算法推荐机制下内容传播过滤气泡研究成果

——以小红书为例

姬钰霏 西北政法大学

【摘要】算法技术的广泛应用使当代社会正式步入了人工智能时代，算法推荐技术更是近年来网络媒体在内容传播中不可或缺的技术支持，算法推荐技术对小红书这类网络媒体的内容传播的裹挟亦是时代科技发展的必然结果。“过滤气泡”是美国人埃利·帕里策于2011年提出的概念，小红书在我国垂直内容传播领域独占鳌头，该平台利用算法技术提高了内容推荐与分发的效率，从某种程度上来说缓解了用户的信息迷失，与此同时也带来“过滤气泡”等问题的滋生。

本文旨在从小红书的内容传播角度出发，分析小红书客户端中“过滤气泡”形成的机制、影响以及针对该问题的反思，进而对算法推荐机制下内容传播的“过滤气泡”有更深入的理解，希望能对小红书平台的运营者有所启发，使其产生更加理性的思考。

【关键词】小红书；算法推荐；过滤气泡；戳破“气泡”

5G技术的发展与普及，使人工智能与内容生产、分发的迭代融合更进一步，已经成为媒介内容传播过程极度关切的现象。其中，媒介为了通过优质的内容吸引用户注意力以维持用户黏性，便将算法推荐技术应用于内容的分发与传播过程当中，达到对用户的精准高效传播。在此过程中，用户利用媒介平台获取信息时，算法推荐机制的应用，使得用户在媒介接触的过程之中，拥有相同兴趣类型的内容会被算法程序强行推荐，进入用户视野的内容都是用户自己想看到的。

虽然算法提高内容传播的效率，解决了平台内信息泛滥的困境，但在一定程度上又逐渐出现“过滤气泡”问题，对内容、用户、平台三方来说不约而同地产生视野的窄化、群体极化和“信息茧房”等消极影响。

一、“过滤气泡”的相关概述

（一）“过滤气泡”的提出

“过滤气泡”（Filter Bubble）一词由美国公民行动网站MoveOn.org的前执行董事埃利·帕里策（Eli Pariser）提出，他于2011年3月进行了一场TED现场演讲《当心网上“过滤气泡”》，并在同年5月发表了名为The Filter Bubble：What the Internet is Hiding from You（《过滤气泡：互联网向你隐藏了什么》）[1]的个人书籍。

早在2010年4月，举世震惊的英国石油公司墨西哥湾漏油事件发生后，帕里策就发现若利用谷歌检索关键字“BP”（英国石油公司的简称），有人看到的内容是漏油事件，而有人则看到了该公司的投资动态。这种算法根据用户自身的浏览需求与偏好所形成的推荐结果，阻碍了人们认识真实的世界，因此他将其称为“过滤气泡”。?

（二）“过滤气泡”的含义及特征

“过滤气泡”指的是，用户在互联网中个人化的信息环境，是由算法的推荐机制为用户建构的私人信息环境，这些推荐机制普遍适用于互联网。算法赋权，让用户只看兴趣之内的内容，听起来是件愉悦之事，其实这种“过滤气泡”是打着个性化的名义，把每个人隔离在信息的孤岛上，使他们失去主动挑选内容的权利。

用户的“过滤气泡”是算法为其私人定制的信息世界，也是其所处的网络信息环境。你的“过滤气泡”中存在的内容取决于你的兴趣爱好以及你的媒介接触行为，却无法选择什么样的信息内容可进入“过滤气泡”。更关键的是也无法看到被算法剔除了的信息。

新媒体传播环境中，为了确保稳定的用户数量和黏度，平台都会使用算法进行准确的内容推送，形成用户自己的“个人气泡”，满足用户的阅读需求，但也将需求之外的内容隔绝在气泡之外，小红书也不例外，这种对多样化内容传播的阻碍在很大程度上将用户禁锢在封闭的“过滤气泡”之内，导致认知和思维的片面和畸形。

