【摘要】在網絡空間日益成為我們獲取信息、表達觀點的重要場所的當下，“回音室效應”對于個體與社會發展的影響都是不容小覷的。“回音室效應”的成因，除了技術主導下的信息傳播機制外，還與社交平臺的圈層傳播以及人們固有的選擇性社會心理有著密切關聯。為保證公眾對新聞事件乃至社會現實有一個相對準確、清晰的認識和判斷，需要在全新的傳播格局下破解“回音室效應”。

【關鍵詞】回音室效應 網絡 人工智能 技術 媒體

【中圖分類號】G20 【文獻標識碼】A

大數據技術和人工智能的發展在給我們帶來信息傳播、觀點交流便利的同時，也引發了諸如“回音室效應”等反映互聯網局限性的困擾。多維度地深入剖析其成因與影響，從技術層面和媒介素養層面探尋破解“回音室效應”的策略具有一定的現實意義。

“回音室效應”的產生機理

“回音室效應”主要指的是在互聯網信息傳播中，網民往往傾向于選擇讓自己“愉悅的東西”，排斥與自己觀點相左的聲音，由此形成較為封閉的空間，而在這個空間內原有的信息和觀點卻得到進一步的印證和強化。當下，“回音室效應”的成因，除了技術主導下的信息傳播機制外，還與社交平臺的圈層傳播以及人們固有的選擇性社會心理有著密切的關聯。

第一，技術賦權成為“回音室效應”的催化劑。新技術的發展在信息獲取方面賦予受眾更多更大的自主選擇權，而基于社交平臺的算法推薦技術則進一步加劇了出現“回音室效應”的可能或風險。這是因為，目前個性化推薦系統的主流算法是“協同過濾”，它包括以用戶為基礎的“協同過濾”（User-based），即分析用戶之間的相似性，假定相似的用戶有相似的偏好；還有以產品為基礎的“協同過濾”（Item-based），當用戶多次關注了某一類信息，就假定他對該類信息感興趣?，F在很多社交媒體平臺為了達到個性化推薦的精準化，就把這兩種“協同過濾”結合起來，這就使得一些相似的用戶被主觀地聚集在一起，加劇了不同社交媒體之間的“互粉”，“窄化”了用戶選擇信息時的關注范圍。

在信息生產的個性化被強調的同時，信息傳播的社交化也在迅猛發展。用戶個體通過媒體自帶的社交功能或某些社交軟件，使得信息的傳播不再是媒體機構的特權，而成為所有網民都可以參與的互動過程。但是，用戶在分享信息時，必然進行再次的過濾和選擇，看似“個性化”的信息服務因為“窄化”傳播機制的影響，反而增強了信息擴散的同質化。當下，社交平臺已經成為眾多媒體重要的傳播通道，基于大數據技術和人工智能的算法推薦消減了信息傳播的多樣化，所帶來的“信息窄化”增加了使用戶被困于“回音室”的風險。

第二，“回音室效應”與傳統媒體時代一直存在的選擇性心理和從眾心理有著密切聯系。選擇性心理是指人們在接觸、接受和記憶信息的過程中有意或無意形成的一種心理機制。它與人們已有的認知結構有關，反映的是人們在選擇信息時所表現出的思維和行為方式。人們既有的傾向會顯著地影響他們的行為和大眾傳播對他們的效果?？傮w來說，人們傾向于接觸那些與他們既有態度和興趣相一致的大眾傳播內容。無論是有意還是無意，他們避免相反調子的傳播。如果他們接觸到與原有觀念不一致的內容，他們不會去注意，或者重新闡釋它們以適應已有觀點，或者比一致的內容更快地忘掉它們。①而許多媒體則迎合了網絡用戶的選擇性心理，允許讀者建立“個人化”的電子版本，讓讀者放進他們想要的內容，除去他們不想看的部分。②

從眾心理和從眾行為指的是當個體在受到所在群體的影響時，就會無意或有意地與群體中大多數人的意見保持一致，在認知、態度和行為上表現出與多數人一致的現象。從眾心理在一定程度上有利于形成統一的意見、達成共識，但是，共識并不一定代表著正確。在未能作出判斷時，人們往往以群體中多數人的意見作為參考標準，同時，為了避免“木秀于林，風必摧之”的情況發生，緩解“孤立的恐懼”，傾向于遵從所屬群體的意見，甚至放棄自己的不同想法，或者當人們由于無法認同在公眾中被廣泛傳播的意見，而無法說服自己人云亦云時，只能將永遠沉默的做法作為使自己能夠接受的第二選擇。③這種“沉默”不僅可以被作為人們表示贊同的符號，而且有不斷擴展的趨勢。從眾心理和從眾行為使得信息和觀點在一個封閉的空間，即“回音室”內部流動。盡管互聯網上存在著看似海量的多樣化的信息、多元化的觀點，但在“回音室效應”的影響下，難以實現有效的互動交流和碰撞溝通。

