中新经纬1月28日电 (薛宇飞 实习生李俊浩)近日，清华大学社会科学学院积极心理学研究中心在线上举行“用户使用、算法推荐与信息茧房的关系再思考”主题研讨会，并发布了研究成果《破茧还是筑茧？用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》(下称《报告》)。在研讨会上，复旦大学新闻学院教授、传播与国家治理研究中心主任、媒介素质研究中心副主任张志安作了题为“算法茧房与公共媒介素养”的分享。

张志安表示，需要对信息茧房进行更强的经验研究，而不是一般意义上的理论批判，要从用户实际信息接触、信息选择和导致的认知效果，去思考茧房效应对公共参与或公共领域的影响。类似《报告》的不少经验研究发现，算法并不必然导致信息茧房。同时，《报告》解释了平台偏向和平台算法逻辑的差异，对不同类型的平台、算法推荐机制和用户选择进行了差异化研究，这种研究有利于从更理性角度去认识不同平台的差异与茧房效应。

他在发言中重点介绍了算法茧房和公众媒介素养之间的关系。内容、用户、技术、媒介系统/平台是算法的四个关键维度，我们需要从用户、平台、技术、社会多重的宏观视角来认识算法。

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张志安介绍，个性化推荐的基础是构建推荐系统。就推荐系统算法而言，具体可以分为社会化推荐(如朋友推荐)、基于内容的推荐(如根据用户观看过的电影推荐其他与之相似的电影)、基于协同过滤的推荐(如查看排行榜，或者找到和自己兴趣相似的用户，看看他们最近看什么电影)。

而用户主要通过以下三种方式来评价内容获取：一是基于成本的导向，用最小成本获得对自己有价值的信息；二是基于动机的导向，包括使用满足、用户感觉以及休闲娱乐的目的；三是基于过程的导向，包括用户参与和卷入过程中的偏好。

因此，能否解决信息过载问题、是否符合使用与满足、能否满足用户涉入需求将影响用户对推荐算法的满意度。

“《报告》发现，三成短视频用户对茧房效应有认知，但是并不愿意关闭算法推荐，这部分用户的决策是相对理性的，他们既看到了算法推荐短期内可能的局限，同时也清楚个性化推荐的有效价值。只有6%的短视频用户选择关闭算法，如果这部分用户清楚关闭算法，信息获取效率会大大下降，那么这种关闭就不是消极的，而是积极的自我选择。这个研究告诉我们，算法并非决定性因素，用户的使用动机是其信息接触的主驱动因素。”

张志安指出，内容分发主要包括三种机制。一是智能分发，基于算法的智能分发总体根据用户及社群特征，侧重流行偏向；二是社交分发，基于社会关系网络，偏向于社群兴趣；三是编辑分发，基于新闻价值和专业判断的人工推荐，更加侧重于权威偏向。我们需要把智能分发和其他推送规则联系在一起整体思考。

近年来，平台企业不断根据国家社会治理的要求进行技术调整、行动调整和品牌传播话语的调试，不断优化算法，更加强调信息多样和观点的差异。比如今日头条第一阶段的口号是“你关心的，才是头条”，更多强调个人的信息需求。2018年更新为“信息创造价值”，其核心是通过连接人与信息来创造新的价值时，更加重视信息的优质。2020年口号更新为“看见更大的世界”，反映了今日头条在内容分发机制上进行产品迭代的决心，已经进入了新的发展阶段，去看见更大的世界。

谈到算法治理的理念和机制，张志安表示，国家注重平台发展，互联网治理的制度空间刚性与弹性并存。他在最新发表的一篇论文中阐释了互联网政策变迁和平台治理的内在逻辑和核心理念，边发展边治理、平衡安全和效率，是包括算法治理在内的平台治理的主要特征。

在提高公众的媒介素养方面，张志安认为，在算法社会，我们需要将算法推荐、社交分发、主动搜索信息三种不同的信息获取方式整合在一起，防范单一信息渠道与技术应用可能带来的局限。对于算法推荐，平台主动优化算法推荐机制，有意识进行算法反馈和矫正；公众需要建立对算法推荐机制的理性认知，理性评价算法的利和弊；社交推荐的完善方式主要是扩大社交范围，建构异质性的社会网络；用户还需要提高定制和搜索信息的意识，对有价值的信息、账号进行有效的判断、筛选、优化调整。(更多报道线索，请联系本文作者薛宇飞：xueyufei@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

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