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最近一段時間以來，互聯網行業似乎在面臨倒春寒。
整頓、關停等字眼不時見諸報端，許多熱門的手機APP被點名批評，責令整改。
大數據是個技術活、機器算法也是一門新興技術，掌握這門技術人大都月入數萬。
這些詞彙、人員似乎離普通人很遠，但卻每時每刻發生在我們身上。
你有沒有發現：
如果你想了解一些信息資訊，你就會上網搜索，當你第二次打開操作界面時，系統會自動推送上次相關的信息。
很多資訊類平臺第一次啟動時，都會讓用戶選擇自己感興趣的話題。
這一行為就已經把用戶畫像圈定在了平臺自己設置的範圍之內。
系統背後的機器記住了你的興趣偏好，於是你越看越來勁兒，越看越興奮，你已經沉醉在裡面了。
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於是經常有人會說：某某APP有毒，會讓人上癮，我玩了兩個小時還想繼續看。
於是你陷入了自己編織的“房子”，你以為世界就是這樣，因為你很難再看到其他信息了
美國教授桑斯坦指出：
在信息傳播中，因公眾自身的信息需求並非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏於像蠶繭一般的“繭房”中。
他把這種現象稱為“信息房繭”。
活在媒介無處不在的世界裡，有時候必須知道一些傳播學的知識。
信息繭房，在個人層面，阻礙了個人的全面發展，造成了個人對現實世界認識的失真；
在社會層面，群體極化引發網絡暴力，對公共秩序造成破壞，信息壁壘促使社會分化，
導致社會整體價值觀的離散甚至缺失，妨礙現實社會基本共識的達成。
按需服務、按興趣服務，這是很多信息資訊提供商所使用的法則，這樣可以帶來更長的停留時間，收割更多流量。
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還有一個名詞叫作“回聲效應”。
一個相對封閉的環境上，一些意見相近的聲音不斷重複，並以誇張或其他扭曲形式重複，令到處於相對封閉環境中的大多數人認為這些扭曲的故事就是事實的全部。
換句話說——我們所獲取的一切信息都在支持已有的知識與觀點。
那麼，內容獲取便不再作開拓視野之用，你我反而會在汲取內容的爽感之中，收窄眼界，固步自封。
個性化推薦閱讀，帶來了很大的便利性，但也將大眾帶入了危險邊緣——視野收窄，自己正在變成井底之蛙。
時下，很多內容App已經把個性化推薦當做標配工具：豆瓣、一點資訊、快手，從視頻到文字，一時之間，用技術做內容蔚然成風。
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大數據分析你的興趣點，機器算法不斷學習你的偏好，不斷給你推送你感興趣的內容。
於是你感覺欲罷不能，不知不覺在手機上消磨了大半時間。
這方面頭條系大概是做的最強的，在短短几年內用戶達到數億人級別，用戶平均停留時間高達七十六分鐘。
人都是多面的，有高雅的時候，也有觀看某些低俗內容的時候。
如果你第一次打開APP ，看了一些低俗搞笑的內容，比如“社會搖”，以後你看的絕大多數內容都是低俗的。
你每天開車上下班，你關心汽油價格，於是看了汽油價格的新聞，以後看的多數也會是與汽油價格有關的內容。
在精準的用戶畫像裡，算法自動過濾了異樣的聲音，你只看到自己喜歡，但同時也杜絕了給你驚喜的可能。
在經過有關部門的整頓後，很多資訊類APP已經頂置了許多時政類或正能量新聞。
這既是傳播新聞需要，也是打破信息繭房的手段之一。
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物極必反，如果矯枉過正，如果我們的APP裡面全是一種聲音，全是一種情調，又會讓人陷入“回聲效應”。
不同的意見、不一樣的表達方式，才能讓一個人學會思考，受到教育提升。
只是，個性化推薦閱讀、按興趣推薦的方式不會消失，這是內容提供商追求最大化商業利益所決定的。
為了構建一個健康的閱讀小環境，百度採用了“搜+推”的模式。
基於搜索優勢，用“人找信息+信息找人”的方式來把用戶真實需求的內容進行定向智能推薦。
這只是技術上的措施。
作為一個活在信息爆炸時代的人，必需要知道有這樣一種“信息繭房”的存在，才可能避免成為一個井底之蛙。
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