[ 作者簡(jiǎn)介 ]

林玨冰，女，福建漳州人，碩士在讀，研究方向：文化產(chǎn)業(yè)管理。

[ 摘要 ]

互聯(lián)網(wǎng)開啟了新媒體時(shí)代。作為一種新的功能強(qiáng)大的信息載體，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入了人們生活的各個(gè)角落。即使沒(méi)有主動(dòng)去獲取信息，被服務(wù)器后臺(tái)的算法精心調(diào)整過(guò)的內(nèi)容，諸如音樂(lè)推薦榜單、購(gòu)物網(wǎng)站首頁(yè)推薦都會(huì)被傳送到用戶面前。這就是過(guò)濾氣泡（Filter Bubble），各個(gè)網(wǎng)站如Yahoo news，Google，Amazon等通過(guò)算法和推送塑造出來(lái)的受眾所處的傳播生態(tài)，像一個(gè)泡泡一樣把受眾包裹起來(lái)，和其他互聯(lián)網(wǎng)的信息隔絕，讓受眾沉浸在他們偏好的信息世界里。

[ 關(guān)鍵詞 ]

過(guò)濾氣泡;網(wǎng)絡(luò)信息過(guò)濾;認(rèn)知窄化;個(gè)性化推薦

1 什么是“過(guò)濾氣泡”

過(guò)濾氣泡一詞是互聯(lián)網(wǎng)激進(jìn)主義者伊萊·帕里澤（Eli Pariser）在2010年提出的，并在他2011年所著的《過(guò)濾氣泡：互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有告訴你的事》（The Filter Bubble： What the Internet Is Hiding from You）中進(jìn)行了討論。根據(jù)帕里澤的說(shuō)法，互聯(lián)網(wǎng)受眾在網(wǎng)上搜索、瀏覽留下的痕跡，被計(jì)算機(jī)記錄并以此為依據(jù)推算出受眾的信息偏好，進(jìn)而構(gòu)建出受眾信息領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)信息的個(gè)性化定制，吸引受眾，保持用戶黏性。

但是長(zhǎng)此以往，用戶很少會(huì)遇到相互矛盾的觀點(diǎn)，并且會(huì)在思想上被孤立在自己的信息泡沫中，越追求自己感興趣的，過(guò)濾氣泡越會(huì)將與用戶偏好不同的其他信息過(guò)濾、屏蔽掉，讓用戶看到它認(rèn)為用戶所需要的、迎合個(gè)人喜好的同類信息。如此循環(huán)，陷入怪圈，形成困境。長(zhǎng)期生活在過(guò)濾氣泡之中，容易使人將自己的偏見(jiàn)當(dāng)作真理，拒絕接受其他合理性觀點(diǎn)和意見(jiàn)，價(jià)值觀很可能因此傾向于偏激化、極端化。

過(guò)濾氣泡被描述為加劇了一種被稱為“分裂網(wǎng)絡(luò)”（Splinternet）或“網(wǎng)絡(luò)巴爾干化”（Cyberbalkanization）的現(xiàn)象，發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)被分成志同道合的有特定利益的不同子群體時(shí)，子群成員總是利用互聯(lián)網(wǎng)傳播或者是閱讀僅僅可以吸引本子群其他成員的信息，這些人在自己的在線社區(qū)中變得孤立，無(wú)法接觸不同的觀點(diǎn)。

2 過(guò)濾氣泡引起的問(wèn)題

在某種程度上，人們總是接觸符合自身興趣、教育程度和政治立場(chǎng)的媒體。但是在一個(gè)民主社會(huì)中人們應(yīng)該接觸多元化的觀點(diǎn)，信息不應(yīng)該被事先篩選，受眾應(yīng)該置身于任何信息下。信息過(guò)濾模式從個(gè)人偏好出發(fā)，這將使受眾活在封閉的氣泡中，引起許多問(wèn)題。

2.1 局限視野

在海量化以及多元的信息市場(chǎng)中，用戶聽從內(nèi)心的意愿，選擇和瀏覽喜歡的內(nèi)容，訂閱感興趣的頻道，屏蔽他們不認(rèn)同的觀點(diǎn)，接收和利用特定領(lǐng)域的信息，導(dǎo)致信息視野變窄、個(gè)體認(rèn)知失衡等危害的出現(xiàn)。

