哥大學生抗議行動告一段落。對我來說，持續觀察這一事件是難得的體驗。
一位朋友說：張豐從想追求客觀變成了“他們的傳聲筒”，本身就是一個值得研究的事。他支持以色列，認為我在支持巴勒斯坦。
而一位支持巴勒斯坦的朋友也在指責我，因為我的文章還“還不夠”。
我自我檢討。去年10月7日，我為哈馬斯的恐怖罪行而震驚，但是到哥大之後，我開始注意以色列清算哈馬斯造成的後果，開始看到加沙遇難的婦女兒童。慢慢的，我不再喜歡以色列的戰爭技能。
這種變化是困難的。考慮到我公眾號的讀者，大部分都是支持以色列（當然，放眼全國，這又是極少數），我同情巴勒斯坦，冒著得罪讀者的風險。不過，看到不少讀者留言謾罵，我又覺得我的冒犯是有價值的。
人們的認知確實存在極化的現象，一旦形成一個印象，就很難改變。但是，我也看到有些讀者開始像我一樣，看到戰爭的另一個層麵。
如果有“信息繭房”的話，我自己的公眾號就是一個“繭房”，但是它也有從內部瓦解或者更新的可能。
重慶“胖貓”事件也是如此。警方公布胖貓和譚某的經濟往來之後，盡管仍有一部分不信，但是也有相當多的人改變了看法，不再認為譚某是騙子，也有人為曾經指控她為“撈女”而道歉。
這說明，所謂的“信息繭房”，或許隻是一個虛擬的靶子。其實，在傳播學上這個詞的誕生就很有趣，它是一個悖論。
信息繭房（Information cocoon）這個概念，是美國法學教授凱斯·桑坦斯的《信息烏托邦》最早提出來的，時間是2006年。這是關於信息時代的一個假說。
它為更多人所知，是2014年紐約時報的一篇報道。當時，皮尤研究中心發布了一個報告，認為美國因為黨派政治影響，大眾正在陷入信息繭房或者回音壁效應之中，支持共和黨的都看福克斯，而民主黨受眾則集中在NBC、紐約時報等媒體。這個報告擔憂，如果人們隻看自己“喜歡的”媒體，社會觀念就會越來越兩極化。
大家都忘了，紐約時報在報道這個研究的時候，其實提出了一個相反的看法：移動互聯網時代，人們接受多源信息的渠道和能力，都被低估了，這篇報道的標題就是“Americans Don’t Live Information Cocoons，美國人沒有生活在信息繭房裏。
吊詭的是，這篇“反思式報道”，反而讓信息繭房這個詞破圈了，尤其是這個詞被翻譯成中文之後，成為一個常用概念。實際上，在穀歌學術上搜索Information cocoon這個詞，前排展示出來的論文，大部分都是中國人寫的。
在美國，因為它缺乏分析的有效性，既不是一個常用的學術概念，也不是一個日常術語，但是它被翻譯到中文語境，卻成為了一個用來製造焦慮和貶低別人的武器——你處在信息繭房中，就不具備了對話資格。
在以興趣和“算法”為基礎的信息和短視頻流行後，“信息繭房”也成為一個為大家所知的流行詞。這表明了一種擔憂，人們擔心被大數據算計。人們擔心“大數據”捕獲到你的興趣愛好，就會推送相似的內容，這樣你在屏幕上看到的就會是同類信息。
但這種擔心是不必的。前幾天在洛杉磯的時候，我用Uber點了幾次外賣。前天晚上回到紐約，在肯尼迪機場叫了一輛車，上車後竟然收到一條短信：現在在Uber上點餐，等你到家就可以吃了。四十多分鍾的車程，剛好和送餐時間吻合。
我罵了一聲混蛋。但是轉念一想，這也沒什麽。平台其實根本不知道，我晚上從來不點外賣。這不是說“大數據”不聰明，因為嚴格來說，這根本不是大數據，而是一個小小的服務。
我們總是過於敏感，把這樣的信息，上綱上線到“算法”，它連小學數學都算不上。
實際上，就像紐約時報當初報道的那樣，移動互聯網時代，人們接受多元信息的可能性大大增加了。海量的ugc、pgc內容，加上推薦算法，就可以給你帶來一個更大的世界，並且是高效的。
在X（推特）上，除了“正在關注”的人外，還有“為你推薦”，經常推薦我討厭的人。我必須手動屏蔽，才能讓那些人不出現在我的屏幕上。
這說明一個事實：算法不但沒有導致信息繭房，而且正在努力打破我的認知框架，想給我一些新東西。在抖音這樣的視頻平台，這樣的操作也是很普遍。除了係統推薦的，你關注的，還有電商、長視頻各類頻道，甚至還可以自己調節管理每種類型內容的比例。
就連最近的微信公號也開始轉向算法了。現在獲得10萬+比較容易，因為會有“係統推薦”。但是一篇10萬+文章，“點讚”和“在看”，可能隻有幾十上百個。我已經遇到幾次莫名其妙的推薦，感覺自己已經失去對文章的控製，它被推薦到一些陌生人那裏——引來大量謾罵。
坦白說，我不喜歡這種感受。我更喜歡文章被推送到誌同道合者那裏，他們可能會打賞，而不是舉報、謾罵。
換一個說法，我隻在乎同道的評價，就是想製造“回音壁效應”，打造一個“信息繭房”。公眾號本來就是無數個這樣的“繭房”，現在平台加強推薦，反而打破了繭房。
過去的公眾號更像是同溫層自媒體，封閉的、不斷強化認同的。而今日頭條這樣的靠算法推薦的平台，會帶來觀點的不同，突破同溫層，你總會看到新的、意想不到的內容。它恰恰打破了個人視野的局限性。
而短視頻平台就更是如此。不管是抖音還是快手，都有海量用戶，所謂的“算法”，也是多維、立體的，在這樣的信息海洋，你想躲在某個信息繭房裏，反而是不可能的。
很多人喜歡使用“信息繭房”，其實隻是對和自己觀點不一致的人的變相指責。凡是和自己不一致的，就是處在繭房中。其實，各種“不一樣”恰恰說明信息繭房是一個可疑的概念——你不願意看到另一麵，那不是信息繭房的問題，而是你的問題。