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/ 用心耕田 水到渠成 /
在学习过程中，你是否有很多傻傻分不清的相似概念呢？
本周，“辨析”小田心继续为大家带来「新传概念辨析」专栏，快跟着我们一起辨析起来吧~
每当提到算法带来的影响时，都会有人说算法推荐技术容易引发“信息茧房”和“回音室”效应，制造“过滤气泡”，导致“群体极化”现象。看到这一个个概念，你是不是也有点犯迷糊了呢？
其实之前就有不少同学向小田心询问过这三者的联系和区别，2020年北京师范大学也考到了这一知识点（题目：简述信息茧房、过滤气泡、回音室三者的区别与联系）。那么，今天小田心就在梳理总结已有文献的基础上尝试辨析这三个相似的概念，如果你有其他观点，也欢迎和小田心讨论哟~
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“信息茧房”（Information Cocoons）这个概念来自美国学者桑斯坦，他在2006年的专著《信息乌托邦——众人如何生产知识》中指出，信息茧房意味着，我们只听我们选择和愉悦我们的东西。而他提出这一问题的主要背景，是数字时代的个性化信息服务的逐步兴起。在桑斯坦看来，人们之所以会陷入信息茧房，是因为科学技术对消费者所读的信息进行了选择与“过滤”。
其实，早在信息茧房概念提出之前，尼葛洛庞帝就在《数字化生存》一书中预言了数字化时代个性化信息服务的可能，并将之命名为“我的日报”（The Daily Me）。在互联网时代，伴随网络技术的发达和网络信息的剧增，人们能够在海量的信息中随意选择自己关注的话题，完全可以根据自己的喜好定制报纸和杂志，每个人都拥有为自己量身定制一份个人日报的可能。这种“个人日报”式的信息选择行为会导致“信息茧房”的形成。
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“回音室效应”来自桑斯坦的著作《网络共和国》。简言之，即信息或想法在一个封闭的小圈子里得到加强。它是指在一个网络空间里，如果你听到的都是对你意见的相类回响，你会认为自己的看法代表主流，从而扭曲你对一般共识的认识。这一效应的存在常常同信息选择密切相关：个人总是倾向于接受协调性的信息而避免那些会带来不协调认知的信息。
在社区研究中，另一个用以描述这种回声和同一化效果的术语是“文化部落主义”（Cultural Tribalism）。基钦将“文化部落主义”描述为：“当人们只同自己喜爱的人交流时，由此形成的兴趣社区（非地理社区）很有可能削减多样性和窄化影响范围。这将不仅令一个更好的真实世界社区替代物付之阙如，而且会导致网络社区的功能丧失。”
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“过滤气泡”概念最早由互联网活动家帕里泽（Pariser）2011年在其著作《过滤气泡：互联网没有告诉你的事》（The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You）中提出。他发现搜索引擎可以随时了解用户偏好，并过滤掉异质信息，为用户打造个性化的信息世界，但同时也会筑起信息和观念的“隔离墙”，令用户身处在一个“网络泡泡”的环境中，阻碍多元化观点的交流。帕里泽将此称为“过滤气泡”。
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“信息茧房”的负面影响之一就是“回音室效应”的产生。
桑斯坦认为，由于“信息茧房”的存在，人们只会选择和接触与自己意见相同或近似的人群，采纳符合自己预期的观点，于是逐渐形成“回音室”效应。对于个体而言，“信息茧房”阻碍了个体与信息环境的全面发展，在“回声室”效应影响下，由于缺乏多元信息的传播和意见的交流，个人很容易制造偏激的错误、过度的自信和没道理的极端主义。
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“回声室效应”在社交媒体上造成的一个结果是“过滤气泡”的产生。
由于关注对象的选择，一个社交媒体用户的时间线上可能充斥着想法类似的帖子，这种高度同质化的信息流构成“过滤气泡”，从而把相异的观点有效地排斥在外。互联网中的定制化服务更加强这一趋势，当它们努力地将自己的服务（新闻、搜索结果、社交分享等）根据我们的口味量身订造，过滤出只属于私人圈子内的话题，我们会更深地被困在一个个“过滤气泡”当中，看不到那些或许让我们能对世界扩宽视野的信息。
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“过滤气泡”可能会导致“信息茧房”向深层次发展。
在桑斯坦看来，人们之所以会陷入“信息茧房”，是因为对信息进行了选择与“过滤”。因为“过滤气泡”是信息技术根据用户的信息痕迹进行信息过滤和信息推送所造成的社会现象，这一因素更多强调的是信息技术对于用户价值观和认知的影响。伴随着网络用户价值观的不断固化，以信息技术为主导的过滤气泡现象很可能会加剧信息窄化和群体极化，最终导致信息茧房向深层次发展。
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1.三者都与受众的选择性心理机制有关
霍夫兰很早就在个体差异论中指出，由于个体在需求、信念、价值观、态度上的认知结构差异，相同的大众传播内容在受众之间会产生不同的效果，受众倾向于接触与原有态度较为一致的信息，而尽量回避那些与己见不合的信息，即所谓“信息的选择性注意和理解”。这种“偏食”行为是个体在与社会互动中形成，并存在于传播的各个阶段。虽然三者对于选择性心理机制的强调程度不同，但都与其有关联。
2.在新媒体环境下，皆离不开算法技术的推波助澜
