对立极化，是算法的锅还是人的锅

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对立极化，是算法的锅还是人的锅
- 陈轩甫专业压稿
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2026-05-07 11:07:12 字号：A- A A+ 来源：观察者网

杜克大学社会学家克里斯·贝尔（Chris Bail）的实证研究让受试者在一个月内，关注一个持续转发对立党派政客和意见领袖言论的机器人账号。结果显示，受试者并没有变得更加温和理性，民主党受试者的立场也呈现出更加自由化的趋势，而共和党受试者，在被迫接触自由派观点后，其保守倾向显著增强。

研究者认为，人类的动机性推理（motivated reasoning）会促使人们在遭遇反面证据时，通过反驳对方来强化自我认同，从而加剧政治极化。

如果确实不是算法的锅，那究竟是人的哪些方面出了问题？一个原因也许就是人类的社交动机与“同质性聚集”（Homophily）倾向。

2024年发表在《实验心理学期刊：总论》（Journal of Experimental Psychology: General）的一项研究揭示，社交媒体用户关注、互动和回粉行为的主要驱动力是“社交动机”而非“信息动机”。人们更倾向于与分享相似世界观的“同党”建立联系，并对对立阵营表现出天然的排斥，这种对社交归属感的追求导致了在线社交网络自然演化为彼此隔绝的集群。

另一项发表在《自然》旗下《计算社会科学杂志》的模拟研究也证明，即便在算法干预最小的环境中，只要存在极少量的社会影响力和“取关”（Unfollowing）不同意见者的行为，社交网络就会迅速退化为分散、同质的“回音室”。

阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所（ILLC）在2025年的最新模拟研究中则采用隐藏点赞数或强化跨党派内容推荐的操作，发现“回音室”的出现主要是因为人们在互动中存在“选择性接触”和“确认偏差”，倾向于寻找符合先前观点的信息并回避冲突。

这种情感化的参与驱动了网络结构的增长：人们通过转发来构建关注网络，而转发决策往往是情感性和防御性的，这形成了一个自我强化的循环，使极化成为社交媒体架构中难以通过技术手段根除的深层机制。

西方政治学者还普遍关注了“政治精英极化”，认为他们越来越极端的言行，也是驱动社会分歧扩大、把普通人带沟里的关键因素之一。例如，在气候变化议题和疫情问题上，美国精英的矛盾立场，直接导致了公众对科学机构（如CDC）信任的迅速瓦解和党派阵营的对立。

极化水平的波动与外部现实事件高度同步，而非受控于平台逻辑。发表在《自然》正刊上的研究对Reddit长达14年的数据进行了量化分析，发现在2012年至2015年间，该平台的政治极化程度保持在一个非常稳定的区间。然而，在2016年美国大选年，平台的极化程度骤然飙升，并在随后的年份持续保持高位。

关键证据显示，这种系统性的极化并不是由老用户在平台内变极端驱动的，而是由当年的“新增用户”和“新参政用户”带来的。大选这一外部社会政治事件将大量已经极化的群体吸纳进社交平台，改变了整体的生态，这侧面说明极化是一个社会性、历史性的现实问题，平台和算法只是承载这些矛盾的载体而非源头。

更重要的背景，则是美国为代表的西方社会发生了重大裂变，贫富差距拉大，大量民众在全球化中失落……这方面的论述更是汗牛充栋。

相比于人类的本能、政客的盘算，以及外部整体氛围的带动，算法这一技术工具，反而可以说是相当“情绪稳定”了。将复杂的政治与社会分裂，归因于单一技术机制，无助于问题的解决。

“信息茧房”“回声室”或“过滤气泡”作为一种时代情绪的投射，捕捉到了某些真实的变化，却未必构成完整的解释。真正需要回答的，仍是一个更为困难的问题：在一个由技术深度介入的信息环境中，社会是否还能维持基本的事实共识与公共讨论空间？而不是简单地甩锅给算法或技术，把它们作为“便利的替罪羊”。

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