回声室效应

回声室效应（Echo Chamber）亦被称为回音室效应、信息回音室/回声室、媒体回音室/回声室、在线（线上）回音室/回声室和新闻回音室/回声室。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。

许多学者注意到“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，一些研究表明“回声室效应”对人们造成的影响被夸张化了。

## 概要

互联网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络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。由于网络与社群媒体的发展，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络使用习惯建立算法，持续推播符合该使用者喜好的内容。这样透过网络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络的公共讨论破裂。

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。

## 研究

许多学者对回声室效应做过研究，然而目前对于这个现象的了解仍十分碎片化。巴克希等人（Bakshy et al. 2015）曾对回声室效应造成的影响作过研究，其中研究人员发现人们通常分享与他们观点一致的新闻文章，并且他们发现人们更容易和有相同政治倾向的人产生交流、建立关系。另外，他们也发现人们在网络上接触到交叉讯息（cross-cutting content, 即与自己政治倾向相反的内容）的潜在可能性在自由派仅24%、保守派仅35%。许多其他研究表明交叉内容是衡量回声室效应的重要指标，像是博塞塔等人（Bossetta et al. 2023）发现在英国脱欧期间，Facebook上的评论中有29%为交叉讯息。回声室效应可能存在于个人在网络上获取资讯的过程中，但较不存在于人们在社群媒体上与他人的互动中。

另一方面，杜布瓦和布兰克（Dubois and Blank, 2018）表示回声室效应确实存在，但并没有人们想的普遍。根据数据表明大多数人皆从多元的管道接收资讯，仅有8%的人在讯息的获取上有较单一的来源。鲁斯克（Rusche, 2022）表示大多数Twitter用户不太受回音室的影响，但在高度活跃的用户中仍有小部分用户在民粹主义政治家的追随者中占了大多数，创造出了相似观点相对封闭的交流空间。

另外，也有一些研究表示人们也会分享与自己政治观点不同的新闻报导，或是发现社交媒体的用户比起不使用社交媒体的人们，仍然有更多元的资讯来源。这些研究都与回音室效应产生矛盾，因此对于回声室效应的研究仍然缺乏共识。

由于定义不明确、研究方法不一致，且数据也尚不足以作为代表，关于回声室的研究尚未达成共识。对回声室的研究在不同政治环境下经常得出相反结论。

牛津大学路透新闻研究所通过研究多个国家多位学者的有关“在线回音室”的社会科学著作后得出结论，认为“回音室效应”的规模比人们通常认为的要小得多，并强调用户的自我选择是形成回音室的关键因素，而不是算法推荐本身。例如在英国，仅有约6%到8%的公众生活在政治倾向明显的“信息回音室”中。基于网络跟踪数据的研究支持了这一结论：在英国2019年大选期间，只有少数选民生活在党派新闻回音室中，其中工党选民占2%，保守党选民占4%。在其他欧洲国家的研究也得出了类似的结论：例如，瑞典的研究表明，公众接收信息的来源十分多样，并非每个人都处在孤立的回音室中；同样地，西班牙的研究中也未发现广泛存在的所谓“信息回声室”。

在亚洲国家的一些研究也对“回声室效应”的广泛存在提出了质疑。例如，以色列的研究显示，只有大约3%的人生活在完全生活在由党派立场鲜明的媒体创造的“回音室”中。

在美国，一些研究人员也发现，具有同质新闻接收习惯的互联网用户是罕见的。

研究还指出了单平台研究“回音室效应”的局限性。虽然有研究在某个单一的社交媒体平台上发现了许多观点一致的社群，但由于这些研究仅限于特定平台，而无法确定用户是否在其他媒体上也生活在封闭的回音室中，因此其研究价值有限。例如，仅基于社交媒体平台 X 的分析可能会高估回音室的规模，因为用户可能通过其他渠道（如电视新闻）接触到不同的观点。

## 影响

### 线上社群

当群体中充斥着相似观点而缺乏反驳的声音时，这样的群体容易因为回声室效应而与外界产生隔阂，特别是当该意见与政治立场相关时会更容易受到回声室影响。而因为比起新闻上的讯息，人们会更容易接受自己在社群媒体上获取的资讯，这使得许多谣言会更容易在社群平台上被广泛传播。另外比起面对面交流，人们在网络上能更勇敢的表达意见，也能更容易找到与自己意见一致的人。

