1, 什么是信息茧房
“信息茧房”是指人们由于个性化的内容推荐和自我选择，在网络或社交媒体平台上，长期接触与自己观点相似的内容，逐渐陷入一个封闭的、单一的、同质化的信息环境中。这种现象会使人们忽略与自己不同的观点，进一步强化已有的认知和偏见，导致对外界的理解和判断变得片面甚至极端。
在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。
随着互联网算法的进步，社交媒体和搜索引擎越来越多地使用个性化推荐，基于用户的浏览记录、点赞和分享行为，推送符合用户兴趣的内容。这在某种程度上为信息茧房的形成提供了技术支持。
信息茧房的前世今生
信息茧房概念是由哈佛大学法学院教授、奥巴马总统的法律顾问凯斯·桑斯坦（Cass Sunstein）在其2006年出版的著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的。他提出了“回音室效应”（Echo Chamber），意思是人们在特定的信息环境中，反复听到与自己立场相同的观点，就像在一个回音室里，自己的声音不断被放大和重复。。该书出版于2006年，尽管为时尚早，但彼时信息的个人化、定制化已经成为一大趋势。
通过对互联网的考察，桑斯坦指出，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。
早在1995年，比尔·盖茨就曾预言：在未来世界，量身定制的信息将自然增加，每个人都可以编排一份完全符合自己兴趣的“日报”。而在次年出版的《数字化生存》一书中，学者尼葛洛庞帝也预言了个性化定制的“我的日报”（The Daily Me）即将出现。
桑斯坦非常认同“我的日报”，并在此基础上进一步提出“信息茧房”的概念。他指出，在互联网时代，伴随网络技术的发达以及信息量的剧增，每个人都能随意选择关注的话题，并可以根据自己的喜好打造一份个人日报，但这种信息选择行为将会导致“信息茧房”的形成。
正因为契合了对此现象担忧的社会心理，“信息茧房”这一概念逐渐被大众认可并被广泛使用。
但桑斯坦提出“信息茧房”时，算法还是个模糊的概念。当算法技术逐渐发展成熟，并成为内容分发的通行规则之后，人们惊奇地发现：“信息茧房”似乎更能贴切地描述算法所造成的影响。
在传统媒体时代，媒体机构面向大众生产新闻，并依赖人工编辑的方式进行分发，并无明确的受众细分意识。而基于算法推荐的内容分发，以用户的个人特征为标准进行信息筛选，并向用户推荐与其兴趣和价值观高度匹配的个人化信息，由此形成“千人千面”的内容消费形态。
从积极的方面来看，这种分发方式使信息传播更加扁平化，各类信息内容的显现度与曝光量由算法规则所决定，受众可以自由选择信息，削弱了专业媒体的内容把关能力和议程设置能力。
但与此同时，也有越来越多人担心，算法推荐机制正通过个性化的名义背离多元性的信息传播方式：它是否会过分迎合用户偏好，让我们只能看到自己想看到的东西，只听到自己认同的观点，进而导致信息封闭？
在这种情况下，“信息茧房”概念又被重新提起，用以批评算法分发所导致信息接收窄化、信息结构失衡问题。无论是用户还是内容供应商，都开始认同这一概念。更多人将其与网络场域的意见分裂、极端化以及社会整体价值观离散化联系在一起，以证明“信息茧房”对社会共识基础的侵害。
信息茧房形成的关键因素
时间因素对于形成信息茧房的作用
一方面，时间有助于信息茧房的形成，使个体不自觉地陷入浏览推荐信息，对推荐算法感到高度满意并且很难感知到自身信息受限。而另一方面，时间又使得个体熟悉了信息平台中的种种功能操作，会采用相应改善推荐算法的功能来丰富自身的信息来源以对抗信息茧房。
选择性因素对于形成信息茧房的作用
选择性的第一点体现在个体基于自身而选择浏览不同的信息内容。这种选择性造成的差异被推荐过滤算法放大，从而会增强信息茧房的形成。第二点体现在个体对于功能性的选择会对自身态度造成了不同影响。当选择更为“主动”、对推荐算法有修正作用的操作时，会削弱信息茧房的形成。
算法功能因素对于形成信息茧房的作用
