“信息繭房”是對(duì)資訊APP最大的誤讀

我們走出了信息的窄道,走出了山中的小口,走進(jìn)了一片桃花源。多元的分發(fā)口徑,沒(méi)有成為“繭”,反而織了一張“網(wǎng)”。

圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)

圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)

文丨財(cái)經(jīng)無(wú)忌

打開(kāi)手機(jī)上網(wǎng),你就會(huì)被今天的新聞帶節(jié)奏?

新聞APP會(huì)造成“信息繭房”,這種說(shuō)法,已經(jīng)站不住腳了。

01、“信息繭房”的初生和證否

有人看到“蠶絲”的價(jià)值,就有人擔(dān)心,它也可能將我們裹得窒息。此處的“蠶絲”指的是訊息;而被信息壓抑的狀態(tài),就是今天所說(shuō)的“信息繭房”。

“信息繭房”的概念源于學(xué)術(shù)界。美國(guó)法學(xué)家凱斯·桑斯坦在2006年出版了著作《網(wǎng)絡(luò)共和國(guó)》一書(shū)。書(shū)中他假設(shè):互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,人們面對(duì)海量劇增的信息,會(huì)傾向于從中選擇符合自己喜好的加以吸收,結(jié)果每個(gè)人攝取的內(nèi)容范圍,都將變得越來(lái)越狹隘。

這無(wú)異于一種“赫胥黎”式的恐慌。在經(jīng)歷了輿論多年的發(fā)酵后,這種擔(dān)心在2016年左右到達(dá)了一個(gè)高峰。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)軟件的普及,彼時(shí)信息的個(gè)人化、定制化已經(jīng)成為一大趨勢(shì)。Facebook創(chuàng)始人扎克伯格在回顧2016年的時(shí)候,就將“我們能見(jiàn)到的觀(guān)點(diǎn)是否足夠多元”和“信息是否真實(shí)”列為兩大主要的挑戰(zhàn)。

實(shí)際上,到此為止,“信息繭房”都只不過(guò)是一個(gè)猜想,一種情緒——那么,在科學(xué)上,“信息繭房”真的存在嗎?我們真的會(huì)因?yàn)楦嗟拿浇樾畔⑦x擇而變得更狹隘嗎?

科學(xué)家的答案是:NO。

2016年,哈佛大學(xué)的Seth Flaxman等學(xué)者進(jìn)行了一項(xiàng)很有代表性的實(shí)驗(yàn)。研究人員選擇了5萬(wàn)名參與者,要求他們報(bào)告自己最近閱讀、觀(guān)看或收聽(tīng)的新聞媒體,同時(shí)通過(guò)電子手段直接監(jiān)測(cè)和記錄他們的實(shí)際新聞消費(fèi)行為,包括網(wǎng)頁(yè)瀏覽歷史等——研究最終發(fā)現(xiàn),人們實(shí)際的媒體消費(fèi)比他們自己想象中更具有多樣性。

研究產(chǎn)生的一個(gè)細(xì)節(jié)是,人們實(shí)際并沒(méi)有陷入“信息繭房”中,但他們可能會(huì)裝作自己陷入了其中。這是一個(gè)“被迫害”的妄想。

其實(shí),即便沒(méi)有這些研究成果作支撐,信息繭房也存在著偷換概念的用意——某種程度上說(shuō),信息偏食是本就是人的本性?;叵胍幌略跊](méi)有個(gè)性化算法的時(shí)代,假如你買(mǎi)一份雜志或報(bào)紙,遇到不感興趣的內(nèi)容同樣只會(huì)草草翻過(guò),并不多看一眼,而算法分發(fā)只是為你節(jié)省了跳過(guò)不感興趣內(nèi)容的時(shí)間。

今天,當(dāng)我們回溯2016年“信息繭房”觀(guān)念的風(fēng)行,某種意義上,這個(gè)小詞兒,是給那一年英國(guó)脫歐和意料之外的美國(guó)大選結(jié)果背上了鍋。人們開(kāi)始擔(dān)憂(yōu)世界的撕裂,在迷茫之中,需要一個(gè)釋放口。——所以,如果說(shuō)有什么“繭房”,那也只是人性中趨利避害的元素所編織的繭房。

02 、且慢妖魔化算法

人類(lèi)最深的恐懼來(lái)源于未知。

20世紀(jì)三十年代的電臺(tái)抬頭、20世紀(jì)八十年代的電視風(fēng)靡,都曾飽受壓力。和過(guò)去的每個(gè)媒介時(shí)代一樣,我們對(duì)媒介一項(xiàng)苛刻。因?yàn)槲覀兒ε孪萑?ldquo;信息孤島”。

在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,我們新的猜忌,那個(gè)搞不懂的東西是什么?是:“算法”。

現(xiàn)在幾乎所有的產(chǎn)品都在做一件事情:為了提高用戶(hù)的點(diǎn)擊率、日活,通過(guò)對(duì)用戶(hù)行為的分析,得出用戶(hù)畫(huà)像,然后為用戶(hù)推送個(gè)性化的內(nèi)容。

讓我們把目光移到廣泛存在于每臺(tái)手機(jī)的新聞資訊類(lèi)APP上。一個(gè)問(wèn)題是:今天,“個(gè)性化算法”到底基于一種怎樣的邏輯?它是怎么運(yùn)作的?

