情報を選ぶのは人間の本能です。インターネットは豊富な情報を提供しますが、必ずしも視野を狭めるわけではありません。この記事を読んで、その答えを見つけてください。

現在、「エンターテイメントの死」と「情報の繭」という 2 つの輸入されたコミュニケーション概念が過剰に使用されています。

この二つの用語は本来、それぞれ特定の文脈で用いられていたが、多くの人々は検索結果に表示された定義を無差別に適用し、大規模な批判の武器として利用している。「深い執着」に導かれるように、彼らは道徳的な鞭を振るい、「死に至る娯楽」への反対という名目で娯楽に反対し、「情報の繭」への批判という名目でアルゴリズムを批判する。

このシーンはまさに「死ぬほど面白い」と言わざるを得ない。また、「認知の繭」が実際に存在することを示すものでもある。

例えば「情報繭」を例に挙げてみましょう。昨今、男性主義／女性主義を装ったポピュリズム、ファンダム、ジェンダー対立が蔓延している現状に直面すると、多くの人がそれを情報繭のせいにする傾向があります。

秦朗パリ宿題事件は、偏見と盲目的な信じやすさの現象を露呈しましたが、これは情報繭に起因するものと考えられます。また、ファットキャット事件は、「女性蔑視対男性嫌悪」の集団間分裂を露呈しましたが、これも情報繭に起因するものと考えられます...多くの社会的な出来事が世論の内部摩擦を引き起こした後、「情報繭」はしばしばすべての責任を負わざるを得なくなります。

「情報の繭」は人々をエコーチェンバーに閉じ込め、見たいものだけを見させ、聞きたいものだけを聞かせ、その結果、人々はますます独善的になり、極端な偏見を持つようになると考える人もいます。

「疑わしい時は量子力学、原因を特定できない時は情報繭」という表現は、流行の要約方法となっている。「情報繭はどれほど恐ろしいのか」「情報繭は認知を追い詰めるための隠された罠だ」といった言葉が絶えずこの概念を批判するために使われ、「情報繭」は1008610010回も非難されている。

興味深いことに、私がインターネットで「情報繭」を検索したところ、不安を売り込むことに慣れた多くのマーケティングアカウントが、「情報繭」を「高い認知力」などのモチベーションを高めるレトリックや「世代を破滅させる」などの破壊的なフレーズと一緒に扱い始めており、まるで人々の不安レベルがまだ限界に達していないことを恐れているかのように思えた。

「ポスト真実の時代」が蔓延し、「インターネットのバルカン化」が蔓延する今日の世界では、人々が寛容な心と異なる視点に耳を傾ける能力を失いつつあることを心配するのは当然です。

問題は、いわゆる「情報の繭」が真の「サイバー刑務所」なのか、それとも空想上の「案山子」なのか、ということだ。「情報の繭」を批判することが反技術的なラッダイズムに終わるとしたら、それは単に自らの狭量さに囚われているだけではないだろうか。

01

A は B に A は A であると伝え、B は C に A は A+B であると伝え、そして C は A は B であると想定します。これは情報伝達においてよくある誤解です。

今振り返ってみると、「情報繭」という概念もまた、こうした誤解の犠牲となってきた。その起源を辿ってみると、サンスティーンによって初めて作られた「情報繭」という言葉は、今日では本来の文脈から切り離されて再定義されていることがわかる。

18年前、キャス・サンスティーンが『インフォメーション・ユートピア』の中で「インフォメーション・コクーン」という言葉を作り出した当時、インターネットはまだWeb 1.0の段階にありました。当時、ネグロポンテをはじめとする多くの著名人が、パーソナライズされた「The Daily Me」の出現を予測していました。

サンスティーンもその一人だ。彼は、インターネットは確かに人々に「情報の海」を提供しているものの、人々はすべての情報を受け取るのではなく、個人的な嗜好に合わせて選択的に情報を吸収し、それが繭のような「繭」に閉じ込められてしまう可能性があると考えている。

