“过滤泡”：互联网传播下的信息选择问题

【摘要】以算法为基础的互联网信息选择机制就像包裹在人们身上的“过滤泡”，为用户提供投其所好的内容。随着时间累积和用户数据增长，个体爱好倾向愈发突出，群体互动也更加趋于同质化，具有相同兴趣、爱好的人群不断集中，本该多样化的互联网世界在简单算法的设定下却让我们陷入封闭、分裂的思想包围圈中。“过滤泡”现象提醒我们作为个体无法处理海量信息的生物局限，从而必须关心信息的取舍之道刺破“过滤泡”，不是要重回信息把关的老路，而是呼唤媒介组织和用户个体的公开讨论和共同关注。加强新的信息传播伦理建设和网民的媒介素养培养才能充分利用新媒介技术，更好地服务社会。

【关键词】“过滤泡”;互联网;信息选择

一、无所不在却似透明的过滤泡

2011年Pariser指出了互联网信息传播中的“过滤泡”现象[1]，以算法为基础的信息过滤机制就像包裹在人们身上的大泡泡，为用户提供投其所好的内容。人们在使用搜索引擎、电子商务、社交媒体等互联网应用时，算法会根据个人输入内容、行为历史、交往对象、社会属性、物理环境等大数据信息来评判个人喜好、需求和社会关系，并依靠机器学习模式，排除人为的主观参与和情感投入，实现为用户定制专属信息的服务。随着时间累积和用户数据增长，人工智能对个体偏好的了解不断加强。在机器看似精准化的服务下，个体爱好倾向愈发突出，群体互动也更加趋于同质化，具有相同兴趣、爱好的人群不断集中。

互联网应用最广泛的领域如搜索引擎、新闻聚合器、社交媒体等都建立在算法基础上。《今日头条》对其产品的介绍是“一款会自动学习的资讯软件，它会聪明地分析你的兴趣爱好，自动为你推荐喜欢的内容，并且越用越懂你。你关心的，才是头条！”[2]通过算法对用户身份信息、阅读爱好、地理位置等数据进行挖掘，力图提供完全符合用户喜爱的精准阅读内容推荐。《今日头条》能在0.1秒内计算推荐结果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分类，5秒计算出新用户兴趣分配，10秒内更新用户模型，并根据用户的基础属性、环境特征和文章特征进行匹配推荐[3]。计算机技术的不断提高，使这一切看似复杂、繁琐的数据处理能在瞬间完成，一般消费者很难有所察觉，理所当然地接受这些资讯。数据算法造成的信息筛选加工“过滤泡”无处不在，却很少引起关注，好似透明无色的泡泡包裹着人们。

技术设计的初衷是希望提供更加个性化、贴心的精准服务，但换个角度，却有可能在迎合个人喜爱的同时创建一个更加隔绝、封闭的空间。百度记录着我们曾经的每一次点击，微信知道我们跟谁联络更多，支付宝了解我们每一笔消费行为。随着网络行为数据的增多，算法更加清楚我们想要的，同时也把我们不需要的东西屏蔽掉。人们喜欢与观点一致的好友分享信息，微博、微信等社交软件就通过“互粉”和“拉黑”让人们建立更加投缘的朋友圈关系。互联网建构了一个自由表达和多元创新的空间，但在算法设计逻辑下，却让人们更多地沉浸在对自我认知框架的满足，甚至在封闭隔绝的社交圈中不断加深偏见。出于好奇、八卦心态看过娱乐明星动态后，类似的内容就会常常占据头条。关于养生、保健的很多认识误区甚至谣言长期在互联网中流转，跟社交群的自我认同有很大关系。早在2009年Sunstein已警示人们要注意这种封闭孤立的信息传播环境造成观点不断强化的“回音壁”效应[4]。数据记录下了网络上的一切行踪，实现“精准营销”的同时，也可能带给人们垃圾信息的困扰。当你在淘宝一类的网上商城浏览过后，同类产品的广告就会迅速伴随你左右，网页的内嵌广告、弹出窗口时刻提醒着你曾经想买的鞋子或箱包。随着人工智能机器人的发展，机器人账号也逐渐进入社交媒体中。过滤泡问题不仅取决于你的社交关系，也有机器人的协助。Philip Howard对美国总统大选研究时发现，有20%到25%的选举内容全部来自机器人账号，排名前20的账号媒体平均发布超过1300条信息。选举日当天，机器人发布的信息中，倾向于特朗普的远多于希拉里[5]。算法技术不仅影响我们的注意力，甚至还能通过操纵观点信息左右我们的看法和态度。

二、互联网传播下的信息选择问题

信息选择并不是互聯网时代才出现的新鲜事物。相较于外部世界的复杂性，人类的生物属性决定了信息处理能力的有限性。传统社会，基于地域性的社会交往和农耕技术带给人们相对有限信息传播活动，依据习俗文化和宗族关系就能涵盖多数生活技能，礼法和生活经验帮助人们完成绝大部分的信息选择过程。随着工业社会的发展，生产技术的复杂化、大规模协作模式出现以及人口流动性增强，信息选择变成一项更加复杂但却必须的生存技能。大众传媒的产生是技术发明与社会需求的双重结果，专门从事信息筛选的媒体人在法律和职业规范的约束下为人们进行信息“把关”。互联网引发的信息爆炸使更大范围内的生活以具象的数据呈现在人们面前，常规的信息选择方式依然存在，但不足以应付海量数据的处理，注意力显然成为最稀缺的资源，如何进行信息选择成为这个时代的突出问题。

