“信息茧房”（information cocoon）的说法由哈佛大学教授凯斯·桑斯坦（Cass R.Sunstein）于2006年提出，指人们在信息传播中，只关注自己感兴趣和认同的领域，通过主动筛选，或经由新型的信息共享与聚合方式，逐渐被封闭在类似蚕茧的“茧房”中，难以接触不同观点，从而导致视野狭窄、认知偏差，并加剧社会群体极化。它反映了在互联网时代，个性化信息服务和算法推荐技术强化了人们的“信息挑食”行为，形成了一个“只听自己想听的”的封闭信息环境。

针对信息茧房，腾讯研究院提出“信息蜂房”概念，为的是对抗前者所描述的那种信息封闭、态度极化、个人缺乏批判性思考的状况。作为信息茧房的对立概念，信息蜂房指的是一种开放、多元、鼓励用户主动探索、跨领域获取信息的新型信息生态模式，旨在打破算法推荐带来的信息同质化与偏见，通过平台和用户的共同努力，构建一个健康、有益、接近现实的信息环境。

这里的隐喻很形象：蜜蜂穿梭于蜂房之间，灵活采集花粉，而不是像蚕蛹一般被动包裹在茧里，四面受限，且不求变。信息茧房暗示用户的被动和自闭，而信息蜂房则强调，用户是能动的、协作的信息生态参与者。

信息茧房可以看成某种个性化的数字环境，在其中，用户主要接触到与自身既有信念相符的信息，同时过滤掉冲突或多样化的观点。这种环境既由用户自身的选择（自我选择）形成，也受到平台算法（推荐系统）的影响。所以，茧房可以分为两种：选择茧房——由用户自主选择消费特定内容所形成；推荐茧房——平台算法筛选并推荐相似信息所形成。

两种茧房共同作用，导致一个奇特的现象的出现：海量的信息未必带来多样性。受众只选择自己感兴趣、令自己愉悦的内容，而对其他观点和信息加以拒绝或忽视，如同“蚕茧作茧自缚”一般。也就是说，在信息过载的环境中，人们所接收的内容反而趋于同质化，差异性不足，并集中于相似主题。结果是，个体的世界观可能被“缩小”到特定的认知圈层内，群体之间的意见分歧加剧，公共讨论的多元性和理性判断能力受到压缩。海量信息并不能自然地保证多样性，反而在自我选择与算法强化的作用下，容易推动形成“认知孤岛”。

信息茧房的概念亦有所本，脱胎于尼古拉·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）在1995年出版的《数字化生存》（Being Digital）中提出的“我的日报”（the Daily Me），指一种完全个性化的报纸，每个人都可以选择自己喜欢的视角。尼氏甚至用科幻的笔法写道，“设想一个报道新闻的电脑显示器上面有个旋钮，你可以像调节音量一样，调整新闻内容个人化的高低程度”。但尼葛洛庞帝在作这番预言的时候，博客等个人化媒体、推特和脸书等社交媒体尚未出现。

随着数字媒介的发展与普及，这一预言逐渐成为现实。到桑斯坦的年代，受限的在线信息环境开始在社会群体内部逐渐成形，特别是在社交媒体兴起之后。桑斯坦指出，信息茧房的核心问题在于，“在交流宇宙中，我们只听自己选择的、只听让自己感到舒适的内容”。这种对同质化信息的主动消费，可以通过学术文献中提出的选择性暴露理论（selective exposure）和认知失调理论（cognitive dissonance）得到验证。个体倾向于寻找强化既有观点的信息，同时忽视与之矛盾的信息。此外，他们还偏好与支持性内容互动、进行冲动性的信息分享，并表现出信息回避行为。桑斯坦特别指出，这样的过程不仅排斥替代性思想，也显著提高了激进化的风险，进而导致不同意识形态群体之间更为广泛而深刻的极化。

此后，出现一系列相关但又相异的互联网信息传播隐喻，描述同一现象的不同侧面。这是因为，随着互联网的广泛应用，特别是算法的崛起，信息传播研究不断得到丰富。伊莱·帕里泽（Eli Pariser）于2011年提出了“过滤气泡”（filter bubbles）：“新互联网核心的基本代码其实相当简单。新一代互联网过滤机制会观察你似乎喜欢什么——包括你真实做过的事情，或与你相似的人喜欢的东西——并据此进行推断。它们是预测引擎，不断构建和修正关于‘你是谁’以及‘你接下来会做什么、想要什么’的理论。这些引擎共同为我们每个人创造了一个独一无二的信息宇宙——我称之为过滤气泡——它从根本上改变了我们接触观念与信息的方式。”