二、小红书的相关概述

（一）小红书的简介

小红书创立于2013年，它是个人用户通过知识与经验的“种草”内容传播达到社交目的的垂直内容领域社交平台。

据卡思数据显示，截至2019年7月，小红书的用户量已超2.5亿人次，仅在短短的五年时间就快速成长为全球范围内最大的“种草型”内容社交平台。不仅如此，其用户近两年来逐渐向“95后”和二、三线城市拓展，月活用户达8500万人次，破亿指日可待。更重要的是，平台内的用户男女比例为3∶7，因此其用户不光有女性，还有30%是男性，这也为内容类型带来一定的多元性。

（二）小红书的内容特征

1. 内容形态多元化

图文笔记：小红书的用户被称为“小红薯”，用户发布的内容叫“笔记”，每一篇笔记都是图文并茂，9张高质量的图片配以至多1000字的内容。用户生产的内容图片多且质量高，一般内容是物品推荐、店铺测评和旅游攻略，深度内容还会有较多字数，描述详细，吸引眼球且富有个人情感，能够真正引起共鸣。

“种草”短视频：不超过一分钟时长的竖屏短视频符合5G技术背景之下内容传播的优势，适应手机、平板等移动客户端的随时观看的使用习惯，以动态内容叙事方式，直观且临场感极强地介绍“种草”的产品，用户的媒介内容使用得到满足，“种草”的成功率较高。

2. 内容类型丰富

包括美妆、护肤、穿搭、潮流运动、摄影、探店等时尚类内容；美食、健身、旅游、情感、家居、个人生活等生活方式类内容在内的多种用户日常关切的兴趣和话题，

3. 内容视域国际化

从2018年开始，名媛金·卡戴珊，超模米兰达·可儿、卡莉·克劳斯，歌手杰茜·J，演员艾玛·杜蒙特等知名欧美女明星纷纷入驻小红书开设自己的个人账号，发布自己的短视频内容，与关注者分享自己的日常生活，并将自己美国社交平台Instagram（简称ins）的短视频内容也同步分享至此，是继微博之后又一具有国际化视野的社交平台，因此小红书也被称为“中国版ins”。

4. 用户平民化

平民化的平台，大部分是素人用户生产内容。除UGC模式之外，小红书的用户还有一部分是带有商业性流量的女明星，但多数用户都是生活中的普通人，她们拥有三重身份角色：既是小红书笔记内容的发布者，也是他人内容的接收者，又是电商平台的消费者。平民化没有明星光环和商业利益相关，生产的内容较真实、接地气，可信度较高；又同时具备新媒体去中心化的特点，在“人人都有麦克风”的媒体环境之下，每个人都能发布自己的观点与经验。

5. 内容生产便捷化

在首页底部点击加号，选择9张想要展示的图片，编辑一段想说的文字内容，附带话题标签，只需要点击一下“发布”按钮即可完成一篇笔记的分享。笔记就会分享到个人账号的主页中供其他用户浏览查看，同时系统会自动将发布的内容归类到某一类话题标签当中，便于二次推送给相关用户。

6. 内容变现转换率高

小红书不仅是内容生产平台，还担当着跨境购物电商平台的双重角色，它和其他购物平台一样拥有便利的商品购买渠道和拥有质量保证的产品货源，商品种类以女性受众为主的美妆护肤及生活类产品为主。

在笔记中看到的，都能在小红书上买到。用户分享的内容中，由于大部分话题标签与时尚、生活类相关，笔记中提到的各类被“种草”的优质产品、被测评的产品等都会直接在内容页面显示同款购买链接，链接就附在图片之下的空白区域，用户阅读完内容后便可顺手点开商品链接，毫无违和感地将商品植入发布的内容之中，实现顺其自然的“种草”环节。利用这一层技术的便利性，提高商品的购买概率，内容和商品相互助推，在收取用户购买数据的同时利用算法技术根据其喜好推送同类型的内容，精准定位用户偏好。

