探究信息推送技术在互联网发展中的深度渗透

　　自1969 年美国国防部建立军用实验网络阿帕网，到20 世纪90 年代初期互联网应用于商业和教育领域，再到如今互联网和移动互联网全面渗透到人类社会生活的方方面面，引发了人类社会工作、生活、学习和娱乐等社会交往模式的全面变革。IDC ( Internet Data Center，互联网数据中心) 最新研究报告显示，2016 年全球互联网用户数将达到32 亿人，约占全球总人口数的44%; 其中，移动互联网用户总数将达到20 亿。 互联网从门户时期发展到社交时期，用户成为内容生产的主力，用户生产内容( UGC，User Generated Content)成为互联网内容生产的主流模式。互联网技术升级+内容生产模式的变革，使得社会信息量以指数倍增长。据英国学者詹姆斯马丁统计，人类知识的总和在1950 年前是每10 年翻一番，到1970 年以后是每5 年翻一番。20 世纪80 年代末几乎每3 年人类知识就实现翻番。新媒体时代的到来，UGC 成为主流，大众信息生产力让互联网信息以涌现的姿态迅猛增长。用户每日发布的Twitter 信息总量已突破4 亿条大关，YouTube 用户每分钟上传的视频，长达100 小时。互联网的巨量信息挑战着人们的信息选择能力，人类面临前所未有的选择困境。传统的信息选择模式已无法适应信息时代的需求，信息选择方式的变革势在必行。
　　互联网发展伊始，用户信息获取模式是登录网站，进入相关页面，以信息浏览方式，找寻个体所需信息。这种PULL( 推送) 的信息选择方式，显然无法适应海量信息的互联网发展现状。搜索引擎曾是帮助用户大海捞针的得力助手，然而在Web2. 0 后期，UGC 的信息生产模式，同一信息稍加改动甚至原封不动地被大量转载，导致信息激增并伴随转载过程的信息失真。同一关键词检索到的信息，数量巨大，鱼龙混杂，难辨真假。巨量信息中混杂着海量冗余，用户耗时费力，却难以找到真正需要的信息，信息选择和信息甄别难度增大。从技术互动方式看，搜索引擎仍然是一种PULL 的行为，用户仍需主动搜索并付出辛苦，搜索引擎在满足用户需求方面越来越力不从心。信息推送技术的出现，与其说是信息选择方式的变革，不如说是互联网技术发展过程中，为适应信息量剧增和用户注意力资源阈限的自我完善和自觉进化。
　　一 、信息推送: 互联网信息传播趋势信息推送就是网络公司通过一定的技术标准或协议，从网上的信息源或信息制作商获取信息，再通过固定的频道向用户发送信息的新型信息传播系统。信息推送的基本技术思维是让信息来找用户，这是一种全新的技术思维，深刻变革了互联网信息传播方式，消解了用户的信息选择成本，提高了用户的信息选择效率。信息推送因其信息传播方式变革上的巨大技术潜力，迅速得到众多互联网公司和广大互联网用户的青睐，全面渗透到互联网和移动互联信息服务领域，成为无处不在、无时不在的一种技术思维。
　　1. 媒体网站的新闻推送
　　人类步入信息社会，以网络为基础的新媒体技术改变了传统的新闻传播格局，网络和以网络为基础的新媒体日益成为人们获取新闻信息的主要渠道，或将发展成为未来的新型主流媒体。信息传播与人类社会生存发展休戚与共，人类对新闻的需求，源自内心对未知的恐惧本能。信息社会，科技加速升级，让人类缺乏足够的时间来掌握新生事物的发展和变化，获取新闻信息成为更加迫切的需求。无论媒体变局多么剧烈、传播介质如何进化，我们相信，人们永远需要优质稀缺的信息、深刻多元的思想和温暖心灵的情怀。