围绕过滤气泡和信息茧房，学者们指出，两者之间存在重要区别：过滤气泡是一种由技术驱动、对用户所接收信息进行强制性筛选的机制；而信息茧房则源于人类倾向于偏好确认既有立场的信息、回避认知失调信息的自然心理倾向。因此，作为一种技术机制，过滤气泡有可能在未来的技术进步中不断被改进；但作为一种认知偏差，信息茧房则会随着网络信息规模的急剧扩张，进一步强化用户获取信息的个人化倾向。

另一个概念是“回声室”（echo chamber）。在网络环境中，回声室是一种隐喻性的空间，在该空间内，个体的信念通过重复得到放大和强化。其形成源于社会传播中的同质性（homophily），即个体倾向于与志同道合者交往，从而导致人们接触到的观点类型受到限制，多元视角难以进入。回声室是一种动态的群体效应：在群体内部，单一观点被不断重复、强化，人们很容易退回到既有偏见之中，用那些令人安心、能够确认自身核心信念的观点将自己包裹起来。贾米森与卡佩拉（Jamieson & Cappella）首次对回声室作出正式定义，将其描述为一种“具有黏合性和封闭性的媒体空间，它既可能放大内部传播的信息，又能使其免于外部反驳”。

在这一经典定义的基础上，后续研究提出了一种更具过程取向的界定，认为回音室至少包含三个核心特征：（1）群体效应；（2）群体内部的信息同质化与重复强化；（3）对外部信息的贬损与否定。由此，回声室作为一个隐喻，指向这样一种环境：一群立场相近的人在其中不断强化相同观点，同时贬低或排斥异质立场与反对性信息。

从这种界定上看，回声室与信息茧房存在很大的相似性。然而，与回声室不同的是，信息茧房主要源于个体层面的自我选择过程，而非群体互动。这种选择并不必然依托稳定的社群或明确的互动关系，而是通过反复点击、关注与停留行为，在算法推荐机制的配合下，逐步固化为高度个性化的信息接收结构。所以，相较于回声室，信息茧房更加突出的是：用户仅与符合自身既有信念的信息发生互动，由于自我选择机制的作用而无法接触到其他视角和相反观点。这一定义同时适用于线上与线下情境。

而在线上情境中，特别是社交媒体平台通过数据分析和算法推荐，对符合用户兴趣的内容进行筛选、放大与持续推送，信息茧房效应表现得尤为明显。推荐机制并非简单的个性化信息分发，亦在时间维度上不断强化用户既有偏好，使用户愈发倾向于消费与其过往选择高度一致的内容。这一现象可被概括为“信息封闭”（information closure），即用户所接触的信息被限制在强化其既有信念和观点的范围之内。所以我们可以看到，信息茧房主要由个体在算法强化下的自我选择行为所生成，而回声室则源于群体成员之间的集体性强化机制。 

然而，不论信息茧房、过滤气泡、回声室的生成机制有何不同，它们对用户产生的限制性影响高度相似，包括压缩个体认知视野、加剧观点极化，导致社会碎片化，削弱公众讨论的全面性，从而阻碍公共空间与社会共识的形成，并可能引发信息垄断等一系列严重后果。

正是由于信息茧房日渐成为一种重要的社会风险源，社会才需要构建一种新型信息生态。在此，信息蜂房可以被理解为一个兼具分析性与规范性的隐喻，用以描绘一种理想的信息生态形态，并与信息茧房、回声室等强调封闭性与自我强化的隐喻形成对照。与将信息环境描述为隔离、内卷或自我回路的空间不同，信息蜂房突出的是开放性、流动性、协同性以及集体意义的生成。

在结构层面，蜂房由多个彼此连接的蜂巢单元构成。每一个单元都相对独立，却又具有渗透性，允许信息在不同单元之间流动。映射到信息系统中，这意味着多元的信息路径：用户不被限制在单一的算法轨道或社交圈层之中，而能够在不同来源、不同观点与不同解释框架之间穿梭。信息多样性并非偶然出现，而是由系统结构主动支撑。

在行为层面，蜂房隐喻强调“主动探索”。如同蜜蜂在蜂巢与外部环境之间往返，用户不再是被算法“投喂”的被动接受者，而是能够主动搜索、比较、标注并重新语境化信息的行动者。意义并非来自重复暴露，而是在移动、选择与反思中生成。由此，蜂房隐喻在不消解结构的前提下，重新确立了用户的认知能动性。

在社会层面，该隐喻凸显协作式建构。在蜂房中，个体行动不断累积，转化为整体价值。对应于信息生态，用户不仅是信息的消费者或传播者，更是知识的共同生产者——通过评论、纠错、综合与对话等方式参与意义建构。个体贡献虽有限，但一旦嵌入共享的信息结构之中，便具有持续性与公共性。

