回音室、信息茧房、过滤气泡、群体极化、网络巴尔干化：你们为什么都长得这么像？（原标题）

新媒体技术的发展就如滔滔洪流一般席卷着人类社会生活的角角落落，技术带来的改变会出现在方方面面，而对于现在的我们，印象最深刻的当然莫过于那些看着就犯迷糊的名词解释：回音室、信息茧房、过滤气泡、群体极化、网络巴尔干化。它们无论从概念解释还是运用的题目类型都具备着众多相似之处，但是每一个也都是不一样的烟火。如果运用的恰到好处，那么题目的解答无疑锦上添花，相反，如果运用的不好，那么本来就略显粗糙的论述就会雪上加霜。

其实，概念本身并不可怕，也并不难懂，可怕的是理解的时候马马虎虎，运用的时候信手拈来。接下来本文就带大家重新回顾这些“看似熟悉的陌生人”，为大家揭开它们不同的秘密。

- 回音室效应 -

英文：Echo Chamber Effect

定义：回音室效应在媒体上是指在一个相对封闭的环境上，一些意见相近的声音不断重复，并以夸张或其他扭曲形式重复，令处于相对封闭环境中的大多数人认为这些扭曲的故事就是事实的全部。

社会化媒体时代，信息获取的方式越来越多，获取的便利程度也越来越丰富，在信息传递过程中一次次的过滤就会推动不同圈子的形成，不同的圈子之间由于信息接受方式、兴趣爱好以及性格特点等因素的不同，就会形成相互之间的封闭甚至是对立。社会化媒体的不断使用会越来越加深这种现象，最终形成回音室效应。

注意：在我们想要说明新媒体或者社会化媒体的缺点，讨论分析“技术论”，算法推荐等不利因素的时候，这个观点都可以帮助到我们，但是要注意使用主体：新媒体。

参考文献：

[1]胡泳.新词探讨:回声室效应[J].新闻与传播研究,2015,22(06):109-115.

[2]彭兰．网络传播概论：中国人民大学出版社，2017：156-157

- 信息茧房 -

英文：Information Cocoons

定义：信息茧房是指人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。由于信息技术提供了更自我的思想空间和任何领域的巨量知识，一些人还可能进一步逃避社会中的种种矛盾，成为与世隔绝的孤立者。在社群内的交流更加高效的同时，社群之间的沟通并不见得一定会比信息匮乏的时代来得顺畅和有效。

桑斯坦在《网络共和国》一书中提到长期处在信息茧房之中的个体由于过度的自主选择，会沉浸在自我满足之中，从而逐渐丧失了解与接触社会的动机与能力，个人判断能力与性格也会被逐渐磨平，心甘情愿的生活在自己建构的茧房中。

产生问题：网络群体极化、社会粘性丧失

注意：这个概念和回音室效应很像，运用的题目类型和出现的场合也很相似，但是要注意使用的区别。

参考文献：

[1]吴佳黛.微信传播中的信息茧房现象探析[J].学习月刊,2019(08):48-50.

[2]范红霞,孙金波.大数据时代算法偏见与数字魔咒——兼谈“信息茧房”的破局[J].中国出版,2019(10):60-63.

回音室效应与信息茧房的区别与联系

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。说白了就是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。

联系：两者概念的相似性就决定了它们之间必然有联系。由主观原因造成的信息茧房会更容易积聚相同或者相似的建议，这些观点经过二次发酵，就会更容易催生回音室效应。

所以，大家在使用它们兄弟二人的时候，一定要注意判断是由于什么原因产生的。

- 过滤气泡 -

英文：The Filter Bubble

定义：“过滤气泡 (Filter Bubble) ”一词最早由公民行动网站Move http://On.org的前执行董事Eli Pariser提出, 他于2011年3月发布了TED演讲《当心网上“过滤气泡”》, 同年5月出版书籍《The Filter Bubble:What the Internet Is Hiding from You》 (过滤气泡:互联网向你隐藏了什么) 。在接受著名的文化创意类网站Brain Pickings的创始人Maria Popova采访时, Pariser认为“过滤气泡”就是人们在网上冲浪所处的个人化的信息世界, 这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基于为底层架构，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”。

各个网站像气泡一样将用户与网站的其他信息隔绝开来，让人沉浸在自己偏好的信息世界中。随着新媒体技术的不断发展，公众在意识形态上越来越分化，其中“过滤气泡”发挥着极其重要的作用。

注意：这里需要注意的是算法推荐技术是引起这些问题的核心，算法推荐技术在解决信息泛滥的同时，也易引发“信息茧房”和“回音室”效应，制造“过滤气泡”，导致“群体极化”（下面就轮到它了，别着急）现象。这个过滤气泡出现更多的是指向技术与平台，在主体指向方面大家要注意区分。

参考文献：

[1]Maria Popova (May.12, 2011) The Filter Bubble:Algorithm vs.Curato&the Value of Serendipity.Retrieved Jan.19, 2018, from BrainPickings,

https://www.brainpickings.org/2011/05/12/thefilter-bubble/.

[2]王斌,李宛真.如何戳破“过滤气泡”  算法推送新闻中的认知窄化及其规避[J].新闻与写作,2018(09):20-26.