三、小红书“过滤气泡”的形成机制

小红书依托定位精准的优质内容建构了一套完整的内容生态，内容成为其撒手锏。用户在平台上生产的高质量内容数量达到九百多万篇，多如牛毛的笔记内容，如何准确分析用户偏好以及正确推荐内容，让用户看到兴趣导向话题，这就是算法亟待解决的问题。[2]

人工智能时代，内容传播从传统的人力工作者把关转变为算法技术把关，把关的标准已经被数据和个性化的用户偏好画像所取代，采用算法这项人工智能技术的目的就是实现用户具有个人化特点的内容推荐，初衷是帮助用户快捷高效地看到想看的内容。这种个性化推荐的功能，通过各种算法技术获得用户使用记录，获知用户的兴趣爱好，据此为特定的用户群精准推荐内容，“过滤气泡”在此过程中初具雏形。

小红书的过滤气泡的形成机制主要有以下几种。

（一）基于收集用户个人信息

小红书的使用初期，用户初始注册时建立个人手机账号，填写手机号码、性别、年龄等身份信息，还可以通过微信、微博、QQ等其他社交媒体一键登录，系统通过这些信息进行首页内容推荐。

注册成功后，系统自动弹出带有若干不同类型的话题标签的页面，例如彩妆护肤、旅游美食、电影摄影等，点击你所感兴趣的话题类型后，系统自动收集用户个人兴趣数据，初步形成“过滤气泡”。

（二）基于用户内容接触行为

亦称依据用户偏好的算法推荐。其原理是根据用户的内容浏览记录、评论、点赞、收藏、转发等行为进行统计与剖析，得出用户的兴趣类型，挖掘其爱好，总结出用户个人气泡内的兴趣关键字，形成个人标签，在海量的内容库中筛选出与用户个人兴趣标签同类或相似的内容，依照相似度从高到低的次序排序后，将内容相似程度最高的同款笔记内容依次在首页的“附近”一栏中推荐给用户。

例如，用户经常在小红书内阅读跟拉萨旅游有关的内容，其首页会持续推送拉萨旅游攻略的资讯，包括拉萨必去的景点、游玩线路、推荐的藏族餐厅等相关性极高的内容。用户引起兴趣点击后，算法便不断在首页推送同类型的重复性内容，用户反复接收同一类型的信息，“过滤气泡”越来越大。

（三）基于用户的协同过滤推送[3]

小红书通过与用户通讯录、微信好友的关联，互相关注的好友登录账户后会优先在首页的“关注”一栏被推荐好友发布的内容；当算法发现用户与好友具有类似兴趣的内容时，会将好友感兴趣的内容推送给用户自己。例如，你喜欢看国内旅游攻略类内容，与你兴趣相近的好友经常看国外旅游攻略内容，那么就会给你也推送国外旅游攻略内容。

（四）基于单因素数据的直接推送

依据最直观的参考数据如笔记的阅读量、点赞量或收藏量等某单一元素的数值高低，将数值最高或较高的笔记直接在首页的“发现”一栏中推送给用户，点击量越高，越容易被算法识别为优质内容推荐给更多用户，产生更多的浏览量，获得更多用户的点赞与转发，循环往复地进行气泡过滤，加固用户气泡壁垒。

四、小红书“过滤气泡”的影响

在用户“过滤气泡”形成的过程中，在海量信息环境背景之下，人工智能通过对用户画像的精准勾勒确实给内容的准确定位与推荐带来一定的便利。但是在这一过程中，在利用先进的算法推荐技术进行内容领域的厮杀时，过度注重用户数据的利益驱动和技术导向，也逐渐凸显出气泡壁垒加固、信息主动权丧失、群体极化等不容小觑的传播障碍与隔阂问题。