尤为关键的是，信息蜂房所指向的是一种以责任为前提的能动性。不同于无结构的开放性可能导致的任意性，蜂房隐喻强调协调、相互依赖与责任承担。用户的每一次探索和表达，都会塑造他人的信息环境，使认知行动不可避免地带有伦理与认识论责任。

因此，作为一种隐喻，信息蜂房不仅具有描述功能，更提供了一种系统设计的方向性框架。它促使研究者与实践者超越效率与参与度指标，转而关注信息系统是否能够维持多元共存，激活负责任的能动性，并将个体的信息实践转化为共享的公共知识。从这一意义上说，信息蜂房描绘了一种面向未来的、具有韧性、多元性与生成力的信息生态愿景。

具体而言，信息蜂房可以为互联网用户带来以下几方面的积极效应。

（一）多元信息源

用户不被局限于单一算法推荐或社交圈，而是像蜜蜂穿梭在多种信息来源之间。在信息茧房中，用户被稳定地嵌入某一推荐逻辑与关系网络之中，信息的多样性被算法视为“干扰项”，而非认知资源。多样化内容由于难以预测用户反应、可能降低即时点击率或停留时长，常常被算法判定为不利于优化指标的噪音，从而在推荐排序中被系统性弱化。结果是，算法并非促进认知拓展，而是通过压缩差异、放大相似性来追求行为稳定性与可计算性，使信息环境逐渐从潜在的知识资源库退化为偏好回路的放大器。这种将多样性排除在“有效信息”之外的技术取向，正是信息茧房得以持续生成的重要结构性原因。

相形之下，多元信息源意味着：用户同时接触不同立场、不同媒介形态、不同知识传统的信息；信息获取不再沿着一条连续但封闭的路径展开，而是呈现跨平台、跨语境、跨群体的流动；个体的认知边界不再由平台单向设定，而是在穿梭中被不断重塑。在这里，“像蜜蜂一样”的隐喻并不强调无序游荡，而是指一种带着问题意识与目的性的跨源采集。正是在这种移动中，认知不再被理解为对确定答案的占有，而是一种可修正、可延展、可对话的理解过程。不同立场之间的张力、事实与价值的区分、结构性问题的多重成因再次浮现出来，世界重新显露出其复杂性。

（二）动态开放的信息组织方式

信息蜂房并不等同于信息堆积，其核心在于一种动态可回溯的信息组织结构：既层次分明，又交叉关联；既结果清晰，又蕴含上下文；既效率最大化，又能呈现多种声音，实现从“同质固化”到“多元共生”的结构性优化。

这种组织方式抵抗的是信息茧房中常见的“观点硬化”与“意义塌缩”。观点硬化指的是，在单向强化之后，个体原本可以讨论和修正的意见，逐渐转化为不可动摇的立场标识，直至演变为身份的一部分，用以区分“我们”与“他们”。意义塌缩指的是，原本多层、多因、多义的社会现实，被简化为单一解释框架或道德叙事。过往，在多数平台中，不同观点被放置在同一注意力赛道上竞争，看谁更情绪化，谁更极端，谁更容易被转发，这自然导致排斥与极化。在这种结构中，信息系统会不断回收自身已验证的模式，最终形成认知的自我复制回路。而信息蜂房则是想通过结构设计，使多种声音能够在同一系统中共存，而非相互排斥。信息系统不再以控制差异为目标，而是学会与差异共存、利用差异、调节差异。这并非简单的理想主义的期待，而是一种对复杂社会更为现实的系统回应。

（三）人与信息的能动性平衡

在用户与信息的关系上，达至从被动投喂到主动探索的能动性平衡。用户既是信息消费者，也是信息生态的建设者。

在当前主流平台中，用户与信息的关系高度不对称：信息出现的路径主要由算法决定，用户行为被简化为点击、停留、转发等反馈信号，推荐系统再根据这些信号不断收紧内容范围。用户看似在“选择”，实则是在响应系统的预设选项。用户的能动性被压缩为即时反应，而非方向性的探索。在这种状态下，认知活动呈现出低成本、高频率却低反思性的特征，责任被隐性地转移给系统。

而主动探索意味着用户重新成为认知过程的发起者与组织者。信息不再只是被接受的对象，而是被比较、质疑、整合和再生产的材料。用户需要主动跨越算法边界，接触不同来源、不同立场与不同知识结构，并在此过程中承担判断的风险与后果。因此，从被动投喂到主动探索，本质上是一种从注意力被管理到认知自我治理的转变。它要求用户既行使选择权，也承担由选择带来的认知与社会责任，使信息实践从被动消费转向具有公共意义的知识行动。