交由机器处理的信息选择，可以避免人为主观干预，同时海量数据的处理能力也是人工无法实现的，但目前的机器算法设计简单而粗糙，完全放任这样的信息选择机制会给我们带来深远影响。目前的算法理论对于相关性的定义过于简单，仅仅依靠点击数据构成。微博热搜榜内容按照短时间内的搜索量进行排序，娱乐、幽默、戏剧性内容易捕捉广泛的人性需求，更容易获得关注，因此各种娱乐八卦和社会猎奇新闻长期占据各搜索排行榜首页。而关系到国计民生、社会福利等话题，因其宏观性和牵扯利益的复杂性，不能用好或坏就可以简单评价，依照目前的算法逻辑很难吸引注意力。快速更新的搜索榜强化了信息的热度，减弱信息的深度，话题热度成为吸引注意力的指挥棒。伴随这样的信息传播，人们更多地用情感去体会温度，而不愿用理性进行深度思考。另一方面，基于算法的个性化信息定制服务对于个体的分析仍然简单粗暴，用身份标签的形式把用户分类，只要内容关键词与身份标签吻合便会推送给用户，作为复杂的社会性个体就被降低为一个个具体的标签符号。Pariser认为搜索引擎可以很好地帮助我们找到想要的信息，但却无法找到我们不知道却真的很需要的信息[6]。生活的机遇和挑战很多时候都是在未知中产生，完全按照已有线索带来的信息并不能满足我们对无限信息的渴求。

大众传播时代的媒介消费者被称为被动、沉默的受众，互联网技术的出现使人们拥有主动参与的权力。互联网诞生之初，人们欢呼它能打破信息垄断，拓宽人们的认知边界，从不同声音中做出明智的选择。当越来越多的人接入互联网，越来越多的行为融入互联网，本该更加多样化的互联网世界在简单的算法设定下却让我们陷入封闭、分裂的思想包围圈中。如果不对技术制定规则展开公开透明的辩论和重新审阅的话，人们是否能够真正实现这种信息主动选择权不得而知。人类始终在追求更丰富和全面的信息，信息选择方式不同决定我们的认知和行为差异。在以社交关系形成的互联网络中，好友和非好友关系都在产生影响，每当人们屏蔽掉某些信息或某些关系，就在不断明确自身的社交边界。“过滤泡”现象提醒我们作个体无法处理海量信息的生物局限，互联网带来的信息繁荣景象之下还应关心信息质量和取舍之道。刺破机器学习和数据算法技术下的过滤泡，不是要重回信息把关的老路，而是不能将信息筛选问题对大众的遮蔽下仅仅交给工程师们来处理，这值得公开讨论和广泛关注。

三、呼唤新的信息传播伦理和提高网民媒介素养

互联网媒介的诞生，让人们意识到大众传播时代自上而下、等级秩序严密的信息传播过程被打破，期待一个更加扁平化、去精英化、全球化的新媒介传播时代。传统媒体因垄断信息生产和传播渠道而产生的把关人身份消失，取而代之的是以算法为基础的强大机器处理能力，我们应警惕这种更为隐蔽的算法缺陷带给人类的过滤陷阱。算法由机器执行，貌似客观公正，但设计原理仍然离不开人的主观意识，不能全部交由企业自行开发并对用户强制执行。对互联网媒介的信息选择处理机制需要引起媒介组织和用户个体共同关注，新的信息传播伦理需要多方公开、透明、共同参与下建设和完成，同时不断提高网民的媒介素养，才能充分利用新媒介技术，更好地服务人类与社会。

要想突破“过滤泡”带来的信息屏障首先需要企业和媒介机构认真、全面地思考信息筛选方案。目前的算法机制基本上是从商业操作上实现的技术解决方案，很少关照到背后的社会因素和影响。Facebook过去也是根据用户的阅读历史进行相关文章推送。2017年1月，在用户抱怨他们无法看到热点话题后，Facebook承认了“过滤泡”现象的存在，并着手解决该问题[7]。Facebook随后取消了热门话题列表中的个性化功能，期望能为用户提供更多元的声音，同时数据审核时也关照到信源的差异，只有可靠、有声望的消息来源才会得以采纳。在这个“人人可以发声”的自媒体时代，我们更加需要恰守新闻职业道德的专业媒体团队，只有负责任的报道才能带来公

正、客观、理性和更加平衡的信息内容。媒介机构应该注重信源公开，提供不同立场的观点和评论。如果受众对特定倾向或选题的内容关注较多，可以为用户推送和建议更加多元的文章。刺破“过滤泡”陷阱的技术手段不难实现，但需要引起机构和组织的意识并加以防范。

20世纪上半叶，西方国家在应对日益强大的媒介影响，呼吁人们进行媒介素养教育，提供公众的信息权利和维护自身权益。对信息的选择能力是媒介素养的基本内涵，此外还包括对信息的理解能力、质疑能力、评估能力、对信息的创造和生产能力以及对信息的回应能力[8]。在我国，长期的自上而下的单向信息传播模式和对媒介素养教育的缺乏，公众对信息的全盘接受和从众心理较为强烈，互联网带来更加复杂的信息传播环境，因此如何应对新传播规律下海量数据的信息选择能力是当代媒介素养教育的重要内容。传统社会的媒体把关权力部分的让渡给互联网媒介下的技术手段，网民应警惕“过滤泡”陷阱的存在，尽可能广泛听取不同声音和态度，不断突破自身的认知局限。同时要对接收到的信息进行多方面衡量和評估，批判性地接受，从而提高自身的信息选择能力。

参考文献：

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

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

[3]自媒体：你想也想不到这些也算是自媒体平台[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]高钢.传播边界的消失：互联网开启再造文明时代[M].北京：中国广播电视大学出版社，2016年，第181页.

【作者简介】范明，中国传媒大学博士生，北京农学院讲师。