「情報の繭」を批判する人々は「認知の繭」に囚われている

情報に関してうるさいのは人間の本性です。インターネットには豊富な情報があるが、必ずしも視野が狭まるわけではない。詳しくはこの記事をご覧ください。

現在、過剰に使用されている輸入されたコミュニケーション概念が 2 つあります。一つは「死ぬほど面白い娯楽」、もう一つは「情報の繭」です。

これら二つの単語は、もともと特定の適用可能な文脈を持っていますが、多くの人は、検索されたエントリを常に使用して、さまざまな状況に解釈して適用し、批判のための談話の武器として使用しています。 「深遠さフェチ」に導かれて、彼らはしばしば道徳的な鞭を振り回し、「死ぬほどの娯楽」に反対するという名目で娯楽に反対し、「情報の繭」を批判する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ません。また、「認知の繭」が実際に存在することを示しています。

たとえば、「情報繭」を例に挙げてみましょう。昨今、家父長制やフェミニズムの名のもとに、ポピュリズム、ファンクラブ、男女対立といった過激な勢力が蔓延する中、多くの人々が情報の繭を非難する傾向にあります。

秦朗がパリで宿題を紛失した事件では、盲目的に聞いて信じるという現象が起き、情報の繭が非難された。ファットキャット事件では、「女性蔑視VS男性嫌悪」の集団間亀裂現象が発生し、情報の繭が非難されました...多くの社会的出来事が世論の内部摩擦を引き起こした後、「情報の繭」はしばしばすべてを負わざるを得ませんでした。

一部の人々の目には、人々をエコーチェンバーに閉じ込め、見たいものを見せ、聞きたいことを聞かせる「情報の繭」が、人々をますます独善的かつ極度の偏執狂にさせているように映ります。

「疑問があるときは量子力学を使い、何に帰属させるべきか分からないときは情報コクーンを使う」というのは、要約と一般化の流行りの方法となっている。左は「情報繭がいかに恐ろしいか」、右は「情報繭は認知を狩るための隠された罠である」。 「情報繭」は1008610010回叩かれています。

興味深いのは、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、国民の不安レベルがまだ限界を超えていないことを恐れて、「情報繭」を「高認知」などの安っぽいレトリックや「世代を破滅させる」などの破壊的な文章と混ぜ始めていることがわかったことだ。

「ポスト真実の時代」が飛び交い、「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、人々が心の広さと双方の意見を聞く能力を失ってしまうのではないかと心配するのは当然だ。

問題は、いわゆる「情報の繭」が本当の「サイバーケージ」なのか、それとも架空の藁人形問題なのかということです。 「情報の繭」を批判する最終目的が反技術的なラッダイズムであるとき、それは明らかに自分自身の偏狭さに囚われているのではないでしょうか。

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A は B に A を伝え、B は C に A が A+B と言ったと伝えたため、C は A が B と言ったと考えました。これは、情報伝達における一般的な誤情報のシナリオです。

今では、「情報の繭」もそのような誤りに遭遇したようです。過去と現在を振り返ってみると、サンスティーンが最初に提唱した「情報の繭」は、今日では本来の文脈から外れて再定義されていることがわかります。

18年前、サンスティーンが『情報のユートピア』で「情報の繭」という言葉を提唱したとき、インターネットはまだWeb 1.0の段階にあった。当時、ネグロポンテ氏をはじめ、多くの偉人たちが、パーソナライズされた「The Daily Me」が登場することを予測していました。

サンスティーンもこのリストに載っている。彼は、インターネットは確かに一般大衆に「膨大な情報海」を提供しているが、人々は自分が接するすべての情報を受け入れるのではなく、個人的な好みに基づいて選択的に情報を吸収し、繭のような「繭」に自ら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背景と結び付けたが、「情報の繭」の核心は「情報の偏り」にあると信じていた。

▲サンスティーンの「情報の繭」は、実は今日再定義されている。

情報バイアスは、コミュニケーションにおける「選択的露出」や心理学における「確証バイアス」と共通点があります。本質的には、それは人間の脳の「フィルター」に依存する自己防衛メカニズムです。