人們?cè)谙矚g和擅長(zhǎng)的領(lǐng)域了解的內(nèi)容越來(lái)越多，卻對(duì)其他領(lǐng)域從不涉獵，這就無(wú)法對(duì)未知領(lǐng)域的存在形成認(rèn)知，僅僅以自我偏好來(lái)篩選信息和評(píng)判價(jià)值，將會(huì)失去對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的客觀判斷。

2.2 個(gè)人隱私的暴露

互聯(lián)網(wǎng)主要的商業(yè)模式就是免費(fèi)，用戶出賣個(gè)人隱私來(lái)?yè)Q取互聯(lián)網(wǎng)公司的服務(wù)、獲取便利，他們的注意力和個(gè)人數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)公司所賣的產(chǎn)品。個(gè)性化推薦越普及，個(gè)人信息越不可避免地暴露在網(wǎng)絡(luò)世界中，

以互聯(lián)網(wǎng)公司巨頭Google為例，其通過(guò)Android手機(jī)它知道用戶的聯(lián)系人是誰(shuí)，發(fā)短信的內(nèi)容和打電話的頻率;通過(guò)郵箱它知道用戶工作內(nèi)容主要涉及哪些領(lǐng)域;通過(guò)Chrome瀏覽器它可以精準(zhǔn)地分析用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的點(diǎn)擊行為;通過(guò)谷歌輸入法它知道用戶都打些什么內(nèi)容，哪些詞頻比較高;通過(guò)相冊(cè)它知道用戶的私人生活是什么樣的。

2.3 影響生活，降低創(chuàng)造力

創(chuàng)造力在某種程度上是跟組合相關(guān)的，人們接觸到的東西越多，就有越多的機(jī)會(huì)想到完全不同的組合。過(guò)濾氣泡卻讓人們生活在高度相關(guān)的世界里，限制在自己偏愛(ài)的、已涉獵的、已有的范圍內(nèi)，阻礙了對(duì)未知的探索，減少了創(chuàng)意萌發(fā)的可能，消磨了積極主動(dòng)的開放心態(tài)，逐步淪為可以被算法預(yù)測(cè)和操縱的被動(dòng)的受眾體。

2.4 削弱公共事務(wù)

在社交網(wǎng)絡(luò)之中，用戶之間分享的更多的信息往往與情緒、立場(chǎng)相關(guān)。聳人聽聞、帶有獵奇性質(zhì)的媚俗資訊更容易吸引到諸多關(guān)注，低俗的信息經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦更容易傳播，過(guò)濾氣泡營(yíng)造了一個(gè)不健康的信息傳播環(huán)境。用戶都在自己的過(guò)濾氣泡里面看著能讓他們興奮和感興趣的信息（比如性與暴力相關(guān)的新聞，與自己知識(shí)結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息），卻讓用戶無(wú)視了那些雖然會(huì)感到不愉快但卻很重要的信息（一些公益內(nèi)容，貧窮孩子的生活狀況等），由于此類情況的發(fā)生，公共事務(wù)的推進(jìn)和發(fā)展都會(huì)受很大的阻礙。

許多人甚至不知道過(guò)濾氣泡的存在。在《衛(wèi)報(bào)》（The Guardian）上的一篇文章就提到了一個(gè)事實(shí)，即超過(guò)60%的Facebook用戶完全不知道Facebook上的任何事態(tài)發(fā)展，而是相信出現(xiàn)在他們首頁(yè)里的朋友和關(guān)注者的每個(gè)說(shuō)法。

關(guān)于Facebook如何決定用戶的新聞提要中的內(nèi)容的簡(jiǎn)要說(shuō)明，是通過(guò)一種算法來(lái)考慮的，該算法考慮了“您過(guò)去與類似帖子的互動(dòng)方式”（"How you have interacted with similar posts in the past."）。

個(gè)性化推薦算法給受眾呈現(xiàn)了他們想看到的世界，但并不一定是用戶應(yīng)該去看到的世界。

3 過(guò)濾氣泡困境破解

但是當(dāng)今社會(huì)中互聯(lián)網(wǎng)用戶獲取信息的方式多種多樣，在這些獲取信息的路徑中有許多因素帶來(lái)了不同方面的信息過(guò)濾，要綜合分析獲取信息的方式來(lái)判斷信息過(guò)濾的機(jī)制從而理解是什么影響用戶陷入過(guò)濾氣泡的，而不能直接下結(jié)論認(rèn)為過(guò)濾氣泡僅僅是由個(gè)性化定制的信息服務(wù)和算法所導(dǎo)致。一般內(nèi)容到達(dá)用戶有多重過(guò)濾機(jī)制，其中可能包括平臺(tái)中的過(guò)濾機(jī)制、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)中的過(guò)濾機(jī)制、算法的過(guò)濾機(jī)制和個(gè)體自身的過(guò)濾。