一旦把用户被视为信息生态的建设者，其角色至少发生三方面变化：意义生产者，用户通过标注、评论、再解释，使信息获得新的语境与意义，成为可以重构和延展的认知与社交资源；结构参与者，用户的行为不仅影响“我看到什么”，也影响“这个系统如何呈现信息”，如参与分类、议题聚合或纠错；责任主体，也即是将能动性与责任绑定，能动性不只是权力或自由的扩大，而且伴随着责任的生成与承担。如果没有责任，能动性就会退化为任意性，甚至成为信息失序的来源。而有了责任，能动性才会被引导为有方向、有约束的行动力，不仅服务于个人判断，也对信息生态产生建设性作用。

（四）更具公共性与创造性的知识系统

信息蜂房令信息生态从单向度的个体化消费，走向多维度的协同实践。体现在知识系统的参与模式上，就是促进从个体隔离到群体协作的系统性融合。本质上，这是一种反消费主义的知识秩序：它拒绝将知识简化为个人体验，而是通过协同实践，让知识重新成为公共理性与集体行动的基础。

当下信息生态的一个根本性问题是，知识被赋值的标准由易传播性和即时反馈决定，而非认知意义或社会贡献。知识的社会意义被边缘化，“流行程度”成为衡量标准。同时，即时反馈机制强化了信息的短期效应：内容一旦获得快速响应，就被判定为“有价值”。这种逻辑导致知识生产和分发偏向迎合娱乐兴趣和情绪刺激，而非鼓励深度思考、长期理解或批判性分析。

为此，新的更具公共性与创造性的知识系统，需要对“单向度个体化消费逻辑”的根本性超越。在这一系统中，知识不再只是被快速获取、即时使用并私有化占有的对象，而是被重新嵌入一个可讨论、可修订、可协作的公共过程之中。信息的价值不再外显为点击与转发，而体现在不同主体围绕共同问题所形成的协同实践上。个体不再以孤立的意见表达者身份存在，而是通过补充、纠错、整合与共写等方式，参与到知识的持续生成之中。由此，差异化经验不再导致分裂，反而成为创造性的资源；分歧不再必然导向对抗，而被转化为问题拆解与理解深化的动力。知识的生成、实践与反馈形成闭环，使其不仅用于解释世界，更能够在行动中被检验和修正。

如果粗略地划分，我们会发现，现有的互联网产品当中，有些更偏向“信息茧房”，例如，强算法主导的平台，用户更多的是被动接受，多样性不足，容易陷入“单一流”；某些封闭的社交产品，信息主要在小圈层内循环，不易跨圈传播。而另外一些，则鼓励主动探索、多元输入、协作共建，不那么过度依赖推荐算法和单一流量逻辑，因而更符合“信息蜂房”特征。

比如维基百科，特点是开放式协作编辑，知识由全球用户共同维护与更新，具有强烈的蜂房属性：用户既是信息采集者，又是建设者；信息保持多元来源，动态演化。可以免费访问和使用，知识的获取不设门槛。内容可以随时修改和更新，比传统百科全书更为及时和灵活。强调中立观点，要求条目内容基于可靠来源，可验证，而非个人意见或未经证实的信息，避免单一立场垄断。该产品的结构化十分清晰，知识以条目为单位组织，每个条目围绕一个主题展开，并通过内部链接形成网络结构。最令人欣赏的是它的链接跳转功能，堪称促进多元共生的典型实践。维基百科能提供多语言版本，使知识可以跨文化、跨语言传播。其共同知识形成机制也十分独特，通过讨论页和社区共识，解决争议和不同观点，推动条目质量提升。

知乎/Quora类问答平台，用户主动提问与回答，形成多角度知识网络。回答者可能在相关领域具有专业知识，用户可以对高质量的回答点赞、关注特定主题或其他用户，还可以建立个人资料以展示自己的专业能力。它的功能类似一个社会化知识市场，允许用户分享见解、获取知识，并在广泛的议题上进行讨论。不同的答题，就仿佛不同的“蜂房”，但彼此可以穿梭、对话。此类平台，能够帮助用户了解各类主题的相关见解和信息，也是好的寻求建议之所，用户可以从他人那里获得指导和不同体会。人们也利用平台分享经验，无论是个人经历，还是专业知识，促进了从多样化观点中学习的过程。

豆瓣作为中国独特的社交和文化社区，其知识特点有别于百科类平台或问答型平台，通过小组、同城和书籍影音评论，用户围绕兴趣点自发构建信息社区。多样兴趣蜂房并存，用户可以在不同群体之间切换，如影迷、读者、音乐爱好者等。用户不仅分享知识，也通过评分、评论和标签等方式对书籍、电影、音乐等文化产品进行评价。也因此，知识呈现更主观化、体验化，强调个人感受和兴趣而非客观事实。这样，经由用户生成与评价驱动，就可以走向兴趣社群的聚合，即知识生产围绕兴趣形成。在结构上，豆瓣的内容丰富，更新频繁，信息呈现非条目化、非严格分类，而是以动态流和社区互动为主。用户可给内容打标签，形成主题索引，帮助其他用户快速找到相关内容。平台内部通过关联推荐将相似主题或作品链接起来，构建兴趣知识网络。

