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# 資訊繭房

> 資訊繭房是人只挑選讓自己舒服的內容而織成的資訊環境。2006年，同一條標題換了來源標籤，一次點擊就變了，但這不是密封的全部食譜。

<Info>
  **類別**: 效應<br />
  **類型**: 人靠選擇自己已經想要的內容而織成的資訊環境<br />
  **來源**: Cass R. Sunstein，《Infotopia》（牛津大學出版社，2006）。該書沒有重讀。下面那句來自出版社預覽，頁碼標記為 9。被計數的檢驗是 Iyengar 與 Hahn，《Journal of Communication》第 59 卷（2009），第 19–39 頁<br />
  **別名**: information cocoon（資訊繭）。本頁之後不把這個名字和回音室或過濾氣泡換著用
</Info>

<Note>
  **快速回答** — **資訊繭房**（Information Cocoons）在本頁是這樣一種資訊環境：人只聽見自己選擇的、只聽見讓自己舒服和高興的內容。Cass R. Sunstein 在《Infotopia》裡寫下這一句。被計數的動作更窄。2006 年，同一條標題換了台標，點擊的人就不同。那一次點擊不是一份密封的食譜。
</Note>

## 什麼是資訊繭房？

資訊繭房是人自己織成的資訊環境：留下已經想聽的，把其餘的留在外面。

> 「核心問題在於資訊繭房：那是一些資訊環境，我們在其中只聽見自己所選擇的，也只聽見讓自己舒服、讓自己高興的。」

這一句來自 Cass R. Sunstein《Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge》（牛津大學出版社，2006）的出版社預覽。預覽把這一頁標為第 9 頁，節名是 “Dreams and Nightmares”。這本書沒有重讀。強說法是「只」。菜單上還留著另一個台標，就還沒有達到這個「只」。蠶繭可以當作比喻：每一縷絲都是這個人已經喜歡的一次選擇。後來的選擇若總用同一縷絲，殼才會變厚。[回音室效應](/zh-hant/effects/echo-chamber-effect)是把一邊反覆放大、把另一邊壓低的社會封閉。[Confirmation Bias](/zh-hant/effects/confirmation-bias)是去尋找已經相信的證據。這兩種機制都不繼承下面的點擊數字。

### 資訊繭房的三層理解

* **入門**: 在把喜歡的台標當成整件事之前，把標題和台標分成兩行寫下來。在 2006 年的測驗裡，這兩行不是同一件事實。
* **實踐**: 在一份菜單上記下三筆：提供了什麼，你點了什麼，你從未打開什麼。合意的那一次點擊只回答中間那一筆。
* **進階**: 「大約 10%」是作者給出的平均數：共和黨人選擇 CNN 或 NPR 報導的概率。「將近加倍」是他們描述共和黨人在旅遊和體育上的用詞。表 1 裡的 Fox 係數是條件 logit 估計，不是這兩個百分比。

## 起源

本頁的定義句是 2006 年的預覽。同一段說，Nicholas Negroponte 預言了 Daily Me，一份完全個人化的報紙，每個人都可以挑選自己喜歡的題目和看法。《Being Digital》沒有重讀。這裡沒有那本書的年份，也沒有它的頁碼。同一份預覽把這種環境稱為溫暖、友善、人人分享我們看法的地方，並說重大錯誤就是這種舒適的代價。這是他的警告，不是一家公司或一個政府的計數結果。

更早的過濾主張來自《Republic.com》（普林斯頓大學出版社，2001）。本頁沒有重讀它。Shanto Iyengar 與 Kyu S. Hahn 引用第 201–202 頁：人們會把自己關在他們寧可避開的題目和意見之外。2001 年這本書的其他句子，這裡不用。

Iyengar 與 Hahn 把對合意資訊的偏好放在網路之前。他們引用 Leon Festinger 的《A Theory of Cognitive Dissonance》（1957），那本書預測人會去找自己預期會同意的內容。他們也寫到，早期檢驗把主動選擇，和僅僅來自周圍環境的接觸混在一起，並引用 David O. Sears 與 Jonathan L. Freedman（1967）。這兩份文獻都沒有重讀。它們的計數不在本頁。