所以要逃脫過(guò)濾氣泡所營(yíng)造的困境，就需要多重路徑。首先肯定是算法的優(yōu)化。隨著受眾接觸到的網(wǎng)絡(luò)資源、信息范圍的擴(kuò)大，社交媒體、搜索引擎等產(chǎn)品的功能設(shè)計(jì)卻助長(zhǎng)了“信息壁壘”的建立：這些功能都使我們看到更多感興趣的內(nèi)容，屏蔽掉不喜歡的、與自己不同的觀點(diǎn)。

現(xiàn)在很多開發(fā)者已經(jīng)在逐步改進(jìn)個(gè)性化推薦，推行了試圖戳破和控制過(guò)濾氣泡的項(xiàng)目，目前大致有幾種改進(jìn)算法程序的方法比較可行：減少或杜絕使用個(gè)性化推薦算法;反向個(gè)性化推薦，增加信息偶然性;基于受眾偏好增加推送內(nèi)容的多樣性;公開算法偏向性或局限性，提升算法運(yùn)作過(guò)程透明度以便監(jiān)測(cè)和控制過(guò)濾氣泡的產(chǎn)生。

其次是平臺(tái)的優(yōu)化。無(wú)論是社交平臺(tái)還是資訊客戶端，此類信息分發(fā)平臺(tái)都存在一定信息過(guò)濾機(jī)制，界面上也會(huì)給予不同內(nèi)容在呈現(xiàn)上不同的優(yōu)先級(jí)別，那么在無(wú)形中有些信息就會(huì)被忽略，造成同質(zhì)的、封閉的信息環(huán)境。平臺(tái)需要考慮如何幫助用戶增加多樣的、不同角度的信息源，推動(dòng)人們關(guān)系的流動(dòng)。豐富的信息源、均衡的信息環(huán)境以及優(yōu)化的信息呈現(xiàn)方式都是平臺(tái)需要做的努力。

再次是信息供給側(cè)的改進(jìn)。算法和平臺(tái)對(duì)個(gè)體的信息環(huán)境的影響越來(lái)越大，但對(duì)于社會(huì)的信息環(huán)境的全面、平衡起著更基礎(chǔ)支持作用的仍然是媒體等專業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)者。每個(gè)個(gè)體受眾或者群體都有各自不同的信息偏好，被傳播得更廣泛的信息往往帶有強(qiáng)烈的情感或是鮮明的立場(chǎng)，大多數(shù)內(nèi)容生產(chǎn)者為了迎合受眾更多的是發(fā)布通俗易懂、淺顯簡(jiǎn)單的信息。這就導(dǎo)致了內(nèi)容碎片化、思維淺層化、立場(chǎng)極端化的信息如大水般淹沒(méi)了互聯(lián)網(wǎng)媒體。但是在偏好之外，客觀、冷靜的公共信息，有深度、系統(tǒng)的內(nèi)容是個(gè)體和群體建立對(duì)社會(huì)環(huán)境完整認(rèn)識(shí)的重要因素。媒體、自媒體等專業(yè)水準(zhǔn)的內(nèi)容生產(chǎn)者對(duì)社會(huì)信息整合的作用十分重要，人們對(duì)社會(huì)的全面了解需要他們提供的有公共價(jià)值和多方面平衡的內(nèi)容。

最后是個(gè)體媒介素養(yǎng)的提升。在傳統(tǒng)媒體時(shí)代，人們就存在著選擇性心理，而當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的個(gè)性化定制信息等因素在一定程度上強(qiáng)化了這種心理，其中也有從眾心理、“舒適區(qū)間”效應(yīng)等多種心理現(xiàn)象的作用。個(gè)性化推薦解決了信息爆炸時(shí)代用戶在互聯(lián)網(wǎng)中面臨的“信息超載”“信息迷航”等困擾，使得用戶可以更加輕松地找到他們所感興趣的內(nèi)容，但是這也增長(zhǎng)了人們的惰性和依賴性。所以要消除過(guò)濾氣泡的影響，最重要的還是要從自身出發(fā)，認(rèn)識(shí)到信息偏食帶來(lái)的影響，警惕過(guò)濾氣泡，從而克服惰性和依賴性，在一定程度上主動(dòng)改變獲取信息的方式，有意識(shí)地關(guān)注和瀏覽不同類型的信息，提高對(duì)算法推薦的防范能力。

