摘 要：算法与信息茧房研究正从“是否存在”之争，转向对其生成条件、作用机制、效应后果和协同治理路径的系统考察。在厘清信息茧房研究争议的基础上，本研究认为信息茧房是平台商业逻辑、公众选择偏好与制度环境相互作用所形成的关系危机，算法价值观与人性博弈是探讨信息茧房问题的重要视角。针对算法信息茧房困境与智能传播关系危机，本研究基于积极公共关系理论，构建出“算法公关-反算法公关”智能传播太极模型，以此揭示算法效率逻辑与公共价值逻辑之间的内在张力及调适机制。研究进一步从组织智能责任、公众算法能动性、环境主体治理协同三个维度，探索突破信息茧房的积极公共关系实践路径，为构建多元主体和合共生的可持续智能传播秩序提供理论支撑与实践方向。
关键词：积极公共关系；反算法公关；信息茧房；算法价值观；智能传播太极模型
信息茧房表面上是信息窄化或认知偏差问题，实则是关乎公共协商效能与社会整合机制的深层关系危机，其核心影响体现在个体主体性与群体主体间性的双重侵蚀。一方面，算法依托去情境化的分类机制与循环预测逻辑，将承载历史脉络与社会关系的个体压缩为可计算的数据单元，使能动的社会性主体降格为被预测、被调度的运算对象。个体的信息选择与话语表达被平台优化目标预先规训，意义生成能力随之持续萎缩；另一方面，信息环境的差异化割裂消解了公众共情与平等对话的现实基础，人与人难以基于共享经验与公共信息达成共识，平台互动亦由主体间沟通转化为人与算法之间的不对称交互，社会关系由相互联结走向群内区隔。
正因如此，信息茧房治理已然成为智能传播生态建设中的核心议题。究其本质，信息茧房治理不能简单依靠单一维度的技术修补，而是一项涉及多元主体协同参与、多重治理机制联动的复杂系统性问题。作为仍需不断界定、辨析与重构的研究问题域，信息茧房是算法分发逻辑、用户自主偏好、平台商业诉求与宏观社会结构条件彼此交织、共同作用的产物。由此，如何消解算法机制对信息茧房的强化作用，统筹调和治理场域内多元利益主体、权力结构与价值取向之间的矛盾关系，是当下智能传播研究亟待回应与破解的关键命题。
积极公共关系以关系建构、利益协调与价值协商为核心，为信息茧房治理提供了独特视角。本研究认为，积极公共关系实践是形塑未来传播关系秩序的一种规范性建构力量，可依托积极公共关系的理念、策略与方法介入平台、公众、制度的多方价值博弈，推动信息茧房治理由事后纠偏转向前置伦理塑造。具体而言，可通过“算法公关”和“反算法公关”构成的智能传播太极模型与组织、公众、环境三重维度的积极公共关系实践路径，纾解信息茧房桎梏、重塑算法价值逻辑与多元主体关系，最终构建兼具公共性与可持续性的智能传播秩序。
一、争议中的信息茧房困境
信息茧房之所以成为智能传播研究中的高频议题，在于它触及了当代传播秩序中一个根本性问题：个体的信息选择自由、平台的技术规制能力与社会共识的生成机制之间，究竟如何重新平衡？围绕这一议题，既有研究始终处于高度分歧之中，争议贯穿概念界定、成因解释、效应判断、测量路径和治理逻辑等多个层面。梳理争议分歧的关键交集，可为新理论搭建锚定逻辑起点。
（一）概念范式之争
概念层面的分歧构成了首要挑战。一方面，有研究延续桑斯坦Cass Sunstein）的问题意识，将信息茧房视为个体被困于单一信息环境、异质观点难以进入的传播困境，并将其与公共领域受损、群体极化相联系。另一些研究则对这一概念保持高度警惕，指出信息茧房植根于美国政治语境，后续研究将其泛用于所有类型的信息环境，导致概念外延不断扩张，逐渐脱离原初问题情境。与此同时，国内研究长期将信息茧房、回音室与过滤泡交替使用，进一步模糊了概念边界。较为细致的辨析表明，三者虽均涉及信息窄化，但回音室侧重主体主动趋近同质他者，过滤泡侧重算法分发造成的被动窄化，而信息茧房在中文语境中已演化为一个兼容主动与被动、认知与情感、接触与互动等多重维度的总括性概念。正因如此，有学者呼吁推动研究范式从“是否存在信息茧房”的单点争论，转向对“窄化的信息世界”的整体考察。信息茧房、选择性接触与回音室本质上都涉及对特定信息或特定人群的趋近与回避，是一个更广义的信息窄化过程。可见，概念层面的争议并未削弱这一议题的重要性，反而推动研究由静态命名走向动态诊断。信息茧房研究的意义不再只是判定某个平台、某一群体是否“被困住”，而是分析何种条件下、以何种机制、在哪些层面上发生了信息窄化。