Reddit是一个社交媒体平台，同时也是由众多在线社区（称为“subreddits”）组成的网络。用户可以在这些社区中分享文本帖子、图片和视频。可以对内容进行点赞（upvote）或点踩（downvote），以决定其受欢迎程度，热门内容会在各自的subreddit中排名靠前，甚至出现在网站首页。Reddit由此构成一个多样化兴趣的汇聚地，用户在这里获取信息、讨论小众话题、寻求建议，并与志同道合的人建立联系。它也具有娱乐功能，从搞笑故事到电影和表情包讨论，Reddit能提供丰富的娱乐内容。同时，平台允许用户在一定程度上保持匿名，这对讨论敏感或私密话题具有吸引力。从它的蜂房属性来看，不同的Subreddit就像蜂巢格子，用户可以跨格流动，形成开放的、多元化的信息生态。

RSS/播客类产品，特点是用户主动订阅自己感兴趣的频道、主题或作者，获取定期更新的内容。这种订阅驱动不完全依赖平台算法，知识流从源头主动推送到用户端，得以实现多元化。它的蜂房属性是显而易见的：用户像蜜蜂一样主动采集，不被“推荐流”强迫灌输。从知识产品的角度来讲，它能做到时效性与连续性并举，订阅内容通常按时间顺序更新，如新闻、学术讲座或连载节目，确保知识持续流动；同时可以追踪长期系列或专题讨论，形成连续学习体验。播客以音频为主要载体，RSS可以整合音频、视频和文章链接，多感官信息呈现提升了知识吸收的多样性和趣味性。此类产品也实现了去中心化与分散化，用户可自由选择订阅源，信息来源分散，内容生态相对开放，降低了同质化和观点孤岛化的风险。在个性化与自主探索方面，用户可根据兴趣和需求自由组合订阅源，形成个人化知识流。

开源社区，特点是用户共同贡献代码、文档、工具，协作式进化。它的蜂房属性在于，开发者相互取长补短，知识与工具不断迭代流动。以GitHub为例，它将Git版本控制的强大功能与协作型网络平台相结合，为软件开发提供了一个集构建、共享与管理于一体的综合环境。GitHub使用Git跟踪项目文件的每一次更改，使开发者可以回退到之前的版本，为新功能创建分支，并无缝合并修改，从而防止冲突并管理代码历史。它作为代码的中心化在线存储空间，使项目可随时访问，同时提供备份功能。它支持团队协作，允许多个开发者在同一项目中贡献代码，通过问题跟踪、拉取请求等功能进行代码审查和改进讨论。平台还提供任务管理、功能请求、bug跟踪以及维基（wiki）等工具，帮助团队组织项目和工作流程。通过社区建设与开源，GitHub发展成为全球最大的开源代码仓库，是开发者发现、贡献和受益于全球创新的重要平台。

开放获取知识系统，如PubMed Central（PMC）这样的免费数字档案库，收录生物医学和生命科学期刊的全文文献。与主要提供文献引用和摘要的PubMed数据库不同，PMC提供文章全文，使用户能够检索详细信息。PMC中的所有文章用户都可以免费阅读和下载，突破了传统付费数据库的壁垒。该档案库支持科研人员、医务人员、学生和公众在无订阅限制的情况下获取权威文献，文章来自同行评审期刊或作者提交的版本。作为数字档案库，PMC可以长期保存科研成果，确保学术资料不会因期刊停刊或出版社变动而丢失。它的数据是结构化的，支持全文XML标记，便于二次利用，如文本挖掘、知识图谱构建。它还同PubMed数据库联动，用户在检索时可以直接跳转到PMC中的全文。

像这样的全球开放获取知识系统，能够带来知识公平，通过去除经济门槛，让发展中国家的研究者也能平等获取最新科研成果。它还能促使科研加速，大量开放数据支持AI、生物信息学等领域的知识挖掘与模型训练。在COVID-19大流行期间，它快速整合并开放相关研究论文，为临床决策和政策制定提供支持，具备极大的公共健康价值。与商业数据库（如Elsevier的Science Direct）相比，PMC更强调公益性与开放性。如今，通过与Europe PMC数据互通，它形成了跨国知识网络。 

