文/許志源 唐維庸

2016美國大選所透射的“過濾氣泡”現(xiàn)象與啟示

文/許志源 唐維庸

2016年美國大選自始至終伴隨著兩黨候選人支持者們的激烈對抗，雙方在社交網(wǎng)絡(luò)上都出現(xiàn)了“信息繭房”的現(xiàn)象，滋生出極端主義情緒，加劇了社會的撕裂。因此，與回聲室效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)技術(shù)緊密相關(guān)的“過濾氣泡”現(xiàn)象在此背景下，再次成為美國學(xué)界的眾矢之的。比起傳統(tǒng)媒體時代人們想感知不同觀點只需要切換頻道或者買一張報紙相比，新媒體時代人們的“準(zhǔn)感官統(tǒng)計”能力非但沒有因為科技的進步而增強，反而很可能遭到技術(shù)算法的嚴(yán)重干擾甚至導(dǎo)致失靈。

“信息繭房”與回聲室效應(yīng)的相關(guān)概念研究

在新媒體技術(shù)的幫助下，人們會不斷地通過新媒體平臺的信息推送和主觀選擇強化自己已有的觀點，而對不同意見越來越排斥。這一現(xiàn)象被學(xué)者們賦予了不同的名字：“信息繭房”現(xiàn)象、“回聲室效應(yīng)”等。

其實這一概念并非新媒體時代才興起，西方學(xué)界針對“信息繭房”現(xiàn)象的研究早在2001年就開始了。美國傳播學(xué)界對這一現(xiàn)象的態(tài)度可以分為兩派：第一派是以加州大學(xué)洛杉磯分校的政治學(xué)家Michael Lacour，芝加哥大學(xué)經(jīng)濟學(xué)家Matthew Gentzkow、 Jesse Shapior以及紐約大學(xué)政治學(xué)家Pablo Barbera等學(xué)者為代表，他們認為，“信息繭房”這個趨勢并不實際存在于美國的新媒體中，人們的政治傾向早在他們使用新媒體接收政治新聞之前就存在了，這種傾向分化的深化和實際生活居住的地點和周圍人的政治觀點有關(guān)，但和線上政治傾向影響關(guān)系不大；第二派是以美國知名社會問題研究中心Pew、紐約大學(xué)政治學(xué)教授Russell Hardin、紐約時報專欄作家Nicholas Kristof等為代表，他們認為，美國社會中的政治極端主義并非是由于教育程度低而導(dǎo)致的，而是因為他們的信息攝取來源非常單一和有限，而這種“信息繭房”現(xiàn)象的存在將加深美國社會輿論分化從而滋生極端主義。

2008年之后，全球迎來了新媒體的飛速發(fā)展，而新媒體在人們?nèi)粘Ｉ钪械娜轿粷B透也引發(fā)了傳播學(xué)界對新媒體環(huán)境下的“信息繭房”效應(yīng)的進一步探究。美國著名的傳播學(xué)教授Kathryn Jemison和Joseph Capela著作的《回聲室效應(yīng)：拉什·林博和保守主義媒體的建設(shè)》，將“回聲室效應(yīng)”定義為在媒體營造的相對較為封閉的意見感知環(huán)境中，意見相近的聲音會被不斷地重復(fù)、夸張和扭曲，從而讓處于這個封閉環(huán)境中的人對這些夸張和扭曲的極端觀點越來越深信不疑的現(xiàn)代傳播學(xué)現(xiàn)象。

“回聲室效應(yīng)”讓我們不難聯(lián)想到傳播學(xué)經(jīng)典理論“沉默的螺旋”中的重要假設(shè)之一“準(zhǔn)感官統(tǒng)計”，即人們擁有一定的對外界意見氣候的感知和判斷的能力。如果大眾處于長時間的媒體滲透之中，在個體間缺乏有效溝通的情況下，會將媒體所呈現(xiàn)出的主流意見自動轉(zhuǎn)化為個人對社會的認知。在新媒體時代的傳播學(xué)研究中，學(xué)者們對“準(zhǔn)感官統(tǒng)計”概念不斷地做出了新的詮釋和應(yīng)用，并在“沉默的螺旋”“信息繭房”“回聲室效應(yīng)”之上于2016年美國的總統(tǒng)大選年進一步強調(diào)了“過濾氣泡”(Filter Bubble)的概念。這一概念的出現(xiàn)在美國政治傳播學(xué)領(lǐng)域中非常具有突破性，其首次將搜索引擎和社交媒體所用的算法等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與政治學(xué)傳播中的回聲室效應(yīng)和“信息繭房”現(xiàn)象相結(jié)合，并被應(yīng)用于理解近年來美國社會政治生活各方面出現(xiàn)的新趨勢。

