越上網，你會越狹隘越極端？
摘要：2001年，美國法學家凱斯·桑斯坦在《網絡共和國》一書中提出了這一假說：互聯網時代，人們面對海量劇增的信息，會傾向於從中選擇符合自己喜好的加以吸收，結果每個人攝取的內容範圍都將變得越來越狹隘。如果「信息繭房」的前提可靠，即人們會選擇沉醉在一成不變的同質化、「部落化」環境中不能自拔，那一開始就沒有必要上網——互聯網之前，人們日常生活差不多就是這樣的算法。
沸沸揚揚的劉強東案再次變成了選邊——你到底是站在女生一邊，還是劉強東一邊？
· 2019年4月22日，微博賬號「明州事記」發佈兩段視頻，再次引起針鋒相對的大型論戰
就像方舟子韓寒之爭，柴靜的霧霾之爭、崔永元的轉基因之爭……都變成了萬衆參與的站隊表態。社交網站以前，很少有一個公共事件，有如此撕裂人羣的能力。
你有沒有感到：自從有了互聯網和社交網站，人們便只關注符合自己喜好的信息，排斥自己不愛看的信息，結果分化成了種種越來越極端化、「部落化」的小羣體？
不少研究者早已有此擔憂，而且還發現了更加警惕的對象：今天增長最快的算法推薦型平臺，根據用戶行爲推算其喜好，然後精確推送給他們愛看的東西。看上去，大家馬上就要在作繭自縛中越陷越深了。
信息繭房、網絡巴爾幹和極化
今天，表達這種擔憂最著名的假說，叫做「信息繭房」。
2001年，美國法學家凱斯·桑斯坦在《網絡共和國》一書中提出了這一假說：互聯網時代，人們面對海量劇增的信息，會傾向於從中選擇符合自己喜好的加以吸收，結果每個人攝取的內容範圍都將變得越來越狹隘。
長期信息偏食後，人們將會陷入親手製造的「繭房」，進而觀念極端化、社會部落化，人們的價值觀將越來越偏執，逐漸對現實社會失去正常感知……
· 奧巴馬總統上臺後，桑斯坦一度出任白宮資訊及管制事務辦公室主任，他的「信息繭房」理論也廣受媒體關注
在美國，總統大選是「信息繭房」最好的廣告，社交網絡時代，兩黨支持者看上去兩極分化，有識之士爲此操碎了心，引用桑斯坦的預言，提醒讀者要兼容幷包。
桑斯坦遠非第一個對大衆的信息判斷能力擔心的人，早在1996年，美國學者埃爾斯泰恩和布林約夫森就提出過更激進的「網絡巴爾幹化」，把這些觀念僵硬排他、互相惡語相向的網絡小羣體，比作南斯拉夫內戰中用武器互相批判的各族人民。
意思都差不多：網絡的信息變多了，人們喜歡的東西尚且看不過來，因此並不會因爲互聯網而變得更開放，反而更加封閉、更極端。
· 美國網絡媒體之間鮮明的意識形態分界
實證研究並不支持桑斯坦等人的觀點。
經濟學家馬修·根茨科和傑西·夏皮羅在分析大量樣本後，發現人們在選取網絡新聞媒體時表現出的「意識形態隔離」，遠不及在他們各自的線下社交環境。
而且，觀點激烈的用戶傾向於什麼都看，並不排斥觀念對立的媒體。被認爲「信息繭房」效應最突出的推特、臉書等社交網站，其實際情況也相距不遠。
政治學家巴勃羅·巴貝拉研究推特用戶的結論是，人們在社交網絡上往往被與自己大不相同的意見和內容所吸引，並因此而變得越來越溫和而貼近主流。
包括桑斯坦自己，雖然至今仍不斷向世人警告「信息繭房」對民主的威脅，但也多次表示，互聯網造成的信息繭房是一種「關於個人與社會理想」的假說，而不是經驗事實：
他終於說了句實話。他們的觀點一句話就可以概括：大衆沒有判斷信息的能力，所以，互聯網技術越進步，我們就越狹隘越極端。
這實在有悖於最基本的常識。
部落化是不知道彼此的存在
網上關於轉基因、中醫藥的論戰，似乎都表現出了「巴爾幹化」和「信息繭房」的特徵——參與各方的觀念兩極化，彼此視對方非傻即騙。
· 微博上一度風起雲湧的約架風潮
人們變得如此對立，是因爲大家上網後只看各自認同的信息嗎？