情報爆発と脳の容量の限界という矛盾は、人々が長い間直面してきた問題ですが、デジタル社会の到来によってそれがより顕著になったことは間違いありません。

ポジショニングの達人であるジャック・トラウトは、「差別化」の中で次のように述べています。「人類社会は、過去 30 年間に、それ以前の 5,000 年間よりも多くの情報を生み出しました。」梁永安先生はまた、現代の若者が10代で獲得する知識や情報は、古代人が60歳で知っていたものよりも多いかもしれないと述べた。

情報過多を避けるために、脳は類似点を好み相違点を嫌い、利益を求め害を避けるという人間の本性に基づいて自動的に情報の選別を開始します。

人間の本性であるため、Web 1.0 時代を含め、情報の偏りは常に存在します。このような情報受信モードは、すべてを受け入れるのではなく、情報を精査するものです。ポジティブな観点から見ると、それは人々を認知的快適ゾーンに導きます。否定的な観点から見ると、それは人々を認知的硬直化の状態に陥らせます。

これは情報バイアスの2つの側面を反映しています。側面Aは過剰な情報負荷に対する防御であり、脳の圧力を軽減するのに役立ちます。サイド B は「異文化の視点」の抑制であり、これは簡単に限定的な思考につながる可能性があります。情報過多の状況を考慮すると、実際には、A 側のプラス効果は B 側のマイナス効果よりも大きくなります。

現在インターネット上で流行している「情報繭」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、情報技術が原因で、情報の偏りが結果であると考えている。アルゴリズムの推奨事項と情報コクーンを因果関係の連鎖に組み込むことは、一般的な帰属です。

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だろう。彼は「情報繭」の形成を情報技術ではなく情報バイアスによるものとしていたが、彼が情報繭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。

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では、インターネットは人々の視野を狭めるのでしょうか?情報技術は人々の情報偏りを悪化させるでしょうか?

現在、かなり多くの論争が起きています。学界でも「情報の繭」が存在するかどうかについて盛んに議論されています。

知乎の「『情報繭』をどう理解するか」という質問に対して、ビッグVの回答者「蘇倫」は、私たちが使い慣れている「情報繭」は単なる疑似概念だと述べた。

彼は投稿の中でいくつかの点を指摘しました。

1. 情報の偏りは人間の本性です。それは伝統的なメディアの時代に始まりました。パーソナライズされたアルゴリズムがなかった時代には、新聞や雑誌を読むとき、興味のないものは飛ばしていました。
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閉鎖的な状況を打破します。
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が、情報の非対称性がある場合、人々は当然、新しいテクノロジーによってもたらされる変化に対して過度に警戒することになります。

▲蘇倫の知乎投稿のスクリーンショット。

国内の通信界で著名な学者である陳長鋒氏と于国明氏のように、「情報繭」は根拠のない主張だと考える学界の人は多い。彼らは皆、「情報繭」仮説は学術的な実証研究で確認されたことはないと述べた。

私の意見では、「情報の繭」は確かに多くの人々の痒いところに手が届くため、大衆の共感を得やすい。「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-狭いコミュニケーション」という反復的な情報発信モデルに不快感を覚え、インターネット上での引き裂き、議論、散布の傾向に不安を感じるのは人間の本性である。 「情報繭」仮説は、これらの感情を説明する枠組みを提供します。

しかし、その欠点は次の 2 点にあります。1. 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ためのチャネルは 1 つしかないと想定しています。 2. 誤解を招きやすく、いわゆる「情報繭」はインターネットの出現後に初めて現れたと多くの人が誤解してしまいます。インターネットが「情報繭」を生み出したのでしょうか、それともインターネットがすでに存在していた「情報繭」の可視性を高めたのでしょうか。残念ながら、これは慎重に区別する必要があると思います。

インターネット以前には合意があり、その後は分裂があったという考えは、おそらく誤った合意バイアスによって生じた単なる幻想である。

いずれにせよ、インターネットが「情報の繭」を作り出したかどうかは、単一の次元ではなく複数の次元から検討されるべきである。インターネット時代の情報の多様性や狭い聴衆へのコミュニケーションなどの複雑な構造が「繭化/破壊」に及ぼすヘッジ効果を考えると、インターネットが「情報の繭」を引き起こすという主張全体がいくぶん恣意的に思えてくる。

興味深いことに、「情報繭」に関する研究は中国では常に話題となっている。データによると、2020年2月6日現在、中国の学者はCNKI文書ライブラリで「情報繭」をテーマにした論文を584本発表している。同時期に、国内のWeb of Scienceデータベースでは「情報繭」をテーマにした論文は1件しか発表されておらず、「エコーチェンバー」や「フィルターバブル」について論じた論文はほとんどなかった。

