个性化推荐系统下的“信息茧房”传播效应研究

个性化推荐对用户信息茧房现象的影响

个性化推荐对用户信息茧房现象的影响一、个性化推荐技术概述个性化推荐技术是当今信息时代的一项重要技术，它通过分析用户的行为、偏好和背景信息，为用户提供定制化的内容和服务。

这项技术在电商、社交网络、新闻媒体等多个领域得到了广泛的应用，极大地提高了用户体验和满意度。

然而，随着个性化推荐技术的深入发展，用户信息茧房现象也逐渐引起了人们的关注。

1.1 个性化推荐技术的核心原理个性化推荐技术的核心原理是通过收集用户数据，建立用户画像，然后利用算法模型预测用户可能感兴趣的内容，并将这些内容推荐给用户。

这一过程涉及到数据挖掘、机器学习、模式识别等多个技术领域。

1.2 个性化推荐技术的应用场景个性化推荐技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 电子商务：根据用户的购物历史和浏览行为，推荐商品。

- 社交媒体：推荐用户可能感兴趣的人或内容。

- 新闻媒体：根据用户的阅读习惯，推荐新闻或文章。

- 视频平台：推荐用户可能喜欢的视频内容。

二、个性化推荐与用户信息茧房现象用户信息茧房现象是指用户在个性化推荐的影响下，接触到的信息越来越局限于自己的兴趣和偏好，从而形成信息孤岛，减少了接触多元信息的机会。

这种现象在一定程度上限制了用户的视野和认知。

2.1 个性化推荐导致的信息茧房现象个性化推荐系统通过不断优化算法，使得推荐内容越来越贴合用户的个人喜好，但这也容易导致用户接触到的信息范围越来越狭窄。

用户可能会发现自己的推荐列表中总是出现相似的内容，而很少有机会接触到新的或不同的信息。

2.2 信息茧房现象的影响信息茧房现象对用户和社会都有一定的负面影响。

对用户而言，它可能限制了用户获取新知识和新观点的机会，减少了思维的多样性。

对社会而言，信息茧房可能导致社会分裂，增加群体间的隔阂，影响社会的和谐与稳定。

2.3 个性化推荐与信息茧房现象的关联性分析个性化推荐系统的设计初衷是为了提高用户体验，但过度的个性化可能会导致信息茧房现象。

个性化推荐算法下的“信息茧房”效应研究--以“天天快报”为例

图１　天天快报用户关注的领域调查
图２　用户使用天天快报的阅读习惯调查
表１　用户使用天天快报的浏览习惯与时间关系调查表
只浏览感兴趣的频道浏览感兴趣的频道，偶尔也会看其他频道３３．３％４０．２％
５０．２％２６．５％
４１．２％３９．５％
００
图３　天天快报个性化推荐内容态度调查表
图４　浏览一篇喜欢的文章，有主动点赞、评论、或收藏意向的占比
２．４　小结
在问卷调查中，我们可以看到随着使用时长、频率等时间变量上的増加，用户对于个性化推荐的各项功能的使用呈整体的上升趋势，人们在媒介接触中形成了固定的信息接收渠道，“信息茧房”也在逐渐形成并随着媒介接触和使用习惯不断加固。

３　启示与反思
３．１　个人明确个性化推荐限，主动培养媒介素养
明确个性化信息带来的利弊，才能清醒全面地认识整个世界。

个体用户首先应该在思想上明确基于个性化。

新媒体的“信息茧房”现象研究

新媒体的“信息茧房”现象研究1. 引言1.1 背景介绍新媒体的快速发展改变了人们获取信息和沟通的方式，成为了现代社会中不可或缺的一部分。

随着智能手机、互联网和社交媒体的普及，信息传播变得更加便利和快速。

随着新媒体的兴起，人们也逐渐陷入了所谓的“信息茧房”之中。

信息茧房是指个人接触信息的局限性，只接触到与自己看法相同或类似的信息，缺乏多元化的观点和信息来源。

这种现象会导致人们的世界观和认知受到限制，容易陷入思维定势和横向思维，进而影响信息的真实性和客观性。

在这样的背景下，研究信息茧房现象变得至关重要。

本文将对新媒体传播的特点、信息茧房现象的定义、产生原因、影响以及应对措施进行深入探讨，旨在揭示信息茧房现象的危害和影响，提出有效的解决方法，为构建更加开放、多元化的信息环境提供参考和借鉴。

