文 | 佘宗明

你以为自己是不平，其实你只是钻进了别人精心设计的“情绪陷阱”；你以为自己是不忿，其实你只是吞下了别人专门投下的“愤怒诱饵”……这层后真相时代的真相“窗户纸”，被牛津词典捅破了。

前不久，牛津词典团队公布了2025年牛津年度词汇：愤怒诱饵（rage bait）。

什么是“愤怒诱饵”？简单来说，就是故意用刺激性内容引发网民愤怒，借机获取流量。摆拍“儿媳给住院婆婆吃泡面”“外卖骑手被顾客羞辱”，皆在此列。

毫无疑问，“愤怒诱饵”现象值得警惕：当愤怒成为被批量生产的博流量工具，随之而来的是社会戾气的加重、舆论质地的劣化。

可从舆论反应看，部分人又顺着“遇事不决，量子力学；归因无妨，信息茧房”的流行总结归纳法，将箭头对准了算法，被顺带着提及的高频词还有“信息茧房”。

在他们看来，“愤怒诱饵”背后是算法捕网，是算法编织的信息茧房提供了传播温床，“愤怒诱饵”才会潜滋暗长。

这不免让人想起柏拉图的“洞穴寓言”：许多人错将墙上投影认成真实世界，却对真正光源视而不见。

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索维尔曾说过：如果你认为人类总是理性的，那么，至少一般的历史是无法解释的。

为什么网络上会出现“愤怒诱饵”现象？原因也跟那三个字紧密相关：非理性。

神经学研究表明：大脑对坏刺激的反应比对好刺激更强烈，而且留下的痕迹更深，所以坏消息会让我们产生更多的注意力。社会学中的注意偏向理论也与此相通：跟中性刺激比，情绪性刺激更容易捕获个体注意力。

也就是说，当那些争议性话题出现在公众视野中时，用户会本能地投以更多关注。

正是看到了这点，那些流量捕手玩起了情绪操控把戏：他们通常会先“选饵”，识别争议性话题和冲突性元素（如性别对立、地域歧视、代际冲突、阶层差距等）；再“制饵”，将极端标签、反差情节、失真细节等精心调配，糅在一块；接着“下钩”，通过标题党、伪造截图等手段，激起网民愤怒；最后“收网”，获取流量后，想法子变现。

说到底，是人类注意力机制的非理性特征跟部分人流量饥渴下的行为扭曲，共同催生了“愤怒诱饵”现象。

在某些人的想象中，“愤怒诱饵”盛行离不开算法对“愤怒-互动-推荐-更多愤怒”的恶性循环的助推。

但这更多的是想当然。因为很多人脑补出的“传播者-用户-平台”共生关系在“愤怒产业链”上并不存在。

事实一再表明，用户频繁刷到制造矛盾、渲染对立的内容后，产生的负面情绪最终导向的不是停留，而是逃离，不是沉迷，而是卸载；而充满戾气的社区环境或平台氛围，也很难受到品牌方青睐，商业价值会骤减，还可能承受监管层面压力，风险系数会剧增。

这意味着，“愤怒诱饵”带来的“恶流量”跟平台在用户体验、内容安全、商业利益上的追求，存在根本性冲突。在“愤怒诱饵”引发的社会撕裂、信任危机会导致平台利益受损的背景下，平台又有多少动力去拥抱其带来的“恶流量”呢？

多家平台出台治理办法，对为博取流量刻意制造冲突、煽动引战等内容，以及发布煽动蹭热内容的“恶意营销号”等进行重点治理，就是在释放信号：面对“愤怒诱饵”现象，平台要充当“过滤器”而非“助推器”角色。

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要看到，无论是“愤怒诱饵”，还是之前的“傻子共振”“算法离间”，这些新词在舆论场激起的涟漪，本质上都是“算法织茧说”的回响。

在民粹、饭圈、打拳等问题肆虐的当下，不少人已习惯了将问题归咎于算法构筑的信息茧房。这看似是化繁为简，实则是化约惯性与思维惰性的反映。

在这问题上，我的主要看法是：

1，“信息茧房”是否存在还难说，但“认知茧房”真真切切存在。

“信息茧房”究竟是真实存在的“赛博囚笼”，还是想象出来的稻草人议题，学界至今都莫衷一是。毕竟，“信息茧房”的假说在学术性实证研究中从未被证实过。

但这不等于“认知茧房”就不存在。说白了，算法是放大器，它的放大效应会在“人塑造环境”和“环境塑造人”的双向交互中倍数级还原出人的多面性来。算法会在同频共振中放大向美向善的力量，也会暴露许多人获取信息上路径依赖，沟通信息上社交衰退、消化信息上感情用事的弊端……这些凝结成的，就是“思维茧房”“社交茧房”“认知茧房”。

2，信息偏食是依托人脑“过滤罩”的自我保护机制，没那么可怕。

很多学者都倾向于认为，信息茧房是伪命题，信息偏食是真问题。就连“信息茧房”概念的提出者桑斯坦，都将“信息茧房”症结归于“信息偏食”。

信息偏食，其实是人脑基于喜同恶异、趋利避害本性自动开启信息筛选的脑部减负机制，为的是避免信息过载。

3，真正可怕的，不是算法，而是信息的单一控制和限量供给。

信息匮乏时代的“茧房”是物理性的，因为没得选——今天那些言必称“信息茧房毁了下一代”的人，可能忘了在社交媒体出现之前大家只能听“同一首歌”。

信息丰裕时代的“茧房”则是心理性的，它不是由分发渠道决定，而是由大脑的信息加工机制塑造。

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说这些，核心也是在回应两个问题：“茧房”到底是怎么形成的？算法真的会筑茧吗？