第三，從“網絡群落”到社交媒體的“圈層傳播”，互聯網的社交功能為人們分享信息與觀點，提供了“同類”相聚的絕佳之地。比爾·蓋茨在《未來之路》中寫到：“我們確信我們會利用信息高速公路獨一無二的能力幫我們找到有共同興趣者的社團……如果你對滑雪感興趣的話，那么這種信息高速公路上的社團將是你要去的地方……當任何別的人都進行與你相象的鍛煉項目時，你自我意識的東西會減少……在信息高速公路上會有應用程序幫助你找到與你興趣相合的人和信息，無論你有多特別。”④在理論上，互聯網可以促進不同的用戶個體參與公共事務的討論，實現不同觀點的交鋒與匯聚，拓展用戶個體的視野。但現實是，基于互聯網的虛擬社區往往是建立在志趣與關注點近似的人群的基礎上的，在“壁壘化的論壇”之內，群內認同極其強烈，話題和關注點的領域并未如期望的那樣實現延展。社交平臺內部的社區化日趨明顯，群落內部成員間的交流明顯多于群落間的溝通。

社交媒體解構和重構了傳統媒體的新聞生產和傳播機制，有別于大眾媒體單向線性傳播模式，基于關系連接的社交媒體形成了圈層傳播模式，這種虛擬與現實并存的圈層傳播模式，尤其是在微信私密性、強關系的傳播圈中，隨聲附和的多，價值觀趨同的多，在加強傳播圈層中各個節點間黏性、減少關系割裂的同時，使得不同的圈層空間內部更易于凝聚共識，似乎與自己的觀點、志趣相左的事物不再存在，“物以類聚、人以群分”在互聯網世界里體現得更明顯。

“回音室效應”對于個人和社會層面的影響不容小覷

算法推薦等技術使用戶避開了不必要的信息干擾，快速而精準地獲得所需的信息，但是，“回音室效應”屬于那種感知不到但確實存在的威脅。在網絡空間日益成為我們獲取信息、表達觀點的重要場所的當下，“回音室效應”對于個體與社會發展的影響都是不容小覷的。

從對個體的影響來看，所獲取信息的失衡和對社會認知的失真會阻礙信息的交流溝通。算法推薦應用“協同過濾”一定程度上緩解了信息劇增和用戶注意力有限之間的矛盾，幫助我們在海量信息中找到所需的東西。但是，過度的“過濾”就會讓我們陷入另一個技術窠臼，即帶來了“信息窄化”問題，“信息窄化”束縛了我們觀察和感知社會的視野，阻礙了信息、觀點的交流、溝通和碰撞。

選擇也意味著放棄，當我們享受并依賴于個性化服務所帶來的滿足時，也失去了接觸其他信息的機會。首先，“回音室效應”最直接的影響就是導致個人信息結構的失衡。根據用戶添加的關注，一些媒體推送用戶感興趣和涉獵較多的領域，致使用戶把有限的注意力放在與興趣和態度一致的信息與觀點上，加劇了信息結構的不平衡狀態。同時，用戶也會把這些信息轉發給具有相同或相似偏好的人，導致同類信息和觀點的再傳播被不斷擴大和強化。其次，當前由媒體的傳播活動所構建的擬態信息環境已經成為我們觀察社會、了解世界的重要窗口和采取某些行為的參考。如果我們都依從于內心的喜好來選擇信息與觀點，偏好于個性化定制信息，忽略了公共媒體所提供的多樣化的內容，而沉湎于對話題與觀點進行設限或標以關注，將導致越來越多的人只聽到自己的“回音”，長此以往，在我們眼中或頭腦中所建構的世界圖景將只能是網民自己所期待看到的樣子，而不是真實的原貌，“回音室效應”造成擬態環境與社會現實之間的偏差越來越大。

“關注”和“推薦”迎合了人們的偏好和興趣，易于產生信息接收上的“馬太效應”，導致“兼聽則明，偏信則暗”。因此，改善公眾的信息環境，還原互聯網最初的開放性與公共性，保證信息傳播的平衡，使我們獲取更為全面的信息，對于個人與社會的發展有著重要意義。

