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【摘 要】 在智能传播中，以算法为技术支持的个性化推荐实现了信息的精准投送，提升了人们信息处理的效率，但同时也引发了以信息个体化为主要特征的“过滤气泡”现象，对青年用户的价值观产生了不良影响。为此，需进一步采取积极调适媒介传播平台的价值导向，增强智能算法程序运行的透明度，探索建立信息的组合或反向推送机制，以及提升青年用户的信息获取素养等措施予以应对。
【关 键 词】“过滤气泡”;算法;智能传播;青年;价值观
【作者单位】韩志超，东北师范大学政法学院;邹吉鹏，吉林建筑大学。
【中图分类号】G206 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2021.17.025
进入智能传播时代，主流的媒介平台和门户如腾讯新闻、新浪微博、今日头条等都不同程度地嵌入了算法推荐功能，在提升信息传播效率的同时，也引发了以信息个体化为主要特征的“过滤气泡”现象。对青年用户而言，若长期、持续接收由“过滤气泡”效应带来的信息，将会对其价值观建构产生诸多不利影响，需要引起社会的广泛关注。
一、智能传播中的“过滤气泡”现象
2010年，伊莱·帕里泽（Eli Pariser）在《别让算法控制你》中提出“过滤气泡”（Filter Bubble）概念。他指出，网络媒介平台可以依托技术手段主动过滤用户不感兴趣的信息，形成“The Daily Me”的信息体验，即一种个性化的信息世界。对用户而言，个性化信息世界实质上是由一系列个性化的过滤装置为其精心构造出来的“独特环境”：以用户个体的主观兴趣偏好为导向，受信息技术发展、个体信息接收习惯改变等多因素影响而生成的个性化筛选信息过程，使得受众涉及生活的方方面面都包裹于其中，最终使“人们专注于确证自己观念的内容”[1] 。如有人形象地将Facebook应用所产生的“过滤气泡”描述为：“Facebook就好比在做数学运算，它留意到我常常关注激进的朋友发布的帖子，却很少点击保守主义朋友转发的链接……于是，从来不向我推送保守派的链接。”
“过滤气泡”主要反映的是用户信息“二次筛选”权利被剥离的现状。随着智能技术与媒介传播的深度融合，在媒介平台基于算法技术实现的个性化推荐功能的作用下，用户个体针对特定信息的“二次筛选”权利逐渐被稀释和解构，使得用户由主动地去完成信息的“二次筛选”变成被动地接受信息的分发。其中，“过滤气泡”主要是基于算法技术运转的底层架构，依据用户习惯进行用户画像，并利用算法技术为其精准匹配信息的一种界面体验。具体而言，算法技术完成针对某项特定内容的个性化推荐，产生“过滤气泡”涉及数据记录、数据分析处理和信息推荐等关键步骤。
一是数据记录技术，即需要对用户个体数据进行全方位收集，包括使用习惯、浏览痕迹、点击频率等基础数据。媒介平台海量记录用户的个人隐私和公开数据，由此形成了对用户进行精准画像的基础。二是数据分析技术，通过这一环节，可在有效数据收集的基础上对用户的行为数据进行解构，并编码个体的行为特点。数据分析的关键在于厘清用户的信息行为，为实现个性化推荐提供支持，这是形成“过滤气泡”现象的核心支撑。随着技术发展的革新，数据分析技术已经能够对海量的数据信息进行分类、分层、跨越时空障碍全方位处理。三是信息推荐技术，即主要通过算法运行实现精准的信息推送，为打造“The Daily Me”提供技术支撑。如一些常见的新闻APP就采取类似的信息推荐技术，为用户推送比较感兴趣的新闻资讯。
二、智能传播“过滤气泡”效应对青年价值观建构的风险
“过滤气泡”现象是“海量信息差异化消费的必然结果”，其既有积极的一面，也有消极的一面[2]，尤其是对青年用户的价值观建构，将会产生一些潜在的消极影响。
