信息与茧房

刘强 万博文 俞涵

【内容摘要】本文基于文献计量学引文分析原理，综合分析对比国内外学术场域的差异。研究发现，国内外学术研究的重点截然相反，国内研究重点关注媒介技术进步与信息茧房之间的关系，警惕算法技术的崛起；而国外聚焦于公众之间的互动行为，关注个体的选择性接触心理。在研究集群方面，国外研究的知识结构展现多学科的交叉与融合，而国内研究性知识并未得到扩散。同时，综合国内外研究路径的纵横分析，对比发现国内外研究场域呈现两条不同的研究路径。

【关键词】信息茧房；回音室；CiteSpace；知识图谱；学术场域

“信息茧房”是由桑斯坦于2006年在其著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的一个比喻，他基于信息技术与两党政治之间的联系，认为网络技术可能会对社会协商民主造成伤害，产生党派间政治信息极化的茧房效应。这个在美国政治语境中提出来的比喻，也逐渐走向国内学者的研究视野，并且被广泛运用于所有信息领域。

在中国知网中以“信息茧房”作为关键词进行检索，截至2020年11月18日，中国学者在知网中发表以“信息茧房”为主题的文章共有532篇，时间跨度为2011—2020年；在Web of Science（WOS）数据库中，输入关键词Information Cocoon进行检索，只有两篇关于信息茧房的文献。由此可见，信息繭房这一议题在国内研究场域中一直备受学者关注，而在国外学术场域中，很少有学者进行研究，形成了一种“中热西冷”的研究局面。

以“回音室”（Echo chamber）作为关键词在WOS进行检索，截至2020年11月18日，共有373篇文献，将学科范围进一步限定为Communication，在国外传播学领域中共有118篇关于“回音室”的有效文献。在中国知网CNKI中以“回音室”作为关键词进行检索，只有23篇关于传播学领域的文献。可见，在“回音室”这一研究议题上，呈现出“中冷西热”的研究局面。

因此，在国内外学术场域中呈现出两种截然相反的研究视野，国内研究重“信息茧房”而轻“回音室”；国外研究重“回音室”而轻“信息茧房”。从侧重点来看，“信息茧房”强调的是信息获取的窄化，而“回音室”强调的是“回音”，即观点的同质化，这两个概念既有区别又有联系。

基于此，本文对这两个概念在中外学术场域中进行文献计量分析，以CiteSpace作为研究工具，以CNKI和WOS作为数据库源，绘制国内国外信息茧房领域的知识图谱，并对国内外的相关研究进行对比分析。

一、研究设计

（一）研究方法

本文运用文献计量分析方法，利用CiteSpace工具绘制知识图谱，将文献中的关键信息进行计量分析和可视化呈现。CiteSpace是一款基于Java语言所开发的文献计量工具，2004年由美国华裔博士陈超美教授联合大连理工大学共同开发，该软件基于引文分析理论和网络可视化算法对某一研究领域的文献进行计量，以此来探寻特定研究领域的前沿与热点。①

因此，本文借助CiteSpace绘制的科学知识图谱，对国内外有关信息茧房的研究进行解读，采用计量分析与逻辑推断梳理文献，比较国内外研究的演化路径与差异。

（二）数据收集与分析

中国知网是中国知识基础设施工程的重点项目，拥有很丰富的知识信息资源，是国内权威的学术网。WOS数据库是国际公认的能够较好反映科学研究水准的数据库，其三大引文索引收录了全球多种权威的、高影响力的国际学术期刊，拥有非常严格的筛选机制。因此，为确保分析数据的准确性与全面性，本文选择中国知网CNKI和WOS核心文集作为文献计量分析的数据库源。

在知网中去除重复数据及非研究类文献后，共获得402篇关于信息茧房议题的有效文献，将最终筛选后的有效文献通过Refworks格式导出，存储为txt文本，并在CiteSpace中将数据转换成适用于分析的WOS数据源，以此作为本文的第一个研究分析样本源。在WOS中将118篇关于“回音室”的传播学文献直接导出，作为第二个研究分析样本源（见表1）。

二、国内“信息茧房”与国外“回音室”研究场域对比

（一）研究热点对比：关键词共现图谱

将处理完成的国内外数据源，导入CiteSpace 分析工具中，并对相关的参数进行设置。将时区分割（Time Slicing）选项设置为相应的时间跨度，每个时区分割的年限（Years Per Slice）选择1，阈值设定为TOP50，节点类型（Node Types）选择关键词（Keyword）。