（一）小红书过滤气泡的积极影响

1. 提高内容获取效率

小红书平台内每种话题标签的内容数量都超过了百万条，其中使用频率最高的功能就是“搜索”，也就是说用户使用小红书的初衷是带有明确的目的去主动搜寻某个产品，但对于平台内的信息泛滥造成的信息迷失来说，算法根据个人兴趣偏好数据库可以对海量的笔记进行快速筛选处理，根据用户的兴趣标签使精准的内容推荐更加高效，潜移默化中形成具有个性化标签的“过滤气泡”。

2. 扩大用户内容获取的视域

牛津大学的路透新闻研究院曾指出“过滤气泡”现象确实存在，但是也有调查结果显示，相对于媒介使用频率较低者来说，媒介接触频率较高者可接触到更加多样化的信息，算法的推荐扩大了用户获取内容的范围。当用户在使用初期频繁地接触小红书时，系统根据浏览记录扩展出更多元、类型更丰富的兴趣标签，使用户接触到更多内容，不断延伸“过滤气泡”的形成范围。(www.xing528.com)

（二）小红书“过滤气泡”的消极影响

我们身处在被海量信息洪流淹没的互联网时代，每日被繁杂的信息围困，拥有获取信息便利性渠道的同时也被算法推荐注入更多与个人喜好相关度较低的信息。有限的注意力资源迫使我们只能关注自己感兴趣的话题，在此过程中“过滤气泡”不断加固。加之人们善于趋利避害的心理，选择让自己愉悦的东西而躲避不好的，因此易于倾向选择自己偏爱和感兴趣的内容。

小红书亦如此，算法进行数据的收集与处理，每个人的内容接触特征都会使算法精准构建出拥有个人特点的个性化用户画像，用户的搜索内容和兴趣标签决定了个人“过滤气泡”的涵盖范围。首页推荐的内容未必都是用户需要的信息。谷歌创始人艾瑞克·施密特说过：“要让用户阅读或消费那些在某种意义上并非为他们所定制的内容是很难的。”

1. 内容趋于单一化

为了提高信息获取效率而过度依赖算法技术的小红书，用户在使用过程中也出现了内容类型单一化的问题。兴趣标签的构建使相似内容反复出现在首页推荐中，算法的技术支持之下用户可以只选择自己感兴趣的话题而屏蔽与自己相左的观点，能够接触到的内容也就只有和自己兴趣标签相关的，时间一长未免倍感片面和单调。其他类型的优质内容由于喜好相关度较低而失去出现在首页的机会，致使一些优质内容从指缝中流走，高质量内容的需求满足度较低造成使用户广度和深度的障碍。

2. 用户陷入“茧房困境”

芝加哥大学法学教授凯斯·桑坦斯在其著作《信息乌托邦》中提出“信息茧房”一词，“过滤气泡”的壁垒不断被个性化推送加固后，用户视野被局限在只属于自己的那几个兴趣标签的内容范围之内，看不到这些类型内容以外的东西，深陷算法囹圄之中导致认知窄化。

正如大前研一在《低智商社会》中提到的，日本新的一代正逐渐进入“低智商社会”。他们读的书越来越幼稚，对各种留言丝毫不会思考，很容易受到媒体的操控，得过且过、毫无斗志。小红书的用户获取自己感兴趣的内容越来越容易，却降低了独立思考能力，如果用户都被孤立在个性化的网络空间当中，就不会有新视角和新思维的碰撞，笔记中“种草”什么内容就听信什么内容，久而久之会将自身困于蚕茧一般的茧房之中。

“过滤气泡”的提出者埃利·帕里策说过，基于关注内容的选择，一个社交媒体用户的时间线上可能充斥着想法类似的帖子，这种高度同质化的信息流构成“过滤气泡”，从而把相异的观点有效地排斥在外。算法的定制化技术增强这一趋势，当小红书的平台运营者努力地将自身的服务（包括搜索结果、社交分享、定时推送）根据用户兴趣量身定制，过滤出只属于私人圈子内的话题时，我们就会更深地被困在“过滤气泡”中，看不到更多让我们能对世界拓宽视野的信息。

