大数据算法推荐增强了用户的信息选择权

大数据算法推荐削弱了用户的信息选择权

　　最大的是成熟的算法。为什么这么说？算法学习目标是最大跨径的心理学的形成，是不是它的链路了？

　　我只开启这边驱动台形态，不断强化用户的偏好，推送内容。你觉得这句话能补充完整吗？这是一个病句，非常累赘。

　　骂一下平台，对面进了两个人，如果不开始就让他们退出去。一个人，只要有那种感觉就行。

　　后面有一句话应该直接删掉，即“推送内容日趋单一的首付”，直接讲带来的代价和用户在被分享的过程当中。

　　算了，看你面色宁静，你们先打完这题。是关于选择权那个是吗？对，非常片面，或者说都不是。那你就别看这个东西了，病句很多，一句话写了两行，能读顺吗？先用现在这个。有一个句子别读了，不行。直接讲算法压缩了用户主动选择权，降低了信息质量，比如那种……然后把后面“自体性能选择广度”直接改为“信息选择自由”。

　　已经29分了，开始吧。在群里发消息。

　　麦克风测试。你们能听到吗，何涛？

　　本场比赛马上开始，请大家做好准备。现在比赛正式开始。

　　首先，有请双方辩友进行自我介绍。

　　首先欢迎正方辩手进行自我介绍。正方一辩乘以，正方二、三辩和松，正方过后再指数位，再加 20 号。

　　下面有请反方辩友进行自我介绍。反方一辩孙雨婷，反方二辩，重新来一下。

　　下面有请反方辩手进行自我介绍。反方一辩孙雨婷，反方二辩，反方三辩，向郑州博学民女问候在场各位。

　　接下来进入正式的比赛环节。

　　今天我方认为，大数据算法推荐增强了正常用户的信息选择权。这一结论并非忽视信息过载等现实挑战，而是基于算法在技术属性与范式上的根本性革新。它通过精准匹配降低选择成本，通过技术优化拓展信息边界，从本质上提升了选择者的信息维度，在科技革新的当下，重新定义了信息选择权的核心内涵。

　　在数字化时代，全球每天产生的数据已达 2.5 亿 GB，而人类每日有效处理信息的认知负荷上限仅为 34GB。这种矛盾揭示了一个关键事实：传统意义上，选择权等同于选择范围的认知早已过时。当电商平台中 10%的商品需要用户浏览 30 个商品后才能找到时，个性化的精准选择权实际上被淹没在海量的筛选过程中。基于此，我方主张真正的选择权应聚焦于选择精准与有效性。

　　就像亚马逊对会员的算法匹配实现了 74%的转化率，远高于非会员的 10% - 15%。算法能将信息匹配和筛选变得精准高效，让用户真正获得有效决策的权利。

　　首先，算法式信息筛选的精准匹配，激活用户的理性选择权。算法的核心价值在于构建了内容供给与用户需求之间的高效互动机制。Netflix 的推荐系统通过分析用户的观看时长、暂停点等多维数据，成功预测了冷门影片的市场潜力，直接拉动了 30 万新会员注册，为 63%的观看行为进行精准推送。这种精准性在电商领域更为显著，亚马逊的相关算法通过解析用户对话场景与实时需求，将商品推荐的匹配度提升 37%，浏览时间延长 23%，点击率提升 41%。斯坦福大学商学院研究表明，代码推荐使获取有效信息的时间成本降低 62%，用户满意度提升 3.2 倍。这并非提供更多选择，而是将用户从信息过载的困境中解放出来，使选择权回归到高效精准的本质。

　　其次，算法是信息边界的破题工具，以技术创新拓展用户认知选择权。我们需要重视算法在多样性优化上的突破进展。YouTube 的推荐模式引入了新颖性、多样性、透明性指标，45%的推荐视频属于用户历史行为未涉及领域。更值得关注的是，国内抖音平台实现了商业推荐模式，允许用户自主切换算法推送与自主浏览。数据显示，选择算法模式的用户平均接触信息类别比传统模式多 1.8 倍，根据偏好内容的主动搜索率提升 27%。IPC 最新报告显示，2025 年全球 AI 驱动的碎片化算法应用将达 11 亿，信息输送效率有望突破 89%。这意味着算法将随着技术迭代成为用户认知拓展的工具，同时让用户发现更多可能。

　　算法推荐的本质是通过技术革新提升用户选择权的质量维度。但对于算法推荐，我们也应关注其可能带来的问题。然而，这并不影响我们看到算法推荐在增强用户信息选择权方面的积极作用。