1.2 研究目的本研究的目的是深入探讨新媒体时代下“信息茧房”现象的成因和影响，旨在帮助人们更好地理解信息茧房现象所带来的挑战，并提出有效的对策措施。

通过研究信息茧房现象，我们希望揭示现代社会中信息传播的特点和规律，促进信息公平和多样性，提高公众的信息获取和辨别能力，进一步推动社会的健康发展和进步。

通过深入分析信息茧房现象，本研究旨在为政府、媒体机构和个人提供参考，促进信息茧房现象的有效化解，推动新媒体环境的良性发展。

1.3 意义信息茧房现象作为新媒体传播领域的重要研究课题，具有重要的理论和实践意义。

对于理论研究而言，探讨信息茧房现象有助于深入理解新媒体传播的特点和规律。

信息茧房现象的存在，表明了新媒体时代信息获取的方式和传播机制的变革，进一步挖掘信息茧房现象的内在规律能够丰富传播学理论体系，推动学科发展。

从实践角度看，深入研究信息茧房现象对于新媒体行业的发展具有重要的指导意义。

了解信息茧房现象的定义、原因和影响，有助于新媒体平台优化用户体验，拓展用户对多元信息的感知和认知能力，提高信息传播的效率和质量，推动媒体产业的健康发展。

基于用户信息行为的新媒体社交平台信息茧房现象及其破茧策略研究以非遗短视频传播为例

基于用户信息行为的新媒体社交平台信息茧房现象及其破茧策略研究以非遗短视频传播为例一、概述随着新媒体的快速发展，社交平台已成为信息传播和接收的主要渠道。

近年来，一个被称为“信息茧房”的现象逐渐引起人们的关注。

信息茧房是指用户在接受信息时，倾向于选择与自己观点一致的信息，而忽视或拒绝接受与其观点相悖的信息，这种现象可能导致信息接收的狭窄化和偏见，形成信息的孤岛，限制了用户的视野和理解。

以非遗短视频传播为例，非遗作为我国传统文化的重要组成部分，其传播和保护的重要性不言而喻。

在新媒体社交平台上，非遗的传播面临着信息茧房的挑战。

由于年轻人对于非遗的陌生和疏离感，非遗短视频往往难以在这些平台上获得大量的流量和关注，形成了非遗信息传播的孤岛。

如何打破信息茧房现象，使非遗在新媒体上得到更广泛的传播和更深入的理解，成为了一个亟待解决的问题。

1. 研究背景随着新媒体技术的迅速发展和普及，社交平台已经成为人们获取信息、交流思想的重要渠道。

这些新媒体社交平台通过个性化推荐算法，为用户提供了更为精准的信息内容。

这种现象也带来了一个不容忽视的问题——信息茧房现象。

信息茧房现象指的是用户在接受信息时，由于算法推荐和个人偏好的影响，倾向于选择与自己观点一致的信息，而忽视或拒绝接受与其观点相悖的信息。

这种现象导致信息接收的狭窄化和偏见，限制了用户的视野和理解。

非遗，作为中国传统文化的重要组成部分，其传播和保护具有重要意义。

在新媒体社交平台上，非遗的传播面临着诸多挑战。

由于年轻人对非遗的陌生和疏离感，非遗短视频往往难以获得大量关注和流量。

这就形成了一个信息孤岛：年轻一代对非遗的认知逐渐减少，而老一辈的非遗传承人则难以找到合适的受众。

2. 研究意义在当今信息爆炸的时代，新媒体社交平台已成为人们获取信息、交流思想的重要渠道。

随着个性化推荐算法的不断优化，用户信息行为逐渐呈现出茧房现象，即用户在平台上接触到的信息越来越同质化，限制了其对多元文化的认知和了解。

新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象

新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象作者：何婷来源：《新媒体研究》 2017年第19期摘要在网络信息海量繁多导致信息过载信息爆炸的今天，各大新闻客户端为了吸引用户有限的注意力，纷纷布局个性化推荐技术。

个性化推荐技术便于用户利用碎片化时间获取资讯，能有效帮助用户节约时间和精力，因此受到了用户的欢迎。

但基于用户兴趣喜好的个性化推荐技术提供的信息并非全面，久而久之就会将用户禁锢在一个封闭的空间，就如同置身“信息茧房”之中。

文章以新闻客户端为例，从“信息茧房”的成因、局限及建议方面进行简要分析，以期能引起社会大众和媒体的重视。

关键词个性化推荐技术；新闻客户端；“信息茧房”中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2017）19-0009-021 个性化推荐技术引发的“信息茧房”的原因分析虽然网络营造的是开放共享的空间，但由于信息量过大，用户注意力有限，用户选择性接触等原因，人们更倾向于选择自己感兴趣的话题，而个性化推荐技术的广泛运用，更是触发了“信息茧房”现象的发生，使用户禁锢在符合自己舒适度的“圈子”里，而出现此现象的原因主要是由于技术的发展，媒体的转型和用户的需求等。

1）大数据催生个性化推荐。

个性化推荐技术的基础是大数据+ 算法，大数据的发展对个性化推荐技术的优化有着重要的影响。

大家都知晓，大数据四大特点是：体量大、类型繁多、价值密度低和处理速度快，因此如何运用合适的算法就成为了关键，而目前协同过滤是应用研究最广泛成熟的个性化推荐技术。

协同过滤基于一个“物以类聚，人以群分”的假设，首先分析用户的兴趣爱好，在用户群中寻找与其有相同爱好的相似用户，再将相似用户感兴趣的内容推荐给该用户[1]。

虽然协同过滤推荐系统具有根据用户兴趣产生推荐、为用户挖掘新的兴趣点等优点，但由于其推荐的内容都是与用户爱好相似的，用户不关心的内容将被隔绝在外，用户就会处于一个封闭的空间里，只接受到观点相似、内容相似的信息，从而造成用户的视野狭隘。