3. 用户群体极化

“过滤气泡”最容易造成的现象就是群体极化，“群体极化”这一概念于1961年由凯斯·桑坦斯在其著作《网络共和国》一书中最早提出，它是指在群体中进行决策时，群体成员往往会比个人决策时更倾向于冒险或保守，向某一个极端偏斜，从而背离最佳决策。小红书的用户群体最初因兴趣标签划分而高效聚集，“过滤气泡”会导致过度的内容偏好引导，坐井观天式的片面内容获取影响了对整体的信息内容的构建与接受，盲目自信、心胸狭窄，只囿于寻找自己的兴趣偏好而沉浸在同质群体传播当中，温和的观点被埋没在群际之间，忽略与异质群体的交流沟通，即使“过滤气泡”的内容获取视域被扩大，但是这些信息未必会被用户全部接收和内化，一旦发生意见相左的情况便形成极端的观点，形成群体极化倾向。

4. 价值观念扭曲化

2019年7月30日，小红书在安卓移动客户端的应用商城内无法下载使用，下载时均显示“小红书内部优化中，暂不提供下载”。8月1日小红书随即发表声明称在各大应用市场无限期下架，但已下载的用户不受影响，并对平台的内容全面排查整改以维护优化和提升。

在小红书的搜索栏检索笔记关键字“玛莎拉蒂”可获取相关笔记3000条，内容分享的用户多数是女生且内容多为“靠自己买玛莎拉蒂”“人生第一台车”等，在搜索其他品牌跑车后也可发现大量同类笔记。在这类内容叙事中，分享跑车的女性用户共同拥有“白富美”与能力强兼具的人物特点。

这种隐形炫富的笔记向没有财富话语权的普通用户传递的观念已在炫富人设的塑造中潜移默化地被扭曲了，在普通用户群中生成一种“你必须要拥有一辆玛莎拉蒂”“拥有了玛莎拉蒂你才有分享的资本”“只有分享价格最昂贵的东西才能获得点赞量和粉丝量”等价值取向。

算法对内容的把关无法保障信息的质量，无法区分虚构与事实，造成低质量内容和虚假内容的指数式增长，这使带有批判性思维的观看者不禁去质疑其内容的真实程度，但有些用户因为自我肯定和理性主义的缺失以及被光鲜的华丽表象一叶障目而突破心理防线，变相承袭了这种扭曲的价值输出，这样的价值观会改变用户的努力动因，驱使其前赴后继地加入“我也想秀玛莎拉蒂”的消费主义“过滤气泡”当中去。

五、“过滤气泡”的“破壁”与反思

不同阶层的人、不同类型的用户由于人口统计学特征的差别，势必会在个性化推送的过程中形成传播隔阂。内容分发的不平衡、低俗内容传达的扭曲价值观，必然会给用户认知判断和决策行动等造成一定的混乱，带来一系列对正常的高质量内容传播的障碍，假设这些问题没有得到及时妥善的处理，势必会影响小红书的媒介生态健康发展。

（一）适度使用算法，减少用户的被动依赖

小红书使用算法推荐技术的初衷是为了提高内容生产与分发的效率和便捷性，但算法助推形成的“过滤气泡”确实产生诸多负面影响。正如同尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中所描绘的那样，当智人成为智神，失去控制权后还会有幸福快乐的权利吗？ [4]

人工智能时代，要顺应内容传播的技术发展趋势，坚持以用户喜好为导向，如此一来就应该适度运用算法技术，减少推送机制使用频率，多推送不同类型的信息，将内容分享的权利牢牢掌握在用户手中，减少因过度依赖算法而产生的用户被动推荐，切勿让算法成为用户的偏好赋权的主宰者。

