文 | 佘宗明
在当下，有两个舶来的传播学概念近乎被用烂，一个是“娱乐至死”，另一个是“信息茧房”。
这两个词本来有其特定的适用情境，可很多人总是拿着搜索出的词条解释四处对号入座，将其据为大批判的话语武器。在“深刻癖”的引路下，他们动辄抡起道德皮鞭，以反“娱乐至死”的名义反娱乐，以批“信息茧房”的名义批算法。
不得不说，这番景象本就是在娱（消）乐（遣）“娱乐至死”，也表明“认知茧房”真的存在。
就拿“信息茧房”来说，这年头，面对民粹、饭圈、打着男权/女权名义的两性对立几股极端势力的肆虐，很多人总是倾向归咎于信息茧房。
秦朗巴黎丢作业事件中出现偏听盲信现象，怪信息茧房；胖猫事件中出现“厌女VS仇男”群际撕裂景象，怪信息茧房……在许多社会事件引发舆论内耗后，“信息茧房”也经常被迫承受了所有。
在某些人看来，是“信息茧房”将人们困在回音室里，让人们看到的都是自己想看到的、听到的都是自己想听到的，才导致人们越来越自以为是、极端偏执。
“遇事不决，量子力学；归因无方，信息茧房”，已成时髦的归纳总结法。左一个“信息茧房有多可怕”，右一个“信息茧房是围猎认知的隐秘陷阱”，“信息茧房”正被吊打1008610010遍。
有意思的是，我上网搜“信息茧房”，发现很多惯于贩卖焦虑的营销号都开始将“信息茧房”跟“高认知”等鸡汤文话术、“毁掉一代人”等毁掉体句式一锅烩，生怕大众的焦虑值还没爆表。
在“后真相时代”满天飞、“网络巴尔干化”遍地跑的今日，担心人们失去开放的意识和兼听的能力，很正常。
问题是，所谓的“信息茧房”，到底是真实存在的“赛博囚笼”，还是想象出来的稻草人议题？当批判“信息茧房”的终点是反技术的卢德主义时，这确定不是困在自己的偏狭里？
01
甲跟乙说的是A，乙跟丙说甲说的是A+B，丙于是以为甲说的是B，这是信息传播中常见的谬传场景。
现在看，“信息茧房”也遭遇了这样的谬传。追溯其前世今生会发现，最早被桑斯坦提出的“信息茧房”，在今天已脱离原有语境被人重新定义。
18年前，桑斯坦在《信息乌托邦》中提出“信息茧房”一词时，互联网还处在Web1.0阶段。当时包括尼葛洛庞帝在内的不少大神都预言，个性化定制的“我的日报”（The Daily Me）将会出现。
桑斯坦亦在此列。他认为，互联网的确为公众提供了“资讯汪洋”，但人们接触信息不是全盘接收，而是根据个人喜好选择性吸收，这可能会将自身桎梏于蚕茧般的“茧房”中。
桑斯坦确实将“信息茧房”跟互联网时代背景联系在了一起，但他认为“信息茧房”症结在于“信息偏食”。
信息偏食跟传播学中的“选择性接触”、心理学中的“确认偏误”有相通之处，本质是依托人脑“过滤罩”的自我保护机制。
信息爆炸跟脑容量有限的矛盾，是人们长期面临的难题，但数字社会的到来让它变得更为显著。
定位学大师杰克·特劳特在《与众不同》中就讲到：过去30年人类社会产生的信息比之前5000年产生的信息还多。梁永安老师也说过，现在的年轻人十几岁时获得的知识和信息，可能比一个古人在60岁时知道的还多。
为了避免信息过载，脑部会基于人的喜同恶异、趋利避害本性自动开启信息筛选。
也因为是本性，信息偏食的情况在任何时候都存在，包括Web1.0时代。这类不是照单全收而是有所筛选的信息接收模式，正面看，是将人带到认知舒适区里；负面看，是把人带入认知板结化状态。
这反映了信息偏食的两面性：A面是对信息负荷超标的抵御，能够帮脑部减压；B面是对“异文化视野”的抑制，容易导致思维局限。结合信息过载的情境看，A面的正向作用其实要大于B面的负面效应。
而现在网上流行的“信息茧房”，更多的是强调茧房是互联网信息供给模式和传递路径的产物，认为信息技术是因、信息偏食是果。将算法推荐跟信息茧房嵌入因果链中，就是常见的归因。
这大概是桑斯坦始料未及的：他将“信息茧房”的生成原因归为信息偏食而非信息技术，他提出信息茧房时算法技术也还没怎么得到应用。
02
那，互联网到底会不会让人们的视野收窄？信息技术是不是会加剧人们的信息偏食习惯？
目前看来，争议不小。就连“信息茧房”情况是否存在，学界都不乏争论。
