本文摘要：摘要：聚合類新聞客戶端可以提高信息推送的效率和準確率;但也出現了信息繭房的現象。本文將以今日頭條為具體研究對象，探討信息繭房現象的特征、實質及影響等，以期為其他聚合類新聞平臺提供可參考的改進建議。 關鍵詞：信息繭房;個性推薦;機器算法 一、引言
摘要：聚合類新聞客戶端可以提高信息推送的效率和準確率;但也出現了“信息繭房”的現象。本文將以今日頭條為具體研究對象，探討“信息繭房”現象的特征、實質及影響等，以期為其他聚合類新聞平臺提供可參考的改進建議。
關鍵詞：信息繭房;個性推薦;機器算法
一、引言
今日頭條是基于算法推薦的聚合類新聞客戶端，在同類平臺中具有很強的代表性。它可以為用戶過濾掉大量的無用信息，提高信息推送的效率和準確率;但另一方面也使得用戶的視野變得狹窄，局限在類似內容的持續推送中，陷于自我構建的“信息繭房”之中。
二、今日頭條中“信息繭房”現象的具體表現
(一)為用戶量身打造“我的日報”今日頭條本身不生產內容，而是依據個性化推薦系統，一方面從海量的信息中獲取有價值的部分匯聚到平臺中，另一方面通過對用戶日常的瀏覽行為的數據分析，了解用戶的興趣圖譜，從而進行信息的個性化和定制化推送，達到了“千人千面”的傳播效果。在當前社會環境中，由于互聯網技術的迅速發展和網絡環境中信息的爆炸式增長，“我的日報”式的獲取信息方式使得用戶的知識接觸面和視野窄化，長時間陷于“我的日報”和自己關注的“頭條”中，對其他領域的信息接觸量小，用戶便會“作繭自縛”。
(二)形成具有不同話題、不同價值信仰的多元群體今日頭條根據用戶所感興趣內容的差異，將用戶標簽化，而且將不同標簽的資訊推送給與文章具有相同標簽的受眾，以“標簽模式”將用戶劃分為不同的群體。今日頭條會記錄不同用戶的閱讀行為，匯集到大數據庫中，統計整理相近用戶對某一篇文章資訊的態度看法，在此基礎上，形成機器算法對指定用戶所關注信息的基本看法。平臺對具有同一標簽、興趣相似的用戶推送相似的文章，從而將大量而廣泛的受眾分割成一個個具有不同話題和價值判斷的群體，隨之設定了受眾獲取信息的范圍，使得信息資源分散在各個小群體之中，缺乏交流和呈現碎片化狀態。
(三)聚合類似信息產生“回聲室效應”“回聲室效應”在媒體上是指在一個相對封閉的環境上，一些意見相近的聲音以夸張或其他扭曲形式重復，令處于相對封閉環境中的大多數人認為這些扭曲的故事就是事實的全部。桑斯坦用“回聲室”來形容網絡信息傳播的局限性，他認為，在網絡空間里，受眾接觸到的、選擇的信息都是與其思想相一致的，久而久之用戶便會認為自己的這種思想看法都是被大多數人所認同的，而這種情況的出現與用戶信息選擇的局限性有巨大的關系。今日頭條依托個性化新聞推薦技術，迎合用戶的興趣，自動過濾與用戶意見相反的信息，使人們接收到的都是自己感興趣的信息，局限在同質化觀點的“回聲室”之中，難以接收到多元化的信息。受眾沉浸在汲取相同內容和觀點的滿足感之中，會導致思維僵化、認知視野窄化等問題。
三、今日頭條“信息繭房”現象的負面效應
(一)算法推薦信息限制用戶視野，阻礙個人的全面發展今日頭條利用智能化算法推薦技術，依托大數據技術，為用戶打造一份為其量身定制的“個人日報”。用戶獲取信息的范圍被限定在很小的范圍內，局限在自我建構的信息繭房中，信息環境單一封閉，人們為自己進行“議程設置”，日常接受的信息種類單一、缺乏深度，陷入觀點的“回聲室”之中，會阻礙用戶的全面發展。
