线上购物平台中的“信息茧房”现象——用户视角下的新解_侯明希.pdf

“信息茧房”的概念最早是由美国学者凯斯 桑斯坦（Cass R.Sunstein）在 信息乌托邦：众人如何产生知识 中提出。从书中对“信息茧房”的最初定义来看，桑斯坦认为人们掉入“信息茧房”是因为对信息进行了选择和过滤。在 网络共和国：网络社会中的民主问题一书中，桑斯坦也表达了对科技力量的担忧与反思，认为科技在过滤消费者所读、所看、所听上显示出越来越强大的力量1。桑斯坦的相关观点流入我国之后，国内学者开始关注并大量使用“信息茧房”这一词汇，用来描述受众只关注自己感兴趣的内容，从而将自己禁锢在“茧房”中的现象。“信息茧房”现象的成因较为复杂，但从目前已有的诸多讨论成果来看，算法推荐技术对其出现具有强大的促成作用。事实也确实如此。在以抖音、快手为代表的短视频应用平台中，平台算法会根据用户的浏览、点赞等记录为其推荐相同类型的视频；在音乐类应用程序中，算法也会根据用户的听歌习惯为其推荐相同风格的曲目。由此可见，在多个由智能算法介入的应用终端中，信息茧房效应可能会愈发明显。但这并不能说明算法推荐技术是导致“信息茧房”出现的唯一原因。上述引例提示我们，算法推荐技术赖以运作的“元数据”是从用户的浏览、点赞、收藏等行为数据中获取的，如果没有这些象征用户个人偏好和情感的行为数据，算法推荐技术也无法准确捕获用户的兴趣需求，“信息茧房”也就第 37 卷第 5 期2022年10月Vol.37No.5Oct.2022广 西 科 技 师 范 学 院 学 报Journal of Guangxi Science&Technology Normal University线上购物平台中的“信息茧房”现象用户视角下的新解侯明希1，谭筠鹏2（1.南京师范大学 新闻与传播学院，江苏 南京210000；2.厦门大学 新闻传播学院，福建 厦门361000）摘要：“信息茧房”这一概念自美国学者凯斯桑斯坦明确提出之后，便受到不同学科学者的广泛关注。为补充用户视角对“信息茧房”的理解，本研究以线上购物平台中的“信息茧房”现象作为研究案例，通过采取半结构化访谈的研究方法，旨在探究被访者在“茧房式”购物环境形成过程中的消费体验、主动权力以及态度变化。我们认为，“信息茧房”是用户基于效率至上的工具理性扩张，是一种信息需求导向下的“液化装置”，同时也是在不同语境下具有多种影响的动态实践。关键词：“信息茧房”；用户；算法推荐技术；线上购物中图分类号：I206文献标识码：A文章编号：2096-2126（2022）05-0076-10收稿日期 2022-08-02基金项目 2022年江苏省研究生科研创新计划资助项目（KYCX22_1491）。作者简介 侯明希（1998），男，河南新乡人，硕士研究生，研究方向：媒介与社会。谭筠鹏（1993），男，广西河池人，博士研究生，研究方向：新媒体与舆论。76失去了稳固的“地基”。因此“信息茧房”的形成不仅需要智能算法的技术力量，也需要用户方的主动参与。具体至本研究而言，目前在国内外的主流线上购物平台中，用户通过搜索、购买以及加入购物车等行为充分展现个人的购物喜好，算法推荐技术根据用户的反馈，可以较为精准地定义用户画像，从而为其创设一个独一无二、定制化的购物环境，由此形成消费领域中的“信息茧房”。为了深入理解用户与这种“茧房式”购物环境的互动关系，补充“信息茧房”形成过程中的用户视角，拓宽“信息茧房”研究的边界，本研究通过半结构化访谈的方式，从用户消费的视角切入，探究用户在“茧房式”购物环境形成过程中的情感态度、权力变化等，从而帮助我们重新认识“信息茧房”的多重内涵。一、文献回顾（一）“信息茧房”概念及其形成因素研究关于“信息茧房”的概念，桑斯坦认为网络信息传播过程中，由于公众的信息需求并非是全方面的，所以他们只会注意自己选择的内容和使自己愉悦的信息，久而久之就将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”之中2。