從對社會的影響來看，網民在社交平臺上的互動將導致網絡輿論上的群體極化現象。當觸發性事件發生時，個人或群體借助網絡平臺傳播具有一定傾向性的信息和觀點，在社交平臺圈層傳播以及算法推薦等的作用下，原本孤立的人群聚集起來，形成“志同道合”的群體，在“回音室”內，“群內”個體們圍繞著共同關注的話題展開討論，這種交流更容易聽到觀點相同的言論，而忽略不同的意見，其結果是，個體所持有的觀點不斷被強化，朝著極端的方向發展，情緒化和非理性特征逐漸增強。這是因為，當個人成為群體中的一部分時，他便獲得了一種集體心理，這使他們的感情、思想和行為變得與他們單獨一人時的感情、思想和行為頗為不同……他不再是他自己，他變成了一個不再受自己意志支配的玩偶。⑤事實上，處于群體極化過程中的個體僅僅在特別營造的小天地之中得到虛假的保證，仿佛與自己的信念相抵觸的事實全都不再存在，信息或想法在一個封閉的小圈子里得到加強。⑥在“回音室”內部，微弱的聲音逐漸被淹沒、被同化或被邊緣化，而趨于一致的聲音則不斷增強，加上“信息窄化”的影響，最終使得在“回音室”內的所有人只能聽到自己的回音，極易導致群體盲從。

網民在社交平臺上的互動實質上是一種“回音室”式的互動，所產生的群體極化雖然規避了同一“回音室”內的觀點交鋒和其他聲音，但卻使得群體內部的觀點易于偏激，并造成不同群體之間的溝通障礙。網絡空間的群體極化是一種理性缺失、情緒渲染極端化的現象，易于產生網絡暴力，干擾正確的輿論導向，如果任由其發展，可能引發現實中的公共危機事件。

從技術層面和用戶層面破解“回音室效應”

破解信息傳播中“回音室效應”，不僅需要媒體從技術層面進行調整，也需要公眾從多個角度提升自己的媒介素養，進而獲得真實、全面的信息，保證對現實社會的認知更加客觀、準確。

在技術層面上，擴大信息偶遇的幾率與范圍能減少“回音室效應”的負面影響。美國麻省理工學院教授兼媒體實驗室主任尼葛洛龐帝不僅提出了《我的日報》（The Daily Me）的概念，也提出了有助于消除“我的報紙”負面影響的“我們的日報”（The Daily Us）的構想：即通過“我們的日報”，我們會了解一些我們從來不知道自己會感興趣的事情，不希望被去掉看似不相干的信息。媒體能夠從技術層面，對新聞信息個人化的程度進行適度調節，就像調節音量的旋鈕，既可以根據受眾的時間、情緒以及適應社會發展的程度，由媒體來掌握調控“旋鈕”，或者由受眾來自主調節，如此以來，我們觀看新聞的視窗，視窗的大小及其表現新聞的風格都將發生變化。⑦凱斯·桑斯坦也提出了采用“公共論壇原則”來遏制“回音室效應”的不良后果。他認為公共論壇不僅是街道、公園，還包括報紙、雜志、廣播、電視等社會公共媒體，該原則增加了人們置身于一堆不同人和看法中的可能，讓人們遇到種種非計劃的（Unplanned）和不想要的（Unwanted）的信息。盡管公共媒體不是常常能夠扮演好它的角色，但是，它們可以促成經驗的分享，讓人們置身于原本可能被忽略的議題，或無法事先選擇的信息和看法中。兩位知名學者所提出來的對策都是旨在將網絡用戶置身于未經篩選的任何信息之下，即便某些內容令他們討厭和不安。

在技術層面擴大信息偶遇的幾率與范圍，可以從關注內容（信息）和關注對象（好友）兩個方面入手。首先，為了突破關注內容的封閉性，可以在用戶自主的信息空間增設類似“熱點信息”的欄目，推送諸如公共議題、熱門話題，以及用戶應知的國內外重要信息等，把公共議程嵌入個人議程中，幫助個體突破自己有意或無意設立的信息屏障，實現公共性與個人化的平衡，打破“回音室”的封閉性。其次，突破關注對象的同質化。一些社交媒體通過廣泛應用數據挖掘和算法推薦，為網民聚集了一批與其自身志趣相投的好友，這種關注對象的同質化必然造成所接受內容的同質化。為此，可以從技術上要么弱化這種按用戶相關性推薦關注對象的邏輯，要么有意推薦與其關注領域存在一定差異的好友，增加好友的多樣性，打破網民群體間的壁壘，進而既能夠滿足個性化需求，又能突破“回聲”的影響。