以中醫藥話題爲例，激烈挑戰中醫藥的說法，最早是2000年前後出現在新語絲等少數網站上。在那之前，大部分人根本不知道有這種爭論存在。
八九十年代，普通中國人能在報紙電視上看到的零星觀點非常溫和，比如「西醫治標、中醫治本」之說其實並不準確，須辯證看待之類。
當時最尖銳的理論爭鳴，是所謂西藥應該中藥化的主張，激發了現代醫學界的反彈批評。
· 西藥中藥化的早期實踐成果
今天網上的激烈爭論，多數是因爲人們從這種風平浪靜的信息荒原，突然來到網絡這個開放的新世界時，總難免會在海量異質內容的碾壓中產生陣痛和反彈。
類似的碰撞如果發生在前互聯網時代，造成的衝突很可能會更加慘烈：如果一個私下對武俠小說的世界偶爾心生疑慮的青年，在綠皮火車上，聽到對面乘客不但說李連杰甄子丹不能打，甚至說民族英雄李小龍的故事幾乎全是編的，他會是什麼反應？
前互聯網時代的中國，不同地域、階層之間的信息溝通成本極高，大家長期生活在今天網絡研究者所說的「部落化」之中。
各個大院、單位、村落內最激烈的爭議，在今天的社交網絡上大概連茶杯風暴都算不上，是徹頭徹尾的同溫層和迴音室。
大衆根本就不知道，外面的世界與自己的差異有多大。
六十年代知識青年上山下鄉運動，上海北京的年輕人，進駐到自己落戶地方的第一反應，是震驚於中國農村居然如此貧困落後。
閻連科在《我與父輩》中念念不忘，他在部隊閱覽室無意中看到費雯麗的照片，是他第一次見到外國人的形象，他被人類居然有如此奇異的相貌震撼得無以言表。
正是因爲他在連隊閱覽室，看到了廣闊的世界，才激發了他要離開家鄉越遠越好的強烈動力。
是的，今天網上能看到關於鹹豆漿、甜豆漿的討論，是因爲有了互聯網，多數人才剛知道還有對方的存在。
如果「信息繭房」的前提可靠，即人們會選擇沉醉在一成不變的同質化、「部落化」環境中不能自拔，那一開始就沒有必要上網——互聯網之前，人們日常生活差不多就是這樣的算法。
極化？其實是被馴化
1982年，黑龍江大學生張華跳入糞坑救一位農民遇難。當時被視爲天之驕子的大學生，普遍質疑宣傳張華，將其行爲看作是「金子換石頭」，並留下一場著名的「值不值」大討論。
這樣的聲音若出現在今天的網上，絕不會被視爲「觀點前衛」、「思想尖銳」，它只會被認爲是部落世界纔有的野蠻和殘忍。
十幾年前中國互聯網初興時，網民心中的日本是一個非人形獸類組成的奇特國家。今天這麼看日本的人，會到處被羣嘲。
互聯網的高速大範圍信息交互，讓我們越來越熟悉和了解與自己階層不同、地域不同、文化不同的人羣，使我們在情感和認知上，與更多的人形成理解與共情。
一句話，互聯網讓我們跳出部落社會，我們被馴化了。
是的，我們在網絡上第一次遇到彼此時，碰撞必然會顯得極化，但最終的結果和作用，是大家都被馴化了。
不要誤會這個詞的含義，人類變得越來越文明，從頭到尾都是不斷被馴化的過程。
人腦天然的社交屬性，從人類歷史的黎明開始，便促使着我們熱衷於瞭解社羣中其他人的觀念和情感，不自覺地將自己調整得與大家距離都不太遠，以免孤立。
互聯網出現以來，組成社會的億萬人放置在同一個信息平臺上，令我們的話題、觀念、立場都遠比從前更加集中。
這是一場規模空前的進化趨同。今天的地方性社區，如果想要維持一點與衆不同的「部落化」、「信息繭房」，除了抵禦互聯網滲透別無選擇。
今天，以今日頭條、抖音爲代表的算法主導下的內容平臺，也開始飽受繭房論批評，但稍瞭解其內容分發模式即可知道，它其實是這場進化過程中的又一次加速。
與批評者的猜測相反，算法平臺不可能「觀衆愛看什麼就一直給他們什麼」，它們和網絡誕生以來的一切成功者一樣，需要不斷爲用戶帶來他們自己都還不知道會感興趣的新鮮內容，才能保證用戶的長期使用。
