谷歌的數(shù)據(jù)科學(xué)家賽斯(Seth Stephens-Davidowitz)寫了一本書叫《數(shù)據(jù)、謊言與真相》。在這本書里，賽斯利用他從包括谷歌在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司得到的數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)科學(xué)，推翻了很多原本我們習(xí)以為常的認知。

比如，在對互聯(lián)網(wǎng)的批評中，最常見的一點是，互聯(lián)網(wǎng)會造成繭房效應(yīng)。也就是說，人們在互聯(lián)網(wǎng)上，會逐漸只看那些符合自己觀點的文章和討論，對那些不同觀點的文章和討論則會自動屏蔽。

哈佛法學(xué)院教授、曾經(jīng)擔任白宮信息管制辦公室主任的凱斯·桑斯坦，曾提到過這個現(xiàn)象。桑斯坦說：“網(wǎng)絡(luò)正在迅速往一個方向發(fā)展，讓人們局限在自己的觀點：自由派人士大多只看自由派人士的言論，溫和派只看溫和派，保守派只看保守派，激進派只關(guān)注激進派。”

這個觀點非常深刻，也非常引人深思。畢竟，如果每個人只躲在自己的觀念繭房，的確會加劇人和人之間的疏離感。互聯(lián)網(wǎng)也就不是在增進彼此之間的理解，而是讓彼此更陌生。

但是，賽斯說，通過數(shù)據(jù)研究卻能夠發(fā)現(xiàn)，事實并不是這樣。互聯(lián)網(wǎng)并沒有造成繭房效應(yīng)。

他引用了兩組學(xué)者的研究。第一組的兩位研究者，在2011年發(fā)表了自己的研究成果。他們先請研究對象陳述自己的意識形態(tài)，比如，認為自己是自由還是保守、溫和還是激進，然后，研究者使用工具跟蹤這些人訪問的新聞網(wǎng)站。

如果信息繭房在互聯(lián)網(wǎng)上成立，那么，這些觀點不同的人應(yīng)該會看到不同的內(nèi)容。但是，研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在美國，政治立場不同的兩個人訪問同一個新聞網(wǎng)站的概率是45%。對比之下，在現(xiàn)實世界中，碰到跟你政治立場不同的人的概率，同事為41.6%;鄰居為40.3%，家庭成員為37%，朋友為34.7%。也就是說，你更有可能在互聯(lián)網(wǎng)上，而不是在現(xiàn)實生活中，遇到跟你立場不同的人。

研究者給出了兩個解釋。

第一個解釋是，網(wǎng)絡(luò)新聞基本上是由幾個大型機構(gòu)主導(dǎo)的，雖然互聯(lián)網(wǎng)上有各種各樣的迎合小眾需求的網(wǎng)站，支持持有槍支、無政府主義、民族主義等等。但所有這些網(wǎng)站的訪問量加起來，也只占到網(wǎng)絡(luò)新聞總流量的一小部分。

第二個解釋是，其實很多持有某種強烈觀點的人，也會去看那些跟他們觀點不同的網(wǎng)站，雖然這讓人生氣。否則就沒有辦法解釋網(wǎng)上的那些論戰(zhàn)了。

這兩位研究者使用的數(shù)據(jù)是2004年到2009年之間的。之后新的變量是像Facebook這樣的社交網(wǎng)絡(luò)。然后，第二組研究團隊把目光放在社交網(wǎng)絡(luò)上。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人們在Facebook上獲取的內(nèi)容，有很大部分來自跟自己看法對立的人。

他們的解釋是：人們在Facebook上的朋友人數(shù)，其實遠比在實際生活中的朋友人數(shù)要多。因為Facebook上的朋友，很多都是弱關(guān)系。比如你中學(xué)時候的同學(xué)、某個遠房親戚、上一份工作的同事。

你可能永遠不會跟這些人一起出去玩，可能不會跟他們一起吃飯，但是你確實跟他們在Facebook上是朋友。而且你確實會點擊他們分享的文章鏈接。因此，F(xiàn)acebook同樣也幫助你遇到那些現(xiàn)實生活中跟你觀點不同的人，了解他們在看的內(nèi)容。

以上就是數(shù)據(jù)科學(xué)家賽斯對于互聯(lián)網(wǎng)繭房效應(yīng)提出的異議。他通過兩組數(shù)據(jù)研究來表明：其實互聯(lián)網(wǎng)上的繭房效應(yīng)并不成立。

關(guān)鍵詞： 效應(yīng) 互聯(lián)網(wǎng)