　　信息爆炸是信息社会的本质特征，然而海量信息给用户带来的并非只有便利，还有选择困境。海量激增的信息与网络用户有限的注意力之间的矛盾难以调和，如何从海量信息中拉取所需信息，成为网络用户不得不面对的必修课题。新闻推送服务媒体化成为必然。依据用户注册信息和用户新闻消费行为进行个性化的新闻推送，成为诸多媒体争夺注意力资源的最新举措。在今日头条的影响下，2014 年以来，传统三大新闻门户纷纷对自己的传统新闻客户端进行改造，在不同程度上完成对新闻客户端的算法改造。
　　媒体网站新闻推送的初级阶段是反映用户的定制选择，即向用户推送其注册会员时选择的感兴趣的新闻，这种新闻推送行为是媒体与用户之间的供需协商和互动。高级阶段则是主动读取用户新闻信息消费行为、浏览行为、转载行为和评论行为，从而评估用户新闻消费心理、需求和兴趣，投其所好，实现新闻信息的精准推送，并负载相应的广告信息，以实现信息产品的内容变现。新闻推送以便利性和高效性备受网络用户青睐，因其针对性和精准性受到新闻媒体的重视。从门户网站到社交媒体，从电子邮件到即时通讯，从媒体官网到微媒体，新闻推送成为缓解用户选择性焦虑的技术手段，成为信息过载，注意力紧俏时代的个性化的新闻传播方式和新闻获取方式。
　　2. 购物网站的商品信息推送
　　许多用户早就注意到，购物网站为其推荐的商品信息，竟然与其近期的刚性需求或者近期的购物打算相当吻合。这并非巧合，而是购物网站后台的算法系统，读取了用户近期的购物行为、浏览行为、搜索行为等一切它能够捕捉到的用户的互联网上的行为轨迹。依据这些原始信息，智能的算法计算了用户的需求，从而按需推送给用户合适的商品信息。不仅如此，它还能根据用户输入的账户信息、既往的消费记录及用户搜索商品信息时的条件设定等，评估用户的经济购买力、消费品位、刚性需求等，使推送给用户的商品信息，符合其消费水平、消费风格、紧迫程度的需求阈限，从而增加促使其产生实际消费行为的机会砝码。
　　互联网技术的发展使人机交互进入实质性阶段，你在读屏幕的时候，屏幕也在读你。用户使用某一购物网站一段时间之后，用户与购物网站的后台算法的隐性互动，形成某种潜在的人机共识。每一个用户都拥有独一无二的购物首页，首页上呈现的产品信息及其序列，都是用户近期或长期的现实需求，在购物网站首页上的显性显示，也是算法对用户消费信息的掌握程度和计算结果的直接呈现。当用户输入关键词进行商品信息检索时，检索结果的商品信息和呈现序列，直接反映了用户需求与电子商务网站的信息推送之间的互动结果。
　　3. 应用网站的信息推送
　　智能推送不仅仅应用于新闻网站和电子商务网站，而是渗透到所有的互联网络和移动互联网络之中。从社交媒体到搜索引擎，从网络游戏到网络文学网站，从网络视频到网络音乐，从各种应用类APP 到各种实用类网站，智能信息推送服务成为互联网未来发展的标配。
　　因为微信，许多久已失联的发小、同学、相邻旧友重新建立连接。在这一点上，社交媒体上你可能认识的人的好友推荐功能功不可没，而这一功能的背后正是智能推送技术。Web2. 0 时代，互联网的发展以人为本，连接人与人，以网络用户的一度社交为基础，建立二度社交和三度社交关联。正是这种大连接状态，让社交媒体得以读取用户及用户的朋友的社交信息，并抽取不同用户之间的相同标签，以勾勒用户的显在和隐在的社会关系图谱，在此基础上为用户推荐可能熟识的人，从而使用户早已失去音讯的旧时好友，重新建立连接关系。