基于算法理论的短视频平台信息茧房现象研究以抖音为例

3、加强用户教育和引导
短视频平台需要加强对用户的教育和引导，提高用户的素质和意识。通过开展公益活动、宣传教育等方式，引导用户社会问题并积极参与社会公益事业。
四、结论与建议
本次演示以快手为例，探讨了嵌入社会责任的短视频平台企业价值创造模式。通过创新性的精准扶贫模式和社会责任的履行，快手成功地将社会责任融入到了企业价值创造中。对于其他短视频平台而言，可以借鉴快手的经验，将社会责任嵌入到企业战略中，利用大数据技术实现精准帮扶，并加强用户教育和引导。只有这样，短视频平台才能真正实现商业利益和社会责任的平衡发展。
四、结论与建议
为了缓解信息茧房现象，抖音等短视频平台应该采取以下措施：
1、增加推荐系统的多样性：通过引入更多元化的推荐算法和优化排序策略，减少对单一兴趣偏好的过度依赖。同时，增加对新鲜度和深度的考虑，为用户提供更全面、多样化的内容。
2、强化社交网络的信息多样性：鼓励用户分享和交流不同类型、不同观点的内容，避免社交网络成为信息同质化的封闭空间。
感谢观看
6、强化监管和责任意识：加强对平台内容的监管和管理，防止有害信息和误导性内容的传播。同时，提高平台的责任意识，积极引导和推动信息的正向传播。
参考内容
嵌入社会责任的短视频平台企业价值创造模式研究
随着互联网的快速发展，短视频平台逐渐成为人们获取信息、娱乐和社交的重要渠道。然而，这些平台在追求商业利益的也需要承担起社会责任。本次演示以快手为例，探讨了嵌入社会责任的短视频平台企业价值创造模式。
三、嵌入社会责任的短视频平台企业价值创造模式探讨
1、社会责任嵌入企业战略
短视频平台需要将社会责任嵌入到企业战略中，使其成为企业发展的重要组成部分。通过制定符合社会责任的企业战略，短视频平台可以有效地平衡商业利益和社会责任之间的关系。

聚合类新闻客户端的信息茧房效应研究

聚合类新闻客户端的信息茧房效应研究信息茧房效应，指的是由于使用个性化推荐算法，用户在互联网上获取的信息逐渐趋向于与自己原本的观点和利益一致，而产生的信息孤岛现象。