在知乎上的“如何理解【信息茧房】”问题下面，大V答主“苏伦”就说道，我们惯于使用的“信息茧房”只是个伪概念。
他在帖中说出了几个观点：1，信息偏食是人的本性，在传统媒体时代就开始有了，在没有个性化算法的时代，我们看报纸杂志，碰到不感兴趣的也会跳过去；2，网络并非无菌室，而是芜杂交融的信息环境，互联网打破了信息封闭局面；3，信息偏食后果没那么严重，只是人们在信息不对称情况下天生会对新技术带来的改变过分戒备。
认为“信息茧房”是个似是而非的伪命题的，在学界不乏其人，如国内传播学界两位知名学者陈昌凤和喻国明。他们都曾表示，“信息茧房”的假说在学术性实证研究中从未被证实过。
在我看来，“信息茧房”确实很容易引发大众共鸣，因为它挠到了很多人的痒点：对“大众传播-分众传播-窄众传播”的信息传播模式迭代感到不适，对网上撕、怼、喷风气感到不安，是人之常情。而“信息茧房”作为假说，为这些情绪提供了解释框架。
但其硬伤在于两点：1，它只是理论推演而无科学佐证，假设前提是用户只有单一接触信息渠道；2，它容易造成误解，让很多人误以为所谓“信息茧房”是互联网出现后才出现的——到底是互联网催生了“信息茧房”，还是互联网让早已存在的“信息茧房”能见度提升了，恐怕需要好好辨析下。
觉得互联网出现前都是共识、出现后都是分化，大概率只是虚假同感偏差下的幻觉。
无论如何，互联网有没有造成“信息茧房”，得多维度而非单向度地考量：互联网时代的信息多元与窄众传播等复杂结构在“造茧/破茧”上的对冲作用，使得互联网导致“信息茧房”的全称命题显得有些武断。
耐人寻味的是，“信息茧房”研究向来是西冷中热：资料显示，截至2020年2月6日，中国学者已在CNKI文献库中发表584篇以“信息茧房”为主题的文章。同时段内，国内的Web of Science数据库中发表的以“information cocoons（信息茧房）”为主题的文献只有1篇，讨论“echo chamber（信息回音室）”“filter bubble（过滤气泡）”的也微乎其微。
难不成“信息茧房”也“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”了？
03
颇堪玩味的是，有的人对“信息茧房”的批评经常会通向对算法技术的猎巫。算法原理他们未必懂，但“奶头乐”学说是他们流行的理论武装。
算法是根据兴趣推荐，会过滤掉不感兴趣的异质内容，可不就是制造“信息茧房”的推手吗？这是他们的惯有认知。
他们以为的算法就是：我喜欢什么观点，算法就拼命给我推什么观点，帮我屏蔽反向观点。
算法要是会说话，估计恨不得击鼓鸣冤：我没这么弱智，你没这么无辜。
做点科普：算法模型包括协同过滤算法、监督学习算法Logistic Regression、深度学习、Factorization Machine、GBDT等，许多人理解的兴趣匹配，不是基于单一维度去分析，什么内容的语义特征（关键词、Topic、实体词）、文本相似性特征、时空特征，什么用户的聚类、性别、年龄、地点等身份特征和过滤噪声、热点惩罚、时间衰减、惩罚展现等，都会成为分析指标。
算法不会简单粗暴地认为某个人喜欢1就不给他推2，而是会用多样化信息来覆盖人们多元、善变和阈值持续提升的兴趣点。毕竟，不是每个人都知道自己会对哪些事物感兴趣，就算知道人的兴趣也可能因时因地而变。
如果你细看算法推荐内容就会发现，算法不光会推来你喜欢的篮球运动员詹姆斯，还会推荐乔丹库里姚明，推荐C罗李娜林丹，更多文体娱教内容都可能推到你面前。
用户怕接收的信息单一化，平台同样怕供给的信息单一化，那样无益于用户长期留存，所以平台会持续对算法加以优化——
谷歌浏览器推出了“逃离泡沫”的插件，可以根据用户的阅读习惯，反向推荐调性积极、易于接受的内容。
新闻类APP“跨越分歧的阅读”(Read Across the Aisle)创立了包含20个新闻品牌的图谱，当用户阅读习惯偏向于一方时，程序会建议受众调整阅读内容。
抖音会努力让知识库、内容池成为百科全书式的存在，凭着算法模型自动学习积累的数以几十亿的“向量特征”，探索算法测量指标的优化，综合运用内容消重、打散和对用户多元兴趣的主动探索等策略，避免信息呈现一元化……