在用戶層面上，提升適合社交媒體環境的媒介素養極為重要。技術賦權使得網民們能夠較為自由地傳播信息和表達觀點，但是由于缺乏判斷信息價值、甄別事實真假的專業訓練，在篩選信息時網民往往會囿于個人的認知、經驗和情緒。另外，在社交媒體平臺上，事實性信息的傳播幾乎與事實的發生是同步的，而完整事實的顯露是過程性的，但為了追求先聲奪人的效果，事實核查往往被弱化或缺位，無法做到像傳統媒體那樣層層審核處處把關，這種實時化的內容生產，加上碎片化傳播的特點，增加了獲取完整事實的難度。

社交媒體用戶的既是信息的接收者又是信息的傳播者的雙重角色，對其提出了更高的媒介素養要求：首先，用戶要增強信息的判別力，學會在繁雜的零散信息中發現有價值的信息，遵循真實、全面、準確、客觀、公正等原則，不以個人的喜惡選擇事實，不受情緒的好壞影響措辭，不信謠不傳謠，以負責任的態度傳播新聞，做有理性的網民。其次，主動提升自己的專業水準。社交媒體既可以揭示真相，也可能制造謊言。用戶在發布消息之前，應盡審查核實的義務，面對眾說紛紜的種種消息，利用一切可以利用的社會經驗、科技手段、信息資源進行辨析和質疑。再次，培養打破“回音室”的意識。用戶在接收和推送信息時，有意識打破固有的信息選擇框架，接收和推送多樣化的信息和觀點，增強對各類信息與觀點的聚合意識。最后，學會綜合使用傳統媒體和網絡新媒體。盡管互聯網和社交媒體平臺已經成為我們獲取信息、溝通交流的主要渠道，但是，我們不能忽視這樣的事實，不同介質的媒體有著不同的受眾群，不同介質的媒體以不同的敘述方式傳播著不同的聲音，用戶要摒棄非理性的選擇心理，主動接觸不同的信息和甚至相左的觀點，避免自己被束縛在“回音室”中。

傳播技術的發展，使得我們篩選所讀、所看、所聽信息的能力越來越強，信息產品的個性化生產與推送已經成為當下各類媒體爭相追逐的翹楚。但是，我們不能忽視算法推薦技術的局限性，即它對受眾的分析基本上是基于用戶的閱讀行為，雖然個體的閱讀行為常常代表一個人的閱讀偏好和興趣，但并不能代表其全部閱讀的取向和需要。未來的用戶分析，除了依據閱讀行為數據，必將考慮到社交、服務以及傳播場景等因素。中國杰出的新聞記者范長江將“新聞”定義為，“廣大群眾欲知、應知而未知的重要事實”。“欲知”更多體現出受眾的閱讀偏好，“未知”反映的是事實對受眾而言的狀態，而“應知”則反映出媒體對受眾的責任及對輿論走向的引導。在不同的社會場景下，受眾的信息需求是多樣化的，即便有先進的可穿戴的、分布在不同時空的智能設備，也需要考慮某些不便于計量的影響因素。

在全新的傳播格局下破解“回音室效應”，離不開政府的頂層設計、主流媒體的引領和廣大網絡用戶的責任擔當，以幫助公眾對新聞事件乃至社會現實有一個相對準確、清晰的認識和判斷，并在主流意識和個性化信息之間找到平衡點，使得網絡輿論環境更具理性和建設性。

（作者為中國人民大學新聞學院教授、博導，中國人民大學新聞與社會發展研究中心研究員）

【注：本文系中國人民大學持續支持類科研基金項目“大數據時代計算傳播學的理論與實踐”（項目編號：17XNL003）階段性成果】

【注釋】

①[美]約瑟夫·克拉珀著、段鵬譯：《大眾傳播的效果》，北京：中國傳媒大學出版社，2016年，第13-14頁。

②[美]凱斯·桑斯坦著、黃維明譯：《網絡共和國：網絡社會中的民主問題》，上海：上海人民出版社，2003年，第2頁。

③[德]伊麗莎白·諾爾-諾伊曼著、董璐譯：《沉默的螺旋：輿論——我們的社會皮膚》，北京：北京大學出版社，2013年，第7頁。

④[美]比爾·蓋茨著、辜正坤譯：《未來之路》，北京：北京大學出版社，1996年，第260-261頁。

⑤[法]古斯塔夫·勒龐著、馮克利譯：《烏合之眾：大眾心理研究》，北京：中央編譯出版社，2004年，第14-18頁。

⑥胡泳：《眾聲喧嘩：網絡時代的個人表達與公共討論》，桂林：廣西師范大學出版社，2008年，第218頁。

⑦[美]尼古拉·尼葛洛龐帝著，胡泳、范海燕譯：《數字化生存》，北京：電子工業出版社，2017年，第151頁。

責編/張忠華 美編/陳琳

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