引言

随着互联网技术的快速发展，信息传播效率大幅提升，信息获取不再受时空限制，实现了信息资源的高效流通与广泛共享。在算法推荐技术的加持下，以商业平台运营为驱动的个性化信息服务已经成为当下媒体生态的主要特征。大学生作为互联网深度使用群体，每周上网时长与信息依赖程度显著高于社会平均水平。个性化推荐技术在一定程度上满足了大学生个性化发展的需求，但也会导致同质化信息的堆叠，加剧大学生认知学习体系的固化，形成“信息茧房”。桑斯坦指出“信息茧房”意味着公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的内容。作为一个思想认知正在快速成长并趋于成熟的群体，获取信息的偏颇狭隘，将严重影响大学生的人格塑造、三观养成和行为模式形成。

本研究旨在开展实证研究，评估天津市在校大学生群体受困“信息茧房”严重程度，了解当前天津市不同高校、专业、年级的大学生存在“信息茧房”现象的差异性，为大学生信息茧房研究提供理论依据和实践支持。

一、研究设计

（一）评价指标体系构建

为客观描述与衡量大学生受困“信息茧房”的状态与程度，本研究从大学生个体角度出发，在走访不同高校、专业、年级学生的基础上，提炼出大学生受困“信息茧房”具有高度共通性的标志性特征形成描述性指标。结合文献研究中信息茧房的概念与内涵，将描述性指标进一步量化与设计形成观测性指标。最终构建由信息行为、认知态度、算法交互3个一级指标和10个二级指标组成的大学生受困“信息茧房”现状的评价指标体系。

1.信息行为维度

信息获取的便利性与片面性是信息茧房突出特征之一。个体信息行为维度主要用于描述与观测大学生在信息获取、浏览与甄别过程中的现实表现，从行为层面量化大学生信息接触的广度与深度，精准识别其在信息获取与处理过程中的窄化倾向，是判断个体是否受困信息茧房的基础依据。共设信息获取渠道多样性、信息探索主动性、信息处理深度、信息鉴别能力4个二级指标。

2.认知态度维度

学者余婉苏在腾讯新闻客户端的“信息茧房”效应研究中得出大部分的人仍然乐于接受个性化推荐的信息，只有少部分人感到认知受限。个体认知态度维度是大学生信息茧房形成的核心心理内核。其内涵为个体对异质信息的本能排斥、对新观点的认知封闭、对算法推送内容的盲从等认知态度，才是信息茧房得以持续固化的核心内在机制。所以将异质信息包容度、认知开放度、算法信息判断能力作为认知态度维度的3个二级指标。

3.算法交互维度

算法交互维度是大学生信息茧房形成的关键外在维度。此维度设有推荐信息丰富度、推荐内容相似度、算法干预行为3个二级指标。能够客观衡量算法技术对大学生信息茧房的驱动效应，也能够识别个体破解算法茧房的主动调节能力。

（二）研究方法

1.问卷调查法

（1）问卷设计

为获取研究所需数据，基于前文构建的10个评价指标，设计针对性调研问卷。问卷内容包括年级、学校层次、专业类别3个人口统计学变量题项和10个测量题项，测量题项中包括2道多选题和8道单选题，每个题项对应1个评价指标，确保测量内容与指标内涵一致。为避免李克特量表选项的模糊性，8道单选题每题设计四个选项，将不同受困程度群体在每个指标下的行为特征描述作为选项内容，2道多选题根据选择个数将数据按四分位数分割转化为四个等级，从而与单选题结果对应。问卷问题与题项表述简洁通俗，适配大学生受访者群体。且本研究对问卷进行了信效度检验，结果显示问卷的信度与效度处于可接受范围，能够为后续分析提供可靠的数据支撑。

（2）研究对象

本研究对天津市在校大学生群体进行调查，共收集588份样本数据。数据处理过程中，排除了163份无效问卷，无效问卷判断依据为：①作答时间过短；②前后答题逻辑矛盾。最终收集有效问卷426份，有效率为72.4%。调查的在校大学生群体中共有204名“双一流”院校学生，181名普通本科院校学生；148名人文社科类学生，192名理工科类学生；大一、大二、大三、大四年级学生分别为116、142、69、99名；具体分布情况如表1所示。

