信息的個性化推送和“信息繭房”的形成

吳霞

摘要：

媒介建構的擬態(tài)世界并不是對現(xiàn)實世界的客觀反映，而是對現(xiàn)實世界中影響信息選擇與傳播的各種力量角逐和協(xié)商的綜合反映。信息個性化推送的產(chǎn)生是網(wǎng)絡技術發(fā)展到一定階段，為滿足網(wǎng)絡用戶的信息獲取而進行的自覺進化。信息推送過程既反映了人與計算機之間的智能互動，又反映了新聞推送主體與社會集體意識之間的微妙互動。但由于人工智能的算法參考的是用戶主動暴露于網(wǎng)絡社會的數(shù)據(jù)，用戶的潛在需求和真實想法在網(wǎng)絡社會中無法得到全面體現(xiàn)，因此帶來了信息個性化推送的片面性，這種片面性作用于人們對客觀世界的認知與觀察，從而形成了信息繭房。

關鍵詞：信息個性化推送；擬態(tài)環(huán)境；信息繭房

中圖分類號：G20文獻標識碼：A[KG3mm]文章編號：1672-8122（2019）01-0047-03

在信息時代，人們每天的生活都被媒體包圍，大家會利用各種媒體來獲取有關外部世界的信息，并再次形成對外界的了解。受限于自身認知能力的限制，我們必須通過媒介這一載體來建構對外部世界的認知，無論我們在獲取信息的過程中是否有意或者無意地過濾掉其他信息。信息個性化推送是我們面對信息爆炸社會創(chuàng)造出的一項人工智能服務，用戶接受到的信息經(jīng)過這一道新的“把關”環(huán)節(jié)。這個信息“把關”環(huán)節(jié)的把關人不再是意見領袖、報社編輯而是自己。在一次次人機交互中實現(xiàn)信息網(wǎng)的編織，這種微妙循環(huán)的互動會讓信息在幫助人們了解世界、考察世界的同時，完成對現(xiàn)實世界的二次建構。

[HS（2*1]一、信息個性化推送服務的產(chǎn)生和傳播過程

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的信息量巨大，但人們接受和接受的能力有限。在信息海洋中選擇信息成為我們遭遇到的前所未有的困境。互聯(lián)網(wǎng)的價值不僅來自于技術，更來自于用戶的數(shù)據(jù)累積。因此，根據(jù)用戶網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、例檢索關鍵詞、下載記錄、瀏覽記錄、評論等信息可以分析總結出該用戶的瀏覽習慣和個人喜好，這有利于媒體進行針對性的傳播策略，從而達到有效地觸達。

例如，新聞類APP“今日頭條”在過去兩年多的時間里，已經(jīng)積累了超過2.2億用戶，每天有超過2000萬用戶在“今日頭條”上閱讀自己感興趣的文章[1]。用戶在使用“今日頭條”時，不自覺地向其后臺輸送自己的閱讀偏好，“今日頭條”通過智能算法掌握了用戶的信息資訊獲取習慣，從而為不同用戶勾畫不同的用戶畫像，為用戶推送個性化的服務，從而得到更多用戶的喜愛。所以，這種“個性化服務”產(chǎn)品邏輯下也誕生了不需要用戶任何操作就能洞察用戶想法和需求的“聰明的算法”，這種算法會根據(jù)用戶的信息，預判你的需求，為你當好信息的把關人，為你提前挑選和推送那些它認為你會喜歡的資訊，信息的個性化推送服務從此誕生且不斷風靡。

二、信息個性化推送服務真的智能么？

人工智能時代的到來為信息的個性化推送提供了強有力的數(shù)據(jù)支撐，智能信息推送和個性化的信息定制強強聯(lián)手。商艷青在《媒體的未來在于“智能+”》一文中提出人工智能與媒體的融合將通過分析用戶的瀏覽記錄，預測用戶的個人信息偏好，提取用戶特征，構建用戶個性化預測模型。算法讓計算機越來越智能的同時也帶來了人機交互模式的改變，中國人民大學的彭蘭教授說過：“你在讀屏幕的時候，屏幕也在讀你。”[2]新聞推送是信息傳播的過程，計算機網(wǎng)絡以“看不見的”方式讀取用戶的需求并根據(jù)“需要”推送它。這個信息的傳播過程是技術可達到的，然而它的目的，即用戶高效獲取所需信息，是否能夠達到依然存在質(zhì)疑。

首先，智能算法用來預測用戶需求的信息來源分為兩個層面，第一是用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)過程中留下的各種“蛛絲馬跡”——即前文提到的瀏覽記錄等行為軌跡數(shù)據(jù)，其二就是用戶在注冊過程中的人口統(tǒng)計學信息如職業(yè)、性別、年齡等信息。但因為這些數(shù)據(jù)對于用戶的描寫顯然是不足的，由此導致的就是算法推算出來的行為模型預測也是不完整，即“聰明的算法”其實并沒有完整地洞察到用戶需求的程度；其次，用戶在社交媒體以及各大媒體暴露的信息源是否體現(xiàn)自己真正的需求，這一點還有待考證；再次，這些用戶在各大社交媒體，信息平臺暴露出來的信息是否和其本人的需求匹配，這一點也需重新考慮。美國著名社會學家戈夫曼在《日常生活中的自我呈現(xiàn)》一書中寫到：“人生就是一出戲，社會是一個大舞臺。”[3]如果說用戶在信息平臺看到的都是算法“讓”你看到的，那么其實用戶在各大信息平臺展示的信息也可以說是個人主動暴露的信息，社交平臺上的“人設”。朋友圈里扮演的“角色”，每個人都會或多或少掩藏自己不希望被看到的信息。比如，不看世界杯的人在世界杯期間也會在朋友圈感嘆勝負，不怎么讀書的人也會分享古典文學的評論，社交平臺的公開性、展示性，會讓用戶在使用過程中選擇性的暴露，努力“扮演”一個更好的自己。所以，手機“屏幕”、電腦終端所看到并不一定就是受眾最為真實的社會狀態(tài)，并且受眾還有更多深層次的需求并未即時地反饋給“智能”的數(shù)據(jù)讀取器。

