信息繭房是指人們對信息領(lǐng)域的關(guān)注會受到自身利益的引導(dǎo)，從而導(dǎo)致自己被禁錮在繭狀的“繭房”中的現(xiàn)象。信息繭、回聲室效應(yīng)和濾波器氣泡是描述信息偏食導(dǎo)致的信息變窄現(xiàn)象的三個重要概念。

信息繭房的概念是由哈佛大學(xué)法學(xué)院教授、美國前總統(tǒng)奧巴馬的法律顧問卡斯·桑斯坦在2006年出版的《信息烏托邦:多少頭腦產(chǎn)生知識》一書中提出的。信息繭的形成受到大數(shù)據(jù)技術(shù)與實踐、用戶行為、推薦算法等因素的影響。

信息繭房的出現(xiàn)降低了用戶獲取信息的成本，為平臺增強(qiáng)了用戶粘性，但它也存在一些問題，如縮小了用戶的信息范圍，限制了個人視野，促進(jìn)了群體極化和破壞了網(wǎng)絡(luò)公共領(lǐng)域的建筑物。要解決信息繭，需要用戶自身、媒體平臺和社會共同努力。

信息繭房回聲室效應(yīng)和過濾氣泡是描述信息偏食導(dǎo)致的信息變窄現(xiàn)象的三個重要概念。造成這些現(xiàn)象的主要原因是基于信息效率的推薦算法，這些算法是由選擇性接受和選擇性信任等心理機(jī)制以及社交媒體環(huán)境的內(nèi)外因素造成的。但是，三者的側(cè)重點也有所不同。信息繭房關(guān)注個體的事實信息獲取行為，強(qiáng)調(diào)“束縛”，具有明顯的個人偏見；回音室效應(yīng)側(cè)重于群體或系統(tǒng)意見的“聚集”和強(qiáng)化，與群論密不可分；而濾泡則側(cè)重于算法技術(shù)帶來的信息“過濾”，強(qiáng)調(diào)信息環(huán)境的同質(zhì)化。

回聲室效應(yīng)

回聲室效應(yīng)是指在相對封閉的環(huán)境中，一些相似的信息因為重復(fù)而被放大，使身處其中的人將錯誤的信息誤認(rèn)為是正確的信息，正確信息的相關(guān)性或重要性可能被錯誤地放大。例如，都市傳說的傳播就是典型的回音室效應(yīng)。回音室效應(yīng)不僅針對虛假信息，有時還涉及熱點新聞。

過濾氣泡

過濾氣泡意味著用戶在互聯(lián)網(wǎng)上搜索和瀏覽的痕跡將被記錄下來，這些線索可以形成用戶偏好的畫像。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)推薦算法的判斷結(jié)果向用戶推送信息，實現(xiàn)用戶個性化信息的定制。在此過程中形成的一系列過濾器構(gòu)建了一個獨特的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，稱為“過濾氣泡”。過濾氣泡更直接地強(qiáng)調(diào)信息過濾對用戶的影響。計算機(jī)算法向受眾傳遞所謂的“個性化信息”，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容流失、信息類型單一、受眾兩極分化等一系列“過濾泡沫”問題隨之而來。

19世紀(jì)法國思想家亞歷西斯·德·托克維爾指出，民主社會在促進(jìn)個人主義方面具有天然優(yōu)勢，隨著公民平等概念的推廣，這種現(xiàn)象將繼續(xù)蔓延。

1980年，《時代》文學(xué)副刊首次提出“回音室效應(yīng)”一詞。

1995年，美國計算機(jī)科學(xué)家尼古拉斯·尼葛洛龐帝在他的《數(shù)字生存》一書中也提到了“每日我”的概念，即根據(jù)個人喜好定制的虛擬日報。他認(rèn)為人們會根據(jù)自己的心情和興趣定制新聞，由此獲得的信息是個性化的。然而，個性化日報的流行很可能導(dǎo)致人們陷入信息過載的境地，并接受大量同質(zhì)化的信息，用戶的客觀判斷也會受到這些信息的影響而不知所措。

