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Newsletter|信息繭房、回音室、過濾氣泡——誰是誰的誰

 Mix楊林 2020-02-10

上周有同學(xué)私下向我提問了一個讓她頗受困擾的問題:“信息繭房”、“回音室效應(yīng)“和”過濾氣泡“三者的關(guān)系是什么?是“誰”產(chǎn)生了“誰”的關(guān)系么?和群體極化的關(guān)系又是怎樣的。

這個提問突然讓我也意識到了這樣一個問題:在平時的學(xué)習(xí)當(dāng)中,似乎我們都習(xí)慣性的接受了某一些概念,且默認(rèn)自己是清楚的,并沒有想過在一組使用背景相似的概念背后究竟有什么區(qū)別?如果二者完全是相同的概念,那么為什么又會出現(xiàn)兩個詞匯呢?于是我開始考慮這三個概念之間的關(guān)系,并和其他同學(xué)聊了一下,看他們是否清楚這三者的區(qū)別與關(guān)系。

我發(fā)現(xiàn),大家對三個概念都是有著基礎(chǔ)的人知道,當(dāng)三者分別出現(xiàn)時,幾位被訪者都能說出相對一致的對應(yīng)的概念,但當(dāng)我問及他們:“信息繭房”和“過濾氣泡”一樣么?有什么區(qū)別和聯(lián)系呢?“信息繭房”、“回音室效應(yīng)“和”過濾氣泡“是誰影響了誰而生成了誰呢?”,所有的被訪者給出的答案都是二者不同,但在解釋原因時卻都顯得模凌兩可。于是我便謀生了些這樣一篇文章的想法,去嘗試解釋三者之間的關(guān)系。

不知出于何種原因,在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了相關(guān)搜索之后,不管是網(wǎng)頁、文章還是CNKI知網(wǎng)文獻(xiàn),均未發(fā)現(xiàn)有關(guān)三者關(guān)系的論述,只有少量的文章中提及了“信息繭房”與“回音室效應(yīng)”,“回音室效應(yīng)”與“過濾氣泡”的關(guān)系,都還是一筆帶過。至于“信息繭房”和“過濾氣泡”出現(xiàn)在一篇文章中并對二者關(guān)系進(jìn)行論述的文章數(shù)為“0”。因此這個問題似乎成為了一個“約定俗成”的被遺忘區(qū),似乎所有同學(xué)都默認(rèn)自己已經(jīng)完全掌握了這個概念,因此這個問題似乎更像劉海龍所說的“灰色地帶”。本文筆者尚且對此概念進(jìn)行嘗試性的辨析解釋,作出一些膚淺的觀點,同時我們也只討論網(wǎng)絡(luò)空間中的三者關(guān)系。

1

三者的定義概念

“信息繭房”(Information Cocoons)是由哈佛大學(xué)法學(xué)院教授、奧巴馬總統(tǒng)的法律顧問凱斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》中提出的。指的是在信息傳播中,因公眾自身的信息需求并非全方位的,公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領(lǐng)域,久而久之,會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。“信息繭房”是以“我的日報”的形式呈現(xiàn)的:伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)達(dá)、信息的劇增,人們可隨意選擇關(guān)注的話題,依據(jù)自己的喜好量身打造一份“我的日報”。簡言之,“信息繭房”就是“我們只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領(lǐng)域”。

“回音室效應(yīng)”(echo chambers):指的是在某一個網(wǎng)絡(luò)空間里,相對封閉的環(huán)境中,一些意見相近的聲音不斷重復(fù),并以夸張或其他扭曲形式重復(fù),以至于無論該信息的真?zhèn)危幱谙鄬Ψ忾]環(huán)境中的大多數(shù)人認(rèn)為這些扭曲的故事就是事實的全部,而該網(wǎng)絡(luò)外部的任何信息,都很難在這個網(wǎng)絡(luò)中傳播或者不會達(dá)到這個網(wǎng)絡(luò)中。

“過濾氣泡”(Filter Bubble)是由定制新聞網(wǎng)站 Upworthy 的創(chuàng)始人伊萊·怕里澤(Eli Pariser)在2010年提出,他認(rèn)為,社交媒體會像一個氣泡一樣將受眾包裹在其中,通過算法和推送塑造受眾所處的傳播生態(tài)(if you like this, you like that) ,他將這個現(xiàn)象稱為“過濾氣泡”。