1.信息接收窄化风险：加剧青年价值认同的深层固化
高度个性化、强针对性的信息推送使得用户在同一平台上的信息接收被进一步窄化，表现在其所接触的“画像特征”以外信息的机会减少。
一方面，协同过滤算法在数据分析的基础上厘定用户行为特征，并以此为依据动态构建新的信息聚类，开展有针对性的信息分发和投送。一般情况下，用户个体心理内部的自我调适会不断驱动用户去关注适合其自身价值立场的信息，固化其原有的价值认同。
另一方面，信息推送的过程受到用户自身原有价值观的影响，包括其根深蒂固的情感立场以及功利倾向等。“任何一种工具都存在观念上的偏见，都会倾向于将世界构建成某种特定形态。”[3]这表明，用户个体也将处于不断被推荐者影响的过程，尤其是那些與自身原有价值观相匹配的信息。对青年用户而言，长期接收那些迎合自身价值观的信息只会进一步强化其对自身价值的认同，潜在危害在于：有时用户原有的价值观本身就具有偏见或不正确，“过滤气泡”将会使其固化。
2.信息同质激荡风险：造成青年价值观念的群体极化
在媒介平台上，青年用户所接收的信息内容也会表现出一定的同质化倾向。很多时候，由于青年用户只是在不断地重复关注自己认同的那些观点和价值理念，因此很可能陷入信息的同质激荡风险。“过滤气泡”效应下的信息同质激荡，容易造成青年在价值观念上的“群体极化”，即交往中的群体成员的初始价值认同偏向会随着成员内部讨论进程的深入而变得更加偏激。
信息同质激荡风险不断地将虚拟空间的青年用户以“共同点”聚集起来，形成拥有共同价值观的人的集合，从而使得具有类似想法的人不断扩大聚集成社群，最终导致信息观点共振并强化、极化。此时，处在群体中的青年的价值观及其附属行为将会比在个人单独决策的时候更倾向于保守或激进。根本原因在于：本来就极端的同质化思想在由“过滤气泡”营造的封闭空间中传播并形成一个回音室，独特思维的声音被放大，从而逐渐形成偏执或极端的观念[4]。 3.信息部落传播风险：导致青年价值认同的群体分化
在“过滤气泡”影响下，青年群体凝聚成一种称为“文化部落”的信息传播群。正如有学者认为，信息的个性化推送可以“让人更容易找到同好，找到那些分布遥远但具有相同意识形态的边缘社团”，这种以相似信息为基础的文化部落本质上反映的是信息同质集合效应，其危害在于可能造成青年在价值认同建构上的群体分化。如在智能传播中，个体会因共同信息喜好而加入同质化社群，从而跨越地理界限形成不同的兴趣社区，造成网络群体分化[5]。
与此同时，“过滤气泡”内部的同质化传播使得文化部落中的群体成员由一种相似信息观点所引起的价值共鸣建立起稳固的归属感和认同感，从而构建群体内部同频共振的强关系圈。群体内用户利用各种信息交互行为，不断聚集相同意见者，继而过滤持不同信息价值观念的异见者。文化部落的群体分化以独立的网络舆论场存在，当携带错误或失当价值观的信息舆论（如谣言、假新闻、负面舆论等）成为舆论场的主导意见时，经过网络社群用户传播后，就会影响部落场域内青年用户的价值认同，引发青年用户盲从。
三、“过滤气泡”对青年价值观建构风险的应对
1.积极调适媒介传播平台的价值导向
在智能传播时代，以点击率和关注度为象征的流量成为媒介传播平台追逐的商品，“流量为王”理念造成了信息传播行为的功利化。当下，精准的个性化推荐已经成为抢占青年用户注意力，强化信息传播黏性的重要方式。功利化主导下的个性化推荐活动在某种程度上忽视了平台应当对青年价值观建构所肩负的社会责任，不利于其长远发展。如一些携带负面价值的内容文本（如噱头、恶搞、低俗信息等）迎合了部分人的低级趣味，严重挑战主流价值观的底线。
因此，媒介平台应当努力克服自身的功利化倾向，提高社会效益，避免资本对平台价值的侵蚀，同时还需警惕资本对信息传播价值的不良引导，防止资本对信息传播行为过度操纵。平台评价应建立科学的评价机制，引入其他的评价指标，改变以“点击率”作为媒介平台的核心评判标准。
