“過濾泡”：互聯網傳播下的信息選擇問題

【摘要】以算法為基礎的互聯網信息選擇機制就像包裹在人們身上的“過濾泡”，為用戶提供投其所好的內容。隨著時間累積和用戶數據增長，個體愛好傾向愈發突出，群體互動也更加趨于同質化，具有相同興趣、愛好的人群不斷集中，本該多樣化的互聯網世界在簡單算法的設定下卻讓我們陷入封閉、分裂的思想包圍圈中。“過濾泡”現象提醒我們作為個體無法處理海量信息的生物局限，從而必須關心信息的取舍之道刺破“過濾泡”，不是要重回信息把關的老路，而是呼喚媒介組織和用戶個體的公開討論和共同關注。加強新的信息傳播倫理建設和網民的媒介素養培養才能充分利用新媒介技術，更好地服務社會。

【關鍵詞】“過濾泡”;互聯網;信息選擇

一、無所不在卻似透明的過濾泡

2011年Pariser指出了互聯網信息傳播中的“過濾泡”現象[1]，以算法為基礎的信息過濾機制就像包裹在人們身上的大泡泡，為用戶提供投其所好的內容。人們在使用搜索引擎、電子商務、社交媒體等互聯網應用時，算法會根據個人輸入內容、行為歷史、交往對象、社會屬性、物理環境等大數據信息來評判個人喜好、需求和社會關系，并依靠機器學習模式，排除人為的主觀參與和情感投入，實現為用戶定制專屬信息的服務。隨著時間累積和用戶數據增長，人工智能對個體偏好的了解不斷加強。在機器看似精準化的服務下，個體愛好傾向愈發突出，群體互動也更加趨于同質化，具有相同興趣、愛好的人群不斷集中。

互聯網應用最廣泛的領域如搜索引擎、新聞聚合器、社交媒體等都建立在算法基礎上。《今日頭條》對其產品的介紹是“一款會自動學習的資訊軟件，它會聰明地分析你的興趣愛好，自動為你推薦喜歡的內容，并且越用越懂你。你關心的，才是頭條！”[2]通過算法對用戶身份信息、閱讀愛好、地理位置等數據進行挖掘，力圖提供完全符合用戶喜愛的精準閱讀內容推薦。《今日頭條》能在0.1秒內計算推薦結果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分類，5秒計算出新用戶興趣分配，10秒內更新用戶模型，并根據用戶的基礎屬性、環境特征和文章特征進行匹配推薦[3]。計算機技術的不斷提高，使這一切看似復雜、繁瑣的數據處理能在瞬間完成，一般消費者很難有所察覺，理所當然地接受這些資訊。數據算法造成的信息篩選加工“過濾泡”無處不在，卻很少引起關注，好似透明無色的泡泡包裹著人們。

技術設計的初衷是希望提供更加個性化、貼心的精準服務，但換個角度，卻有可能在迎合個人喜愛的同時創建一個更加隔絕、封閉的空間。百度記錄著我們曾經的每一次點擊，微信知道我們跟誰聯絡更多，支付寶了解我們每一筆消費行為。隨著網絡行為數據的增多，算法更加清楚我們想要的，同時也把我們不需要的東西屏蔽掉。人們喜歡與觀點一致的好友分享信息，微博、微信等社交軟件就通過“互粉”和“拉黑”讓人們建立更加投緣的朋友圈關系。互聯網建構了一個自由表達和多元創新的空間，但在算法設計邏輯下，卻讓人們更多地沉浸在對自我認知框架的滿足，甚至在封閉隔絕的社交圈中不斷加深偏見。出于好奇、八卦心態看過娛樂明星動態后，類似的內容就會常常占據頭條。關于養生、保健的很多認識誤區甚至謠言長期在互聯網中流轉，跟社交群的自我認同有很大關系。早在2009年Sunstein已警示人們要注意這種封閉孤立的信息傳播環境造成觀點不斷強化的“回音壁”效應[4]。數據記錄下了網絡上的一切行蹤，實現“精準營銷”的同時，也可能帶給人們垃圾信息的困擾。當你在淘寶一類的網上商城瀏覽過后，同類產品的廣告就會迅速伴隨你左右，網頁的內嵌廣告、彈出窗口時刻提醒著你曾經想買的鞋子或箱包。隨著人工智能機器人的發展，機器人賬號也逐漸進入社交媒體中。過濾泡問題不僅取決于你的社交關系，也有機器人的協助。Philip Howard對美國總統大選研究時發現，有20%到25%的選舉內容全部來自機器人賬號，排名前20的賬號媒體平均發布超過1300條信息。選舉日當天，機器人發布的信息中，傾向于特朗普的遠多于希拉里[5]。算法技術不僅影響我們的注意力，甚至還能通過操縱觀點信息左右我們的看法和態度。