（二）成因机制之争
现有研究围绕信息茧房的生成机制形成两大脉络。部分研究将算法推荐技术视作核心驱动因素，指出个性化分发与用户画像技术持续推动信息茧房走向常态化；亦有实验类研究提出相反观点，认为算法并非必然催生信息窄化，在特定条件下反而能够拓宽信息获取的多元维度。针对不同平台的对比研究进一步表明，媒介是否“筑茧”，关键取决于整体传播结构的开放程度，而非平台是否搭载算法推荐功能。
基于上述分歧，学界逐步转向更具阐释力的“用户-技术”共构分析框架。一方面，人类与生俱来的选择性接触偏好、认知闭合需求与情绪趋同倾向，本身便会催生信息偏食行为，算法仅对该固有倾向起到放大、加速作用；另一方面，算法技术的本质是对现象有目的的编程，平台自身的利益诉求与价值排序，内嵌于内容分发的初始编码规则，构成算法运行的底层逻辑与核心约束。纵观学界关于信息茧房成因的争鸣，其核心命题始终围绕用户选择偏好与算法价值导向展开，但二者之间的深层互动关系仍有待进一步阐释。
（三）效应后果之争
现有研究对信息茧房的后果总体持风险警示基调，但在风险的绝对性与普遍性问题上仍存有争议。信息茧房的直接后果体现为个体认知偏误加剧、公共讨论空间萎缩，深层影响则可能诱发群体极化、消解社会共识。近年来，学界愈发关注信息茧房对公众情感状态与主体能动性的侵蚀，情绪茧房、情感趋同、群际情绪极化等衍生问题成为研究热点。当然，信息茧房效应并非全然呈现单向度的消极属性。在信息过载背景下，信息筛选本身具有降低检索成本、提高匹配效率的合理性，这也使得信息茧房呈现出效率增益与传播封闭并存的双刃剑效应。值得关注的是，生成式人工智能的广泛应用催生了新型“自反式信息茧房”，持续收紧、固化个体信息接收边界。在此背景下，用户的批判性思维作为核心调节变量，对抵御茧房生成、拓宽信息视野的价值愈发凸显。
（四）测量与识别之争
测量与识别路径的不统一则构成了制约研究共识推进的方法论瓶颈。早期依赖问卷测量茧房程度的做法因混淆主观感知与客观结构而逐渐受到学界反思。此后研究分化为两条路径，一条在主观层面推进，转向测量算法信息茧房易感性、滞留意愿等更接近心理与行为状态的变量；另一条转向客观识别，以文本挖掘、语义计算与网络分析方法对茧房趋同性进行可计算化处理。但即便如此，若研究设计仅依赖单次横截面调查或单平台样本，仍难以呈现信息茧房作为动态过程的演化路径。因此，测量与识别之争实际上揭示出一个更深层的学理分歧，即信息茧房究竟应被界定为个体主观感知、静态结构状态，还是动态演化过程。
（五）治理超越之争
信息茧房的治理逻辑大致历经了技术修正、协同治理、生态超越的递进式演进。早期研究主要聚焦算法系统内部优化，主张通过内容多样性补偿、技术机制纠偏等方式破解茧房困境。随着研究的不断深化，治理视野逐步突破单一技术主义范式，开始系统反思平台权力扩张、公众数字权利流失与算法伦理失范等深层问题，明确算法治理的核心要义在于回应传播透明、算法公平与信息安全等基础性伦理诉求。因此，信息茧房治理已然从单纯的算法技术调试问题，转向多元主体的权力治理问题。
在上述五重研究争议的交汇之处，本文认为，欲突破当下信息茧房领域的研究瓶颈，需适度跳脱“算法是否必然催生信息茧房”这一组二元对立的研究命题，系统梳理用户主动选择偏好与算法被动强化效应二者之间的内在关联结构。从生成逻辑来看，信息茧房可划分为两类生成机制。一是主动型信息茧房，源于人类固有选择性接触行为、认知惰性与情绪趋同的主观认知特征；二是被动型信息茧房，由平台分发逻辑、算法过滤机制与商业化价值排序共同固化形成。其中，算法并非“主动型信息茧房”的生成根源，却是“被动型信息茧房”形成与强化的核心助推器。
