用户自我控制权决定“隐式网络”

隐式网络：Last.fm, Amazon, Google, Attention Trust - 译言翻译 Annotated

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什么是隐式网络

隐式网络的基本概念是很简单的。当我们接触信息时，我们就对它进行了判断。当我们遇到一篇喜欢的文章，我们会花时间阅读它。当我们喜欢一部电影，我们就会想把它推荐给自己的朋友和家人。如果一段音乐引起我们情感共鸣，我们就会反复聆听。我们自然而然，下意识的做了这些事情。

last.fm网站—目前最佳的隐式网络

也许迄今为止，最成功的隐式网络案例就是last.fm了，last.fm最近被CBS哥伦比亚广播公司以2.8亿美元收购了。last.fm如此成功的一部分原因是因为它的完全自动性。last.fm给itunes和其他主要的音乐播放器提供了插件服务。通过这个插件，你播放的歌曲会都是自动捕获下载和添加的。根据你的个人音乐偏好信息，这项服务可以自动推断你最喜欢的音乐家和歌手。

然后last.fm按照逻辑开始了下一个行动。根据你喜欢的音乐为你介绍朋友和音乐，更重要的意义是last.fm提供一项用户不用做任何工作的服务，如果你只需要听音乐，其他事情都自动替你完成了

亚马逊也应该是隐式网络的老前辈。我们每次点击亚马逊的网站，它都利用先进的算法来给我们提建议：接下来你应该买什么？

在我们以前发表的文章“推荐引擎”（ recommendation engines），我们已经描述了亚马逊怎样用不同的方法调节它的系统为每一个人作出推荐和建议，这一基于用户的隐性选择而建立起来的完整系统，是亚马逊销售策略的核心。

另一家利用用户隐性选择行为的公司是GOOGLE。GOOGLE开发了复杂并不断调合变化的搜索算法反馈，用户的每一次点击行为都被到导入算法中，并反馈给用户搜索结果。

为了有效果运作隐式网络，用户必须要有自我控制权。