(二)導致群體極化現象在新媒體時代，信息量呈爆炸式地增長，人們更傾向于根據自己的閱讀習慣和興趣愛好來選擇接觸的信息。網絡群體是不同的受眾按相同的興趣愛好聚集在一起所形成的小團體，群體成員更傾向于與本群建立密切的聯系，與外部世界與其他群體的聯系大大減少。在群體內部交流時，群體成員只注意與自己觀點相似的信息，會造成群體的同質化。群體成員長期禁錮在同質觀點的“信息繭房”中，對其他觀點接觸了解較少，認為自己接觸到的信息就是事實的全部，拒絕接受不同的觀點，最終導致群體極化現象。
(三)增加群體異質性，促使社會分化在“個人日報”式的信息繭房中，人們為自己進行議程設置，減少與外部世界和其他信息的接觸，失去與其他思想觀點碰撞交流的機會。人們長時間陷入自我構建的“信息繭房”中，生活變得程序化、定式化，脫離客觀世界，與其他個體和群體的聯系大大減少。當群體之間缺乏意見和思想的交流時，就會造成社會群體異質性增加。個人和群體會成為一個個孤立的個體，缺乏聯系與溝通，脫離社會發展，對社會與個人的全面發展造成不利的影響。
四、應對“信息繭房”的策略和措施
(一)平臺要優化算法推薦，提升用戶洞察技術喻國明教授認為，在這一領域最前沿的用戶洞察技術，已經將算法的計算范圍和測度指標擴大到人在社會生存發展中的社交圈子，計算人們所處的各類圈子對于某類話題和資訊的平均強度。如果其強度超過某一強度臨界值，便會認為這是這個圈子里的人應知的話題和資訊。平臺要優化算法推薦技術，更加科學準確、全面地洞悉用戶的真實需求，善于將這些話題和資訊進行分發，向用戶推送與他們興趣相異的信息，拓展用戶的視野。在更加先進完善的算法推薦技術的支持下，客戶端可以將更多有價值的全面的信息送達用戶手中，使用戶了解多元的重要信息，漸漸影響其閱讀習慣和閱讀過程中的思維方式，一步步突破“信息繭房”的束縛。
(二)聚合類新聞客戶端要打造“公共論壇”，成為不同思想交流碰撞的園地在頁面設置上，平臺可以增設“熱點信息”欄目，為用戶推薦更多的外部信息;將時事新聞、重大新聞放在首頁，或穿插在用戶的關注頻道中，使用戶能夠接受多方位的信息。適當地為用戶推送其不感興趣的隨機性的文章，打破用戶信息環境的閉塞性。在“公共論壇”中，鼓勵用戶各抒己見，暢所欲言。將公共話題引入個人議題，將用戶的視野轉到公共事務領域，避免用戶只關注其喜愛的領域，增強其社會責任感。
(三)平臺要設置“把關人”，加強信息審核在聚合類新聞客戶端中，機器算法充當了“把關人”的角色。但是現在的大數據算法技術仍不完善，單純以機器算法來判斷信息內容的價值觀和質量是不科學的，在此過程中，也出現了標題黨、庸俗低俗等新聞。平臺要用媒體的專業和規范來約束自己，擔負起“把關人”的重任，通過“把關人”機制確保內容的平衡性。一方面，平臺要不斷優化算法，利用完善的算法技術在源頭上對信息進行整合和把關，優勝劣汰。另一方面，平臺也要加強對信息的審核，進行“二次把關”，刪除不符合新聞價值選擇標準的信息。
五、結語
個性化推薦也是一把雙刃劍，以今日頭條為代表的平臺，實現了信息的有效分發，也出現了“信息繭房”現象，這樣的結果會阻礙信息的高質量傳播，用戶會深陷其中，“作繭自縛”�？傊�，聚合類新聞客戶端的算法推薦技術的優勢值得廣泛推廣應用，其實際應用過程中暴露出的問題更值得分析總結，為其今后的發展提供切實可參考的經驗，為整個個性化推薦新聞市場降溫。
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科學論文投稿刊物：《領導科學》(LeadershipScience)雜志創刊于1985年，由河南省社會科學界聯合會主辦主管的全國中文核心期刊，是綜合反映領導科學理論與領導工作實踐的，國內統一刊號：41-1024/C，國際標準刊號：1003-2606。
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