1997年，“互聯(lián)網(wǎng)巴爾干化”一詞被提出，這意味著活躍在網(wǎng)絡(luò)中的用戶將分裂為具有特定興趣的不同子群，成員幾乎總是利用互聯(lián)網(wǎng)傳播或閱讀來吸引該子群中其他成員的材料，從而導(dǎo)致用戶信息的封閉接收。這一概念被認(rèn)為是信息繭概念的雛形。

2002年提出的“圍墻花園”概念相對符合信息繭房的本質(zhì)，即用戶使用手機(jī)進(jìn)行社交活動時會形成“圈子文化”。

信息繭的概念是由卡斯·桑斯坦提出的。2006年，他在《信息烏托邦:多少頭腦產(chǎn)生知識》一書中首次提到了這一概念，隨后又在《網(wǎng)絡(luò)共和國》中詳細(xì)闡述了這一概念。他說，在信息傳播過程中，用戶會更關(guān)注自己感興趣的話題，人為地創(chuàng)造了一個“個人日報”，即“我們只聽我們選擇的、讓我們高興的內(nèi)容的交流場”。久而久之，用戶獲取信息的渠道會越來越有限，他們會被束縛在一個由“信息”和“想法”組成的“繭房”里，失去對其他不同事物的理解能力和接觸機(jī)會。

桑斯坦在《信息烏托邦》中提到，這種個人日報可能是一種風(fēng)險，也可能是一種機(jī)遇，它對商業(yè)和民主的影響是未知的。隨著網(wǎng)絡(luò)信息和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，這種“信息繭房”現(xiàn)象不再是紙上談兵的概念，它在生活中出現(xiàn)的頻率越來越高。

信息繭房已成為信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點。學(xué)者們主要從算法技術(shù)、社會互動和人為因素等角度研究信息繭的成因、影響因素和消散策略。

從大數(shù)據(jù)技術(shù)的角度來看：在信息收集過程中，由于設(shè)計的技術(shù)層次深、收集的數(shù)據(jù)量大、技術(shù)類型復(fù)雜，大數(shù)據(jù)收集服務(wù)的提供者處理水平不足、信息過多，會影響用戶獲取信息的質(zhì)量和數(shù)量，對用戶造成信息繭化效應(yīng)。

大數(shù)據(jù)實踐視角：時刻在線、社交傳播和個性化信息聚合服務(wù)是新時代信息傳播的特征。在信息傳播過程中，平臺會根據(jù)用戶的興趣、口味和偏好有選擇地進(jìn)行展示，這使得用戶很難接觸到其他觀點，也很難意識到自己的興趣之外還存在什么。

例如，社交平臺會根據(jù)用戶的歷史訪問記錄、點贊、分享、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等內(nèi)容，對用戶的行為和個人偏好進(jìn)行深入分析，并在此基礎(chǔ)上提供個性化服務(wù)，這將導(dǎo)致用戶的主觀舒適區(qū)不斷加強(qiáng)，用戶很難接觸到與自己意見相反的事物。

豆瓣、知乎和Reddit等垂直社區(qū)平臺將為用戶提供特定主題的討論環(huán)境。為了增加用戶粘性，平臺會分析用戶的主觀需求，盡量避免推送與用戶觀點沖突的內(nèi)容。用戶還會與其他具有相同立場的用戶進(jìn)行互動，以營造一種群體氛圍，這將增強(qiáng)用戶對平臺的滿意度以及對自己觀點的信心，但同時會降低他們對其他觀點的容忍度。

用戶信息行為視角：在獲取信息時，用戶傾向于選擇熟悉的信息源。如果信息來源過于狹窄，用戶將無法獲得更廣泛的信息。在搜索和過濾信息時，他們也會受到個人關(guān)注和關(guān)鍵詞含義的限制，并會忽略不熟悉的信息。另一方面，在評估信息的可靠性時，可能缺乏相關(guān)的理性和知識。另一方面，當(dāng)用戶接觸信息時，他們會有“選擇性接觸”，并會優(yōu)先選擇自己感興趣的信息。

