정보고치실은 하버드대 산탄드 교수가 2000 년 출간한' 정보유토피아' 에서 최초로 내놓은 것으로, 정보고치실은 사람들이 선택한 것만 듣고 사람들의 교류장을 기쁘게 할 수 있는 것이라고 생각했다. 현재 정보고치실은 사람들의 정보장이 습관적으로 자신의 흥미에 이끌려 고치처럼 자신의 생활을 고치방에 제한하는 현상 [1] 을 말하는 것으로 널리 알려져 있다.
펑란은' 전 미디어 시대의 곤경과 돌파구 가능성' 에서' 소셜필터, 서클, 정보고치실' 을 언급했다. 정보고치실은 사람의 선택심리와 관련이 있고, 전통 미디어 시대에는 존재하지만, 오늘날에는 알고리즘 뉴스, 소셜네트워크서비스 필터링 정보, 서클 차별화에 의해 확대됐다.
위국명은 정보고치방' 우리의 눈을 가두었다' 에서 정보고치실의 개념과 그 가능한 집단 극화, 사회적 점성 상실 등 부정적 효과를 소개하며 기술알고리즘과 개인매체소양을 보완해 개선해야 한다고 판단했다. 그의 또 다른 문장' 개인화된 뉴스 푸시에 의한 뉴스 업무 체인 개조' 는 뉴스 생산과 청중 두 가지 측면에서 개인화된 뉴스 콘텐츠 푸시에 의한 뉴스 업계의 개조를 분석해 사용자의 소셜 데이터와 관련 관계에 따라 잠재적 수요를' 정의' 해야 한다고 판단했다. 누에 고치 효과 [3-4].
진창봉 교수는 학생들과 함께' 권력 이전과 휴머니즘: 알고리즘 보도 자료의 기술윤리' 와' 정보개별화, 정보편차, 기술교정-신기술시대에 정보를 얻는 방법' 이라는 두 편의 논문을 썼다. 전자는 알고리즘 뉴스 배포 현황을 분석해 뉴스 배포권이 사람에게서 기계로 옮겨지고, 뉴스 통제권이 뒤로 옮겨지고, 시민 참여가 손상되었다고 판단했다. 후자는 사회와 개인에 대한 정보 균형의 중요성을 설명하고, 현 단계에서 외국의 기술 정류 시도를 소개했다. 뉴스 앱' 차이 읽기', 영국 가디언' 거품 뚫기', 월스트리트저널' 레드 푸시, 블루 푸시' 등 [5-6].
채레핑은 정보 고치의 부정적인 영향에 대해 개인화된 추천 시스템이 정보 배포율을 높이고 청중의 정보 요구를 충족시킨다고 생각했지만, 정보 고치 현상으로 관객이 전면적으로 발전하여 현실 사회에 대한 인지 판단에 영향을 끼쳤다 [7]. 마찬가지로, 후완정은' 정보고치방이 공공분야 건설에 미치는 파괴' 에서 정보고치방이 공공분야 건설에 미치는 영향을 분석해 의견의 자유표현을 방해하고, 대중의 이성적 비판이 부족하며, 사회적 점성을 약화시켰다 [8]; 사쿠라는 정보 고치와 종종종효과가' 전파의 권력 이탈' 중 집단 극화의 주요 원인이라고 생각하는데, 돌발 사건에서 누리꾼의 부정적인 시각과 비이성적 감정이' 정보고치' 에서 더욱 강화됐다. 곽샤오핑은 정보와 네티즌 집단의 극화 경향을 공동으로 필터링하고, 인터넷 사건에 대한 토론을 통해 정보 과부하 후 필터링은 집단 극화 현상을 가져오고 민주와 이성 소통을 위협하는 결론 [10] 을 제시한다.
정보고치실의 해결 전략에 대해 왕강은 개인화된 정보서비스가 정보고치실 효과를 강화하고 지식격차를 넓혔으며, 언론은 사회적 책임을 지고 양질의 뉴스 내용 [1 1] 을 제공해야 한다고 생각했다. 유화동은' 소셜미디어'' 정보고치실' 의 위험과 대책' 에서 정보고치의 원인을 분석해 소셜미디어, 개인의정 설정, 협동필터링 알고리즘이 굳은살 효과 형성을 위한 조건을 제공한다는 사실을 발견했다. 다양화 정보 수신 채널 구축, 보도패턴 구축, 미디어 소양 향상을 위한 제안 [12
(b) 정보 누에 고치 룸과 특정 사례의 결합에 관한 연구
일부 연구는 구체적인 사례의 특징에 따라 정보고치실의 관련 개념 특징을 결합해 정성적으로 분석하는 것이다. 예를 들어 양휘는 웨이보에서 정보고치실 효과에 대한 연구를 통해 웨이보에서의 정보고치실의 구현을 설명하고 웨이보 [13] 에 대한 개선 전략을 제시했다. , 당은' 20 16 미국 대선 필터 거품의 현상과 계시' 에서 20 16 미국 대선을 연구사건으로 삼아' 준 감각통계' 가 뉴미디어 시대에 기술알고리즘의 방해를 받아 경제효과를 추구하는 동시에 사회적 책임을 맡길 것을 촉구했다.
수집할 수 있는 국내 정량화 연구에서 이가음은 개인화된 추천 시스템을 기반으로 한 뉴스 클라이언트 정보 고치 효과 연구에서 오늘의 헤드라인을 개인화된 추천 시스템의 대표로 선정해 설문조사 방식 [15] 을 통해 오늘의 헤드라인 사용자가 사용 과정에서 정보 고치 효과에 미치는 영향을 조사했다. 펑웃음은 정보시대 인지고치실에서 콘텐츠 분석법으로 선택한 웨이보 샘플 사용자를 인코딩, 정의 및 발굴하고 소셜네트워크서비스 분석과 함께' 고치실' 효과의 존재를 검증했다 [16]. 둘 다 본 연구에 영감을 주었지만 전자는 오늘의 헤드라인을 선택했고, 후자는' 웨이보 중 광고계 학계의 의견지도자' 를 통해 정보고치의 존재를 추론해 샘플 범위와 차이에 다소 부적절했다.
(3) 요약
문헌에 대한 빗질 발견을 통해 기존의 정보고치실에 대한 연구는 산탄드 교수의 이론에 기반을 두고 있으며, 정보고치실에 대한 이론의 재인식에 초점을 맞추고 있으며, 모두 간단한 행동패턴 진술에 머물러 있다. 일부 연구는 구체적인 사례와 결합되어 있지만, 산탄드 교수의 이론과 관점을 개괄적으로 지지하며, 정보고치 현상에 대한 구체적인 건의도 없고, 청중의 행동과 정보 플랫폼에 대한 심도 있는 논의와 연구가 부족하다.
(4) 참고 문헌
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