信息繭房（英文：Information Cocoon）是指人們關注的信息領域會習慣性地被自己的興趣所引導，從而導致自己束縛于像蠶繭一般“繭房”中的現象，并對不感興趣的其它方面形成了無知。信息繭房、回聲室效應（Echo Chamber Effect）以及過濾氣泡（Filter Bubble）都是描述因信息偏食而導致信息窄化現象的三個重要概念。
信息繭房這一概念是由美國哈佛大學法學院教授凱斯·桑斯坦（Cass Sunstein）提出，原指美國兩黨政治下新技術導致的信息極化憂慮，但缺乏西方學界有力證據支持。該概念首次出現于其2006年出版的著作《信息烏托邦——眾人如何生產知識》（Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge）。信息繭房的形成受大數據技術與實踐、用戶行為、推薦算法等因素的影響。
信息繭房的出現使用戶獲取信息的成本降低，為平臺提升了用戶粘性，但也會導致公眾的先入之見逐漸根深蒂固，甚至可能使一些國家因此走向災難。為了解決信息繭房，需要用戶自身、媒介平臺和社會共同努力。
概念
信息繭房、回聲室效應和過濾氣泡作為描述因信息偏食而導致信息窄化現象的三個重要概念，導致這些現象的主要成因是基于信息效率為優先的推薦算法，通過選擇性接受、選擇性信任等心理機制與社交媒介環境的內外因素共同造成。但是，三者的側重點卻也有所不同。信息繭房側重于個體的事實性信息獲取行為，強調“束縛”，具有明顯的個人偏向性；回聲室效應側重于群體或系統的意見“聚合”及觀點強化，并與群體理論密不可分；而過濾氣泡則側重于算法技術導致的信息“過濾”，強調信息環境層面的同質性。
回聲室效應
回聲室效應是指在一個相對封閉的環境上，一些相近的信息因為不斷重復而被放大，令處于其中的人將錯誤信息誤認為正確信息，而正確信息的相關性或重要性可能會被虛假地放大，比如都市傳說的傳播就是典型的回聲室效應。回聲室效應不僅僅針對虛假的信息，有時也會涉及到熱點“新聞”。
過濾氣泡
過濾氣泡指用戶在互聯網上搜索、瀏覽的痕跡會被記錄，這些線索可以形成用戶偏好畫像，在此基礎上依據推薦算法的判斷結果向用戶推送信息，以此實現用戶的個性化信息定制，在這個過程中形成的一系列過濾器構造出獨特的網絡環境被稱為“過濾氣泡”。過濾氣泡更為直接強調了信息過濾對用戶的影響。計算機算法向受眾傳遞所謂的“個性化信息”，一系列類似于受眾接收信息單一化等“過濾氣泡”問題也接踵而至，如：優質內容流失、信息類型單一、受眾群體極化現象等。
歷史沿革
早在19世紀，法國思想家托克維爾就已發現，民主社會天然地易于促成個人主義的形成，并將隨著身份平等的擴大而擴散。
1980年《泰晤士報》文學副刊首次提出“回音室效應”一詞。
1995年，美國計算機科學家尼古拉斯·尼葛洛龐帝（Nicholas Negroponte）也在所著的《數字化生存》中提到了“daily me”這一概念，即一個完全個人化的報紙的出現，人們可以根據自己的心情、興趣來定制新聞，挑選自己喜歡的主題和看法。但個性化日報的普及，很可能會導致人們陷入信息過載的情況，而且接受大量的同質化信息，用戶的客觀判斷力也會受影響，被這些信息淹沒。
1997年“網絡巴爾干化”一詞提出，指的是在網絡中活動的用戶會分裂成特定利益的不同子群，成員們幾乎總是利用網絡傳播或是閱讀來吸引本子群其他成員的材料，導致用戶信息接收呈現封閉狀態，這一概念被認為是信息繭房概念的雛形。
2002年提出的“圍墻花園”概念與信息繭房的本質相對一致，指的是在用戶在使用手機進行社交活動的時候，會形成“圈子文化”。