桑斯坦用“茧”形象地描述人们被大量同质信息包裹下的封闭状态，表达了自己对信息过滤技术以及其所带来的误会和偏见的担忧。这种担忧建立在他对信息技术与西方社会协商民主关系的思考上。他认为网络信息技术可能会对西方社会民主秩序带来伤害。他对技术的批判色彩强烈。其所批判的主要是网络筛选过滤技术，关注焦点在于依靠算法推荐所完成的“预先选择个性化”3。因此，从桑斯坦对“信息茧房”的最初思考来看，算法推荐技术成为导致“信息茧房”出现的直接原因。其后，算法推荐技术也被其他学者所关注。有学者认为搜索引擎、社交平台所使用的算法，会形成“过滤气泡”，降低信息的多样性4。陈昌凤和师文在分析不同类别的新闻推荐算法结构性缺陷导致的不同伦理风险时，发现其中基于内容的推荐算法容易导致“信息茧房”效应的发生5。除此之外，用户的选择性接触心理、性格特征等社会因素也会对“信息茧房”的形成产生影响。彭兰认为“信息茧房”实质来源于人们的选择性心理，由选择性心理导致的“信息茧房”是客观存在的1。喻国明认为，当前学界对“信息茧房”存在一定的误读，“信息茧房”是由个人的选择和关注点所决定的，是海量信息差异化消费的必然结果6。学者们对“信息茧房”的形成因素见解不一，但总体可以看出，算法推荐技术以及个人选择性心理是“信息茧房”现象出现的重要原因。（二）线上购物平台中的算法推荐技术研究算法推荐技术很早就在电子商务领域出现了。随着电商平台卖家的增多，所销售的商品数量急剧增加，这就导致用户需要花费大量时间，浏览大量无关的产品信息，才能发现自己想买的商品7。在这一现实困境下，个性化算法推荐技术应运而生，好的算法可以帮助用户从海量商品中快速准确地发现符合自己需求的商品；对商家而言，也可以帮助其实现精准营销，发掘长尾商品并推荐给感兴趣的用户以提高销售额8。针对国内外主流商品网站所采取的个性化算法推荐系统，学者大多从信息技术的学科角度出发，提出了很多改善算法推荐系统的新型算法，以促进移动电商平台中算法的智能化。同时也有少数学者指出算法推荐技术虽然在一定程度上解决了海量商品与用户个性化需求的矛盾，但也可能带来虚假交易盛行，侵犯用户信息选择权等问题9。平台算法根据个人消费偏好对目标用户进行精准锁定和信息“投食”，每个消费者都被一套看不见77的算法所“操控”，生活在一个由平台精心编织的“茧房”之中10。人们不得不进入其相关的技术路径，从而为大数据“杀熟”提供了“请君入瓮”的便利条件11。如上所述，有研究认为算法推荐技术和用户选择性心理是“信息茧房”产生的重要原因。具体到线上购物领域，算法推荐技术为用户创设了个性化的“茧房式”购物环境，但同时也可能会带来一定的伦理风险。就局限性而言，过往研究多围绕新闻资讯类平台展开，例如“今日头条”“腾讯新闻”等，同时普遍关注算法推荐技术对“信息茧房”的强大影响，从用户方角度切入的经验研究尚有欠缺。基于此，本研究将关注焦点转向线上购物平台中的“信息茧房”现象，从用户角度出发，提出以下三个研究问题：（1）用户对线上购物平台中个性化的“茧房式”购物环境有怎样的感知？它能否帮助用户获得良好的购物体验？（2）用户基于自身的感知体验，如何参与“茧房式”购物环境的构建？（3）用户对于这种“茧房式”购物环境会产生怎样的态度与行为？二、研究方法为了回答上述问题，本研究主要采取深度访谈的方法。这种方法善于描述和解释，并能够对特定情境和研究对象给予更多关注。具体而言，本研究采取半结构化访谈模式，考察用户对线上购物平台中“信息茧房”环境的看法以及两者的互动关系。本研究的访谈问题主要涵盖三个部分。首先是被访者对于线上购物平台的使用情况，包括使用的频率、常用的平台、购买的产品类型等。其次是被访者对于线上购物平台中算法推荐技术的感知，主要包括用户在搜索或购买完一件产品后是否可以发现线上购物平台会为其推荐很多相似的产品、用户是否认为其推荐的产品符合自身的需求和期待等。