2.增强智能算法程序运行的透明度
基于算法技术的个性化推送机制隐匿着诸多“算法黑箱”问题，即算法在进行数据挖掘和分析过程中难以保障个体的信息知情权和决定权。在实际的个性化推荐中，用户一般难以察觉哪些有价值的信息被过滤了。因此，在技术层面采取优化手段，适当提高智能传播算法设计的透明度，有助于用户了解个性化推荐的运行过程;增强智能算法程序运行的透明度;有利于用户把握信息的真实情况，以便更好地调整自己的信息决策行为，了解“过滤气泡”的可能风险，减轻“过滤气泡”对价值观建构的负面影响。
媒介平台有义务尊重用户的信息知情权，对某些数据行为必须履行告知义务，征求用户的有效许可。在具体操作中，媒介平台可以尝试增加模块程序或者隐私保护软件对用户进行必要提醒，以醒目的方式提示算法将要获取的相关隐私数据，让用户拥有对该服务的自主决定权。如美国MIT实验室就曾针对“过滤气泡”的危害开发了一款叫作Gobo的社交聚合器，从而增加用户的自主决定权。
3.探索建立信息的组合或反向推送机制
“过滤气泡”窄化了用户的信息接收视域，而通过探索开发信息组合或反向推送机制可以缓解“过滤气泡”带来的负面影响。
一是探索个性化与多样化内容的打包组合推荐机制，即基于用户的信息偏好有意识地增加推送内容的多样性。如国外社交化新闻聚合平台BuzzFeed推出了“Outside Your Bubble”功能，在其文章底部呈现多个来自其他平台的观点。目的在于缓和个性化推荐所带来的信息环境单一化，以及信息的价值负载趋于窄化的问题，试图让用户接触更多的差异性观点，从而打破“信息壁垒”。
二是尝试探索建立信息反向推送机制，针对“过滤气泡”引起的价值群体极化、信息窄化等问题，可以基于特定内容主动搜索反向类别的信息进行反向推送，打造多元的信息环，改善个性化推荐中的“窄化效应”。如谷歌浏览器推出的“逃离泡沫”（Escape Your Bubble）插件，会推荐与其原有观点和立场相反的文章，以拓宽用户的视野。
4.提升青年用户的信息获取素养
应对“过滤气泡”现象不仅要改进算法，进行价值引导等，还要依赖公众（青年用户）的自身努力，提升信息媒介素养，养成科学的信息获取习惯，以脱离算法程序所制造的“过滤气泡”。
首先，青年用户需要不断提升信息获取的自我意识。自我意识是个体对自我身心状态及自身与客观世界关系的认知。个体需要充分认识到隐藏“过滤气泡”对自身价值观的潜在影响，了解“过滤气泡”的生成逻辑，树立风险意识，摒弃非理性的信息行为，调整信息获取习惯。
其次，青年用户需要在实践中提升信息媒介素养。青年用户应当具备敏锐客观的信息判断能力，善于在纷繁芜杂的信息世界中提取有效的信息观点，建構正确的价值观;在接受特定的个性化推送时，应适当增加不同类型和主题的信息订阅。
最后，青年用户需要保持价值取向的适度理性。无论是智能传播媒介还是传统媒介，只有当青年个体学会拒绝信息偏见，保持价值取向的适度理性，在信息选择中秉承客观公正的立场，在进行信息决策行为时增强判断力，才能有效扭转“过滤气泡”对青年价值观建构的负面影响，建构的良好信息传播环境。
|参考文献|
[1]苏俊斌. “过滤气泡”与算法时代的邹忌：关于“过滤气泡”的一种非决定论观点[J]. 青年记者，2020（18）：20-22.
[2]喻国明，曲慧. “信息茧房”的误读与算法推送的必要：兼论内容分发中社会伦理困境的解决之道[J]. 新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2020（1）：127-133.
[3]尼尔·波兹曼. 技术垄断：文明向技术投降[M]. 蔡金栋，梁微，译. 北京：机械工业出版社，2013.