再说了，算法推荐往往能跟其他分发形式“组合使用”：编辑分发带来的是“你应该知道的”，搜索带来“你想知道的”，推荐带来“你可能感兴趣的”，关注带来“你关心的人的动态”，平台会将这些信息获取途径整合，以解决信息偏食难题。
根据“算法+热点+关注+搜索”推荐内容，已是内容平台常见做法。
04
在著作《必然》里，著名互联网学者凯文·凯利抛出了“理想的过滤器”一说。他认为，理想的过滤器应该推荐那些“我想知道我的朋友喜欢什么，而那又是我现在还不了解的”，以及“它将是一种会向我建议某些我现在不喜欢，但想尝试着喜欢的东西的信息流”。
现在的算法，已经实现了这点。着力实现提高信息筛选效率和避免信息单一呈现的平衡，成了算法加载的“任务进度条”。
而今，在信息分发平台、短视频平台、电商平台、社交平台及餐饮外卖平台，生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术已得到广泛应用。我们打车，导航会把最短或最快路径推荐给我们；我们点外卖，平台会将评分最高、距离较近的餐馆呈现给我们……
算法与其说是帮我们提高了信息撮合效率，不如说是帮我们节省了信息筛选成本——在海量信息面前，算法满足了我们的“脑部减负刚需”。
而在信息多样化的当下，算法也在着力将人们信息接收模式调至“多样化”制式。
信息平台就如超市，它会更想让顾客消费更多的商品，而不是每次来都只看同类商品。
喻国明就认为，智能算法推荐具有反信息茧房的本质，“采用多种算法的信息分发平台所具有的社会构造，从信息流动来说，总体上能够有效地避免‘茧房效应’的发生”，且从商业利益初衷看，算法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是更优解。
传播学教授杨洸也用实证调研给出结论：用户和算法之间始终处于相互响应、相互发展的状态，算法技术创造了很多新闻偶遇的机会，开阔了用户的信息视野。
毋庸讳言，算法是放大器，它的放大效应会在“人塑造环境”和“环境塑造人”的双向交互中倍数级还原出人的多面性来。
算法会在同频共振中放大向美向善的力量，之前烧烤、冰雪大世界、麻辣烫的热门短视频先后带火淄博、哈尔滨、天水的文旅，即为印证。
算法也会暴露许多人获取信息上路径依赖，沟通信息上社交衰退、消化信息上感情用事的弊端——当科普内容和土味内容都被推来时，有的人会对前者一划而过，对后者循环播放……只不过，太多人不会将箭头对准自己的思维惰性，只会让算法背锅，毕竟责人容易责己难，与其为难自己，不如责怪算法。
就此看，“信息茧房”是否存在还难说，但“思维茧房”“社交茧房”“认知茧房”真真切切存在……人们会自己为自己织茧，被缠住后就说是外部环境吐的“丝”。
05
这不是说算法就没有负外部性，而是说算法没有某些人想象的那么爱“造茧”。
在当下，拿所谓“信息茧房”去鞭挞包括算法在内的技术，也许是看错了病开错了药——真正的病或许在于在夸大新技术风险中走向反技术的一端。
在尼克·西弗说“算法已不再仅仅是文化建构的一部分，而已然变成文化实践本身，对算法不能仅从数学逻辑的角度去理解”的今天，还在用洪水猛兽思维看算法，才是狭隘。
真正可怕的，不是算法，而是信息单一控制和限量供给。
算法不是没不足，但有些人或许该听听凯文·凯利那两句话：
1，我们很少去关注落后技术的弊端，而总是在担心新科技可能会带来的风险。
那些以汽车会带来交通事故为由反对汽车的人，会假装看不到马车带来的弊害。
2，对于科技带来的问题，永远不能靠减少科技解决，而应该发明出更好的技术。
信息偏食问题不是技术带来的，但却能通过技术得到缓解：通过环境特征协同提取暗知识、暗变量，摆脱对信息需求的粗粒度归类，并通过跨学科指标融合去引导算法，塑造用户认知“广角”……
立足根本、着眼长远看，信息偏食是单个技术和单一平台难以根治的问题，解决之法在于提供多元信息市场，引导大众提升信息素养，善用新技术工具和媒介手段，拓宽信息获取渠道。
别忘了，就连桑斯坦本人也在《信息乌托邦》中说——新的传播技术正在使事情变得更好，而不是更糟。