在国内“信息茧房”研究关键词共现图谱中，共有节点322个，连线733条，网络密度为0.0142（见图1）。在国外“回音室”研究关键词共现图谱中，共有节点250个，连线885条，网络密度为0.0284（见图2）。

将CiteSpace可视化界面中的节点信息列表导入Excel表格中并进行整理，在可视化知识图谱中，中心性值大于0.1的关键词则说明其具有较强的影响力（见表2）。

1.高位共现词分析

在国内外研究前20高中心性的关键词谱中，国内研究共现词最多的是“人工智能”“算法关联”；国外研究共现词最多的是“媒体”“新闻”“传播”。从关键词的中心性大小来看，“信息茧房”排在国内研究的首位，中心性为0.43；国外中心性最高的关键词是“媒体”，但中心性远低于“信息茧房”。这一差异说明“信息茧房”在国内学术场域中为新兴研究领域，之前研究很少涉及，更多关注其与算法的关联；国外针对“回音室效应”的研究则是从“媒体”“新闻”的相关研究领域中延续而来，更多关注其与新闻信息传播之间的关联。

从研究对象来看，国外研究重点涉及Facebook、Twitter等社交媒体机构，而国内研究主要涉及今日头条等新闻分发机构。这与国外新闻机构社交媒体化密切相关，美国皮尤研究中心（Pew Research Center）在2019年公布的数据显示，社交媒体已经成为美国成年人获取信息的主要渠道。其中Facebook是美国人最常用于获取新闻的社交媒体网站，大约52%的美国成年人从中获得新闻。而国内新闻机构发展差异较大，新闻客户端依旧是公众获取新闻信息的主要途径。

2.共现词类别比例分析

国内研究共现词与新技术关联最为紧密，直接与算法相关的共现词就有5个，占比高达25%，例如“算法推荐”“个性化推荐”“算法新闻”等。同时，与算法推荐机制间接相关的共现词还有“大数据”“人工智能”等，比例接近于40%。其次，与媒体机构（今日头条、微博、传统媒体、新闻客户端、社交媒体、新媒体、公共传播平台）相关联的比例达35%。剩余的则是背景性主题（“微时代”）及影响探讨（“信息窄化”“个人化”）。

而在国外研究场域中，除了相关的基础性概念外，共现词与公众个体感知的关联程度较高，所占比例达25%，例如公众的选择性接触、公众态度、公众参与、公众话语、公众新闻消费。同时，与政治两级分化（“意见气候改变”“政治运动”“政治极化”“政治传播”）相关的类别占比为20%。

结合高位共现词、共现词类别比例分析，国内外研究热点呈现出较大差异。国内学者更多的是关注互联网新闻平台中算法推荐机制的崛起，同时对这一新技术力量的普及十分警惕，因此非常注重深入探讨算法推荐系统中的技术控制对于受众个体乃至群体性的不良社会后果，例如词谱中所出现的“个人化”与“群体极化”。研究主要聚焦于算法分发技术控制下的同质性新闻平台所产生的信息窄化与茧房效应，重点关注媒介技术进步与信息茧房之间的关系。对于算法推荐系统下的信息茧房可能会侵蚀社会公共性这一问题的担忧，促使国内学者开始对算法这一社会控制技术进行干预与优化，着力打破基于“流量至上”的算法设计，从而破除“茧房效应”。

而在国外研究场域中，国外学者更倾向于关注个体行为，研究视野主要集中在政治传播中公众之间的互动行为，更加强调人的主体性，关注用户个人的选择性接触心理所产生的选择性接触行为而导致的两极分化、政治极化的社会现象，并对“回音室”中的意见强化对于民主制度的可能危害产生担忧。

（二）研究集群对比：关键词聚类图谱

在CiteSpace中将关键词进行聚类，通过分析可视化图谱中的聚类及关键节点，可以揭示出该研究领域的知识结构。聚类分析中的Modularity值，也称为Q值，其区间为（0，1），一般经验认为Q值>0.3时就说明由CiteSpace划分出来的社团结构是显著的。本文将国内外的关键词共现图谱进一步聚类，Q值分别为0.4601（见图3）、0.5052（见图4）。其中，国内外研究聚类图谱的Q值均大于0.3，这表明聚类效果较为显著，聚类表信息的具体内容见表3。

