新技术应用和大数据的快速发展，使得个性化服务成为可能，然而个性化服务在提供便利，满足用户需求的同时，也容易引发“信息茧房”效应，带来负面影响。
“信息茧房”这一概念最早是由哈佛大学教授桑斯坦提出的，他认为，互联网为公众提供了“资讯汪洋”，但人们接触信息并不是全盘接收，而是根据个人喜好有选择性地吸收。通俗来说，就是“信息偏食”，看自己想看的，听自己想听的。久而久之，“回音室效应”之下，公众会将自身桎梏于蚕茧般的“茧房”中。
个性化搜索一定会带来“信息茧房”吗?我们一起来看新浪新闻新媒体实验室、新榜研究院联合发布的《以Facebook和Google为例的国外信息茧房案例研究》报告结果。
一、Google的个性化搜索：千人千面
在Google浏览器中，不同用户输入相同的搜索词，会得到完全不同的搜索结果。这种个性化服务不仅体现在网页搜索上，还体现在新闻和视频信息搜索中，用户在使用新闻和视频搜索时，其结果同样存在明显的个性化差异。
2018年，谷歌竞争对手DuckDuckGo的一项研究显示，同一用户在私密浏览模式(退出Google账户)下的搜索结果与正常模式下的搜索结果大致相同，这在一定程度上说明，“信息茧房”依旧在起效，私密浏览和注销不会显著减弱“信息茧房”。
“个性化搜索”是在Google PageRank算法的基础上改进，并按照用户需求排列搜索结果的一种搜索方式。通过个性化搜索，用户可以获得与自身相关程度较高的搜索结果。随着搜索次数的累计，用户将得到越来越个性化的搜索结果，但是Google的个性化搜索也可能增强用户的偏见，这是造成“信息茧房”的原因之一。
二、Google搜索通过个性化服务造成信息茧房
要想弄清楚Google搜索是如何进行个性化推荐，并造成信息茧房的，我们就要从其算法开始说起。Google搜索最开始采用的是PageRank算法，这是用来标识网页的等级/重要性的一种方法，它是基于网站之间的相互投票，就是我们常说的网站之间互相指向。简单来说，就是如果判断一个网站是高质量站点时，那么该网站应该是被很多高质量的网站引用又或者是该网站引用了大量的高质量权威的站点。
2013年，Google浏览器在PageRank算法的基础上推出了个性化搜索。用户所得到的搜索结果不再只是基于传统的排名因素，还受到用户位置、搜索历史记录、谷歌账号、使用设备等个性化因素影响，从而得到一份适合自己的个性化搜索结果。
以搜索历史记录为例，Google会记住每个用户的浏览历史记录、搜索历史记录和点击次数，为用户创建个性化资料，然后根据用户的兴趣展示不同的搜索结果。我们以搜索“kafka”为例，当我们初次在Google浏览器里搜索“kafka”时，浏览器并不知道我们想要搜索的是小说家，还是数据软件服务商，所以它会尽可能展示出不同的搜索结果，供用户选择。当我们点击小说家“kafka”相关链接，并多次重复后，Google浏览器就会记住我们的偏好，默认我们搜索的是小说家“kafka”。当我们再次搜索时，Google浏览器就会直接展示小说家卡夫卡相关的信息，因为它已经记住了我们的阅读偏好了。
三、针对“信息茧房”Google已采取措施
“信息茧房”会带来个人认知窄化、族群极化、虚假信息泛滥等结果，因此针对“信息茧房”进行管理和优化显得十分重要。用户数量众多且调整难度大，打破“信息茧房”的尝试就集中在信息供给侧——媒体与平台，尤其集中于平台算法机制方面，平台算法的优化。
针对信息茧房，Google采取了一些措施，比如，Google不断优化搜索算法以及管理措施而免于批评。在重大事件发生时，Google首先推荐经人工审核编辑过的权威信息，还用明确的数据来指导优化其算法。此外，Google和YouTube虽都在Alphabet旗下，但是两者算法独立，由完全分开的两个团队来创建和运营。
四、算法推荐必然导致“信息茧房”效应吗
算法推荐必然导致“信息茧房”效应吗?北京师范大学新闻传播学院的喻国明教授认为，算法不是“信息茧房”形成的必要条件，也不在“茧房”生成后起到增效作用。“信息茧房”本质是用户选择机制中的一种“偏食”行为，它是个体、社会、场景与技术等因素共同作用的结果。
喻国明教授还强调我们当前正处于一个从对人的信任过渡到对机器信任、对算法信任的过程;随着算法与人的深度融合，可信任算法将在“信息茧房”的消解上发挥重要功能。
