新媒體技術的發展就如滔滔洪流一般席捲着人類社會生活的角角落落，技術帶來的改變會出現在方方面面，而對於現在的我們，印象最深刻的當然莫過於那些看着就犯迷糊的名詞解釋：回音室、信息繭房、過濾氣泡、群體極化、網絡巴爾幹化。它們無論從概念解釋還是運用的題目類型都具備着眾多相似之處，但是每一個也都是不一樣的煙火。如果運用的恰到好處，那麼題目的解答無疑錦上添花，相反，如果運用的不好，那麼本來就略顯粗糙的論述就會雪上加霜。

其實，概念本身並不可怕，也並不難懂，可怕的是理解的時候馬馬虎虎，運用的時候信手拈來。接下來本文就帶大家重新回顧這些“看似熟悉的陌生人”，為大家揭開它們不同的秘密。

- 回音室效應 -

英文：Echo Chamber Effect

定義：回音室效應在媒體上是指在一個相對封閉的環境上，一些意見相近的聲音不斷重複，並以誇張或其他扭曲形式重複，令處於相對封閉環境中的大多數人認為這些扭曲的故事就是事實的全部。

社會化媒體時代，信息獲取的方式越來越多，獲取的便利程度也越來越豐富，在信息傳遞過程中一次次的過濾就會推動不同圈子的形成，不同的圈子之間由於信息接受方式、興趣愛好以及性格特點等因素的不同，就會形成相互之間的封閉甚至是對立。社會化媒體的不斷使用會越來越加深這種現象，最終形成回音室效應。

注意：在我們想要說明新媒體或者社會化媒體的缺點，討論分析“技術論”，算法推薦等不利因素的時候，這個觀點都可以幫助到我們，但是要注意使用主體：新媒體。

參考文獻：

[1]胡泳.新詞探討:回聲室效應[J].新聞與傳播研究,2015,22(06):109-115.

[2]彭蘭．網絡傳播概論：中國人民大學出版社，2017：156-157

- 信息繭房 -

英文：Information Cocoons

定義：信息繭房是指人們的信息領域會習慣性地被自己的興趣所引導，從而將自己的生活桎梏於像蠶繭一般的“繭房”中的現象。由於信息技術提供了更自我的思想空間和任何領域的巨量知識，一些人還可能進一步逃避社會中的種種矛盾，成為與世隔絕的孤立者。在社群內的交流更加高效的同時，社群之間的溝通並不見得一定會比信息匱乏的時代來得順暢和有效。

桑斯坦在《網絡共和國》一書中提到長期處在信息繭房之中的個體由於過度的自主選擇，會沉浸在自我滿足之中，從而逐漸喪失了解與接觸社會的動機與能力，個人判斷能力與性格也會被逐漸磨平，心甘情願的生活在自己建構的繭房中。

產生問題：網絡群體極化、社會粘性喪失

注意：這個概念和回音室效應很像，運用的題目類型和出現的場合也很相似，但是要注意使用的區別。

參考文獻：

[1]吳佳黛.微信傳播中的信息繭房現象探析[J].學習月刊,2019(08):48-50.

[2]范紅霞,孫金波.大數據時代算法偏見與數字魔咒——兼談“信息繭房”的破局[J].中國出版,2019(10):60-63.

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回音室效應與信息繭房的區別與聯繫

區別：信息繭房是由於自身主動的信息接觸行為產生的，回音室效應是封閉環境內相同或者相似觀點的重複產生的。說白了就是信息繭房是主觀原因造成的，回音室效應是客觀原因造成的。

