近期，各平臺紛紛升級“使用管理助手”功能，讓用戶能夠更深入地了解和調(diào)整自己的內(nèi)容偏好。這一系列舉措，不僅為用戶提供了更多自主權(quán)，也為重新審視算法與用戶之間的關(guān)系提供了契機(jī)。事實上，所謂的“信息繭房”，很大程度上是用戶與算法互動的結(jié)果。

“信息繭房”這一概念最早出現(xiàn)在凱斯·桑斯坦的《信息烏托邦》一書中，在當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，指的是人們只關(guān)注自己感興趣或認(rèn)同的信息，如同蠶繭般將自己封閉起來。當(dāng)下輿論常將“信息繭房”歸咎于算法推薦技術(shù)，卻忽視了用戶自身在信息選擇中的主體性作用。實際上，算法并非獨立運作的黑箱，而是高度依賴用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和反饋的系統(tǒng)。每一次點贊、停留、劃過的動作，都是用戶向算法發(fā)出的明確信號，這些信號累積起來，最終塑造了每個人獨特的內(nèi)容推薦流。當(dāng)用戶長期只關(guān)注某一類內(nèi)容，算法自然會強(qiáng)化這類內(nèi)容的推送，形成所謂的“繭房”效應(yīng)。與其說是算法制造了所謂的“繭房”，不如說“繭房”是用戶自身興趣偏好與算法互動產(chǎn)生的自然結(jié)果。

承認(rèn)用戶在“信息繭房”形成中的角色，并不意味著平臺可以推卸責(zé)任。相反，平臺作為算法系統(tǒng)的設(shè)計者和運營者，有義務(wù)通過技術(shù)創(chuàng)新和功能優(yōu)化，為用戶提供打破信息局限的工具和機(jī)會。

以抖音為例，近日，該平臺全面升級“使用管理助手”，為用戶提供了觀看時長分析和內(nèi)容偏好管理的便捷工具。它基于用戶近期的觀看行為，將電影、美食、旅游等眾多內(nèi)容按照“垂類”智能歸類，通過生成的色盤圓環(huán)圖，幫助用戶直觀了解自己近期觀看各“垂類”內(nèi)容的占比，更客觀地評估自己的觀看喜好。如果用戶希望看到更多不同類別的內(nèi)容，可在“使用管理助手”界面點擊“探索更多”按鈕，算法會在推薦里加大多樣化“垂類”的權(quán)重，拓展探索更多類型的內(nèi)容。

從行業(yè)趨勢看，“提升推薦多樣性”已成為平臺共識。但要消除“信息繭房”也并不簡單，在追求內(nèi)容多樣性的同時，仍要注重內(nèi)容推薦的精準(zhǔn)性，以免影響到用戶體驗。

為此，抖音算法在多目標(biāo)建模體系下，設(shè)置了專門的探索維度，通過多樣性探索、興趣探索等目標(biāo)，引導(dǎo)算法打破“繭房”。如興趣多樣性覆蓋，即對用戶在平臺上已經(jīng)表現(xiàn)出的興趣，盡可能推薦更多樣的內(nèi)容，以及幫助用戶探索更多新興趣。

當(dāng)然，在算法深度滲透生活各個領(lǐng)域的今天，破解“信息繭房”需要構(gòu)建多元治理體系。除了平臺技術(shù)創(chuàng)新與監(jiān)管部門規(guī)則完善，用戶自身的算法素養(yǎng)培養(yǎng)同樣關(guān)鍵。

算法素養(yǎng)不僅包括理解算法如何工作，更涵蓋如何與算法有效互動的能力。具備良好算法素養(yǎng)的用戶能夠理解行為數(shù)據(jù)對推薦結(jié)果的影響，主動使用平臺提供的偏好管理工具，定期調(diào)整內(nèi)容消費結(jié)構(gòu)。這種主動跳出“信息舒適圈”的意識，與平臺的技術(shù)探索形成治理合力。

當(dāng)用戶以理性認(rèn)知與算法互動，平臺以責(zé)任意識優(yōu)化技術(shù)設(shè)計，監(jiān)管部門以科學(xué)規(guī)則引導(dǎo)發(fā)展方向，算法才能真正回歸信息時代效率工具的本質(zhì)。破除“信息繭房”的過程，本質(zhì)上是構(gòu)建技術(shù)、用戶、監(jiān)管三方協(xié)同的治理生態(tài)——這既需要技術(shù)層面的持續(xù)創(chuàng)新，也需要社會層面的認(rèn)知升級，最終推動算法在服務(wù)公眾、促進(jìn)信息流通中實現(xiàn)向善發(fā)展。(玉凡)