[4]陈海涛，魏永. 网络舆情、群体心理及群体行为关系研究[J]. 中国矿业大学学报（社会科学版），2020（6）：81-93.
[5]邹振东. 弱传播[M]. 北京：国家行政学院出版社，2018.
【关 键 词】“过滤气泡”;算法;智能传播;青年;价值观
【作者单位】韩志超，东北师范大学政法学院;邹吉鹏，吉林建筑大学。
【中图分类号】G206 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2021.17.025
进入智能传播时代，主流的媒介平台和门户如腾讯新闻、新浪微博、今日头条等都不同程度地嵌入了算法推荐功能，在提升信息传播效率的同时，也引发了以信息个体化为主要特征的“过滤气泡”现象。对青年用户而言，若长期、持续接收由“过滤气泡”效应带来的信息，将会对其价值观建构产生诸多不利影响，需要引起社会的广泛关注。
一、智能传播中的“过滤气泡”现象
2010年，伊莱·帕里泽（Eli Pariser）在《别让算法控制你》中提出“过滤气泡”（Filter Bubble）概念。他指出，网络媒介平台可以依托技术手段主动过滤用户不感兴趣的信息，形成“The Daily Me”的信息体验，即一种个性化的信息世界。对用户而言，个性化信息世界实质上是由一系列个性化的过滤装置为其精心构造出来的“独特环境”：以用户个体的主观兴趣偏好为导向，受信息技术发展、个体信息接收习惯改变等多因素影响而生成的个性化筛选信息过程，使得受众涉及生活的方方面面都包裹于其中，最终使“人们专注于确证自己观念的内容”[1] 。如有人形象地将Facebook应用所产生的“过滤气泡”描述为：“Facebook就好比在做数学运算，它留意到我常常关注激进的朋友发布的帖子，却很少点击保守主义朋友转发的链接……于是，从来不向我推送保守派的链接。”
“过滤气泡”主要反映的是用户信息“二次筛选”权利被剥离的现状。随着智能技术与媒介传播的深度融合，在媒介平台基于算法技术实现的个性化推荐功能的作用下，用户个体针对特定信息的“二次筛选”权利逐渐被稀释和解构，使得用户由主动地去完成信息的“二次筛选”变成被动地接受信息的分发。其中，“过滤气泡”主要是基于算法技术运转的底层架构，依据用户习惯进行用户画像，并利用算法技术为其精准匹配信息的一种界面体验。具体而言，算法技术完成针对某项特定内容的个性化推荐，产生“过滤气泡”涉及数据记录、数据分析处理和信息推荐等关键步骤。
一是数据记录技术，即需要对用户个体数据进行全方位收集，包括使用习惯、浏览痕迹、点击频率等基础数据。媒介平台海量记录用户的个人隐私和公开数据，由此形成了对用户进行精准画像的基础。二是数据分析技术，通过这一环节，可在有效数据收集的基础上对用户的行为数据进行解构，并编码个体的行为特点。数据分析的关键在于厘清用户的信息行为，为实现个性化推荐提供支持，这是形成“过滤气泡”现象的核心支撑。随着技术发展的革新，数据分析技术已经能够对海量的数据信息进行分类、分层、跨越时空障碍全方位处理。三是信息推荐技术，即主要通过算法运行实现精准的信息推送，为打造“The Daily Me”提供技术支撑。如一些常见的新闻APP就采取类似的信息推荐技术，为用户推送比较感兴趣的新闻资讯。
二、智能传播“过滤气泡”效应对青年价值观建构的风险
“过滤气泡”现象是“海量信息差异化消费的必然结果”，其既有积极的一面，也有消极的一面[2]，尤其是对青年用户的价值观建构，将会产生一些潜在的消极影响。
1.信息接收窄化风险：加剧青年价值认同的深层固化
高度个性化、强针对性的信息推送使得用户在同一平台上的信息接收被进一步窄化，表现在其所接触的“画像特征”以外信息的机会减少。