推薦算法角度：推薦算法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它將根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好、環(huán)境特征等信息推薦用戶感興趣的內(nèi)容。在此過程中，將為用戶的歷史數(shù)據(jù)建立分析模型。如果獲取的數(shù)據(jù)量不夠，就會影響用戶獲取信息的體驗，甚至推薦也無法滿足用戶的需求。

協(xié)同過濾是通過計算用戶之間或用戶與項目之間的相關(guān)性來推薦用戶。但是，由于這個過程忽略了用戶和項目之間的多樣性和驚喜，因此在推薦時很可能會出現(xiàn)高重復(fù)的問題。

個人信息繭房：個人信息繭形成的原因是“個人日常”，即完全根據(jù)個人興趣創(chuàng)造的獨特信息界面。用戶對信息有更多的選擇，因此他們可以輕松地吸收他們感興趣的信息或屏蔽他們不想看到的內(nèi)容。

群體信息繭房：信息時代的社會交往不再受時間和空間的限制。用戶很容易通過社交媒體找到有相同或相似愛好和理念的同伴。平臺還將在用戶之間搭建橋梁，讓每個個體的“繭房”不斷聚合，成為具有共同特征和屬性的人際圈。這種圈子相對穩(wěn)定且具有排他性，因此不同興趣、偏好和想法的人很難融入其中，最終形成高度同質(zhì)化的人際圈，形成群體信息繭房。

積極影響：信息時代，用戶面對海量數(shù)據(jù)。在信息繭的影響下，用戶可以更容易地獲取與其興趣相關(guān)的信息，這降低了獲取信息的時間成本，滿足了用戶的信息需求。它不僅是娛樂信息，而且更方便用戶獲取專業(yè)信息。如果用戶有學(xué)習(xí)和發(fā)展特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的需求，在算法的推薦下，信息會更加準(zhǔn)確。

“信息繭房”的形成條件是平臺利用信息推薦算法向用戶推薦感興趣的事物。通過用戶畫像和多維度分析，全方位提升用戶滿意度，大幅提升信息利用率，降低用戶因?qū)ふ倚畔⒍赡茈x開平臺的風(fēng)險，大幅提升用戶粘性，并可優(yōu)化交互邏輯，讓用戶輕松看到關(guān)注、分享、點贊等按鈕，大幅提升平臺轉(zhuǎn)化效率。

負(fù)面影響：當(dāng)用戶長時間使用信息平臺時，個人對多樣化和高質(zhì)量信息的獲取將受到阻礙，他們將被困在信息繭房中，他們獲得的信息來源有限且同質(zhì)化嚴(yán)重。過多的刻板化信息不利于用戶提高自身素質(zhì)。高強(qiáng)度、高同質(zhì)化的綁架閱讀會引發(fā)閱讀疲勞、閱讀淺顯等問題，導(dǎo)致用戶體驗下降和認(rèn)知偏執(zhí)。而且，在信息繭房中，個人偏見會不斷加強(qiáng)，用戶對客觀世界的認(rèn)知和行為會受到影響，他們獨立思考的能力也會下降。例如，因為他們過于關(guān)注娛樂信息，所以他們對時事、政治和社會熱點毫無了解。

群體極化是指在一個組織群體中，由于群體的影響，個人決策比一個人的決策更容易做出更極端的決定。由于“信息繭房”的存在，用戶難以獲取多樣化的信息，自我篩選和自我強(qiáng)化在意見相似的群體中反復(fù)進(jìn)行，意見被進(jìn)一步強(qiáng)化，一旦接觸到與自己相反的意見就會產(chǎn)生強(qiáng)烈的不適感。比如粉絲無法接受外界反對偶像的聲音，集中精力進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)暴力，人肉搜索和惡搞視頻丑化任務(wù)，這些都是群體極化的表現(xiàn)，而這種群體憤怒也會轉(zhuǎn)化為輿論壓力，產(chǎn)生負(fù)面影響。

網(wǎng)絡(luò)媒體上有大量的信息，這使得用戶很難篩選信息。能夠進(jìn)入公眾視野的是網(wǎng)絡(luò)精英和權(quán)威信息源發(fā)布的少量信息，這導(dǎo)致了表達(dá)權(quán)的喪失，無形中剝奪了言論自由權(quán)。

