近期，各平台纷纷升级“使用管理助手”功能，让用户能够更深入地了解和调整自己的内容偏好。这一系列举措，不仅为用户提供了更多自主权，也为重新审视算法与用户之间的关系提供了契机。事实上，所谓的“信息茧房”，很大程度上是用户与算法互动的结果。

　　“信息茧房”这一概念最早出现在凯斯·桑斯坦的《信息乌托邦》一书中，在当下网络环境中，指的是人们只关注自己感兴趣或认同的信息，如同蚕茧般将自己封闭起来。当下舆论常将“信息茧房”归咎于算法推荐技术，却忽视了用户自身在信息选择中的主体性作用。实际上，算法并非独立运作的黑箱，而是高度依赖用户行为数据进行学习和反馈的系统。每一次点赞、停留、划过的动作，都是用户向算法发出的明确信号，这些信号累积起来，最终塑造了每个人独特的内容推荐流。当用户长期只关注某一类内容，算法自然会强化这类内容的推送，形成所谓的“茧房”效应。与其说是算法制造了所谓的“茧房”，不如说“茧房”是用户自身兴趣偏好与算法互动产生的自然结果。

　　承认用户在“信息茧房”形成中的角色，并不意味着平台可以推卸责任。相反，平台作为算法系统的设计者和运营者，有义务通过技术创新和功能优化，为用户提供打破信息局限的工具和机会。

　　以抖音为例，近日，该平台全面升级“使用管理助手”，为用户提供了观看时长分析和内容偏好管理的便捷工具。它基于用户近期的观看行为，将电影、美食、旅游等众多内容按照“垂类”智能归类，通过生成的色盘圆环图，帮助用户直观了解自己近期观看各“垂类”内容的占比，更客观地评估自己的观看喜好。如果用户希望看到更多不同类别的内容，可在“使用管理助手”界面点击“探索更多”按钮，算法会在推荐里加大多样化“垂类”的权重，拓展探索更多类型的内容。

　　从行业趋势看，“提升推荐多样性”已成为平台共识。但要消除“信息茧房”也并不简单，在追求内容多样性的同时，仍要注重内容推荐的精准性，以免影响到用户体验。

　　为此，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度，通过多样性探索、兴趣探索等目标，引导算法打破“茧房”。如兴趣多样性覆盖，即对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，以及帮助用户探索更多新兴趣。

　　当然，在算法深度渗透生活各个领域的今天，破解“信息茧房”需要构建多元治理体系。除了平台技术创新与监管部门规则完善，用户自身的算法素养培养同样关键。

　　算法素养不仅包括理解算法如何工作，更涵盖如何与算法有效互动的能力。具备良好算法素养的用户能够理解行为数据对推荐结果的影响，主动使用平台提供的偏好管理工具，定期调整内容消费结构。这种主动跳出“信息舒适圈”的意识，与平台的技术探索形成治理合力。

　　当用户以理性认知与算法互动，平台以责任意识优化技术设计，监管部门以科学规则引导发展方向，算法才能真正回归信息时代效率工具的本质。破除“信息茧房”的过程，本质上是构建技术、用户、监管三方协同的治理生态——这既需要技术层面的持续创新，也需要社会层面的认知升级，最终推动算法在服务公众、促进信息流通中实现向善发展。（玉凡）