最后聚焦用户对线上购物平台中“信息茧房”现象的态度以及在其影响下用户会产生的具体行为，主要包括用户是否希望未来购物平台继续为其营造个性化购物环境、对于不感兴趣的商品用户是否会选择屏蔽等。除了具体的问题，在访谈过程中，本研究还鼓励被访者积极描述线上购物和线下购物的差别以及自身的消费体验，从而帮助研究者更好地考察线上购物中的茧房效应对用户消费所带来的具体影响。第48次 中国互联网络发展状况统计报告 显示，2029岁群体在数字消费能力与意识方面较强，是网络购物中的主力群体12。同时北京师范大学课题组在调研2021年我国网购消费信心指数时发现，在所覆盖的样本人群中，拥有大学及以上学历的群体占86%。因此本研究选取的访谈对象均为2030岁且具有本科及以上学历的年轻群体。同时，为了消除性别对“信息茧房”感知能力的影响，本研究访谈对象的选择尽可能兼顾性别平衡。最终本研究招募了 15 位线上购物较为频繁的被访者，分别进行了 3060 分钟的深度访谈。在15位被访者中，男性8位，女性7位，详细信息见表1。表1被访者基本信息统计表01020304男女男女21212123本科在读本科在读本科在读硕士研究生在读2021年10月28日2021年10月29日2021年10月27日2021年10月24日序号性别年龄受教育程度访谈时间780506070809101112131415男女女女男男男女男女男2823232328232523252223硕士研究生在读硕士研究生在读硕士研究生在读硕士研究生在读博士研究生在读本科毕业硕士研究生毕业本科毕业本科毕业本科毕业本科毕业2021年10月26日2021年10月26日2021年10月28日2021年10月30日2021年10月26日2021年10月29日2021年10月25日2021年10月25日2021年10月23日2021年10月23日2021年10月24日序号性别年龄受教育程度访谈时间三、研究发现（一）体验优化：用户在“茧房式”购物环境中获得便捷与愉悦随着平台算法推荐技术的不断升级，其对用户浏览偏好和习惯的捕捉能力会越来越强，个体的茧房效应也会更加强烈。不断加固的“茧房”给用户带来最直接的影响就是个体信息接触的窄化。用户只阅读自己感兴趣的信息，但感兴趣并不代表用户需要，相反很多用户可能不感兴趣却应该了解的信息资讯被“茧房”隔绝在外。因此，有观点认为，信息接触窄化可能会产生“群体极化”风险，从而“导致网络舆论失序”，会“对社会稳定和政治秩序产生不利影响”13。但在消费领域中，线上购物平台所采取的算法推荐服务并不一定会带来上述所说的社会风险，反而能给用户带来便捷和愉悦的购物体验。1997年，美国密歇根大学的一些研究者将电子商务推荐系统定义为在利用电子商务网站向顾客提供商品信息和建议过程中，让用户在海量的商品项目中找到需求，然后模拟销售人员帮助客户完成购买过程的系统14。从该定义便可以看出，在如今用户群体庞大的淘宝、京东等线上购物平台中，算法根据用户的搜索、购物车列表以及购买记录分析用户的消费偏好，较为精准地为用户推荐所需要的产品。当用户完成几次搜索与购买行为之后，购物平台的商品主页便被算法改造成定制化的“个人商店”，实现同类产品的聚合。在这样的“个人商店”购物，用户的消费也变得更加便捷。我感觉它（算法推荐技术）更像是一个助手，会比较精准地向我推荐我想要的产品。这些商品无论是从价格上还是审美上都比较符合我的需求。（访谈对象：02）在网上购物，淘宝能掌握你平常购物的风格和喜好，推荐的产品一般都比较精准，而且符合需求。例如，“猜你喜欢”“订单支付”等页面，还有其他下拉推荐页面的商品，就像是为我量身打造的一样，一般比检索出来的商品更符合我的期待。（访谈对象：07）在被访者02和07看来，线上购物平台能够较为精准地把握她们的购物喜好，由算法推荐续表1：79技术参与构筑的“个人商店”，能够帮助她们快速找到想要购买的产品，使购物变得更加快捷。我们认为，在消费过程中，用户的目的是买到自己心仪的产品，因此在行为层面，“茧房式”购物环境将同类型、同风格的产品大量聚合在一起的功能会帮助用户更好地实现消费目标。