過引擎搜索、頻道訂閱、閱讀習(xí)慣、收藏、點贊等自主行為，將自己的信息需求和體驗意愿記錄在云數(shù)據(jù)之中，而“今日頭條”就用戶的需求進行有針對性的新聞個性化定制，讓用戶擁有獨特的新聞界面的個性化體驗，人們從信息受眾變成信息客戶?，F(xiàn)如今，用戶體驗個性化已經(jīng)成為各式各類客戶端成功的必備要素。

二、“今日頭條”的“信息繭房”負面效應(yīng)

“信息繭房”概念最早出現(xiàn)于桑斯坦的《信息烏托邦》一書，主要指信息傳播中公眾的需求并非全方位的，公眾只注意選擇使自己愉悅的領(lǐng)域，久而久之，會將自身束縛于像蠶繭一般的繭房中。公眾猶如把自己封閉在自我設(shè)置的“回音室”里，每個人聽到的只是自己的“回音”，相同的觀點會被不斷重復(fù)，異質(zhì)的意見會被過濾掉，這無疑就是一個作繭自縛的過程。

在“今日頭條”新聞客戶端中，使用大數(shù)據(jù)算法對用戶的閱讀需求進行提前判斷，再將算好的內(nèi)容分發(fā)在不同的界面上，而用戶看似主動地選擇了自己感興趣的內(nèi)容，實際與廣大的信息海洋進行了一次隔絕，這無疑是將用戶封閉在大數(shù)據(jù)設(shè)置的一個“繭房”里。

（一）限制用戶視野

“今日頭條”通過智能化的推薦，推薦給用戶他們感興趣的內(nèi)容，用戶再選擇點擊其中需要的部分，以此惡性循環(huán)。大數(shù)據(jù)算法只是在用戶感興趣的基礎(chǔ)上進行相關(guān)內(nèi)容的搜集，并不能保證在除此之外的信息海洋中沒有用戶更感興趣更需要的部分。在這個信息爆炸的時代，用戶的信息視野被局限于一小片的信息圈中，從而將自己的生活桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。久而久之，用戶接觸到的信息就逐漸單一化，禁錮思想，限制視野，阻礙了自身的全面發(fā)展。

（二）群體極化嚴(yán)重

常言道：“人以類聚，物以群分”，在網(wǎng)絡(luò)世界當(dāng)中更是如此。人們根據(jù)自己的喜好、習(xí)慣、興趣等選擇接觸不同的信息，這樣相當(dāng)于將一群興趣愛好相似的人往一個群團里趕。比如，在“今日頭條”新聞客戶端中某博主分享了內(nèi)容，下面可以看到網(wǎng)友們對此內(nèi)容留下的評論，在每個用戶的評論下面又可以繼續(xù)評論。如果用戶收到別人評論或留言，在后臺可及時顯示，并且可以互相關(guān)注。長此以往，就會形成用戶與用戶之間的興趣小群體，而群體成員更傾向于與本群建立密切的聯(lián)系，內(nèi)部信息傳播的認同度也很高。群體成員長期禁錮在同質(zhì)觀點的“信息繭房”中，對其他觀點接觸了解較少，認為自己接觸到的信息就是事實的全部，拒絕接受不同的觀點，最終導(dǎo)致群體極化現(xiàn)象。

（三）社會黏性削弱

桑斯坦認為：整個社會需要一種社會黏性，這種黏性是由共同經(jīng)驗得來的。但大數(shù)據(jù)時代，算法推薦蓬勃發(fā)展，人們沉浸在“自說自話”的舒適圈中。不同的意見群之間無法和諧共處，缺少共同經(jīng)驗，缺少同理心。用戶只選擇自己喜歡的內(nèi)容，自動過濾掉令自己不高興的部分，逃避社會中的種種矛盾，成為與世隔絕的孤立者。久而久之，對社會和個人的發(fā)展都會造成不良影響。

三、破解“信息繭房”的策略

（一）平臺優(yōu)化信息算法推薦機制

算法推薦就是“信息繭房”效應(yīng)的助推器，想要“破繭重生”則需要進一步優(yōu)化算法推薦系統(tǒng)，拒絕以關(guān)鍵詞標(biāo)簽化用戶，而是要通過全面的數(shù)據(jù)分析，預(yù)測和模擬用戶行為習(xí)慣，多元化、全面化進行信息推送。例如，用戶經(jīng)常關(guān)注電影類的內(nèi)容，無需一味地推薦電影相關(guān)內(nèi)容。可將與電影相關(guān)的明星、事件、媒體等更全方面的內(nèi)容展示給用戶，增強用戶的選擇權(quán)。在平臺優(yōu)化算法后，可以更全面、準(zhǔn)確地了解用戶的興趣和需求，從而擴展用戶的視野。還可以適當(dāng)?shù)丶尤肫綍r與用戶興趣相異的信息，進一步突破“信息繭房”的束縛。

（二）行業(yè)強化監(jiān)管力度和社會責(zé)任感

媒體行業(yè)具有很強的引導(dǎo)性，特別是新聞媒體。平臺不能一味追求經(jīng)濟利益，以“個性化”定制為由，向用戶投放虛假、夸大、低俗、暴力等不良新聞，讓用戶沉浸在不良網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之中，從而逐漸失去自我判斷能力，影響用戶的身心健康，甚至還可能造成社會動蕩。媒體行業(yè)不僅有義務(wù)遵守法律法規(guī)，營造良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，還應(yīng)增強自身的社會責(zé)任感，提升自身的監(jiān)管力度，完善平臺審核機制，避免同質(zhì)化、低俗化新聞泛濫，以高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化對內(nèi)容負責(zé)、為用戶負責(zé)。

（三）媒體引導(dǎo)用戶擴展接收渠道

“信息繭房”的形成和效應(yīng)影響的根源還在于用戶自身，所以要加強在用戶方面的建設(shè)。首先，要提高用戶的媒介素養(yǎng)，讓用戶提高正確地享用大眾傳播資源的能力，能夠充分利用媒介資源完善自我的需求，走出“舒適圈”，擴展視野。媒體有義務(wù)幫助用戶樹立正確的價值觀，擴展信息接收渠道，讓用戶接收外界更為廣泛的聲音，突破壁壘。社會也應(yīng)該隨時起到監(jiān)督提醒作用，監(jiān)督媒體的行為，提醒用戶保持理智。此外，應(yīng)警覺“信息繭房”帶來的問題，媒體為幫助用戶突破“信息繭房”效應(yīng)，可以在平臺源頭上進行調(diào)整，突破僅興趣推薦，打造公共論壇，增加頻道分類，鼓勵用戶涉獵廣泛，不要局限在某一類型上，要擴大興趣愛好范圍，引導(dǎo)用戶破除信息繭房。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代，個性化推送已然成為各個媒體平臺立足的重要選擇。個性化推送帶來“信息繭房”，平臺、媒體、用戶等各角色都應(yīng)該積極地應(yīng)對“信息繭房”帶來的負面影響，讓受眾獲得更好更全面的發(fā)展。