近日，清华大学社会科学学院积极心理学研究中心在线上举行“用户使用、算法推荐与信息茧房的关系再思考”主题研讨会，并发布了研究成果《破茧还是筑茧？用户使用、算法推荐与信息茧房研究报告》。报告发现，从中长期看，个性化推荐算法不但没有导致“信息茧房”，反而可能为个体提供了更多元和理性的信息世界，以抖音为代表的个性化推荐机制有助于推动用户获取多样化信息。信息茧房效应受到个体、社会、场景与技术等多种因素共同作用，不能将对信息茧房问题的担忧简单归责到算法。

在研讨会上，复旦大学新闻学院教授、传播与国家治理研究中心主任、媒介素质研究中心副主任张志安表示，需要对信息茧房进行更强的经验研究，而不是一般意义上的理论批判，要从用户实际信息接触、信息选择和导致的认知效果，去思考茧房效应对公共参与或公共领域的影响。类似《报告》的不少经验研究发现，算法并不必然导致信息茧房。

张志安介绍，个性化推荐的基础是构建推荐系统。就推荐系统算法而言，具体可以分为社会化推荐（如朋友推荐）、基于内容的推荐（如根据用户观看过的电影推荐其他与之相似的电影）、基于协同过滤的推荐（如查看排行榜，或者找到和自己兴趣相似的用户，看看他们最近看什么电影）。

而用户主要通过以下三种方式来评价内容获取：一是基于成本的导向，用最小成本获得对自己有价值的信息；二是基于动机的导向，包括使用满足、用户感觉以及休闲娱乐的目的；三是基于过程的导向，包括用户参与和卷入过程中的偏好。

因此，能否解决信息过载问题、是否符合使用与满足、能否满足用户涉入需求将影响用户对推荐算法的满意度。

“《报告》发现，三成短视频用户对茧房效应有认知，但是并不愿意关闭算法推荐，这部分用户的决策是相对理性的，他们既看到了算法推荐短期内可能的局限，同时也清楚个性化推荐的效用与价值。只有6%的短视频用户选择关闭算法，如果这部分用户清楚关闭算法，信息获取效率会大大下降，那么这种关闭就不是消极的，而是积极的自我选择。这个研究告诉我们，算法并非决定性因素，用户的使用动机是其信息接触的主驱动因素。”

张志安指出，内容分发主要包括三种机制。一是智能分发，基于算法的智能分发总体根据用户及社群特征，侧重流行偏向；二是社交分发，基于社会关系网络，偏向于社群兴趣；三是编辑分发，基于新闻价值和专业判断的人工推荐，更加侧重于权威偏向。

近年来，平台企业不断根据国家社会治理的要求进行技术调整、行动调整和品牌传播话语的调试，不断优化算法，更加强调信息多样和观点的差异。比如今日头条第一阶段的口号是“你关心的，才是头条”，更多强调个人的信息需求。2018年更新为“信息创造价值”，其核心是通过连接人与信息来创造新的价值时，更加重视信息的优质。2020年口号更新为“看见更大的世界”，反映了今日头条在内容分发机制上进行产品迭代的决心，为用户提供多元信息，帮助用户看见更大的世界。

张志安认为，在算法社会，我们需要将算法推荐、社交分发、主动搜索信息三种不同的信息获取方式整合在一起，防范单一信息渠道与技术应用可能带来的局限。对于算法推荐，平台主动优化算法推荐机制，有意识进行算法反馈和矫正；公众需要建立对算法推荐机制的理性认知，理性评价算法的利和弊；社交推荐的完善方式主要是扩大社交范围，建构异质性的社会网络；用户还需要提高定制和搜索信息的意识，对有价值的信息、账号进行有效的判断、筛选、优化调整。