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|喻国明：算法是信息茧房的缔造者，还是打破者？|德外荐读( 二 )



|喻国明：算法是信息茧房的缔造者，还是打破者？|德外荐读
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但是 ， 对算法持负面态度者坚持认为 ， 算法型媒介通过刺激多巴胺分泌致使用户成瘾 ， 并“收割”用户有限的空闲时间 。 这种时空的侵占降低了用户与其他类型媒介接触的可能 ， 信息渠道变窄 ， 使媒介多样性受到影响 。
基于此 ， 本文提出假设：算法型媒介的使用频率负向影响媒介多样性 。
二是对特定信息偏听偏信 。
在信息茧房中 ， “每个人的世界图景都只是他们所希望看到的 ， 而不是世界本来应该拥有的样子” 。 基本上人们提到信息茧房时 ， 都会涉及到信息偏食导致的视野局限 ， 以及由此对观念、态度与决定等的影响 。
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 。 而认知均衡理论认为 ， 网络带来了信息大爆炸 ， 面对复杂纷乱的信息 ， 人们容易感到无所是从 ， 为缓解心理焦虑 ， 往往根据个人喜好或既有经验进行筛选和过滤 ， 以保持认知的平衡 。 技术忧虑者担心算法推荐加剧了上述心理认知 ， 用户将信息选择的权力交给算法 ， 算法根据用户惯习投其所好 ， 形成所谓“过滤气泡”（filter bubble） 。
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 。

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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 。

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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 。
****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 ， ****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 。


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