如果把信息蜂房的以上核心因素抓取出来——多元流动、主动探索、协作共建，我们就可以发现，现实中的确存在一些更接近这一隐喻的互联网产品与服务形态。它们并非以最大化用户停留时间或情绪刺激为首要目标，而是通过结构设计鼓励跨源信息流动，支持用户自主检索与比较，并为协作式知识生产提供制度与技术条件。这样的互联网产品，笔者称之为“信息蜂房型”产品，为未来指明了良好的信息生态的建设方向。它具备多元信息入口、强用户主动性、协作共建机制与生态互联性四大特征。

（一）多元信息入口：不是单一算法推荐，而是多维度获取

如果信息只依赖单一推荐算法，用户容易陷入信息茧房，接触不到多样视角，就会削弱自身的批判性思维与综合判断能力。多元入口能打破这种单向流通，让用户获得更多可能性。

例如，通过订阅，用户可主动选择关注主题、作者或频道，形成个人化知识流；通过社交，从朋友圈、社群和专业论坛等处，可以获得推荐建议与经验分享；通过搜索，包括关键字检索、学术数据库或专业门户等，能够满足用户主动探索需求；通过专业渠道，如利用PMC、Coursera、MasterClass等高质量知识平台，能够减少错误信息或虚假信息的传播，掌握权威信息源，也确保知识长期可追溯、可验证，为信息生态系统的持续发展提供支撑。

在人工智能时代，大模型已成为信息获取与知识构建的全新入口，但其价值的实现依赖于使用的智慧。用户不仅可以通过大模型获得即时答案，还能利用其帮助，比较、分析与整合不同来源的信息。然而，大模型的输出仍受训练数据、算法偏向及上下文限制，可能存在误导性或不完整信息。因此，善用大模型获取知识，需要用户保持批判性思维：主动验证信息来源、结合权威渠道、交叉参考不同观点，并在对话中不断调整问题以挖掘深层知识。唯有如此，大模型才能真正成为“信息蜂房型”生态中的有效工具，促进多样性、可验证性和认知能动性的提升。

从根本上来说，信息内容的来源、立场、风格都要尽量多元，避免单一话语垄断，这样才能使得不同文化、学科、群体的知识与观点都进入个人视野与公共空间。这要求产品通过改进的推荐机制或管理逻辑，确保“少数声音”也能被听见。例如，在推荐逻辑中引入多样性约束，确保用户在接收内容时既有兴趣匹配，也能看到少数或不同观点的信息；设计“随机探索”或“跨界推荐”功能，让用户有机会接触与其既有偏好不同的话题或群体；鼓励用户标注、评论和分享非主流观点，使这些信息通过社交互动获得更高的传播权重，而非被算法自动边缘化；同时，做好反馈闭环，建立机制以监控推荐偏向与信息覆盖率，通过定期调整算法权重，保障不同观点、跨界内容不会长期被淹没。

（二）强用户主动性：用户可以自主探索，而不是被动刷流

用户长期被动地刷信息流，无论对个体还是平台都颇为不利。一方面，当信息被动流入，用户缺乏主动选择、筛选和组合信息的机会，知识获取易变得碎片化，从而形成认知局限、信息孤岛或短期注意力偏好，削弱深度理解与长期关注。缺乏协作和讨论还会使边缘或少数声音被忽略，加剧认知固化，使用户更易陷入自我强化的信息循环。另一方面，被动消费降低了用户参与、评论、分享和共建的可能性，使信息生态缺乏动态交互和群体协作，必然影响生态活力。首先，信息丧失了迭代与修正的机会；其次，知识共建受阻，用户无法共同生成、校验或扩展信息，使集体智慧难以发挥；最后，信息呈单向流动，缺少被重新解释或赋予新语境的可能，易导致内容僵化。如果平台为了增加停留时间，强化“刷流量”机制，诱导即时刺激而非深入学习，那么这将深刻影响平台知识积累的可持续性，最终侵蚀平台的知识权威性。

自主探索，也即根据兴趣、需求和问题导向去寻找、筛选和组合信息，能够让用户在信息生态中拥有更高的控制感，可以选择阅读深度、时间顺序或跨主题扩展，形成个性化的知识地图。

自主探索模式下，用户可以根据兴趣长期积累知识，而不是依赖碎片化、即时化的信息推送。当用户能自主探索时，也更容易参与评论、讨论、标注或内容创作，将个人探索转化为集体知识贡献。平台若能提供良好的导航工具、推荐逻辑和多维分类，将能够帮助用户发现新的知识路径。此种模式鼓励“探索—分享—再探索”的循环：用户主动寻找多元信息，分享自己的发现并参与讨论，从而引发他人的新一轮探索。