信息繭房概念是由凱斯·桑斯坦（Cass Sunstein）提出的，2006年他在著作：《信息烏托邦——眾人如何生產知識》（Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge）首次提到這一概念，隨后在《網絡共和國》中詳細闡述了這一概念，他表示在信息傳播的過程中，用戶會更關注自己感興趣的話題，人為地創造出“個人日報”，即“我們只聽我們選擇的東西和愉悅我們的東西的通訊領域”，久而久之，用戶接觸的信息就越來越局限，將自身束縛于由“信息”和“觀念”組成的“繭房”中，失去對其他不同事物的了解能力和接觸機會。
凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦》中提到，這種個人日報可能是風險，也可能是機遇，對于商業和民主的影響都是未知的。隨著網絡信息和人工智能技術的飛速發展，這種“信息繭房”現象已經不再是紙面上的概念，在生活中出現的頻率越來越高。
信息繭房已成為信息學相關領域的研究熱點，學者們主要從算法技術、社會交互、人為因素特征等角度研究信息繭化的成因、影響因素和消散策略。
形成原因
大數據技術角度
在信息采集過程中，由于設計的技術層次較深，采集數據量較大，技術類型過于復雜， 因此大數據采集服務的提供者處理水平不夠、信息數量過多，就會影響用戶獲得信息的質量和數量，對用戶造成信息繭房效應。
大數據實踐角度
時時在線、社交性傳播、信息個性化聚合服務是新時代信息傳播的特點，在傳播信息的過程中，平臺會根據用戶的興趣、品位和偏好進行選擇性地展示，導致用戶很難接觸到其他觀點，也很難意識到自身興趣之外存在的東西。
比如社交平臺會根據用戶的歷史訪問記錄、點贊、分享、評論、轉發等內容，對用戶行為和個人喜好進行深度分析，在此基礎上提供個性化服務，導致用戶主觀舒適區不斷加強，用戶也很難接觸到與自己意見相悖的東西。
豆瓣、知乎、Reddit等垂直社區平臺會為用戶提供特定主體的討論環境，為了增加用戶粘性，平臺會分析用戶的主觀需求，盡可能避免推送給與用戶觀點沖突的內容，并且用戶也會與自己立場相同的其他用戶互動，打造出團體化的氛圍，這樣增強了用戶對平臺的滿意度，以及自己觀點的信心，但同時也降低了對其他觀點的容忍度。
用戶信息行為角度
用戶在獲取信息時，會傾向于選擇較為熟悉的信息源，信息源過窄會導致用戶無法接觸到更廣泛的信息，在查找與篩選信息時，也會受個人關注點、關鍵詞詞義等限制，會忽視自己不熟悉的信息。另一方面，在評估信息的可靠性時，可能會缺乏相關理性和知識。另一方面，用戶在接觸信息時，會出現進行“選擇性接觸”，對于自己感興趣的消息會優先接觸。
推薦算法角度
推薦算法是一種機器學習算法，會根據用戶的歷史行為、興趣偏好、環境特征等信息，為用戶推薦其感興趣的內容，這一過程中會對用戶的歷史數據建立分析模型，如果獲取的數據量不夠，就會影響用戶獲得信息的體驗感，甚至會出現推薦不符合用戶需求的情況。
協同過濾是通過計算用戶之間或是用戶與物品之間的關聯性，為用戶進行推薦，但由于這一過程忽略了用戶和物品之間的多樣性、意外性，因此推薦時很可能會出現重復度過高的問題。
形態
個人信息繭房
個人信息繭房形成的原因是“個人日報”，即完全根據個人興趣打造的獨一無二的資訊界面，用戶對于信息的選擇權增加，可以方便地吸收自己感興趣的信息，或是屏蔽不想看到的內容。
群體信息繭房
信息時代下的社會交往不再受時空限制，用戶很容易通過社交媒體找到擁有相同或相似愛好、觀念的同伴，平臺也會為用戶之間搭建橋梁，讓每個個體“繭房”不斷聚合，使其成為具有共同特征屬性的人際圈層。這種圈層較為穩固，且具有一定排異性，有不同興趣偏好和觀念差異的人很難融入，最終形成高度同質化的人際圈層，群體信息繭房就此形成。
