推荐算法日益成为人们获取信息的重要方式之一。算法就像信息的导航仪，通过深度分析和精准匹配，满足人们个性化的信息需求。然而，有一些人担忧，个性化推荐可能会让人陷入“信息茧房”的困境，即人只看到自己喜欢或感兴趣的内容，忽视了那些有益的信息。信息茧房是真实存在的吗？人是否能突破“信息茧房”，看见更广阔的世界？
推荐算法简介
推荐算法是计算机专业中的一种算法，基于内容的推荐算法(Content-BasedRecommendationsCB)，下文简称CB，即系统从海量数据中获取到用户数据，根据用户过去喜欢或搜索过的内容，为用户推荐与之相似的内容，而内容相似性的度量，是算法运用过程中的核心。
随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的盲区走入了信息过载的时代。以推荐算法为核心技术的推荐系统凭借其个性化推荐和有效降低信息噪音的特点开始被广泛使用，如今日头条、一点资讯、抖音、淘宝等这些智能客户端，凭借强大的算法、先进的数据抓取技术，能够精准分析并解读用户的阅读习惯和兴趣，从而为用户提供量身定制的产品，满足了个性化的需求。
所以使用推荐算法的客户端为了增强用户黏性，会迁就用户的喜好，不断选择让你感兴趣的内容推送给你，让你沉浸在舒适的甜蜜区里，根本停不下来。而这样做的结果就是：你接触的内容会越来越狭窄，并且误以为这些你看到的内容就是全世界正在发生的事情。因而算法主导下的内容分发模式，可能会带来“自我封闭”的危险，这是需要注意的。
“信息茧房”是个有偏见的概念
有人担心算法自动过滤用户“没兴趣”“不喜欢”“不认同”的信息，人们每天看到的信息可能会越来越单一，难以接受新的观点和信息，就像被“信息茧房”困住了一样。
在584篇中文论文中，超过450篇都认为“信息茧房”是真实存在的。但有趣的是，这些试图证明“信息茧房”存在的研究，在定义、推理、数据采集等方面存在缺陷，不能肯定地说算法推荐一定会导致“信息茧房”。
相比较“信息茧房”，国外学者更经常使用“回声室”和“过滤气泡”，这两个词比较中性，更多在描述事实，没有太多情感色彩。但在中国，“信息茧房”更常用，它带有贬义色彩，而“茧房”的比喻，给人一种被包围、无法逃脱的感觉，容易让人望文生义，产生技术恐惧，觉得技术是个坏东西。
就像当年中文学界在翻译勒庞的《乌合之众》一样，原文中的“TheCrowd”只是指中性的人群，但“乌合之众”在中文中带有贬义色彩，逐渐成为一个容易被误解和滥用的抨击性概念。
技术成为“信息茧房”的替罪羊
近年来，越来越多的学者开始重新审视“信息茧房”概念，他们得出的结论是，信息茧房更多基于理论推测，尚未得到充分的实证支持，我们不必过分担忧。
昆士兰科技大学的一项研究表明，“回音室”“过滤气泡”“信息茧房”等说法是一种没有真实根据的担忧，人们很容易把担忧归咎于技术，技术反而成了“替罪羊”。荷兰阿姆斯特丹大学六位法学和信息科学的学者实证研究发现，目前几乎没有经验证据可以证明对“信息茧房”的担忧。
清华大学新闻与传播学院陈昌凤教授对“信息茧房”概念提出质疑，她认为，这个概念虽然被广泛讨论，但缺乏足够的科学证据来支持其存在。在西方学术界，也没有强有力的研究能够证实“信息茧房”的真实存在。在大多数情况下，人们对于“信息茧房”的担忧是一种假设，而非拥有确凿的论据。
清华大学社会科学学院积极心理学研究中心研究发现，人们接触的信息多样性受个体、技术、场景与社会等多种因素共同作用，并不能将对“信息茧房”的担忧简单归责到算法。
信息茧房忽略了个体的主观能动性
如果我们重新审视“信息茧房”这一概念，会发现其存在一些不合理之处。
其次，“信息茧房”概念过于简化了信息获取和处理的复杂性。信息茧房假说是建立在人们依赖单一信息获取渠道基础之上的。
应该说，信息茧房存在的基础确实是人们的兴趣偏好，但当前大数据、算法等技术的应用，让信息茧房更容易形成。同时一些网络平台和App也“乐见其成”，甚至有“推波助澜”之意，不论是难关的“个性化推荐”，还是偷偷收集的用户信息，这些都为平台和App后来的流量变现提供了便利。
实际上，算法在变得越来越多元化。算法不仅会给人们推送当下可能感兴趣的内容，还会从长期角度挖掘预测人的潜在兴趣，甚至会尝试推荐一些随机信息或过去不太观看的信息。这种算法设计不仅不会制造“信息茧房”，反而有助于打破“信息茧房”，让人看到更广阔的世界。
结语
桑斯坦提出的“信息茧房”更像是一个警示性的比喻，至今并没有确凿的证据表明算法推荐与信息茧房之间有必然的联系。在中文互联网中，对“信息茧房”概念望文生义式的讨论与批判，让算法被广泛误读。实际上，个性化算法推荐并不会直接产生“信息茧房”。
当人们使用多个平台或媒介时，不同平台或媒介之间的信息相互补充，有助于拓展人们的视野，就像多张破网叠加之后，形成一张没有漏洞的完整信息网，为人们织造一张更均衡健康的信息食谱。