近日，清華大學社會科學學院積極心理學研究中心線上舉行“用戶使用、算法推薦與信息繭房的關系再思考”主題研討會，發布《破繭還是筑繭？用戶使用、算法推薦與信息繭房研究報告》。報告發現，從中長期看，個性化推薦算法不但沒有導致“信息繭房”，反而可能為個體提供了更多元和理性的信息世界，以抖音為代表的個性化推薦機制有助于推動用戶獲取多樣化信息。信息繭房效應受到個體、社會、場景與技術等多種因素共同作用，不能將對信息繭房問題的擔憂簡單歸責到算法。其中，個體在信息消費過程中的主觀能動性、使用行為和社交關系等因素不容忽略。北京師范大學新聞傳播學院教授喻國明表示，任何一種媒介都不可能滿足人們的全部需求，不能將這種客觀限制理解為“信息繭房”，更不能將其歸結于算法推薦。喻國明認為，目前對算法存在污名化傾向，“信息繭房”這一負面含義的比喻容易引發大眾對于技術的恐懼。實際上，“信息繭房”并不是在某一媒介的內容推送框架下所形成的，只有當整個社會的信息結構出現系統性偏差時，“信息繭房”效應才會產生。喻國明表示，算法推薦是適應特定時代、滿足用戶特定需求的內容分發模式，對于用戶需求的掌握更精準、更動態，能夠不斷優化內容推送，在某種程度上，算法比過去經驗型的內容推薦更加升維。今日頭條、抖音等平臺已經經過數次算法迭代與升級，對多樣化信息推薦技術不斷優化，值得肯定。展望未來演進和升維，喻國明認為要從點、線、面三個環節上提升。點，指某一媒介、某一平臺的算法優化，主要通過擴大數據來源、結合社會法則優化算法等手段來實現。線，指用戶的內容需求需要同其社會關系與圈層形成聯動與匹配，依據個體關系形成擴張型的算法。在算法優化中，將個體的個性化需求與社會公共價值相結合，為用戶提供立體性成長的信息與機會。面，指社會的信息供給結構是否合理與完善，算法是否足夠多樣，而不會產生系統性偏差。因此注重社會結構的多樣性，使內容多樣性、算法多樣性得到有效保障，而非關注某個媒體、某個平臺的算法是否全面、合理?！吧鐣到y內容供給結構的多樣性和算法維護的多樣性，是避免信息繭房效應的關鍵所在?！彼偨Y道。