サンスティーンは「情報の繭」をインターネット時代の文脈と結びつけて論じているが、「情報の繭」の問題は「情報の偏り」にあると考えている。

▲サンスティーンが語った「情報の繭」は今や再定義された。

情報バイアスは、コミュニケーション研究における「選択的露出」や心理学における「確証バイアス」に似ています。本質的には、人間の脳の「フィルター」による自己防衛機構に依存しています。

情報過多と脳の容量の限界という矛盾は、人類にとって長年の課題となってきましたが、デジタル社会の到来によって、この矛盾はさらに顕著になったことは間違いありません。

ポジショニングの第一人者、ジャック・トラウトは著書『差別化』の中で、人類社会が過去30年間に生み出した情報は、それ以前の5000年間で生み出した情報量を上回ると述べています。梁永安教授もまた、現代の若者は10代の頃に、古代人が60歳で得た知識よりも多くの知識と情報を獲得している可能性があると述べています。

情報過多を避けるために、脳は、似ているものより違うものを好み、害を避けながら利点を求めるといった人間の本性に基づいて、自動的に情報をフィルタリングします。

情報バイアスは人間の本質に内在するため、Web 1.0時代も含め、常に存在します。あらゆる情報を受け入れるのではなく、情報を選択するこのような情報受容モードは、一方では人々を認知的快適ゾーンへと導く一方で、他方では認知的硬直状態へと導く可能性があります。

これは情報過多の二面性を反映しています。一方では、情報過多に対する防御として働き、脳のストレスを軽減するのに役立ちます。他方では、「異なる文化的視点」を阻害し、思考を限定的なものにしやすくなります。情報過多という状況を考慮すると、A面のプラス効果はB面のマイナス効果を上回ります。

現在広く普及している「情報繭」という概念は、繭がインターネットの情報供給モデルと伝達経路の産物であることを強調し、情報技術を原因、情報バイアスを結果と捉えています。アルゴリズムによる推奨と情報繭を因果連鎖に組み込むことは、アトリビューションの一般的なアプローチです。

これはおそらくサンスティーンが予想していなかったことである。彼は「情報繭」の形成は情報技術ではなく情報バイアスによるものだと考えていたが、彼が情報繭の概念を提唱した当時はアルゴリズム技術はまだ広く使われていなかった。

02

インターネットは本当に人々の視野を狭めるのでしょうか？情報技術は人々の偏った情報消費習慣を悪化させるのでしょうか？

現在、かなりの論争が巻き起こっているようです。「情報コクーン」の存在さえも、学界では議論の対象となっています。

知乎では、「情報繭」をどう理解するかという質問に対して、影響力のある作家「蘇倫」は、私たちが使い慣れている「情報繭」は単なる疑似概念であると述べています。

彼は投稿の中でいくつかの点を指摘した。

1. 情報にうるさいのは人間の本能であり、これは従来のメディアの時代から始まっています。パーソナライズされたアルゴリズムが登場する以前の時代、新聞や雑誌を読む際、興味のないものは読み飛ばしていました。
2. インターネットは無菌室ではなく、混沌とした統合された情報環境です。インターネットは情報のサイロを破壊しました。
3. 情報の非対称性の影響はそれほど深刻ではありません。ただ、情報の非対称性に直面した人々は、新しいテクノロジーがもたらす変化に対して、自然に過度に警戒してしまうのです。

▲Su Lun の Zhihu 投稿のスクリーンショット。

学界には、「情報繭」は偽の命題だと考える人が数多くいます。例えば、コミュニケーション研究の分野で著名な二人の学者、陳長鋒氏と于国明氏は、両者とも「情報繭」仮説は学術的な実証研究において証明されたことがないと述べています。

「情報の繭」という概念は、多くの人々の敏感な部分に触れるため、確かに人々の心に強く響くと私は考えています。「マスコミュニケーション→セグメント化されたコミュニケーション→狭い聴衆へのコミュニケーション」という反復的な情報発信モデルに違和感を覚えたり、議論や討論、攻撃が飛び交うオンライン上の雰囲気に不安を感じたりするのは当然のことです。「情報の繭」という仮説は、こうした感情を説明する枠組みを提供してくれます。