进一步而言，算法对信息茧房的强化或纾解效应，根本取决于算法优化所服务的价值导向与目标立场。算法设计中的内容分类标准、个性化推荐逻辑和迭代优化目标，均内嵌着特定的价值判断与利益取向，并通过对信息资源与公众注意力的重新配置，深度重塑智能传播秩序与社会交往结构。当算法底层逻辑以流量变现与用户黏性最大化为核心目标时，人性固有的认知短视、信息偏食和思维惰性将被系统性放大，加剧茧房固化。相应地，当算法价值导向锚定公共利益、信息多元包容与人的自由全面发展时，算法亦可成为纾解信息茧房、打破传播壁垒的赋能工具，成为对生命与人性的厚爱。
基于此，本文建构“算法公关-反算法公关”智能传播太极模型，重点回应两项核心学理问题：第一，信息茧房生成与消解背后的算法价值逻辑如何展开；第二，公共关系如何以建设性治理姿态介入算法信息茧房治理，并推动智能传播关系危机的化解。
二、突破信息茧房的智能传播太极模型
在智能传播语境下，信息茧房是工具理性与价值理性在传播实践中失衡的复杂结构问题。既有研究多停留于算法机制或用户心理等单一层面，难以从利益相关者关系治理角度提出系统性回应。本研究基于积极公共关系所倡导的“阴阳和合”关系观，将算法公关与反算法公关界定为一组相互依存、动态转化但并不天然均衡的关系范畴，进而构建智能传播太极模型，以分析算法效率逻辑、公众价值逻辑与制度环境之间的张力关系，并说明信息茧房何以生成、何以被强化，以及何种机制条件可能推动其缓释。
如图1所示，积极公共关系认为，阴阳关系是平衡公共性和关系性的最完美关系，以组织为中心的公关实践是消极的阴鱼，以公众为中心的公关实践是积极的阳鱼，其中存在着从阴到阳的公共传播、公众关系、内容三个连续体。如果政府、企业等组织机构能够开展从独白走向对话、从控制走向信任、从信息共享走向文化共振、情感共鸣的积极公共关系实践，不断提高传播透明度、增强利他动机、唤起积极情感，就能够营造阴阳和合、美美与共的生态环境。
在图2的智能传播太极模型中，太极结构旨在呈现组织-公众-环境之间的关系张力，而非对现实权力结构的对称描摹。其中，算法公关对应以组织为中心的黑箱阴鱼逻辑，主要受资本和效率逻辑驱动，倾向于追求组织利益与传播效能；反算法公关则对应以公众为中心的白箱阳鱼逻辑，强调人本导向、公共利益与公共价值。模型所呈现的主体性、主体间性与共同体之间的“平衡”，并非现实中已经达成的状态，而是积极公共关系所指向的关系治理应然目标。算法治理是在平台企业、集体性公众、政府监管部门、行业协会等多元环境主体共同参与中展开的协同治理过程，公共关系则在其间发挥价值协商与关系调和功能。
（一）算法公关：组织中心的黑箱阴鱼逻辑
算法公关，是指组织依托算法系统，对信息分发、用户识别和关系管理进行系统性介入的传播实践，其根本目标在于以组织利益为优先导向，实现传播效率最大化。在本体论上，算法不是单纯的技术工具，而是重塑信息传播生态、重构社会关系形态的结构性权力。在太极模型中，算法公关对应“阴鱼”，体现为隐性运作与结构主导的传播逻辑。
算法公关的特征表现为黑箱技术逻辑与组织中心伦理逻辑。在技术维度，黑箱技术逻辑依赖机器学习与深度学习算法对用户行为数据进行建模，通过强大的拟合与泛化能力实现对用户偏好的精准预测与内容匹配。黑箱算法以结果导向的技术理性为特征，内部结构复杂且高度不透明，输入与输出之间的因果机制不仅难以被外部使用者理解，即便是算法设计者也往往无法完整阐释其决策路径，且伴随着极高的解释成本。从人工智能范式来看，黑箱算法主要发展于连接主义传统，以数据驱动的自组织学习为基础，通过大规模参数的非线性映射与梯度优化实现性能提升，呈现出自下而上的学习逻辑。黑箱算法的不透明性与复杂性使用户难以理解信息推荐的依据与逻辑，从而以精细、隐蔽的方式削弱其对信息环境的认知与干预能力，并在无形中加剧信息茧房的生成与强化。
在伦理维度，平台算法设计普遍内嵌以组织效率最大化为核心的价值导向，将用户参与度、点击率、转化率等量化指标作为核心优化目标。秉持组织中心与效率优先的开发逻辑，算法持续迎合并固化用户固有偏好，不断推送同质化内容，致使个体长期局限于封闭狭隘的信息圈层，进一步加剧信息茧房困境。更为关键的是，算法平台持续捕捉公众日常行为轨迹，将现实生活转化为可量化的数据资源，经企业加工处理后再度商业化输出，反向作用于大众。这一过程深刻干预公众认知模式，渗透日常生活与社会生产，并对个体公共参与和话语表达形成隐性塑造与制约。