對標籤的計數檢驗是 Shanto Iyengar 與 Kyu S. Hahn 的 “Red Media, Blue Media: Evidence of Ideological Selectivity in Media Use”，《Journal of Communication》第 59 卷（2009），第 19–39 頁。PDF 印有 doi:10.1111/j.1460-2466.2008.01402.x，沒有印月份。期刊記錄把文章日期寫為 2009 年 3 月 26 日。Iyengar 的署名單位是史丹佛大學傳播學系。Hahn 的署名單位是延世大學 Underwood International College，以及加州大學洛杉磯分校傳播學系。

對「只」的另一條限度，是 R. Kelly Garrett 的摘要。篇名是 “Echo chambers online?: Politically motivated selective exposure among Internet news users”，刊於《Journal of Computer-Mediated Communication》第 14 卷第 2 期，第 265–285 頁，2009 年。出版社記錄為 doi:10.1111/j.1083-6101.2009.01440.x，日期是 2009 年 1 月 1 日。PDF 沒有重讀。他的標題在問回音室。本頁只用摘要，當作迴避有多強的限度，不把他的研究挪到[回音室效應](/zh-hant/effects/echo-chamber-effect)那一頁。

## 核心要點

四種讀法把「只」這個字、台標、黨派點擊，以及食譜裡還沒打開的其餘部分分開。

<Steps>
  <Step title="「只」是主張，不是這次測量">
    Sunstein 的句子說的是一種資訊環境：我們只聽見自己所選擇的，也只聽見讓自己舒服、讓自己高興的。同一份預覽把這個風險連到 Daily Me，材料來自這個人已經喜歡的題目和看法。Iyengar 與 Hahn 的螢幕沒有拿掉其他台標。每個人看見四條標題，外加一個標著 Can't Say 的格子，並在六個題目裡各做一次。點開讓自己舒服的台標，是一縷絲。它本身還不是織完的殼。
  </Step>

  <Step title="台標不是那家編輯部">
    新聞來自 MSNBC 的每日供稿，並被隨機配上 Fox、NPR、CNN 或 BBC 的台標。對照組看見同一批標題，所有台標都被刪掉。順序、標題和台標都做了平衡。Fox 台標上的點擊更高，是對標籤的反應，不能證明這條新聞由 Fox News 寫成，也不能證明讀者讀完了它。研究問的是他們想讀哪一篇。它沒有給閱讀計時。
  </Step>

  <Step title="黨派點擊是實在的，也不均勻">
    共和黨人被 Fox 標籤吸引，並避開 CNN 與 NPR。作者寫道，平均而言，一名共和黨人選擇 CNN 或 NPR 報導的概率大約是 10%。民主黨人對 Fox 的迴避，和共和黨人對 CNN、NPR 的迴避一樣，而且他們沒有落到另一個單一來源上。後來的檢驗發現，自由派對 Fox 強烈迴避，對非 Fox 台標之間沒有顯著偏好。Fox 標籤使共和黨人選擇旅遊和體育新聞的比率將近加倍。這是作者的用詞。它不是一個印出來的倍數，也不是政治或伊拉克題目上的結果。
  </Step>

  <Step title="迴避是更弱的那一步">
    Garrett 的摘要說，強化既有意見的資訊會提高打開一篇報導的可能，而挑戰意見的資訊只使打開變得稍微更不可能。兩種影響都不大，強化是更重要的預測項。一旦某人決定查看一篇報導，摘要沒有發現他們因為不同意就放棄它的證據。受試者從兩個黨派新聞網站的讀者中招募，N = 727。那篇文章的係數和網站名字，這裡都不印。N = 727 不是 2006 年標籤測驗裡的人數。
  </Step>
</Steps>

## 應用場景

四項檢查用來攔住一件事：一次舒服的點擊，被記成一個再也聽不見其他聲音的環境。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="把標題和台標分開寫" icon="newspaper">
    一條新聞顯得已經定論時，把標題抄在一行，把來源台標抄在下一行。在 2006 年的設計裡，這兩樣是隨機配上的。若你分不開它們，你還不知道自己選的是哪一個。
  </Card>