（二）加强内容监管和透明度，规避低质内容的气泡扭曲

内容质量低下和庸俗化是导致小红书下架的根本原因，诸多用户因此降低了对平台的信任度，继而转向使用其他同类型的媒介平台进行内容分享与接收，这导致了一部分用户直接流失。利用算法程序做好对内容生产的把关，提升内容自动审核技术，加强内容分发质量的监测与管理，培养侦测低质内容的敏锐度，一旦检测到庸俗、虚假内容滋生于用户首页，将其遏制在萌芽状态，有助于清除一些低俗、违规账户，净化内容源头，及时规避“过滤气泡”的扭曲生长。

严格的内容监管机制对小红书中高质量却浏览量较低的内容来说无疑起到了正面助推的作用，既维护了小红书内容优质、可信度高的媒介形象，也稳定了平台的用户黏性。此外，“黑箱操作”算法的数据收集机制以及这种如此高效精准的内容推送不免使用户对自身的隐私安全问题产生疑问，小红书若增加内容推荐的透明度，让用户更多地参与到自主决定“过滤气泡”的生成过程当中，肃清算法推荐的运作原理，从而减少公众对隐私泄露的担忧与不安。

（三）增强用户主动性，主动搜索兴趣之外的内容

在算法主导而被动接收信息的情况下，用户接触的多数内容都是媒介想要呈现在其眼前的。为了戳破“过滤气泡”坚硬的“气泡壁垒”，除了技术的让步以及小红书自身的监管之外，关键在于用户自身要提高媒介使用素养和网络内容辨别素养。因此，在媒介接触过程中需要增加内容搜索的主动性，擦亮双眼，警惕不实内容和低俗内容对自己的侵害，尽量不去主动点击和关注“眼球经济”的内容。

日本学者太田敏诚曾提到，社会信息系统的运行是一种以人为主体的不断生产、传达、加工和储存信息的活动。而人的认知、记忆、学习与传播都是具有可塑性的，正是由于这种可塑性，人才能不断发现和克服信息系统带来的传播障碍与隔阂，走向完善。

因此，用户更应主动寻找存在于推荐内容和兴趣标签之外的新颖内容，通过自身的不懈努力去突破气泡内容的固有偏好类型，积极探索未知，拥有宏观的认知思维和认知角度，杜绝片面的眼光，不将自己囿于这方寸之地。

（四）个性化推荐与多样性内容兼具

英国权威新闻媒体《卫报》（The Guardian）早在2016年就开设了专栏“戳破你的泡泡”（Burst your bubble）[5]，专门为自由派人士推送一些保守派的文章以便读者看到和自己群体意见相左的观点，拓展用户内容获取的视野和格局，是一个打破“过滤气泡”的牛刀小试。

这些算法过滤机制和个性化推送机制的挑战主要在于它们需要参考的是用户最先点击的东西，无法实现不同类型信息之间的平衡，最终用户得到的可能都是无用内容，这些机制就像隐形的把关人，控制着信息的流通，把关人从传统媒体时代的人工审核传递到了智能算法审核，它不具有人力工作者的职业道德。因此，不能仅仅依据相关性，让算法决定我们所能看到的内容类型，也必须有不感兴趣的、不爱好的、重要的、具有挑战性的内容。

小红书亦可加强对用户偏好的细分，减少同质化信息的推送频率，真正做到高质量、个性化内容分发的同时，有意识地在首页增加推荐内容的多样性，比如给喜好美食制作类型的用户适当推荐在外美食店的内容；给喜欢“种草”购买的用户推荐电影、书单等深度内容，让用户能够接触更丰富、多层次的内容，增加平台使用的惊喜度，保证内容生产与分发的深度和广度。

小结

算法技术最初的创造者和操纵者是人类，但当有一天监管者成了机器，人类便等同于失去了控制的权限，如同有些平台低质量内容的泛滥一样，他们知道引发劣质内容传播的正是算法技术，但由于人类赋予算法的推送机制是他们亲手编写和应用的，因此他们在“过滤气泡”极度膨胀之际却也倍感束手无策。