　　信息时代，搜索引擎服务成为网络用户的刚性需求从信息海洋中获取需要的信息。对于简单的知识性搜索，搜索引擎尚能满足用户的需求。稍加复杂的搜索事项，搜索结果动辄上千条，甚至更多，且鱼龙混杂，难辨真假，需大量人工甄别和筛选，尚可获取真正所需信息。搜索引擎与智能推送的融合成为必然。加入智能算法，搜索引擎会根据用户的网络信息浏览行为、发布行为、搜索行为等一切网络行为轨迹，对用户的需求、爱好、学历，甚至是政治立场进行计算评估，为用户筛选合适信息和呈现信息的序列，让不同的人得到不同的信息。搜索引擎为用户提供的信息，反映了其对用户的认知程度，搜索引擎还会继续学习用户后继的网络使用行为，修正认知，为用户显示它认为用户想要看到的信息，而未必是用户需要的信息。
　　网络文学网站、视频网站、音乐网站、游戏网站及其他应用网站，都会根据用户的注册信息、看过的小说、电影、电视节目，听过的音乐，玩过的游戏，以及撰写的评论等，计算和评估用户的兴趣爱好、收视取向、休闲方式等，然后将与之兴趣、需求、风格相吻合的内容产品推送到用户端，呈现在用户的主页上。Netflix 几乎就像一个朋友一样了解用户观看影视作品的口味、行为和习惯。
　　按需推送是这些网站信息推送的基础逻辑，而定制剧情则属于深层逻辑。《小时代》创作时，对新浪微博相关数据进行分析，70% 以上女性提及郭敬明小时代，而90 后的评价偏向正面。投拍上映后其受众满意程度超过70%。《小时代3》再次利用网络数据分析，发现旅游和音乐是90 后提及的高频词，因而增加海外场景。随着影视节目热播、同名游戏跟进，遵照的也是这一思维逻辑。由此可见，智能推送的思维逻辑已经成为互联网运行的逻辑基础，渗透到几乎所有的互联网信息和应用、服务平台。
　　二、信息推送的依据: 用户数据
　　信息推送服务时根据用户个性化的需求设定，以及智能算法对用户需求和用户兴趣的不断学习，快速有效地将符合用户需求和用户兴趣的信息推送到用户终端的信息传播方式，具有主动性、自治性、学习性和智能性的特点，可以有效解决用户面临信息过载的选择困境。推送技术与人工智能、数据库、搜索引擎等技术融合为智能化的信息检索推送系统，可以有效依据对用户网络使用行为数据进行学习，实现用户端信息检索和信息拉取的呈现结果和呈现序列的智能化，这也是信息传播个性化服务的未来发展方向。用户数据描述出用户的消费模式和信息选择的优先模式，是大数据创造价值的基础，也是信息推送的基础依据。用户数据包括用户的注册数据、行为数据、位置数据和消费数据。
　　1. 注册数据
　　注册数据是用户使用互联网服务时，自觉输入的基础信息，包括姓名、年龄、学历、民族等人口统计学信息，以及工作经历、经济收入和兴趣爱好等基本信息。这些信息一旦输入，就成为网络信息推送的基础依据，定期向用户推送其定制的内容信息，而剔除其他。这样就可以节省用户的信息选择成本，让用户能够在第一时间进入感兴趣的内容领域。不仅如此，用户即时的信息修改，也能够迅速被智能算法捕获，并且将其纳入特定用户的学习和计算程序中。即时评估用户的需求、信息取向和购买意向，从而改变推送内容，以适应用户变化的需求。
　　2. 位置数据
　　位置数据( LBS，Location Based Service) 是基于位置的服务，是电信移动运营商借助移动互联网络( GSM 网、CDMA) ，或者外部定位方式( 如GPRS) ，获取移动终端用户位置的地理坐标，在地理信息系统( GIS，Geographic Information System)平台支持下，为用户提供相应资讯服务的一种增值业务。移动互联网时代，基本实现每人至少一部手机，GPRS 功能让移动用户的位置不再是秘密。只要接入互联网络，无论我们走到哪里，总可以被想要找寻潜在客户的公司或机构发现。用户的位置数据成为商业竞争的新的基础性资源。移动公司根据用户位置变动，自动推送相应的天气预报、酒店、旅游等信息，既是方便用户，提升用户体验的营销策略，也是争取客户，提升广告收益的运营策略。