这一效应在聚合类新闻客户端上尤为明显，用户往往只能看到与自己观点相符的新闻内容，而忽略了其他观点，导致了信息茧房效应的产生。

本文将针对聚合类新闻客户端的信息茧房效应进行研究，并探讨可能的改进方案。

一、信息茧房效应的原因1. 个性化推荐算法聚合类新闻客户端通常采用个性化推荐算法，根据用户的浏览历史、点赞、评论等行为数据，为用户推荐相关的新闻内容。

这种个性化推荐算法能够提高用户的阅读体验，但同时也容易导致信息茧房效应的产生。

因为算法会根据用户的兴趣偏好过滤掉与之相悖的信息，使用户在信息获取过程中更加倾向于接触到与自己观点一致的内容，而忽略了其他观点。

2. 用户行为习惯用户自身的行为习惯也是信息茧房效应产生的原因。

很多用户会更愿意点击、点赞、评论自己感兴趣或者认同的内容，而忽视其他观点或者产生争议的内容。

这种行为习惯也会进一步加剧信息茧房效应。

3. 平台算法优化目标为了提高用户的阅读时长和粘性，聚合类新闻客户端往往会优化推荐算法，使用户更容易接触到自己感兴趣的内容，这也助长了信息茧房效应。

信息茧房效应的产生，不仅会导致用户对于事件的认识有所偏差，也会使得社会的舆论环境更加分化和极端化。

因为用户只能接触到与自己观点一致的内容，而对于其他观点或者相悖的信息缺乏了解，容易产生对立和矛盾。

这种分化和极端化的情况会影响到社会的和谐稳定，同时也会影响到用户的信息获取和判断能力。

1. 多样化推荐算法聚合类新闻客户端可以通过优化推荐算法，引入多样化的推荐策略，使用户接触到更多不同的观点和信息。

可以设置时间线推荐，随机推荐等功能，让用户能够更全面地了解各种观点和信息。

可以根据用户的行为习惯，适当推荐一些与其观点相悖的内容，让用户能够接触到更多多样化的信息。

2. 用户教育和引导聚合类新闻客户端也可以通过用户教育和引导来改善信息茧房效应。

凸显与遮蔽：个性化推荐算法下的信息茧房现象

某转发了某某评论” 。另一方面，是建立于用户之间的相关关系。即通过用户在日常生活中建立维系起来的人际关系网络，包括线上的虚拟关系和线下的社交关系来推荐关注对象。例如 “ 你关注的某某也关注了某某 ” 。微博是基于社交关系来进行信息传播的媒体平台，兼具媒体和社区属性。根据ＣＮＮＩＣ发布的《第３９次中国互联网络发展状况统计报告》显示，“ 微博，得益于名人明星、网红及媒体内容生态的建立与不断强化，以及短视频和移动直播上的深入布局，用户使用率持续回升，达３７１％，Ｉ；Ｌ；２０１６年６月上升３．１个百分点。” 作为目前最为活跃的社交信息平台之一，受众可以通过微博获取新鲜资讯，表达个人意见和立场。“ 物以类聚，人以群分” 是这种算法背后的思路。在协同过滤算法的推动下，微博看似是自由的信息交流平台，却逐渐成为 “ 信息茧房 ”的温床。微博上的用户会因为相同的爱好，组建一个个的小群体，在微博上随处可见各种摄影群、技术群。另一方面受到网络意见领袖的影响，受众的地理位置不同、年龄不一、职业各异，却可以因为关注同一个意见领袖，而拥有一个共同的身份 “ 粉丝” 。“ 这些粉丝形成一个个的虚拟社区群体。但是，群体具有 ‘ 不善推理，却急于采取行动、易受暗示和轻信，情绪的夸张与单纯’ 的特点。 ” 会在事件具有迷惑性的时候贸然行动。凯斯・桑斯坦在《网络共和国》一书中提到了 “ 群体极化” ，他在书中指出：“‘ 群体极化’ 是团体成员一开始即有某些偏向，在商议后，人们朝偏向的方向继续移动，最后形成极端的观点。 ” 群体极化通常会伴随网络暴力的发生，随着各种网络应用的发展，群体极化现象在网络上越来越明显。微博上的群体极化表现的更加严重，每天各种的吐槽、抹黑言论在微博上比比皆是。就目前的状况，微博作为主要的民间舆论场，在重大舆情事件发生时，推动舆情的发展。群体通过评论、转发会形成群体意识，这种群体意识住往会制约群体内部成员的态度和立场，受众将会被困在 “ 茧房 ” ，而不自知。微博上虚拟的群体置身于意见的回音室，极易引发舆论暴力。而群体中存在 “ 法不责众 ”的心理，更容易表达偏激言论，做出平常不敢做的事。２０１７年林妙可在艺考中接连与北影、中戏失之交臂，在微博上登上热搜，各种冷嘲热讽甚嚣尘上，林妙可成了舆论的牺牲品。这正是 “ 沉默的螺旋 ”的可怕之处，群体压力下的渐趋沉默。微博上的类似事件远不止于此，舆论暴力的发生越来越与 “ 信息茧房 ” 具有相关性。一 Nhomakorabea、

个性化推送带来的“信息茧房”问题及反思——以“今日头条”客户端为例

|RADIO ＆TV JOURNAL 2020.11大数据时代，数据挖掘技术催生了个性化推送。

“今日头条”是算法推荐型聚合类新闻客户端，它的个性化推送服务具有代表性。

“今日头条”根据不同的受众群体和不同的个性需求，向不同的人群精准推送符合他们口味偏好的新闻信息。

一方面，它为用户及时提供有效信息，避免了大量无用消息，从而大大提高了新闻传播的“有效性”“及时性”以及“准确性”；但另一方面，它根据大数据计算用户的偏好，将相似内容局限于一个狭窄的圈中再进行个性化推荐，就陷入了一种自我构建的“信息茧房”之中。

一、“今日头条”新闻客户端的个性化特点算法新闻个性化推送系统是在掌握用户数据的基础上，通过计算机的算法将信息进行筛选，推测出用户的兴趣爱好、阅读需求，推送给不同的用户，从而形成“用户是信息的主人”的个性化效果。

(一)用户自主选择频道作为聚集类的新闻客户端，“今日头条”APP 在页面的搜索引擎下设有几个不同的分类，如关注、热榜、推荐、视频、问答、图片等频道，自新冠肺炎疫情暴发后又专门增添了抗疫类频道。

用户可以根据各自的喜好以及需求自主选择不同频道，平台利用大数据将用户订阅的频道和个人爱好进行记录，以便后续做出相关内容推荐。

(二)个性化内容的精准分发互联网带来的第四次传播革命，释放了个体的媒介接触、使用、传播的权利，使得信息环境由信息匮乏进入信息过载的时代。

用户面对海量信息，更多的时候是不知道如何快速精准地找到自己需要的信息。

而“算法推荐”比人工编辑的内容更具有主动性。

在“算法推荐”的背景下，计算机可以快速、准确地将有用信息精准分发，为用户过滤掉一些无用信息，提高了信息传播的效率和准确率，这也使每位信息生产者能够寻找到属于他们的用户圈。