　　时间到。

　　我先确认定义的问题，我们应该区分一下算法推荐技术和主动搜索信息，两者应该有区别。

　　算法推荐技术是被动推送信息，由用户接收；主动搜索则是用户主动去寻找信息，二者有区别。

　　第二件事，你的标准表明，选择权增强的体现是效率提升。所以我能否理解为，效率越高，选择权越强？

　　并非如此，因为当今全球生产的数据源达 2.5 亿 B。

　　打断一下，所以你也不否认，如果能更有效地筛选出数据，那么选择权就是增强的。我问你一个情境，有一些人有选择困难症，面对很多选择时效率非常低，所以效率和选择权并非强挂钩。

　　在我方的观点下，定制化是很好的。你没有回答我的问题，我想说的是选择权和效率不一定挂钩，拥有过多选择甚至可能会降低效率，所以效率提高并不能论证选择权在增强。

　　我进一步探讨你第一部分观点，你提到效率在增高，但我们看到抖音算法使得伪科普类视频相较于主动搜索伪科普的视频，使用户多了 20%的触达率，也就是用户在算法推荐下更容易接触到虚假信息，这样效率能提高吗？

　　我方说的是效率提升，而非数量问题，你要区分数量和效率。实际上，平台会进行治理。

　　请你后续举证平台治理的手段以及效果。新京报统计，3.2 万科普视频中的 21%都是违规内容，所以算法会推送更多的假信息。

　　第二件事，关于信息多元化部分，你认为算法让用户触达了更加多元的信息，但中国青年报调查显示，1500 个受访者里面有 60%的人都认为持续使用算法，会困在同质化的信息当中。

　　时间到。

　　感谢主席，问候在场各位。

　　开篇名义，区别于主动搜索的定义，根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》可得，大数据算法推荐是自动向用户推送个性化内容的机制，其核心特点在于用户被动接受个性化信息。常见的算法使用平台有抖音、快手、小红书等。

　　信息选择权是指用户选择信息的权利，而自由是做法律所允许一切事情的权利。故判断信息选择权增强或削弱的标准，实则是衡量用户信息选择权自由大小的边界。当选择被预设局限，自由边界就缩小，选择权也就缩小，反之则扩大。

　　接下来我方将从两个方面论证。

　　第一，算法推荐内容并非用户自主选择，平台权力凌驾于用户权利之上，用户只能被动接受信息，削弱了其选择权。算法机制通过追踪用户行为数据，对用户可能感兴趣的内容进行推送，其信息推送由平台主导，而用户只能被动接受信息。用户看似在刷，实则是在算法预设的狭窄范围内滑动。比如平台决定推送内容时，用户只能在所谓的选项中做有限的选择，主动选择权被大幅让渡，选择权的让渡带来的就是更精确的伤害。2025年，黄先生在刷快手推荐视频时，被伪装成炒股教程的诈骗内容欺骗，导致了90万元的损失。早期门户网站需要用户主动点击不同的频道，而如今算法却代替用户决定看什么，甚至干预用户想看什么，剥夺了用户的选择权，压缩了自由。

　　第二，算法推送同质化内容，将用户禁锢为信息茧房，压缩选择范围。算法核心目标是最大化用户留存时间，以服务商业利益。《纽约时报》调查所示，在商业利益的驱动下，平台趋向于强化用户的已知偏好，推送内容日趋单一和重复，而代价就是用户被困在信息茧房当中。中国青年报社的调查显示，62.2%的受访者认为精确推送使其接触渠道变窄。清华大学研究更证实，抖音活跃用户使用推荐算法一年后，信息多样性指数下降。当用户被同类信息持续包围，主动接触、发现和选择多样信息的权利被系统性剥夺，信息视野不断收缩，探索意愿和能力也被削弱，选择范围被局限在同质化的信息圈层里，即选择权何谈增强。

　　综上，从筛选信息到组织构建信息茧房，算法推荐压迫了用户主动选择的范围，用户看似处于信息的海洋，实则却被禁锢于算法牢笼，其权利的行使自由遭到实质性削弱。因此，我方坚定认为大数据算法推荐削弱了用户的信息选择权。

　　好，感谢反方一辩。

　　进入质询环节，有请正方二辩对反方一辩进行质询，回答方有5秒的保护时间，质询方可以随时打断。

　　第一个问题，你方说算法为被动推荐，并非主动推荐。以搜索“明天长沙”为例，搜索结果也是算法推荐出来的。我们今天讨论的内容是大数据算法推荐，是最终的推荐，而非主动搜索。所以今天我们讨论的情况，应是如在小红书上，平台给用户推荐的内容，而非主动搜索的情况。