しかし、この考え方には二つの大きな欠陥があります。一つは、科学的根拠のない理論的な推論に過ぎず、ユーザーが情報にアクセスするチャネルは一つしかないと想定していることです。もう一つは、誤解を招きやすく、いわゆる「情報の繭」はインターネットの登場以降に初めて現れたと誤解する人が後を絶ちません。インターネットが「情報の繭」を生み出したのか、それとも既に存在していた「情報の繭」をより顕在化させたのか、この点については慎重に分析する必要があるでしょう。

インターネット以前のものはすべて合意であり、それ以降のものはすべて分裂であったという考えは、おそらく誤った共通理解から生じた単なる幻想です。

いずれにせよ、インターネットが「情報の繭」を作り出しているかどうかは、一次元ではなく多次元で考える必要がある。インターネット時代の情報の多様性とニッチな普及の複雑な構造、そして「繭の生成と脱出」の相殺効果を考えると、インターネットが「情報の繭」を引き起こすという主張は、やや恣意的なものに思える。

興味深いことに、「情報繭」に関する研究は、西洋諸国よりも中国で常に盛んに行われてきました。データによると、2020年2月6日現在、中国の研究者はCNKIデータベースに「情報繭」をテーマにした論文を584本発表しています。同時期に、国内のWeb of Scienceデータベースに掲載された「情報繭」に関する論文はわずか1本で、「エコーチェンバー」や「フィルターバブル」に関する議論もほとんどありませんでした。

「情報の繭」は、淮河の南で栽培されるオレンジは甘いが、淮河の北で栽培されるオレンジは苦い、といったところでしょうか。

03

興味深いことに、「情報の繭」に対する批判は、しばしばアルゴリズム技術に対する魔女狩りへと発展します。彼らはアルゴリズムの原理を理解していないかもしれませんが、「パンとバター」理論こそが彼らの理論上の武器として広く用いられています。

アルゴリズムはユーザーの興味に基づいてコンテンツを推奨し、関連性の低いコンテンツや興味のないコンテンツをフィルタリングします。これが「情報の繭」を生み出す原動力ではないでしょうか？これが彼らの共通認識です。

彼らが考えるアルゴリズムとは、私が気に入った観点が何であれ、アルゴリズムがその観点を私に押し付け、反対の観点を排除するというものだ。

もしアルゴリズムが話すことができたら、おそらく太鼓を叩いて「私はそんなに愚かではない、あなたはそんなに無邪気ではない」と叫びたくなるだろう。

背景を少し説明します。アルゴリズムモデルには、協調フィルタリング、ロジスティック回帰などの教師あり学習アルゴリズム、ディープラーニング、因子分解マシン、GBDTなどが含まれます。多くの人が関心マッチングについて理解している内容は、単一の分析次元に基づいているわけではありません。コンテンツの意味的特徴（キーワード、トピック、エンティティ語）、テキスト類似性特徴、時空間的特徴、ユーザークラスタリング、性別、年齢、場所などのアイデンティティ特徴、フィルタリングノイズ、ホットスポットペナルティ、時間減衰、ペナルティ表示など、すべてが分析指標となります。

▲レコメンデーションアルゴリズムに関係する主なモデル。

このアルゴリズムは、ある人がポイント1を好きだと単純に想定してポイント2から除外するわけではありません。多様な情報を用いて、人々の多様で気まぐれで常に変化する興味をカバーします。結局のところ、誰もが自分の興味を知っているわけではありませんし、たとえ知っていたとしても、時間や場所によって興味は変化する可能性があります。

アルゴリズムが推奨するコンテンツを詳しく見てみると、お気に入りのバスケットボール選手、レブロン・ジェームズだけでなく、ジョーダン、カリー、ヤオ・ミン、クリスティアーノ・ロナウド、李娜、リン・ダン、その他多くの文化、スポーツ、エンターテイメント、教育コンテンツも推奨されていることがわかります。