久而久之，很多用户就会遇到这种情况：脑子里想要知道什么东西，还没去搜索，就送到眼前。

在信息爆炸的时代，个性化推荐算法的信息精准分发，为各类信息资讯客户端提供了强大的支撑。

(三)个性化体验瑞士心理学家荣格认为，个性化是一种自然的需求，任何降低到集体标准并对个性化造成阻碍的行为都是有害于个人生活的活动。

针对算法推送强化茧房效应的分析与对策研究

|RADIO ＆TV JOURNAL 2020.02个性化算法推送以人为中心，用户参与内容编辑制作与建设，针对用户需求和兴趣进行新闻生产、传播、分发。

清华大学教授彭兰在《网络传播概论》中认为，如果用户只选择满足自身需求的信息，其结果可能会“作茧自缚”，使自己困在一个封闭的空间。

在不断固化用户已有思维和观点的过程中，也让原本内化于受众内心深处的“信息茧房”效应逐渐外显。

用户选择性心理接触开始有针对性地挑选信息并进行接收，由此茧房效应进一步加剧。

一、茧房效应在算法推送下建构的新特点(一)基于技术,用户价值观加速影响个性推送算法推送传播结构可以概括为“个人兴趣+内容关联+个性算法”模式，随着社会发展，在人们接收信息的过程中扮演着重要作用。

依据用户的兴趣爱好进行内容筛选分发，用户的价值观同样也加速算法个性化方向的发展。

茧房效应基于价值观和立场判断，这也是算法推送的特点之一。

依靠技术支撑，用户依据自身兴趣爱好进行选择，在价值观影响下形成个体特有的认知圈层。

以今日头条为例，“圈子”功能帮助有相同价值观的用户互相关注，形成群体性的小圈子，内部几乎都是立场相似的人，在使用过程中更愿意选择与自己意见相同的人。

(二)基于用户,用户兴趣偏好深入造就茧房效应信息茧房与算法推送可谓相伴而生，随着算法技术的演进与个性化传播的兴起，逐渐成为各个领域关注的热点，两者相结合产生的现象可以看作是“独异性”社会的外在表现之一。

德国社会学家安德雷亚斯莱克维茨提出，在信息行为领域，个人不再遵循大众媒体时代的信息编排、时空限制，而是以个人兴趣为导向进行信息价值的判定。

霍夫兰提出的“个人差异论”阐述了用户的选择性和注意性理解，信息茧房概念的出现，对应了个人差异论发展的最新结果。

信息出现在用户面前并被主动选择和过滤，呈现出双向互动过程。

在筛选过程中，用户个人的主动性增强，由自己进行选择。

用户对特定信息的需求一直存在，借助于新技术的提升进一步显现，正所谓媒介是人的延伸。

新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象研究

新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象研究随着信息技术的不断发展和普及，我们越来越依赖于科技产品获取信息。

而在这些科技产品中，新闻客户端作为我们日常生活中不可或缺的工具之一，向我们提供着各种各样的新闻内容。

然而，个性化推荐技术给新闻客户端带来了一个新问题：信息茧房现象。

本文将深入探讨新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象的原因和解决方法。

一、什么是信息茧房？“信息茧房”源自于内部和外部信息的不对称。

由于新闻客户端个性化推荐技术的存在，用户看到的新闻越来越符合他们的偏好和兴趣，这样一来，新闻客户端就成为了用户获取信息的主要途径。

但是，由于推荐算法的局限性，用户只能看到与他们兴趣相符的新闻，而无法看到一些相对“冷门”的新闻，如政治、财经等。

这样一来，就造成了用户获取信息的局限性，即“信息茧房”。

二、个性化推荐技术引发的信息茧房个性化推荐技术是新闻客户端实现信息推荐的核心算法。

它的实现依据于对用户偏好和行为的分析，通过各种机器学习算法来预测用户的兴趣并提供相应的内容。

但是，由于算法限制，个性化推荐技术无法充分地发挥其应有的优势，而是造成了信息茧房现象。

这种情况下，用户难以接触到新的、不同的信息，无法了解到与自己兴趣不符的内容，从而狭窄了他们的思维和视野。

三、解决信息茧房的方法1. 推荐算法优化推荐算法的优化是解决“信息茧房”问题的关键。

目前，很多新闻客户端的推荐算法都以用户点击率和浏览记录为主要依据，为用户推荐具有相似浏览历史的新闻。

而在这种情况下，跨领域和多样化的信息推荐较为困难。

因此，新闻客户端可以综合考虑用户浏览历史、点赞、分享以及收藏等多种因素进行推荐，为用户提供更多样化、全面化的信息。

2. 用户可控性用户可控性是解决“信息茧房”问题的另一种解决方法。

在这种情况下，用户可以自行选择关注的新闻来源和自己感兴趣的新闻内容，而不是完全依赖于个性化推荐算法。

例如，新闻客户端可以加入自定义标签，在用户获取新闻时提供更加自由的选择，比如自己可以选择关注某个领域的新闻，或者关注某个报道的深入解析。

算法推荐的“信息茧房”效应及反思——以“今日头条”个性化新闻推荐为例

算法推荐的“信息茧房”效应及反思——以“今日头条”个性化新闻推荐为例摘要：个性化新闻推荐是基于大数据技术，对用户数据、新闻数据、交叉数据进行技术整合、匹配、分发，达到个性化推荐的整个流程，最终为用户找到与其需求相匹配的内容。