　　LBS 服务是最早开掘用户位置信息的商业价值的增值服务形式，移动互联网时代，LBS 服务超越了最初的范畴，成为一种普遍的信息推送服务的方式，用户的位置数据也就成为网络公司孜孜不倦追求的黄金数据。借助网络地图、街景地图，基于客户位置数据推送的信息范围扩大到位置周边的机构设置、商业布局、服务设施等一切与用户生活息息相关的实用广告信息。从某种意义上说，获取和掌握用户的位置数据，成为商业竞争的一种基础性技术要素。
　　3. 行为数据
　　行为数据( Cookies) 原本是网站为方便用户访问和节省服务器资源而写入用户电脑中的用户的网站使用行为数据的临时文件，包括用户的登录信息，网络浏览行为，点击行为及网页跳转行为，Http 服务器访问的时间与日期、用户客户的IP 地址、所请求的资源地址等。这些数据原本是用户需要定期清理的系统垃圾，在大数据时代，却成为某些网站获取关注和资本的原始宝藏。因为一些网站的智能系统能够读取用户的Cookies，从而有效分析用户对特定网络内容的关注程度，进而分析用户的网络内容接触倾向和接触习惯，包括浏览、评论、分享、消费等常规网络使用行为发生的时段、内容领域和频繁程度等。发现用户性格及习惯上的特征有助于企业发起用户感兴趣的话题与互动，从众多同类信息中脱颖而出，与客户建立深层次互动，留下良好而深刻的印象。良好的用户体验是培养用户忠诚的前提，在信息超载的时代，与用户建立良好互动是互联网服务提供商获得注意力资源的最佳途径。
　　4. 消费数据
　　截至2016 年6 月，我国网络购物用户规模达到4. 48 亿，网络外卖用户规模达到1. 50 亿，通过网络预订机票、酒店、火车或旅游度假产品的网民规模达到2. 64 亿，购买互联网理财产品的网民规模达到1. 01 亿，我国网络支付用户规模达到4. 55 亿。信息时代，网络消费成为网民日常消费的主要方式。网络经济不仅引领大众产品消费市场，而且以其利基产品满足用户的个性化需求，带动电子商务蔚为可观的长尾效应，也开启个性化网络服务的时代。基于用户消费数据的商品资讯推送服务的出现，既是以提供用户所需来刺激电子商务发展的需要，又是完善网络时代满足用户的个性化需求的技术诉求。
　　网络消费与现实消费最大的不同就是会留下完整的消费数据，这些消费数据是商品信息推送的最直接依据。当然，商品信息推送的依据不仅是已经发生的消费数据，还有尚未发生的、可能发生或者不可能发生的数据，包括用户商品浏览信息。这些商品浏览信息虽然没有产生现实的购买行为，但是却暴露了用户的现实需求。用户需求此类或此种产品，只是商品的某些方面还未能满足用户的心理诉求。电子商务平台的智能算法，会根据用户的浏览痕迹、页面停留时间及既往的消费数据，来自觉学习用户的需求，从而判断用户浏览的商品信息和用户需求之间的错位，继而为用户推送更加合适的产品信息。用户后续的浏览行为与智能算法的信息推送循环互动，直到产生现实购买行为。新的购买数据会成为后续商品信息推送的数据基础。
　　信息推送技术以神奇的技术力量，变废为宝，将用户的注册数据、位置数据、行为数据和消费数据变成能缓解用户选择困境、满足用户个性化需求、创造互联网经济红利的基础性数据库。信息推送服务颠覆了传统的信息传播理念，引发了人类社会信息传播的模式变革。从用户主动拉取信息，到系统自觉推送信息，再到用户需求与智能推送的循环互动，开启了人类社会信息传播模式的根本变革，也是革命性变革。每一次信息传播模式的变革，都将带动人类社会生活的全面变革，信息推送也不例外。智能算法全面介入人类社会生活，逐渐接管我们生活的方方面面。算法正在成为一种全新的自然规则。
