【舆情观察】算法时代的媒介素养 如何破除信息茧房

全国政协委员周世虹在2026年全国两会上提交了《关于高度警惕、重视“算法推荐”操控导致信息茧房的社会危害性及规范治理的建议》。他在阐述算法如何造成认知割裂时，举过一个典型场景：同一对情侣刷到同一条社会新闻视频，男生看到的评论区都在说女方也有问题，女生看到的评论区全在讲男性习惯推卸责任。两个人看的是同一条视频，因为算法推荐的评论排序不同，得出了截然相反的结论，甚至为此发生争吵。

这类现象在日常信息消费中并不罕见。你偶然点开一篇关于35岁危机的文章，算法识别到你的兴趣，持续推送大厂裁员、中年失业、学历贬值的内容。看得越多，推送越多。几个月后，你可能会认为整个行业已经垮了，所有人都在失业。你被困在一个负面信息闭环里，那些行业向好、稳步发展的消息，算法不会推送给你，因为它们不触发情绪、不带流量。

同一件公共事件，你在A平台看到受害者无辜被打，在B平台看到事出有因、双方都有责任，在C平台看到背后另有隐情。每个平台的评论区都观点严重分化，每个人都以为自己触及了真相，实际看到的只是真相的一个碎片。

你喜欢什么观点、认同什么立场、熟悉什么叙事方式，算法就给你推送什么。你以为自己在自由获取信息，其实只是在一个被编织好的蚕茧里反复咀嚼同一种味道。

一、茧房是怎样形成的

“信息茧房”这个概念，最早由哈佛大学法学院教授凯斯·桑斯坦在2006年出版的《信息乌托邦：众人如何生产知识》一书中提出。他做了一个形象的比喻：互联网时代，人们可以只选择接触让自己愉悦的信息，就像为自己编织一个信息的“茧”，久而久之就把自己困在了里面。

传统媒体时代的一个特征是，主流媒体为公众提供的核心信息环境高度趋同。头版头条的选择大体一致，晚间新闻的核心内容也相近。人们共享同一个基础信息环境，讨论和共识仍有其基础。算法推荐时代，每个人看到的是“我的日报”。你刷到的短视频和你父母刷到的内容大不相同，你和伴侣看到的新闻评论区可能像两个平行宇宙。

2025年《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表了一项研究，提出了“窄化搜索效应”。这个效应的核心机制是：用户已有的信念会影响其搜索词的选择，而搜索算法的窄化范围又会进一步限制信念的更新。研究者围绕健康、金融、社会、政治等多个议题进行了测试，结果一致表明，人们搜索到的信息往往只是在强化既有看法，而非拓展认知。

二、意识形态如何通过媒介运作

信息茧房的问题不只是让人看不到不同观点。它背后还有一层更隐蔽的力量在起作用，那就是意识形态。媒介本身是意识形态最重要的载体之一。

同一件事，不同媒体会讲出大不同的故事。这不一定是谁对谁错的问题，因为每家媒体都有自己的立场、利益和意识形态框架。它们在反映现实的同时也在建构现实。通过选择报道什么、不报道什么，选择什么角度、什么措辞、什么配图，它们在你不知不觉中塑造着你对外部世界的看法。

算法时代，这种运作方式变得更加隐蔽和高效。算法推送的内容不仅是你喜欢的，更是你认同的。它持续向你输送符合既有意识形态框架的信息，让你在自己的回音室里一遍遍听到自己的回声。久而久之，你会把自己的看法当作常识和真理。意识形态的隐蔽性就在这里，它发挥作用最充分的时候，恰恰是你完全意识不到它存在的时候。

三、回音室如何加剧极化

信息茧房与意识形态结合在一起，会产生一个更危险的后果，那就是社会极化。

过去，你可能会在报纸上偶尔读到一篇不同意的文章，在电视上偶尔听到一个不喜欢的观点。虽然不舒服，但你至少知道还有人这样想。算法把这些不舒服的信息过滤掉了。你的信息流里绝大多数是同意的、喜欢的、让你感到舒适的内容。你生活在一个回音室里，每个声音都在说你是对的。