个性化新闻推荐是目的，算法技术是手段。

本文以“今日头条”为例，首先对个性化新闻推荐和算法的内涵进行介绍，然后分析了“今日头条”个性化新闻推荐中的算法对新闻把关人、受众、新闻媒介、社会等伦理方面产生的问题，最后对这些问题该如何解决提出了相应的对策。

关键词：算法推荐信息茧房个性化新闻推荐基于算法的个性化新闻推荐成为目前流行的主要新闻传播手段之一，最早在2002年，西方新闻界出现了算法新闻推荐。

目前我国的一些新闻资讯平台，例如“今日头条”，它通过利用算法技术满足了用户的个性化的新闻需求，但与此同时，算法对新闻伦理也产生了不可忽视的问题，这一现象亟待解决。

一、个性化新闻推荐及推荐算法(一)个性化新闻推荐的内涵人们通常认为在新闻发布环节，利用算法技术进行新闻信息的推送称为个性化新闻推荐，个性化新闻推荐就是基于大数据技术，对用户数据、新闻数据、交叉数据进行技术整合、匹配、分发，从而达到个性化推荐的整个流程，为用户推荐他感兴趣的内容，以实现用户和信息的匹配，为用户提供个性化的服务。

如今社会处于信息过载的时代，当用户想要获取自身需要的信息时，算法能够为用户快速地、精准地提供一些对他有用的信息，自动筛除掉那些无用的信息。

（二）推荐算法的内涵算法推荐原本是计算机术语，简单的来说是通过一些数据经过计算后为用户推送他们所需要的内容。

本文以“今日头条”个性化新闻推荐为例，“今日头条”的新闻推送坚持着“你关心的，才是新闻”这一信条。

“今日头条”的推荐系统就是通过与用户的交互，以此来获取用户的个人信息，从而推算出用户想要的新闻信息。

例如，当用户点击到一条娱乐新闻，这时，新闻客户端的后台将会提取出这条新闻里所涉及的明星及其相关的人和事作为关键词进行算法，把和这些信息相关的新闻推送给用户，从而吸引用户的注意力，增强用户的粘性。

新闻客户端个性化推荐引发“信息茧房”的原因及应对措施

目前，网络成为人们获取信息的主要途径。根据中国互联网信息中心相关的数据统计，截至 2016 年底，我国网民规模已达 7.3 亿，其中，手机网络新闻用户规模达一半。新闻客户端成为网民获取信息的主要途径之一。当前，新闻客户端主要分为四类，即门户网站主导的新闻客户端、主流媒体主导的新闻客户端、垂直领域新闻客户端及个性化新闻客户端。其中，个性化新闻客户端异军突起，最先由“今日头条”带动而来。其信息传播虽然引得受众群体的关注，但其出现的问题不容忽视。因此，需要对新闻客户端个性化推荐出现的信息茧房展开分析。１信息茧房的概念信息茧房，是由美国社会学家桑斯坦在其著作中提出的。在信息传播方面，他认为因为公众对信息需求不是全方位的，他们只关注自身所需的信息，长此下去，自身像处于茧房一样。随着信息技术的发展，公众可以根据自身喜好，对报纸、杂志进行定制。一旦公众被自我建构的信息禁锢后，变得程序化、定式化，可能导致其对所认知的世界与现实之间出现偏差。２新闻客户端个性化推荐技术引发信息茧房出现的原因２．１大数据背景催生个性化推荐目前，新闻客户端中个性化推荐的
[2]
２．３用户选择性接触心理有调查显示，受众群体在信息传播过程中，更倾向于接受与自身立场、观点及态度相一致的内容，对相悖的信息内容进行有意无意的回避。在信息已过载的今天，受众群体为了节约时间，在对信息进行获取时，会根据自身兴趣，借助个性化推荐技术，将接触的信息范围缩小，以此掌握获取信息的主动权。其次，用户可以根据自身社交情况，对应选择与自身相似爱好的人交流，从而形成网络社区。在这个社区环境中，每个成员对同一件事件的看法基本一致，这很容易造成群体极化。３ “信息茧房”呈现的局限性３．１用户视野比较狭隘随着科技的发展，信息茧房效应会变得越来越明显，技术将人的思维固定在一定范围内。由于用户越来越依赖个性化推荐技术，造成用户个人视野狭隘。例如，今日头条客户端个性化推荐使用，用户可根据自身的喜好，选择相应的内容关注。然而，随着用户使用该客户端的时间越长，其会越来越了解用户，长此下去，用户所接收到的信息与自身所需相悖，用户就开始进行信息规避，自动过滤掉不喜欢的内容，这容易造成用户视野比较狭隘。研究显示，未来人们对信息的获取，更多是通过自身所信赖的途径获取，而不是通过综合性网站获得，这就使用户陷入一种自我

基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究共3篇

基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究共3篇基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究1随着互联网的发展，以及移动互联网的快速普及，人们获取新闻的方式也逐渐由传统的报纸、电视转移到新闻客户端上。

