千人千面，Google個(gè)性化搜索會(huì)導(dǎo)致信息繭房嗎

新技術(shù)應(yīng)用和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，使得個(gè)性化服務(wù)成為可能，然而個(gè)性化服務(wù)在提供便利，滿(mǎn)足用戶(hù)需求的同時(shí)，也容易引發(fā)“信息繭房”效應(yīng)，帶來(lái)負(fù)面影響。

“信息繭房”這一概念最早是由哈佛大學(xué)教授桑斯坦提出的，他認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)為公眾提供了“資訊汪洋”，但人們接觸信息并不是全盤(pán)接收，而是根據(jù)個(gè)人喜好有選擇性地吸收。通俗來(lái)說(shuō)，就是“信息偏食”，看自己想看的，聽(tīng)自己想聽(tīng)的。久而久之，“回音室效應(yīng)”之下，公眾會(huì)將自身桎梏于蠶繭般的“繭房”中。

個(gè)性化搜索一定會(huì)帶來(lái)“信息繭房”嗎？我們一起來(lái)看新浪新聞新媒體實(shí)驗(yàn)室、新榜研究室聯(lián)合發(fā)布的《以Facebook和Google為例的國(guó)外信息繭房案例研究》報(bào)告結(jié)果。

一、Google的個(gè)性化搜索：千人千面

在Google瀏覽器中，不同用戶(hù)輸入相同的搜索詞，會(huì)得到完全不同的搜索結(jié)果。這種個(gè)性化服務(wù)不僅體現(xiàn)在網(wǎng)頁(yè)搜索上，還體現(xiàn)在新聞和視頻信息搜索中，用戶(hù)在使用新聞和視頻搜索時(shí)，其結(jié)果同樣存在明顯的個(gè)性化差異。

2018年，谷歌競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手DuckDuckGo的一項(xiàng)研究顯示，同一用戶(hù)在私密瀏覽模式（退出Google賬戶(hù)）下的搜索結(jié)果與正常模式下的搜索結(jié)果大致相同，這在一定程度上說(shuō)明，“信息繭房”依舊在起效，私密瀏覽和注銷(xiāo)不會(huì)顯著減弱“信息繭房”。

“個(gè)性化搜索”是在Google PageRank算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)，并按照用戶(hù)需求排列搜索結(jié)果的一種搜索方式。通過(guò)個(gè)性化搜索，用戶(hù)可以獲得與自身相關(guān)程度較高的搜索結(jié)果。隨著搜索次數(shù)的累計(jì)，用戶(hù)將得到越來(lái)越個(gè)性化的搜索結(jié)果，但是Google的個(gè)性化搜索也可能增強(qiáng)用戶(hù)的偏見(jiàn)，這是造成“信息繭房”的原因之一。

二、Google搜索通過(guò)個(gè)性化服務(wù)造成信息繭房

要想弄清楚Google搜索是如何進(jìn)行個(gè)性化推薦，并造成信息繭房的，我們就要從其算法開(kāi)始說(shuō)起。Google搜索最開(kāi)始采用的是PageRank算法，這是用來(lái)標(biāo)識(shí)網(wǎng)頁(yè)的等級(jí)/重要性的一種方法，它是基于網(wǎng)站之間的相互投票，就是我們常說(shuō)的網(wǎng)站之間互相指向。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是如果判斷一個(gè)網(wǎng)站是高質(zhì)量站點(diǎn)時(shí)，那么該網(wǎng)站應(yīng)該是被很多高質(zhì)量的網(wǎng)站引用又或者是該網(wǎng)站引用了大量的高質(zhì)量權(quán)威的站點(diǎn)。

2013年，Google瀏覽器在PageRank算法的基礎(chǔ)上推出了個(gè)性化搜索。用戶(hù)所得到的搜索結(jié)果不再只是基于傳統(tǒng)的排名因素，還受到用戶(hù)位置、搜索歷史記錄、谷歌賬號(hào)、使用設(shè)備等個(gè)性化因素影響，從而得到一份適合自己的個(gè)性化搜索結(jié)果。

以搜索歷史記錄為例，Google會(huì)記住每個(gè)用戶(hù)的瀏覽歷史記錄、搜索歷史記錄和點(diǎn)擊次數(shù)，為用戶(hù)創(chuàng)建個(gè)性化資料，然后根據(jù)用戶(hù)的興趣展示不同的搜索結(jié)果。我們以搜索“kafka”為例，當(dāng)我們初次在Google瀏覽器里搜索“kafka”時(shí)，瀏覽器并不知道我們想要搜索的是小說(shuō)家，還是數(shù)據(jù)軟件服務(wù)商，所以它會(huì)盡可能展示出不同的搜索結(jié)果，供用戶(hù)選擇。當(dāng)我們點(diǎn)擊小說(shuō)家“kafka”相關(guān)鏈接，并多次重復(fù)后，Google瀏覽器就會(huì)記住我們的偏好，默認(rèn)我們搜索的是小說(shuō)家“kafka”。當(dāng)我們?cè)俅嗡阉鲿r(shí)，Google瀏覽器就會(huì)直接展示小說(shuō)家卡夫卡相關(guān)的信息，因?yàn)樗呀?jīng)記住了我們的閱讀偏好了。

三、針對(duì)“信息繭房”Google已采取措施

“信息繭房”會(huì)帶來(lái)個(gè)人認(rèn)知窄化、族群極化、虛假信息泛濫等結(jié)果，因此針對(duì)“信息繭房”進(jìn)行管理和優(yōu)化顯得十分重要。用戶(hù)數(shù)量眾多且調(diào)整難度大，打破“信息繭房”的嘗試就集中在信息供給側(cè)——媒體與平臺(tái)，尤其集中于平臺(tái)算法機(jī)制方面，平臺(tái)算法的優(yōu)化。

針對(duì)信息繭房，Google采取了一些措施，比如，Google不斷優(yōu)化搜索算法以及管理措施而免于批評(píng)。在重大事件發(fā)生時(shí)，Google首先推薦經(jīng)人工審核編輯過(guò)的權(quán)威信息，還用明確的數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)優(yōu)化其算法。此外，Google和YouTube雖都在Alphabet旗下，但是兩者算法獨(dú)立，由完全分開(kāi)的兩個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)創(chuàng)建和運(yùn)營(yíng)。

四、算法推薦必然導(dǎo)致“信息繭房”效應(yīng)嗎

算法推薦必然導(dǎo)致“信息繭房”效應(yīng)嗎？北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院的喻國(guó)明教授認(rèn)為，算法不是“信息繭房”形成的必要條件，也不在“繭房”生成后起到增效作用?！靶畔⒗O房”本質(zhì)是用戶(hù)選擇機(jī)制中的一種“偏食”行為，它是個(gè)體、社會(huì)、場(chǎng)景與技術(shù)等因素共同作用的結(jié)果。

喻國(guó)明教授還強(qiáng)調(diào)我們當(dāng)前正處于一個(gè)從對(duì)人的信任過(guò)渡到對(duì)機(jī)器信任、對(duì)算法信任的過(guò)程；隨著算法與人的深度融合，可信任算法將在“信息繭房”的消解上發(fā)揮重要功能。