你是否注意到，使用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎搜索同一個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，每個(gè)人得到的結(jié)果不盡相同？以谷歌為例，其內(nèi)嵌的算法會(huì)根據(jù)用戶所在的地區(qū)、時(shí)間和先前活動(dòng)記錄等數(shù)據(jù)給出相應(yīng)搜索結(jié)果。這種網(wǎng)絡(luò)針對(duì)個(gè)人化搜索而提供篩選后結(jié)果的推薦算法，也被稱(chēng)為“過(guò)濾泡泡”。
使用推薦算法在互聯(lián)網(wǎng)上很常見(jiàn)，亞馬遜在“對(duì)同一本書(shū)有興趣的讀者在某種程度上興趣相近”的假設(shè)前提下，為讀者推薦圖書(shū)；很多社交網(wǎng)站還會(huì)根據(jù)用戶數(shù)據(jù)、附近用戶感興趣的內(nèi)容等，給用戶推薦新聞、朋友和推銷(xiāo)廣告。
推薦算法想要為用戶打造一個(gè)專(zhuān)屬的個(gè)性化世界，其邏輯是“如果足夠了解用戶，就應(yīng)該為用戶推薦其感興趣的內(nèi)容”。于是，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和算法呈現(xiàn)的一切，都與用戶的觀點(diǎn)、興趣高度趨近。這的確給人們帶來(lái)很多方便和愉悅，但也有人擔(dān)心在“過(guò)濾泡泡”的世界里人們會(huì)走向趨同。
描繪現(xiàn)代美國(guó)人分化狀況的《消失的鄰居》一書(shū)作者馬克·鄧克爾曼認(rèn)為，“技術(shù)進(jìn)步讓我們更容易和那些與自己有單一共同興趣點(diǎn)的人產(chǎn)生連接，也更容易避開(kāi)不同的觀念”。在生活中，經(jīng)常接觸同質(zhì)化的思想，我們的想法不但不會(huì)受到挑戰(zhàn)，而且會(huì)不斷自我證實(shí)和加強(qiáng)。這種行為實(shí)際上無(wú)形中將我們生活的色彩變得越來(lái)越單調(diào)。
根據(jù)心理學(xué)的相似性原則，人們更樂(lè)于接受與自己相似的想法，也更容易跟與自己相似的人交往。美國(guó)傳播學(xué)者約瑟夫·克拉伯提到過(guò)“心理傾向性”，即受眾的態(tài)度、觀點(diǎn)、興趣等傾向?qū)е缕溆羞x擇地接受信息。因此，推薦算法更像一個(gè)“同謀”，是讓我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上變得更加隨心所欲的一項(xiàng)技術(shù)而已。
有趣的是，最近美國(guó)《科學(xué)》雜志上有一篇針對(duì)1000萬(wàn)名社交媒體用戶的大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的文章，其結(jié)果指出，真正具有影響力的信息過(guò)濾器是用戶自己，畢竟推薦算法依據(jù)的數(shù)據(jù)是用戶自己的選擇。
隨著個(gè)性化程度更加深入，新聞媒體也在嘗試以不同方式實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制。編輯作為信息“守門(mén)人”的時(shí)代已漸行漸遠(yuǎn)，而自動(dòng)化的算法正在充當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)的“編輯”。這種趨勢(shì)正在快速地將我們推向一個(gè)新的世界，一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)認(rèn)為我們感興趣的、但未必是我們需要的世界，從而也引出“過(guò)濾泡泡”背后更大的隱憂——我們的視野被“窄化”了，看不到被刪除的信息，已知的盲點(diǎn)變成了未知。
以往閱讀報(bào)紙，多數(shù)讀者可能會(huì)略過(guò)大部分新聞，而只選讀感興趣的內(nèi)容，但在這個(gè)過(guò)程中至少能意識(shí)到忽略了一部分新聞。報(bào)紙?zhí)峁┑男畔⑾窀悠胶獾摹吧攀场保粌H能提供像蔬菜一樣的重要資訊，也能帶來(lái)像甜點(diǎn)一樣讓我們感興趣的信息。
從這個(gè)意義上看，面對(duì)“過(guò)濾泡泡”的存在，研究算法的人士固然有一份責(zé)任，但作為受眾的人們尤其需要提醒自己克服心理上的“惰性”。主動(dòng)接觸不同訊息，拓寬視野，別讓“過(guò)濾泡泡”主宰了你。
（責(zé)任編輯：鄧浩）