美國大選與新媒體傳播中的“過濾氣泡”現(xiàn)象

對于美國的傳播學(xué)界研究學(xué)者們來說，2016年無疑是非常重要的一年。在2016年11月，美國經(jīng)歷了近年來全球范圍內(nèi)最具爭議的總統(tǒng)選舉。而在總統(tǒng)候選人的對決中，以谷歌、臉書、推特為首的新媒體平臺及他們龐大的用戶群體也被卷入一場又一場的政治信息傳播風(fēng)波之中。美國的傳播學(xué)家和政治學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，由于新媒體平臺可以針對個性化搜索為用戶提供篩選后的信息內(nèi)容，用戶們在搜索大選相關(guān)的政治新聞時會不可避免地被包裹在“過濾氣泡”中：新媒體平臺會根據(jù)對他們先前活動記錄和搜索詞條的統(tǒng)計結(jié)果對新的內(nèi)容進行篩選，而用戶會越來越看不到他們不同意的觀點和資訊。這種由新興網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所導(dǎo)致的“過濾氣泡”現(xiàn)象會使得用戶的認知進一步窄化甚至單向化，并將用戶牢牢地包裹在他們已有的意識形態(tài)氣泡之中。而新媒體平臺的“過濾氣泡”效應(yīng)也導(dǎo)致了大選中美國兩黨支持者們的意識形態(tài)分化，甚至在全國誘發(fā)了激烈的社會矛盾。

在美國傳播學(xué)界和政治科學(xué)界對“過濾氣泡”現(xiàn)象的熱議中，臉書被推向了風(fēng)口浪尖。早在2013年美國傳播學(xué)界就認為，臉書對人們2012年的大選投票決策產(chǎn)生了非常具有偏向性的引導(dǎo)作用，而這一現(xiàn)象在2016年的大選中更加引人注目?！斑^濾氣泡”現(xiàn)象導(dǎo)致了美國2016年大選兩黨派支持者們的巨大意識形態(tài)沖突，甚至在多個州發(fā)生了通過社交媒體平臺進行有組織政治暴亂和集體斗毆的惡性事件。

美國的科技界和新聞傳播界在2016年大選后更是紛紛譴責(zé)臉書，并呼吁臉書應(yīng)將算法的黑箱盒子打開，明確告知用戶其新聞推送背后的算法規(guī)則；美國政治學(xué)界提出，臉書應(yīng)當(dāng)允許人們關(guān)閉新聞推送功能，并根據(jù)網(wǎng)站好友政治傾向的不同進行分組和分組訊息顯示；有些學(xué)者還提出，臉書應(yīng)當(dāng)自動在用戶觀看瀏覽完一個黨派的信息后顯示對立黨派的相關(guān)信息。臉書的人工智能研究分支主管Yann LeCun表示，他在未來的工作中希望利用人工智能解決“過濾氣泡”的問題，但并未提及具體的解決方法。此外，專欄記者Anna Escher認為臉書應(yīng)當(dāng)在重大事件的新聞報道推送中雇傭?qū)ｉT的人工編輯對新聞報道的真實性進行判斷，并將信息的真實性進行公開標(biāo)注。這一方法目前已被谷歌采納，谷歌利用網(wǎng)站權(quán)威性排序（Page Rank）算法在新聞報道的搜索結(jié)果呈現(xiàn)排序中自動將較為權(quán)威的網(wǎng)站排在較前的位置，將信息來源未知的搜索結(jié)果排在較后的位置。

臉書作為一家科技公司可以用“不是媒體”的屬性為自己的商業(yè)決策辯護，而除了承擔(dān)企業(yè)社會責(zé)任的理由之外，外界似乎也很難強制要求臉書公開披露算法黑箱或者采納上述其它解決方法。同樣，我們也無法控制谷歌工程師根據(jù)我們過去瀏覽偏好設(shè)定的算法，總之，目前“信息繭房”帶來的問題在美國并沒有辦法解決。

