文 | 数字力场 佘宗明

20年前，哈佛大学教授凯斯桑斯坦首次提出了信息茧房概念。彼时的他恐怕完全没想到，这四个字后来会被人拿来跟算法绑定。

在他看来，在信息传播中，公众所接触的信息是有限的，会选择自己愉悦的信息，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的‘茧房’中，此之谓信息茧房。

可正如作家埃里克森在小说《Reaper's Gale》里所说的：Language changes over time. Meaning twists. Mistakes compound with each transcribing。翻译下就是：语言随时代流变，词义亦随之偏转，每次转录，都会让谬误不断累积。

在今年全国两会上，信息茧房一词又被多位代表委员提及，基本论调依旧是算法制造信息茧房。

这难言新鲜：一提到信息生态，就会想到茧房；一提到信息茧房，就会想到算法，已成不少人的惯性思维。

只要觉得视野受限，就归咎于信息茧房，只要觉得困于茧房，就归结为算法误我，挺符合许多人面对复杂问题时的简化归因习性。谁让信息茧房听着专业，算法又自带黑箱属性呢？

但语言学家门肯说过：对于每个复杂问题，都有一个清晰、简单且错误的答案。在对那些复杂问题给出清晰简单答案时，不少人也许需要思考下：它真的准确无误吗？

依我看，算法制造茧房一说不过是流行谬误，既误解了算法，也错解了信息茧房。

01

u1s1，算法制造茧房的说法，错解了信息茧房的实质和本源。

毋庸讳言，在网络巴尔干化的今天，部分网民认知极化导致的舆论劣化现象日益显性化。

对于这类情形，很多人会习惯性地拿信息茧房说事：今天渲染信息茧房正让你陷入傻子共振，明天威胁信息茧房正夺走你的认知主权。

我曾对此感慨道：时下有两个舶来的传播学概念近乎被用烂，一个是娱乐至死，另一个是信息茧房遇事不决，量子力学；归因无方，信息茧房，成了流行归因方式。

这番感喟，不是否认认知窠臼的存在，而是唏嘘信息茧房的被滥用。

认或不认，现实就摆在那：每个人都被困在自己的认知局限里，没有人能够跳出柏拉图洞穴寓言中的那个洞穴。

但所谓被困，很多时候都是自困。萨古鲁就说：大多数人困在自己制造的局限中，却没意识到是自己把自己锁在了里面。

人为什么会自己把自己锁在里面？答案就在于：不论是邓巴数，还是脑腐现象，都表明，人的信息处理会受限于物理限制和生理阈值等。

在此情形下，信息偏食就成了人脑抵御信息过载的自我保护机制，其本质就是脑部基于人的喜同恶异、趋利避害本性自动开启的信息筛选机制。

如今已通货膨胀的信息茧房，根源其实就指向了信息偏食事实上，桑斯坦当初提出信息茧房时意在警示信息偏食。

可当下，很多人在说信息茧房时，却是将信息茧房视作互联网信息供给模式和传递路径的产物，默认为信息技术是因、信息偏食是果，从中倒推出的结论是：因为有了包括算法在内的信息技术，人的视野在窄化、思维在固化。

这既是对信息偏食本性的否定，也是对信息偏食后果的夸大。

首先，将算法跟信息茧房嵌入因果链中，默认逻辑是：算法在前，信息茧房在后。但别忘了，在算法推荐还没问世时，人就开始做各种筛选了，物以类聚、人以群分的本质就是筛选。

细想下，我们在微博上关注同频者、在小红书上点赞同好者，不都是另一种物以类聚吗？

现实中，我们也会基于兴趣爱好等，选择跟什么人打交道、对什么信息停留或划走社会学中的选择性接触、心理学中的确认偏误，早已对这类信息的选择性摄取做了解释。将多因性的信息偏食情况简单归为算法使然，才是对人认知主权的攫夺。

