4月9日下午，南开经济研究所双周学术讨论会于经济学院八楼大会议室举行。本次讨论会的主题为“偏差信息来源下的信念形成与极化”，经济研究所尉孟星副教授主讲，徐雪副教授主评。讨论会由丁继红教授主持，经济学院多位师生参与了此次讨论。

主讲人 尉孟星副教授

尉孟星老师指出，该研究聚焦社交媒体算法推荐中的“信息茧房”问题，系统考察了个体在连续接收可能带有偏向性信号时的信念更新机制。研究最重要的发现是：被试并未表现出经典的确认偏误（confirmation bias），而是呈现出更强的“意外驱动型更新偏差”（surprise-driven bias），即对违背既有先验信号产生过度反应。这一结果对理解现实中公众意见为何在碎片化信息环境下快速波动，提供了新的行为机制解释。实验结果表明，当个体无法识别信息来源存在偏差时，他们会将一致来源或相反来源的信息都视为无偏信号处理，从而显著降低学习效率，并加剧群体预测分歧。这一发现很好地回应了当前关于算法推荐是否必然导致极化的争论：问题并不只在于信息是否同质，而在于个体是否意识到信息生成机制本身存在系统性偏差。报告的实验设计通过“知情/不知情”处理组的对比，为这一问题提供了较强的因果识别。

在政策含义层面，尉孟星老师指出，该研究的重要贡献在于表明，仅靠算法透明或偏差披露，并不足以有效纠正错误信念更新。尽管告知被试信息来源具有偏向性能够减弱其对意外信号的过度反应，但同时也可能进一步强化立场分化，甚至降低整体学习效率。因此，单纯的透明化治理可能存在局限。总体而言，该报告在行为经济学、信息设计与平台治理交叉领域具有较强的理论价值和现实意义。

在评论环节中，徐雪副教授和乔良博士对研究的规范性和创新性都做出了肯定，但认为一些数据结果的解释可以进行改善。周一航博士对学习效率的测度提出了新的建议。丁继红教授和荆克迪副教授对研究结果的现实应用进行了深入的剖析。

本次讨论会气氛热烈，与会教师就研究问题、实验设计及政策启示进行了深入交流。本次讨论会不仅推进了相关研究工作的进一步完善，也加强了教师之间的学术联系，为后续合作研究奠定了良好基础。

来源：南开经济调查公众号

编辑：徐牧谣、刘佳欢

审核：何志慧、孙景宇