(上圖為:標(biāo)準(zhǔn)過濾氣泡)

2

分析闡釋與推導(dǎo)

我們先暫且不討論“回音室效應(yīng)”,首先看到最難分辨清楚的“信息繭房”和“過濾氣泡”。二者均能由算法推送,個性化推送導(dǎo)致,“繭房”和“氣泡”的隱喻也均代表著與外界隔絕。二者聯(lián)系密切,描述的對象相似度極高,因此大家在論述時混用,或者干脆廣撒網(wǎng),不假思索地將二者一起寫上去。盡管在答題時你寫下“由于“信息繭房”和“過濾氣泡”的共同作用”這樣的話也沒人會去找你麻煩,不過出于你一個研究生的嚴(yán)謹(jǐn),對學(xué)術(shù)的尊重,有必要對二者進(jìn)行概念劃分。

我們會發(fā)現(xiàn)桑斯坦早在2006年就提出來“信息繭房”的概念了,那會兒還沒有出現(xiàn)我們現(xiàn)在所熟知的“算法推送”,因此,“信息繭房”最早的時候是用來描述和解釋“公眾的心理需求如何影響公眾信息行為的”,因此在概念中,桑斯坦會強調(diào):“在信息傳播中,因公眾自身的信息需求并非全方位的,公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領(lǐng)域,久而久之,會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中?!备鶕?jù)于此我們可以發(fā)現(xiàn),桑斯坦所強調(diào)的“繭房化”是“心理影響行為”的過程,而且這一現(xiàn)象在很早以前就被發(fā)現(xiàn)了——20世紀(jì)中期美國的實證研究——拉扎斯菲爾德發(fā)現(xiàn)的受眾的“選擇性接觸理”霍夫蘭“個人差異論”。

根據(jù)選擇性接觸發(fā)現(xiàn):受眾在接觸大眾傳播活動之際,并不是不加區(qū)別地對待任何媒介和內(nèi)容,而是更傾向于接觸與自己的既有立場,觀點,態(tài)度一致或接近的媒介或內(nèi)容加以接觸,而有意無意地回避那些與自己既有傾向相左的媒介或內(nèi)容。而受眾的政治傾向?qū)@著影響個人的選擇性行為。在對信息繭房的研究中,皮尤研究中心(Pew Research Center)的一份新報告發(fā)現(xiàn),人們稱其新聞和政治信息的主要來源與他們的政治觀點密切相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)也進(jìn)一步佐證了該觀點。

個人差異論是卡爾·霍夫蘭于1946年首先提出,經(jīng)梅爾文·德弗勒修正后形成。這個理論認(rèn)為,在大眾傳播提供的信息面前,個人由于需要、習(xí)慣、信念、價值觀、態(tài)度、技能等的差異而對信息做出不同的選擇和理解。這個理論最主要的貢獻(xiàn)在于提出了“選擇性和注意性理解”。網(wǎng)絡(luò)空間的信息量龐大,個人不可能做到全盤接收,用戶必須對這些信息進(jìn)行選擇,而在做出選擇行為時,就必然受到選擇性心理的影響,用戶會依照個人的喜好對信息進(jìn)行過濾和選擇,以“保持集中的注意力和心理上的舒適感”。因此,對信息的選擇性心理是形成“信息繭房”的原因之一,“它將用戶束縛在由興趣和先入之見所引導(dǎo)的狹隘的信息領(lǐng)域”——人們一般都會選擇加入與自己意見一致的團體,團體對這些意見的認(rèn)同會加強個人關(guān)于此意見的信心。而當(dāng)媒介的信息一旦不符合團體的利益和規(guī)范時,便會受到團體的抵制,這被桑斯坦稱作“把自己歸入他們設(shè)計的回音室(echo chambers)”選擇性理解和選擇性記憶則會強化用戶的先入之見,加深用戶固有的一些淺陋之見,最后走向極端,造成偏激的觀點、言論或者行為,由此形成群體極化(Group Polarization)現(xiàn)象。因此”單純將媒介技術(shù)發(fā)展,甚至是“算法推送”作為建構(gòu)“信息繭房”的基礎(chǔ)說法是片面的,不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?,既不符合該假設(shè)提出的背景,也不符合邏輯的,是典型的沒有溯源而直接“套用”概念。

