李彪：期待推薦演算法形成“無影燈”結構消弭“資訊繭房”

6月26日電 （薛宇飛）近日，由中國人民大學高瓴人工智慧學院等單位主辦的“推薦演算法社會價值與可持續發展”研討會在中國人民大學舉行。中國人民大學新聞學院副院長李彪認為，未來解決資訊繭房問題需要結構化的人工智慧手段來實現，而比資訊繭房更重要的可能是社交繭房的問題。

李彪表示，“新聞學科研究演算法推薦或者是研究推薦很早就有。”他舉例說明了三種推薦方式，第一種是報紙編輯在頭版放什麼照片的人工推薦；第二種是微博的熱點話題把網友評論多的、點贊多的、轉發多的內容放到前面，背後的邏輯是別人喜歡看什麼就推薦什麼；第三種是今日頭條，背後的邏輯是自己喜歡看什麼內容就推薦什麼。

李彪認為，這三種推薦方式並不代表演算法加劇了“資訊繭房”現象，某種意義來講這種推薦的概念更多是一種空間領域性的表達。整體而言，社交場景和社交資訊可能是更能引起資訊繭房現象的重要因素。

針對資訊繭房現象，李彪引用了醫療領域的一個術語“無影燈效應”用在演算法領域。他認為，某一個應用傾向推薦某個領域的資訊，但如果像網易新聞或是人民日報，再或者是新華視點都有演算法推薦的話，就會形成一個“無影燈效應”，消弭資訊繭房的效果。未來解決資訊繭房或者是演算法黑盒的問題，還需要結構化的人工智慧的手段來實現。

另一方面，據李彪介紹，相比資訊繭房，新聞傳播學科這幾年更關注“社交繭房”。他說，“我們大部分獲取資訊的渠道是來自於人際關係網，現在90%以上資訊是來自於人際關係網，比如看看朋友圈就知道一些資訊，但是這個資訊大部分來自於圈子裡面的人，更廣闊宏觀環境推送的東西我們是看不到的。所以我個人覺得，比資訊繭房更重要的可能是社交繭房的問題。”

在他看來，資訊繭房這種現象其實是需要破圈，而破圈的背後是情感距離和心理距離的問題，和目標人群之間有一個情感上的共鳴或者價值觀的共鳴，對方才願意去接受。社交繭房破圈，以往對應的是個體，現在則需要把“繭房”層層剝開，然後把資訊傳出去，又要符合繭房裡面個體的價值觀，才有可能成功。

（文章來源：中新經緯）