在信息过载与注意力稀缺的传播环境中，算法公关的功能主义优势尤为突出。其核心逻辑是通过用户画像构建、精准投放与A/B测试等技术手段，实现“四正确”的传播目标，即在正确的时间、通过正确的渠道，将正确的信息传递给正确的受众，有效提升传播效率、增强触达精准性、扩大覆盖范围。在此基础上，算法系统依托对用户行为数据的持续追踪、舆情建模与效果预测，构建大规模个性化信息分发体系，进一步强化传播效能。依托技术赋能，平台得以实现流量集聚与用户黏性提升，由此催生的可观商业效益，是算法跻身当代传播基础设施核心体系的关键动因。
尽管算法公关在效率与精准性方面具有显著优势，但黑箱技术、组织中心及其背后的资本逻辑相互叠加，在关系层面引发了系统性危机。首先，个体主体性被持续削弱。公众被还原为可量化与可预测的数据集合，算法通过强化偏好的正反馈机制不断根据用户的媒介使用痕迹推送同质化内容，使个体由主动选择信息的主体降格为被信息选择的客体，其认知边界在不自觉中被固化为“旧闻”与“窄闻”，导致其真实欲求能力、自由表达能力和自主思维能力受到侵蚀。其次，群体主体间性发生塌缩。信息茧房阻断了不同群体之间的有效对话与相互理解，公共讨论逐渐退化为圈层内部的回声，进而消解社会共识赖以存续的现实底座。最后，公共性整体收缩。当主体性与主体间性同步受损时，信息场域呈现出层内趋同与整体收敛的特征，公共领域由开放流动转向重复封闭。由此，信息茧房已超越技术偏差与信息窄化层面，演化为智能传播时代的社会关系危机。
（二）反算法公关：公众中心的白箱逻辑
反算法公关是在承认算法技术不可逆转嵌入传播生态的前提下，对其运行逻辑与价值导向进行反思、协商与重构的公关实践。其核心在于通过技术透明化与伦理再校准，实现人与技术关系的重新平衡，使传播过程重新回归以人及其关系为中心、守护公众利益、彰显多元价值的价值框架。在太极模型中，反算法公关对应“阳鱼”，体现为外显、主动和关系导向的传播逻辑。
反算法公关的特征表现为白箱技术逻辑与公众中心伦理逻辑。在技术维度，反算法公关强调以白箱算法为基础的可透明性与可解释性，这构成人机信任关系的核心前提。白箱算法通过清晰呈现计算步骤与参数作用，使决策过程能够以可理解的方式加以解释。例如，通过结构化路径或权重分配揭示判断依据，从而使用户能够理解推荐逻辑、内容来源及其倾向，为主动拓展信息多样性、突破既有认知框架、增强人机信任提供条件。从人工智能哲学范式来看，白箱算法强调模型结构本身的可理解性，其可解释性源于模型内部机制，使决策过程能够被直接把握。在思想渊源上，这一路径与符号主义强调规则、逻辑与可解释性的取向相呼应，但二者并非简单等同。需要指出的是，当代可解释人工智能（XAI，explainable artificial intelligence）的诸多方法（如LIME、SHAP、注意力可视化、Grad-CAM等）仍主要是在连接主义框架内，通过事后解释等技术路径提升模型的可理解性，体现出不同范式之间的交织与融合。在此意义上，白箱算法所代表的内生可解释路径，有助于强化信息流通的可理解性与伦理可问责性，从而为基于理解与信任的公共对话空间奠定基础。
在伦理维度上，反算法公关秉持以人本主义为底色的公众中心算法伦理，构建公众中心的算法伦理，主张算法应服务于人的尊严、福祉、自主性、多元发展，而非单纯服从组织效率目标。不同于资本逻辑将公众视为可计算与可利用的资源，人本逻辑将公众界定为传播意义的生产者与关系的共建者，要求算法技术服务于人的全面发展与公共价值的实现。需要着重辨析的是，此处所言之“公众中心”，绝非对公众偏好的简单迎合，若仅以满足用户即时欲望为目标，则不过是披上“用户至上”外衣的算法公关阴性逻辑之变体，而非聚焦于促进人的全面发展与关系修复。