在CiteSpace中，聚类号越小则代表该聚类的节点数越多。在国外学术场域中，聚类标识词分别为“信息焦虑”“政治传播”“推特”“政治两级分化”“同质性”“虚假信息”“政治信息需求”。研究集群主要聚焦于政治传播领域中的公众心理行为，从传播心理学视角分析受众行为，展示多学科知识的交叉、扩散与融合。

而国内研究主要聚焦于技术传播领域，其聚类词分别为“新闻客户端”“算法”“信息茧房”“人工智能”“过滤气泡”“机器新闻”，研究集群主要表现为主题引进及技术导向。其中，“信息茧房”与“过滤气泡”仅为新引进的学术词汇，集中于范围有限的学术群体，未引起其他领域学科的关注，研究性知识并未得到扩散。

（三）研究路径对比：时区图谱

时区视图是从时间维度来展现某研究领域的发展演进态势，因此，为清晰地呈现国内外学者对于信息茧房相关研究的演化路径，在CiteSpace可视化界面的控制面板中，选择时区图（Timezone View）进行可视化切换。在图谱中，节点的圆圈越大说明该节点在这一年的研究中所出现的频次越高。根据时区图谱（见图5、图6），本文将国内“信息茧房”研究以及国外“回音室”研究的关键词演化路径进行梳理（见表4）。

1.国内外研究横向比较

在2011—2012年的研究起步阶段中，国内研究只是引入“信息茧房”这一概念，从信息技术与信息生态的关系出发进行分析，但并未对这一概念进行充分论证。相反，在这一阶段，回音室的研究已引起国外学者的广泛关注，在数字文化的研究背景下用社会网络的视角去探析回音室效应对于公共领域的影响，并基于回音室效应的前因变量——选择性接触展开实证分析。

2013—2015年，移动网络飞速发展，社会化媒体在这一时期开始成为国内外学者的重点研究对象。国内学者以微博这一公共传播平台为研究对象，更多关注信息环境的技术变化，例如关键词中的“去中心化”“扁平化”“场景化”。国外学者则以Twitter为研究对象，采用混合方法与共词分析对回音室效应进行论证，更多关注受众的行为变化，并对用户单一的信息接触行为所引发的激进主义和集体行为产生担忧。

2016年，媒体平台中受众个体行为所产生的社会效果引发国内外学者的共同关注。国内以新闻客户端“今日头条”为重点研究对象，针对该平台以用户为中心的推荐和订阅行为进行分析，更侧重探讨茧房效应下的信息碎片化与信息窄化。与此同时，国外学者以Facebook这一社交媒体为研究对象，并不简单关注用户订阅行为，而是更侧重于关注受众对于新闻报道的政治态度与政治言论，并逐渐认识到過滤气泡是导致回音室产生的另一种因素。

在2017—2020年的新近研究阶段中，国内全面关注算法技术的影响，从技术操控的维度去探析智媒时代中的茧房效应，对算法进行干预与优化成为学界的共识。而在国外学术场域中，政治传播中个体行为变化成为学者们的研究重心，更多关注政治领域内用户个体行为所造成的两级分化、政治对立以及种族隔离现象。

2.国内外研究纵向比较

从1996年尼葛洛庞帝在《数字化生存》一书中所提到的“我的日报”再到2006年桑斯坦在其著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提及的“信息茧房”，有关受众自主选择个性化信息的行为开始引发国外学者的关注。在“网络技术—民主协商”的宽阔视域下，桑斯坦基于知识分子对“思想自由”的推崇，对信息时代的网络过滤技术展开批判。②

随着中外学术研究的互学互鉴，“信息茧房”这个在美国政治语境中提出来的比喻，也开始走进国内学者的研究场域，并基于中国国情展开研究。2011—2020年，国内关于“信息茧房”的研究也随着技术革新与媒介形态的转变发生了相应的变化。在研究起步阶段，国内学者们针对信息生态、信息技术等基础性概念进行初步的探讨，奠定了关于“信息茧房”的研究基础。随着信息技术的不断进步，个性化推荐机制愈发成熟，内容的定制化生产与算法分发功能开始大规模应用于大众媒介。在研究发展阶段中，所涌现的关键词已经不再局限于一些基础性的概念。在从传统媒体到新媒体再到智能媒体的演变过程中，算法推荐在信息传播过程中的作用也越来越引起学者的关注。新闻的分发已经不再是偶然与随机的，媒体的议程设置功能也在很大程度上受到算法的冲击，大众所关注的热点已经不再是新闻媒体通过议程设置自行凸显的重要性新闻，而是算法所设定的用户可能感兴趣的新闻内容。在新近研究阶段中，国内学术场域仍聚焦于算法传播，全面关注算法技术给整个信息生态带来的影响。相关的关键词有“智能媒体”“人机协同”“过滤气泡”“选择性心理”“导向把控”“价值引领”“破茧”“人的主体性”等，许多关于如何把控与优化算法实现人机协同进而破除茧房效应的研究相继涌现。

