中新財經記者 夏賓
在互聯網新技術不斷更新迭代的當下，人們在享受便利的同時也面臨更多思考。算法推薦，對于用戶而言，到底是在構筑還是破除信息繭房？
近日，由清華大學社會科學學院積極心理學研究中心主辦的“用戶使用、算法推薦與信息繭房的關系再思考”學術研討會在線上舉行，多位高校專家學者共同探討如何更好發揮算法應用價值。
超九成短視頻用戶開啟個性化推薦，算法助用戶獲取多樣信息
“推動算法向善，幫助個體獲取多元信息。”清華大學社會科學學院院長彭凱平稱，數據時代，算法是推動社會進步的重要的力量之一，推動算法向善有三個原則：第一，算法應符合法規和道德，做到合規合法合情。第二，算法應該幫助于人。第三，算法向善需要讓更多人參與到社會進步與發展、創新與創造中。
根據清華大學社會科學學院積極心理學研究中心發布的《破繭還是筑繭：用戶使用、算法推薦與信息繭房研究報告》(下稱《報告》)，信息繭房受到個體、技術、場景與社會等多種因素共同作用，用戶接觸的信息多元化程度受到其與算法互動模式的影響，并不能將對信息繭房問題的擔憂簡單歸責到算法。
上述《報告》面向短視頻用戶發放問卷，獲得有效問卷7778份，包括5407位女性(66.44%)，2371位男性(33.56%)，涵蓋70、80、90和00年代生人，學歷從初中至博士研究生及以上不等，婚姻狀況也不盡相同，被調研群體具有多樣性和廣泛代表性。
《報告》調查抖音、快手、B站、小紅書、微信視頻號等短視頻用戶對個性化推薦的主觀態度，結果發現，70%的用戶對個性化推薦算法持肯定態度，認可算法技術是海量信息時代的一種有效策略，幫助用戶解決信息過載的問題。在實際使用調研中，超過90%的短視頻APP用戶選擇開啟個性化推薦算法。
《報告》基于實證調查發現，隨著使用時長的增加，用戶越不容易感知到內容同質性。報告匯報人、清華大學社會科學院研究助理陳絢分析：“從長期來看，隨著個性化推薦算法的不斷優化與用戶算法素養的提升，算法不但沒有導致信息繭房，反而可能為個體提供了更多元、理性的信息世界。”
陳絢特別提到：“我們在調研中發現抖音在算法演進中主動實踐信息偶遇的理念，通過興趣探索機制，在每一次的用戶瀏覽和探索當中，按照一定隨機比例推薦用戶過去不常觀看的內容或隨機內容，保障用戶可見內容的多樣性。”
“以抖音等為代表的個性化推薦機制有助于用戶獲取多樣化信息，用戶可以根據自己的需求以及認知來掌握算法應用的主動權和選擇權，結合自身需求調整使用行為，防范繭房效應。”陳絢說。
用戶使用算法媒介時間越長，破繭效應越明顯
“算法技術在信息分發與推薦領域所面臨的最大課題就是如何找到工具理性和價值理性的平衡點。”中國人民大學新聞學院教授趙云澤稱，這意味著要在對算法倫理和價值有清晰認知和堅守的前提下，將技術的社會價值放在首位，不斷創新和完善技術，重視算法技術對社會的推動作用，努力實現技術和社會的良性互動。
復旦大學社會學系教授桂勇解釋，信息繭房效應主要受到技術、用戶、情境等多因素共同影響。不同類型平臺用戶群體構成與特征不同，繭房效應結果不同，這主要取決于什么人基于何種動機在何種情境下使用，無法單純依靠邏輯解釋其中機制，需要進行進一步的實證研究。
復旦大學新聞學院副教授鄭雯團隊在情景化實證研究上做了探索，通過對十個不同類型的網絡媒介的繭房效應分別進行回歸檢驗發現，微信等“熟人社交型”媒介趨于“筑繭”，微博等“公共討論型”媒介趨于“破繭”，短視頻app等“垂直傳播型”媒介既未“筑繭”也未“破繭”。
“網絡媒介的‘筑繭’，并非推薦算法技術應用的必然，傳播結構的水平型抑或垂直型、用戶聯結的開放性抑或封閉性為網絡媒介是否帶來‘信息繭房’的兩項關鍵機制。”鄭雯說。
清華大學新聞與傳播學院副教授虞鑫根據其此前開展的實證研究也發現，用戶使用時間越長，繭房效應變弱，在此過程中，“制繭”效應越來越弱，“破繭”效應越來越強，總體向著破繭的方向發展。
用戶需發揮主觀能動性，多方式多渠道獲取信息
《報告》發現，開啟個性化推薦同時使用多個短視頻APP的用戶，其獲取的信息多元化程度更高。這是因為不同短視頻APP所采用的算法邏輯不同，推薦內容和呈現方式不同，更有可能擊中用戶潛在信息需求的靶心，實現信息獲取的健康與平衡，總體上更能防范“繭房效應”傾向。
深圳大學傳播學院副院長、教授楊洸認為，用戶與算法技術始終處于互相影響、協同進化的狀態，算法技術也創造了很多“新聞偶遇”的機會，開闊了用戶信息視野。此外，用戶并不滿足局限在個人興趣偏好的小小世界中，同時還會發揮主觀能動性，主動接觸多元異質信息，在此過程中，平臺所提供的啟發式線索能否高度契合用戶的心理，是一個非常重要的影響因素。
復旦大學新聞學院教授、媒介素質研究中心副主任張志安建議，將算法推薦、社交分發、用戶主動搜索等不同信息獲取方式整合在一起，防范單一信息渠道與技術應用可能帶來的局限。
“事實上，任何一個媒介都不可能滿足人們的全部信息需求，不但今天的互聯網內容平臺做不到，過去優秀的傳統媒介、主流媒介平臺也做不到。”北京師范大學新聞傳播學院教授喻國明稱，不能將這種客觀限制理解為“信息繭房”，更不能將其歸結于算法推薦。
喻國明表示，基于大數據的算法推送對于用戶需求的掌握更精準、更動態，結合用戶反饋，不斷優化內容推送，在某種程度上，算法比過去經驗型的內容推薦更加升維。
關于破繭方法，《報告》從用戶、技術、社會三個層面提出建議。在用戶角度，建議提升用戶媒介素養與辯證認知能力。在技術角度，算法應促進更多信息偶遇行為，將個性化與人性化推薦相結合，助力用戶與算法良性互動。在社會角度，加強科學宣傳，鼓勵用戶更多參與信息分享，增加接觸異質性信息的機會。(完)