我們最關(guān)心的點(diǎn)是:它是“收窄”式的“回音壁”,還是“貫通”式的信息“挖掘機(jī)”?

實(shí)際上業(yè)界早有答案:如果要用一個(gè)場(chǎng)景去比喻,新聞“市場(chǎng)”更像是一間超市。算法工程師,就是超市里的經(jīng)理。

很容易明白的是,從商家價(jià)值角度來(lái)說(shuō)——沒(méi)有一個(gè)商場(chǎng)的經(jīng)理,希望顧客每一次來(lái)到商場(chǎng)都只買(mǎi)蘋(píng)果,或者說(shuō),只關(guān)注同一類(lèi)別的商品,否則就會(huì)出現(xiàn)“壓貨”的情況。商場(chǎng)經(jīng)理都希望顧客關(guān)注盡可能多的產(chǎn)品品類(lèi),算法工程師也希望用戶(hù)盡可能的拓展自己的興趣。

從這個(gè)角度來(lái)看,聰明算法工程師都不希望自己的用戶(hù)興趣窄化——相反,新聞APP應(yīng)該致力于的是讓讀者愿意接受的資訊“光譜”更寬。

算法系統(tǒng)的目標(biāo),也與“超市經(jīng)理”類(lèi)似。所以,從推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)者來(lái)講,他一定希望能挖掘出用戶(hù)更多的興趣點(diǎn),盡量在一個(gè)平臺(tái)上滿(mǎn)足用戶(hù)。

除了“拓寬興趣點(diǎn)”,算法的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是——沒(méi)有觀(guān)點(diǎn)傾向,沒(méi)有言論上的好惡之辨。

對(duì)于同一個(gè)新聞話(huà)題、新聞熱詞,它會(huì)推薦正反兩方的文章給你。想象一下,在人際傳播中,你習(xí)慣關(guān)注的信源可能來(lái)自彼此高度認(rèn)同的同一群體,他們會(huì)說(shuō)“你喜歡的”。而算法少了人工干涉,反過(guò)來(lái)幫助你接受多元化的信息,避免了偏聽(tīng)偏信。

正如肯德基的隔壁就是麥當(dāng)勞,Nike的隔壁住著Adidas。商場(chǎng)不會(huì)對(duì)接納一種商品的品牌有排他性。實(shí)際上,這種信源于觀(guān)點(diǎn)的“良性競(jìng)爭(zhēng)”,提升整體品質(zhì)。

 03、誰(shuí)來(lái)決定看世界的“眼睛”?

如何用好“算法”這個(gè)工具,做好咨詢(xún)平臺(tái),讓價(jià)值最大化,是從業(yè)者長(zhǎng)期思考的命題。

我們向國(guó)內(nèi)的資訊類(lèi)APP發(fā)問(wèn)。今日頭條,可能是最有參考價(jià)值的案例之一。

2012年,被普遍認(rèn)為是中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展元年——中國(guó)手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量首次超過(guò)電腦上網(wǎng)網(wǎng)民數(shù)量。這一年8月,今日頭條1.0版本上線(xiàn)。9月份的時(shí)候,今日頭條推出了個(gè)性化推薦系統(tǒng)。這一系統(tǒng)一定程度上解決了WEB時(shí)代小屏幕如何容納海量信息的行業(yè)難題。

上線(xiàn)7年,今日頭條已涵蓋圖文、視頻、問(wèn)答、微頭條、專(zhuān)欄、小說(shuō)、直播和音頻等內(nèi)容體裁,并囊括內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、推薦引擎、關(guān)注訂閱和搜索引擎等分發(fā)方式,并憑借這些產(chǎn)品鑄就起龐大的商業(yè)帝國(guó)。

在今日頭條打出“發(fā)令槍”之后,手機(jī)百度、微信看一看、微博、知乎、小紅書(shū)等平臺(tái)都引入了“算法”技術(shù)。

如果仔細(xì)觀(guān)察,每一種分發(fā)方式都有其獨(dú)特的價(jià)值:內(nèi)容運(yùn)營(yíng)分發(fā),帶來(lái)的是“你應(yīng)該知道”的信息,搜索功能幫你找到“你想知道”的信息,推薦是“你可能感興趣”的信息,關(guān)注是“你關(guān)心的人”發(fā)布的信息。

更重要的是,每一種動(dòng)機(jī)帶來(lái)的信息內(nèi)在邏輯的連續(xù)性。譬如,你可能因?yàn)橐粍t諾貝爾獎(jiǎng)項(xiàng)的新聞,點(diǎn)入一個(gè)科學(xué)家的人生故事;繼而因?yàn)樗适碌募?xì)節(jié),關(guān)注某個(gè)行業(yè)、某個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)作者。

從這個(gè)角度看,新聞APP創(chuàng)造了“信息繭房”嗎?