我国学者高亮华提出，技术指的是人类借以改造和控制自然使其满足生存与发展需要的包括物质装置、技艺和知识在内的操作体系。梅赛尼也曾经在1970年出版的《技术与社会》一书中论述，技术本身无所谓善与恶，它无非是人类的手段与工具，技术本身会产生什么影响、服务于什么目的，并不是技术本身所能决定，而是取决于人运用技术来做什么。

网络信息系统是一个自我创造、自我完善的系统，社会的主体——人，能够主动地发现社会自身以及社会与环境之间的不平衡，[6]并主动进行调整使之实现信息平衡。我们对人工智能赋能的能力毋庸置疑已经达到了一定的超前水平，但如何利用好这些算法技术更好地为内容平台服务，使得传播者为驾驭信息传播、不断提高信息的生产与传播的效率所采用的工具和媒介技术更好地服务于用户、更好地呈现真实且优质的内容，这样的能力还需要在不断的实践中去摸索与改善。

综上所述，在人工智能发达的今天，算法推荐技术尽管一定程度上消解了信息泛滥带来的困扰，为用户在海量的笔记中寻找自己想看的内容提供了便利，但同时也引发了“过滤气泡”的形成。过滤气泡是技术、人力和环境共同作用的结果，因此戳破“过滤气泡”也需要技术、平台和用户三方的共同努力，充分利用好技术手段为用户呈现多样化的优质内容，还原全面完整的信息环境，扩大用户的认知视野与范围。

参考文献

［1］PARISER E.The Filter Bubble：What the Internet is Hiding from You［M］.Penguin Press，2011.

［2］RESNICK P，GARRETT R K，KRIPLEAN T，et al. Bursting your （filter） bubble：strategies for promoting diverse exposure［C］//Conference on Computer Supported Cooperative Companion.2013.

［3］郑航生.社会学概论新编［M］.北京：中国人民大学出版社，1987：69.

［4］［以色列］尤瓦尔·赫拉利.未来简史［M］.林俊宏，译.北京：中信出版社，2017.

［5］曾子倩. 个性化推荐对网络信息行为的窄化影响研究［D］.北京：北京邮电大学，2019.

［6］薛堯云.算法推荐机制下的短视频“过滤气泡”问题研究——以抖音为例［J］.新媒体研究，2019，5（14）：21-22.

［7］郭小安，甘馨月.“戳掉你的泡泡”——算法推荐时代“过滤气泡”的形成及消解［J］.全球传媒学刊，2018，5（02）：76-90.

［8］邓建国.机器人新闻：原理、风险和影响［J］.新闻记者，2016（09）：10-17.

［9］IEEE.小红书里的秘密——算法进阶之路［EB/OL］.（2019-08-25）.https://mp.weixin.qq.com/s/i4fLYNib4lmun7HuUkkjLw.

[1]PARISER E.The Filter Bubble：What the Internet is Hiding from You［M］.Penguin Press，2011.

[2]IEEE. 小红书里的秘密——算法进阶之路［EB/OL］.（2019-08-25）.https://mp.weixin.qq.com/s/i4fLYNib4lmun7HuUkkjLw.

[3]邓建国. 机器人新闻：原理、风险和影响［J］. 新闻记者，2016（09）：10-17.

[4]［以色列］尤瓦尔·赫拉利. 未来简史［M］. 林俊宏，译. 北京：中信出版社，2017.

[5]RESNICK P，GARRETT R K，KRIPLEAN T，et al. Bursting your（ filter）bubble：strategies for promoting diverse exposure［C］//Conference on Computer Supported Cooperative Companion.2013.

[6]郑航生. 社会学概论新编［M］. 北京：中国人民大学出版社，1987：69.