刷短视频时，你是不是总看到相似的内容？买完手机，购物软件接着推一堆配件？这其实是推荐算法在“贴心”服务的同时，悄悄把你关进了信息茧房——只看见想看的，听不见外面的声音。
信息茧房是怎么形成的？
推荐算法的核心逻辑是“你喜欢什么，我就给你更多”。它通过记录你的点击、停留、点赞行为，不断优化推送内容。久而久之，系统认定你是“爱看萌宠的人”，就不会再让你刷到科普视频，哪怕你曾经点进去看过两眼。
这种“投其所好”的机制，就像给你定制了一扇窄窗，窗外的世界被裁剪得只剩一角。
算法能不能主动“破墙”？
能，而且已经有平台在试。关键在于让算法从“一味迎合”转向“适度探索”。比如，在你常看美食视频的列表里，悄悄插入一条冷门纪录片，或者在购物车旁边加个“你可能没想到”的栏目。
这种设计叫“多样性注入”。技术上并不难实现，只需要在推荐模型中加入一个“新颖性权重”。比如：
score = 0.7 * 点击率预测 + 0.2 * 内容多样性 + 0.1 * 用户探索意愿这样一来，即使某个内容预测点击率不高，只要足够新鲜，也有机会露脸。
用户也能参与“破茧”
有些应用开始提供“换一批”“减少此类推荐”按钮，别小看这些功能。你每点一次“不感兴趣”，其实是在给算法上课。更直接的是开放“兴趣标签”手动管理，比如抖音的兴趣偏好设置页，关掉几个过度推荐的分类，信息流立马清爽不少。
还有平台尝试“随机推荐”模式。像某些音乐App的“随便听听”功能，完全抛开历史数据，靠算法随机搭配，反而让人重新发现惊喜。
平衡才是关键
完全打破茧房也不现实。毕竟大多数人打开App是为了放松，不是来上社会学课的。理想状态是：主屏保持舒适区，边缘留出探索口。就像超市不会只卖你常买的泡面，但也不会把酱油货架搬到零食区。
未来的推荐系统，不该是封闭的回音壁，而应是个有透气窗的房间——风能吹进来，人也能走出去。