一方面，协同过滤算法在数据分析的基础上厘定用户行为特征，并以此为依据动态构建新的信息聚类，开展有针对性的信息分发和投送。一般情况下，用户个体心理内部的自我调适会不断驱动用户去关注适合其自身价值立场的信息，固化其原有的价值认同。
另一方面，信息推送的过程受到用户自身原有价值观的影响，包括其根深蒂固的情感立场以及功利倾向等。“任何一种工具都存在观念上的偏见，都会倾向于将世界构建成某种特定形态。”[3]这表明，用户个体也将处于不断被推荐者影响的过程，尤其是那些與自身原有价值观相匹配的信息。对青年用户而言，长期接收那些迎合自身价值观的信息只会进一步强化其对自身价值的认同，潜在危害在于：有时用户原有的价值观本身就具有偏见或不正确，“过滤气泡”将会使其固化。
2.信息同质激荡风险：造成青年价值观念的群体极化
在媒介平台上，青年用户所接收的信息内容也会表现出一定的同质化倾向。很多时候，由于青年用户只是在不断地重复关注自己认同的那些观点和价值理念，因此很可能陷入信息的同质激荡风险。“过滤气泡”效应下的信息同质激荡，容易造成青年在价值观念上的“群体极化”，即交往中的群体成员的初始价值认同偏向会随着成员内部讨论进程的深入而变得更加偏激。
信息同质激荡风险不断地将虚拟空间的青年用户以“共同点”聚集起来，形成拥有共同价值观的人的集合，从而使得具有类似想法的人不断扩大聚集成社群，最终导致信息观点共振并强化、极化。此时，处在群体中的青年的价值观及其附属行为将会比在个人单独决策的时候更倾向于保守或激进。根本原因在于：本来就极端的同质化思想在由“过滤气泡”营造的封闭空间中传播并形成一个回音室，独特思维的声音被放大，从而逐渐形成偏执或极端的观念[4]。 3.信息部落传播风险：导致青年价值认同的群体分化
在“过滤气泡”影响下，青年群体凝聚成一种称为“文化部落”的信息传播群。正如有学者认为，信息的个性化推送可以“让人更容易找到同好，找到那些分布遥远但具有相同意识形态的边缘社团”，这种以相似信息为基础的文化部落本质上反映的是信息同质集合效应，其危害在于可能造成青年在价值认同建构上的群体分化。如在智能传播中，个体会因共同信息喜好而加入同质化社群，从而跨越地理界限形成不同的兴趣社区，造成网络群体分化[5]。
与此同时，“过滤气泡”内部的同质化传播使得文化部落中的群体成员由一种相似信息观点所引起的价值共鸣建立起稳固的归属感和认同感，从而构建群体内部同频共振的强关系圈。群体内用户利用各种信息交互行为，不断聚集相同意见者，继而过滤持不同信息价值观念的异见者。文化部落的群体分化以独立的网络舆论场存在，当携带错误或失当价值观的信息舆论（如谣言、假新闻、负面舆论等）成为舆论场的主导意见时，经过网络社群用户传播后，就会影响部落场域内青年用户的价值认同，引发青年用户盲从。
三、“过滤气泡”对青年价值观建构风险的应对
1.积极调适媒介传播平台的价值导向
在智能传播时代，以点击率和关注度为象征的流量成为媒介传播平台追逐的商品，“流量为王”理念造成了信息传播行为的功利化。当下，精准的个性化推荐已经成为抢占青年用户注意力，强化信息传播黏性的重要方式。功利化主导下的个性化推荐活动在某种程度上忽视了平台应当对青年价值观建构所肩负的社会责任，不利于其长远发展。如一些携带负面价值的内容文本（如噱头、恶搞、低俗信息等）迎合了部分人的低级趣味，严重挑战主流价值观的底线。
因此，媒介平台应当努力克服自身的功利化倾向，提高社会效益，避免资本对平台价值的侵蚀，同时还需警惕资本对信息传播价值的不良引导，防止资本对信息传播行为过度操纵。平台评价应建立科学的评价机制，引入其他的评价指标，改变以“点击率”作为媒介平台的核心评判标准。
2.增强智能算法程序运行的透明度
