导读：在信息爆炸、社交媒体野蛮生长的今天，人工智能使用算法将我们感兴趣的信息不断的推送给我们，使得我们进入“信息茧房”，以为那就是事实本身， 从而失去了对事实的全面的认识和客观的评价，造成“真相稀缺”。
01—什么是“信息茧房”效应？
“信息茧房”概念是由美国学者凯斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《信息乌托邦》中提出的，指主动或被动地关注自己感兴趣的信息，久而久之形成信息的壁垒，人们就会将自身桎梏像蚕茧一般的“茧房”，即形成“信息茧房”。用户一旦形成阅读习惯，就会被自己的兴趣限定于特定领域，对其他问题和知识缺乏关注，使人们的注意力及兴趣在较小的范围内，随着时间的推移对外界的信息接收越小，人们对现实生活的认识变得越模糊。
信息的茧房从来都有，一直存在在我们的身边，只不过因为算法推荐让我们显著的看见。移动互联网孵化出新的新媒体极大的占有了人们的注意力，改变了人们信息传播的方式，屏幕占据了我们口袋，占据我们清醒的时刻。推荐系统是一种信息过滤系统，根据用户的属性和历史行为记录，学习出用户的兴趣爱好，预测用户对给定事物（内容或者物品等）的评分和偏好进行相关的推荐。根据兴趣爱好提供算法推荐的精准推送是如今很多媒体的传播机制，智能化、个性化、精准化等使人们陷入“信息茧房”的效应中，对人们的日常生活和文化行为产生深远影响。
02—弱化“信息茧房”为何如此重要？
在社交媒体和互联网的内容基于推荐算法推送的信息，每一篇文章、一个视频都是我们喜欢看到的，长时间的刷屏沉浸在这样的信息中，信息接收窄化，信息结构失衡，思维方式会变得感性，缺乏理性的思考，可能助长群体盲思与价值极化，加剧社会价值共同体离散化。弱化“信息茧房”效应可以让用户走出“信息茧房”带来的局限性，尝试接收来自平台其他的信息，从“小圈子”中走出来，摆脱“信息茧房”效应带来的困境，拓展信息范围，使算法能够更好的服务用户。
03—如何弱化“信息茧房”？
- 从内容源角度：
- 收集更多的优质内容作为内容源，建立数字内容图书馆，扩大内容的池子，建立智能知识共享与分发体系，突破“信息茧房”的狭隘性；
- 对用户进行内容和兴趣的试探：拓宽用户的兴趣，减少发现感兴趣内容的周期，在整个推荐系统链路中都允许内容和兴趣试探，包括召回、粗排、精排、混排等能力；
- 多重内容分发联动，将内容运营、推荐引擎、搜索引擎、关注订阅等多种分发方式联动，实现人和信息的多向联系打破“信息茧房”；
- 多种推荐算法并重，通过跨学科从技术人文手段多个角度引入引导算法打破“信息茧房”，如在算法模型中引入更多心理学认知为背景的辅助。
结语：在凯文·凯利预言未来科技生活的KK三部曲著作之一的《必然》中介绍了“理想过滤器”概念，他认为理想过滤器应该是“我想知道我的朋友喜欢什么，而那又是我现在还不了解的”以及“一种会向我建议某些我现在不喜欢但想尝试着喜欢的东西的信息流”。在众人皆是媒体的时代，每天都有大量的新鲜事物被创造出来，进行过多的过滤是必然的，因为我们在不停的制造新的东西，弱化“信息茧房”的信息过滤任重而道远。
