“算法為我們塑造了一面看見自己的鏡子，而我們則通過與這面鏡子的互動，獲得了打破壁壘、看見世界的力量?！?/p>

——《短視頻用戶的算法實踐與“破繭”報告》

11月7日，由深圳大學(xué)深圳城市傳播創(chuàng)新研究中心主辦的“短視頻用戶的算法實踐與‘破繭’報告研討會”在深圳大學(xué)傳播學(xué)院舉辦，會上發(fā)布《短視頻用戶的算法實踐與“破繭”報告》（下稱《報告》）。來自清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中央民族大學(xué)、北京師范大學(xué)、中國傳媒大學(xué)、暨南大學(xué)等多所高校的學(xué)者圍繞算法相關(guān)議題展開研討。

短視頻用戶的算法實踐與“破繭”報告研討會現(xiàn)場

《報告》顯示，近八成短視頻用戶認(rèn)為算法推薦的內(nèi)容多樣，能幫助其拓展信息視野，與算法相關(guān)的“信息繭房”擔(dān)憂，存在一定程度的夸大。該研究面向抖音、快手、嗶哩嗶哩、微信視頻號與小紅書等五款短視頻平臺的1215名用戶開展問卷調(diào)查，對其中20余位用戶進(jìn)行深度訪談，并通過賬號模擬測評抖音、嗶哩嗶哩、小紅書的推薦算法，綜合探究了短視頻用戶的算法使用實踐。

<報告結(jié)論>

用戶能動性凸顯，多數(shù)認(rèn)可算法推薦內(nèi)容多樣性

《報告》核心數(shù)據(jù)顯示，與“信息繭房”的普遍擔(dān)憂形成對比，近八成受訪用戶認(rèn)為短視頻平臺算法推薦的內(nèi)容是多樣化的。具體而言，77.8%的用戶認(rèn)為能在算法推薦中看到“出乎意料但有趣的內(nèi)容”，73.9%的用戶表示算法能幫助他們發(fā)現(xiàn)“以前不了解的全新興趣領(lǐng)域”。推薦算法不僅可以滿足用戶的既定興趣，還能激發(fā)新興趣與跨領(lǐng)域探索。

《報告》調(diào)研顯示用戶對推薦多樣性的感知較高

這種積極感知的背后，是用戶在互動中表現(xiàn)出的強烈主動性。超過75%的受訪者相信自己的行為能“馴化”算法，例如通過主動搜索影響后續(xù)推薦；同時，超過65%的用戶表示能熟練運用“不感興趣”等功能調(diào)整內(nèi)容。此外，報告發(fā)現(xiàn)超六成用戶有主動“破繭”的意愿與行為，如跨平臺獲取信息、主動了解不同觀點等。

《報告》負(fù)責(zé)人深圳大學(xué)傳播學(xué)院教授、深圳城市傳播創(chuàng)新研究中心主任虞鑫指出，算法的本質(zhì)更像是“塑鏡”而非“造繭”——它主要扮演一面映照和映射用戶興趣的鏡子，而用戶的能動性則是打破信息壁壘、探索更廣闊世界的關(guān)鍵。

為從客觀機制上驗證這一觀點，報告還開展了代理實驗，揭示不同平臺算法對用戶行為的響應(yīng)機制。課題組在抖音、嗶哩嗶哩、小紅書創(chuàng)建虛擬賬號，模擬僅瀏覽信息流、日常點擊互動、搜索和評論多元內(nèi)容等三種用戶行為，追蹤其首頁推薦內(nèi)容的多樣性變化。研究發(fā)現(xiàn)，抖音的算法在保持高多樣性的同時，能積極響應(yīng)用戶的探索意圖；嗶哩嗶哩的推薦多樣性則高度由用戶行為驅(qū)動；小紅書則以高效收斂、精準(zhǔn)聚焦為主要特征。