　　三、精准推送，隐性塑造
　　2016 年3 月，阿尔法狗以4   1 战胜韩国九段围棋名将李世石，引发世界范围的普遍关注，以神经科学为基础，以深度学习和自觉进化为特征的人工智能进入大众的视野，机器学习和计算机算法对人类社会的影响成为大众关注的焦点。阿尔法狗，人工智能的现实化身，凭借海量数据，超高运算速率及自觉学习，自觉进化的技术本性，在围棋这种存在诸多不确定因素的复杂策略游戏中战胜九段名将，人工智能的发展潜力可见一斑。信息推送服务的技术核心是智能算法，而智能算法本质上是人工智能在信息传播领域的延伸和拓展。
　　16 年前，哈佛大学法学院教授劳伦斯莱斯格告诉我们，代码是一种法则系统的架构，使之运营的代码和算法，将会对自由造成深远影响。由大数据和智能算法驱动的信息推送，已经全面渗透到互联网发展的各个领域，在我们的网络生活中无处不在，但其自身的运作方式却鲜为人知。这种隐性的技术力量，通过人机互动的方式，左右着用户的信息选择行为，限制着用户的媒介接触视野，成为塑造用户的幕后权力形态。
　　1. 计算用户，精准推送
　　以计算机算法为基础的信息推送兴起的背后，是网络技术的进步让人类的网络使用行为产生可存储、可运算和可利用的数据越来越庞大。信息推送服务的核心就是建立特定信息，使之与用户需求之间相匹配。匹配的流程是需求识别与信息筛选的智能互动。信息推送的最终信息及信息序列与用户需求之间的契合度是对匹配结果的直接检验，用户对推送信息的接触行为、购买行为、评价行为成为效验结果的行为数据，也是后续信息推送的基础数据。
　　商务信息推送服务是电子商务营销过程中至关重要的一个环节。过于频繁的信息、与用户无关的信息和难以阅读的信息，不仅难以达到商务信息推送目的，还会给用户带来困扰，影响用户体验，甚至引发用户转移行为。因此，信息推送的精准程度成为关键。要准确评估用户需求，精确把握用户兴趣，实现精准的个性推送，必须不断获取用户的网络使用的一切数据，分析识别数据背后的用户需求，推断预测用户信息取向和兴趣点，建立用户需求模型和兴趣模型。同时，应用大数据技术，从海量信息中选择切当的信息与用户建立匹配，增强信息推送的精准程度，避免无效推送带来的不良用户体验。
　　2. 限制视野，媒介控制
　　任何技术都是一把双刃剑，正如手枪可以杀死敌人，但是也可以引发社会暴力，信息推送技术也不例外。它虽然有效缓解了用户面对海量信息的选择困境，节省了用户信息搜索和信息检索的时间成本，但是也限定了用户的媒介接触视野，成为媒介控制的一种幕后力量。
　　囿于用户注意力资源的有限性，推送信息抢占了用户的主要注意力，让用户无暇也无力关注更多的信息资源，将用户的信息接触视野限定在信息推送的内容框架之下。虽然信息推送的基础是用户的网络使用数据，但是用户的网络使用数据中既有有意注意行为，也有无意注意行为，智能算法无法识别网络终端的用户主体。因此这些数据并不必然表明用户的现实需求和用户的真正兴趣，而只是某种相关性。利用相关性产生的推送结果会存在一定程度的误差，尽管推送技术本身的学习性和进化性，会自动修复推送的结果。按照方便性原则，呈现在用户界面首页及顶端的信息，或者信息搜索结果的前几页，得到用户点击的机会明显大于隐藏在用户界面的二级路径或三级路径下的信息，至于信息搜索结果的十几页或几十页上的信息，通常是无人问津的，也就是说，用户得到的推送信息，无论其是否与用户需求和兴趣匹配，在被用户获取方面都拥有某种位置便利性和优先权，成为约束用户媒介接触行为的一种隐性的控制力量。
