头部app关闭个性化推荐算法，用户终于逃离信息茧房？｜行业聚焦(2)

过滤气泡概念最早由互联网活动家帕里泽2011年在其著作《过滤气泡：互联网没有告诉你的事》中提出。他发现搜索引擎可以随时了解用户偏好，并过滤掉异质信息，为用户打造个性化的信息世界，但同时也会筑起信息和观念的“隔离墙”，令用户身处在一个“网络泡泡”的环境中，阻碍多元化观点的交流。他将此称为过滤气泡。过滤气泡与信息茧房异曲同工，二者共同强调了过滤机制给用户带来的信息同质化风险。这种信息同质化风险实质上来源于人们的选择性心理。

美国学者拉扎斯菲尔德等人通过研究1940年美国大选发现，人们原本的政治倾向在很大程度上影响着他们的媒介接触行为，受众更倾向于接触那些与自己原有立场、态度一致或接近的内容。选择性接触的结果不是导致原有态度的改变，而有可能是强化原有态度。

后来的传播学者，将受众的选择性心理分为选择性接触（包括选择性注意）、选择性理解与选择性记忆等几个层面，心理学领域的研究也证明了选择性心理的存在。

在个性化信息服务越来越盛行、个性化推荐功能愈演愈烈的今天，不仅平台算法的过滤机制会造成信息茧房，人们的选择性心理也会导致自我信息过滤，筛选掉和原有态度不一致的信息，最终构成信息茧房。

3. 算法优化有效破茧

目前主要的个性化推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于知识的推荐、基于网络结构的推荐、混合推荐等。

个性化推荐算法的作用原本是过滤掉它认为某个特定对象不需要的内容，以提高内容与用户需求的匹配度，降低用户获取有效信息的成本，但无形之中构成了用户的信息茧房，使得用户无法获取茧房之外的其他有效信息，甚至可能造成用户信息被泄露、隐私被侵犯等严重问题，逐渐沦为商家投放广告、获取消费者的工具，背离了以用户为主、从用户利益出发的初衷。

要使个性化推荐功能回到原来的轨道，除了近日各大平台上线的“一键关闭”功能一劳永逸之外，还可以尝试通过算法优化的方式破除信息茧房。

以往的个性化推荐算法或者直接针对个体以往的行为偏好，或者基于同类人群的偏好，都在较大的程度上强调个体或群体的既有兴趣，这就可能形成对个体偏好的不断强化、放大，用户被同类信息包围的机率也会加大。

而倘若调整现有算法机制，并混合多种算法机制，例如增添基于知识的推荐算法、基于用户社会关系网络的推荐算法、基于平台大多数用户的兴趣爱好的推荐算法等，则可能有利于打破用户的偏好与已有习惯，帮助他们发现更多有价值的、有助于拓展他们视野的信息，最终有效破除信息茧房。

个性化推荐功能好似一把双刃剑，一方面，它能够较好地满足用户的需求、使得用户高效快捷获取所需信息；另一方面，它在无形之中为用户构建了信息茧房，甚至造成用户隐私泄露、大数据杀熟等风险。

要使个性化推荐功能发挥其长处、避免其短处，“一键关闭”或许并不是最优路线，唯有用户主动自觉提高隐私保护与破茧意识、平台方以用户需求为首要目的、算法持续优化发展等策略多管齐下或许才可彻底解决这一问题。

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