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算法推薦放大“共振”激化情緒,如何治理

2025-09-09 09:30 新華每日電訊閱讀 (4007) 掃描到手機

為何在意見趨同的圈子里,立場更易走向激烈?當下,互聯網傳播中人云亦云、盲從附和的做法,讓“意見共振”現象越來越頻繁地出現,并推動傳播生態極端化。在社會學與傳播學研究中,早已有大量理論能夠解釋這一現象。從回音室效應到群體極化再到模因傳播,都為此提供了學理框架。

互聯網讓這些機制進入了加速狀態。首先,在個體層面,人類天生更容易被情緒驅動,尤其是帶有道德色彩的憤怒或嘲諷。這類語言一旦進入社交網絡,很容易獲得超常的點擊與轉發。心理學實驗證明,道德化情緒能顯著提高傳播效率,這意味著“共振”的火種往往是情緒,而非事實。

其次,在群體層面,社交媒體的同溫層效應進一步加劇了極化。人們聚集在意見趨同的圈子里,原本溫和的態度容易被推向極端。這種現象在社交媒體上屢見不鮮:討論一旦進入閉環,立場很快走向激烈。

在敘事層面,傳播學中有一個概念叫“框架共振”。當一個敘事框架與受眾的觀念對齊時,就會觸發廣泛的模仿。一個輕巧的組合詞,把復雜的學理壓縮成可傳播的笑點,讓公眾“秒懂”并快速復制。

而互聯網算法則是這種“共振”的放大器。主流平臺的推薦機制,本質是預測用戶會點什么,從而在排序上優先推送引發互動的內容。結果是情緒化、戲謔化的信息被進一步抬升,形成了自我強化的反饋回路。部分研究對互聯網推薦算法做過審計,發現推薦對極端內容確有放大作用;而其他研究則指出算法影響有限,更多是用戶自身的選擇。但無論結論如何,一個共識是:當人性弱點遇上算法放大器,“共振”幾乎不可避免。

這帶來了多重后果。其一是公共議題的淺化與情緒化,復雜的事實被簡單口號取代,真相往往來不及辟謠就被新一輪笑點淹沒。其二是社會立場的兩極化,甚至出現“反向反彈”效應:越想強行打破偏見,越可能加深分裂。其三是治理困境,平臺既要依法維護言論自由,又要控制謠言與極化,這讓監管與企業都面臨兩難。

那么,應對之道在哪里?一方面,學界提出了“免疫接種”式的信息教育,即在謠言傳播前,用短視頻、圖解等方式讓公眾提前識別操縱手法。有研究顯示確能降低公眾受騙率。另一方面,平臺可以在推薦鏈路中加入“摩擦”,例如“轉發前先閱讀”,或對傳播過快的內容設冷卻機制。這些措施也可以降低傳播的瞬時爆炸性。

更有意思的是,反擊這種“共振”的最好方式,往往不是正經辟謠,而是“反模因”:既然群體被笑點驅動,那就用更有趣的“反笑點”去削弱錯誤敘事的勢能,讓用戶在娛樂中被引導到事實入口。這種“以梗制梗”的方式,或許比冷冰冰的數據更有效。

“跟風式”傳播現象本身就是互聯網語言創造力的縮影。它把外語世界里龐雜的學術理論壓縮成一個帶戲謔色彩的短語,不僅讓人會心一笑,也為我們提供了一種觀察數字社會的獨特視角。它提醒我們:人類的群體非理性并不新鮮,真正的新,是互聯網與算法讓這一切發生得更快、更猛、更不可控。

我們需要的不僅是批評與諷刺,更是對傳播機制的理解與治理手段的創新。唯有如此,才能避免在數字時代,所有人都淪為“共振”的俘虜。

(作者系清華大學新聞學院、人工智能學院雙聘教授)

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