Revisión de la literatura sobre la sala capullo de información

La sala capullo de información fue propuesta por primera vez por el profesor Santander de la Universidad de Harvard en "Information Utopia" publicado en 2000. Creía que la sala capullo de información es solo para personas. escuchar lo que la gente elige y lo que le agrada en el campo de la comunicación. Hoy en día, se cree generalmente que el capullo de información se refiere al fenómeno de que el campo de información de las personas se guía habitualmente por sus propios intereses, confinando así sus vidas en el capullo como un capullo [1].

Peng Lan mencionó "filtros sociales, círculos y capullos de información" en "Dilemas y posibilidades de avance en la era omnimediática" y creía que los capullos de información están relacionados con la psicología de elección de las personas en la era de los medios tradicionales. Existe, pero hoy se ve amplificado por noticias algorítmicas, redes sociales que filtran información y plataformas sociales que dividen círculos.

Yu Guoming introdujo el concepto de sala capullo de información y sus posibles efectos negativos, como la polarización grupal y la pérdida de cohesión social en la sala capullo de información "Confined Our Eyes", y creyó que debería mejorarse mediante mejoras. algoritmos tecnológicos y alfabetización mediática personal para mejorar. Otro de sus artículos, "The Reshaping of the News Business Chain by Customized News Push", analiza la remodelación de la industria periodística mediante el push personalizado de contenidos noticiosos desde dos aspectos: la producción de noticias y la audiencia, y cree que debe basarse en las preferencias del usuario. La correlación entre datos sociales y audiencia “define” las necesidades potenciales para salir del efecto capullo [3-4].

La profesora Chen Changfeng y sus alumnos escribieron dos artículos, a saber, "Transferencia de poder y humanismo: ética tecnológica del comunicado de prensa algorítmico" y "Individualización de la información, sesgo de información y corrección tecnológica: cómo obtener información en el nuevo era tecnológica. El primero analiza la situación actual de la distribución algorítmica de noticias y cree que los derechos de distribución de noticias se han transferido de las personas a las máquinas, los derechos de control de las noticias han retrocedido y la participación ciudadana se ha visto perjudicada. Este último se explayó sobre la importancia del equilibrio de la información para la sociedad y los individuos, y presentó los actuales intentos extranjeros de rectificación tecnológica: la aplicación de noticias "Reading Across Differences", el diario británico "Punk Your Bubble", el Wall Street Journal "Red Tweet", "Empuje azul", etc. [5-6].

En cuanto al impacto negativo del capullo de información, Cai Leiping cree que el sistema de recomendación personalizado mejora la tasa de distribución de información y satisface las necesidades de información de la audiencia, pero también provoca el fenómeno del capullo de información, que hace que la audiencia desarrollarse de manera integral y tiene un impacto negativo en la sociedad real. El juicio cognitivo tiene un impacto [7]. De manera similar, Hu Wanting analizó el impacto del capullo de información en la construcción del dominio público en "La destrucción del capullo de información en la construcción del dominio público" y consideró que obstaculizaba la libre expresión de opiniones, carecía de crítica pública racional y y cohesión social debilitada [8]; Su Ying cree que el capullo de información y el efecto rebaño son las principales causas de la polarización grupal en la "desviación de poder de la comunicación", y en las emergencias, las opiniones negativas y las emociones irracionales de los internautas se fortalecen aún más en el " capullo de información" [9]; Guo Xiaoping colaboró ​​en el filtrado de información y la tendencia a la polarización de los grupos de internautas. A través de discusiones sobre incidentes en la red, concluyó que el filtrado después de la sobrecarga de información provocará la polarización del grupo y amenazará la democracia y la comunicación racional [10].

En cuanto a la estrategia de solución para el capullo de información, Wang Gang cree que los servicios de información personalizados han fortalecido el efecto capullo de información y ampliado la brecha de conocimiento. Los medios deben asumir responsabilidades sociales y proporcionar contenido de noticias de alta calidad [11. ]. Liu Huadong analizó las causas de los capullos de información en "Los peligros ocultos y las contramedidas de las redes sociales" Salas de capullos de información "" y descubrió que las redes sociales, el establecimiento de agenda personal y los algoritmos de filtrado colaborativo proporcionaban las condiciones para la formación del efecto capullo, y propuso la construcción de sugerencias diversificadas sobre canales de recepción de información, la construcción de modelos de aceras y la mejora de la alfabetización mediática [12].

(2) Investigación sobre la combinación de información de la sala capullo y casos específicos

Parte de la investigación se basa en las características de casos específicos y el análisis cualitativo combinado con las características conceptuales relevantes de Sala capullo de información. Por ejemplo, la investigación de Yang Hui sobre el efecto capullo de información en Weibo describió la manifestación del capullo de información en Weibo y propuso las correspondientes estrategias de mejora para Weibo [13]. Tang utilizó las elecciones estadounidenses de 2016 como un evento de investigación en "El fenómeno y la iluminación de la burbuja de filtro en las elecciones estadounidenses de 2016" y descubrió que sus "estadísticas cuasi sensoriales" estaban interferidas por algoritmos técnicos en la era de los nuevos medios. sobre los medios de comunicación para buscar beneficios económicos y al mismo tiempo asumir responsabilidades sociales[14].