  <Card title="把另一個台標留在菜單上" icon="list-check">
    Sunstein 那句裡的繭，要求另一邊不被聽見。在工作菜單或課堂書單上，留一條你沒有預料會想要的材料。記下你是否打開它。打開不是同意。菜單上根本不放，和放了卻跳過，是兩個動作。
  </Card>

  <Card title="不要讓一個台標代表全家" icon="house">
    一個家庭、一個團隊或一間教室，可以共用一個喜歡的來源，同時在那一小時之外遇見別的來源。問一問當時還提供了什麼。2006 年的受試者面對四個台標和一個 Can't Say 格子，共六次。那份菜單不是廚房、教室或群組對話。
  </Card>

  <Card title="把 2006 年的比率留在 2006 年" icon="ban">
    大約 10%、「將近加倍」，以及 Fox 的 logit 係數，屬於 Polimetrix 匹配樣本裡的登記選民，時間是 2006 年 3 月 30 日至 4 月 16 日，點擊的是 MSNBC 供稿上的標題。它們不是一條資訊流的比率，不是一家公司的比率，也不是後來某一年的比率。
  </Card>
</CardGroup>

## 經典案例

2006 年 3 月 30 日至 4 月 16 日，Iyengar 與 Hahn 把新近標題給 1,023 名經 Polimetrix 招募的登記選民看。他們把這一組描述為全國代表性樣本。論文腳註寫明，按種族、性別、年齡、教育，以及推估的黨派和意識形態做匹配，並不意味著樣本沒有偏差。本頁不抄那條腳註裡的對照。1,023 人裡，772 人看見來源台標，251 人看見同一批標題，但台標被刪掉。作者也把無標籤的一組稱為約佔研究的四分之一。新聞池有 383 條。伊拉克 60 條，政治 71 條，種族關係 40 條，旅遊 11 條。給出這四個數字的那一段，沒有印出體育和犯罪的條數。

每個人在六個題目裡，從四篇報導或 Can't Say 中選擇。硬題目是美國政治、伊拉克戰爭和種族關係。軟題目是犯罪、旅遊和體育。圖 1 以單條新聞為單位，選擇率是點擊它的受訪者份額。同一條新聞戴上 Fox、CNN 或 NPR 的台標時，吸引的讀者不同。共和黨人朝 Fox 移動。作者給出的平均數是：共和黨人選擇 CNN 或 NPR 大約為 10%。Fox 標籤使共和黨人選擇旅遊和體育新聞的比率將近加倍，而旅遊池只有 11 條。民主黨人避開 Fox，也沒有匯到 CNN 或 NPR。論文說，自由派對 Fox 強烈迴避，對非 Fox 來源沒有特別的親和。那些非 Fox 台標之間的成對檢驗並不顯著。

表 1 報告 Fox 台標相對於無標籤基線的條件 logit 係數，括號裡是標準誤。政治是 .613（.267），種族關係 .743（.201），伊拉克 .981（.229），體育 .645（.166），犯罪 .767（.203），旅遊 .360（.168）。每個題目的 N = 1,023。政治和旅遊標為 p \< .05。其餘四個 Fox 係數標為 p \< .01。論文的註把它們稱為相對基線的選擇率偏離。它們仍然是 logit 係數。讀者不能把 .981 讀成 98 個百分點的差距，也不能把 .360 當成那句「將近加倍」。非 Fox 的係數不印在本頁。

教訓是那一縷絲，不是那隻殼。人們會點一個符合自己既有立場的台標，包括作者原本預期會更安靜的軟題目。螢幕上仍然有其他台標。Garrett 的摘要來自另一個樣本：強化勝過「不太願意打開挑戰性報導」的輕微傾向，而一旦報導被打開，這種迴避就退了。Sunstein 的「只」，仍是這兩項設計沒有測完的主張。

## 邊界與失效場景

資訊繭房不能用來給出「有多少人完全聽不見另一邊」的份額。2006 年的任務在每一塊帶標籤的螢幕上都提供了其他台標。大約 10% 是作者對共和黨人選擇 CNN 或 NPR 的平均數，不是民主黨人的比率，也不是一天閱讀的份額。「將近加倍」覆蓋的是共和黨人的旅遊和體育。它不是硬新聞的結果，而旅遊只靠 11 條新聞。Fox 係數不是點擊份額。