二、互聯網傳播下的信息選擇問題

信息選擇并不是互聯網時代才出現的新鮮事物。相較于外部世界的復雜性，人類的生物屬性決定了信息處理能力的有限性。傳統社會，基于地域性的社會交往和農耕技術帶給人們相對有限信息傳播活動，依據習俗文化和宗族關系就能涵蓋多數生活技能，禮法和生活經驗幫助人們完成絕大部分的信息選擇過程。隨著工業社會的發展，生產技術的復雜化、大規模協作模式出現以及人口流動性增強，信息選擇變成一項更加復雜但卻必須的生存技能。大眾傳媒的產生是技術發明與社會需求的雙重結果，專門從事信息篩選的媒體人在法律和職業規范的約束下為人們進行信息“把關”。互聯網引發的信息爆炸使更大范圍內的生活以具象的數據呈現在人們面前，常規的信息選擇方式依然存在，但不足以應付海量數據的處理，注意力顯然成為最稀缺的資源，如何進行信息選擇成為這個時代的突出問題。

交由機器處理的信息選擇，可以避免人為主觀干預，同時海量數據的處理能力也是人工無法實現的，但目前的機器算法設計簡單而粗糙，完全放任這樣的信息選擇機制會給我們帶來深遠影響。目前的算法理論對于相關性的定義過于簡單，僅僅依靠點擊數據構成。微博熱搜榜內容按照短時間內的搜索量進行排序，娛樂、幽默、戲劇性內容易捕捉廣泛的人性需求，更容易獲得關注，因此各種娛樂八卦和社會獵奇新聞長期占據各搜索排行榜首頁。而關系到國計民生、社會福利等話題，因其宏觀性和牽扯利益的復雜性，不能用好或壞就可以簡單評價，依照目前的算法邏輯很難吸引注意力。快速更新的搜索榜強化了信息的熱度，減弱信息的深度，話題熱度成為吸引注意力的指揮棒。伴隨這樣的信息傳播，人們更多地用情感去體會溫度，而不愿用理性進行深度思考。另一方面，基于算法的個性化信息定制服務對于個體的分析仍然簡單粗暴，用身份標簽的形式把用戶分類，只要內容關鍵詞與身份標簽吻合便會推送給用戶，作為復雜的社會性個體就被降低為一個個具體的標簽符號。Pariser認為搜索引擎可以很好地幫助我們找到想要的信息，但卻無法找到我們不知道卻真的很需要的信息[6]。生活的機遇和挑戰很多時候都是在未知中產生，完全按照已有線索帶來的信息并不能滿足我們對無限信息的渴求。

大眾傳播時代的媒介消費者被稱為被動、沉默的受眾，互聯網技術的出現使人們擁有主動參與的權力。互聯網誕生之初，人們歡呼它能打破信息壟斷，拓寬人們的認知邊界，從不同聲音中做出明智的選擇。當越來越多的人接入互聯網，越來越多的行為融入互聯網，本該更加多樣化的互聯網世界在簡單的算法設定下卻讓我們陷入封閉、分裂的思想包圍圈中。如果不對技術制定規則展開公開透明的辯論和重新審閱的話，人們是否能夠真正實現這種信息主動選擇權不得而知。人類始終在追求更豐富和全面的信息，信息選擇方式不同決定我們的認知和行為差異。在以社交關系形成的互聯網絡中，好友和非好友關系都在產生影響，每當人們屏蔽掉某些信息或某些關系，就在不斷明確自身的社交邊界。“過濾泡”現象提醒我們作個體無法處理海量信息的生物局限，互聯網帶來的信息繁榮景象之下還應關心信息質量和取舍之道。刺破機器學習和數據算法技術下的過濾泡，不是要重回信息把關的老路，而是不能將信息篩選問題對大眾的遮蔽下僅僅交給工程師們來處理，這值得公開討論和廣泛關注。