信息平台设置的算法功能包含推荐算法的程度越高，会使得信息茧房越容易形成；信息平台设置的算法功能体现个人自主性的成分越多，信息茧房越不易形成。
信息茧房形成的 主要影响：
1. 思想固化：长期只接触与自己相符的信息，容易形成固定思维，难以接受不同意见。
2. 社会分裂：不同群体由于信息的割裂，彼此之间的理解和沟通障碍增加，可能导致社会极化。
3. 认知偏差：在信息茧房中，人们获取的信息片面，难以形成全面、客观的认知。
4. 对用户主体的消极影响
人的自我实现是在与他人的社会互动中产生的，长期处于“信息茧房”中的用户缺乏与异质化的人或观点接触机会。自我兴趣成为了用户探索外界的唯一意向，并且这种意向通过不断满足阻碍着用户注意力的转移。这种虚假的自我个性满足，很容易让用户从单一定向的观念去“窥视”全部事实。就这样，用户被这种“满足感”所“异化”，成为了客户端的“奴隶”。
比如早期应用软件为了留住客户，会以大量的低俗的表层信息吸引用户，一旦用户点击某类文章，头条的机器就把用户贴上了猎奇、粗鄙的标签，进行相似内容的重复推荐。“我们确实有一段时间对新用户处理不够好，因为新用户没有个性化，所以他们打开主信息流容易出现低俗内容。”低俗内容因其易接受性获得更多的推荐，一旦用户产生阅读兴趣，就会遭遇重复性的轰炸。用户在媒介表层信息的麻醉作用下，不断弱化自己的思维意识，从而产生依赖感。严肃的审美被欢乐的审丑行为所湮没。用户不断在嚼食机器推荐信息的过程中,强化其固有的内容取向，形成恶性循环。
5. “信息茧房”增加群体极化可能
“信息茧房”的主要作用在于用户对意见气候的感知上，从而影响舆论。这一影响体现最明显的是群体中成员的意见的极化。群体是基于社交关系组建，群体内部观念性比重远大于内容性比重。因此，重复观念性内容的推荐，会强化用户对于某种意见的认知。这就是观念性标签也就态度开始发挥影响舆论的作用。在群体中“信息茧房”效应一旦生成，群体内容的信息过滤机制就会开始发挥作用。
这使得圈层当中，与优势意见相同的观点不断增多，并且不断帮助其他用户强化认同感，产生了所在圈层能代表社会整体的错觉。这种设置非但没有的将不同意见圈层联系起来，而是起到了反作用，加剧了某种观点的极化。
6. “信息茧房”割裂公共议题
长期被“信息茧房”“围困”的用户，由于自我的信息渠道被个人兴趣所垄断，留给公共议题的传播渠道被挤压且不断被排斥，很难引起用户的注意。信息茧房”在算法推荐技术的过滤机制在的助推下，让用户不断沉迷并且乐此不彼。自我个性内容的不断出现挤压着公共议题的媒介空间，使得公共议题在信息洪流中淹没。
7. 圈层的自我话语削弱社会黏性
放大到整个社会来看，不同圈子间话题不同而且很难改变，这就导致社会中出现多个信息壁垒。随着信息壁垒的增加，社会中的层级增多，并且相互排斥。分散的圈层导致整个社会黏性降低，形成社会共识、增强社会凝聚力日益困难。
为了避免信息茧房带来的负面影响，用户可以主动拓宽信息来源，接触不同立场、不同背景的内容。
2, 回声室效应
回声室效应（英：Echo Chamber）亦被称为同温层效应、资讯茧房（英：Information Cocoons）。在新闻媒体和社群媒体上，一些拥有相近想法的群体借由不断沟通与认同彼此想法，使得那些相似的想法不断被放大与加强，其意见的持有者也加强了他们对现有观念的信仰程度，从而创造出一个相对封闭的环境或是生态系统。回声室效应在忽略反驳意见的前提下传播并强调该观点，其可能造成确认偏误，并增加社会及政府的极端化。特别是在社群媒体上，回声室限制了多元意见的表达空间，并强化了个人或群体的预设想法及意识形态。
许多学者研究表明回声室效应可能对大众的立场与观点造成影响，尤其是对于政治。然而，仍有部分学者认为回声室效应对人们造成的影响被夸张化了。
网际网路的普及扩大了人们对资讯的获取量并降低了资讯的获取难度，这一方面降低了公共讨论的难度并创造出更多元化的公共讨论形式，另一方面，资讯的广泛获取可能使人们展现出对资讯支持性管道的选择性。当观点相似的人们在网路上相互讨论时容易形成相对狭隘的视野，使得回声室效应发生。在这个封闭的讨论环境中，相同的论点会被不断反复强调，并将不同意见的声音淹没，由于较少接触不同的观点，参与讨论者的观点会被更加根深蒂固，最终导致对相关领域的各种主题产生确认偏误。
