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反向馴化算法,拆解“情緒繭房”

發(fā)布時(shí)間:2026-01-26 作者:董鳴柯 來源:中國教育新聞網(wǎng)-中國教育報(bào)

新聞回放

在“刷屏”成為日常的今天,我們的情緒似乎變得越來越易感。社交媒體不僅僅是信息的容器,更成為了情緒的“放大器”甚至“制造者”。如何在算法編織的“情緒繭房”中保持清醒?這不僅是每個(gè)人的情緒問題,也關(guān)系著我們在這個(gè)數(shù)智時(shí)代,能否活得明白、有溫度。

主持人語

算法能夠精準(zhǔn)捕捉人的情緒波動,甚至將憤怒、感動、焦慮包裝成流量密碼。青年一代身處其中,如何在這場“情緒爭奪戰(zhàn)”中奪回主動權(quán)?重慶大學(xué)新聞學(xué)院的同學(xué)們帶來了不同的思考:看清算法的“情緒陷阱”、學(xué)習(xí)反向馴化算法、嘗試“數(shù)字輕戒斷”。他們通過邏輯清晰的論證給出切實(shí)可行的方案。

算法編織的“情緒繭房”,不僅會削弱用戶的理性思考能力,更易使用戶陷入“共情疲勞”,阻礙用戶感知真實(shí)世界。破除“情緒繭房”,我們不妨借力打力,反向馴化算法。

算法推薦情緒化內(nèi)容是底層技術(shù)邏輯運(yùn)作的必然產(chǎn)物。算法通過記錄、分析用戶過往的行為數(shù)據(jù),預(yù)測最容易引發(fā)用戶行為反饋的內(nèi)容并予以推薦。由于情緒化內(nèi)容往往更容易激起用戶的點(diǎn)贊、評論或轉(zhuǎn)發(fā),系統(tǒng)也自然更傾向于推薦此類內(nèi)容。當(dāng)用戶經(jīng)常觀看這類情緒化內(nèi)容并與之互動時(shí),算法會進(jìn)一步投其所好,加倍推薦相似內(nèi)容。久而久之,用戶反饋與算法推薦機(jī)制之間形成不斷強(qiáng)化的閉環(huán),最終使人沉浸在情緒化的信息洪流中。

破局的關(guān)鍵仍在于我們自身。其一,主動減少對情緒化內(nèi)容的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等正面反饋,或通過點(diǎn)擊“不感興趣”標(biāo)簽予以內(nèi)容負(fù)面反饋等,減少算法推薦類似內(nèi)容。其二,利用數(shù)字平臺提供的個(gè)性化管理工具,調(diào)整推薦內(nèi)容類型、推薦強(qiáng)度等,或者手動關(guān)閉算法推薦功能,降低算法對情緒化內(nèi)容的推薦頻率。其三,通過主動搜索促使算法推薦內(nèi)容回歸理性與多元。例如,當(dāng)遇到有爭議性或煽動情緒的信息時(shí),主動搜索權(quán)威信息源和多方解讀。算法會將之識別為用戶的新偏好,從而更多推薦此類理性客觀的高質(zhì)量內(nèi)容。

在數(shù)智時(shí)代,真正的“會沖浪”不是隨波逐流,而是主動把握航向。當(dāng)我們不再被動接受算法的投喂,而是主動塑造算法推薦內(nèi)容時(shí),“情緒繭房”才會被逐漸拆解,理性表達(dá)與個(gè)體成長才能有更廣闊的空間。

(作者董鳴柯系重慶大學(xué)新聞學(xué)院博士研究生)

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