聯繫：兩者概念的相似性就決定了它們之間必然有聯繫。由主觀原因造成的信息繭房會更容易積聚相同或者相似的建議，這些觀點經過二次發酵，就會更容易催生回音室效應。

所以，大家在使用它們兄弟二人的時候，一定要注意判斷是由於什麼原因產生的。

- 過濾氣泡 -

英文：The Filter Bubble

定義：“過濾氣泡 (Filter Bubble) ”一詞最早由公民行動網站Move http://On.org的前執行董事Eli Pariser提出, 他於2011年3月發布了TED演講《當心網上“過濾氣泡”》, 同年5月出版書籍《The Filter Bubble:What the Internet Is Hiding from You》 (過濾氣泡:互聯網向你隱藏了什麼) 。在接受著名的文化創意類網站Brain Pickings的創始人Maria Popova採訪時, Pariser認為“過濾氣泡”就是人們在網上衝浪所處的個人化的信息世界, 這是由一系列個性化的過濾器為網絡用戶構造出來的獨特環境, 而這些過濾器盛行於互聯網。過濾氣泡是指基於大數據與算法推薦基於為底層架構，根據用戶的使用時間、地區以及瀏覽習慣生成用戶畫像，並通過算法技術為其呈現獨一無二的界面體驗。這種網絡針對個人化搜索而提供篩選後結果的推薦算法，被稱為“過濾氣泡”。

各個網站像氣泡一樣將用戶與網站的其他信息隔絕開來，讓人沉浸在自己偏好的信息世界中。隨着新媒體技術的不斷發展，公眾在意識形態上越來越分化，其中“過濾氣泡”發揮着極其重要的作用。

注意：這裡需要注意的是算法推薦技術是引起這些問題的核心，算法推薦技術在解決信息泛濫的同時，也易引發“信息繭房”和“回音室”效應，製造“過濾氣泡”，導致“群體極化”（下面就輪到它了，別着急）現象。這個過濾氣泡出現更多的是指向技術與平台，在主體指向方面大家要注意區分。

參考文獻：

[1]Maria Popova (May.12, 2011) The Filter Bubble:Algorithm vs.Curato&the Value of Serendipity.Retrieved Jan.19, 2018, from BrainPickings,

https://www.brainpickings.org/2011/05/12/thefilter-bubble/.

[2]王斌,李宛真.如何戳破“過濾氣泡” 算法推送新聞中的認知窄化及其規避[J].新聞與寫作,2018(09):20-26.

- 群體極化 -

英文：Group Polarization

定義：群體極化亦稱“冒險轉移”。指在群體決策中往往表現出一種極端化傾向，即或轉向冒險一極，或轉向保守一極。一般認為，群體決策可能使個人更加冒險，也可能使個人更加保守。大量的研究發現，群體決策比個體決策更容易走極端,即群體極化。

產生原因：產生群體極化的原因可以概括為兩種途徑，即信息影響途徑和社會比較途徑。

信息影響途徑是指在群體討論過程中，成員所提供的絕大多數信息都是支持自己觀點的，群體成員逐漸相信了自己觀點的正確性。當意見傾向於某一個方向時，大多數論據都用來論證該觀點的正確性。於是，最初占優勢的意見漸漸獲得越來越多的支持。即它是在了解了新的信息和聽到了新的說服性的意見時產生的。

社會比較途徑是在群體討論中，原來認為自己的意見比其他人更好更合理，但是現實中，不可能每一參與者的觀點都超過所有成員的平均水平，於是許多成員開始省悟過來，發現自己的觀點不像原來所認為的那樣合理，結果發生了向極端轉移，它是在成員了解了群體的一致意見時產生的。現實生活中，信息影響和社會比較途徑常常是一起出現，甚至是相輔相成的。此外，責任分配、群體壓力、文化背景和群體領導者等因素也會導致群體極化現象。

意義：群體極化具有雙重意義。從積極的一面來看，群體極化能促進群體意見一致，提高群體內聚力和群體行為的一致性。從消極的一面看，它能使錯誤的判斷和決定更趨激化、極端。

注意：群體極化這一概念主要運用在解釋群體行為，互聯網討論以及輿論相關的話題。相比較以上幾個知識點來看，群體極化是它們的共同結果。

參考文獻：

[1]秦志希,蘆何秋.論“人肉搜索”中輿論的群體極化現象[J].新聞與傳播評論,2009(00):207-211+261+274-275.

