破繭還是築繭？專家：推動演算法向善，助力個體獲取多元資訊

中新網1月15日電 題：破繭還是築繭？專家：推動演算法向善，助力個體獲取多元資訊

中新財經記者 夏賓

在網際網路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。演算法推薦，對於使用者而言，到底是在構築還是破除資訊繭房？

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“使用者使用、演算法推薦與資訊繭房的關係再思考”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演算法應用價值。

超九成短影片使用者開啟個性化推薦，演算法助使用者獲取多樣資訊

“推動演算法向善，幫助個體獲取多元資訊。”清華大學社會科學學院院長彭凱平稱，資料時代，演算法是推動社會進步的重要的力量之一，推動演算法向善有三個原則：第一，演算法應符合法規和道德，做到合規合法合情。第二，演算法應該幫助於人。第三，演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釋出的《破繭還是築繭：使用者使用、演算法推薦與資訊繭房研究報告》（下稱《報告》），資訊繭房受到個體、技術、場景與社會等多種因素共同作用，使用者接觸的資訊多元化程度受到其與演算法互動模式的影響，並不能將對資訊繭房問題的擔憂簡單歸責到演算法。

上述《報告》面向短影片使用者發放問卷，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、微信影片號等短影片使用者對個性化推薦的主觀態度，結果發現，70%的使用者對個性化推薦演算法持肯定態度，認可演算法技術是海量資訊時代的一種有效策略，幫助使用者解決資訊過載的問題。在實際使用調研中，超過90%的短影片APP使用者選擇開啟個性化推薦演算法。

《報告》基於實證調查發現，隨著使用時長的增加，使用者越不容易感知到內容同質性。報告彙報人、清華大學社會科學院研究助理陳絢分析：“從長期來看，隨著個性化推薦演算法的不斷最佳化與使用者演算法素養的提升，演算法不但沒有導致資訊繭房，反而可能為個體提供了更多元、理性的資訊世界。”

陳絢特別提到：“我們在調研中發現抖音在演算法演進中主動實踐資訊偶遇的理念，透過興趣探索機制，在每一次的使用者瀏覽和探索當中，按照一定隨機比例推薦使用者過去不常觀看的內容或隨機內容，保障使用者可見內容的多樣性。”

“以抖音等為代表的個性化推薦機制有助於使用者獲取多樣化資訊，使用者可以根據自己的需求以及認知來掌握演算法應用的主動權和選擇權，結合自身需求調整使用行為，防範繭房效應。”陳絢說。

使用者使用演算法媒介時間越長，破繭效應越明顯

“演算法技術在資訊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雲澤稱，這意味著要在對演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，重視演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，資訊繭房效應主要受到技術、使用者、情境等多因素共同影響。不同型別平臺使用者群體構成與特徵不同，繭房效應結果不同，這主要取決於什麼人基於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，透過對十個不同型別的網路媒介的繭房效應分別進行迴歸檢驗發現，微信等“熟人社交型”媒介趨於“築繭”，微博等“公共討論型”媒介趨於“破繭”，短影片app等“垂直傳播型”媒介既未“築繭”也未“破繭”。

“網路媒介的‘築繭’，並非推薦演算法技術應用的必然，傳播結構的水平型抑或垂直型、使用者聯結的開放性抑或封閉性為網路媒介是否帶來‘資訊繭房’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，使用者使用時間越長，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。

使用者需發揮主觀能動性，多方式多渠道獲取資訊

《報告》發現，開啟個性化推薦同時使用多個短影片APP的使用者，其獲取的資訊多元化程度更高。這是因為不同短影片APP所採用的演算法邏輯不同，推薦內容和呈現方式不同，更有可能擊中使用者潛在資訊需求的靶心，實現資訊獲取的健康與平衡，總體上更能防範“繭房效應”傾向。

深圳大學傳播學院副院長、教授楊洸認為，使用者與演算法技術始終處於互相影響、協同進化的狀態，演算法技術也創造了很多“新聞偶遇”的機會，開闊了使用者資訊視野。此外，使用者並不滿足侷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，主動接觸多元異質資訊，在此過程中，平臺所提供的啟發式線索能否高度契合使用者的心理，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，將演算法推薦、社交分發、使用者主動搜尋等不同資訊獲取方式整合在一起，防範單一資訊渠道與技術應用可能帶來的侷限。

“事實上，任何一個媒介都不可能滿足人們的全部資訊需求，不但今天的網際網路內容平臺做不到，過去優秀的傳統媒介、主流媒介平臺也做不到。”北京師範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“資訊繭房”，更不能將其歸結於演算法推薦。

喻國明表示，基於大資料的演算法推送對於使用者需求的掌握更精準、更動態，結合使用者反饋，不斷最佳化內容推送，在某種程度上，演算法比過去經驗型的內容推薦更加升維。

關於破繭方法，《報告》從使用者、技術、社會三個層面提出建議。在使用者角度，建議提升使用者媒介素養與辯證認知能力。在技術角度，演算法應促進更多資訊偶遇行為，將個性化與人性化推薦相結合，助力使用者與演算法良性互動。在社會角度，加強科學宣傳，鼓勵使用者更多參與資訊分享，增加接觸異質性資訊的機會。（完）