　　如果贵方要讨论主动搜索的情况，那应是另一个问题，并非我们今天所讨论的。

　　贵方刚才提到信息选择的自由大小。既然内容是对方推送给我方的，并非我方主动去了解，若将其视为信息选择自由，即便过去看报纸，也是报社筛选过的。而现阶段自媒体有更多不同的声音，信息选择自由实际上是在增大的。

　　我方所谈的自由，是指信息选择权的权利，是隐匿的自由，自由越大，权利才越大。贵方首先排除了我们主动接收信息的情况，那么就只能被动接受。我们对比的指标是过去的传统媒体和现在的自媒体。实际上，我方今天讨论的并非过去的传统媒体时代和真正的数字信息时代，而是在今天，主动用谷歌引擎搜索AI和被动接受软件应用主页上算法推荐的内容。这种推荐实际上是在缩减我的选择权利，因为我可以在搜索引擎下自由选择。

　　很奇怪的是，今天我们被动接受的内容与过去相比，精准度提高了，但贵方却认为这会影响信息选择的问题。

　　首先来确认互联网信息服务算法推荐以外的规定，指出算法推荐技术是利用算法自动向用户推送个性化内容的技术应用，它区别于主动搜索。

　　其次，关于比较对象，问题在于今天的比较标的并非网络媒体时代和纸媒，而是使用与不使用大数据算法的比较。换言之，对方观点是使用大数据算法推荐，我方观点是不使用。我们可以选择的平台有微博、知乎，或者使用 AI、搜索引擎进行主动检索信息，而大数据算法是被动推荐信息，这是比较层面的内容。

　　再者，提到效率的提高并不意味着所谓自由选择权增强。举个例子，比如有人每次选外卖时，由于琳琅满目的选择而出现选择困难症，不知道选什么，效率极低，但实际上其选择权是极大的，因为有各种各样的商品可供挑选。所以，所谓的效率增高并不代表选择权会降低。即使退一步讲，效率增高代表某些权益增强，可是我们看到短视频版本刚出现时存在大量的假信息和无效信息。我方研究显示，短视频推荐会将更多的假科普视频等假信息推送到用户面前。除了假信息之外，所谓高效的信息很可能是大数据杀熟后的结果。例如，大数据算法推荐会给苹果用户推荐的打车费用要高 10% - 20%，它恰恰掩盖了一些便宜的选项，只留下所谓贵的选项，让用户觉得这是适合自己的选项而选择它，实际上大部分选择被掩盖，选择权在削弱。

　　最后，聊一下自由权的部分，也就是我方观点。我方第一个论点很简单，自由意味着有自主做出选择的权利。可是在大数据算法推荐之下，权利归属于平台，平台推送什么用户就看什么，而非用户选择什么才能看什么。哪怕用户表示不喜欢，平台往后还是会推荐，只是降低比例而已。所以在这方面，用户的自由一直被平台剥夺，在这样的平台上用户没有自由。

　　正方二辩进行补充陈词，时间同样为两分钟。

　　其实，天学中所说到的概念，指的是我们主动搜索和算法推荐的问题。我方在质询中就提到，即便主动搜索，结果不也是算法推荐吗？对方同学，所以今天比较两者，无论是主动搜索，还是在平台上浏览，我们都无法避免假信息。

　　我方后续可以对算法筛选进行优化，使搜索算法的效率提升3%，转化率也有所提升。还有推款运动下的高效治理，处理了680万级账号，开展了13项推网高效行动，这是针对假信息的一种处理方式，但这点您方并未提及。

　　下面继续讨论您方所说的信息选择自由大小的问题。很奇怪，您方认为直接浏览会有很多不同信息推送给您，您有更多选择。但我方想说，在算法筛选下，会扩展用户很多过去可能未知的情况，发掘其未知潜力，这为什么不能算是一种选择权的扩充呢？

　　我方提到的NAC选择系统，通过与用户时长的匹配，让63%的观看行为与商品匹配，提供了37%的选择。而您方说即便不依靠算法，也能选到自己想要的东西。但有很多选择，却不一定能选到符合自己需求的。比如评价，有的评价篇幅可能很长，有的可能很短，都不满足需求。那么这种选择权的增加对于政策没有实质性改变，那这部分选择权增加的意义何在呢？