除了消费的便捷，还有一些被访者表示在这种定制化购物环境中进行消费会感到愉悦。心情不好的时候，我会通过看购物页面推送的东西来减压。我浏览页面，不仅是对商品的需求，也有一种情感上的需求。比如算法给我推荐的刚好是我想要的，我就会立马下单购买，买完之后用了很舒服，我就很开心。（访谈对象：09）对于被访者09来说，当他心情不好的时候，会通过沉浸在满是自己喜欢的产品“茧房”中来转移注意力，摆脱烦躁情绪。当通过算法推荐买到自己满意的产品时，他会感受到消费所带来的愉悦。我们认为，用户所感受到的消费愉悦感主要来自消费结果和消费过程。从消费结果来看，由于消费行为本身是为了满足某种物质方面或精神方面的追求，而算法推荐技术所营造的“茧房”环境恰好满足用户的需求，因此，用户会产生愉悦感；从消费过程来看，在算法推荐技术的作用下，与用户消费习惯和偏好无关的产品出现的频次会大幅降低，用户购买产品的效率提升，因此用户从浏览商品到购买商品的过程中会获得一种便捷的使用体验。无论是获得消费所带来的愉悦还是消费的便捷，这两者的实现都归功于线上购物平台中算法推荐技术为用户构造的“信息茧房”。“使用与满足”理论认为，在浩瀚的信息海洋中，人们会有意识地规避复杂、低质的信息源，尽量用最少的时间和精力来获取所需信息。同理，在线上购物平台中，如果所有的商品无序排列，不加判断地全部呈现给用户，这无异于将用户放至在堆满商品的仓库中，增加用户购物的时间成本，同时也会使用户感到焦虑并加剧选择困难。因此当算法推荐技术介入时，商品按照用户的购物习惯和购物偏好智能化呈现，无关商品的干扰逐渐减少，由此形成的“信息茧房”大大提升了用户购物的效率，同时也会让用户获得良好的购物体验。（二）权力强化：用户主动参与“茧房式”购物环境的构建在互联网时代，算法推荐技术悄无声息地对用户的选择偏向进行智能分析，根据所得出的数据结果为用户提供更为精准的信息服务。在这个过程中，算法使传播由时空偏向转为兴趣偏向，在大数据电子档案的协助下，个人处于隐蔽的“超级全景监狱”却浑然不觉，技术与商业合谋，资本在流量的驱动下完成对个人的监视、规训和剥削15。这样的观点其实弱化了用户的选择性心理。关于用户选择性心理，传播学奠基人之一的霍夫兰早在“个体差异论”中就阐述了对受众的“选择性和注意性”的理解。他认为受众在大众传播为其提供的信息面前，会根据自己的需要、习惯、价值观、态度等多方面因素作出不同的选择和回应。也正是用户对海量信息作出的不同选择和回应为算法推荐技术提供了“元数据”，使其可以对用户进行智能画像。本研究发现，所有的被访者都认为线上购物平台中的算法力量是存在的。我在买完一件商品之后，发现页面下面推荐了很多相同风格的产品。（访谈对象：03）我也可以感觉到，现在在互联网上，很多地方都受到这个算法的影响。（访谈对象：10）与此同时，被访者对这种算法推荐服务也给予了积极的评价。80对于购物平台来说，使用算法推荐确实无可厚非，因为它可以更好地根据用户的消费需求促进他们的购买，它的算法我觉得很好。（访谈对象：13）在这种正向感知的作用下，用户的选择性心理和主体性意识显著增强，开始通过一些具体的操作帮助算法技术构筑“茧房”。看到喜欢的我会立马加入购物车，就算现在不买，也要先加入进去。我就是要把喜欢的东西都放进去，表达我的需求。（访谈对象：13）我关注了很多店，一般我想买衣服，就会先去这些店铺看，看他们出什么款式，他们推出的新款往往更符合我的口味。（访谈对象：12）本研究认为，被访者将喜欢的产品加入购物车或者到固定的店铺挑选商品，可以更为直接地将自己的消费偏好暴露给算法，从而驯化算法使其更为精准，保证所处“茧房”环境的“纯洁性”与“包裹性”。这说明用户在与算法的对抗关系中，可以充分发挥主观能动性，对算法进行一种权力驯化，最后的结果会是寡头权力逐步让位于用户权力16。另外，被访者对商品的个性化追求并不是一成不变的，当被访者的消费需求发生改变时，其也可以重新检索其他商品主动重塑“个人商店”所呈现的内容。