不要把這些數字貼到一個平臺、一家公司、一間教室或一個家庭上。不要把匹配樣本讀成普查。研究沒有記錄有沒有人在點擊之後繼續讀。Garrett 的 N = 727 是另一種設計裡的兩群黨派讀者。他的 PDF 沒有重讀，所以他的係數不屬於這裡。Festinger 1957 以及 Sears 與 Freedman 1967 都沒有重讀。

[群體極化](/zh-hant/effects/group-polarization)是志同道合的討論之後意見發生移動。[虛假共識效應](/zh-hant/effects/false-consensus-effect)是把自己的圈子誤當成公眾。[團體偏見](/zh-hant/effects/in-group-bias)是偏袒被標成自己人的人。一個讓人舒服的台標可以餵養這三件事。它們都不是上面測量的那一次點擊，也不攜帶這些係數。

## 常見誤區

一次合意的點擊、一間密封的房間，以及一次演算法分揀，很容易被收成同一個故事。下面的來源並不是這樣。

<AccordionGroup>
  <Accordion title="點了，就等於這個人聽不見別的">
    Sunstein 的「只」是強主張。在 2006 年的螢幕上，其他台標仍然列在那裡，作者給出的平均數是：共和黨人選擇 CNN 或 NPR 的概率大約為 10%。Garrett 的摘要說，挑戰性的報導只使打開變得稍微更不可能，而且一旦選定，這種不願就不再出現。稍微，和「只」，不是同一個大小。
  </Accordion>

  <Accordion title="繭房、回音室和過濾氣泡是同一步">
    資訊繭房在這裡是人靠選擇織成的環境。回音室效應那一頁是把一邊反覆放大的封閉，並把過濾氣泡留給「演算法按先前行為來挑選」。Confirmation Bias 是去尋找吻合的證據。四個名字用一個，就會蓋住當時量的是哪一刀。回音室那一頁的臉書數字不挪到這裡。
  </Accordion>

  <Accordion title="將近加倍或 .981 是伊拉克的百分點">
    「將近加倍」是作者對共和黨人在旅遊和體育新聞上看到 Fox 標籤時的散文。它不是印出的倍數，也不是政治或伊拉克的對照。伊拉克的 Fox 係數是 .981（.229），是相對無標籤標題的條件 logit 估計，標為 p \< .01。它不是 98 個百分點。旅遊的係數是 .360（.168）。這是第三個數，旁邊還有那句加倍，以及 11 條旅遊新聞。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 相關概念

資訊繭房旁邊，是把一邊反覆放大的封閉，是尋找吻合證據的搜索，是志同道合討論之後的意見移動，是把自己的圈子誤當成公眾，也是對自己人的偏袒。2006 年的係數留在本頁。

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="回音室效應" icon="comments" href="/zh-hant/effects/echo-chamber-effect">
    把一邊反覆放大、把另一邊壓低的社會封閉。選擇一個讓人舒服的台標，可以去餵養那種封閉。兩頁不共用一個樣本。
  </Card>

  <Card title="Confirmation Bias" icon="check-double" href="/zh-hant/effects/confirmation-bias">
    去尋找、去閱讀那些配合既有信念的證據。一次台標點擊可以是這種尋找。尋找也可以發生在一份混合菜單上。
  </Card>

  <Card title="群體極化" icon="people-group" href="/zh-hant/effects/group-polarization">
    已經傾向同一邊的人討論之後，意見移向更極端的位置。重複的舒適本身還不是那一次移動。
  </Card>

  <Card title="虛假共識效應" icon="users" href="/zh-hant/effects/false-consensus-effect">
    把自己的菜單當成公眾。一個全是舒服來源的環境，會讓這個錯誤更容易。錯誤在於那個推斷。
  </Card>

  <Card title="團體偏見" icon="users" href="/zh-hant/effects/in-group-bias">
    偏袒被標成自己人的人。2006 年記下的是標題上的台標。它不是實驗室裡對團體的評分。
  </Card>
</CardGroup>

## 一句話總結

<Tip>在把一份食譜稱為密封之前，先寫下標題、台標，以及另一個台標當時是否在菜單上。這三筆不是同一次點擊。</Tip>


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