突破信息茧房：探寻优化搜索算法以促进信念更新的关键路径

在信息搜索平台影响下，人们难以形成共享事实基础。研究人员开展 “窄搜索效应” 及相关干预措施的研究，发现用户先验信念影响搜索词，窄化搜索结果限制信念更新，算法干预更有效。这为搜索算法设计提供方向，助力社会凝聚。

　　在社会两极分化的时代，人们的搜索习惯与为相关性优化的搜索工具相结合，可能会延续信息回音室效应。研究人员通过涵盖健康、金融、社会和政治等各类主题的多项研究，在谷歌（Google）、ChatGPT、人工智能驱动的必应（AI-powered Bing）以及定制搜索引擎和人工智能聊天机器人平台上展开分析。用户存在偏差的搜索行为和狭窄的搜索算法优化会共同强化现有信念。研究发现，基于算法的干预措施比基于用户的干预措施在减轻这些影响方面更有效。这些研究结果表明，融入行为学理念设计的搜索算法，有望成为更好的信息检索工具，有助于促进形成社会凝聚力所需的共享事实认知。信息搜索平台，从谷歌到人工智能辅助搜索引擎，改变了人们获取信息的方式，但可能无法推动形成共享的事实基础。研究人员通过 21 项研究（其中 14 项已预先注册），在各种主题（如健康、金融、社会、政治）和平台（如谷歌、ChatGPT、人工智能驱动的必应、定制搜索引擎和人工智能聊天机器人界面）上验证 “窄搜索效应”。随后，研究人员测试了基于用户和基于算法的干预措施，以对抗 “窄搜索效应” 并促进信念更新。研究 1 至 5 表明，用户的先验信念会影响搜索词的方向，从而产生狭窄的搜索结果，限制信念更新。这种效应在各个领域（如与冠状病毒、核能、天然气价格、犯罪率、比特币、咖啡因以及一般食品或饮料健康问题相关的信念；研究 1a 至 1b、2a 至 2g、3、4）和平台（如谷歌 —— 研究 1a 至 1b、2a 至 2g、4、5；ChatGPT，研究 3）中均持续存在，甚至延伸到重要决策（研究 5）。研究 6 和 7 显示，促使用户自行纠正窄搜索对其信念的影响，效果有限。利用定制搜索引擎和人工智能聊天机器人界面进行的研究 8 和 9 表明，修改算法以提供更广泛的结果，能够鼓励信念更新。这些发现凸显了在搜索算法设计中采用基于行为学方法的必要性。