因此，被访者在“茧房式”购物环境的形成过程中掌握了一定的主动权力。按照马斯洛需求层次理论，被访者所提到的商品（例如衣服、食物等）往往属于较低层次需求。然而随着社会生活水平的提高，这些商品除了满足人们的基本需求，还承载着人们的某种个性化追求。在线上购物平台中，“茧房式”的购物环境可以帮助用户买到符合个人偏好的产品，提升用户购物的效率。因此，用户不仅满足了自身的个性化需求，也获得了良好的购物体验。当这样的消费模式形成习惯时，用户便不再只追求买到合适的产品，而是由低层次需求转变为较高层次需求，即希望在精神层面收获消费的愉悦与便捷。由此用户通过收藏加购以及在固定店铺购买产品的方式，充分凸显自身的主体性角色，主动参与“茧房式”购物环境的构筑。（三）态度变化：用户积极维系“茧房式”购物环境的持久存在在互联网环境下，算法推荐技术改变了传统的内容分发模式，使用户可以根据自身兴趣快速找到与之匹配的信息，但由此也导致了一系列的负面效应。因此，国内有学者认为，要打破“信息茧房”的桎梏，从平台方、算法、用户等角度提出了多种破解对策。然而，基于前文所述，线上购物平台中定制化的购物环境可以优化用户的消费体验，帮助用户快速买到合适的商品，提升用户的购物效率。因此在消费领域中，茧房效应似乎给用户的消费生活带来了正面影响，用户不但没有积极地打破茧房的束缚，反而表达了一种支持的态度。我确实希望算法能够参与，希望它能够做得更加智能一点，继续优化。（访谈对象：11）希望未来淘宝可以继续为我营造这样比较个性化的，符合我口味的购物环境，这样我买东西会很方便，而且不会出错。（访谈对象：15）对于被访者来说，“茧房式”的购物环境为其带来诸多益处，因此他们应然地支持“茧房”环境的长久存在，而这也正是“信息茧房”形成的深层次动因。所谓用户应然，是指用户按照自身的思想层面、知识结构、价值追求和发展需要为应对实际问题作出的主观判断、选择或表达的行为意向。在没有特别压力的情况下，用户对不匹配性信息会产生排斥反应17。在消费领域中，用户的需求是买到符合个人偏好的产品，对自身不感兴趣的产81品，用户自然会表现出排斥态度。在这一目标导向的影响下，用户应然便成为消费领域中“信息茧房”形成的必然理由。被访者希望线上购物平台中“茧房式”的购物环境可以继续完善，更加精准，从而实现自身个性化的需求和期盼。除此，研究者在访谈中还提出了一个情景类问题，即“某一天如果您需要搜索一款平常根本不怎么需要的产品时，您是否会担心搜索完之后，淘宝会大面积地为您推送此类产品，而原来那些符合您喜好的产品比例会缩小，破坏 您已经形成的购物环境”。针对这个问题，将近一半的受访者表示会有一些担心。我遇到过这种情况，因为偶然间我不知道是点错了还是怎样，网页下面的推荐页上全是这个内容。这会让我很厌烦。（访谈对象：09）我会担心，如果我这么搜索之后，它可能会减小我喜欢东西的占比。（访谈对象：10）在这些被访者看来，线上购物平台中定制化的购物环境是自己不断消费之后，与算法共同磨合出来的结果，这其中隐藏着用户特殊的消费偏好和消费情感，因此当无关的物品进入“个人商店”时，用户会产生抵触情绪并采取一定的办法将其抵挡在“门外”。我搜索完之后，会再去搜索一些我喜欢的产品，使算法技术尽快帮我还原之前的购物页面。（访谈对象：02）我会选择长按屏蔽的按钮，当我屏蔽几次之后，这种产品基本就不见了。（访谈对象：10）我平常买东西都是用淘宝，用京东很少，如果我搜索一款平常不怎么用的东西的话，我可能会去京东上搜，反正我也不怎么打开它，随便它怎么给我推荐。（访谈对象：08）在情感资本主义理论看来，商品和消费者的情感通过一系列象征意义进行相互建构，情感和商品双向运动的历史使消费文化成为现代人身份的一个固有方面。“消费文化已经系统地将情感转化为商品，我们现代人所说的情感的 真实性，既是大量消费的心理文化动力结构，又是消费的表现本身。”18在本研究中，用户和商品双向运动所创造的“茧房式”购物环境既包含着被访者的特殊情感，也使其有着个性明显的消费文化氛围。