牛津词典将“愤怒诱饵”（rage bait）评为2025年度词汇，揭示了流量驱动下刻意煽动公众愤怒的内容生态。但将此现象简单归咎于算法和“信息茧房”是一种认知偏差。实证研究表明，极化与信息封闭更多源于人类自身的非理性心理机制（如确认偏误、负面偏好）和社交趋同本能，而非算法所致。平台实际在治理“恶流量”，算法也在进化为多目标、多样性推荐系统，甚至具备“破茧”能力。真正的问题在于用户的信息主权意识——你点什么，算法才推什么；责任不在代码，而在每一次点击。

你以为自己是不平，其实你只是钻进了别人精心设计的「情绪陷阱」；你以为自己是不忿，其实你只是吞下了别人专门投下的「愤怒诱饵」……这层后真相时代的真相「窗户纸」，被牛津词典捅破了。

前不久，牛津词典团队公布了2025年牛津年度词汇：愤怒诱饵（rage bait）。

什么是「愤怒诱饵」？简单来说，就是故意用刺激性内容引发网民愤怒，借机获取流量。摆拍「儿媳给住院婆婆吃泡面」「外卖骑手被顾客羞辱」，皆在此列。

▲牛津词典团队将「愤怒诱饵」评选为2025年牛津年度词汇。

毫无疑问，「愤怒诱饵」现象值得警惕：当愤怒成为被批量生产的博流量工具，随之而来的是社会戾气的加重、舆论质地的劣化。

可从舆论反应看，部分人又顺着「遇事不决，量子力学；归因无妨，信息茧房」的流行总结归纳法，将箭头对准了算法，被顺带着提及的高频词还有「信息茧房」。

在他们看来，「愤怒诱饵」背后是算法捕网，是算法编织的信息茧房提供了传播温床，「愤怒诱饵」才会潜滋暗长。

这不免让人想起柏拉图的「洞穴寓言」：许多人错将墙上投影认成真实世界，却对真正光源视而不见。

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索维尔曾说过：如果你认为人类总是理性的，那么，至少一般的历史是无法解释的。

为什么网络上会出现「愤怒诱饵」现象？原因也跟那三个字紧密相关：非理性。

神经学研究表明：大脑对坏刺激的反应比对好刺激更强烈，而且留下的痕迹更深，所以坏消息会让我们产生更多的注意力。社会学中的注意偏向理论也与此相通：跟中性刺激比，情绪性刺激更容易捕获个体注意力。

也就是说，当那些争议性话题出现在公众视野中时，用户会本能地投以更多关注。

正是看到了这点，那些流量捕手玩起了情绪操控把戏：他们通常会先「选饵」，识别争议性话题和冲突性元素（如性别对立、地域歧视、代际冲突、阶层差距等）；再「制饵」，将极端标签、反差情节、失真细节等精心调配，糅在一块；接着「下钩」，通过标题党、伪造截图等手段，激起网民愤怒；最后「收网」，获取流量后，想法子变现。

▲央视此前曾起底营销号靠摆拍「外卖员被顾客羞辱」系列视频起号。

说到底，是人类注意力机制的非理性特征跟部分人流量饥渴下的行为扭曲，共同催生了「愤怒诱饵」现象。

在某些人的想象中，「愤怒诱饵」盛行离不开算法对「愤怒-互动-推荐-更多愤怒」的恶性循环的助推。

但这更多的是想当然。因为很多人脑补出的「传播者-用户-平台」共生关系在「愤怒产业链」上并不存在。

事实一再表明，用户频繁刷到制造矛盾、渲染对立的内容后，产生的负面情绪最终导向的不是停留，而是逃离，不是沉迷，而是卸载；而充满戾气的社区环境或平台氛围，也很难受到品牌方青睐，商业价值会骤减，还可能承受监管层面压力，风险系数会剧增。

这意味着，「愤怒诱饵」带来的「恶流量」跟平台在用户体验、内容安全、商业利益上的追求，存在根本性冲突。在「愤怒诱饵」引发的社会撕裂、信任危机会导致平台利益受损的背景下，平台又有多少动力去拥抱其带来的「恶流量」呢？

很多平台已经用行动给出了答案，如抖音今年推出了《抖音社区热点信息和账号治理规则（试行）》，旗帜鲜明地反对极端、煽动、攻击、引战内容，并对为博取流量刻意制造冲突、煽动引战等内容，以及发布煽动蹭热内容的「恶意营销号」等进行重点治理。