4 結(jié)語(yǔ)

筆者認(rèn)為，虛擬的世界太寬廣，以至于不同國(guó)家、語(yǔ)言、收入、性格的人在這個(gè)世界里容易形成各自的信息孤島。但他卻可能不認(rèn)為他看到的是孤島，而是他所認(rèn)為的全世界。

誠(chéng)然，基于大數(shù)據(jù)算法給出的“個(gè)性化推薦”，有時(shí)能省去再次去搜索的時(shí)間和精力，但是這種形式剝奪了用戶篩選、獲取信息的權(quán)利，加劇了閱讀的淺薄化，不利于邏輯思維與判斷能力的形成。

信息必須由自我來(lái)選擇，而非大數(shù)據(jù)認(rèn)為的“有價(jià)值”或者是“有趣”。

如今的信息過(guò)濾太過(guò)粗暴，個(gè)性化推薦到用戶面前的信息都是類似的內(nèi)容。雖然“個(gè)性化推薦”是趨勢(shì)，甚至已經(jīng)是現(xiàn)狀，今日頭條和抖音如此，F(xiàn)acebook和Google如此，知乎和豆瓣也不例外。但我們并不該對(duì)此現(xiàn)象無(wú)動(dòng)于衷。

所以筆者建議，諸如那些一掃而過(guò)的新聞標(biāo)題，那些重復(fù)而愉悅的視頻段落，要警惕它們把你拉入所謂的信息繭房（Information Cocoons）之中。

參考文獻(xiàn)

[1]薛永龍，汝倩倩. 遮蔽與解蔽：算法推薦場(chǎng)域中的意識(shí)形態(tài)危局[J]. 自然辯證法研究，2020，36（1）：50-55.

[2]郭小安，甘馨月. “戳掉你的泡泡”——算法推薦時(shí)代“過(guò)濾氣泡”的形成及消解[J]. 全球傳媒學(xué)刊，2018，5（2）：76-90.

[3]彭燕林. 個(gè)性化推薦中的“過(guò)濾氣泡”現(xiàn)象相關(guān)研究綜述[J]. 科技創(chuàng)業(yè)月刊，2019，32（4）：135-139.

[4]楊莉明. 個(gè)性化推薦在移動(dòng)新聞資訊傳播中的應(yīng)用、影響與反思[J]. 新聞與傳播評(píng)論，2020，73（2）：47-58.

[5]彭蘭.導(dǎo)致信息繭房的多重因素及“破繭”路徑[J]. 新聞界，2020（1）：30-38;73.

[6]劉存地，徐煒. 能否讓算法定義社會(huì)——傳媒社會(huì)學(xué)視角下的新聞算法推薦系統(tǒng)[J]. 學(xué)術(shù)論壇，2018，41（4）：28-37.

[7]王斌，李宛真. 如何戳破“過(guò)濾氣泡”算法推送新聞中的認(rèn)知窄化及其規(guī)避[J]. 新聞與寫作，2018（9）：20-26.

[8]蘇俊斌. “過(guò)濾氣泡”與算法時(shí)代的鄒忌——關(guān)于“過(guò)濾氣泡”的一種非決定論觀點(diǎn)[J]. 青年記者，2020（18）：20-22.

[9]王雪瑩. 逃離怪圈：社交媒體中“囚徒”的極化與沖突[J]. 傳播力研究，2019，3（26）：17-18.

[10]邱晶，趙強(qiáng). 新媒體“過(guò)濾氣泡”對(duì)受眾信息偏好的引導(dǎo)研究[J]. 新聞研究導(dǎo)刊，2017，8（7）：113.

[11]李曉云，王鋒. “信息繭房”概念外延的合理性考察[J]. 青年記者，2021（24）：35-37.

[12]周國(guó)華，韓碩. “過(guò)濾氣泡”現(xiàn)象影響青年價(jià)值觀的內(nèi)在邏輯與應(yīng)對(duì)策略[J]. 思想教育研究，2021（4）：84-88.

[13]韓志超，鄒吉鵬. 智能傳播“過(guò)濾氣泡”效應(yīng)對(duì)青年價(jià)值觀建構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)[J]. 出版廣角，2021（17）：88-90.

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