打破算法推薦制造的信息繭房

在信息唾手可得的數字時代，人們時常會遇到這樣的情況：刷短視頻時，只要點開幾條美食教程，首頁便充斥烹飪技巧、探店測評；瀏覽資訊時，關注過幾次職場話題，推送便始終聚焦求職、加班、職場內卷；在社交平臺發表觀點后，也總能刷到與自身立場高度一致的評論，鮮少看到不同聲音。

這種被精準投喂、視野逐漸收窄的狀態，正是美國學者桑斯坦提出的“信息繭房”——個體在信息選擇中被同質化內容桎梏，如同作繭自縛，困在單一的認知世界里。如今，個性化推薦算法已深度嵌入網絡生活的各個角落，其以迎合偏好為核心、以維持用戶黏性為目標的運行邏輯，在帶來便利的同時，也讓越來越多的人被“信息繭房”牢牢包裹。近日多位接受本報記者采訪的學者認為，規范算法運行、打破信息壁壘、守護信息多元性，已成為數字治理領域亟待破解的重要課題。

被計算出的信息繭房

隨著AI技術向傳媒、社交、生活服務等多領域縱深推進，算法推薦機制持續迭代升級，信息繭房也在技術賦能下呈現出全新樣態，與傳統意義上用戶主動選擇的信息窄化有本質區別。南京師范大學新聞與傳播學院教授高山冰將算法時代的信息繭房特征歸納為三點。一是隱蔽性與強制性。傳統信息窄化多源于用戶主動篩選，而算法在后臺無聲運行、自動過濾，用戶在無意識中就被限制了信息接收范圍，毫無察覺地陷入單一內容圈層。二是規模化與系統性。傳統信息窄化是個體獨立行為，影響范圍有限，而當下平臺通過技術架構系統性塑造公共信息環境，讓信息繭房從個體問題演變為社會現象，影響面覆蓋數億網民。三是商業邏輯深度驅動。平臺以追求用戶停留時長、流量變現為核心目標，使信息窄化從偶然的個體選擇，轉變為平臺刻意設計的商業產物。

不同傳播場景下，信息繭房的表現形式也存在明顯差異，其核心根源是信息分發機制的徹底轉變。暨南大學新聞與傳播學院副教授師文以日常網絡使用場景舉例，比如在微信朋友圈、QQ空間等社交平臺，信息分發基于“人脈關系”，好友互動越頻繁、關系越親密，內容傳播速度越快，屬于“以人為核心”的分發模式；而在抖音、快手、今日頭條等算法主導平臺，信息分發完全依賴用戶行為數據，系統會根據點擊量、完播率、點贊數等指標，判斷內容是否“值得推送”，用戶刷到的往往不是熟人分享，而是平臺判定“你可能感興趣”的內容。

“信息繭房的危害，遠不止‘看到的內容變少了’這么簡單。”師文結合用戶使用習慣分析認為，平臺根據用戶歷史行為持續推送相似內容，用戶在反復接收中不斷強化自身偏好，形成“點擊—推送—再點擊”的穩定回路。長此以往，用戶會逐漸依賴“被投喂想看的內容”，而主動思考、對比辨析、修正認知的能力不斷弱化。

這種危害在現實中隨處可見。有用戶長期刷到單一立場的社會新聞，便深信這就是事件全貌，直接排斥其他不同解讀；有網友沉迷娛樂八卦推送，逐漸失去關注公共議題、深度話題的耐心；還有人因算法持續推送焦慮類內容，導致自己的情緒受到嚴重影響，陷入非理性判斷狀態。師文表示，如果長期被困在信息繭房里，人們的認知視野會不斷被收窄，思考方式趨于單一和僵化，價值判斷走向絕對化，最終習慣在封閉環境里片面地理解世界。

成因交織的繭房閉環

信息繭房的形成并非單一因素作用的結果，而是算法技術、平臺商業邏輯、用戶認知習慣、社會傳播結構多方面交織形成的閉環產物。

華中科技大學新聞與信息傳播學院教授徐涵認為，商業利益驅動是算法催生信息繭房的核心推手。當前多數平臺以點擊量、用戶時長、廣告收益為核心考核目標，算法自然優先推送用戶偏好的同質化內容，通過不斷強化興趣標簽最大化流量價值，這也是信息繭房呈現規模化、普及化的關鍵原因。除此之外，多重因素共同加固了信息繭房，比如算法本身存在技術局限，協同過濾機制會形成自我強化的推薦閉環，小眾、多元、深度的優質內容難以獲得曝光機會；用戶存在認知惰性，本能地接納契合自身立場的信息，主動排斥異質觀點；社會傳播結構失衡，大量媒介資源集中在少數頭部平臺，進一步固化信息邊界，讓多元聲音更難傳遞。

