前兩天，男性一個老生常談的和女話題引爆了互聯網，連續兩天上了微博熱搜。评论

它叫「 信息繭房 」。样算也

不少人之前就聽過這詞，也了解過它，男性但這次大家反應這麽大，和女是评论因為這是他們第一次，如此直觀地麵對信息繭房。样算也

事情是法连放过這樣的。

有網友發現，男性在一個內容關於情侶吵架的和女視頻下方，不同賬號看到的评论評論區是不一樣的。

他的样算也賬號看到的評論區，靠前的法连放过評論都出自於男性網友，立場也都是從男性出發；女朋友賬號看到的評論區，則恰恰相反。

左男右女▼

在這條微博下麵，有很多網友質疑，這無形中會不會影響我們判斷。

第二天，有位博主看到這視頻後，決定做個測試。

她注冊了一個新抖音號，關注了一笑傾城，不斷給老年人視頻點讚，在網絡世界裏喬裝成中老年人。

如此操作一個小時後，她發現自己進入了一個新世界。

在線 PK 的不再是年輕的主播，而是幾位毛發稀疏、頭頂鋥亮的大爺；線上連麥的網友，也是差不多歲數的阿姨。

在一個大爺品茶的視頻下方，排在前列的評論，都來自於真實的中老年人。

但當博主切回自己的賬號，找到這條品茶視頻時，評論區的第一條卻是一個從未見過的評論。

這意味著，不一樣的年齡看到的評論區也不一樣。

事情發酵後，立馬引來了眾多網友的質疑。除了轉發和評論，他們還紛紛跑到原視頻評論區下，做起了測試。

有人問，能看到他評論的網友，是男是女；

有人貼出自己的評論區截圖，讓其他人看看是否一樣；

還有不少人聯想到之前的經曆，認定「 算法確實在定製評論區 」。

比如一位四川 IP 的網友說，每次刷到第一條評論都是吃個四川人。

也有一堆人表示難怪每次刷評論，發現別人都在虛空對線，合著評論區就不是一個版本唄。

甚至還有更「 陰謀論 」的說法，認為這是短視頻平台通過算法，故意挑起男女對立。

其實在聽說這事後，差評君也拿了三個同事（ 1 男 2 女 ）的手機做了測試。

但我們發現，在原視頻下方，除了個別評論的順序稍有不同，評論區整體來說是一樣的。

為了排除同 IP 的情況，我也找了幾十公裏開外的朋友測試，情況也是如此。

可能我們來遲了，或者還在灰度？

後來我也另外翻看了幾個博主，分別是美女主播、男科大夫、彩禮話題的律師。

這些主題相對容易引起性別對立，我想看看他們的評論區是否有網友說的「 性別定製 」。

結果在最後一位律師的評論區，我們才遇到靠前評論差別較大的情況，至於其他兩位，完全一致。

基於此和以往經驗，我不能說短視頻平台的評論排序是在故意推動什麽，但我可以說：它絕非是完全按照熱度 & 時間的維度排序。

以往我們打開一些社交平台的評論區，會看到這樣兩個選項：熱度 & 時間。

但是在短視頻平台，用戶卻沒有選擇評論排序的權利。

比如抖音上熱度低的評論有時會在熱度高的前麵；

類似情況也出現在快手。

我們是沒法判斷短視頻評論區是否接入了算法，但，要是連評論排序都不給用戶自主選擇的權利，這無疑也會加重信息繭房，進而帶偏大家的三觀。

首先要弄清楚的是，「 信息繭房 」不是算法時代的產物，它源自於桑斯坦 2006 年的書《 信息烏托邦 》，講的是一個現象：

公眾隻會注意自己選擇的東西和使自己愉悅的領域，久而久之，會將自身桎梏於像蠶繭一般的 “ 繭房 ” 中。

而算法的出現，會加劇「 信息繭房 」形成。

因為我們不斷被投喂自己喜歡看的，想要看的東西。信息輸入一旦單一化，我們看事情的維度也會變得單一，思維就會狹隘。

德國電影學家 Siegfried Kracauer 寫過一本書《 電影的本性 》，當中講到一個故事。

有導演拍了部城市小短片，放給從沒接觸電影的非洲土著居民觀看。

影片裏展示的是燈紅酒綠，高樓大廈，結果看完後觀眾對這些毫無反應，隻熱烈討論短片中短暫出現的一隻雞。

導演自己都不知道短片裏會有一隻雞，後來發現在某 1 秒鏡頭的角落晃過一隻雞。

為啥土著人關注到了雞？因為他們隻認識雞，所以雞成了主角，不認識的高樓大廈變成了背景。

後來電影學中就有這麽一句話：你是否看見了一隻雞。

意思是每個人在閱讀一部作品時，我們看到的，隻是我們眼中的那隻雞，它取決於我們所接收過的信息。

就好比讓大夥兒說一部自己最喜歡的電影，你也許會選《 奧本海默 》，你的朋友可能會選《 芭比 》，你的表舅可能選《 戰狼 》。

但不管是誰選，他的答案一定局限在「 他所看過的電影 」。