《報告》對抖音、嗶哩嗶哩、小紅書的代理實驗結(jié)果

<學(xué)術(shù)探討>

聚焦算法復(fù)雜性，探索協(xié)同治理路徑

與會專家認(rèn)可報告的實證價值，并從各自的研究領(lǐng)域出發(fā)，對算法的復(fù)雜性、社會影響及治理路徑進(jìn)行了深度剖析。

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院張志安教授從數(shù)字素養(yǎng)的視角切入，強調(diào)應(yīng)超越對“可見”內(nèi)容的關(guān)注，深入洞察背后“不可見”的算法機制，并指出公共討論在提升算法認(rèn)知中的作用，強調(diào)除了平臺主動讓算法更透明，也需要政府、媒體、科研機構(gòu)等推動公共教育和討論。清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院張錚教授分析了信息繭房現(xiàn)象的復(fù)雜性，他指出，“信息繭房”應(yīng)區(qū)分個體繭房與群體繭房。個體層面，個人愿意待在自己信息的舒適區(qū)，無可厚非；群體層面，存在一類算法素養(yǎng)高但認(rèn)知固化的“清醒自縛者”，需要重點關(guān)注和引導(dǎo)，并探討了AI深度介入文化生產(chǎn)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。深圳大學(xué)傳播學(xué)院楊洸教授分享了其研究團隊在用戶與算法互動關(guān)系上的發(fā)現(xiàn)，指出這些用戶具備一定算法素養(yǎng)，個性化新聞推薦中“信息繭房”效應(yīng)并非必然，算法反而拓寬了用戶的信息接觸面，并強調(diào)了算法與用戶協(xié)同構(gòu)建信息環(huán)境的重要性。

中央民族大學(xué)新聞與傳播學(xué)院毛湛文教授聚焦算法系統(tǒng)中的信息公平議題，指出需警惕因數(shù)據(jù)表征不足導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)性排除現(xiàn)象，倡導(dǎo)通過權(quán)重調(diào)整、標(biāo)簽體系優(yōu)化等方式改良內(nèi)容呈現(xiàn)邏輯，促進(jìn)數(shù)字公平。中國傳媒大學(xué)新聞學(xué)院仇荺茜副教授聚焦算法可解釋性的設(shè)計，提出放棄對絕對透明的追求，轉(zhuǎn)向面向不同主體（公眾、專家、監(jiān)管方）的梯度可解釋性框架。北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院劉茜副教授介紹了算法評估體系的理論與實踐，強調(diào)了在算法評估中兼顧內(nèi)容安全、用戶權(quán)益與價值導(dǎo)向的必要性和復(fù)雜性。

最后，暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院師文副教授分享了其研究團隊發(fā)表在《Digital Journalism》的論文，該研究發(fā)現(xiàn)，相比隨機推薦，算法個性化推薦的內(nèi)容更加多樣平衡，能幫助用戶接觸更廣泛的新聞來源。其中，用戶行為起到一定的調(diào)節(jié)作用，加入用戶的選擇性接觸后，信息多樣性會略有下降，但仍高于隨機推薦。師文還進(jìn)一步討論了算法設(shè)計中用戶自主性與信息多樣性之間的結(jié)構(gòu)性張力，在賦予用戶極高自主權(quán)的同時，算法也可能無意中幫助興趣狹隘的用戶加深自我封閉。這需要在尊重用戶自主性與承擔(dān)積極引導(dǎo)責(zé)任之間做出艱難的權(quán)衡。

當(dāng)下輿論往往將“信息繭房”簡單歸因于算法，但實際情況遠(yuǎn)比這復(fù)雜得多。關(guān)于算法推薦機制對信息多樣性或“繭房”的實際影響，仍需學(xué)界進(jìn)一步探索研究。

綜合研討成果，與會學(xué)者普遍認(rèn)為，推動算法向善發(fā)展，需要平臺提升透明度與可控性、用戶增強算法素養(yǎng)、學(xué)界深化研究并參與公共討論，共同構(gòu)建更健康的人機協(xié)作生態(tài)。

初審： 虞 鑫

復(fù)審： 張思蔚

終審： 楊 洸

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