因此，无论是刻意检索自己喜欢的产品以恢复原来的购物环境还是选择不常用的平台检索，都反映出用户维护这种饱含个人情感的“茧房式”购物环境的决心和态度。四、结论与讨论：重新认识“信息茧房”“信息茧房”概念自传入国内以来，便取得了一系列的研究成果。然而，部分既有研究建立在“信息茧房”已被证实的理论基础上，并关注算法推荐技术与其产生的因果关系。这种思维模式忽视了人的主观能动性，并对实践场景进行“格式化”的处理，导致人们逐渐对“信息茧房”概念产生刻板印象。而本研究从用户视角切入，通过对经验文本的总结与探索，重新认识“信息茧房”在不同现实语境下的多重内涵。（一）基于效率至上的“工具理性”扩张“信息茧房”中的“茧”是对互联网信息时代被算法推荐技术所“包裹”的个体的比喻，受众在算法推荐技术的裹挟下，成为无理性、无自主性、无意识性的“蚕茧”，被迫进入算法推荐技术所设置好的“陷阱”。这种传统的观点极大地忽视了受众的主观能动性和意识自主性，放大了技术的强制性力量。在现代社会中，互联网技术所带来的“信息大爆炸”增加了人们搜索信息服务的压力82和难度，如何快速地找到与自己需求相匹配的信息成为搜索引擎、算法推荐等技术出现和发展的重要原因。用户在使用的过程中，完全可以基于“工具理性”的效率需求主动将个人偏好反馈给算法推荐技术，帮助算法推荐技术更精准地为自身提供信息服务。在本研究中，被访者通过关注店铺、收藏加购等方式，表达自己对某一类商品的偏爱，从而在多次的浏览与购买之后，驯化算法使其为自己营造个性化的购物环境，提升购物效率。因此，“信息茧房”不仅由系统方提供的算法推荐技术所主导，同时也由用户方主动发起的定制需求所主导。反言之，受众的自主性其实不仅表现在对异质化内容寻求的“破茧”中，也表现在对同质化内容定制的“制茧”中19。（二）信息需求导向下的“液化装置”在复杂而多元的现实媒介环境中，用户对信息服务的需求带有强烈个人色彩的动机和目的。一方面，为追求效率，用户无暇顾及与自身需求不匹配的信息；另一方面，选择性接触心理使用户注意力更集中于符合自身偏好、风格的个性化信息。通过对这些信息的选择和撷取，用户达到自身这样或那样的目的。在本研究中，被访者的目的是为了买到符合自身需求和偏好的个性化商品。因此，在这一目标导向下，用户选择将自己的喜好反馈于算法，从而搭建极具个人风格的“定制商店”。但在多元的媒介环境中，用户通过不同的媒介渠道有机会接触到多样化的信息内容，时常发生的“信息偶遇”也会分散用户的注意力，因此用户对特定信息的需求和偏好也会在一定时间内出现变化。本研究中多位被访者表示，自己有时也会搜索其他类型的商品，并希望“茧房式”的购物环境能够适当地有所突破。这表明用户已不满足现有算法推荐技术对“信息茧房”的强权统治，而是充分发挥自身对“信息茧房”的能动作用。当用户需求完全改变时，用户的购物环境会随之发生个性化的改变，实现从一个“茧房”进入另一个“茧房”；当这种需求只是一时兴起时，用户也可以在保持原有秩序的基础上采取多种方法适当调控。这说明“信息茧房”并不是被算法推荐技术所固化的“模具”，而是一种受制于用户信息需求变化的可操控性的“液化装置”。它可以形成固定风格，也可以随着用户的信息需求变化而千姿百态。（三）具有多种影响的动态实践在国内学者对“信息茧房”的研究中，有部分研究认为“信息茧房”会带来一系列的负向作用，并由此从用户方、平台方等多个角度提出相应的“破茧”对策。尽管这些研究所提到的“信息窄化”“群体极化”“圈层固化”等问题和现象确实存在，但若不加以判别而直接将其纳入“信息茧房”的影响范围中，未免使人们对“信息茧房”产生一种刻板的印象。从本研究来看，消费语境中的“信息茧房”为用户带来购物的便利，同时也使用户获得顺畅、愉悦的购物体验。因此，不少被访者对这种“茧房式”的购物环境表达了支持态度，并积极采取多种方法维系“茧房”的持久存在。