主動破“繭”與技術探索同頻 共筑信息治理合力

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整自己的內容偏好。這一系列舉措，不僅為用戶提供了更多自主權，也為重新審視算法與用戶之間的關系提供了契機。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果。

“信息繭房”這一概念最早出現在凱斯·桑斯坦的《信息烏托邦》一書中，在當下網絡環境中，指的是人們只關注自己感興趣或認同的信息，如同蠶繭般將自己封閉起來。當下輿論常將“信息繭房”歸咎于算法推薦技術，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據進行學習和反饋的系統。每一次點贊、停留、劃過的動作，都是用戶向算法發出的明確信號，這些信號累積起來，最終塑造了每個人獨特的內容推薦流。當用戶長期只關注某一類內容，算法自然會強化這類內容的推送，形成所謂的“繭房”效應。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生的自然結果。

承認用戶在“信息繭房”形成中的角色，并不意味著平臺可以推卸責任。相反，平臺作為算法系統的設計者和運營者，有義務通過技術創新和功能優化，為用戶提供打破信息局限的工具和機會。

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、旅游等眾多內容按照“垂類”智能歸類，通過生成的色盤圓環圖，幫助用戶直觀了解自己近期觀看各“垂類”內容的占比，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”的權重，拓展探索更多類型的內容。

從行業趨勢看，“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，在追求內容多樣性的同時，仍要注重內容推薦的精準性，以免影響到用戶體驗。

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

當然，在算法深度滲透生活各個領域的今天，破解“信息繭房”需要構建多元治理體系。除了平臺技術創新與監管部門規則完善，用戶自身的算法素養培養同樣關鍵。

算法素養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。具備良好算法素養的用戶能夠理解行為數據對推薦結果的影響，主動使用平臺提供的偏好管理工具，定期調整內容消費結構。這種主動跳出“信息舒適圈”的意識，與平臺的技術探索形成治理合力。

當用戶以理性認知與算法互動，平臺以責任意識優化技術設計，監管部門以科學規則引導發展方向，算法才能真正回歸信息時代效率工具的本質。破除“信息繭房”的過程，本質上是構建技術、用戶、監管三方協同的治理生態——這既需要技術層面的持續創新，也需要社會層面的認知升級，最終推動算法在服務公眾、促進信息流通中實現向善發展。(玉凡)