具體操作中，這是通過「協同過濾」、或者說「模型泛化」來實現的。
這些概念的意思是，爲了滿足用戶動態、變化的需求，在爲其推薦內容時，除了考慮他們的歷史行爲，還要分析不同用戶間的相似性，比如點擊相似、興趣分類相似、主題相似、興趣詞相似等，以擴展推薦的探索能力，爲用戶提供很可能會激起他們興趣的新鮮信息。
根據字節跳動公開介紹過的「協同推薦」算法機制，如果A用戶的興趣標籤裏有科技、財經和娛樂，而B用戶的標籤有科技、財經，系統會嘗試將娛樂內容推送給B。用戶給出良性反應後，便向他們推薦新的內容，再進一步擴大試探範圍。
跟過去二十年互聯網起的作用相比，這是進一步加速的協同進化。
我們過去的溝通範圍可能連鄰村都覆蓋不到，今天卻能達到當初可能聞所未聞的角落。
閻連科見到費雯麗照片時，費雯麗已經去世了快二十年；紐約雙子大廈被撞毀的第二天，關心時事的中國人才知道這件事。
· 國內媒體開始報道9·11事件是在北京時間次日早晨
今天，一個既不關心文學也不關心時事的十八線小鎮青年，也許只要兩三天時間，就會把一個紐約小夥剛發明的舞蹈模仿得惟妙惟肖，上傳到抖音上，甚至可能得到後者的讚許。
這個孩子不需要知道很多大道理，不需要看很多大部頭著作，他們天然會對萬里之外的恐怖襲擊中的遇難者悲傷難過，而不像十多年前的人們，第一反應竟然是高興。
這就是馴化的力量。
赫斯特的電鈕
繭房論在歷史上並不孤單，從古騰堡發明印刷術開始，每次信息技術革命，都會有人站出來擔憂大衆沒有能力用好這麼多信息。
事實上，信息革命不會教壞我們，它只是讓人類在信息上變得更平等。
不到一百年前，像今天的網民一樣，同時擁有多個信息源、並頻繁切換自如，還是極少數位居社會塔尖者的特權。
電視普及以前，最有條件這樣做的人是報業大王威廉·赫斯特，他在豪宅的地下室裏放置了多個收音機，分別鎖定到各個頻道，再將線路接到起居室的音箱。他只要通過電鈕選擇線路，便可一鍵換臺。
· 威廉·赫斯特享受此等高級服務的豪華別墅
電視誕生後，赫斯特的電鈕走進千家萬戶，將信息繭房的存在空間大大縮小——頻道細分程度越來越高，差異化越來越深，但電視機前的沙發土豆們很少常年盯着某一類節目看個沒完，他們總是沒完沒了地換臺。
手機屏幕代替電視屏幕後，人們更不會像「信息繭房」論者想象的那樣，長期堅持盯着屏幕上一成不變的小姐姐和萌寵而越變越傻。
今日頭條、抖音等內容推薦算法平臺，絕沒有傻到根據用戶過去的行爲，把推送的內容類型越收越窄——誰都希望能擴大對客戶的需求服務範圍，而不是相反。
事實上，它們更像是一個個高度自動化和智能化的赫斯特電鈕，不斷把可能值得一看的新鮮內容推送到用戶面前，等待用戶的選擇。
更何況，所有的推薦算法，都只能大致瞭解你「對什麼感興趣」，算法永遠不可能知道你「喜歡或者支持什麼」——而偏見和信息繭房，主要是由後者組成的。
算法可能知道你對轉基因感興趣，但它並無法掌握你是支持轉基因還是反對轉基因。算法知道你對美國大選感興趣，但它同樣無法掌握，你是支持希拉里還是川普。所以，算法會把支持轉基因和反對轉基因的文章都推給你，也會把希拉里和川普的政見也推給你。
如果說我們真的需要一條擺脫所謂「信息繭房」的技術之路，算法顯然是修路者之一；它肯定不是路障。
回到我們的開頭。
其實，正在進行中的劉強東案爭議就是繭房論最好的反面例子。
從2018年8月31日劉強東案爆發到今天，輿論上至少經過三次劇烈反轉。每次都反轉，都不是無視對方存在的自話自說，而是構建自己主張時，對對方觀點的系統反擊回應。
無論劉強東案還是此前的方韓大戰、崔永元轉基因之爭，越是旗幟鮮明的意見領袖，越是密切關注對方觀點，因爲誰都知道，不能及時回應便是認輸。