在国外针对回音室的学术场域中，研究早期主要聚焦于公共领域中公民对于政治信息的选择性接触，从社会网络的视角去探析媒体环境中的回音室效应，并多次展开实证研究进行探讨。随着数字媒体的飞速发展，一个高度选择性的媒介环境到来。新闻信息的定制化生产与传播成为当下主流，越来越多的用户依赖社交媒体定制新闻信息，以此满足政治信息需求。因此，在研究发展阶段，Twitter与Facebook这两大主流的社交媒体平台逐渐成为国外学者的重点研究对象。在新近研究阶段中，国外学者愈发关注公众在社交媒体使用中的信息需求与感知能力，对于媒介环境中回音室效应的认识也在逐渐深化，开始深入探讨回音室效应下用户的互动行为给整个政治环境带来的影响，党派偏见、政治焦虑、政治危机、虚假信息等关键词相继涌现。

3.国内外研究综合比较

综合国内外研究的纵横分析，对比发现国内外研究场域呈现两条不同的研究路径。国内研究更多的是从技术革新的视角去探讨信息茧房，研究从最初的信息技术是如何改变整个信息生态开始起步，并随着媒介技术的演变，逐步探讨技术操控下的新闻内容分发，尤其是对算法这一新兴技术力量的崛起产生警惕。而国外研究更侧重于从人际互动的视角来探讨信息回音室，最初主要关注公众对于新闻信息的选择性接触行为，并逐步将研究重心转向政治传播领域，关注政治传播中个体行为变化。

同时，国外研究起步较早，研究的热点议题均先于国内学术场域，比如国外学者从2012年就开始关注回音室效应的前因变量，而国内直到2020年才对这一概念进行深入的论证。虽然媒介演变的历程在两个学术场域中是相似的，但关注的角度具有较为明显的差异，国外學者在2014年起就注意到回音室效应对于集体行为的影响，而国内对于这方面的研究相对滞后。除此之外，国内研究着重认为信息技术是信息茧房产生的主导原因，将算法视为信息茧房的缔造者，如何优化算法成为研究热点。而国外研究者并未对这一新兴的技术力量产生担忧，认为用户的情绪、态度、信息需求及所引发的自主行为才是学界应该关注与探讨的议题。

三、结语与讨论

（一）国内概念的纠结与国外共识的达成

根据文献计量分析， 2011—2020年，国内关于“信息茧房”的研究并未达成共识，学者们对于“信息茧房”这一舶来词的概念界定上仍存在争议。第一类意见从技术角度出发，认为算法推荐技术是“信息茧房”产生的原因。姜红、鲁曼（2017）提出算法通过单一化、同质化的信息推送不断加固着“信息茧房”，高度重视用户需求的算法推荐所带来的信息闭环，将人封闭在狭小的空间中， 隔绝了多元化的信息来源和多元化的世界。③范红霞、孙金波（2019）认为“信息茧房”的困境是由算法技术造成的，算法专制下的技术强权将加剧茧房效应。④第二类意见从用户角度出发，认为“信息茧房”是“拟态环境”的一种表现，是公众“信息偏食”的结果。彭兰（2020）在研究中提出信息茧房并不是算法时代独有的产物，它实质上是来源于人们的选择性心理，受众更倾向于接触那些与自己原有态度、立场相一致或相接近的内容，从而陷入由自身所塑造的“拟态环境”中。⑤喻国明、方可人（2019）研究发现算法并不是“信息茧房”形成的必要条件，“信息茧房”形成的前提实际上是用户在媒介接触和使用的渠道偏好与选择窄化。⑥第三类意见认为对于“信息茧房”概念的界定不应仅仅局限于其具体成因，而应该侧重于对“信息窄化和观念极化”这一现象的揭示。李武、艾鹏亚、杨韫卿（2019）在研究中从“自我选择”和“算法推荐”两方面共同出发，将“信息茧房”的概念重新定义为“个人或群体在信息消费过程中因自身或外界的因素而形成的信息窄化和观念极化现象”。⑦因此，在国内学术场域中，学者们对于“信息茧房”概念的界定仍存在分歧，同时对于“信息茧房”究竟是理论还是假说也意见不一，目前的研究陷入概念纠结。