ユーザーは限られた情報しか得られないことを恐れており、プラットフォームも同様に、限られた情報しか提供できないことを恐れています。これは長期的なユーザー維持に悪影響を及ぼすからです。そのため、プラットフォームはアルゴリズムを継続的に最適化しています。

Google Chromeは、ユーザーの読書習慣に基づいて、ポジティブで読みやすいコンテンツを推奨するプラグイン「Escape the Bubble」をリリースしました。ニュースアプリ「Read Across the Aisle」は、20のニュースブランドを網羅したグラフを作成し、ユーザーの読書習慣が特定の方向に傾いている場合、読むコンテンツの調整を提案します。TikTokは、アルゴリズムモデルによって自動的に学習された数十億の「ベクトル特徴」を活用してアルゴリズム指標を最適化し、知識ベースとコンテンツプールを百科事典のように充実させることを目指しています。コンテンツの重複排除、断片化、ユーザーの多様な興味の積極的な探究といった戦略を総合的に活用することで、均質化された情報提示を回避しています。

さらに、アルゴリズムによるレコメンデーションは、他の配信方法と「組み合わせる」ことがよくあります。編集配信は「知っておくべき情報」を、検索は「知りたい情報」を、レコメンデーションは「興味がありそうな情報」を、フォローは「気になる人の動向」をもたらします。プラットフォームは、これらの情報取得チャネルを統合することで、情報バイアスの問題を解決します。

「アルゴリズム + トレンドトピック + 注目度 + 検索」に基づいてコンテンツを推奨することは、コンテンツ プラットフォームでは一般的な方法になっています。

04

著名なインターネット学者ケビン・ケリーは、著書『The Inevitable』の中で、「理想的なフィルター」という概念を提唱しました。ケリーは、理想的なフィルターとは、「友達が何を好むのか知りたい、まだ理解していないもの」、そして「今は好きではないけれど試してみたいものを提案してくれる情報の流れ」であるべきだと主張しています。

現在のアルゴリズムは既にこれを達成しています。情報フィルタリングの効率向上と単調な情報提示の回避のバランスをとるための努力が、アルゴリズム読み込みの「タスク進捗状況バー」となっています。

今日では、データの生成と統合、パーソナライズされたレコメンデーション、ランキングと選択、検索フィルタリング、スケジュール決定といったアルゴリズムが、情報配信プラットフォーム、ショートビデオプラットフォーム、eコマースプラットフォーム、ソーシャルメディアプラットフォーム、フードデリバリープラットフォームなどで広く利用されています。タクシーを呼ぶと、ナビゲーションシステムは最短または最速のルートを提案します。テイクアウトを注文すると、プラットフォームは最寄りの最高評価のレストランを提示します…

アルゴリズムは、情報のマッチングの効率性を向上させるのではなく、情報のフィルタリングにかかる​​コストを削減します。つまり、膨大な情報量に直面した際に、アルゴリズムは「脳への負担を軽減するという基本的なニーズ」を満たします。

▲ 膨大な情報量に直面した時、アルゴリズムは「脳への負担を軽減するという本質的なニーズ」を満たします。

今日の情報が多様化した世界では、アルゴリズムは人々の情報受信パターンを「多様な」形式に調整する働きもしています。

情報プラットフォームはスーパーマーケットのようなもので、顧客が来るたびに同じような商品を見るのではなく、より多くの商品を購入してほしいと考えています。

于国明氏は、インテリジェントアルゴリズムによる推奨には反情報繭の本質があると考えている。「複数のアルゴリズムを活用する情報配信プラットフォームの社会構造は、情報の流れにおいて『繭効果』の発生を効果的に回避できる」。さらに、商業的利益の観点からは、アルゴリズムがアップデートと反復を通じて、個人の情報消費の未開拓の潜在能力を徐々に掘り起こしていく方がより良い解決策となる。

