智慧推薦，真的會讓我們陷入“資訊繭房”無法自拔嗎？

內容大爆炸的今天，個性化推薦已成為各家APP的技術標配，如淘寶的購物推薦，美團的美食推薦，頭條的資訊推薦，抖音的視訊推薦等等等等。

今天我們來討論下智慧推薦演算法比較受質疑的一點：資訊繭房問題。

從“千人一面”到“千人千面”，資訊的傳播方式可謂是一次變革，加之現在智慧手機的普及，客戶端已成為使用者獲取資訊的最佳途徑，有了智慧推薦演算法的加持，手機客戶端如入無人之境，肆意的佔用你的大把時間，而你卻對此樂此不彼。

為何你會沉浸在這些資訊流中無法自拔呢？因為在智慧演算法的幫助下，我們看到的都是我們感興趣的內容，並且還能輕易過濾掉我們不認同、不喜歡的內容，演算法幫助我們最大限度的挖掘我們的興趣點，所以你才會看頭條看的不亦樂乎，刷抖音刷的眉飛色舞。

但是有觀點認為，如果長期只接受特定的資訊，不斷重複和固化自身的偏見和喜好，我們最終會在興趣裡作繭自縛，形成所謂的“資訊繭房”，一旦形成資訊繭房，我們便很難再接受不同的資訊和不同的觀點，久而久之我們便會在資訊流中故步自封。

資訊繭房問題是個性化推薦演算法發展之初所面臨的最大質疑。

資訊繭房概念是由哈佛大學法學院教授、奧巴馬總統的法律顧問凱斯·桑斯坦在其2006年出版的著作《資訊烏托邦——眾人如何生產知識》中提出的。通過對網際網路的考察，桑斯坦指出，在資訊傳播中，因公眾自身的資訊需求並非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏於像蠶繭一般的“繭房”中。

對於這個問題，我們不妨先跳出內容分發領域，把眼光放開一點，看看我們的社交關係，看看我們的認知選擇，看看我們的價值歸屬，然後我們就會發現，物以類聚人以群分，其實繭房存在於各個地方，而且還是由我們親手編織的。

內容分發，往往被看成是使用者對內容的被動接受，但其實平臺給了使用者很大的主動選擇權，這些選擇權就體現在使用者對內容的搜尋、瀏覽、停留、關注、收藏、評論和轉發等行為上，機器通過這些行為讀懂了你的選擇，所以才產生了內容的個性化推薦。

而且智慧推薦演算法歷經幾年的發展，早已從單一的興趣推薦發展到擴充使用者的興趣認知的層面上了，也就是說在縱向深化我們興趣點的同時，也在通過內容和使用者的交叉演算法來橫向引導拓寬我們的興趣面。

這點可以從資訊類APP文章下方的評論區窺知一二，一篇觀點鮮明的文章，評論區往往會出現不同的聲音，如果按照資訊繭房的路數，這些不同的聲音根本不會出現，因為發出不同聲音的人理論上看不到這篇文章。

從平臺的角度來看，只有給使用者展示更加多元化的內容，才能夠讓使用者消費更多的內容，使用者的停留時間才會更長，留存率也會更高。

在我看來，資訊繭房問題其實是兩個不同興趣圈之間的觀點碰撞的產物。舉個簡單的例子：你老媽看到你天天刷抖音，覺得純屬浪費時間不務正業，而刷抖音的你卻樂在其中，覺得愉悅身心無傷大雅。

圈外的人在大聲疾呼，圈內的人卻自得其樂，物以類聚人以群分，說的其實很有道理。同樣，智慧推薦演算法也不會因為出現不同的聲音而止步不前，反而會不斷迭代變得更好。