在人本逻辑的指引下，反算法公关从三个递进层面展开对关系传播的系统性修复，构成其核心实践优势。首先，在个体层面，反算法公关致力于重新确立个体的主体性。人本逻辑要求在算法的设计与优化过程中融入对人的尊严、多维身份和发展潜能的充分考量，使算法不再以效率指标为唯一目标，而是为个体保留接触异质信息、拓展认知边界、进行自主选择的空间。反算法公关并非回到前算法时代的乌托邦想象，而是在人与技术的深度交融中寻求一种尊重个体复杂性、维护个体自主权的新型共生关系。其次，在群体层面，反算法公关致力于重建群体的主体间性。人本逻辑所关心的人的全面发展，不是孤立个体的自我完善，而是在主体间的关系与对话中实现的社会性成长。由此，反算法公关要求创造制度化的机制与开放性的空间，使不同主体能够接触到多元甚至相互冲突的观点，在观点的碰撞与交锋中形成真正意义上的沟通与共识。最后，在社会层面，反算法公关推动关系结构向真实共同体转型。数据化部落以相似性连接为基础，难以形成基于价值认同的共同体。反算法公关通过激活公共议题空间、优化叙事与对话机制，使连接从数据匹配转向价值联结，重塑信任、责任与理解的纽带，最终建立一个可感、可达、可协商的“附近”。
然而，反算法公关亦存在现实局限。一方面，完全依赖透明与参与机制可能导致传播效率下降，增加治理成本；另一方面，公众参与能力与意愿存在差异，多元主体之间的利益协调亦具有较高复杂性。此外，单纯依赖白箱机制亦难以完全避免认知偏差与信息选择性接触问题。因此，反算法公关难以独立构成完整解决方案。
（三）算法公关与反算法公关的阴阳和合
算法价值观在技术与伦理两个维度的失衡与再平衡，是理解信息茧房生成及其治理条件的底层线索。信息茧房的生成是黑箱技术逻辑、组织中心伦理、公众选择性偏好和监管环境共同叠加的结果。相应地，反算法公关并不意味着只要引入透明机制和公众价值导向就能自动消除信息茧房，而是要求在算法设计、组织决策、公众参与、制度监督之间建立持续校准机制，使传播系统由单向效率逻辑转向多维价值平衡。
积极公共关系理论以太极模型为核心，提供的是一种以“动态平衡”为旨归的关系分析视角。其所倡导的阴阳和合，并非对现实关系对称性的假定，也不是对理想秩序的浪漫化想象，而是在相互牵制、相互嵌入与持续协商中实现关系结构的再平衡。“和合”强调在运动中求取稳定、在稳定中蕴藏变化，体现出“动中有定、定中有动”的生成逻辑。置于此分析框架之下，算法公关与反算法公关绝非相互排斥的两极范畴，二者在技术效用、组织诉求、公众权利与公共善的多重维度中维持动态张力，协同构成消解算法信息茧房、实现智能传播关系善治的内在机制。
第一，算法公关与反算法公关具有相互依存关系。算法公关提供规模化传播与技术基础，反算法公关提供伦理校准与价值边界，二者缺一不可。离开算法公关，传播系统难以应对复杂性与规模化挑战；缺乏反算法公关，传播关系则将陷入信任危机与合法性缺失。第二，算法公关与反算法公关具有相互转化关系。当算法公关过度扩张并引发社会信任危机时，反算法公关的治理需求随之上升；而反算法实践所形成的透明机制、问责数据与公众反馈，又可能被重新吸纳进算法系统，推动技术迭代与制度更新。第三，算法公关与反算法公关具有动态制衡关系。智能传播治理的关键不在于以白箱完全替代黑箱，或以公众中心简单取代组织中心，而在于通过公共关系的价值协商、组织责任的制度化、公众权利的表达及环境主体的外部监督，在效率与伦理、控制与信任、商业利益与公共利益之间建立可持续的关系治理生态。
“算法公关-反算法公关”智能传播太极模型构建起“组织-公众-环境”和合共生的关系生态。在组织维度，该模型倡导平台机构与各类传播主体跳出单一技术理性桎梏，将算法视作搭建良性关系的媒介，而非规训公众的工具；在兼顾传播效能的基础上，主动承担算法可解释、可审计、可问责的信息生态治理责任。在公众维度，模型强调公共关系中的公众并非孤立的单个用户，而是具有关系属性、议题属性和行动潜能的集体性主体，包括关键公众、潜在公众、行动公众与议题公众。面对技术黑箱和组织强势，用户个体难以完成对算法系统的技术性反制，而需通过议题聚合、公共监督等公共关系方法参与算法治理过程。在环境维度，模型进一步纳入政府监管部门、主流媒体、专业研究机构，以及行业协会、基金会、社会服务机构等不同类型的社会组织，为组织与公众之间不对称的算法传播关系提供价值校准与关系调适。