Entre los estudios cuantitativos nacionales que se pueden recopilar, Li Jiayin seleccionó a Toutiao como representante del sistema de recomendación personalizado en el estudio del efecto capullo de información del cliente de noticias basado en el método del sistema de recomendación personalizado [15]. investigó el impacto de los usuarios de Toutiao en el efecto capullo de información durante su uso. Peng Xiaoxiao utilizó el método de análisis de contenido para codificar, definir y extraer los usuarios de muestra de Weibo seleccionados en la sala del capullo cognitivo de la era de la información, y lo combinó con análisis de redes sociales para verificar la existencia; del efecto "capullo" [16]. Ambos son muy inspiradores para este estudio, pero el primero eligió a Toutiao y el segundo infirió la existencia de un capullo de información a través de un pequeño grupo de "líderes de opinión en los círculos publicitarios y académicos de Weibo", lo cual es algo inapropiado en términos del alcance de la muestra. y diferencias.

(3) Resumen

Después de revisar la literatura, se encontró que la investigación existente sobre las salas capullo de información se basa en la teoría del profesor Santander, enfocándose en la sala capullo de información La teórica. Las recomprensiones se han quedado en la simple declaración de patrones de comportamiento. Algunos estudios combinan casos específicos, pero en general apoyan las teorías y opiniones del profesor Santander, sin hacer sugerencias específicas sobre el fenómeno del capullo de información y careciendo de una discusión e investigación en profundidad sobre el comportamiento de la audiencia y las plataformas de información.

(4) Referencias

[¡Si! Listas de soporte][1]? [endif]Li Qingchi. El camino hacia la utopía de la información: lectura de "Utopía de la información" [J] Ley china, 2010(02):19-273.

[¡Si! ¿Lista de soporte][2]? Peng Lan. Dilemas y posibilidades de avance en la era de los medios [J]. Periodismo y Escritura, 2017(11):64-68.

[¡Si! ¿Lista de soporte][3]? Yu Guoming. El "capullo de información" ha aprisionado nuestros ojos [J]. Liderazgo, 2016(36):20.

[¡Si! ¿Lista de soporte][4]? [endif], Hou, Cheng. El impulso de noticias personalizado remodela la cadena de negocios de noticias[J]. Reportero, 2017(03):9-13.

[¡Si! ¿Lista de soporte][5]? [endif]Chen Changfeng, Huo Jie. Transferencia de poder y humanismo: ética técnica de la publicación algorítmica de noticias [J] Periodismo y redacción, 2018(01):63-66.

[¡Si! ¿Lista de soporte][6]? [endif]Zhang Xinwei y Chen Changfeng. Individualización de la información, sesgo de información y corrección tecnológica: cómo obtenemos información en la nueva era tecnológica[J]. Periodismo y Escritura, 2017(08):42-45.

[¡Si! ¿Lista de soporte][7]? [endif]Cai Leiping. Prominencia y oscurecimiento: fenómeno del capullo de información bajo un algoritmo de recomendación personalizado [J Southeast Communications, 2017(07):12-13.

[¡Si! ¿Lista de soporte][8]? [endif]Hu Queriendo. El daño de la “sala capullo de información” a la construcción del dominio público de Internet [Jóvenes Periodistas, 2016(15):26-27.

[¡Si! ¿Lista de soporte][9]? Su Ying. Sesgo de poder de comunicación [D]. Universidad de Ciencias Políticas y Derecho de China, 2011.

[¡Si! ¿Lista de soporte][10]? Guo Xiaoping. Filtrado colaborativo de información y polarización de grupos de internautas [J]. Southeast Communications, 2006(12):43-44.

[¡Si! Listas de soporte][11]? Wang Gang. Reflexiones sobre el efecto "capullo informativo" bajo el modelo "diario personal" [Jóvenes Periodistas, 2017(29):18-19.

[¡Si! ¿Lista de soporte][12]? [endif]Liu Huadong. Preocupaciones ocultas y contramedidas del “capullo de información” de las redes sociales [J]. China Radio and Television News, 2017(04):54-57.

[¡Si! ¿Lista de soporte][13]? [endif]Yang Hui. Investigación sobre el efecto "capullo de información" de Weibo [D]. Universidad Normal de Hunan, 2014.

[¡Si! ¿Lista de soporte][14]? [endif], Tang·. El fenómeno de la "burbuja de filtro" inducido por las elecciones estadounidenses de 2016 y su iluminación [J]. Medios, 2017(16):54-56.

[¡Si! ¿Lista de soporte][15]? Li Jiayin. Investigación sobre el efecto "capullo de información" de los sistemas de recomendación personalizados basados ​​en clientes de noticias [D] Universidad Minzu de China, 2017.

[¡Si! ¿Lista de soporte][16]? [endif]Sun Liang.

Capullo cognitivo en la era de la información [J]. Investigación sobre el trabajo ideológico y político, 2010(04):52.