コミュニケーション学の楊光教授も、実証研究に基づき、ユーザーとアルゴリズムは常に相互に反応し、発展していくと結論づけています。アルゴリズム技術は、ニュースとの偶然の出会いの機会を数多く創出し、ユーザーの情報視野を広げています。

アルゴリズムは間違いなく増幅器として機能し、その増幅効果は「人間が環境を形成する」と「環境が人間を形成する」という双方向の相互作用を通じて、人間の多面的な性質を増幅させます。

アルゴリズムは共鳴を通じて美と善の力を増幅します。バーベキュー、氷と雪の世界、辛い火鍋に関する人気の短編動画が淄博市、ハルビン市、天水市の文化観光を促進したという事実がその証拠です。

アルゴリズムは、多くの人々が情報を得る際の経路依存性、情報伝達における社会的衰退、そして情報消化における感情主義といった欠点も露呈させています。ポピュラーサイエンスコンテンツと低俗なコンテンツが押し付けられると、前者はスワイプして後者を繰り返し再生する人もいます。しかし、あまりにも多くの人が自分の精神的な怠惰を責めず、アルゴリズムのせいにするだけです。結局のところ、他人を責めるのは簡単ですが、自分を責めるのは難しいのです。自分で物事を難しくするよりも、アルゴリズムのせいにする方が賢明です。

この視点から見ると、「情報の繭」が存在するかどうかは難しいが、「心の繭」「社会の繭」「認知の繭」は確かに存在する……。人は自ら繭を織り、それが絡まるのは外部環境が紡いだ「糸」であると言う。

05

これは、アルゴリズムにマイナスの外部性がないという意味ではなく、むしろ、アルゴリズムは一部の人が想像するほど「繭になる」傾向がないという意味です。

現代において、いわゆる「情報の繭」を用いてアルゴリズムを含むテクノロジーを批判することは、誤診であり、誤った処方である可能性がある。真の問題は、新技術のリスクを誇張し、反テクノロジーへと向かうことにあるのかもしれない。

ニック・シーファーが「アルゴリズムはもはや単なる文化構築の一部ではなく、それ自体が文化的慣習となっており、アルゴリズムは数学的論理の観点からのみ理解することはできない」と述べた今日の世界では、依然としてアルゴリズムを怪物的な考え方で見るというのは視野が狭い。

本当に恐ろしいのはアルゴリズムではなく、単一の制御と限られた情報供給です。

アルゴリズムには欠陥がないわけではありませんが、Kevin Kelly の次の 2 つの引用に耳を傾けるべき人もいるでしょう。

1. 私たちは時代遅れの技術の欠点にはあまり目を向けず、常に新しい技術の潜在的なリスクを懸念しています。自動車が交通事故の原因になるという理由で自動車に反対する人たちは、馬車がもたらす危害には目をつぶっています。
2. テクノロジーによってもたらされる問題は、テクノロジーを削減することによっては決して解決できません。その代わりに、より優れたテクノロジーを発明すべきです。

情報バイアスの問題はテクノロジーによって引き起こされるわけではありませんが、テクノロジーによって軽減することができます。環境の特徴から隠れた知識と隠れた変数を協力して抽出することで、情報ニーズの大まかな分類を排除し、学際的な指標を統合してアルゴリズムを導き、ユーザーの認知の「広角」ビューを形成することができます...

根本的かつ長期的な視点から見ると、情報バイアスは単一の技術やプラットフォームでは根絶できない問題です。解決策は、多様な情報市場を提供し、人々の情報リテラシーを向上させ、新たな技術やメディアを有効活用し、情報へのアクセスを拡大することにあります。

忘れてはいけないのは、キャス・サンスティーン自身も『インフォメーション・ユートピア』の中でこう言っていることだ。

新しい通信技術は状況を悪化させるのではなく、むしろ改善させています。

著者：シェ・ゾンミン

WeChat公式アカウント：デジタルフォースフィールド（ID：shuzilichang）、エントロピーの増加に抵抗し、興味深いものを救います。