先来说第一个。

前不久，世界权威学术期刊《Science》发了篇论文《不要责怪算法：社交媒体可能天生就存在两极分化》，介绍了来自阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所的最新研究成果。

研究团队搭建了无个性化算法的极简社交平台，仅保留发帖、转帖和关注功能，投入500个带有固定人格设定的AI机器人模拟人类行为。实验结果显示，无需算法干预，机器人在5万次互动后便会自动形成阵营：立场接近的互相关注，极端观点的传播速度远超中立内容。

结论是：“信息茧房”的形成并非算法所致，而是人类趋同避异社交本能的自然产物，即便没有算法，社交媒体也会存在极化现象。

这从社会心理学层面也能得到解释：人类的注意力分配和记忆编码机制，天生自带“茧房”倾向。“确认偏误”会让我们更关注我们愿意关注的信息，“负面偏好”会让我们对令人愤怒的事物记忆更深刻，“可得性启发”会让我们高估近期接触信息的重要性……

算法给用户推送了100条内容，其中80条符合用户兴趣，15条是系统主动探索的多样性内容，5条是随机噪音，可用户大脑往往会选择性遗忘那95条，牢牢记住那几条让自己愤怒或惊喜的“极端”信息，这已成常态。

在《打破社交媒体棱镜》中，杜克大学教授克里斯·贝尔还通过实验给出了另一个“反直觉”的结论：即便强制让人接触对立观点，也不会使其变得温和，反而会促使其强化自身立场，变得更加极端。

言下之意，在社交媒体上的认知封闭，本质上是人类本性在网络空间的延伸。与其说是算法在制造茧房，不如说是人类认知系统自身在编织滤网。

再来说第二个。

如果算法让人们看到的都是自己想看到的、听到的都是自己想听到的，那确实会筑茧。

但事实上，算法早已从单一的兴趣匹配进化为多目标优化体系，抖音算法推荐不仅会考虑“用户喜欢什么”，更会主动控制相似内容的出现间隔、频次上限，强制插入多样性内容，并通过随机推荐、社交关系兴趣拓展、搜索推荐联动等方式，帮助用户突破既有兴趣圈。

有意思的是，著名传播学者喻国明还认为，智能算法推荐具有反信息茧房的本质，“采用多种算法的信息分发平台所具有的社会构造，从信息流动来说，总体上能够有效地避免‘茧房效应’的发生”。换句话说，算法非但不会筑茧，还能破茧。

这并非没有依据。某平台此前公布的“双塔召回模型”，就是通过将用户和内容转化为高维空间的数学向量，实现脱离具体语义的精准匹配，发掘用户潜在兴趣领域，让用户刷到意料之外但又在情理之中的内容。

在著作《必然》里，凯文·凯利曾提出“理想的过滤器”设想：它应该推荐那些“我想知道我的朋友喜欢什么，而那又是我现在还不了解的”，以及“它将是一种会向我建议某些我现在不喜欢，但想尝试着喜欢的东西的信息流”。

目前看，算法进化已经让这番畅想变为现实。

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这倒不是说算法已经臻于至善了，只是说很多人对算法有许多因不解而生的恐惧、因误解而生的敌意。

怎么消除这些不解和误解？用算法透明化去祛除“算法魔法化”的想象，是应有之方。

多年来，堵在算法透明化面前的那堵高墙叫“商业秘密”，但今年以来，有个明显迹象是，很多中国互联网公司在主动拆“墙”。有平台就在构建起包含规则阐释、案例解析、互动答疑的多维沟通体系，让算法走出黑箱、走向透明。

这其实就是用算法祛魅来消除大众对“不受控制的技术权力”的担忧：当平台将如何通过“多目标建模”平衡短期互动与长期价值、如何设置“多样性约束”避免内容重复、如何引入“探索因子”突破兴趣固化等呈现在公众面前，算法的“可理解”本身就成了公共产品。

对算法污名化的最好阻击，就是将其置于“可解释、可参与、可监督”的透明化治理框架下。那样一来，用户会逐渐明白：算法不是独立的价值主体，而是人类行为的映射，不是神秘的巫术魔法，而是可被监督可改进的工具，它并不全能，也非万能。

循此看去，有两点渐次明了：1，将那些复杂的社会结构性问题简单归结为算法原罪，在自己作茧自缚后怪罪于算法织茧，都是选择性遮蔽下的归因偏差；2，很多时候，技术不是问题，放弃人的自主性才是。

拿“愤怒诱饵”现象来说，“愤怒诱饵”太多，算法没法背锅。不能因为算法“不会说话”，就让它客串窦娥、充当标靶。

算法确实还有很多不足，但解决之道不是打倒算法，而是让算法在阳光下运行，让公众理解算法原理，让平台承担起治理责任，让用户重掌信息主权。当人们更多地承认其局限、发挥其价值，那个被迷雾笼罩的人机共处未来才会愈发清晰。

这其中，我们掌握自己的信息主权很重要。纳萨尼尔·霍索恩说过：你关注什么，最终你就成为什么。

将其换成另一个表述就是：每个人，都是自己接收信息情况的第一责任人。