属性	类别	人数/人	比例/%
院校层次	“双一流”院校	204	47.9
	普通本科院校	181	42.5
	专科院校	41	9.6
专业类别	人文社科类	148	34.7
	理工科类	192	45.1
	医农类	61	14.3
	艺体类	25	5.9
年级	大一	116	27.2
	大二	142	33.3
	大三	69	16.2
	大四	99	23.2

2.熵权-TOPSIS法

本研究采用熵权-TOPSIS优劣距离法计算各样本与理想解的相对贴合度作为每个大学生的综合得分。既可以依据数据客观确定各指标权重，又可以兼顾各评价指标的贡献差异与样本间的相对优劣，有效避免简单加总带来的偏差，使评价结果更具科学性。

具体计算过程如下：首先对正向化后的原始数据做标准化处理，通过熵权法计算各评价指标的权重，具体结果如表2所示。其次基于权重构建加权标准化矩阵。然后针对每个样本，计算每个指标相对最大值和最小值的距离。最后计算各样本与理想解的相对贴合度作为每个大学生的综合得分。

一级指标	二级指标	问题描述	权重
信息行为	信息获取渠道多样性	您主要通过哪些渠道获取日常信息	0.197
	信息探索主动性	您是否主动搜索陌生领域的新内容	0.061
	信息处理深度	您平常浏览网络热点内容时，更接近以下哪种模式	0.153
	信息鉴别能力	当您看到一条重要但存疑的信息时，会主动通过多种渠道验证其真实性吗	0.057
认知态度	异质信息包容度	看到与自己观点、认知差异大的信息时，您的第一反应是	0.060
	认知开放度	您是否发现自己越来越难接受新观点	0.064
	算法信息判断能力	您是否容易注意到平台向您推荐的内容并受其影响	0.083
算法交互	推荐信息丰富度	平台通常向您推荐哪些领域的信息	0.186
	推荐内容相似度	平台推送的内容领域与您过往常浏览内容领域的相似程度怎样	0.065
	算法干预行为	您是否会使用“不感兴趣”“减少此类推荐”等功能干预算法推荐内容	0.074

综合得分与问卷选项设置一致，其中得分为0对应选项1（程度最深），得分为1对应选项4（程度最浅）。从分布结果来看，被调查的大多数同学的综合得分在0.4-0.55之间，平均得分为0.479，说明大多数同学已经处在“信息茧房”中。而综合得分大于0.8与综合得分小于0.2的同学较少，说明受困“信息茧房”程度极深与几乎不受困“信息茧房”的同学为极少数。呈现“中间集中、两端极少”的正态分布特征。

二、实证结果分析

（一）综合得分分析

（二）基于院校层次分组样本的对比分析

为保证组间对比的同质性，本部分仅纳入本科院校有效样本（n=385），剔除专科院校样本，采用独立样本T检验，对比“双一流”院校与普通本科院校大学生的“信息茧房”受困程度差异。对其进行正态性和方差齐性检验，正态性采用Shapiro-Wilk检验，两组数据的显著性均大于0.05；方差齐性采用莱文检验，显著性大于0.05，接下来可以进行独立样本T检验。

检验结果如表3所示，显著性P值小于0.05，说明“双一流”院校与普通本科院校两组大学生综合得分存在显著性差异。且“双一流”院校大学生平均综合得分高于普通本科院校大学生平均综合得分，即普通本科院校大学生受困“信息茧房”严重程度高于“双一流”院校大学生受困“信息茧房”严重程度。原因可能是“双一流”院校大学生能接触到更加丰富的学习资源，加之自学能力普遍偏强，认知多元，更容易形成“异质化交流”。且“双一流”院校大学生具有更高的信息素养，其在被动接收信息时会更主动地思考，鉴别信息真伪。普通本科院校大学生因资源匮乏，更依赖社交媒体、短视频等算法主导的平台获取信息，而这些平台正是“信息茧房”形成的重灾区。

学校层次	平均值	标准差	T	显著性	平均值差值
“双一流”高校	0.496	0.130	2.689	0.007	0.037
普通本科院校	0.460	0.139

（三）基于专业类别分组样本的对比分析

为保证统计检验的效力，本部分仅纳入样本量充足的两个专业组别（人文社科类、理工科类）；医农类、艺体类专业因单组样本量偏低，未纳入本次差异分析。本研究选择独立样本T检验进行差异性分析。对其进行正态性和方差齐性检验，正态性检验中两组数据的显著性均大于0.05；方差齐性检验的显著性也大于0.05，接下来可以进行独立样本T检验。

