拒绝“信息茧房”，算法如何优化？
作者：喻国明 北京师范大学新闻传播学院教授
在对智能算法推荐技术社会影响的讨论中，“信息茧房”是最受关注的话题之一：人们担忧，单纯针对用户偏好进行的个性化推荐往往容易加剧用户接触信息的同质化，让人们只看到想看到的东西、只听到自己认同的观点，最终变成一个只能听到自己声音的“密室”，公共信息的传播、社会意见的整合、社会共识的形成会变得日益困难。
一段时间以来，算法加剧“信息茧房”产生与泛化的说法很多。但随着智能分发技术应用实践的不断推进以及对“信息茧房”研究的逐步深入，越来越多人意识到不能简单地把算法分发与“信息茧房”划等号。那么，算法分发与社会整体信息构造之间的复杂关系究竟该如何把握？要治理社会信息传播的“茧房”效应，恐怕更应该是善用、优化算法技术，构建人机协同的命运共同体和价值共同体。
迄今为止，人类信息分发模式可大致概括为三类：倚重人工编辑的媒体型分发、依托社交链传播的关系型分发、基于智能算法对信息和人进行匹配的算法型分发。
算法信息分发的根本驱动力是互联网对社会信息环境的改变。一方面，伴随互联网技术的进步，社会信息化在持续推进，海量信息在互联网上留存和呈现，用传统方式根本无法对其进行有效的处理和价值适配，信息过载时代强大的内容生产能力要求传统的内容分发必须有革命性的变革。另一方面，移动传播革命带来信息传播的个人化，个性化需求被触发并形成巨大的个体性内容需求市场，但在算法推送广泛用于社会传播之前，个体在现实中是很难获取与其场景相匹配的有用信息的，社会总体的信息过剩难以掩盖社会个体成员信息缺乏的事实。极具多样性和复杂性的信息生态出现了供需之间的结构性危机，正基于此，信息传播的精准化成为移动互联网时代的传播重点，即把合适的内容在合适的场景下传播给合适的受众。
而算法型信息分发实践中算法机制要解决的根本问题正是：从庞大复杂的信息系统中挑选符合用户兴趣习惯和社会特征的内容，呈现在其个人信息系统中，以满足用户的内容需求。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及其需求（用户洞察），更高效地完成信息与人之间的对接与匹配（场景洞察）。所以说，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，是信息与通讯技术发展的必然。
智能算法推荐优化了信息分发的配置效率。更具体地说，信息价值得以重估，信息不再有统一的价值衡量标准，在符合社会公序良俗的前提下，亦没有绝对的高低之分（所谓“汝之至宝，吾之敝履”，反之亦然），关键在于价值的适配。由此，信息价值尤其是长尾信息的价值被激活。同时，用户的主动性得到开发，不同于大众传播时代满足最大公约数需求的信息传播与消费模式，智能算法型信息分发与推荐改变了“以传者为中心”的传播模式，人们得以触达更多的、更为个性化的内容。
概言之，智能算法信息分发为应对传统信息处理范式的危机、实现供需新适配提供了优解。可以想象的是，如果没有算法的介入，当前海量信息将很难完成更为有效的传播。
随着算法分发技术在互联网传播实践中的广泛使用，国内学者们将“信息茧房”这一概念引入——人们只会选择和接触与自己意见相同或近似的人群，采纳符合自己预期的观点，于是逐渐形成“回音室效应”（Echo Chambers），走向认知上的极端和表达上的极化——将其当作一个已然的负面存在来接受，并以此为出发点将算法等技术作为引发“信息茧房”的核心原因而进行审视。
但客观来看，要解决信息和意见的多样性的问题的关键，在于整个社会信息供给结构的多样性，也包括算法模式的多样性。这就需要从算法的价值内核的“扩容”到算法的社会结构上的多样化来寻求“信息茧房”的破解之道。
之所以关注“信息茧房”问题，其实是为警醒社会信息传播中出现负面的“茧房”效应——信息在社会结构与社会群体中的充分流动是一个社会协调发展的关键之一，如果信息不流动，就会形成信息和意见的“板结化”，进而将造成社会的偏见、矛盾与冲突。
因此，在这个意义上，在探讨算法技术如何影响社会信息结构时，不应只停留于指摘技术的局限性，更应进一步思考如何为算法技术的价值内核“扩容”，包括植入必要的干预机制，通过“技术向善”来加强信息的多元化。毕竟，在当前弱人工智能的技术现实下，算法所出现的一系列问题或争议，实际上还是人与人之间的问题；技术会带来更好的社会信息结构还是更坏的社会信息结构，决定者其实依然是人和无形的社会软制度。
一是算法的价值内核的“扩容”。推荐算法的初始意义是对于用户及其需求的洞察与把握，以便于通过这种洞察与把握使其与相关的内容实现匹配和价值变现。但这一价值的维度知识把人当成了一个孤立意义上的人来加以认识和把握。但事实上“人无往而不在社会联系的网络中”。因此，算法的价值内核必须有一个社会性的维度——将个人与环境、个人与群体、个人与社会等等关联关系所造就的内容需要也要纳入算法的计算逻辑当中。
二是算法模式与社会的信源在社会结构上的多样化的保障，不使任何一种算法成为人们近乎唯一的选择。不同的算法模式、不同的媒体（或信源）的多样性存在是打破“信息茧房”（即所谓信息供给的“窄化”和“偏态”）的不二之选。因此，信息传播领域的多样性和多层次则是一种势在必行的要求。
必须看到，优化推荐算法以提升多样性的技术实践一直在推进。从市场逻辑来看，就像没有一个商场的经理会希望顾客每一次来到商场都只关注同一类别的商品一样，算法平台也不会希望自己的用户兴趣窄化。因此，即使在商业性的逻辑中，算法也未必能真正压缩信息空间，相反，它还会在更新迭代中逐步挖掘出个体尚未被开掘的信息消费潜能。实践中，算法优势平台正积极探索通过多样性提升和内容品类打散等方式，有效提升用户留存周期、留存率、人均活跃天数以及停留时长等运营指标。以国内某知名信息分发平台为例，其推荐算法经历了几次大的调整、修改和升级，在不断迭代中进行着“有边界的调适”，获得了更好社会适应度。
显然，算法技术的社会应用中的关键性操作是“破茧”及如何有的放矢地有效“破茧”。说到底，优化算法技术，实际上并不会缩减人们的视野，恰恰相反，它总能为我们打开更大的世界。未来20年的故事，人工智能算法和大数据依然是不可忽视的角色，而这个故事的结果好坏将取决于如何划定这些界限以及由谁来划定。因此，作为能动者的人类主体应该在拥抱新技术的同时保持对人类生存和良序社会的关怀，以人为尺度，引导“技术向善”，让算法技术更好服务于社会信息充分流动的需要，确保智能算法分发实践朝着有益于人和未来发展的方向“迭代”。
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