（三）协作共建机制：打破“个体化沉浸”，共同塑造信息生态

在流量主导逻辑下，平台依靠算法推荐最大化用户停留时间，这意味着推荐系统偏好那些能够快速获得大量点击、点赞、评论或分享的内容，也就是所谓的“即时反馈”。这对信息生产与信息消费都有很大的危害。

在信息生产端，创作者的生存和发展高度依赖平台推荐机制，缺乏稳定的自主空间。为了迎合算法，创作者趋向于标题化、浅表化和短视化表达，牺牲深度与多元性，导致内容的同质化越来越严重。创作者为追求流量，会不断复制成功的模板或主题，造成平台上充斥着“爆款套路”，原创性反而得不到鼓励。一些内容创作者甚至可能故意制造争议，将立场极端化，以博取更多算法关注。到处可见的都是猎奇和煽情的内容，那些复杂、深度的东西因为需要投入更多时间理解，互动反馈慢，算法推荐权重低，曝光机会减少，于是落入边缘境地。

在信息消费端，用户更多处于被动接受状态，在短时间内沉溺于大量“点赞”或“推荐反馈”内容，容易形成碎片化浏览习惯。快速、密集的反馈循环让用户难以进行深度思考或跨主题探索，信息获取过程像“单向灌输”，很难形成互动、思辨或多领域的联结。结果是，整体信息生态逐渐滑向“个体化沉浸”，人们被困在越来越狭窄的信息围栏中，缺乏跨节点的对话与共建。

这种模式虽然让用户获得了即时满足感，却容易导致社交割裂、信息同温层以及社会信任的弱化。相反，一个健康的信息生态鼓励个体在群体中协作：用户不仅是信息的接受者，也是知识的共建者；不仅是被动的浏览者，也是积极的互动者。通过协作式的参与，信息得以在共享、对话与批判中不断生长和结网，从而扭转信息生态整体关注即时互动量而非长期价值、公共讨论与知识积累容易被牺牲的局面。

好的信息产品设计，可以令用户生成原创内容，如文章、笔记、视频或案例分享，丰富信息生态多样性。使用共享机制，保证不同视角被纳入生态，实现多元化。内设对话机制，如评论、讨论、问答等互动形式，让信息在交流中被反思、解释或补充。这样可以降低“个体隔离”的风险，让不同立场、背景的用户在共同议题下展开互动。在评价与反馈机制方面，通过评价、打分、标注可靠性或提供参考资料，用户能够帮助信息生态维持信息可信度。平台亦可引入“协作式知识建构”，让不同群体的知识互补，减少信息壁垒，提升公共认知的复合性。这种参与让信息生态成为一个动态、可反馈的系统，而非静态内容库，因此具备适应环境变化、抵御虚假信息和算法偏差的灵活性，使知识网络能够持续生长、更新与自我修复。

（四）生态互联：信息自由流动而不是被锁定

如果说信息生态是一座巨大的蜂巢，那么“生态互联”的理想状态就是各个蜂房之间保持畅通的通道，令知识与观点得以流动和交换。然而在流量主导的现实中，这种通道往往被人为收窄，个体既被困于算法编织的茧房中，接触到的只是与自身兴趣或立场高度重合的内容，也因壁垒重重难以实现跨节点的交流，失去了与外部世界发生深度对话的机会。最终，生态表面看似繁盛，实则逐渐贫瘠，因其缺乏跨蜂房的授粉与互补。当信息网络丧失了多向交流与跨界连接的可能时，生态就会趋向单调甚至脆弱。

因而，加强不同信息节点之间的通道与流动性，不只是技术优化的需要，更是一种维护“信息生态韧性”的文化自觉。要真正实现“生态互联”，必须避免算法驱动下的“单一栽培”，而通过机制设计引导多样化内容的生成与互通，让不同的知识群落能够交流、碰撞、互相滋养。

为此，可以从技术手段、制度设计和用户行为引导三个层面来入手。技术手段上，开放接口与数据互通是基本前提，也即提供API或标准化数据接口，使不同平台、数据库或社群能够共享信息和内容。例如，学术平台间可通过开放获取（open access）实现全文互通。跨平台搜索与聚合工具也十分重要，开发统一的搜索引擎或聚合工具，让用户能够在不同信息节点间快速跳转和获取内容。其他重要的技术手段包括：（1）内容标准化，采用统一的标签体系、元数据格式或主题分类，使信息在不同节点之间易于理解和处理。（2）跨节点推荐，算法不仅推荐与用户兴趣匹配的内容，也有意识地引入异质观点或跨领域信息。（3）多入口导航，提供搜索、订阅、标签、专题、社群等多维度入口，让用户不被单一流量逻辑限制。（4）可视化信息网络，通过知识地图、关联推荐或信息流可视化，让用户直观了解内容之间的联系。