三、信息個性化推送服務的影響

人是群居動物，從原始社會到現(xiàn)代協(xié)作都是如此，圈層在潛移默化中影響著人的行為和習慣，這種人際交往放之在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中同樣通用。人們選擇自己喜歡看的，愿意看的信息，“智能”的機器人記住了人們的選擇，并且會為人們作出個性化的信息推送服務。這樣看似智能和高效率的循環(huán)卻容易形成同類型信息的堆疊，加劇圈層的固化和認知學習體系的固化，形成了“信息繭房”[4]。

美國學者桑斯坦在其著作《信息烏托邦》中提出“信息繭房”這一概念，指人在潛意識里會被自己喜歡的信息所吸引，久而久之會將自己的生活至于一種類似蠶繭一樣的“繭房”中這一現(xiàn)象。長時間地接觸同質(zhì)化、同偏向的信息，也會讓使其個人慢慢失去接受其他不同信息的能力，信息繭房就會在不知不覺中形成。而當人處于自己搭建的繭房中，會呈現(xiàn)出一種程式化的個人生活。以覆蓋主流用戶最為龐大的社交平臺——微信為例，艾瑞的數(shù)據(jù)顯示，80%的用戶選擇從朋友圈里找閱讀內(nèi)容[5]，這就代表，大多數(shù)用戶的信息渠道來自朋友圈，閱讀信息的內(nèi)容取決于朋友圈的分享內(nèi)容。同一個圈子里的信息相對開放的信息平臺來說總難免局促，個人的獲取信息的渠道受制于各種社交平臺的圈子，個人很難獲得圈層外部的信息。也正是因為有信息繭房和圈層的作用，文青的朋友圈充斥了詩和遠方，一線用戶的朋友圈是電影、營銷事件的爆文，而父母輩的朋友圈里卻都是一些偽養(yǎng)生知識。這些群體的圈層外到底發(fā)生了什么？圈層外流行的是什么？卻不被他們所了解。

有研究表明，深陷“信息繭放房”中的危害是明顯的：首先是會加劇網(wǎng)絡群體的極化[6]。網(wǎng)絡上的圈子群體由信息的分化而形成，網(wǎng)絡信息繭房形成之后，群體內(nèi)部的特質(zhì)也會越來越類似，長期被信息繭房包圍，類似的想法和思維模式會形成一定程度的偏見，對其他信息的排斥也會相應形成。其次，信息繭房里的群體長期沉浸在同質(zhì)信息中，脫離外界多元信息環(huán)境，也會阻礙自身的成長，反之就更難以分享其他不同的信息。

綜上所述，信息個性化推動的產(chǎn)生是網(wǎng)絡技術有意識地演進到一定階段，以滿足網(wǎng)絡用戶的新聞采集。但由于人工智能的算法參考的是用戶主動暴露于網(wǎng)絡社會的數(shù)據(jù)，用戶的潛在需求和真實想法在網(wǎng)絡社會中無法得到全面體現(xiàn)，因此帶來了信息個性化推送的片面性，從而形成了信息繭房。當我們成為這場智能互動中的無形“把關人”的時候，我們和人工智能一起成為了我們“信息繭房”的紡織人。因此，我們不僅要提升用戶洞察技術，使它的算法更聰明、更能完整準確地測度到人們信息需求的全貌和重點。我們既要提高受眾的洞察能力，還要使這些算法更智能、更完整、更準確地做到衡量人們真正的信息需求。更要打破圍繞在我們身邊的“信息繭房”，通過提高自己的媒介素養(yǎng)，網(wǎng)絡素養(yǎng)來將繭房形成的圈子打破，將圈子里圈子外的各類訊息疊加起來，避免信息時代信息繭房給我們造成的負面效應。

參考文獻：

[1]阿里云資訊網(wǎng).“今日頭條”海量數(shù)據(jù)深度挖掘，宏觀角度把握大眾閱讀趨勢[EB/OL].2015-01-21，http：//labs.chinamo-bile.com/news/113878.

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[3]（美）歐文.戈夫曼.日常生活中的自我呈現(xiàn)[M].杭州：浙江人民出版社，1989.

[4]（美）桑斯坦.信息烏托邦[M].北京：法律出版社，2008.

[5]信息來源：https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1640007.

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[11]匡文波，李芮，任卓如.網(wǎng)絡媒體的發(fā)展趨勢[J].編輯之友，2017（1）.

[12]黃楚新.“互聯(lián)網(wǎng)+”意味著什么——對“互聯(lián)網(wǎng)+”的深層認識[J].新聞與寫作，2015（5）.

[13]商艷青.媒體的未來在于“智能+”[J].新聞與寫作，2016（1）.

[14]孫振虎，張馨亞.機器人新聞的發(fā)展與反思[J].電視研究，2016（6）.

[責任編輯：李婷]