　　所以，以上论证的是您方所说的选择权增加对于用户的实际运营价值到底是什么，而我方也可以说明在特定时间段节点能够达成目的。

　　下面进入最激动人心的自由辩论环节，双方轮流计时，一方发言结束，即为另一方发言开始的计时标志。首先有请反方进行发言。

　　您方认为精准的推送更能够满足用户的需要，但为何要保持精准推送呢？因为用户首先产生需求，才会对接满足这些需求的内容。如果用户有很多选择，却选不到自己想要的，这样的选择有意义吗？商家会考虑用户的需求，但这些需求存在多种可能性。

　　比如，用户在平台上搜索租房信息后，平台会推送很多租房相关内容。在没有租房之前，用户可能不知道有简易且便宜好用、没有装修负担的置物架，这原本是用户无限选择自由下可能无法发现的。但现在大数据算法将用户从一开始想要选择的东西框定在一个框架之内，这种情况下，所谓的选择权又该如何体现呢？

　　我方认为，人们使用互联网是为了让生活过得更好，满足自身需求。在没有算法推荐之前，用户可能有很多选择，但却不知道自己真正需要什么，营销落地的价值也不明确。自由本身和效率是相冲突的，拥有更多自由可能会导致效率降低。换言之，选择权增强的表现形式可能是增加了很多可能无用的选项，但这也是自由的一部分。

　　进一步探讨同质化问题，您方认为算法能让用户接触到更多信息，但中国的调查显示，60%的人认为自己被困在信息茧房当中，每天接触到同质化的信息。那么，信息资源真的增加了吗？

　　我方认为，算法除了精准推送，还会挖掘用户的特殊潜力。比如，用户在读书之前可能对某类书籍不感兴趣，但通过算法推荐发现自己可能会对此感兴趣，这也是一种现实性的扩充，且并未侵害用户的自由。

　　然而，算法会根据用户的喜好定制内容，导致信息单一化。例如，用户喜欢辩论、喜欢黄执中，算法就只推荐黄执中的视频，这会使用户学习辩论的方式变得单一，接触的信息也不再多元。

　　您方所说的扩充用户未涉足的领域，实际上更多是对已有领域的扩充，并非真正的选择权扩充。

　　关于信息茧房问题，在没有大数据的情况下，人们也只愿意关注自己感兴趣的问题。但关键在于，您方并未论证算法能让用户接触到更多信息。清华大学的相关研究显示，5.7亿用户使用推荐算法一年后，信息多样性显著下降，即越使用算法，接触的信息越单一、越同质化。

　　抖音通过多信息效出长尾的内容策略，70%的用户在一个月内接触的内容增长20%，32%的用户开始浏览科技内容。在快手上，正能量内容在成模型中主要提供2.7倍的内容，传播量是普通内容的19%，用户分享率达34%。这表明算法不仅带来了商品的多样，也在一定程度上带来了内容的多样。

　　但从用户的真实体验来看，算法推荐的内容仍存在问题。例如，用户很喜欢辩论但讨厌罗淼，刷到罗淼的视频就点不感兴趣，抖音为了留住用户，可能会继续推送同质化的黄执中视频，而非多元的信息。

　　在现实中，搜索引擎、微博推荐、知乎推荐列表等并非完全根据用户喜好个性化定制，而是根据信息热度和大众选择制定。这种去中心化的平台是否能让用户接触到更多信息呢？

　　快手作为去中心化平台，其正能量内容在传播方面表现出色。但即便如此，仍存在用户被困在信息茧房的情况。考上高考的人只能刷到高考相关视频，没考上高考的人只能刷到大专或就业相关视频，双方都被困在自己的信息点中，接触到的信息同质化严重。

　　关于假消息问题，2025年3月，徐某发布的顶流明星被曝境外豪掷十亿身价的虚假信息，36小时内阅读量达到5.2亿次，远超明星工作室的辟谣声明。这表明现在仍有很多假信息，且用户更倾向于娱乐刺激的内容，而非真实有价值的内容。

　　我方数据显示，允许用户选择算法推荐或自助浏览的情况下，使用算法推荐的用户平均接触类别是自助浏览的1.8倍。抖音清理不良信息5435万条，处理违规账号680万个。这说明算法既能推荐用户看不到的其他信息，也能清理不良信息。

　　您方指责平台的论证能否站得住脚呢？不同的人在平台上看到的内容差异很大，一些父母看到读书能改变命运，一些父母看到读书不能改变命运；一些孩子看到进厂打工，一些人看到高考分数。这些内容的差异并不能证明平台提供了多样的信息选择权。