　　信息推送技术本身是客观的，不以人的意志为转移，但是驱动信息推送技术的计算机算法却是人编写的，人的意志、媒介的意志、资本的意志等主观因素不可避免地渗透其中。信息推送不仅反映用户的信息需求逻辑，也反映媒介主体背后的多元利益格局。信息推送的终极目标也不止满足用户的信息需求，而是将其转化为现实的网络流量，并实现流量变现。信息推送技术就像一只看不见的手，将网络用户拉进为其量身圈定的信息框架之中，为用户建构独特的拟态世界。报纸延伸了人的研究，广播延伸了人的耳朵，电视延伸了人的视听系统，互联网则是人的感官的全面延伸。信息推送服务在某种程度上破坏了这种延伸，在精准推送的理念下，限定了用户信息接触的广度和深度，剥夺了用户的部分选择权。信息推送的技术便利性，渐渐培养了用户的信息接触行为，甚至形成某种技术惰性，加深用户的媒介依赖，巩固媒介控制。
　　3. 培养用户，隐性塑造
　　英国哲学家边沁1785 年在《圆形监狱》中将圆形监狱描述为一种新形式的通用力量。其厉害之处并不在于中央监视塔可以随时随地监视囚犯的一举一动，而在于囚犯始终有一种被监视的感觉，因而变得自觉守纪。真正约束囚犯的并非有形的监狱和监视，而是无形的被监视感。信息推送技术则恰恰相反，网络用户虽然一直处于被监视的状态，但却完全没有被监视的感觉。用户一旦上网，就无所遁形。网络用户的网络使用数据被带有各种目的的组织攫取、识别、计算，并将夹带诸多利益诉求的信息推送到用户终端，而所推送的新闻信息的真实性、商品信息的性价比和网络游戏的负面作用，则无从顾及。网络用户沉浸在技术便利性和诉求满足的同时，逐渐适应并形成某种技术惰性，丧失信息搜索的能力和欲望，将自我囚禁在需求和兴趣限定的信息孤岛中，成为可怜的信息圆形监狱的囚徒而不自知。因为，网络用户的网络使用行为，往往领先于其对网络技术及其技术驱动下的信息传播特征和传播规律的理性认知。
　　马克威瑟说过: 最深刻的技术是那些看不见的技术，它们将自己编织进日常生活的细枝末叶之中，直到成为生活的一部分。心理学家研究识字者和文盲的大脑神经影像时，发现二者的大脑活动方式有诸多不同，无论他们是否在读书。书写和阅读技术熏陶下长大的人有不同的思维方式。并非人阅读时的思维方式不同，而是阅读和书写作为认知工具，改变了大脑记忆事实和构思想法的方式。信息推送技术成为左右用户选择的无形之手，作用于用户的信息选择、接触和获取，作用于用户的实体消费和虚拟消费，强化互联网运营的资本逻辑，改_=__A_变着网络用户的信息接触习惯，进而改变用户的思维模式。
　　当技术作为人类的创造物而为人类所使用的时候，它给人类带来的不止是便利，还有思维模式的改变。搜索引擎、数据库和数字图书馆的出现，在改变人类信息检索模式的基础上，悄然改变着人们对信息检索的认知方式和思维方式。而这种人类对技术的适应带来的认识和思维模式的改变，并非来自人类的基因进化，而是在技术元素的绵延不绝中形成并传承的。从这个意义上说，信息推送技术在某种程度上塑造着用户对信息社会的认识模式和思维模式。
　　综上所述，信息推送技术作为信息爆炸时代的一种信息传播模式，全面深入地渗透到互联网的各个领域，引领新的互联网运营理念和人类社会信息传播模式。用户的网络使用数据成为信息推送服务的基础性数据，也是互联网营销的深度数据资源。网络信息推送服务，作为人类创作的技术力量，以精准的信息推送缓解了网络用户的信息选择困境，同时悄然改变了人类的信息认知模式和思维方式，限制着网络用户的信息接触视野，成为一种塑造用户的隐性力量。