喻国明|喻国明：算法是信息茧房的缔造者，还是打破者？( 二 ) 信息|喻国明|媒介|个体|缔造者

如果“过滤”仅涉及个人的娱乐爱好，倒也无可厚非。但算法忧虑者关注的重点在于，算法的“价值无涉”可能导致舆论治理的危机，尤其使得传统媒介“压舱石”功能失灵。如今我们处于后真相时代，信息的传播速度太快，往往使得话语在前、事实在后；情绪在前、真相在后。算法的优势在于分发的效率，但将把关审核权力从人工让渡于技术，信息的真实性却难以得到保障。倘若用户不加分辨便相信推送而来的内容，无形中会助长谣言的泛滥。所谓“兼听则明，偏信则暗”，若用户长期受算法分发信息的裹挟，将会形成对某类认知与观点的长期追崇，从而降低对其他媒体尤其是主流媒体声音的信任感，影响其价值判断进而影响行为选择。
但一些观点认为，用户对于不同信源的信任程度并不一致，用户未必就相信自己日常接触的媒体。例如，一项跨国研究证明，在所有媒介类型中，用户对社交媒体的信任程度却是最低的。在面对重要的社会议题时，用户还是更依赖主流媒体和人际传播。因此，有必要考察算法媒介是否真对其他信源尤其是传统媒介的信任造成影响。
本文提出假设：算法型媒介的使用频率会正向影响算法型信源的信任；算法型媒介的使用频率会负向影响非算法型信源的信任；算法型媒介的使用频率会负向影响传统媒介的信任。
3 人们对高质量的内容的追求亘古不变在媒介多样性上，年龄、婚姻对媒介多样性产生具有负向影响，即大龄用户或已婚用户，其媒介多样性的水平较低。大龄用户可能受既有媒介惯习影响，而已婚用户则可能在“养家糊口”上有更多任务，阅读资讯的时间更少；而教育程度与收入水平则对媒介多样性具有正影响；性别、城市等级对媒介多样性则无显著影响。
而在信源信任程度上，女性对社区论坛和算法型新闻APP的信任程度更高；用户年龄越小，对微博的信任程度越高；收入水平则对传统纸媒和传统电子媒体的信任程度影响显著。
今日头条的使用频率对个体媒介多样性的影响不显著。这证明用户频繁使用算法型媒介并不会降低用户的媒介总体接触数量。可见媒体型分发模式和关系型分发模式在算法面前并未失效，三者共同匹配了用户多层次、宽领域的资讯使用需求。而在信源信任程度上，今日头条使用频率对算法型新闻APP信任程度产生显著影响。用户并未对非算法型信源存在态度偏见。
实际上，随着媒介的深度融合，有相当多的传统媒体以PGC（Professional Generated Content）内容提供者的身份入驻新闻聚合平台，在涉及重要社会内容的报道与处理上引导公众价值。
通过算法推荐，传统媒体可以更精准地匹配用户，并凭借新闻专业主义赢得了公众尊重。有研究亦指出，在谷歌新闻算法推荐最多的内容中，有69%是来自于5家专业新闻机构，谷歌新闻的议程设置更像是对传统媒体的复制而非颠覆。
而百度贴吧、豆瓣等社区论坛则是用户话题深挖的端口。以信息流为主的算法型媒介侧重于话题的密集触达，通常信息面广但深度不足。当前算法技术也无法有效判断同类型资讯对于用户是否重复或互为补充。因此，用户通过算法获得信息要点后，社区论坛则满足了用户寻找“新闻背后的新闻”，以获取更详尽的信息文本。由此可见，人们对高质量的内容的追求在任何时代都是亘古不变的真理。
4 算法无“原罪”？以今日头条为例，从2012年9月第1版开发运行，已经经过四次大的调整和修改。算法型信息分发在不断迭代中提升着“有边界的调适”，并增强了其社会的适应度与合法性。
在人工智能主导信息分发的时代，所谓把关的权力并未轻易让渡给智能算法，而是通过开放算法原理、加强人工审核、优化推荐系统、引入专业内容生产团队，为算法持续注入了人本与理性的价值。
而从商业利益的考量来看，“聪明”的算法平台都不会希望自己的用户兴趣窄化，就像没有一个商场的经理会希望顾客每一次来到商场都只关注同一类别的商品一样。事实上，商场经理都希望顾客关注尽可能多的产品品类，以提高其消费能力。因此，从算法的商业利益初衷来看，算法不可能真正压缩信息空间，相反，它还会在更新迭代中逐步挖掘出个体尚未被开掘的信息消费潜能。
实际上，信息分发所依赖的算法，已具有越来越多元的发展趋势。不同的算法型信息分发平台很少会使用同一种算法。采用多种算法的信息分发平台所具有的社会构造，从信息流动来说，总体上能够有效地避免“茧房效应”的发生。