它释放的信号就是：面对「愤怒诱饵」现象，平台充当的是「过滤器」而非「助推器」角色。

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要看到，无论是「愤怒诱饵」，还是之前的「傻子共振」「算法离间」，这些新词在舆论场激起的涟漪，本质上都是「算法织茧说」的回响。

在民粹、饭圈、打拳等问题肆虐的当下，不少人已习惯了将问题归咎于算法构筑的信息茧房。这看似是化繁为简，实则是化约惯性与思维惰性的反映。

在这问题上，我的主要看法是：

1. 「信息茧房」是否存在还难说，但「认知茧房」真真切切存在。

「信息茧房」究竟是真实存在的「赛博囚笼」，还是想象出来的稻草人议题，学界至今都莫衷一是。毕竟，「信息茧房」的假说在学术性实证研究中从未被证实过。

▲包括陈昌凤、喻国明在内的国内传播学者都曾提出，「信息茧房」没有实证研究佐证。

但这不等于「认知茧房」就不存在。约半年前，我曾写过一篇《批「信息茧房」者，困在了「认知茧房」里》。

文章认为：算法是放大器，它的放大效应会在「人塑造环境」和「环境塑造人」的双向交互中倍数级还原出人的多面性来。算法会在同频共振中放大向美向善的力量，也会暴露许多人获取信息上路径依赖，沟通信息上社交衰退、消化信息上感情用事的弊端……这些凝结成的，就是「思维茧房」「社交茧房」「认知茧房」。

2. 信息偏食是依托人脑「过滤罩」的自我保护机制，没那么可怕。

很多学者都倾向于认为，信息茧房是伪命题，信息偏食是真问题。就连「信息茧房」概念的提出者桑斯坦，都将「信息茧房」症结归于「信息偏食」。

信息偏食，其实是人脑基于喜同恶异、趋利避害本性自动开启信息筛选的脑部减负机制，为的是避免信息过载。

3. 真正可怕的，不是算法，而是信息的单一控制和限量供给。

信息匮乏时代的「茧房」是物理性的，因为没得选——今天那些言必称「信息茧房毁了下一代」的人，可能忘了在社交媒体出现之前大家只能听「同一首歌」。

信息丰裕时代的「茧房」则是心理性的，它不是由分发渠道决定，而是由大脑的信息加工机制塑造。

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说这些，核心也是在回应两个问题：「茧房」到底是怎么形成的？算法真的会筑茧吗？

先来说第一个。

前不久，世界权威学术期刊《Science》发了篇论文《不要责怪算法：社交媒体可能天生就存在两极分化》，介绍了来自阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所的最新研究成果。

▲《Science》发表论文称，即便没有算法，社交媒体也会存在极化现象。

研究团队搭建了无个性化算法的极简社交平台，仅保留发帖、转帖和关注功能，投入500个带有固定人格设定的AI机器人模拟人类行为。实验结果显示，无需算法干预，机器人在5万次互动后便会自动形成阵营：立场接近的互相关注，极端观点的传播速度远超中立内容。

结论是：「信息茧房」的形成并非算法所致，而是人类趋同避异社交本能的自然产物，即便没有算法，社交媒体也会存在极化现象。

这从社会心理学层面也能得到解释：人类的注意力分配和记忆编码机制，天生自带「茧房」倾向。「确认偏误」会让我们更关注我们愿意关注的信息，「负面偏好」会让我们对令人愤怒的事物记忆更深刻，「可得性启发」会让我们高估近期接触信息的重要性……

算法给用户推送了100条内容，其中80条符合用户兴趣，15条是系统主动探索的多样性内容，5条是随机噪音，可用户大脑往往会选择性遗忘那95条，牢牢记住那几条让自己愤怒或惊喜的「极端」信息，这已成常态。

在《打破社交媒体棱镜》中，杜克大学教授克里斯·贝尔还通过实验给出了另一个「反直觉」的结论：即便强制让人接触对立观点，也不会使其变得温和，反而会促使其强化自身立场，变得更加极端。