影響
積極影響
信息時代，用戶面對的數據量是較為龐大的，在信息繭房的影響下，用戶可以更容易地獲取自己興趣相關的信息，降低了獲取信息的時間成本，滿足了用戶的信息需求。不僅是娛樂信息，用戶如果想要獲取專業化信息，也更為方便，如果用戶有學習和發展特定領域專業知識的需求，在算法的推薦下， 信息的獲取會更為精準。
“信息繭房”的形成條件是平臺利用信息推薦算法，為用戶推薦感興趣的東西，通過用戶畫像、多維度分析，全方位提升了用戶的滿意度，信息利用率大大提升，降低了用戶可能會因為尋找信息離開平臺的風險，用戶粘度大幅提高，并且還可以進行交互邏輯的優化，讓用戶更容易看到關注、分享、點贊等按鈕，平臺轉換效率大大提升。
消極影響
用戶在長期使用信息平臺時，個人對多樣化優質信息的獲取會受到阻礙，受困于信息繭房中，獲取的信息源較為有限，且同質化嚴重，過度千篇一律的信息不利于用戶提升自身素質，高強度、高同質化的綁架式閱讀，會導致用戶出現閱讀疲勞、淺閱讀等問題，導致用戶的體驗下降、形成認知偏執。而且在信息繭房中，個人的偏見會不斷強化，用戶對于客觀世界的認知和行為都會受到影響，獨立思考的能力也有所下降，比如因過度關注娛樂信息，對時事政治、社會熱點毫不了解。
群體極化指的是在一個組織群體中，個人決策因為受到群體的影響，容易做出比一個人決策時更極端的決定，由于“信息繭房”的存在，用戶很難接觸到多元化的信息，在擁有相似意見的群體中反復進行自我篩選和自我加強，意見得到進一步強化，導致一旦接觸到與自己意見相反的看法，就會產生強烈的不適，比如粉絲群無法接受外部反對偶像的聲音，集中開展網絡暴力行為，人肉搜索、惡搞視頻對任務進行丑化，甚至在個人訴求無法得到滿足時可能演化為極端行為，例如殺人與自殺等。都是群體極化的表現，而這種群情激憤也會轉化為輿論壓力，造成負面影響。
網絡媒介上存在海量信息，使用戶難以篩選信息，能夠進入公眾視野的是少量網絡精英和權威信息源發布的信息，導致大多數人喪失了表達的話語權，無形中被剝奪了言論自由的權利。
另一方面，信息繭房加劇了不同意見群體之間的沖突，難以在社會生活中形成有價值的基本共識，甚至改變公眾對現實世界的認知，導致社會粘性降低。
相關爭議
信息繭房讓人們對網絡信息的了解長時間被限制在“人造孤島”中，如同蠶蛹被“繭房”束縛。但是也有人認為信息繭房是一個偽概念，比如塞斯·約翰·斐拉克曼 (Seth Flaxman)等學者在2016年進行了一項很有代表性的實驗。研究人員選擇了5萬名參與者，要求他們報告自己最近閱讀、觀看或收聽的新聞媒體，同時通過電子手段直接監測和記錄他們的實際新聞消費行為，包括網頁瀏覽歷史等。通過兩項數據的對比，發現人們實際的媒體消費比他們自己想象的更具有多樣性。也就是說，人們只是自以為陷入了信息封閉的境地之中，所謂繭房效應根本不存在。?同時算法推薦被認為是造成信息繭房的原因，可視為輿論建構的結果，本質上是技術污名化的問題。
應對策略
平臺
優化推薦算法
“信息繭房”形成的原因之一，就是平臺算法的推送機制，平臺可以通過改進算法模型、調整推薦策略的方式，讓用戶接觸的信息不止被愛好局限，避免同質化信息推送，也可以公開算法的設計原理，讓用戶清楚算法推薦的過程，指導用戶避免陷入信息繭房之中，并為用戶提供對算法推薦的控制權和選擇權，讓用戶能夠自主選擇是否要使用算法推薦服務，TS-ICC算法可以緩和推薦結果對個人知識的狹隘及信息結構的不平衡。
完善信息提供
