信息茧房(Echo Chamber, 也称为回音室)是指人们在网络环境中,由于搜索引擎、社交媒体等算法推荐的个性化内容,使得用户只接触到与自己观点相似或者感兴趣的信息,从而造成的信息孤立和视野局限。
在讨论信息茧房和算法改进时,通常涉及以下几种常用的推荐系统算法:
- Collaborative Filtering (协同过滤) : 这种算法基于用户之间的相似性进行推荐。如果一个用户喜欢某些内容,这种算法会寻找拥有类似喜好的其他用户,并向原用户推荐这些用户喜欢的内容。招聘网站LinkedIn使用协同过滤来推荐可能认识的人、工作机会或者感兴趣的内容。
- Content-Based Recommendation (基于内容的推荐): 这种算法推荐与用户过去喜欢或选择的内容特征相似的新内容。例如,如果一个用户经常阅读特定主题的文章,算法会推荐相同主题的其他文章。互联网技术公司字节跳动(ByteDance)旗下的产品,如今日头条、抖音(国际版为TikTok),使用先进的内容推荐算法来为用户推荐新闻、视频等内容。
- Social Recommendation (社会推荐): 算法利用用户的社交网络信息来推荐内容。好友或关注者的喜好和行为影响推荐内容,这可能加强同质性,从而形成信息茧房。数字音乐服务公司Spotify有个“朋友发现”功能,它显示用户的朋友正在听什么。这是一个基于社交网络的音乐推荐。
- 个性化排名算法(Personalized Ranking Algorithms) 不仅推荐内容,还根据预期的用户喜好对内容进行排名。例如,搜索引擎会根据用户的搜索历史和点击行为来个性化搜索结果。流媒体播放平台Netflix使用个性化排名算法为用户提供电影和电视节目的推荐。它的算法会根据用户的观看历史、评分和其他用户行为数据来个性化排列内容。
这些算法会随着时间的推移不断进化,以适应用户行为的变化和新的用户数据。我们可以采取以下的策略,主动减少自己在信息茧房的影响,探索更多的思考方向:
1. 多元信息源:主动寻找和订阅不同的信息源,尤其是那些观点与自己不同的媒体和个人,从多个渠道去认证。
2. 人为干预推荐系统:在使用个社交媒体时选择关闭或调整推荐算法的设置,这样可以减少算法基于过去行为进行的过度个性化推荐。
3. 使用非个性化平台:例如传统新闻网站,提供了基于时间顺序的新闻列表,用户可以选择按时间查看新闻报道。
4. 培养批判性思维能力:检查信息的来源、考虑不同观点以及对事实进行独立验证。
5. 留意“信息过滤泡泡(Filter Bubble)”: 注意在线平台的个性化算法,这些算法可能会创建一个“过滤泡泡”,在其中只向你展示同意你观点的信息。使用隐身模式浏览或定期清除搜索历史和cookies可以减少这种个性化。
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关于信息茧房(直译:information Cocoons),鲸小编整理了与之相关的扩展阅读:
Filter Bubble (信息过滤泡泡)
“Filter Bubble”一词由互联网活动家埃利·帕里泽(Eli Pariser)在他的同名书籍中提出。Filter Bubble是一个由个性化算法(如搜索引擎和社交媒体的算法)创建的现象,这些算法根据用户的历史行为(如点击、搜索历史、购买行为等)来决定用户看到的网络信息。由于算法倾向于展示用户可能赞同或感兴趣的信息,用户因此可能被限制在一个狭窄的信息领域内,导致他们缺乏曝光于不同或挑战性的观点。
Echo Chamber (回音室)
“Echo Chamber”则更多地描述了一个社交现象,其中团体成员在彼此间传播观点,而这些观点因为在一个封闭或控制的环境中被重复而得到加强。在Echo Chamber中,通常由于群体内成员的自我选择和外部同质化的信息输入,导致相似观点被不断放大,而不同的声音则被排斥。
因此在对于信息限流的现象描述里,Filter Bubble通常是由于算法决定的内容筛选造成的,而Echo Chamber则更多地涉及到群体内的社交动态和信息选择。
打破信息茧房需要个人、社会和技术多方面的共同努力。尤其是青少年,在获取海量信息便利的同时,要避免陷入狭窄的信息泡泡中。
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