三、呼喚新的信息傳播倫理和提高網民媒介素養

互聯網媒介的誕生，讓人們意識到大眾傳播時代自上而下、等級秩序嚴密的信息傳播過程被打破，期待一個更加扁平化、去精英化、全球化的新媒介傳播時代。傳統媒體因壟斷信息生產和傳播渠道而產生的把關人身份消失，取而代之的是以算法為基礎的強大機器處理能力，我們應警惕這種更為隱蔽的算法缺陷帶給人類的過濾陷阱。算法由機器執行，貌似客觀公正，但設計原理仍然離不開人的主觀意識，不能全部交由企業自行開發并對用戶強制執行。對互聯網媒介的信息選擇處理機制需要引起媒介組織和用戶個體共同關注，新的信息傳播倫理需要多方公開、透明、共同參與下建設和完成，同時不斷提高網民的媒介素養，才能充分利用新媒介技術，更好地服務人類與社會。

要想突破“過濾泡”帶來的信息屏障首先需要企業和媒介機構認真、全面地思考信息篩選方案。目前的算法機制基本上是從商業操作上實現的技術解決方案，很少關照到背后的社會因素和影響。Facebook過去也是根據用戶的閱讀歷史進行相關文章推送。2017年1月，在用戶抱怨他們無法看到熱點話題后，Facebook承認了“過濾泡”現象的存在，并著手解決該問題[7]。Facebook隨后取消了熱門話題列表中的個性化功能，期望能為用戶提供更多元的聲音，同時數據審核時也關照到信源的差異，只有可靠、有聲望的消息來源才會得以采納。在這個“人人可以發聲”的自媒體時代，我們更加需要恰守新聞職業道德的專業媒體團隊，只有負責任的報道才能帶來公

正、客觀、理性和更加平衡的信息內容。媒介機構應該注重信源公開，提供不同立場的觀點和評論。如果受眾對特定傾向或選題的內容關注較多，可以為用戶推送和建議更加多元的文章。刺破“過濾泡”陷阱的技術手段不難實現，但需要引起機構和組織的意識并加以防范。

20世紀上半葉，西方國家在應對日益強大的媒介影響，呼吁人們進行媒介素養教育，提供公眾的信息權利和維護自身權益。對信息的選擇能力是媒介素養的基本內涵，此外還包括對信息的理解能力、質疑能力、評估能力、對信息的創造和生產能力以及對信息的回應能力[8]。在我國，長期的自上而下的單向信息傳播模式和對媒介素養教育的缺乏，公眾對信息的全盤接受和從眾心理較為強烈，互聯網帶來更加復雜的信息傳播環境，因此如何應對新傳播規律下海量數據的信息選擇能力是當代媒介素養教育的重要內容。傳統社會的媒體把關權力部分的讓渡給互聯網媒介下的技術手段，網民應警惕“過濾泡”陷阱的存在，盡可能廣泛聽取不同聲音和態度，不斷突破自身的認知局限。同時要對接收到的信息進行多方面衡量和評估，批判性地接受，從而提高自身的信息選擇能力。

參考文獻：

[1]Pariser，Eli.201I.The Filter Bubble：What the Internet isHiding from You.London：PenguinUK.

[2]百度搜索：今日頭條[EB/OL].https：//www.baidu.com/2017-11-13.

[3]自媒體：你想也想不到這些也算是自媒體平臺[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/123381003 551381 2017-11-14.

[4]Sunstein，Cass 8.2009.Republic.com 2.O.Princeton，NJ：Princeton University Press.

[5]Baranuik，Chris.2016.Rise of the ballot bots.New Scien-tist.Vol.230，p22.

[6]Pariser，Eli.2011.The Filter Bubble：What the Internetis Hiding from You.London：Penguin UK.

[7]Vanian，Jonathan （2017-04-25）.“Facebook Tests Re-lated Articles Feature to Fight Filter Bubbles ".Fortune.com.

[8]高鋼.傳播邊界的消失：互聯網開啟再造文明時代[M].北京：中國廣播電視大學出版社，2016年，第181頁.

【作者簡介】范明，中國傳媒大學博士生，北京農學院講師。