当然本研究也发现，这种个性化的购物环境将大量同类型产品聚合，也会不断刺激被访者再次购买的欲望，容易使其产生冲动消费的念头和行为，卷入消费主义的浪潮。这说明“信息茧房”在不同的现实语境中，可能会产生不一样的效果，它的实践过程并不完全带有“贬义”色彩，也不完全带有“褒义”色彩，而是带有一种具体问题具体分析的“中性”意涵，需要放置在特定的语境中予以重新审视。结语本研究通过对线上购物平台中“信息茧房”现象的研究，深入考察了被访者在“茧房83式”购物环境形成过程中的消费体验、主动权力以及态度变化，从而尝试提出一种观点：当用户所处的媒介语境发生变化时，“信息茧房”所带来的影响也会相应变化。同时在具体、现实的情境中，算法推荐技术虽然对“信息茧房”具有强大的促进力量，但用户方同样也具有不可忽视的能动作用。我们应补充用户视角，根据用户信息获取行为的不同目的辩证看待，从而发现“信息茧房”的本质。参考文献 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shopping environment.It is considered that it is a rational expansion based on the usersupremacy of efficiency，a“liquefaction device”under the guidance of information demand and a dynamic practicewith various influences.Key words：information cocoons；user；algorithm recommendation technology；online shopping（责任编辑：覃凡）（责任校对：雷凯）（上接第114页）Population Projections of Guangxi Based on Two Different Forecasting MethodsTANG Luwei，LV Chao，PAN Yuting，CHEN Jing（School of Mathematics and Computer Science，Guangxi Science&Techonology Normal University，Laibin 546199，China）Abstract：Based on the population data of Guangxi from 2011 to 2020，BP neural network and time series ARIMAmodel are used in MATLAB to predict the rural，urban permanent population at the end of the year in Guangxi from2021 to 2036.Through the BP neural network and ARIMA model and by analyzing the fit degree of the graph，thisresearch finds that the BP neural network has a good prediction effect and high accuracy，which is helpful to predictthe population change in the future，and provides a certain reference for relevant institutions to formulate correspondingpolicy measures of population.Key words：population forecasting；MATLAB；BP neural network；time series ARIMA model（责任编辑：师艳玲）（责任校对：雷凯）85