近期，互聯(lián)網(wǎng)平臺在算法透明度方面邁出了重要步伐，抖音、小紅書、美團等紛紛公布了新一輪算法公開化措施，賦予用戶更多控制權(quán)，旨在打破公眾對“信息繭房”的擔(dān)憂。

去年，算法問題引發(fā)了廣泛討論，公眾對平臺利用算法構(gòu)建封閉信息環(huán)境的憂慮加劇，這不僅影響了用戶對平臺的信任度，也成為平臺持續(xù)發(fā)展的障礙。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，平臺開始積極尋求算法與用戶利益之間的平衡點。

出乎意料的是，最新研究表明，算法推薦在促進信息多樣性方面表現(xiàn)優(yōu)異。暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院的一項研究指出，在抖音等平臺，算法推薦的內(nèi)容多樣性甚至超過了隨機推薦和用戶自主選擇。這項研究通過虛擬代理測試模擬了用戶在抖音上的內(nèi)容消費場景，結(jié)果顯示，算法預(yù)選個性化推薦下的新聞類別多樣性最高。論文第一作者解釋稱，算法設(shè)計者會主動注入跨領(lǐng)域內(nèi)容以防止用戶流失，這表明算法在打破興趣邊界方面比人類更擅長。

為了打破“信息繭房”，互聯(lián)網(wǎng)平臺也在不斷探索和實踐。抖音等平臺不僅提供了關(guān)閉個性化推薦選項，還允許用戶設(shè)置內(nèi)容偏好來優(yōu)化推薦內(nèi)容。它們還擴大了搜索、社交分享和熱點熱榜等內(nèi)容分發(fā)機制，從多方面引導(dǎo)用戶走出信息“繭房”。然而，盡管這些努力在一定程度上緩解了公眾的擔(dān)憂，但“信息繭房”問題依然存在。

為了更有效地打破“信息繭房”，研究團隊提出了一系列建議。首先，建立動態(tài)興趣圖譜，通過實時調(diào)整用戶興趣權(quán)重，自動觸發(fā)跨領(lǐng)域內(nèi)容注入，以避免推薦系統(tǒng)的高度同質(zhì)化。其次，在產(chǎn)品層面進行用戶行為引導(dǎo)，如插入新領(lǐng)域卡片或提示用戶“換換口味”，以打斷信息流的沉浸狀態(tài)。針對不同類型用戶進行分層治理，如采用漸進式內(nèi)容滲透或開放高級設(shè)置，以滿足不同用戶的需求。

美團在算法改進方面也取得了進展。去年底，美團公布了八項算法改進舉措，包括逐步取消騎手超時扣款，推動從負(fù)向處罰向正向激勵的轉(zhuǎn)變。這一舉措旨在調(diào)整用戶需求與平臺運力之間的平衡，減少騎手壓力。美團表示，將在部分城市進行新一輪試點，并持續(xù)優(yōu)化騎手防疲勞、訂單分配算法公開等規(guī)則。

小紅書則在應(yīng)對黑灰產(chǎn)賬號問題方面加大了算法治理力度。今年初，小紅書宣布推出九項舉措，落實算法公平公正，推動平臺治理規(guī)則透明化。過去三個月，小紅書治理團隊處置了超過100萬個黑灰產(chǎn)養(yǎng)號。由于算法過度依賴興趣標(biāo)簽、缺乏內(nèi)容真實度評價機制以及過度追求互動指標(biāo)，導(dǎo)致跟風(fēng)創(chuàng)作、營銷內(nèi)容泛濫等問題。因此，小紅書需要從總體機制上進行全盤重構(gòu)，以突破當(dāng)前困局。

隨著算法技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，互聯(lián)網(wǎng)平臺在享受算法帶來的紅利的同時，也需要承擔(dān)起更多的社會責(zé)任。通過提高算法透明度、優(yōu)化推薦機制、加強用戶行為引導(dǎo)等措施，平臺可以更好地平衡用戶利益與商業(yè)利益，推動信息生態(tài)的健康發(fā)展。