另一方面，信息繭房加劇了不同意見群體之間的沖突，使社會生活中難以形成有價值的基本共識，甚至改變了公眾對現(xiàn)實世界的認(rèn)知，導(dǎo)致社會粘性降低。

優(yōu)化推薦算法：“信息繭”形成的原因之一是平臺算法的推送機(jī)制。通過改進(jìn)算法模型和調(diào)整推薦策略，平臺可以使用戶接觸的信息不僅僅局限于興趣愛好，還可以公開算法的設(shè)計原理，讓用戶了解算法推薦的過程，引導(dǎo)用戶避免陷入信息繭中，并為用戶提供算法推薦的控制權(quán)和選擇權(quán)，使用戶可以自主選擇是否使用算法推薦服務(wù)。

信息繭房

TS-ICC算法可以改善信息提供：為用戶提供多樣化的信息來源，在同一事件中從不同角度和立場展示自己的觀點，可以有效打破用戶的慣性思維，引導(dǎo)用戶從多個角度思考問題，減少信息偏差。此外，它還可以提供不同信息類型的討論渠道，使用戶可以與不同意見的群體進(jìn)行討論，打破不同態(tài)度用戶之間的障礙。

平臺還需要確保其提供的信息真實準(zhǔn)確，并建立相應(yīng)的篩選機(jī)制，以防止用戶被誤導(dǎo)。平臺可以主動搭建“人行道”模式，增加用戶遇到其他信息的機(jī)會。

改善信息行為：用戶在搜索和獲取信息時，應(yīng)選擇公平、真實的信息源，積極拓展信息源，拓寬視野，豐富觀察角度，這樣用戶的判斷力就會增強(qiáng)，不會被網(wǎng)絡(luò)推送的信息盲目牽著鼻子走，掌握信息接收的主動權(quán)，不做“信息黨徒”。

改變信息的概念：用戶的信息觀念是指用戶對信息的態(tài)度、知識和行為的綜合，信息觀念會影響用戶的行為。在互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶應(yīng)該培養(yǎng)自己的批判性思維和包容性思維，提高自己的信息素養(yǎng)，這樣當(dāng)面對信息繭時，負(fù)面影響就會減少，他們就會有自己的判斷和意見。

加強(qiáng)直接的人際溝通和聯(lián)系：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)打破了時間和空間的限制。對于用戶來說，虛擬世界非常令人興奮，但我們不應(yīng)該盲目沉迷其中。現(xiàn)實世界才是真正的立足之地，人與人之間的直接交流是相互了解、傳遞信息、辨別真假的最原始、最有效的方式和方法。

提供積極的指導(dǎo)：在新媒體背景下，提升社會正面效應(yīng)將增加網(wǎng)絡(luò)群體極化的阻力，削弱網(wǎng)絡(luò)群體極化的動力。為公眾“擴(kuò)大繭房”，讓公眾獲得更自由的選擇空間，為公眾提供媒體素質(zhì)教育。

信息繭房使人們對網(wǎng)絡(luò)信息的認(rèn)識長期局限于一座“人工島”，就像蠶蛹被“繭房”束縛一樣。然而，有些人認(rèn)為信息繭房是一個錯誤的概念。例如，Seth Flaxman和其他學(xué)者在2016年進(jìn)行了一項非常具有代表性的實驗。研究人員挑選了5萬名參與者，要求他們報告最近閱讀、觀看或收聽的新聞媒體。同時，他們通過電子手段直接監(jiān)控和記錄自己的實際新聞消費行為，包括網(wǎng)頁瀏覽歷史。通過對比這兩項數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，人們的實際媒體消費比他們想象的更加多樣化。換句話說，人們只是認(rèn)為自己被困在一個封閉的信息情境中，而所謂的蠶繭效應(yīng)根本不存在。同時，算法推薦被認(rèn)為是導(dǎo)致信息繭的原因，可以將其視為輿論構(gòu)建的結(jié)果，本質(zhì)上是技術(shù)污名化的問題。