在寻求意见的过程中，当人们希望某件事为真时，他们往往倾向寻求能支持自己现有想法的资讯，而容易忽视反面意见或是与其相斥的说词。人们在回声室中也会对自己的观点更有信心，因为这些意见比较容易被其他人所接受。由于网路与社群媒体的发展，现今人们常透过Facebook、Google等较不传统的管道获取讯息，而有许多这类商业媒体会根据使用者的搜寻纪录及网路使用习惯建立演算法，持续推播符合该使用者喜好的内容。这样透过网路的资讯推送过程存在形成过滤气泡的风险，也有人认为回声室效应会造成透过网路的公共讨论破裂。
在更极端的回声室中，资讯可能会以更扭曲或更夸张化的形式被观点相似的人们不断传播，直到大多数人都接受这一扭曲化的论点。
3, 过滤气泡（英语：filter bubble）
过滤气泡是社会活动家兼作家伊莱·帕里泽( Eli Pariser )2010年在他的著作《别让算法控制你》(或称过滤气泡 The Filter Bubble )中提出，他认为社交网络的依赖会影响人们世界观的形成，人们在网上冲浪所处的个人化的信息世界，是由一系列个性化的过滤器为网络用户构造出来的独特环境，而这些过滤器盛行于互联网。过滤气泡是指基于大数据与算法推荐为底层架构，根据用户的使用时间、地区以及浏览习惯生成用户画像，并通过算法技术为其呈现独一无二的界面体验。这种网络针对个人化搜索而提供筛选后结果的推荐算法，被称为“过滤气泡”。
帕里泽在提出这一概念时提到的典型例子是谷歌的个性化搜索和Facebook的个性化新闻。不同的用户在谷歌上搜索同一个词语，呈现给他们的是不同的内容；用户在Facebook首页刷到什么内容，根据Facebook的说法，很大程度上取决于“您过去如何与类似帖子进行互动”。
奥巴马在2017年卸任时的告别演讲中也曾引用这一概念，他说：“尤其是我们的社交媒体，周围是看起来和我们相像的人，拥有相同的政治观点，从不挑战我们的假设……而且我们越来越在自己的泡沫中感到安全，以至于我们开始只接受符合我们观点的信息……”
认知气泡是指人们的认知总是受到周围环境和所接受信息的影响，特别是在网络时代，信息大爆炸，我们在网络上所看到的信息其实是网络媒介经过算法推送给人们的，也就是说，这些信息是经过过滤的，仿佛是一个过滤气泡，在这个气泡中，很难听到对立的观点和声音。
认知气泡是搜索引擎和社交媒体对发布的在线内容进行过滤后产生的，这种过滤基于用户的搜索历史、位置和过去的点击行为等用户信息。例如，Facebook新闻提要和谷歌（Google）搜索结果，就是根据用户信息（存储在“cookies”中）为用户定制的。 比如我有一段时间喜欢在网上看围棋的比赛视频，后来打开头条，推送给我的就是大量的围棋视频。当我在当当网或亚马逊上买一本书后，它会自动推送若干内容相似的书籍。
4, 过滤气泡、信息茧房、回音室的区别与联系
区别：
信息茧房是由于自身主动的信息接触行为产生的，回音室效应是封闭环境内相同或者相似观点的重复产生的。即，信息茧房是主观原因造成的，回音室效应是客观原因造成的。而过滤气泡与信息茧房和回音室所指涉的主体不同，过滤气泡更多的是指向技术与平台，而信息茧房与回音室指向的更多的是受众。
回声室效应指的是：当我们过多地接触我们偏好的信息，我们对于现实的判断可能会被扭曲，因为我们过分关注事物的某一面，而忽略了另一面，并逐渐认为现实就是如此；而过滤气泡描述的是另一种情况：我们不喜欢或不同意的新闻内容会被自动过滤掉，而这会缩小我们的认知范围。这一区别十分关键，因为回音室可能是算法过滤的结果，也可能是其他原因造成的；而过滤气泡则一定是算法过滤的结果。
联系：
主观原因造成的信息茧房和由平台造成的过滤气泡，让人沉在自己偏好的信息世界中，使相同或者相似的声音积聚，这声音经过二次发酵，就会容易催生回音室效应，进而容易引起“群体极化”。
参考：
1，MBA智库百科
2, Wiki