纵而观之，智能传播太极模型的理论意义不止于解释信息茧房这一具体算法传播症结，更在于提出一种以重塑个体主体性、重建主体间关系为核心的关系伦理实践框架。在算法深度介入社会传播的当下，该模型以算法公关与反算法公关的动态制衡为基本逻辑，推动工具理性与价值理性的协调统一，进而调和组织、公众与传播生态之间的多元诉求。由此，模型既为疏解算法信息茧房提供了系统化分析范式，也为构建算法可解释、话语可互通、公共对话可持续的智能传播伦理秩序，提供来自公共关系视角的理论指引与实践路径。
三、突破信息茧房的积极公共关系实践路径
“技术与人性是观察数字化时代的基本公式。技术常变，而人性亘古不变。网络不会把我们带入一个一尘不染的数字化乐园，相反，网络会使人性和人类的多样化得到张扬。”在信息茧房的理论争议与现实困境之间，本文认为，信息茧房的形成与纾解取决于算法系统在设计目标、运营逻辑与优化方向上如何强化或弱化人的选择性偏好。由此，信息茧房治理本质上是一个涉及组织、公众与环境多元主体的关系生态治理问题。
积极公共关系的专业价值体现为通过关系建构、利益协调与价值协商，调适组织与公众之间的内在张力，最终达成组织利益、公众利益与公共利益的动态平衡。本文在积极公共关系理论视阈下提出“算法公关-反算法公关”智能传播太极模型，聚焦“组织-公众-环境”三重关系生态治理框架，提出突破信息茧房的积极公共关系实践路径，旨在以公共关系的理念、策略和方法突破信息茧房、重建智能传播时代的信任关系与公共价值。
（一）积极公共关系实践的组织路径：承担组织智能责任
承担社会责任是积极公共关系实践的核心任务。在AI时代，企业社会责任（CSR，corporate social responsibility）正延伸为以企业数字责任（CDR，corporate digital responsibility）与负责任AI治理为核心的组织智能责任。组织智能责任是组织在算法设计、数据使用、内容分发与关系管理中，将公共价值、公众权利与伦理风险纳入决策过程的公关素养，其核心是以公共关系的关系治理逻辑，推动组织在商业效率、技术创新与公共责任之间建立可解释、可协商、可问责的价值平衡。组织智能责任首先体现为组织自觉承担算法相关社会责任，具体包括技术部门的算法伦理能力建设与跨部门的公共价值协同建设。
在技术部门内部，关键在于重塑算法工程师与组织决策者对算法设计目标的理解。商业化平台通常以特定绩效指标组织算法生产，算法工程师的伦理能动性，即其主动介入并调整系统价值取向的能力，往往受到组织压力限制。在中国互联网企业中，产品经理通常是产品开发的主要驱动者，算法工程师的伦理判断也常处于模糊状态。因此，建设组织智能传播素养，首先应使工程师与决策者认识到，信息茧房并非技术运行的偶然结果，而可能是算法优化目标偏置的结构性产物。在此基础上，技术部门应从两个方面提升算法伦理能力。其一，将信息多样性纳入算法目标设计。平台不应仅以点击率、停留时长和转化率作为核心指标，而应将信息多样性、公共议题可见度、弱势声音保护和跨圈层内容流动纳入目标函数、约束条件或风险评估清单，以缓解单一流量逻辑对公共关系生态的挤压。其二，强化价值敏感设计能力。价值敏感并非外置于技术流程的伦理修辞，而应贯穿数据采集、特征选择、模型训练、参数调优、阈值设定和效果评估等环节，使技术人员能够持续识别算法决策对公众认知、情感结构与关系生态的潜在影响。
在跨部门层面，组织智能责任要求将算法治理从技术部门内部事务转化为组织公共价值议题。公共关系部门应与产品、技术、内容治理、法务合规、数据安全和用户研究等部门形成协同机制，在产品立项、算法上线、风险评估和危机回应中引入利益相关者视角。其中，公共关系部门不只是对外解释者，而应成为“组织的良心”“伦理雷达”与“关系协调者”，推动算法价值观从技术逻辑和产品逻辑主导，转向多部门参与的价值协商。