检验结果如表4所示，显著性P值小于0.05，说明人文社科类与理工科类两组大学生综合得分存在显著性差异。且人文社科类大学生平均综合得分高于理工科类大学生平均综合得分，即理工科类大学生受困“信息茧房”严重程度高于人文社科类大学生受困“信息茧房”严重程度。原因可能是理工科类大学生对于专业领域知识和技术的要求更高，多围绕着专业领域开展信息活动，淡化了对其他领域信息的关注，导致信息闭塞。而人文社科类专业本身融合性较强，同一问题可从社会学、哲学、法学、经济学等多视角解读，信息异质化程度高，人文社科类大学生在获取信息的过程中需要对比与多元解读，不容易被单一的信息的裹挟，从而受困“信息茧房”程度较浅。

专业类别	平均值	标准差	T	显著性	平均值差值
人文社科类	0.495	0.126	2.471	0.014	0.036
理工科类	0.459	0.137

（四）基于本科年级分组样本的对比分析

进一步分析当前不同年级对在校大学生综合得分的影响，本研究选择单因素方差分析对大一、大二、大三、大四年级学生的得分进行差异性分析。方差检验亦需满足独立性、正态性、方差齐性三个前提条件。正态性检验中显著性均大于0.05，满足正态分布。方差齐性检验中显著性大于0.05，满足方差齐性。接下来可以进行单因素方差分析。

检验结果如表5所示，显著性为0.005，说明不同年级大学生得分存在显著性差异。描述性统计结果如表6所示，大二大三年级学生平均得分高于大一大四年级学生平均得分，即大二大三年级学生受困“信息茧房”严重程度较低，大一大四年级学生受困“信息茧房”严重程度较高。且呈现出从大一到大三，大学生受困“信息茧房”程度逐渐降低，到大四年级程度又加深的特征，如图3所示。可能原因是大一年级同学刚步入大学，缺乏检索和鉴别信息的能力，在获取信息时会盲目跟随群体主流看法，大二大三年级逐渐开设相关的信息素养教育课程，学生会进行实质性的专业课程学习，并且也会积极查找资料参加各类竞赛，因此这一阶段的学生开始使用各种工具和资源来查询、利用信息，大四年级的学生面临毕业，需要为自己的人生规划，所以更聚焦考研考公、实习就业等信息，从而屏蔽其他无关信息，围绕关注的信息形成自己的圈子，因此受困“信息茧房”的程度开始加深。

	平方和	自由度	均方	F	显著性
组间	0.223	3	0.074	4.272	0.005
组内	7.354	422	0.017
总计	7.578	425

年级	平均值	标准差
大一	0.448	0.146
大二	0.489	0.123
大三	0.516	0.123
大四	0.476	0.134

三、结论与研究局限

本研究以天津市426名在校大学生为调查对象。构建了包含信息行为、认知态度、算法交互3个维度的“信息茧房”受困程度评价体系。采用问卷调查法与熵权-TOPSIS法开展实证分析，最终形成3项核心研究结论：

1. “信息茧房”现象在大学生群体中已普遍存在。绝大多数大学生已陷入不同程度的“信息茧房”，仅有极少数同学完全未受困或受困程度极深。呈现出“中间集中、两端极少”的正态分布特征。

   第二，大学生受困“信息茧房”严重程度在院校层次与专业类别上存在显著的群体异质性。普通本科院校大学生的受困程度显著高于“双一流”院校大学生，理工科类大学生受困程度显著高于人文社科类大学生。核心原因在于信息获取渠道、信息素养水平、专业培养带来的认知开放度的差异。

   第三，大学生受困“信息茧房”严重程度随年级呈现“先降后升”的U型变化特征。从大一到大三，受困程度逐步降低，大三达到最低值，进入大四后受困程度再次回升。大一、大四年级学生是“信息茧房”现象的高发群体，这与学生在不同阶段的信息需求、高校对学生的信息能力培养节奏高度相关。

   本研究核心群体差异分析仅聚焦于天津市本科生群体，未对高职专科生、医农、艺体等专业学生受困“信息茧房”程度开展深入对比，后续研究可进一步扩大样本覆盖范围，完善不同类型高校、不同专业门类大学生的群体差异分析。

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