相反，在国外学术场域中，“回音室”这一概念由桑斯坦在其著作《网络共和国》中首次提出，认为人们更容易听到与自己观点相类似的声音，自动隔离了与之相反的观点，在这样一个闭合传播的“回音室”里，最终听到的只是自己的“回音”。这一概念的界定也得到学界的广泛认同，更加强调的是公众与志同道合的人建立联系，从而进一步强化群体间单一信息的重复与传播。例如，Daoust & Sullivan（2017）将回音室的产生描述为：“公民通过寻找支持先前存在的态度、政治信仰和偏好的信息来源来强化先前的偏见，同时与志同道合的用户分享相似的观点和意见，从而以创建回音室。”⑧Dubois & Blank（2018）认为当有相同兴趣或观点的人在群体中进行广泛互动时，回音室就出现了。⑨

综上，相比于国内研究对于“信息茧房”概念的纠结与模糊，国外学者对于“回音室”概念的界定更加清晰明了，并且已经在学术场域中达成共识。

（二）国内表象的关注与国外机制的探析

在国内学术场域中，信息茧房对个人、群体以及整个社会所造成的影响成为学者们研究的热点议题。首先，从微观层面来看，国内学者们主要关注新闻客户端中的算法推荐机制对个人信息的接受所产生的茧房效应，相关的关键词有“容器人”“信息窄化”“信息碎片化”“个人化”等。其次，从中观层面来看，关注信息茧房对于群体性孤独所造成的负面效应。赵石强（2013）在研究中指出大学生网络群体极化的主要表现为沉湎于劣质信息茧房。网络的协同过滤功能使大学生网民的信息面不断窄化，而一旦陷入糟糕偏激的信息环境中，会在不断循环的推荐机制中走向极端，造成分裂。⑩郭珅（2018）认为社交媒体下的群体性孤独， 是信息茧房不断恶化后的具体体现。最后，国内学者从宏观层面探讨信息茧房与公共领域建构之间的关系。胡婉婷（2016）在研究中将“信息茧房”对公共领域建构所造成的影响总结为以下三点： “意见自由表达”受阻；群体极化造成公众理性批判的缺失；社会黏性削弱，破坏共同体维系。

相较于国内学者对于“信息茧房”表象的关注，国外学者更加侧重于研究“回音室效应”的形成机理。Karlsen， Steen-Johnsen， Wollebaek & Enjolras（2017）研究认为“回音室”的特点是人们如何选择性地避免与自身相反的观点，而且这种态度偏向不仅通过选择性接触得到加强，而且也通过选择性判断过程得到加强。Beam， Hutchens & Hmielowski（2018）研究指出人们对特定党派信息的选择性接触经常被引用作为“回音室效应”形成的理论机制，同时选择性接触理论也通常在认知失调理论中找到理论根源，该理论认为人们可能选择态度一致的信息而不是态度不一致的信息。在“回音室”内，人们越来越多地被志同道合的朋友和熟人共享的信息所包围。

因此，在国内学术场域中，“信息茧房”所造成的问题表象被研究者日益强调，但是大多研究都只是浮泛于表面，对于“信息茧房”的实质与形成机制并没有准确地认知和把握。而国外学术场域在“回音室”概念提出时，学者们就多次进行创造性的实证研究，并且在多年的研究积累中建立了一套内外兼备的完全实证方法。

（三）国内技术的警惕与国外批判的担忧

在大数据背景和机器学习的浪潮中，算法的崛起与操纵引发国内学者的关注与警惕。厉业强（2020）认为随着算法推送机制的不断壮大，算法推送给用户的相关内容会导致受众个体的视野逐渐固化，信息接受出现同质化的问题，在反复循环中增强了“信息茧房”效应。晏齐宏（2020）从平台的层面上关注不同的推荐算法对于“信息茧房”形成机制的影响，研究指出主流的算法推荐主要有四种：一是基于内容（如阅读历史）的推荐；二是协同过滤推荐；三是基于规则的推荐（如地点）；四是基于效用的推荐（如用户搜索）。而不同的算法逻辑会产生不同的效果，其中基于阅读历史的推荐最容易形成“信息繭房”。