2016 美國大選帶來的傳播學(xué)啟示

在“過濾氣泡”的作用下，社交網(wǎng)絡(luò)非但沒有將兩個本身就已經(jīng)極度缺乏交集的傳播圈層打通聯(lián)系起來，而是起到了反作用，加劇了各自的群體極化。所以無論是在哪個候選人支持者的圈層當(dāng)中，皆充斥著與自己同類的觀點并且不斷幫助個體強化自我認同，產(chǎn)生了所在圈層能代表全國的錯覺。比起傳統(tǒng)媒體時代，愈發(fā)難以形成對外界整體輿論氛圍準(zhǔn)確而全面的認識，也許這也是新媒體時代“信息繭房”現(xiàn)象日益顯著的成因之一。

當(dāng)然，如果一味把“信息繭房”現(xiàn)象歸咎于新媒體技術(shù)未免有失偏頗，美國社會心理學(xué)家T.M. Newcomb早在1953年就提出了a-b-x模型，說明人們?yōu)榱讼陨韮?nèi)心的認知失衡有趨向于某種一致性的傾向。雖然美國大眾在新媒體信息渠道的新聞攝取呈現(xiàn)出了不斷窄化的趨勢，加深了美國社會輿論的分化，但是人們的政治傾向早在他們使用新媒體接受政治新聞之前，就因為實際生活居住的地點和周圍人的政治觀點而的確存在了。在新媒體時代可以進一步表述為：年齡、性別、收入、學(xué)歷和居住地等變量都會對人們的應(yīng)用使用偏好產(chǎn)生影響，既可能體現(xiàn)為不同人群選擇使用不同種類的APP，也可能體現(xiàn)為不同人群使用同一種APP卻關(guān)注差異性較大的內(nèi)容。而這些人口統(tǒng)計信息變量，特別是學(xué)歷和收入的兩極分化，區(qū)域和城鄉(xiāng)發(fā)展的不平衡造成的分化，都是加劇“信息繭房”現(xiàn)象的社會學(xué)根源。

目前一些發(fā)達國家和地區(qū)普遍較低靡的經(jīng)濟增速和不合理的資源分配方式使社會各階層陷入爭奪社會財富存量的博弈當(dāng)中，即一項有利于某一群體的政策出臺經(jīng)常伴隨著另一群體的利益受損，“零和游戲”下的政治經(jīng)濟基礎(chǔ)是社會撕裂的催化劑。在特朗普當(dāng)選后的幾周內(nèi)，民主黨的支持者開始聚焦美國的種族歧視和極端排外行為，并指責(zé)因為特朗普的當(dāng)選美國社會才會變成這樣。但筆者認為其實恰好相反，正是由于美國目前的政治經(jīng)濟文化現(xiàn)狀才將美國社會原先存在但被打壓已久的極端情緒釋放了出來，人民用選票宣泄著對精英、全球化和政治正確以及兩極分化的不滿而將特朗普送入了白宮。

在互聯(lián)網(wǎng)越來越成為現(xiàn)實社會的鏡像反映的今天，社交網(wǎng)絡(luò)上不同圈層的用戶之間收到的推送內(nèi)容差異度愈發(fā)巨大的背后，反映的是社會各階層和各地域之間日益增大的裂痕，而新媒體平臺的用戶精準(zhǔn)聚類和信息個性化推送能力則助長了這一趨勢。雖然我國目前經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好，人民生活水平不斷提高，社會整體共識大于分歧，人們在政治以及社會公共事務(wù)領(lǐng)域并沒有產(chǎn)生一些其他國家目前存在的非黑即白的尖銳矛盾，但是“信息繭房”現(xiàn)象在中國同樣有誕生的溫床，目前不僅越來越多的新興聚合類APP占領(lǐng)了人們的移動終端，甚至很多傳統(tǒng)老牌搜索引擎和門戶網(wǎng)站都在啟用信息流個性化推送算法。令人憂慮的是，如果任由這一趨勢繼續(xù)發(fā)展，那么即使將來人們有意愿主動去接觸與自己所屬圈層相距較遠的信息源時，也極有可能因為“過濾氣泡”的存在而遭受極大阻力。盡管“信息繭房”現(xiàn)象的根源不在于媒介，但是媒介理應(yīng)擔(dān)負起整合社會凝聚共識的責(zé)任，在用不斷改進的精妙算法制造“過濾氣泡”時，除了迎合市場追求經(jīng)濟效益，也應(yīng)該遵循新聞的社會責(zé)任，關(guān)注社會效益。

作者單位 許志源 北京大學(xué)新媒體研究院
唐維庸 加州大學(xué)伯克利分校