算法也具有一定的固化作用，个性化信息推荐算法大都是以个体以往的阅读偏好来进行个性分析，在此基础上推荐同类信息或根据相似人群的兴趣来进行推荐，算法为个体的信息消费提供了一个相对稳定的路径，甚至导致用户的路径依赖。在新媒体环境下，过于顺从用户惯性的算法技术，可能会带来“信息茧房”、“回音室效应”和“过滤气泡”等问题。
3.导致群体极化现象
在“信息茧房”影响下，社会成员因“趣缘”而组成团体，强化了内部认同感，同质性的交流使得成员所持观点变得极端，加重了“群体极化”现象发生。即团体成员一开始即有某些偏向，在商议后，人们朝偏向的方向继续移动，最后形成极端的观点。
“回音室效应”则会导致人们成为认知上的“井底之蛙”，误把“私域”（某圈层）的事物和观点等同于“公域”（全社会）的事物与观点，进而形成“刻板成见”并在与圈层以外的意见与观点对冲时或感到迷惑茫然，或走向认知上的极端和表达上的极化，成为群体化事件的温床。
“过滤气泡”中的协同过滤机制尽管提高了信息搜索的效率，但容易导致“信息窄化”，用户身处于窄小的圈层中，其思维模式也会逐渐走向片面化和单一化。久而久之，用户便会被隔绝在信息孤岛中，难以触碰到真实的世界，最终导致“群体极化”现象。
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1.信息茧房vs回音室效应
“信息茧房”更强调个体的选择性心理，即它的形成主要源于个体主观原因；“回音室效应”更强调“群体或系统的封闭”以及意见重复形成的同质化信息环境，即客观环境原因。
喻国明认为，以个体兴趣为核心的“信息茧房”归根还是用户自我信息选择的结果，算法与数 据技术也不过是媒介的价值选择机制在数据条件之下的一种“人体的延伸”。也就是说，算法推荐本身的构建目的就是预先判断用户兴趣，其目的在于“迎合”用户的需求，提前帮助用户选择了他们可能会“主动”选择的内容。
彭兰指出，相较于“信息茧房”，“回音室”这个概念更多地强调“群体或系统的封闭”，这不仅仅源于信息视野的狭窄，也源于群体互动。在用户的社会关系网络（群体或圈子）中人们越是同质化，那么人们获得的内容在主题和立场等方面也可能更同质化。
2.信息茧房vs过滤气泡
“信息茧房”产生的根源是个体的选择性心理，算法推送并非是信息茧房的特殊成因；“过滤气泡”是互联网时代的产物，它更强调新媒体环境下算法推荐等信息技术的影响。
“信息茧房”问题虽然因个性化推荐算法等技术的发展而日益成为研究热点，但它所指向的人们的选择性心理带来的信息视野狭窄以及观点、立场固化等，并非新的现象。从新媒体传播来看，社交网络、平台、算法等都有可能在一定程度上会固化人们的信息获取路径、强化人们的选择性心理，信息茧房的形成，是多种因素的共同作用。（算法技术有可能只是起到一种强化作用）
“过滤气泡“概念的出现，首次将算法推荐等网络技术同政治学传播中的回音室效应和信息茧房概念相结合。孙祥飞认为，“过滤气泡”实际上将“信息茧房”批评的矛头指向了信息技术或传播媒介的幕后操作。
3.回音室效应vs过滤气泡
“回音室效应”突出的是人们听到和自己类似的声音，即“回音”，强调意见同质性造成的信息窄化；而“过滤气泡”更强调社会、技术因素导致的视野窄化，由算法构造的过滤器组成了过滤气泡，每个人的过滤气泡取决于个人网络生活的属性，也决定了用户在网上接触的内容。
总结一下，下表是刘强和赵茜在《算法中选择的同化与异化——国外回音室效应研究20年述评与展望》一文中观点，其对三者进行了辨析总结，或许可以帮助大家进行理解：
作者认为，三个概念的实质其实都可以归结于“网络信息同质化”，但侧重点有所不同：
（1）“信息茧房”强调的是个体主动的选择行为导致的信息同质化；
（2）“过滤气泡”是指算法推荐让个体在不知情的情况下被动地接收了同质化信息；
（3）“回音室效应” 强调的是群体压力导致的个体意见强化和群体意见极化带来的观点同质化的问题。
这反映的也是三个概念理论视角的差异，“信息茧房”是基于选择性心理视角，“过滤气泡”基于技术决定视角，而“回音室效应”则是基于圈子效应视角。
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田心说
其实，“信息茧房”“回音室”和“过滤气泡”都是技术、人性、社会结构等共同作用的结果。我们在分析的时候，不能只将眼光停留在“算法技术”的影响上，受众的选择性心理、海量的信息增长、平台机构的制度要求等因素都会导致这些现象的产生。在辨析这些概念的同时，我们也要正确看待互联网时代算法的双面作用哦~
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正在进行基础阶段学习的同学们，大家还对哪些概念傻傻分不清楚呢？欢迎在我们的评论区留言~说不定小田心下次就翻牌解答啦！
参考文献：
[1]凯斯·R·桑斯坦著，毕竞悦译：信息乌托邦——众人如何生产知识
[2]喻国明：“信息茧房”禁锢了我们的双眼
[3]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
[4]喻国明、方可人：算法推荐必然导致“信息茧房”效应吗
[5]凯斯·R·桑斯坦著，黄维明译：网络共和国：网络社会中的民主问题
[6]彭兰：导致信息茧房的多重因素及“破茧”路径
[7]郭小安、甘馨月：“戳掉你的泡泡”——算法推荐时代“过滤气泡”的形成及消解
[8]胡泳：新词探讨.回声室效应
[9]张海：网络用户信息茧房形成机制的概念框架研究
[10]许幼飞：算法推荐的“信息茧房”效应及反思 ——以“今日头条”个性化新闻推荐为例
[11]刘强、赵茜：《算法中选择的同化与异化——国外回音室效应研究20年述评与展望》
/ 祝好 /
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