“過濾氣泡”,這一概念最早出現(xiàn)的時間為2010年,當(dāng)時帕里澤首次提出了“過濾氣泡”的概念并在2011年他所著的書名同為“信息繭房”的著作中進(jìn)行了詳細(xì)論述。

帕里澤在TED上介紹“過濾氣泡”

因此在帕里澤提出“過濾氣泡”的時候,我們已經(jīng)開始逐步進(jìn)入了算法的時代了,最開始讓帕里澤關(guān)注到這個問題的是社交媒體首頁定制新聞的“秘密”,他自己本是一位自由黨派人士,但也會經(jīng)常去閱覽一些保守黨派人士的文章,去了解他們在想什么,但突然有一天他發(fā)現(xiàn),他收不到保守黨的任何信息了,全部被Facebook給過濾, 因為Facebook認(rèn)為他更傾向于閱讀自由黨的內(nèi)容,因此保守黨內(nèi)容全被刪除了。之后他又讓他的朋友們進(jìn)行“埃及”作為關(guān)鍵詞的搜索,并截圖發(fā)給他,發(fā)現(xiàn),幾個人的首頁面幾乎完全不一樣。因此便形象地使用“過濾氣泡”這個詞,來描述這一現(xiàn)象“社交媒體會像一個氣泡一樣將受眾包裹在其中,通過算法和推送塑造受眾所處的傳播生態(tài)”。

因此我們可以發(fā)現(xiàn),算法推薦只能說是強化了“信息繭房”,加速了”繭房化“的過程,但該理論并不是專為“算法推送”而生,也沒有直接建構(gòu)起這個假設(shè)的基礎(chǔ),因此不能將產(chǎn)生“信息繭房”的鍋扣在算法上。不管從時間點還是適用背景來看,“過濾氣泡”才是算法推薦所直接影響形成的,帕里澤也專門用“過濾氣泡”來描述這種由“推薦算法阻礙人們認(rèn)識真實世界的某些層面”的情況。胡泳老師也舉過這樣一個例子——2010年4月,發(fā)生了舉世震驚的英國石油公司墨西哥灣漏油事件,帕里澤發(fā)現(xiàn),在這之后,如果使用谷歌搜索“BP”(英國石油公司的簡稱),一個人可能看到的是有關(guān)該公司的投資新聞,而另一個人可能看到的是英國石油公司所租用的一個名為“深水地平線”(Deepwater Horizon)的深海鉆油平臺發(fā)生井噴并爆炸、導(dǎo)致巨大的漏油事故的消息。這顯然是某種推薦算法造成的結(jié)果。

這便是“溯源”之后,所梳理的“信息繭房”與“過濾氣泡”搞清楚了究竟在哪些方面有什么具體的不同,二者適用的環(huán)境和背景又究竟是怎樣的,從而避免二者的“不假思索”的混搭。

3

三者的相互關(guān)系與作用機制

盡管我們溯源了二者最初的概念界定,但在當(dāng)下的社交媒體時代中,他們的關(guān)系又是怎樣的呢?這個地方我們就會將“回音室效應(yīng)”也加入進(jìn)去,進(jìn)行分析和邏輯推理。

上圖為:回音室效應(yīng)

根據(jù)前面的溯源我們可以發(fā)現(xiàn),對信息的選擇性心理是形成“信息繭房”的原因之一,“它將用戶束縛在由興趣和先入之見所引導(dǎo)的狹隘的信息領(lǐng)域”。因此人們會選擇加入與自己意見一致的團體,團體對這些意見的認(rèn)同會加強個人關(guān)于此意見的信心,媒介的信息一旦不符合團體的利益和規(guī)范時,便會受到團體的抵制。除此之外,還可能因為存在的“意見領(lǐng)袖”和“群體壓力”進(jìn)一步強化團體的共識,其后果就是進(jìn)一步“繭房化”并形成“回音室效應(yīng)”,在相對封閉的“繭房”中一些錯誤意見會不斷得到重復(fù),加之“回音室效應(yīng)”帶來的“同質(zhì)化的認(rèn)同感”令處于相對封閉環(huán)境中的大多數(shù)人認(rèn)為這些扭曲的故事就是事實的全部。相似的觀點通過“信息繭房”內(nèi)的“回音壁”進(jìn)行發(fā)酵,非常容易導(dǎo)致群體意見的極化。同時,“回音室效應(yīng)”在社交媒體上造成的另一個結(jié)果就是“過濾氣泡”的產(chǎn)生。