在企业主动承担社会责任的基础上，组织智能责任还必须落实为制度化问责机制。平台可在算法上线前设置茧房风险评估，上线后围绕内容同质化程度、异质信息暴露率、极化内容扩散率、用户申诉处理率等指标开展周期性审计，并将结果纳入产品迭代、绩效考核和透明度报告。面向公众，组织应提供推荐理由说明、偏好调整、个性化推荐关闭、数据授权管理和申诉纠错机制，使算法透明从形式披露转化为用户可理解、可操作、可追责的关系治理机制。
（二）积极公共关系实践的公众路径：涵养公众算法能动性与交往理性
积极公共关系实践强调公众是参与公共关系建构的关键主体，重视沟通的双向性、开放性与公共价值导向。智能传播时代，公共关系逐步由职业专属业务拓展为全民共同参与的“全员公关”实践。公众智能公关素养直接形塑信息传播生态格局与社会公共交往的整体质量，其体系建构亟需诉诸人机关系与算法中介关系两条路径。
面向人机关系建构，公众智能公关素养表现为公众算法能动性，即人与算法相处的能力。在承认组织与公众之间权力不对称的前提下，公众算法能动性强调推动公众从算法接受者转向算法关系的参与者、监督者与价值协商者，具体而言包括认知、解释与实践三个环节。首先，算法素养构成其认知基础，使公众能够意识到算法的存在及其应用场景，并理解推荐、排序、预测与自动化决策的基本运行逻辑。其次，算法想象充当其解释机制，指引公众在日常平台实践中理解算法如何影响信息可见性、互动秩序与自我表达，并据此调适自身信息获取与内容生产策略。最后，算法抵抗彰显其实践面向，促使公众通过规避推荐、训练算法、调整互动策略或识别算法偏差等能动行为，重新协商自身与平台系统之间的关系，抵抗自身被算法单向塑形，抵抗平台以“智能”之名消解人的自主性与复杂性。
面向算法中介下的社会关系建构，公众智能公关素养具体表征为一种交往理性，即公众在算法规约的传播场域中理解他人、彰显自我、参与对话并维护公共交往伦理的总体能力。在认知层面，一方面需觉察个体受到算法机制深层形塑的现实语境，警惕流量逻辑裹挟、情绪动员操控与信息茧房催生的“伪共识”陷阱，避免将局部主观经验泛化为普遍客观事实；另一方面，承认不同群体在经验结构、认知框架与价值取向上的客观差异，主动倾听跨圈层的异质观点，超越由群体区隔带来的非此即彼的对立思维。在实践层面，坚持以理性、自制和负责任的姿态展开话语表达，尤其在涉及冲突性观点的舆论场中，维护双向互动、良性有序的公共空间。
（三）积极公共关系实践的环境治理路径：建立多元主体的制度协同
在积极公共关系视野里，环境不是沉默的背景而是战略性公众和主体性力量，需要重点研究和调适。信息茧房现象不是孤立的技术问题、组织问题或个人问题，而是具有整体涌现性与非线性特征的复杂系统问题。因此，政府监管部门、行业协会、研究机构与主流媒体等制度环境主体，应共同参与算法传播关系与智能传播生态治理。与组织智能责任和公众算法能动性相比，环境智能治理能力是位于二者之间并对二者发挥约束、支持和调节作用的制度性中介。
首先，多元环境主体需要对信息茧房的系统性成因形成基本的共同认识——信息茧房不仅是个人选择或算法技术的后果，也是商业化平台逻辑、算法权力集中与监管机制不足共同作用的结果。其次，开展协作式AI治理（collaborative approach to AI governance）。人工智能治理的根本目标在于平衡多元利益相关方的正当诉求，确保技术创新、市场效率与公共价值之间的协调。具体而言，政府监管部门应依法完善法律法规、平台责任规范与风险问责机制，筑牢算法治理底线；平台企业应承担算法说明、风险评估、持续改进、投诉申诉处理与接受监督的主体责任；行业协会应通过伦理准则、团体标准、行业规范与自律机制推动共同规范形成；研究机构可开展独立评估与长期监测，揭示算法茧房的生成机制、演化过程及社会影响；主流媒体应发挥议题设置、事实核查与舆论监督功能，提升算法风险的公共可见性；社会服务机构则可通过公众教育、权益协助与弱势群体支持，强化算法治理的社会参与程度。在这一过程中，公共关系从业者不仅是组织内部的智能伦理守护者，更是多元利益相关者之间的关系调和者，在效率与正义、透明与控制、数据利用与隐私保护之间承担伦理中介功能。