其次，信息偏食的确会抑制异文化视野，可其另一面是帮人们脑部减压对所有信息照单全收，脑负荷必然超标。罔顾其两面性，只强调某一面，都有失偏颇。

02

u2s2，算法制造茧房的说法，更误解了算法的原理和初衷。

时至今日，很多人想象中的算法就是我点赞什么，算法就给我推什么，对算法的认知还停留在单维度匹配兴趣的原始阶段。

可真实的算法让凯文凯利的理想过滤器设想已成真既能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，也能推荐某些我现在不喜欢，但想尝试着喜欢的东西。

都知道，眼下生成式AI声势正高，互联网平台的推荐算法其实也与之同源。

早在上世纪90年代末，推荐算法就已在硅谷互联网平台中落地应用，经过多年迭代，它早已形成精准记忆+泛化探索的平衡体系。

就在前些天，有朋友就提醒我，在抖音App上搜看得懂的算法，就能看到抖音算法推荐的基本原理。我体验了一番后，最大的感慨便是：这届算法虽然没成精，但它已是成熟的AI技术，学会自己去对抗算法制造信息茧房的偏见了。

真要让某些人回到那个信息闭塞的前算法时代，他们会对信息茧房有更真切的认知。

罔顾这些复杂命题，将信息茧房作为原罪扣在算法头上，是认知上的偷懒。

说到这，可能有人会说，平台有利用制造信息茧房诱导用户沉迷提升平台日活的利益动机。

抛开理性不谈，这貌似在理。但若理性地看，会发现这想得太简单了。

算法的核心目标，从来不是 圈住用户，而是 留住用户，长期留存比短期沉迷更重要。而留住用户的关键，就是让用户始终对平台保持新鲜感。

人性本就喜新厌旧，一味推送同类内容，只会让用户快速审美疲劳，最终卸载APP。对平台而言，以失去用户长期留存为代价，把用户困在茧房里换来单次浏览时长，得不偿失。

04

马克吐温说：让我们陷入困境的不是无知，而是看似正确的谬误论断。

结合种种情况看，算法制造信息茧房，就是典型的流行谬误：它既错解了信息茧房的本源 ，毕竟，主动选择才是认知封闭的核心；也误解了算法的本质，毕竟，从商业利益考量到技术细节设计，都不支持算法织茧。

用梁实秋的话说，曩昔的金言有些未必可以奉为圭臬，有些即使仍在流行，事实上也已近于谬论。算法织茧说，就在此列。

流行谬误，再流行，也是谬误。故而穿越认知迷雾，很重要。

这不是说，今天的算法不是没有不足，也绝非不能置喙。

只是说，批评监督的前提，该是看见更贴近算法本来面目的算法它不是织茧者，倒像是在人们已知的花园和未知的荒野之间开垦的园丁，试图找到那条让人们愿意继续探索的小径。

如果将信息茧房定义为让人只能看到自己想看到的，将破茧路径视作让人还能看到他不知道自己想看的和不是自己想看到的，那算法其实已提供了太多的破茧工具，包括多样性频控和打散、多兴趣召回、随机扰动等反茧房设计。

而要让真实的算法被看见，需要学界多些专业科普，传播学界就有很多实证研究证伪了算法制造信息建房的说法；需要公众多些科学素养，渲染算法织茧前不如先到抖音上的体验算法板块上体验一番；需要平台将算法可理解性作为公共产品，持续推动算法透明化，并改进科普方式，努力弥合认知差。

在专业文章外上线体验算法板块，通过给用户可看、可点、可知的亲手操作体验，降低算法科普的专业门槛，让用户亲眼看到自己的点赞、评论、收藏行为如何影响推荐，在自行调节随机扰动强度中感受算法如何根据调整推荐就比纯文字性科普要好得多。

说到底，算法不织茧，破茧需由人。

如果自我封闭，算法可以是我们自我封闭的借口；如果足够开阔，算法完全可以是我们拓展广度的窗口。