在国外学术场域中，“回音室效应”与个体的信息选择密切相关，人们倾向于浏览与接收与自身观念相协调的信息，在网络空间中，回音室的存在将会对不同政治观念的交流与批判性对话形成重大障碍。因此，相较于国内学者对技术的警惕，国外学者更担忧社会公众在自我构建的同质化平台中进行互动会影响其政治情感的中立性，对于民主制度产生危害。

Galpin & Trenz（2019）认为网络媒体改变了公民参与政治交流的方式，在线政治交流朝着“参与性民粹主义”的方向发展，而这种参与产生了一种集体的声音，表达了对主流民主政治的高度否定。 Jacobs & Spierings（2019）通过回归分析来考察民粹主义者对推特的采用情况，研究发现民粹主义政党的政党结构通常高度集中，并且对内部异议保持警惕，这些民粹主义者积极为创建回音室作出贡献，并在一定程度上解构公共领域。在这个闭合传播的回音室内，个体对于观念不同者的敌视和社会变革的恐惧也在逐渐上升。

因此，在国内学术场域仍大谈算法、警惕技术赋能时，国外研究者更多的是担忧个体在观点相似且不断强化的回音室中产生偏激的错误，对回音室内的极端主义以及社会黏性的丧失进行批判。

（四）国内算法的优化与国外用户行为的思考

在算法推荐机制下，用户缺乏对于新闻信息的自主选择权。算法技术应如何满足受众作为人的复杂性，如何进一步优化与干预成为学者们讨论的焦点。彭兰（2018）认为要尽可能减少信息茧房效应，就要在算法设计时深入理解与考虑用户行为与需求中那些摇摆着的矛盾。比如提高算法精准度来及时预测用户需求的迁移；算法需要提供一些惯性之外的信息，让个体看到更广阔的世界；算法不能总希望顺应用户的心理，要让用户了解真实世界的多面性。王克（2019）在研究中指出要破解“算法传播”所形成的“信息茧房”效应，需要在价值构建、科学设置、技术把控、人工把关、导向控制、责任追究等方面多管齐下。科学设置算法，优化算法推荐权重比例，从源头上进行规范。

相反，国外学者从用户行为出发进行研究，公众的政治态度、情绪与政治参与之间的联系成为学者们关注的热点。Wollebaek、Karlsen、Steen-Johnsen & Enjolras（2019）在研究中认为情绪对人们的政治行为有着决定性影响。比如，愤怒的人更有可能与观点相似和相反的人进行辩论，而且焦虑的人也倾向于寻找与他们的观点相矛盾的信息。Unal & Ciceklioglu（2019）认为“回音室”中的用户正在失去对共同现实的感知能力。个人、政党和类似的组织，只要是为了传播或巩固自己的意识形态，往往通过操纵虚假新闻来吸引相应的群众，都不可避免地将虚假新闻作为真理分享。Haw（2020）在两极分化和混杂的媒体生态中重新想象“回声室”，研究强调了受众作为媒体过程的积极参与者的重要作用，通过半结构式访谈发现大多数人是出于自我保护而有意识地选择在“回音室”中接收内容，这主要是受到与志同道合的人保持社会联系的愿望的影响，而不是主动避免不同的信息。

对比国内外学术场域，信息茧房与算法推荐之间在国内学界看来存在着绝对的因果关系，如何打破算法黑箱、如何避免算法推荐下的信息茧房，在新近研究中成为学者们讨论的焦点。算法热的背后，我们更需要冷思考，全方位看待信息茧房现象，关注个体互动行为与用户的主导作用，从用户与技术的双重维度出发，真正认识信息茧房的本质。

参考文献：

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②丁汉青、武沛颍：《“信息茧房”学术场域偏倚的合理性考察》，《新闻与传播研究》2020年第27期。

③姜红、鲁曼：《重塑“媒介”：行动者网络中的新闻“算法”》，《新闻记者》2017年第4期。

④范红霞、孙金波：《大数据时代算法偏见与数字魔咒——兼谈“信息茧房”的破局》，《中国出版》2019年第10期。

⑤彭兰：《导致信息茧房的多重因素及“破茧”路径》，《新闻界》2020年第1期。

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（作者刘强系上海理工大学出版印刷与艺术设计学院教授、博士生导师；万博文系上海理工大学出版印刷与艺术设计学院新闻传播学专业硕士研究生；俞涵系上海理工大学出版印刷与艺术设计学院新闻传播学专业硕士研究生）

【责任编辑：陈小希】