觀察一下人們在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中活動的實際軌跡就可以發(fā)現(xiàn),如同算法推薦“幫”我們刪除那些我們“不喜歡”的信息一樣,“信息繭房”能過濾出只屬于私人圈子內(nèi)的話題,而“繭房”內(nèi)“回音壁”不斷夸張、扭曲地重復(fù)我們“喜歡”的信息,高度同質(zhì)化的信息流最終構(gòu)成“過濾氣泡”,把相異的觀點和自己不喜歡的人排斥在外。這種由于算法推送和回音室效應(yīng)共同形成并強化的“過濾氣泡”會出現(xiàn)“結(jié)晶”效果,進(jìn)一步強化我們已有的“選擇性接觸機制”和“個人差異”,使我們呈現(xiàn)出群體內(nèi)高同質(zhì)化,群體外的高差異化,然后再次作用于形成“信息繭房”,從形成一個循環(huán)作用的機制。最終都會導(dǎo)致群體極化,甚至是形成潛在的隱患——“網(wǎng)絡(luò)巴爾干”(Cyber-balkanization)。

“網(wǎng)絡(luò)巴爾干”(Cyber-balkanization)概念由美國麻省理工教授馬歇爾和埃里克提出。意指網(wǎng)絡(luò)已分裂為有各懷利益心機的繁多群類,且一個子群的成員幾乎總是利用互聯(lián)網(wǎng)傳播或閱讀僅可吸引本子群其他成員的信息或材料。協(xié)同過濾其他不同的意見和信息。在互聯(lián)網(wǎng)龐大的用戶群中就形成了無數(shù)個小團體,這些小團體都有不同的共識,相互之間很難溝通,但內(nèi)部意見是一致的。這些分裂開來的小團體如同巴爾干半島的局勢一樣復(fù)雜多變,被稱為“網(wǎng)絡(luò)巴爾干化”。

4

 總結(jié)

以上便是筆者針對與“信息繭房”、“回音室效應(yīng)”、“過濾氣泡”三者之間的關(guān)系和作用機制進(jìn)行的簡單的推理,能力有限,必有不嚴(yán)謹(jǐn)之處。就拿“過濾氣泡”而言,胡泳老師也提及過,當(dāng)前雖有一些針對“過濾氣泡”的研究,“然而這類研究不能夠回答過濾氣泡的原因和效果問題。是經(jīng)過過濾的媒體世界造就了我們所見的在線集結(jié),還是本來就擁有不同信念的人建構(gòu)了自我增強的過濾器?社會的癥狀不能全部由媒體來承擔(dān)。就媒體效果而言,也不必對“過濾氣泡”的影響過分夸大。沒有算法過濾的一個問題是,我們可能會被信息的洪流所淹沒。況且,從前那種傳統(tǒng)的、非定制的新聞就一定可以保證多樣性嗎?”(胡泳,2016)。筆者初衷只是希望能靜下心來好好回答向我提問的那位同學(xué)的問題,同時也希望向所有關(guān)注我們公眾號的讀者傳遞這樣一個原則:理論真的不可以似是而非,學(xué)習(xí)真的是一件很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)氖隆?/span>

關(guān)于這個問題我已經(jīng)回答完了,留下了一些淺顯的觀點。如果你耐心看到了這里,并且對這個問題有你自己的見解歡迎留言指正。如果對你有幫助,也請告訴我,我會很開心。

至于其他關(guān)于這三者的危害、表現(xiàn)等等,我就不贅述了,你可以在其他很多文章中找到你想要的答案。

我,只想給你不一樣的

參考文獻(xiàn):

[1][美]凱斯·R.桑斯坦.《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識》

[2]胡泳.你不喜歡某些人或事?那就生活在過濾氣泡中


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