制度设计上，鼓励多样化创作，平台给予原创、深度或跨领域内容一定曝光保障，减轻创作者对“爆款算法”的依赖。鼓励开放与共享政策，平台或机构制定激励机制，调动创作者和用户跨节点共享知识，支持跨平台转载、引用、笔记导出或知识二次创作。鼓励跨群体协作，推动创作者或机构联合制作内容，实现不同知识节点之间的互通。例如，通过主题联动，建立专题或系列内容，将不同节点的观点和信息串联，形成连续的知识链。在版权与合法性保障方面，明确开放共享的版权规范，保障信息在节点间流动时不侵权，同时维护创作者权益。在协作规范与社区规则方面，建立协作和反馈机制，引导用户在多个节点中进行评价、纠错和互动。提供声誉积分、阅读成就、贡献排行榜等激励措施，鼓励用户参与跨节点交流。

用户行为上，教育和引导用户在多个信息源、平台和社群间获取内容，而不是依赖单一信息流。这需要一系列手段：（1）导航工具，如清晰的目录结构、知识地图或主题标签，帮助用户快速理解信息体系的整体框架。用户可以沿着逻辑关系或兴趣路径自由跳转，避免迷失在碎片化信息中。（2）推荐逻辑的调整与优化，不仅仅是单向算法推荐，而是结合兴趣、行为历史、多维指标进行个性化提示。推荐内容应保留多样性和可选择性，引导用户接触新的主题或交叉学科知识。（3）多维分类，平台可提供主题、学科、深度、时间、形式（文本/视频/音频）等多维度筛选，避免信息被僵化地分类或固化，允许用户自由组合维度，形成个性化探索路径，从而发现意想不到的知识联系。

好的信息组织，还注重：（1）层次性，既能提供快速消费的信息碎片，也能承载深度阅读，让不同需求的用户都找到相应入口；（2）关联性，例如通过语义链接、推荐逻辑等方式，把不同维度的内容联系起来，促进不同内容之间的关联与对话，而不是孤立存在；（3）可解释性与透明性，信息的组织与分发机制要让用户可理解、可追溯，避免“黑箱化”造成的误导。

“信息蜂房”目前仍属于启发式隐喻，而非经过严格实证研究的学术概念。它指向一种在“信息茧房”语境下更为自主、赋能的思考方式，是一个具象且富有积极范式转向的隐喻，未来仍需更多的研究深化它的理论基础和现实可操作性。

在当前算法驱动的内容分发环境中，用户往往处于一种被动接受的状态：算法根据既有偏好推送信息，使得用户更多地沉浸在由平台设计好的“信息流”当中。这种模式虽然提高了效率，却也削弱了用户的信息选择与批判能力。

优化方向在于增强用户的能动性，通过提供更多搜索、订阅、定制化的工具，让用户能够主动探索、跨领域获取信息，而非完全依赖平台的“投喂”。这不仅有助于提升用户的信息素养，还能打破算法过滤带来的认知局限。

从信息内容的组织来看，算法推荐往往基于用户行为的相似性，导致信息内容趋于同质化：用户浏览的越多，推荐的内容越“精准”，但同时也越单一。这种“固化”容易造成内容生态的单调，甚至加剧信息极化。

优化方向在于推动多元共生，即在内容分发和组织上引入“多样性激励机制”，鼓励平台在推荐中加入一定比例的“跨圈层”内容，增加信息来源的广度与异质性，从而形成多元文化、不同观点、跨学科知识并存的信息生态。

传统的信息消费模式强调“个体化”体验，用户在各自的信息流中独自沉浸，缺乏与他人协作和讨论的机会。这种“隔离”削弱了公共讨论空间，导致碎片化、原子化的认知结构。

优化方向是推动群体协作：鼓励用户不仅是信息的接受者，也是信息的创造者、传播者和协作者。通过社区化、开源协作、群体共建等机制，让信息生态更像“蜂房”而不是“茧房”——个体之间有通道，信息能够流动并协同演化。

唯有通过这些优化，才能打造出一个兼顾多元化、透明度与公共性的系统，在多方主体（个人、群体、平台、机构）的协作中，促进可信知识的生成、流通和共享，从而支持社会的理性讨论、个体的终身学习与公共生活的可持续发展。这才是健康的信息生态。

如果进一步借用生态隐喻，好的互联网知识产品就像是一片健康的森林——有层次性（从草本到乔木），有多样性（不同物种共存），有循环（不断生长与更新），也有开放性（允许新物种迁入）。既有主干，也有枝叶；既有秩序，也允许野生生长。最终形成一个既能稳定供养，又能常变常新的“生态森林”。

原文载于《南京社会科学》2026年第1期

本文注释略去