- 群体极化 -

英文：Group Polarization

定义：群体极化亦称“冒险转移”。指在群体决策中往往表现出一种极端化倾向，即或转向冒险一极，或转向保守一极。一般认为，群体决策可能使个人更加冒险，也可能使个人更加保守。大量的研究发现，群体决策比个体决策更容易走极端,即群体极化。

产生原因：产生群体极化的原因可以概括为两种途径，即信息影响途径和社会比较途径。

信息影响途径是指在群体讨论过程中，成员所提供的绝大多数信息都是支持自己观点的，群体成员逐渐相信了自己观点的正确性。当意见倾向于某一个方向时，大多数论据都用来论证该观点的正确性。于是，最初占优势的意见渐渐获得越来越多的支持。即它是在了解了新的信息和听到了新的说服性的意见时产生的。

社会比较途径是在群体讨论中，原来认为自己的意见比其他人更好更合理，但是现实中，不可能每一参与者的观点都超过所有成员的平均水平，于是许多成员开始省悟过来，发现自己的观点不像原来所认为的那样合理，结果发生了向极端转移，它是在成员了解了群体的一致意见时产生的。现实生活中，信息影响和社会比较途径常常是一起出现，甚至是相辅相成的。此外，责任分配、群体压力、文化背景和群体领导者等因素也会导致群体极化现象。

意义：群体极化具有双重意义。从积极的一面来看，群体极化能促进群体意见一致，提高群体内聚力和群体行为的一致性。从消极的一面看，它能使错误的判断和决定更趋激化、极端。

注意：群体极化这一概念主要运用在解释群体行为，互联网讨论以及舆论相关的话题。相比较以上几个知识点来看，群体极化是它们的共同结果。

参考文献：

[1]秦志希,芦何秋.论“人肉搜索”中舆论的群体极化现象[J].新闻与传播评论,2009(00):207-211+261+274-275.

[2]相喜伟,王秋菊.网络舆论传播中群体极化的成因与对策[J].新闻界,2009(05):94-95.

[3]郭光华. 网络暴力中“群体极化”倾向研究[A]. .新闻学论集（第20辑）©.:中国人民大学新闻与社会发展研究中心,2008:13.

[4]浅析“后真相”时代下网络极化现象，

http://media.people.com.cn/n1/2018/0628/c420257-30093968-2.html.

- 网络巴尔干化 -

英文：Cyber-balkanization

定义：网络巴尔干化原本为麻省理工学院教授马歇尔·范阿尔泰首次提出。现在主要指网络已分裂为有各怀利益心机的繁多群类，且一个子群的成员几乎总是利用互联网传播或阅读仅可吸引本子群其他成员的信息或材料。

马歇尔·范阿尔泰指出“我们发现，正如实际空间的分割或基本巴尔干化，可以分开地理群体一样，虚拟空间的分割或者网络巴尔干化，可以分开利益群体”。

形成原因：

• 网络社会的虚拟生存方式是网络巴尔干化产生的个人动因

• 网络社会的信息流动方式是网络巴尔干化产生的商业动因

• 现实社会的映像投射与反映是网络巴尔干化产生的根本动因

• 受众的刻板成见与传统媒体的缺位

应对措施：

• 解决现实社会的问题是化解网络巴尔干化的根本途径

• 将理性作为构建个人行为范式的基本准则

• 加强民族优秀文化的引领与创新

注意：这一概念主要可以运用在互联网风险、网络管理与控制、数据隐私与信息保护、数字鸿沟等问题。

参考文献：

[1]孙秀成,韩璞庚.论网络微内容传播巴尔干化现象的成因与应对原则[J].青海社会科学,2018(02):179-183.

[2]郭秋萍,任红娟.信息空间巴尔干化现象探析[J].情报理论与实践,2011,34(12):37-40.

群体极化与网络巴尔干化的比较

区别：群体极化是由群体在基于相同或者相似意见的讨论过程中所产生的极端化，其本身是基于无意识的行为；而网络巴尔干化本身就是有目的、有目标的利益群体分化过程。两者在主观动机上的不同是区分它们的主要方面。

联系：群体极化在发展过程中也可能会被某些利益团体或者群体所利用，最终导致网络巴尔干化。

小结

最后在把这几个关键的新媒体概念帮助大家主要梳理一下。

回音室效应是由于信息在封闭环境中的不断重复产生的，其产生原因客观方面居多；信息茧房是由于个人主观原因对于信息的选择性接触造成的；信息茧房聚集的观点与意见经过二次发酵就极易形成回音室效应。

过滤气泡简单理解就是由于技术原因形成的信息筛选，包括大数据以及算法推荐都是产生过滤气泡的技术动因，但是过滤气泡并非总是坏的东西，它的产生也必然有其社会背景以及社会需要，技术背后的操作者仍然是人，这种网络现象的产生实质上还是人与技术之间的博弈，需要辩证看待；

群体极化是指群体在决策过程中由于一见的讨论所产生的极化现象，它一方面有利于群体达成意见一致，加强群体的聚合力，另一方面也会诱发错误的、极端的判断；

网络巴尔干化是由政治意义化的巴尔干化衍生而来，现在主要指代网络由于利益以及各方面原因所分裂化的状态。网络巴尔干化与群体极化的的主要区别就是前者是有意识的行为产生的，后者是无意识的行为产生的。

新媒体的发展决定了它的学科体系是开放的，外延会不断的扩展，也会有越来越多的新名词出现在大众的视野中，不同的名词有其产生的社会背景，有其运用的主体范围，有其针对的社会问题和社会现象，当然在表达中就会呈现出不同的特点。掌握并且熟练运用这些名词是我们在备考复习中必须经历的一关，希望大家在接触不同名词的时候，能够善于将不同的名词进行比较。