為用戶提供多元化的信息來源，在同一事件中，為用戶展示來自不同角度和立場的看法，可以有效打破用戶的慣性思維，引導用戶多角度思考問題，降低信息偏見。除此之外也可以提供不同信息類型的討論渠道，讓用戶能夠與持有不同意見的群體進行討論，打破不同態度用戶之間的隔閡。
平臺也需要確保自己提供的信息真實準確，建立相應的篩選機制，避免用戶受到錯誤引導，平臺可以主動構筑“人行道”模式，增加用戶與其他信息偶遇的機會。
個人
改善信息行為
用戶在搜索、獲取信息時，應選擇公正、真實性強的信息源，并主動擴充信息源，拓寬自己的視野，豐富觀察視角，用戶的判斷力就會增強，不會一味被網絡推送的信息牽著走，掌握接收信息的主動權，不做“信息偏食者”。
轉變信息觀念
用戶的信息觀念指的是用戶對于信息的態度、認識和行為的綜合，信息觀念會影響用戶的行為，在互聯網時代，用戶應當培養自身的批判性思維和包容性思維，提升信息素養，這樣在面對信息繭房時，受到的負面影響就會降低，會擁有自己的判斷和主見。
加強人際直接交流接觸
互聯網技術打破了時間和空間的限制，對于用戶來說，虛擬世界是非常精彩的，但不應該一味沉湎其中。現實世界才是真實的立身之地，人與人之間的直接相處和溝通，是相互了解、傳遞信息、分辨真假最原始也是最有效的途徑和方法。
社會
提供正向引導
在新媒體語境下， 提升社會正效應，為網絡群體極化增加阻力，并削弱網絡群體極化的動力。為大眾“擴建繭房”，使公眾能獲得更多自由選擇的空間，為公眾提供媒介素質教育。
政策
專項治理行動
2024年11月12日，中央網絡安全和信息化委員會辦公室等四部門開展“清朗·網絡平臺算法典型問題治理”專項行動。此次行動主要聚焦網民關切，重點整治同質化推送營造“信息繭房”、違規操縱干預榜單炒作熱點、盲目追求利益侵害新就業形態勞動者權益、利用算法實施大數據“殺熟”、算法向上向善服務缺失侵害用戶合法權益、誘導沉迷等重點問題，督促企業深入對照自查整改，進一步提升算法安全能力。
參考資料 >
Information Cocoon/信息繭房-今日頭條.參考消息.2023-07-29
信息繭房 _中國經濟網——國家經濟門戶.中國經濟網.2023-07-29
警惕陷入“信息繭房” - 中華人民共和國國防部.中華人民共和國國防部.2023-07-29
信息繭房效應對高校思政教育的影響及破除策略 - 理論思考 - 中國大學生在線.中國大學生在線.2023-07-29
虞鑫 王金鵬|重新認識“ 信息繭房”?? 智媒時代工具理性與價值理性的共生機制研究.清華大學清新傳媒.2024-01-03
警惕網絡“信息繭房”效應_思想理論_人民論壇網.人民論壇網.2023-07-29
信息繭房：個性化推送時代高校思政課的供需錯位及矯治_參考網.參考網.2023-07-29
The bespoke newspaper – will the Daily Me soon be delivered?.www.theguardian.com.2023-12-15
基于信息生態理論的信息繭形成機制及研究者個體差異研究——PMC.PMC.2023-07-29
What is Information Cocoon.www.igi-global.com.2023-12-15
【反邪教】邪教如何制造“信息繭房”精神控制信徒.微信公眾平臺.2025-08-18
警惕網絡“信息繭房”效應.人民網.2024-01-22
“信息繭房”這種概念，可能在誤導你對技術的認知.虎嗅網.2024-01-03
算法推薦形成了信息繭房?.第一財經.2024-01-03
抖音將推出10項措施治理算法，涉及網暴、信息繭房等問題.今日頭條.2025-07-17
四部門:開展“清朗·網絡平臺算法典型問題治理”專項行動.央視網.2024-11-28