言下之意，在社交媒体上的认知封闭，本质上是人类本性在网络空间的延伸。

与其说是算法在制造茧房，不如说是人类认知系统自身在编织滤网。

▲权威学术期刊《自然》杂志也曾发表论文，用实验证明没有证据表明算法是两极分化的关键推手。

再来说第二个。

如果算法让人们看到的都是自己想看到的、听到的都是自己想听到的，那确实会筑茧。

但事实上，算法早已从单一的兴趣匹配进化为多目标优化体系，抖音算法推荐不仅会考虑「用户喜欢什么」，更会主动控制相似内容的出现间隔、频次上限，强制插入多样性内容，并通过随机推荐、社交关系兴趣拓展、搜索推荐联动等方式，帮助用户突破既有兴趣圈。

拿我来说，我就很喜欢抖音的「使用管理助手」功能，因为我可以在色盘圆环图中看到我的兴趣分布，还能通过「探索更多」来增加多样化信息供给。在此过程中，算法成了我对外探索的向导，而非让我向内筑茧的狱卒。

▲用户可以点进「使用管理助手」页面，设置时间锁、休息提醒和进行内容管理。

有意思的是，著名传播学者喻国明还认为，智能算法推荐具有反信息茧房的本质，「采用多种算法的信息分发平台所具有的社会构造，从信息流动来说，总体上能够有效地避免‘茧房效应’的发生」。换句话说，算法非但不会筑茧，还能破茧。

这并非没有依据。抖音此前公布的「双塔召回模型」，就是通过将用户和内容转化为高维空间的数学向量，实现脱离具体语义的精准匹配，发掘用户潜在兴趣领域，让用户刷到意料之外但又在情理之中的内容。

在著作《必然》里，凯文·凯利曾提出「理想的过滤器」设想：它应该推荐那些「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「它将是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」。

目前看，算法进化已经让这番设想变为现实。

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这倒不是说算法已经臻于至善了，只是说很多人对算法有许多因不解而生的恐惧、因误解而生的敌意。

怎么消除这些不解和误解？用算法透明化去祛除「算法魔法化」的想象，是应有之方。

多年来，堵在算法透明化面前的那堵高墙叫「商业秘密」，但今年以来，有个明显迹象是，以抖音为代表的中国互联网公司主动拆「墙」。

从2025年1月宣布建立安全与信任中心，到3月网站上线披露算法细节，到4月举办开放日与媒体沟通会，到5月全面升级使用管理工具，再到9月召开首场「算法向善」专家研讨会……抖音构建起了包含规则阐释、案例解析、互动答疑的多维沟通体系，让算法走出黑箱、走向透明。

▲抖音安全与信任中心官网上公布了详细算法原理。

这其实就是用算法祛魅来消除大众对「不受控制的技术权力」的担忧：当平台将如何通过「多目标建模」平衡短期互动与长期价值、如何设置「多样性约束」避免内容重复、如何引入「探索因子」突破兴趣固化等呈现在公众面前，算法的「可理解」本身就成了公共产品。

对算法污名化的最好阻击，就是将其置于「可解释、可参与、可监督」的透明化治理框架下。那样一来，用户会逐渐明白：算法不是独立的价值主体，而是人类行为的映射，不是神秘的巫术魔法，而是可被监督可改进的工具，它并不全能，也非万能。

我在媒体沟通会上听抖音的算法工程师解释为何我们看到的是内容A而非内容B时，听运营负责人解释平台如何定义「优质内容」时，就生出了两点感受：1，将那些复杂的社会结构性问题简单归结为算法原罪，在自己作茧自缚后怪罪于算法织茧，都是选择性遮蔽下的归因偏差；2，很多时候，技术不是问题，放弃人的自主性才是。

拿「愤怒诱饵」现象来说，「愤怒诱饵」太多，算法没法背锅。不能因为算法「不会说话」，就让它客串窦娥、充当标靶。

算法确实还有很多不足，但解决之道不是打倒算法，而是让算法在阳光下运行，让公众理解算法原理，让平台承担起治理责任，让用户重掌信息主权。当人们更多地承认其局限、发挥其价值，那个被迷雾笼罩的人机共处未来才会愈发清晰。

这其中，我们掌握自己的信息主权很重要。纳萨尼尔·霍索恩说过：你关注什么，最终你就成为什么。将其换成另一个表述就是：每个人，都是自己接收信息情况的第一责任人。

因为决定你的信息流走向的，不是一行行代码，而是你的一次次点击、停留、互动。你命由你不由天，你接收的信息由你不由「算」。