[2]相喜偉,王秋菊.網絡輿論傳播中群體極化的成因與對策[J].新聞界,2009(05):94-95.

[4]淺析“後真相”時代下網絡極化現象，

http://media.people.com.cn/n1/2018/0628/c420257-30093968-2.html.

- 網絡巴爾幹化 -

英文：Cyber-balkanization

定義：網絡巴爾幹化原本為麻省理工學院教授馬歇爾·范阿爾泰首次提出。現在主要指網絡已分裂為有各懷利益心機的繁多群類，且一個子群的成員幾乎總是利用互聯網傳播或閱讀僅可吸引本子群其他成員的信息或材料。

馬歇爾·范阿爾泰指出“我們發現，正如實際空間的分割或基本巴爾幹化，可以分開地理群體一樣，虛擬空間的分割或者網絡巴爾幹化，可以分開利益群體”。

形成原因：

網絡社會的虛擬生存方式是網絡巴爾幹化產生的個人動因
網絡社會的信息流動方式是網絡巴爾幹化產生的商業動因
現實社會的映像投射與反映是網絡巴爾幹化產生的根本動因
受眾的刻板成見與傳統媒體的缺位

應對措施：

解決現實社會的問題是化解網絡巴爾幹化的根本途徑
將理性作為構建個人行為範式的基本準則
加強民族優秀文化的引領與創新

注意：這一概念主要可以運用在互聯網風險、網絡管理與控制、數據隱私與信息保護、數字鴻溝等問題。

參考文獻：

[1]孫秀成,韓璞庚.論網絡微內容傳播巴爾幹化現象的成因與應對原則[J].青海社會科學,2018(02):179-183.

[2]郭秋萍,任紅娟.信息空間巴爾幹化現象探析[J].情報理論與實踐,2011,34(12):37-40.

群體極化與網絡巴爾幹化的比較

區別：群體極化是由群體在基於相同或者相似意見的討論過程中所產生的極端化，其本身是基於無意識的行為；而網絡巴爾幹化本身就是有目的、有目標的利益群體分化過程。兩者在主觀動機上的不同是區分它們的主要方面。

聯繫：群體極化在發展過程中也可能會被某些利益團體或者群體所利用，最終導致網絡巴爾幹化。

小結

最後在把這幾個關鍵的新媒體概念幫助大家主要梳理一下。

回音室效應是由於信息在封閉環境中的不斷重複產生的，其產生原因客觀方面居多；信息繭房是由於個人主觀原因對於信息的選擇性接觸造成的；信息繭房聚集的觀點與意見經過二次發酵就極易形成回音室效應。

過濾氣泡簡單理解就是由於技術原因形成的信息篩選，包括大數據以及算法推薦都是產生過濾氣泡的技術動因，但是過濾氣泡並非總是壞的東西，它的產生也必然有其社會背景以及社會需要，技術背後的操作者仍然是人，這種網絡現象的產生實質上還是人與技術之間的博弈，需要辯證看待；

群體極化是指群體在決策過程中由於一見的討論所產生的極化現象，它一方面有利於群體達成意見一致，加強群體的聚合力，另一方面也會誘發錯誤的、極端的判斷；

網絡巴爾幹化是由政治意義化的巴爾幹化衍生而來，現在主要指代網絡由於利益以及各方面原因所分裂化的狀態。網絡巴爾幹化與群體極化的的主要區別就是前者是有意識的行為產生的，後者是無意識的行為產生的。

新媒體的發展決定了它的學科體系是開放的，外延會不斷的擴展，也會有越來越多的新名詞出現在大眾的視野中，不同的名詞有其產生的社會背景，有其運用的主體範圍，有其針對的社會問題和社會現象，當然在表達中就會呈現出不同的特點。掌握並且熟練運用這些名詞是我們在備考複習中必須經歷的一關，希望大家在接觸不同名詞的時候，能夠善於將不同的名詞進行比較。