高山冰則將信息繭房的形成機制比作一個閉環驅動的動態結構。算法技術是底層基礎設施，協同過濾、個性化分發等機制，決定了信息“如何分發給用戶”。平臺邏輯是價值導向，以流量最大化、商業盈利為核心，設定算法的優化目標，決定“哪些內容能被分發”。而用戶偏好是反饋數據，既被算法捕捉、放大，又在持續使用中被算法反向塑造——用戶越點擊某類內容，就越容易刷到同類信息，進而不斷強化原有偏好，形成難以掙脫的閉環。

高山冰認為，落到用戶個體身上，這一閉環會引發三種典型問題。一是信息獲取窄化。異質信息在算法作用下被屏蔽，用戶在無意識中喪失信息選擇權，再也難以看到對立、多元的觀點。二是認知層面固化。算法持續強化用戶既有偏好，用戶對不同聲音的容忍度持續降低，陷入觀念固化、認知失調的狀態。三是群體極化加劇。用戶被困在高度同質的圈層中，內部觀點不斷回聲放大，容易將局部信息誤判為整體全貌，對外部群體、陌生事物形成刻板印象。比如部分網絡圈層因長期接收單一信息，出現極端立場對立，甚至引發網絡罵戰，正是群體極化的直觀體現。

繭房破局需精準施策

算法、平臺與用戶的三方合力，使信息繭房成為數字時代的治理難題。盡管信息繭房概念在學界存在一定爭議，但規范算法推薦、保障信息多元，已成為行業共識與治理核心。中國人民大學新聞學院副教授董晨宇聚焦算法本身，認為必須推進算法透明化，正視算法帶來的現實問題，而不是局限在學術概念的爭論中。“真正需要關注的是算法不透明所導致的社會信任問題以及由此帶來的治理難度，而非糾結于‘信息繭房’這一概念。”董晨宇說。

高山冰認為，打破信息繭房的根本路徑，是通過外部監管與平臺自律，推動算法目標從單純追求商業利益轉向兼顧公共價值，從源頭削弱繭房的生成機制。他建議重點抓好四個環節：督促平臺向監管部門公示算法推薦原理與機制，規避算法“黑箱操作”，讓算法運行看得見、可監督；強制平臺提供一鍵關閉個性化推薦、自主修改興趣標簽等便捷功能，把信息選擇權還給用戶；要求平臺執行去同質化策略，通過算法優化保障小眾、深度、多元信息獲得合理曝光機會；完善法律法規體系，強化立法與執法力度，讓算法監管有法可依、執法必嚴。同時，建議推行差異化精準監管，完善用戶反饋渠道，搭建專門的算法監測平臺，動態監控內容同質化、信息窄化等指標，提升監管的針對性與有效性。

徐涵提出更具體的監管思路，即政府規范算法的核心，是用法規約束算法逐利性、用技術拆解算法黑箱、用權利制衡平臺權力。

從國家頂層設計來看，算法推薦規范已進入制度化推進階段。2021年11月，《中華人民共和國個人信息保護法》正式實施，從法律層面對自動化決策算法作出專門規范；2022年3月，國家網信辦等四部門頒布《互聯網信息服務算法推薦管理規定》，明確保障用戶的算法知情權與選擇權；2025年7月，《移動互聯網應用服務用戶權益保護合規管理指南》發布，進一步指導企業公示算法信息、提供關閉個性化推薦選項……一系列政策落地表明，無論信息繭房在學術層面存在何種爭議，以算法透明、用戶賦權、平臺問責為核心的治理路徑已然清晰。

學者們表示，雖然算法規范有法可依，但如何確保有法必依、執法必嚴、違法必究，仍然是一個亟待解決的問題。有效解決這一問題，有待監管持續深化、平臺主動自律、用戶理性提升，如此才能實現數字時代的信息生態更加多元開放，使人們逐步擺脫信息繭房的束縛，看見更完整、更真實的世界。

中國社會科學報記者 李永杰 實習生 付錦林

來源 ：中國社會科學報

新媒體編輯：程可心

如需交流可聯系我們