算法推荐时代的“过滤气泡”
①2016 年，“后真相”被《牛津词典》选为年度热词，“后真相”的释义为：诉诸情感和个人的信念要比客观事实对形塑公众舆论的作用更大。很多学者把它与社交媒体和个性化推荐技术联系起来，认为社交媒体使用者不经查证分享来路不明的内容，推动了假新闻的泛滥；同时社交媒体所使用的算法技术，导致了“过滤气泡”效应，使公众更不易接触到与自己想法相左的信息，加剧了群体偏见。
②“过滤气泡”最早由互联网活动家帕里泽提出。他发现两个人使用谷歌检索同一词语，得到的结果页面可能完全不同；不同政治立场的人浏览同一个新闻事件，看到的新闻倾向也可能完全不同。比如2010年发生了令人震惊的英国石油公司墨西哥湾漏油事件，帕里泽委托两位住在北部并且受教育程度相似的朋友在谷歌上搜索有关的消息。一位获得了其深水地平线漏油事件的信息；另一位获得的却是关于该公司的投资信息。由此可见，在互联网时代，搜索引擎可以精准掌握用户偏好，为用户过滤掉异质信息，打造个性化的信息世界。但与之同时，信息和观念的“隔离墙”也会筑起，令用户身处在一个“网络泡泡”的环境中，阻碍多元化观点的交流。帕里泽将此称为“过滤气泡”。
③尽管“过滤气泡”受到高度关注，但事实上仍属于“新瓶装旧酒”。早在十多年前，有关“信息茧房”“回音室效应”“协同过滤”等问题已经引起了学界的广泛讨论。传播学家桑斯坦认为，信息的协同过滤会造成信息窄化，使群体成员倾向于加强与本群体的联系， 忽略同外部世界或者其他群体进行信息交流，导致群内同质、群际异质现象，促使“信息茧房”的产生。处于“信息茧房”之中的公众有如“把自己封闭在自我设计的回音室里，每个人听到的只是自己的回音，相同的意见会不断被重复，异质的观点会被过滤掉，这无异是一个作茧自缚的过程。也有学者把“回音室”效应与虚假新闻联系在一起，认为社交媒体上聚合了相似的信息和同样的观点， 使人们原本的态度不断被印证和强化，隔离了其他领域的信息和异己的表达。人们听到的只是封闭空间内被 放大的回声，而不是网络空间中全面而真实的声音。
④问题在于，随着算法推荐时代到来，大数据公司通过智能技术手段获得用户的阅读搜索痕迹，总结用户的习惯、兴趣和偏好，为特定群体实现精准内容发放已经成为一 种常态化操作。新闻传播概念实现了从“人被动寻找感兴趣的内容”到“内容主动定位到感兴趣的人”的转变。用户的兴趣习惯成为内容推荐的核心要素，用户不再需要手动选择自己感兴趣的内容，机器算法代替用户完成了选择的过程。
⑤正是出于对被左右的选择权的忧虑，人们尝试开展一系列“戳泡运动”来进行矫正， 但这些措施总体上看只是一些算法逻辑上的技术调整，针对的是那些已经认识到“气泡”并意图解决“气泡”的用户。事实上，“过滤气泡”的形成非常复杂：既有算法推荐技术的推波助澜，也有人性和情感结构的内在需求，还与社会结构和权力息息相关，我们对此既不能过于乐观，也不必过于夸大“过滤气泡”的负面影响。一方面如果没有算法过滤技术，我们注定会被信息洪流所淹没。另一方面从前那种传统的、非定制的新闻也未必能保证多样性。 “我们必须要弄清楚，是经过滤的媒体世界造就了我们所见的在线集结，还是本来就拥有不同信念的人建构了自我增强的过滤器”。这是一场技术与人性的较量，“戳泡运动”不仅需要不断改进算法技术，使用户可以接触到多元化的观点，还需要借助一个平等、自由、开放而理性的公共领域平台，开展协商对话，凝聚共识，这才是真正意义上的治本之道。
（原文有删改）
“历世不移的结果，人不但在熟人中长大，而且在熟悉的地方上生长大。熟悉的地方可以包括极长时间的人和土的混合。祖先们在这地方混熟了，他们的经验也必然就是子孙们所 会得到的经验。时间的悠久是从谱系上说的，从每个人可能得到的经验说，却是同一方式的 反复重演。同一戏台上演着同一的戏，这个班子里演员所需要记得的，也只有一套戏文。他 们个别的经验，就等于世代的经验。经验无需不断累积，只需经常保存。”
（选自《乡土中国》之《再论文字下乡》）
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