各督察组根据前一阶段督察掌握的情况和聚焦的问题线索，深入基层、深入一线、深入现场。通过下沉工作，查实了一批不作为、慢作为，不担当、不碰硬，甚至敷衍应对、弄虚作假等形式主义、官僚主义问题，目前已分两批公开曝光14个典型案例。各督察组坚持以人民为中心，把推动解决群众反映突出的生态环境问题作为下沉工作的重中之重，现场抽查群众举报问题的整改落实情况，并与群众面对面交流，听取意见建议。下沉工作进一步传导了生态环境保护工作压力，并通过回访，得到了群众的理解和支持。
有关省(市)统筹经济发展、民生保障和生态环境保护，高度重视督察整改工作，精准科学依法推进边督边改。主要领导同志通过提出明确要求、现场调研督办、召开专题会议推进等方式，大力推动整改工作，一批群众身边的生态环境问题得到解决，一批整改不到位甚至污染反弹的问题得到查处，一批生态环境违法行为得到及时纠正。
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首先，这个词语描述了个人所感知的同质化信息环境。早在2006年，美国政治学家、法学家卡斯·桑斯坦在《信息乌托邦》(Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge)一书中，用“茧房”来比喻这样一个环境：因为个性化的信息过滤，个体只能接受到符合自己观点的信息，因此陷入到了一个同质化的信息环境中。
其次，在学术研究中，过滤泡、回声室是比信息茧房更常用的概念。人们上网时都有类似的体验，立场不同的双方就某个争议话题展开论战，结果不仅谁也说服不了谁、谁也不愿意理解谁，甚至还会加强自己原先的立场。回声室就描述了这样一种状况：人们生活在一个封闭的社交圈中，同质化的信息不断重复、放大，导致回声室内的成员对外界的信息接触越来越少，而只能听到和自己一致观点的声音。
不过，算法和茧房的因果关系也未经证实。《打破社交媒体棱镜》一书中，美国杜克大学政治学与公共政策教授克里斯·贝尔做了一个实验，当给用户提供了对立的观点时，人们反而更极端、更捍卫自己原来的立场了。这个实验说明，哪怕我们接触的是多样化的信息，仍然会拥护自己的立场，甚至变得极端，这个过程并不一定需要经过“过滤泡”或“信息茧房”的中介。
信息茧房、过滤泡、回声室等概念都描述了一个共同的担忧：在选择性的信息接触中，人们可能会陷入一种自我强化的反馈循环，从而失去了接触多种信息、不同观点的机会。这个复杂的社会问题有很多成因，受到包括个体、技术、场景与社会等多种因素的共同影响。但是在人们的日常认知中经常把这个多因——多果的问题，简化为“算法导致信息茧房”形式的单因——单果的说法。
推荐算法在用户和内容之间建立起有效的、符合偏好和需求的桥梁。如果没有推荐算法，我们可能会淹没在无边无际的信息海洋中，感到迷茫和不知所措，我们无法有效地获取所需的信息，甚至可能引发更严重的问题，比如信息瘫痪和信息回避。因此，从全局上看，算法是服务民众需求、有利社会发展的，这一基本判断应是主流共识。
其次，从市场经济角度看，提供这项服务的平台公司需要盈利，因此推荐算法还要解决留住用户，然后将用户注意力有效售卖给广告商的问题。正如纪录片《监视资本主义：智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的，社交媒体平台和搜索引擎使用的推荐算法，根据用户的历史行为和偏好，个性化地推送信息。平台就像商场，如果商场总提供某一类或某几类商品，无法提供更多品类的商品，消费者可能会减少使用甚至抛弃它。从商业角度，平台也会通过分发多样性信息，来留存用户，而不是刻意制造茧房。
也有研究显示，用户仍然有主观能动性，也并非一味被动接受算法的投喂。宾夕法尼亚大学的杨天、黄圣淳等研究发现，喜欢用今日头条看娱乐信息的人，也顺便看了新闻。也就是说，人们使用算法驱动的信息分发平台之后，并没有陷入娱乐的茧房中不可自拔，而是随着娱乐信息消费增加，新闻信息的消费也增加。从传播的角度上讲，这个研究的结果很有意义，因为它提出了一个反常识的发现：算法平台上的消费者不仅没有娱乐至死，而是也履行着“好公民”的职责。
第一，这个替罪羊现象是大众认知仓促简化的结果。算法技术深度嵌入日常生活后，和各样社会问题产生了复杂的勾连。但人们并没有时间、或没有心力去进行条分理析的明辨db官网，就想要寻求一个易懂的、易交流的说法，来描述这种“千人千面”的信息体验，却找不到除茧房、过滤泡这类比喻之外的词汇。于是，在大众讨论中，信息茧房的概念被挪用和滥用，相应地，概念语义也出现了泛化。把对信息茧房、沟通困难等的担忧，都仓促挪用到了推荐算法上。如果人们不愿意充分全面地去认知算法的原理，信息茧房的含义，就匆匆地将信息茧房完全归咎于算法，也是有失公允的。
第二，正如社会心理学的“替罪羊理论”所说，人们往往会把负面体验归因于外群体。在这里，人们把社会问题归因于技术。人们如果在现实生活中意义感缺失，更倾向在信息流中花费更多时间，放下手机后，人们就容易将自己的空虚感归因到算法身上。心理学家戈登·W·阿尔波特的“替罪羊理论”(scapegoat theory)提出，当人们经受负面的情绪时，会倾向于把这种感受去归咎于另一个群体或个人。
其实，就算是没有算法的时代里，人们也会不同程度地生活在自己构建的同质化信息圈中。报刊时代，也有人只看社会新闻；电视时代，也有人只看体育频道。但人们并没有把这种单一化、同质化的信息消费归咎于报刊和电视。真正能打破信息茧房的db官网，并不是对一个传播技术的讨伐和绞杀，而是对受众或用户的信息素养、社会公共信息生态治理等等多方面能力的考验。
例如，柏拉图在《菲德罗篇》中猛烈批评“文字”这种当时的新技术，认为它破坏了口头交流增长智慧的方式。清朝末年，被喻为“顺风耳”的电报技术传入当时面对内忧外患的清朝，电报本可以用于提高军事情报的传递效率，但也遭到了很多大臣的反对。其中一位名叫崇厚的大臣认为，这种新技术“贻害无穷”，因为电报杆插地太深，可能破坏风水，吸走大清的地气。21世纪初，网络游戏一度成了“网瘾”的替罪羊。当网络上的喷子太多，我们又武断地抓出社交媒体来做祸首。如今，人们又捉住了算法和大数据，作为信息同质化和观点极化的替罪羊。
认识到这个算法替罪羊现象，克制地使用简化归因，对个人和社会都是有益的。对个人而言，我们应该有意识地培养自己的自控力，为自己设计更加健康的信息套餐，运用科学和积极的思维来使用算法。例如，通过算法推荐，用户找到了独特品味的图书、小众出版商也觅得了投缘的小众读者群。对社会来说，我们保持开放包容的心态，才能在社会认知上为新技术创新做好准备，助力孵化更多的创意产品来方便我们的生活。而代际沟通困难、意义虚无、错失焦虑、意见极化等结构性的社会问题，也不能把责任简单推到用户或技术身上，还需要通过系统设计思维，推动全社会一起来改善。
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