再次，建构具有韧性的公共信息生态网络。信息茧房是持续处于“平衡-失衡-再平衡”动态循环的自组织信息系统，其治理不能仅依靠刚性监管，需融入柔性调和的公共关系治理逻辑，以倾听、协调、倡导、共建塑造信息生态网络。具体而言，环境主体可通过公共议程设置、公共价值导向算法、跨平台跨圈层对话机制、弱关系交往场域搭建等公共关系理念和方法，促成各圈层群体互知互谅，并凝聚基础社会共识。例如，针对算法社会衍生的性别、代际、职业等类型的信息茧房，韧性信息生态建设的核心在于重塑信息可见性与社会连接性：一是通过常态化舆情监测与民意倾听，厘清各圈层群体核心诉求与背后的情感机理；二是借助信息告知、价值倡导与平等对话推动圈层破壁，调和不同阶层、社群及利益主体的认知分歧；三是吸纳公众共同参与信息生态协同治理，引导个体在多元信息空间自由流转、交叉核验信息、开展公共协商，最终完成从封闭极化、被动接收的“信息茧房”，向开放互通、主动思辨的“信息蜂房”范式转型。
最后，构建前瞻性的技术伦理评估与动态调适机制。随着人工智能技术飞速发展，用户信息获取渠道逐步从传统搜索引擎、社交媒体，转向DeepSeek、豆包、ChatGPT、Claude等生成式人工智能平台，推动信息茧房迭代演化，形成由“用户偏好”与“算法讨好”（AI sycophancy）互构互训、千人千面的“AI茧房”。相较于传统社交媒体基于个性化推荐形成的信息茧房，AI茧房的生成逻辑更具交互性、隐蔽性和关系黏性，用户也更容易在持续对话中赋予系统更高信任与依赖。进一步看，在AI智能体技术不断发展与扩散的背景下，智能系统将不再局限于信息推荐和内容生成，还可能在特定授权范围内，根据用户偏好、历史行为和情境目标，辅助甚至代行部分筛选、判断与执行任务。当用户逐步让渡部分决策代理权时，传统信息茧房便可能进一步升级为“行动茧房”，即个体不仅在认知层面受限于窄化的信息环境，也可能在行动层面受到算法预设、模型建议和智能代理的持续牵引。当前，全球人工智能治理仍处于制度形成与规则竞争阶段，早期治理选择具有明显的路径依赖，当制度设计一旦被锁定，可能对未来智能传播生态产生长期约束。因而，在新技术大规模扩散之前，应对潜在的新型信息风险、行动风险与关系风险进行系统预判、评估和制度准备，并通过算法审计、模型评测、风险分级、人机协同边界设定、用户自主权保护和持续反馈机制，推动信息茧房治理从静态规制转向持续调适。
四、结语
当前，智能传播技术主导的算法社会正面临韦伯意义上的现代性悖论：工具理性的扩张不断挤压价值理性，使“手段压倒目的”的异化风险日益凸显。理性本应是人类突破桎梏、通向自由的力量，却可能在算法技术的无序扩张中，转化为规训个体、固化关系和窄化公共空间的支配机制。基于对信息茧房困境与智能传播时代关系危机的反思，本文建构“算法公关-反算法公关”智能传播太极模型，将其作为兼具反思性与建设性的传播理念和算法治理框架。
“反算法公关”并非反对算法技术本身，也不是回到“前算法时代”，而是对算法系统中隐蔽的、未经充分协商的、可能损害公共福祉与社会多样性的价值预设进行反思、协商与改造，进而重构人与算法的关系，以及经由算法中介的人与人之间的关系。因此，算法公关-反算法公关智能传播太极模型不仅是回应算法信息茧房的积极公共关系想象与实践路径，更指向智能社会中关于公共性的重新定义。作为一套公共关系伦理实践方案，该模型旨在修复被算法割裂的公共连接，重建组织、公众和环境三者之间的信任关系，使传播实践回到理解、对话、共识建构和共同体培育的公共性本质。算法不应只是效率工具，更应成为开放、理性和信任的公共空间建设力量。让技术回归伦理，让传播回归人，正是反算法公关的根本旨归。
作者：陈先红，华中科技大学新闻与信息传播学院教授，中国故事创意传播研究院院长，湖北武汉430074；张舒雅，华中科技大学新闻与信息传播学院博士研究生，中国故事创意传播研究院助理研究员，湖北武汉430074
原文刊载于《新闻界》杂志2026年第6期，参考文献详见原文