　　我方还有200多秒的发言时间。

　　谢谢主席，在场各位。今天对方辩友给出的观点是算法推荐带来了精准度和有效性的同时提高，并且，他们的举例围绕我们身边的各种社交媒体、各种大型平台。但他们提到，因为有了算法推荐这个技术性工具，用户的需求会被精确满足。那么我们不禁想问，到底是被精准地满足需求，还是被精准地收割呢？

　　在商业平台上，商业性品牌为何会好心地只推荐用户需要的内容？如今有众多电影等着宣发，有大量商家需要推送流量，它们为何会专注于满足单个用户的需求？这其实是一个算法权力结构的问题。平台是内容的制造方，而用户是接受方，天然存在权力的不对等。

　　我方反复强调搜索与被动选择的差异，是因为当前的推荐是个性化推荐，它是精准获取各种历史信息的一种检索搜索。

　　以近期热度回归的高考话题为例，不同人群看到的内容呈现出不同样态。如今一些父母关心的依旧是读书能否改变命运，上学还是打工更好，早早进入工厂打工是否是更好的选择。而另一些高考相关人群则在晒高考成绩，讨论如何选择专业。大家看到的众生百态各不相同，处于不同圈层的人看到的内容不一样，而相同的声音又会加剧认知的固化。

　　我们在互联网平台上，实际上是被算法、被流量、被点击量所捆绑。平台只会说受众容易听的话，如今拍摄一个有深度思考的内容，不如拍一个博眼球的流量内容，这反映出平台展现的是读者想看的世界，是为了吸引流量。

　　公司通过大数据对采集的用户信息进行分析，再通过差异化进行“大数据杀熟”。对方提到各个领域都需要算法推荐，是因为用户被精准跟踪，那么用户所交易的内容可能会根据个性化消费进行“数据杀熟”，这是一种天然的权力不对等。

　　这也导致“回声效应”加剧，认知固化。当我们的声音被圈入同一圈层，即便最初有不同的声音，但身边的人不断强调同一种声音，我们就会不由自主地被同化。智能化能够轻易掌握多数人想看、爱看的内容，从而向我们精准推送，这就剥夺了我们的自主选择权。

　　平台和商家想要在这个平台生存下去，靠的就是迎合用户，采用讨好的方式，进而削弱了整个社会的创造力。

　　人民日报提出要“实情实评算法推荐”，强调要做算法的总编辑，对算法进行把控，掌握算法方向。价值理性和工具理性是当下重要的理性，在工具理性盛行的今天，我们要对一些基本价值有所守望。

　　感谢反方三辩的发言。

　　首先我们先明确，其实双方讨论到最后，反方所强调的是，人是需要有足够的信息选择权的。而我方认为，今天我们选择信息的目的是为了服务于自身需求，满足自身需求即可。

　　一方认为满足信息选择权，算法是被动推荐，而主动搜索的结果能让人有更多的信息选择。但问题在于，如今主流平台无法避免算法推荐。例如租房平台下给出的相关信息也是算法推荐的结果。

　　对方所说的算法推荐是给出通用的观点，而搜索结果是主流热点。但实际上，即使是个人关注，算法也会推送大型热点消息。我方认为算法被动推荐也能满足个人关注，同时给予适当的热点推送，并不影响信息选择自由，甚至可能让用户有更多的选择权。

　　对方提到商业化导致的信息同温层问题。以搜索软件为例，百度曾是主流搜索软件，但现在小红书更受青睐，这说明市场有调节功能。如果商业化过度，市场会进行优胜劣汰，推出更适合大众、能满足大众需求的平台，让大家了解想了解的信息。

　　对方以同仁堂为例，但人本身就会排除自己不想听的信息。比如，一些认知水平较低的父母可能不认同“学历无用”的观点，而高学历父母会晒孩子的优秀成果。同样，婚姻幸福的人不会在意网上的离婚警告，单身主义者也不会理会过年时的催婚言论。所以，人本质上会排除自己不想听的信息，并非如对方所说会去听不想听的信息。

　　对方还提到人民日报，强调应审视和观看所有信息。但这其实是在提醒我们要丰富信息来源，信息来源除了视频平台，还有其他平台。

　　时间到。咱节省时间，我想让他们把没说完的话稍微说一下。感觉今天你们这边没打出准备好的内容，你们是怎么想的呢？其实正方提到一点，关于算法，它……