剛好相反,它在分裂我們心中的“信息繭房”。一個(gè)懂用戶(hù)體驗(yàn)、手段豐富的通用信息平臺(tái),在給人們“看世界”的選項(xiàng)同時(shí),也給了他們“看到世界”“看懂世界”的可能。

它在對(duì)抗我們的思維惰性。從新聞A到新聞B,中間邏輯聯(lián)系的基點(diǎn),是好奇心、是熱愛(ài)。

 04、幫助人們看到更大的世界

談“信息繭房”的最后,講個(gè)故事。

1938年十月的深夜,正是萬(wàn)圣節(jié)的前一天,哥倫比亞電臺(tái)在廣播劇時(shí)段突然播出了一則“新聞”。電話(huà)那頭,一個(gè)男人言之鑿鑿地說(shuō),一個(gè)巨大的隕星落到了新澤西的一個(gè)農(nóng)場(chǎng)里;另外一則采訪(fǎng),則逼真地演繹了“我的天,有個(gè)東西正在爬出太空船!”,紐約正面臨火星人的進(jìn)攻。

通常,廣播劇播出10分鐘之后會(huì)播放一段音樂(lè)休息一下,但是,當(dāng)天的音樂(lè)被“突發(fā)新聞”取代了:一個(gè)天文學(xué)家(由廣播劇的導(dǎo)言扮演)證實(shí),可以觀(guān)測(cè)到火星上有幾個(gè)很顯眼的爆炸產(chǎn)生的“白色熾熱氣團(tuán)”。

其實(shí),當(dāng)晚人們聽(tīng)到的這個(gè)消息是假的,它只是一則叫做《火星人入侵地球》的廣播劇。只不過(guò),廣播劇運(yùn)用了逼真的音響效果,被劇團(tuán)演播得繪聲繪色。

那一年,全世界籠罩在二戰(zhàn)的陰影。而《火星人入侵地球》所用的手法———急促的、喘著氣的報(bào)道,同一個(gè)月前報(bào)道“慕尼黑危機(jī)”時(shí)的方式一模一樣。

這則社會(huì)實(shí)驗(yàn)一般的廣播劇飽受指責(zé)——毫無(wú)疑問(wèn),他利用了全社會(huì)緊張的情緒,“玩弄”了大眾。

這也促成了傳播學(xué)界的媒體“魔彈論”——即,一經(jīng)觸達(dá),受眾就會(huì)毫無(wú)質(zhì)疑之力。

問(wèn)題來(lái)了——放在今天,這套火星段子還能引起恐慌嗎?答案當(dāng)然是否定的。

這不是因?yàn)槲覀冇辛烁嗟闹R(shí),而是因?yàn)?,我們可以掏出手機(jī)去檢索信息、我們可以在圖文、視頻、音頻之間互相補(bǔ)充與驗(yàn)證,我們可以在刷微博微頭條,打開(kāi)一個(gè)APP可以看到上百個(gè)作者的文章,每篇文章下面,還有上千上萬(wàn)條評(píng)論。

我們走出了信息的窄道,走出了山中的小口,走進(jìn)了一片桃花源。多元的分發(fā)口徑,沒(méi)有成為“繭”,反而織了一張“網(wǎng)”。

這張網(wǎng)的意義是什么?一個(gè)從業(yè)者如此解讀:

“幫助人們看到更大的世界。”

人類(lèi)在技術(shù)無(wú)知中產(chǎn)生的焦慮和恐慌,可能一直會(huì)延續(xù)。但隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步,種種對(duì)技術(shù)生活的質(zhì)疑將終被平反。

為什么技術(shù)不會(huì)產(chǎn)生“繭房”?為什么我們敢說(shuō),技術(shù)不會(huì)磨滅我們看世界的好奇心?因?yàn)榧夹g(shù)就是好奇心本身。

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  • 對(duì)于獨(dú)立思考的人信息繭房很難存在,但是缺乏判斷力的人或有可能,怕的不是繭房,而是不自覺(jué)被算法有意識(shí)的帶偏。不講其他的,各家資訊app有沒(méi)有引導(dǎo)用戶(hù)不曉得,反正把用戶(hù)黏在app上的時(shí)間更久了,要花不少時(shí)間過(guò)濾低質(zhì)量信息。

    回復(fù) 2019.11.19 · via android
  • 要有自己的獨(dú)立思考, 建立自己的知識(shí)體系。

    回復(fù) 2019.11.18 · via android
  • 技術(shù)和商業(yè)是兩碼事,平臺(tái)利用算法分發(fā)的目的更重要。設(shè)計(jì)工具和變現(xiàn)模式降低門(mén)檻,促進(jìn)全民海量?jī)?nèi)容生產(chǎn)……是為了讓用戶(hù)更看懂世界嗎?

    回復(fù) 2020.01.10 · via iphone
  • 推薦算法太準(zhǔn)

    回復(fù) 2019.11.18 · via pc

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