在数字化时代，算法正以前所未有的方式影响着我们的信息接收和认知构建。本文探讨了算法如何通过构建“信息茧房”来控制用户的信息流，进而影响用户的思想和行为。我们将分析算法的不同版本及其对社会各群体的影响。

前不久，中央网信办等四部门联合发布《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》，核心问题就是构建“信息茧房”防范机制，提升推送内容多样性丰富性。

“信息茧房”是哈佛大学凯斯·R·桑斯坦（Cass R. Sunstein）教授在其《信息乌托邦》一书中提出的概念：它是一个温暖、友好的地方，因为这里都是自己喜欢看到和听到的东西，对于观点话题的讨论也不过是自己的回声。

也就是说，平台算法利用用户的点击、浏览和搜索历史，为用户分配其中一部分信息，再减少、忽略用户对其它信息的接触，构建出一个信息封闭的“黑箱子”：

你看到的，就是算法想让你看到的；你的想法，也是算法潜移默化影响你的。

那么，在这个“黑箱子”里，你害怕吗？

一、算法也是不断进化的

在互联网信息大爆炸的时代，知识已经变成俯仰可拾的信息流。

用户的难题不再是“在哪去学习知识”，而是升级为“如何判断知识的真假”，这也给了算法的施展空间。

信息茧房形成的“回音室效应”，哪怕你有再小众的爱好、再离谱的想法，都能在算法的分配下，找到与你观点相近的伙伴。

你点赞的图文和短视频，都是自己的“回声”。

每个人都看到他们乐意看到的东西，每个人都能在小圈子里保持“自由”和“快乐”。哪怕这个“自由”和“快乐”只是算法圈养你的栅栏。

更可怕的是，算法是会进化的。

算法1.0版本，是用户主动去选择和收集，算法根据协同过滤（Collaborative Filtering），挖掘用户历史行为，发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是购物平台常见的“猜你喜欢”功能。

等到了算法2.0版本，就有大数据的加持，基本无需个人收集和选择了，直接由机器按你的偏好推送。

不论你是什么种族、什么阶层、什么群体、什么样的观点，算法机器只让你看到你想看到的。每个人都觉得自己观点是世界上最正确的，充分满足并安慰你的精神需求。

当然，算法2.0版本不会承认自己打造出来一个“信息茧房”，只会说这是“定制化触达/垂直化推荐/精准化投放”的结果，是合理合法的商业工具。

来源：网络

抖音/快手的兴趣推荐，看似中性的算法，实际上对不同群体的影响是截然不同的。

对于大部分“兴趣广泛”的用户来说，其被推送的内容或许是宠物、旅游、数码等等，当然也包括“黑丝女”和“腹肌男”。至少在当下平台环境里，后者比例要远大于前者。

对于现实生活比较单一、生活内容重复、自控能力不强、信息获取渠道单一的用户来讲，这样的算法推荐对他们的影响或许是极其负面的。

并且这类人群覆盖面极为广阔，有蓝领、有中老年人、也有低龄阶段中小学生。

他们在算法之下，他们很容易沉迷在“黑丝女腹肌男”茧房之内，甚至接收到“不合时宜”的信息。

比如，银发族困于养生、健康和短剧，相信土豪真的会爱上保洁阿姨；
蓝领们消耗一天体力后，躺在出租房里沉迷擦边直播间，花光工资也要当榜一大哥；
甚至还有一些中小学生们，过早接收到不应该是当龄该看的内容。

这些高密度人群如果被算法“毫无感情仅凭兴趣”的推荐，将会带来一连串社会性问题。

二、红药丸？还是蓝药丸？

如果说，你只能活在自己想要的世界里，很多人觉得无所谓，不就是“奶头乐”吗？我就愿意让自己轻松一下，逃避一下残酷的现实。

那如果说算法会影响到你的认知呢？

所谓的“认知”，其实是信息量＋处理信息的能力。你信息摄入的越多，那么支撑你认知的知识体系就越有力。

如果你的信息摄入是充满“误导”的呢？

比如，现在打开抖音/快手等短视频App，刷出10条短视频内容。如果10条里面有9条，都是和LGBT运动相关，那你会不会认为LGBT已经是社会主流的性取向？异性恋其实才是性少数群体呢？

如果你完成对这些信息的摄入，形成了认知，恭喜你，那么你就迎来了算法的“下半场”：你如果否定它，就要推翻你的全部认知。

来源：伦敦艺术大学UAL实验短片

有这么一个讽刺冷笑话，很适合描述现在的算法。

“小学时候同学们都爱看《西游记》，大家都说唐僧袈裟是黑色的，有个同学强烈反对，非要说是红色的，气的班上的同学打了他一顿，后来他哭着把我们带到他家里，我们才赫然发现，这个世界上原来还有彩色电视机。”

是的，当你认为“黑袈裟”是真理的时候，“红袈裟”就是异端、另类、是要被烧死的人，对不同声音充斥着排斥，甚至敌视。

如果要让“黑袈裟”知道真相，就要把他们的认知全部击碎，掀开头盖骨，才能真正知道真相到底是什么。

就像是《黑客帝国》，面对舒适的算法世界，以及残酷冷漠的真实世界，那你会选择蓝药丸，还是红药丸？

我相信大部分人都会选择一切迎合自己的算法世界，哪怕它支配了你的全部信息。

三、地主还是农奴？

法国的经济学家塞德里克·迪朗（Cédric Durand）写了一本书叫《技术封建主义》，他将算法背后的企业视为“地主”，用户视为“农奴”。

迪朗认为，算法和数字技术的应用，将用户变成了数字农奴。算法通过分析用户数据，推测用户行为，并将其转化为利润。用户在算法的统治下，失去了自主权和控制权，按照算法的逻辑进行行动。这种算法统治的现象，类似于封建社会中农民对土地的依附，将用户束缚在数字平台的“领地”之中，无法逃脱算法的控制。

“地主和农奴”最典型的案例，就是外卖骑手和网约车司机。

他们觉得自己工作很自由，不受老板的监管，想几点工作就几点工作，一切完全取决于自己，好像获得了某种自主权。

但其实，奴役者只不过从“企业老板”转变成了“企业工具”，除了遵循平台算法给出的订单、路线与价格，他们别无选择。

社会的舆论压力，也被巧妙的转移，变成“乘客和司机”“顾客和外卖员”之间的矛盾，似乎一切的订单、路线与价格并不是由算法自主生成的一样。

一切又回归到迪朗和《技术封建主义》的核心主题：我们每个人在社会互动中形成数据不断成为算法优化与决策的“养料”，而社会互动又在被算法的结果“操纵”。

如果你问如何才能摆脱算法的圈禁？

那么只有将选择的权利交付于用户，让他们主动去选择，而不是被动去接受所谓的“定制化触达/垂直化推荐/精准化投放”等商业行为。

同时，最后还想重复问一遍：

“你是选择蓝药丸，还是红药丸？”