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別被算法困在「信息繭房」
「我才夾了一筷子，你就送我一桌子」，在商業邏輯和算法系統的加持下，各類App的信息供給「投其所好」愈加單一同質，不少人擔憂，如此下去受眾將不知不覺受困於「信息繭房」。資料圖 新華社記者才揚攝所謂「信息繭房」，形容的是信息傳播中受眾只關注喜歡的內容，陷入相似信息的「回音室」，久而久之如同蠶一般作繭自縛。
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北京日報：別被算法困在「信息繭房」
北京日報「我才夾了一筷子，你就送我一桌子」，在商業邏輯和算法系統的加持下，各類App的信息供給「投其所好」愈加單一同質，不少人擔憂，如此下去受眾將不知不覺受困於「信息繭房」。所謂「信息繭房」，形容的是信息傳播中受眾只關注喜歡的內容，陷入相似信息的「回音室」，久而久之如同蠶一般作繭自縛。
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北京日報:別被算法困在「信息繭房」
「我才夾了一筷子，你就送我一桌子」，在商業邏輯和算法系統的加持下，各類App的信息供給「投其所好」愈加單一同質，不少人擔憂，如此下去受眾將不知不覺受困於「信息繭房」。所謂「信息繭房」，形容的是信息傳播中受眾只關注喜歡的內容，陷入相似信息的「回音室」，久而久之如同蠶一般作繭自縛。雖然學界對「信息繭房」的概念和危害仍存爭議，但不可否認，資訊獲取「越私人訂製越封閉狹隘」的現象確實相當普遍。
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北京日報評論：別被算法困在「信息繭房」
「我才夾了一筷子，你就送我一桌子」，在商業邏輯和算法系統的加持下，各類App的信息供給「投其所好」愈加單一同質，不少人擔憂，如此下去受眾將不知不覺受困於「信息繭房」。所謂「信息繭房」，形容的是信息傳播中受眾只關注喜歡的內容，陷入相似信息的「回音室」，久而久之如同蠶一般作繭自縛。
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被算法裝入信息繭房的你,作繭自縛?還是破繭重生?
「信息繭房」一詞最早由美國哈佛大學法學教授凱斯·桑斯坦於2001年提出。2008年，桑坦斯在他的另外一本著作《信息烏託邦》中做了更充分的分析和討論，他用「個人日報」來形容用戶在海量信息中根據自己的喜好選擇有興趣的信息，從忽略了其他內容的行為，也就是「信息繭房」。
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算法推薦 如何打破「信息繭房」
來源：安徽日報搜索一個關鍵詞，隨後經常收到關聯信息、廣告推送；網絡購物時，頁面上湧現出大量曾經搜索過的商品信息……時下，算法推薦無處不在，讓人們獲取信息變得更加智能化、個性化、定製化。在給我們帶來便利的同時，算法推薦的問題也隨之而來，比如「信息繭房」困擾、媚俗信息泛濫、大數據「殺熟」等。如何讓算法推薦更好服務網絡用戶？
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打破「信息繭房」,「算法推薦」正迎來強監管
無論是一言不合就「震驚」的譁眾取寵，還是非黑即白「南甜北鹹」的選邊站隊，共同的作用都是放大信息對人的影響。決定「信息繭房」對人的束縛程度的一個重要因素就是信息的影響力度，信息的影響力度越大，「信息繭房」對人的束縛程度也越大。當「算法推薦」的精確推送，疊加上網絡環境的「放大、突出」的效應後，網絡信息對人的影響可能遠比我們想像中的要大得多。
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算法推送機制下「信息繭房」效應的思考與對策
□厲業強【內容提要】網絡傳播時代，人工智慧算法推送機制進入了新聞傳播行業，算法推送具有本身的優越性，能夠在大數據時代，對內容做出高效的分析推送。但現如今的人工智慧算法依然無法判斷新聞價值，因此同質化內容的重複推送，加強了「信息繭房」效應。本文通過分析「信息繭房」與算法推送，提出「信息繭房」的多點危害，並對其做出了對策分析。
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信息繭房,如何破除?