「情報の繭」は「淮河の南で採れるオレンジはオレンジ、淮河の北で採れるオレンジはミカン」にもなっているのだろうか？

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興味深いのは、「情報の繭」に対する一部の人々の批判が、しばしばアルゴリズム技術に対する魔女狩りにつながることだ。彼らはアルゴリズムの原理を理解していないかもしれないが、「乳首の快感」理論は彼らの人気の理論的武器である。

アルゴリズムは興味に基づいて推奨を行い、興味のない異種コンテンツを除外します。これが「情報繭」を生み出す原動力ではないでしょうか？これが彼らの従来の理解です。

彼らがアルゴリズムとして考えているのは、アルゴリズムが私に好意的な意見を押し付け、反対意見をブロックするのを手助けするということである。

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抗議したいと思うだろう。「私はそんなに愚かではないし、あなたはそんなに無実ではない。」

科学的な話を少ししましょう。アルゴリズム モデルには、協調フィルタリング アルゴリズム、教師あり学習アルゴリズム、ロジスティック回帰、ディープラーニング、因数分解マシン、GBDT などがあります。興味のマッチングは、単一の次元に基づいて分析されるものではないことは多くの人が理解しています。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はすべて分析指標になります。

▲レコメンデーションアルゴリズムに関係するいくつかの主要なモデル。

アルゴリズムは、誰かが 1 を気に入っていると単純に想定して、その人に 2 を推奨しないということはありません。代わりに、多様な情報を活用して、多様で移り変わりやすく、継続的に増大する人々の興味をカバーします。結局のところ、誰もが自分が何に興味を持つかを知っているわけではないし、たとえ知っていたとしても、人々の興味は時間や場所によって変化する可能性があります。

アルゴリズムの推奨コンテンツをよく見ると、アルゴリズムはあなたの好きなバスケットボール選手のジェームズを推奨するだけでなく、ジョーダン、カリー、ヤオミン、ロナウド、リー・ナ、リン・ダンも推奨し、さらに文化、スポーツ、エンターテイメント、教育コンテンツがプッシュされる可能性があることがわかります。

ユーザーは過剰な情報を受け取ることを恐れており、プラットフォームも過剰な情報を提供することを恐れています。これは長期的なユーザー維持につながらないため、プラットフォームはアルゴリズムの最適化を継続します。

Google Chromeは、ユーザーの読書習慣に基づいて、ポジティブで受け入れやすいコンテンツを推奨できる「Escape the Bubble」プラグイン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のマップを作成しました。ユーザーの読書習慣が一方に偏りがちな場合、プログラムは読者に読書内容を調整するよう提案します。 Douyin は、その知識ベースとコンテンツ プールを百科事典的な存在にすることを目指します。アルゴリズムモデルの自動学習を通じて蓄積された数十億の「ベクトル特徴」により、アルゴリズム測定指標の最適化を模索し、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索などの戦略を総合的に活用して、画一的な情報の提示を回避します...

さらに、アルゴリズムによる推奨は、他の形式の配信と「組み合わせる」ことがよくあります。編集による配信は「知っておくべきこと」をもたらし、検索は「知りたいこと」をもたらし、推奨は「興味があるかもしれないこと」をもたらし、フォローは「関心のある人々の動向」をもたらします。このプラットフォームは、これらの情報取得チャネルを統合し、情報の偏りの問題を解決します。

「アルゴリズム + ホットトピック + 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慣行になっています。

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有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。彼は、理想的なフィルターとは「自分がまだ知らないが、友達に好んでもらいたいもの」を推奨し、「今は好きではないが、試してみて好きになりたいものを提案してくれるストリーム」だと考えている。

現在のアルゴリズムはこれを実現しました。情報スクリーニングの効率性の向上と情報の単一提示の回避のバランスを実現するための取り組みが、アルゴリズム読み込みの「タスク進捗状況バー」になりました。

現在、生成と合成、パーソナライズされたプッシュ、ソートと選択、検索とフィルタリング、スケジュールと意思決定などのアルゴリズム技術は、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、電子商取引プラットフォーム、ソーシャルプラットフォーム、食品配達プラットフォームで広く使用されています。タクシーに乗ると、ナビゲーションシステムが最短または最速のルートを提案してくれます。テイクアウトを注文すると、プラットフォームは最も評価が高く最も近いレストランを提示します...