回音室效应在很大程度上是一种设计选择。平台为了提高用户粘性和停留时长，有意强化了这种机制。冲突和对立能带来流量，愤怒和情绪能带来点击。平台不关心你是否看到真相、是否变得更包容，只关心你多刷了一会儿、多停留了一会儿。

于是，不同立场的群体各自沉浸在自己的信息回路中，不断强化各自的信念。你这边觉得对方不可理喻，对方那边觉得你执迷不悟。中间地带越来越窄，共识越来越难以达成。社会撕裂成多个平行宇宙，每个宇宙里的人都坚信自己拥有了真理，而其他宇宙里的人都是被蒙蔽的。

信息茧房可能导致不同社会群体之间信任感降低、共识难以达成，容易因误解激化对立，进而助长社会戾气、加剧网络暴力。从国家层面看，算法推荐若被滥用，也可能对主流舆论引导构成潜在挑战，有必要警惕其成为政治操纵工具的风险。

四、如何走出茧房

我们还有办法挣脱这个茧房吗？有。但这需要主动走出舒适区，主动接触那些让自己不舒服的信息，主动质疑那些被当作理所当然的信念。以下几点策略经过了一定的实践检验，可供参考。

第一，主动管理算法推荐。用户可以在平台设置中关闭个性化内容推荐功能，避免同质信息的重复出现。也可以主动使用“不感兴趣”“刷新推荐”等功能干预算法，让它猜不透你的偏好。在推荐中引入更多随机性，能够显著弱化回音室效应。主动搜索平时不关注的话题，关注一些立场不同的优质账号，给算法“喂”一些杂食，让信息流变得更加多元。

第二，提升媒介素养，培养批判性思维。北京大学新闻与传播学院教授田丽提出，智能时代的媒介素养包括三个维度：内容性维度，即算法认知能力；物质性维度，即人机协同能力；社会性维度，即跨圈层对话能力。算法认知能力的目标是破解推荐机制带来的认知封闭，培养个体理解算法逻辑、识别偏见与维护认知自主的能力。

具体操作上，可以训练事实核查的基本方法。遇到争议事件时，先查证权威信源，包括政府公报、学术论文、专业机构报告；再对比至少三家不同立场的媒体报道；最后核查数据的原始出处，避免被二手或三手转述带偏。另外还可以采用延迟判断的原则：面对煽动性内容时暂停三秒，问自己一句“相反立场有没有合理依据”，不要被情绪裹挟着立刻表态。

第三，主动进行信息节食，用深度内容替代碎片信息。每天预留30分钟远离社交媒体，用纪录片、长文章、书籍替代短视频和碎片化信息。碎片信息只能提供情绪和观点，给不了体系和框架。深度阅读能帮助你建立自己的认知坐标系，不至于被别人的叙事牵着走。

第四，主动进行跨圈层对话。参与异质社群讨论，在不同观点的碰撞中拓宽思维。跨圈层对话的目标是理解对方，避免争吵和说教。找一个观点完全不同的人心平气和地聊一次，放下“我要纠正你”的念头，带着“我想了解你”的好奇。聊完之后你可能会发现，对方只是成长环境、人生经历、信息来源和你不同而已。理解了这一点，你对世界的认知就多了一个维度。

第五，定期反思自己的认知框架。当你觉得“本来就该这样”的时候，恰恰是意识形态在起作用。定期做一次认知审计，问自己几个问题：我现在持有的观点，有多少是自己独立思考得出的？有多少是从别人那里听来的？有多少是媒体反复灌输给我的？那些我认为理所当然的事情，真的理所当然吗？换个角度看会不会完全不同？质疑自己的信念确实不舒服，但只有经历这种不舒服，才能真正从茧房里走出来。

【结语】

我们就像一群盲人，各自摸到了大象的不同部位。有人摸到象腿，说大象像柱子；有人摸到象耳，说大象像扇子。每个人都确信自己是对的。信息茧房让我们只摸到了那只象腿，就以为摸到了整头大象。站起来，换个位置，多摸几个地方，你才会发现大象远比想象中庞大。破茧就是那个主动更换位置的过程，让你从碎片走向整体，从偏狭走向完整。

文章作者：杜文杰 新华通稿舆情研究院院长

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