「網際網路給我們製造了一個信息海洋，但「算法」和「自我選擇」卻在編織一個個信息繭房。」別被算法困在「信息繭房」。圖/視覺中國算法推薦，即利用算法和大數據，對用戶進行畫像以實現信息的個性化精準推送，目前在購物、社交、短視頻、新聞分發等領域均已廣泛實踐。
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打破「信息繭房」 讓算法更「聰明」
只要用戶感興趣就源源不斷推薦，以此增加用戶黏性，久而久之，用戶信息接受維度變窄，知識獲取單一，一不小心就會卷進垃圾信息的漩渦。如果我們的資訊消費長期處於這種算法的「控制」之下，就容易發生傳播學上的「信息繭房」效應。「信息繭房」這一概念，最早由哈佛大學教授凱斯？
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「信息繭房」或許並不存在？算法推薦並沒有使我們的視野變得局限
算法個性化推薦技術出現後，「信息繭房」擔憂隨之而來，再加上今年高考作文題的「加持」，更是讓「信息繭房」這一概念被更多人熟知。如果說前幾年學界還在討論如何幫助用戶突破「信息繭房」的話，那最近的風景可能就有些不一樣了。
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「信息繭房」或許並不存在？算法推薦並沒有使我們的視域變得局限
算法個性化推薦技術出現後，「信息繭房」擔憂隨之而來，再加上今年高考作文題的「加持」，更是讓「信息繭房」這一概念被更多人熟知。如果說前幾年學界還在討論如何幫助用戶突破「信息繭房」的話，那最近的風景可能就有些不一樣了。
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受困於「信息繭房」，「甩鍋」算法是對個體責任的逃避
的確，在數字時代，以智能算法為基礎的內容平臺迅速崛起，憑藉算法推薦和對用戶畫像的精準捕捉，可以快速完成用戶與信息的匹配並進行個性化推送，大大降低獲取信息成本，提升了信息分發效率。但久而久之，在算法源源不斷地「投其所好」「量身定做」之下，人們的信息接收維度變窄，資訊獲取渠道單一，容易在單調的信息交互中不斷強化固有偏見和喜好，甚至在不同群體、代際之間造成認知撕裂和對立，最終深陷「信息繭房」的桎梏。
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喻國明:算法是信息繭房的締造者,還是打破者?
儘管學界對信息繭房的危害有所共識，但對於「算法導致信息繭房」一直存有爭議，也缺乏實證研究的結論佐證。桑斯坦所述的信息繭房更像是半預言式的隱喻，使之至今沒有一個清晰和準確的量化研究框架，極大影響了算法與信息繭房的關係探討。 本文剖析了信息繭房的公認特徵，從渠道和內容兩個方面，分析當前算法型媒介的使用對用戶媒介多樣性和信源信任的影響。
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專家熱議算法推薦,多元化智能算法可以打破「信息繭房」
▲北京師範大學新聞傳播學院執行院長、教授喻國明正在分享研究成果隨著移動網際網路與信息爆炸時代的到來，以智能算法為基礎的內容平臺迅速崛起。在這過程中，「信息繭房」成為社會輿論關注的焦點，很多人認為正是因為算法的個性化推薦導致了「信息繭房」現象的產生。對此與會專家有著不同的認識。
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於德清:好的算法推薦其實是致力於打破「信息繭房」
新京報訊（記者 鄭偉彬）2020年1月13日，北京師範大學新聞傳播學院與新京報聯合舉辦「智能算法的傳播邏輯和價值迭代」研討會，關注算法對媒體與傳播的影響。會上，新京報編委、評論部主編於德清認為，好的算法推薦其實是致力於打破「信息繭房」。
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「信息繭房」長期存在,平臺算法的優化只能起到平衡效果
Facebook「信息繭房」的形成因素眾多，包括用戶主動尋找消費內容、群組內分享的內容等等，其中一個重要因素是Facebook的算法機制。但Facebook並不承認「信息繭房」的存在，儘管其在算法、用戶和社群方面進行了調整，包括嚴格管理群組內的極端言論、種族歧視等方面的言論，但它並不承認「信息繭房」的存在，並表明這一系列政策變化是基於美國社會層面的問題，而非針對信息繭房。
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喻國明:算法推薦必然導致「信息繭房」效應嗎
隨著算法推薦的流行，算法導致「信息繭房」的觀點甚囂塵上。然而「信息繭房」還不是一個清晰和準確的界定，這極大地影響了對「信息繭房」的認知與觀測，也曲解了算法與「繭房」的關係。
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別讓青少年受困於「信息繭房」
網絡信息多樣、開放、共享，而一味迎合受眾的閱讀偏好，計算方法簡單，定向推送粗暴，讓讀者尤其是鑑別力、自控力不強的青少年越「好」越「偏」。原本能夠提供多樣化精神食糧的手機App，卻讓人有一種「我才夾了一筷子，你就送我一桌子」的驚喜與尷尬，在不知不覺中受困於「信息繭房」。
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喻國明：算法是信息繭房的締造者，還是打破者？|德外薦讀
，但對於「算法導致信息繭房」一直存有爭議，也缺乏實證研究的結論佐證。桑斯坦所述的信息繭房更像是半預言式的隱喻，使之至今沒有一個清晰和準確的量化研究框架，極大影響了算法與信息繭房的關係探討。事實證明，算法並沒有導致信息繭房，而是在主流價值觀的引導上發揮了積極作用，為個體提供了更多元和理性的信息世界。