アルゴリズムは、情報マッチングの効率を向上させるのではなく、情報のスクリーニングにかかる​​コストを節約するのに役立ちます。膨大な量の情報に直面した際に、アルゴリズムは「脳への負担を軽減するという緊急のニーズ」を満たします。

▲膨大な情報量に直面して、アルゴリズムは「脳への負担を軽減するという緊急のニーズ」を満たします。

今日の情報の多様化において、アルゴリズムも人々の情報受信モードを「多様化」された形式に調整するために懸命に取り組んでいます。

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す。顧客が来るたびに同じ商品を見るのではなく、より多くの商品を消費するように促します。

Yu Guoming 氏は、インテリジェント アルゴリズムの推奨には反情報繭の本質があると考えています。 「複数のアルゴリズムを使用する情報配信プラットフォームの社会構造は、一般的に情報の流れに関して「繭効果」の発生を効果的に回避できる。」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、個人の未活用の情報消費の可能性を徐々に活用していくことが、より良い解決策です。

コミュニケーション学のヤン・グアン教授も実証研究を通じて、ユーザーとアルゴリズムは常に相互反応と相互発展の状態にあると結論付けています。アルゴリズム技術はニュースに出会う機会を数多く生み出し、ユーザーの情報視野を広げます。

言うまでもなく、アルゴリズムは増幅器であり、その増幅効果は「人が環境を形成する」と「環境が人を形成する」という双方向の相互作用において、複数のレベルで人の多面性を回復させるでしょう。

このアルゴリズムは、共鳴する美と善の力を増幅します。バーベキュー、氷雪大世界、馬拉唐などの人気の短編動画が次々と淄博、ハルビン、天水に文化観光をもたらしていることがその証拠である。

アルゴリズムは、多くの人々が情報を取得する際のパス依存性、情報伝達における社会的衰退、および情報消化における感情性といった欠点も明らかにするでしょう。科学一般向けのコンテンツと現実的なコンテンツの両方がプッシュされると、前者をざっと読み飛ば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、アルゴリズムだけに責任を負わせてしまいます。結局、自分を責めるよりも他人を責めるほうが簡単です。自分自身で物事を困難にするよりも、アルゴリズムのせいにする方がよいでしょう。

この観点からすると、「情報の繭」が存在するかどうかは分かりませんが、「思考の繭」「社会の繭」「認知の繭」は存在します。人は自分で繭を織り、それが絡み合うと、外部環境から吐き出された「糸」になると言われています。

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これは、アルゴリズムに負の外部性がないということではなく、アルゴリズムは一部の人々が想像するほど「繭を作る」ことを好まないということだ。

現時点では、いわゆる「情報の繭」を利用してアルゴリズムを含むテクノロジーを非難することは、誤った診断と誤った処方箋である可能性がある。本当の病気は、新しいテクノロジーのリスクを誇張することで、反テクノロジーの方向へ向かっていることなのかもしれない。

今日、ニック・シルバーが「アルゴリズムはもはや単なる文化構築の一部ではなく、文化的実践そのものとなっている。アルゴリズムは数学的論理の観点からのみ理解できるものではない」と述べたとき、依然としてアルゴリズムを「モンスターのような」精神で見るのは偏狭な見方である。

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点がないわけではありませんが、Kevin Kelly の言葉に耳を傾けたいと思う人もいるかもしれません。

1. 私たちは、後進的な技術の欠点にはほとんど注意を払いませんが、新しい技術がもたらす可能性のあるリスクについては常に心配しています。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々は、馬車が引き起こす危害に気づかないふりをしている。
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解決することは決してできませんが、より優れたテクノロジーを発明することによって解決できます。

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。環境特性を通じてダーク ナレッジとダーク変数を抽出し、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誘導し、ユーザーの「広角」認識を形成するなどです...

根本的かつ長期的な観点から見ると、情報バイアスは単一のテクノロジーや単一のプラットフォームでは解決が難しい問題です。解決策は、多様な情報市場を提供し、国民の情報リテラシーの向上を促し、新しい技術ツールやメディアを有効に活用し、情報入手のチャネルを拡大することにあります。

忘れてはならないのは、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

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