### 线下社群

许多线下的社群因政治理念或是文化等因素而存在隔阂，回声室效应可能造成人们忽略自身群体之外的其他群体在文化等方面上的变化。而当一个群体间只有相似的意见而缺乏来自外部的观点时，在回声室效应的作用下容易使这个群体走向极端，造成群体极化现象的发生。这种现象也可以借由社群媒体上传播假讯息或误导讯息等方式拓展到线下社群。

另外，网络上的回声室效应也可能影响到个人在线下环境中参与讨论或发表意见的意愿。一项在2016年的研究表示：在Twitter上收获较多与自己意见相似的言论的人们在工作上也会更愿意表达自己的想法。

## 实际案例

- 大卫·肖（David Shaw）在1990年所撰写的文章中指出对1980年代麦克马汀育幼院事件判决的新闻报导是回声室。大卫声称新闻媒体对于该事件的行为如同一群狼，诸多的越线报导与不实消息传播创造了一个恐怖的回声室并严重影响了庭审判决过程，而新闻工作者在这其中早已丧失了基本的媒体的基本道德。
- 亚当·科恩（Adam Cohen）在《时代》杂志1998年2月16日号《Trial by Leaks》的封面故事《The Press And The Dress：淫秽泄密的解剖，它如何在媒体的回声室里回荡》（The Press And The Dress: The anatomy of a salacious leak, and how it ricocheted around the walls of the media echo chamber）中记载了关于克林顿总统与莫妮卡·莱温斯基（Monica Lewinsky）丑闻的报导。此案例也在美国的卓越新闻计划中被深入调查。
- 关于类鸦片物质的讨论可能影响药物相关的立法，并且有人认为这些讨论也有回声室效应的作用。
- 有人认为英国脱欧公投有受到回声室效应的影响，相关论述也曾在英国的新政治家杂志中出现过。
- 有人将2014年的玩家门事件争议中玩家社群与记者之间的纷争视为回声室效应的表现。
- 2016年美国总统大选也引发了众多关于媒体回声室现象的讨论，一些人认为回声室效应在这之中发挥了重大作用，使唐纳德·川普得以从选战中获胜。郭等人（Guo et al. 2020）表示支持川普与希拉里的群体在Twitter社群上存在显著的差异，创造了一定程度的回声室影响。而有些人也认为Facebook似乎鼓励使用者接触与其立场一致的贴文。

## 与“信息茧房”的联系和区别

“信息茧房”（英：Information Cocoons）的概念最初由凯斯·桑斯坦在其著作《信息乌托邦》中提出，指的是人们只关注自己选择或使自己感到愉悦的信息，从而形成封闭的类似“茧房”的信息系统。“回声室效应”侧重于单一信息的重复与加强，而“信息茧房”更强调信息来源的单一和信息环境的封闭。两者虽然存在相似的心理机制，但概念有所区别。在中文语境下，相较于“过滤气泡”和“回声室效应”，“信息茧房”更多地被公众和学术界讨论，而英文学术著作中有关“信息茧房”的研究寥寥无几。

### 学术研究

在算法驱动的信息推荐系统日益普及的背景下，“信息茧房”的概念被广泛讨论。公众普遍担忧个性化推荐会导致信息窄化，加剧社会割裂。然而，学界对“信息茧房”的理解与公众的直觉感受存在较大差异。多位学者的研究及媒体报道指出，“信息茧房”概念缺乏实证研究和量化数据支撑，其负面效应其实并不存在。

与对算法造成“信息茧房”的担忧相反，算法的目的在于提升信息分发效率和满足用户需求，算法实际上可能扩大受众接触信息的范围，并非“作茧”之源。算法并一成不变，而是不断迭代更新，以满足用户多元兴趣。且平台旨在留住用户，而非刻意制造“信息茧房”，推荐多样化内容是平台留存用户的必要手段。此外，也有学者接受媒体采访时表示技术具有偏向性并非中立，取决于人的价值观和社会背景。

有学者在其著作中指出，人们倾向于将复杂社会问题简单归咎于技术，而忽视了人的选择、社会环境等因素。“信息茧房”概念更多是个人选择性偏好的体现，并非算法时代独有。用户并非像部分人设想的完全被动接受算法的“投喂”，而是具有主动选择和影响算法的能力。此外，有学者认为熟人社交平台比算法推荐更可能导致“筑茧”效应。