決定答案的，是經曆，是認知，是輸入進腦裏的信息。一旦算法讓你接收到的信息變得單一，你看待和分析事情就會變得片麵。

片麵是其一，其二，變得極端。

因為我們隻能聽到自己認同的看法，在不斷重複不斷加深後，我們思維就會固化，排除異己，最終出現回音室效應，觀點在腦子裏放大，膨脹，變得極端。

在網絡上我們經常會看到，持不同意見的人吵得不可開交。

因為在他們目光所及的世界裏，他們都覺得自己是正確的，是大多數，和自己不一樣的人簡直不可理喻。

但真實複雜，包羅萬象的世界，事情並不是非黑即白的。

圖源 Caspar Camille Rubin on Unsplash

不知道大家有沒有同感，即使是在評論按熱度排序的年代，很多帖子裏，也經常出現整個樓層的三觀被高讚評論帶偏的情況，持相反意見的人排在很後麵才能被看到。

因為人都有從眾心理，相對於宣揚自己的判斷，人們更傾向於不孤立自己。自己的想法，有時還要看到風向才能確定。

那如果評論區再幹脆不按熱度排序，交由算法統治了，又會是什麽樣子呢？

這會導致有共同的標簽（ 性別、愛好 ）的人，被拉在同一個群體評論區，會導致一些本該被你掃到一眼的相反意見完全消失。

人們更容易趨於一致，也更容易極端化，和別的群體會更割裂。

你可以想象一下，如果男女真的分開上網，雙方完全聽不見對方的想法，性別對立是會減小還是大大加深呢？

圖源 Gilles Lambert on Unsplash

當然，以上種種，對於大部分人來說，不過隻是一種隱憂。

真正信息繭房的形成，條件比較苛刻。

清華大學和中國傳媒大學兩位學者曾發表一篇文章，提到「 信息繭房 」是個似是而非的概念，沒有有力的研究能證實它的存在，造成「 信息繭房 」的環境很難出現。

諸如 2019 年第 3 季度，抖音用戶數 6.06 億，快手用戶數 4.14 億，這些用戶重合率達到 36.4% ，這意味著人們一般不大可能處在一個能形成信息繭房的「單一信息環境 」裏。

畢竟，我們平時接受信息的方式有很多，各種社交媒體平台、朋友圈等等，這些都可以幫助我們去認知世界。

真正值得擔心的，則是一部分被忽略的群體，比如：中老年人。

他們往往處在低頻、單線程的社交環境中，他們認識互聯網世界的方式，除了微信可能隻有某個短視頻平台。對於他們來說，長期隻獲取自己「 應該 」獲取的信息，真的沒問題嗎？

不過，即便信息繭房形成條件苛刻，也並不妨礙大家關注和警惕它。

今日頭條是最早一批用算法機製的新聞 App ，推出僅四年，日活超 6000 萬，用戶平均使用時長 76 分鍾。

這就是個性化推薦的魔力，吸引用戶，留存用戶。

在當時，我們並沒有覺得這件事有啥不對勁，隻覺得很新鮮，甚至有點沉迷。

之後這些年，越來越多 App 接入算法係統。從以「 關注體係 」為生的微博，到以專業戰報起家的懂球帝，再到以傳統論壇獲得網友們喜愛的虎撲，紛紛改版。

無數 App 寧可拋棄自己的傳統和基因，也一定要壯士斷腕般地投身算法。

雖然用戶一開始有些不適應，但日活和數據卻呈現出兩個字：真香。

久而久之，用戶也覺得可以接受，不過是內容變多變雜了嘛。

直到這次事件曝光後，大家才開始覺得不對勁了。

因為，它終於觸碰了觀眾的蛋糕。

眾所周知，視頻製作者和評論區發言者的話語權是不對等的。視頻中輸出觀點的影響力，評論區則需要一萬個持相同觀點的人才可以相提並論。

大家害怕算法剝奪自己聚起來發生的權利。

況且，算法沒有給你推薦的內容，你還可以搜索到。

但算法沒有給你推薦的評論，你很難再精準定位到它們。它們沉底在幾千幾萬條的評論區，甚至可能被完全隱藏，在你的互聯網裏銷聲匿跡。

我明白，算法是當前信息過載的時代，簡化人們接受信息的必然產物，也是很多平台為了拉長用戶留存時間，早晚都會使用的技術手段。

但算法值得大家警惕，它像一個暗自入侵的機器人，從給你投喂視頻，到在潛移默化中影響甚至塑造我們的人格。

其實它無非就是一個數學模型，是可以調整和優化的，是能避免我們處在過於單一的信息環境中，隻不過決定權在於它們背後的大腦罷了。

早之前，江湖上就流傳著一個段子：

互聯網的作用，原本是讓井底之蛙開一開眼界，認識一下井口以外的世界。可實際情況是成千上萬隻井底之蛙通過互聯網互相認識，互相認同和肯定，並經過長久的交流之後達成共識：世界確實隻有井口這麽大。

詼諧的背後，是沉重的事實。

但如今看來，算法似乎讓它變得，更沉重了。