然而，在个性化推荐系统的驱动下，新闻客户端的“信息茧房”效应逐渐凸显。

个性化推荐系统是新闻客户端中的一项重要功能，它的实现需要通过对用户行为、偏好等数据的分析，对用户进行精准的推荐。

然而，个性化推荐系统也将用户推向了一个信息茧房，只推荐用户感兴趣的新闻，不再为用户提供多元化的信息内容。

这将导致用户陷入一种信息过滤的状态，只看到与自己偏好相符的新闻，而忽略了其他领域的优秀内容。

一方面，个性化推荐系统的推荐算法优化了用户的浏览体验，让用户更容易获取到自己感兴趣的信息。

但另一方面，个性化推荐系统也限制了用户获取多元信息的能力，让用户的视野变得狭窄，缺乏对于不同领域、不同角度新闻的认知。

这种情况下，用户容易受到信息误导、信息盲区等问题的困扰。

针对个性化推荐系统的这种“信息茧房”效应，新闻客户端可以通过以下方式进行优化：一方面，推出新闻多元化专题：通过对不同领域、不同角度的新闻进行分类整理，专门推出新闻主题专题，让用户更容易发现和接触到自己平时不关注的领域和主题。

另一方面，引入用户签到制度：让用户定期签到，消费一些非自己偏好领域的新闻，以此来激励用户多元化地浏览新闻内容。

此外，新闻客户端还可以通过早期发现用户个性化推荐系统的偏向性，及时进行人为干预，让推荐算法对于用户的偏好做出一定的修正。

总的来说，在个性化推荐系统的推动下，新闻客户端可以为用户提供更加精准、优质的新闻推荐服务。

但同时，也要避免将用户推向“信息茧房”的效应，让用户不断拓宽自己的新闻视野，更好的了解各个领域的新闻和时事，从而提高自己的文化素质和社会认知水平个性化推荐系统推动了新闻客户端的发展，为用户提供了更加精准、优质的新闻推荐服务。

个性化推荐新闻客户端的信息茧房现象研究

个性化推荐新闻客户端的信息茧房现象研究本文以个性化推荐而发展壮大的聚合型新闻客户端今日头条和不断“头条化”的门户型新闻客户端腾讯新闻为研究对象。

使用不同账号登录今日头条与腾讯新闻客户端,通过推送内容属性分类、来源属性分类,证实个性化推荐的新闻客户端存在着信息茧房的问题,以及二者之间茧房程度的差异。

通过内外部环境分析个性化推送的新闻客户端信息茧房产生的原因,外部因素集中于互联网时代信息爆炸、信息碎片化的信息特质,信息消费方式的个性化趋势、社会化消费的同质化本质以及信息消费平台由“大众”到“个人”的改变,大数据、算法推荐技术的发展等;内部因素集中于用户的从众心理、自我满足心理等,这些都为个性化推荐的新闻客户端信息茧房现象的产生提供了必要条件。

而信息茧房现象的产生不仅会导致个人认知窄化,更重要的是其对社会也会产生重要影响,没有共同经验的社会群体无法进行民主生活商议,导致社会粘性
降低、社会暴力现象增多、社会安全感缺失。

通过对原因以及影响的分析,论文从四个方面提出了解决个性化推荐新闻客户端产生的信息茧房现象的消解路径,分别是技术提升有边界的不确定性、人工把关与智能筛选相结合、提升平台偶遇信息机会以及提高网民的媒介素养,以期能够实现个性化推荐的新闻客户端的工具理性与价值理性之间的平衡。

今日头条新闻客户端的“信息茧房”传播效应影响

11 THEORY RESEARCH理论研究作者简介：陈佳茹，哈尔滨师范大学传媒学院。

算法分发是互联网环境下重要的数据计算技术，在聚合类信息平台、搜索引擎、社交软件等互联网工具中广泛运用。

算法分发能够精确定位用户需求，个性化推荐用户所想要得到的讯息，从新闻信息、博客博主到电商产品等，一应俱全。

今日头条作为以数据技术驱动新闻传播的新型新闻媒体，是个性化新闻推荐系统开发的先驱和行业的佼佼者，从2012年9月开发第一版推荐系统，至今已经经历了四次大规模调整。

今日头条的个性化新闻推荐系统，一方面通过“网络爬虫”从互联网信息海洋中截取有效信息汇聚到自身信息平台，另一方面通过对用户的浏览行为进行分析计算，依照个体差异性需求提供个性化、定制化的新闻推送，达到千人千面的新闻传播现象。

这种信息推荐行为逐渐压缩用户的信息涉猎空间，加剧“信息茧房”的形成。

“信息茧房”（information cocoons）最早由桑坦尼提出，“我们只听我们选择的东西和愉悦我们的东西的通讯领域。

通俗地阐释说，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和是自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的‘茧房’中”。

“信息茧房”阻隔了个人与信息环境的全面发展，在新闻聚合平台推荐下，用户处于信息接收面逐渐缩窄的选择、筛选、接收与理解的信息空间，会像蚕一样作茧自缚，形成自我意见强化的“回音室”。