基于算法技术的个性化推送机制隐匿着诸多“算法黑箱”问题，即算法在进行数据挖掘和分析过程中难以保障个体的信息知情权和决定权。在实际的个性化推荐中，用户一般难以察觉哪些有价值的信息被过滤了。因此，在技术层面采取优化手段，适当提高智能传播算法设计的透明度，有助于用户了解个性化推荐的运行过程;增强智能算法程序运行的透明度;有利于用户把握信息的真实情况，以便更好地调整自己的信息决策行为，了解“过滤气泡”的可能风险，减轻“过滤气泡”对价值观建构的负面影响。
媒介平台有义务尊重用户的信息知情权，对某些数据行为必须履行告知义务，征求用户的有效许可。在具体操作中，媒介平台可以尝试增加模块程序或者隐私保护软件对用户进行必要提醒，以醒目的方式提示算法将要获取的相关隐私数据，让用户拥有对该服务的自主决定权。如美国MIT实验室就曾针对“过滤气泡”的危害开发了一款叫作Gobo的社交聚合器，从而增加用户的自主决定权。
3.探索建立信息的组合或反向推送机制
“过滤气泡”窄化了用户的信息接收视域，而通过探索开发信息组合或反向推送机制可以缓解“过滤气泡”带来的负面影响。
一是探索个性化与多样化内容的打包组合推荐机制，即基于用户的信息偏好有意识地增加推送内容的多样性。如国外社交化新闻聚合平台BuzzFeed推出了“Outside Your Bubble”功能，在其文章底部呈现多个来自其他平台的观点。目的在于缓和个性化推荐所带来的信息环境单一化，以及信息的价值负载趋于窄化的问题，试图让用户接触更多的差异性观点，从而打破“信息壁垒”。
二是尝试探索建立信息反向推送机制，针对“过滤气泡”引起的价值群体极化、信息窄化等问题，可以基于特定内容主动搜索反向类别的信息进行反向推送，打造多元的信息环，改善个性化推荐中的“窄化效应”。如谷歌浏览器推出的“逃离泡沫”（Escape Your Bubble）插件，会推荐与其原有观点和立场相反的文章，以拓宽用户的视野。
4.提升青年用户的信息获取素养
应对“过滤气泡”现象不仅要改进算法，进行价值引导等，还要依赖公众（青年用户）的自身努力，提升信息媒介素养，养成科学的信息获取习惯，以脱离算法程序所制造的“过滤气泡”。
首先，青年用户需要不断提升信息获取的自我意识。自我意识是个体对自我身心状态及自身与客观世界关系的认知。个体需要充分认识到隐藏“过滤气泡”对自身价值观的潜在影响，了解“过滤气泡”的生成逻辑，树立风险意识，摒弃非理性的信息行为，调整信息获取习惯。
其次，青年用户需要在实践中提升信息媒介素养。青年用户应当具备敏锐客观的信息判断能力，善于在纷繁芜杂的信息世界中提取有效的信息观点，建構正确的价值观;在接受特定的个性化推送时，应适当增加不同类型和主题的信息订阅。
最后，青年用户需要保持价值取向的适度理性。无论是智能传播媒介还是传统媒介，只有当青年个体学会拒绝信息偏见，保持价值取向的适度理性，在信息选择中秉承客观公正的立场，在进行信息决策行为时增强判断力，才能有效扭转“过滤气泡”对青年价值观建构的负面影响，建构的良好信息传播环境。
|参考文献|
[1]苏俊斌. “过滤气泡”与算法时代的邹忌：关于“过滤气泡”的一种非决定论观点[J]. 青年记者，2020（18）：20-22.
[2]喻国明，曲慧. “信息茧房”的误读与算法推送的必要：兼论内容分发中社会伦理困境的解决之道[J]. 新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2020（1）：127-133.
[3]尼尔·波兹曼. 技术垄断：文明向技术投降[M]. 蔡金栋，梁微，译. 北京：机械工业出版社，2013.
[4]陈海涛，魏永. 网络舆情、群体心理及群体行为关系研究[J]. 中国矿业大学学报（社会科学版），2020（6）：81-93.
[5]邹振东. 弱传播[M]. 北京：国家行政学院出版社，2018.