(薛宇飛 實習生李俊浩)近日，清華大學社會科學學院積極心理學研究中心在線上舉行“用戶使用、算法推薦與信息繭房的關系再思考”主題研討會，并發布了研究成果《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》)。在研討會上，復旦大學新聞學院教授、傳播與國家治理研究中心主任、媒介素質研究中心副主任張志安作了題為“算法繭房與公共媒介素養”的分享。

張志安表示，需要對信息繭房進行更強的經驗研究，而不是一般意義上的理論批判，要從用戶實際信息接觸、信息選擇和導致的認知效果，去思考繭房效應對公共參與或公共領域的影響。類似《報告》的不少經驗研究發現，算法并不必然導致信息繭房。同時，《報告》解釋了平臺偏向和平臺算法邏輯的差異，對不同類型的平臺、算法推薦機制和用戶選擇進行了差異化研究，這種研究有利于從更理性角度去認識不同平臺的差異與繭房效應。

他在發言中重點介紹了算法繭房和公眾媒介素養之間的關系。內容、用戶、技術、媒介系統/平臺是算法的四個關鍵維度，我們需要從用戶、平臺、技術、社會多重的宏觀視角來認識算法。

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張志安介紹，個性化推薦的基礎是構建推薦系統。就推薦系統算法而言，具體可以分為社會化推薦(如朋友推薦)、基于內容的推薦(如根據用戶觀看過的電影推薦其他與之相似的電影)、基于協同過濾的推薦(如查看排行榜，或者找到和自己興趣相似的用戶，看看他們最近看什么電影)。

而用戶主要通過以下三種方式來評價內容獲取：一是基于成本的導向，用最小成本獲得對自己有價值的信息；二是基于動機的導向，包括使用滿足、用戶感覺以及休閑娛樂的目的；三是基于過程的導向，包括用戶參與和卷入過程中的偏好。

因此，能否解決信息過載問題、是否符合使用與滿足、能否滿足用戶涉入需求將影響用戶對推薦算法的滿意度。

“《報告》發現，三成短視頻用戶對繭房效應有認知，但是并不愿意關閉算法推薦，這部分用戶的決策是相對理性的，他們既看到了算法推薦短期內可能的局限，同時也清楚個性化推薦的有效價值。只有6%的短視頻用戶選擇關閉算法，如果這部分用戶清楚關閉算法，信息獲取效率會大大下降，那么這種關閉就不是消極的，而是積極的自我選擇。這個研究告訴我們，算法并非決定性因素，用戶的使用動機是其信息接觸的主驅動因素。”

張志安指出，內容分發主要包括三種機制。一是智能分發，基于算法的智能分發總體根據用戶及社群特征，側重流行偏向；二是社交分發，基于社會關系網絡，偏向于社群興趣；三是編輯分發，基于新聞價值和專業判斷的人工推薦，更加側重于權威偏向。我們需要把智能分發和其他推送規則聯系在一起整體思考。

近年來，平臺企業不斷根據國家社會治理的要求進行技術調整、行動調整和品牌傳播話語的調試，不斷優化算法，更加強調信息多樣和觀點的差異。比如今日頭條第一階段的口號是“你關心的，才是頭條”，更多強調個人的信息需求。2018年更新為“信息創造價值”，其核心是通過連接人與信息來創造新的價值時，更加重視信息的優質。2020年口號更新為“看見更大的世界”，反映了今日頭條在內容分發機制上進行產品迭代的決心，已經進入了新的發展階段，去看見更大的世界。

談到算法治理的理念和機制，張志安表示，國家注重平臺發展，互聯網治理的制度空間剛性與彈性并存。他在最新發表的一篇論文中闡釋了互聯網政策變遷和平臺治理的內在邏輯和核心理念，邊發展邊治理、平衡安全和效率，是包括算法治理在內的平臺治理的主要特征。

在提高公眾的媒介素養方面，張志安認為，在算法社會，我們需要將算法推薦、社交分發、主動搜索信息三種不同的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。對于算法推薦，平臺主動優化算法推薦機制，有意識進行算法反饋和矯正；公眾需要建立對算法推薦機制的理性認知，理性評價算法的利和弊；社交推薦的完善方式主要是擴大社交范圍，建構異質性的社會網絡；用戶還需要提高定制和搜索信息的意識，對有價值的信息、賬號進行有效的判斷、篩選、優化調整。(更多報道線索，請聯系本文作者薛宇飛：xueyufei@chinanews.com.cn)(中新經緯APP)

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