1 今日头条“信息茧房”形成的原因1.1 互联网传播环境是培养温床“流量”和“日活”是衡量一款互联网产品成功与否的基础标准。

网站为了用户数量会用尽办法来增强用户的数量和使用频率。

与传统新闻媒体尊崇的新闻专业主义不同，聚合类新闻平台的内容版权模糊，栏目策划以用户需求为导向，内容生产和传播诉求完全依赖于用户。

通过对今日头条用户偏好的调查得知，社会热点、娱乐类信息是用户偏爱的新闻类型。

“标题党”和低俗新闻具有较高的关注度。

信息茧房对个性化推送的过度担忧

基于算法的个性化推送，桑斯坦在《网络共和国》中描述的“个人日报”（Daily Me）成为现实。

算法满足了受众的需求，个性化推送可以让受众只看他们喜欢的。

与此同时，个性化推送引发的信息茧房焦虑也卷土重来。

一、个性化推送产生的“信息茧房”争议“信息茧房”（information cocoon）的概念同样由桑斯坦提出。

他在《信息乌托邦》中指出，在信息传播中，公众自身的信息需求并非全方位的，他们只看自己选择的或能愉悦自己的东西。

久而久之，信息就像蚕丝一样将受众与世隔绝，形成一个封闭的茧房①。

他认为信息茧房可能会窄化受众的信息来源，割裂不同群体间的交流，破坏多元的民主社会。

在国外，“信息茧房”作为学术概念较少被提及，一般用“过滤气泡”（filter bubble）或“回音壁”（echo cham-ber）来代替。

“过滤气泡”是美国Upworthy网站首席执行官伊莱·帕里瑟于2011年提出的概念。

他认为，人们在互联网中所处的信息环境就像一个个气泡，气泡是经过一系列个性化过滤后产生的，这种过滤器遍布互联网，并阻碍人们接触新观点②。

“回音壁”也叫“同温层效应”，媒体上指在一个相对封闭的环境中，意见相近的声音被不断重复，并以夸张或其他扭曲形式重复，令处于该环境中的大多数人相信这些扭曲的故事就是事实的全部。

这三种学术概念在学术界经常交替使用。

近几年，随着算法进入传媒业，今日头条、腾讯新闻等一系列算法推荐资讯平台兴起，我国学者对信息茧房的研究也越来越多。

目前，我国大部分学者对此仍持警惕态度。

他们的忧虑大致分为三类：第一，信息茧房可能会影响受众的价值取向，导致群体极化，形成新的“沉默的螺旋”，破坏公共领域③；第二，信息茧房是受众牺牲隐私的产物，为了维持茧房的影响力，算法会持续监视受众④；第三，信息茧房可能会被议程设置所利用，成为操纵意识形态的工具⑤。

国内学者对信息茧房的警惕，本质是对算法技术的不信任。

而部分国外学者却将视线转移向受众，认为信息茧房的影响主要与受众自身有关。

用户视角下“信息茧房”效应对档案信息传播的影响

用户视角下“信息茧房”效应对档案信息传播的影响目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、概念界定与理论基础 (5)2.1 “信息茧房”效应的定义 (7)2.2 “信息茧房”效应的理论基础 (7)2.3 档案信息传播的相关概念 (8)三、“信息茧房”效应对档案信息传播的影响机制 (9)3.1 用户信息获取习惯的改变 (10)3.2 档案信息传播渠道的选择性 (11)3.3 用户认知和情感的固化 (12)3.4 档案信息传播的精准度与效果 (13)四、“信息茧房”效应对档案信息传播的具体影响 (14)4.1 档案信息传播的范围与深度 (15)4.2 档案信息传播的及时性与互动性 (16)4.3 档案信息传播的多样性与创新性 (17)4.4 档案信息传播的用户满意度与信任度 (18)五、“信息茧房”效应对档案信息传播的挑战与应对策略 (19)六、案例分析 (21)6.1 国内外典型案例介绍 (22)6.2 案例分析与比较 (23)6.3 对比结果与启示 (25)七、结论与展望 (26)7.1 研究结论 (27)7.2 研究贡献 (28)7.3 研究不足与展望 (29)一、内容概览在信息时代的浪潮下，“信息茧房”效应对档案信息传播的影响从用户视角展现出了复杂而多元的面貌。

本段落旨在概述这一主题的核心内容。

概述用户视角的定义，即关注普通大众在信息获取、处理、分享过程中的感受与体验。

阐述“信息茧房”效应的概念及其产生的背景，包括个性化推荐算法、社交媒体平台的信息过滤等。

分析这一效应对档案信息传播产生的直接影响，如信息获取的局限性、用户认知的固化以及信息传播路径的狭窄化等。

在此基础上，探讨用户视角中档案信息传播的新特点和新挑战，如用户需求个性化与多元化、信息获取的即时性与深度需求的矛盾等。

展望在应对“信息茧房”效应的同时，如何优化档案信息的传播策略，以满足用户的需求，提升档案信息的社会价值。