信息与信息污染

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　　1928年，哈特莱（R.V.Hartley）在《信息传输》一文中首次提到信息这个词。但是直到1948年，信息论的奠基人申农（Shannon）才给出了一个经典的概念定义：信息是用来消除随机不确定性的东西。
　　可以看出，申农的信息定义跟1854年克劳修斯（T.Clausius）提出的“熵”（Entropie）的概念颇有渊源，它们都试图从混乱和不确定的状态中寻找自然界的规律。尽管信息熵已为科学界承认，但这样的定义却不好理解。控制论创始人维纳（Norbert Wiener）认为，“信息是人们在适应外部世界，并使这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世界进行互相交换的内容和名称”。这个定义仍然不够通俗，人们实际感受到的却是，信息就是人类社会传播的一切内容。
　　这样一来，信息就与日常生活密切相关了，我们需要从各种途径获取信息，并处理信息，再传播新的信息，信息容量的计量单位也由Byte、KB、MB、GB、TB到PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB、CB、XB……
　　在信息闭塞的年代，信息匮乏是普遍现象，要获取到有价值的信息付出的代价和时间成本也相对较高。在特定的条件下，有些信息的价值会非常高，甚至让人不惜代价去获取，并由此产生了一门学问：情报学，专门研究如何获取情报和信息，信息技术也开始被充分利用。
　　如果将时间向前推到半个世纪前，可能人们很难想象，世界上还会出现信息爆炸与信息泛滥的现象。而现在，却的确就处于这种状态，各种垃圾信息泛滥成灾，人们被淹没在信息的海洋中，却又不容易找到自己需要的信息。不仅如此，各种信息也不再纯净，真假难辨的信息混合充斥于感知世界，“信息污染（Information Pollution）”终于被人们意识到并提出来。
　　美国信息管理专家霍顿（F.W.Horton）认为，信息是经过加工的数据，也是数据处理的结果。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。可见，信息量是呈几何级数加速增长的，其增长曲线与人类社会的发展曲线非常相似。这种恐怖的信息增长，使人类完全进入了信息时代，“大数据”和数据挖掘成为人类对海量数据充分利用的一种先进手段。
　　大数据以全体代替了采样，而且揭示了数据的相关性，从而使得数据更有价值。于是这些庞大的数据，便会蕴藏着巨大的财富和商机。在价值追求和利益驱动下，更多的信息开始在利益链上流动，并不乏虚假的和無用的信息。
　　物极必反。塑料的发明造福了人类生活，但过多的塑料袋却造成了白色污染;工业化使人类进入现代文明，但却造成了环境污染。同样，信息的迅速增加，使信息处于超密集状态和混乱状态，在利益驱动下的数据流动也造成了网络的亚健康和现代社会的信息污染。
　　当无用、劣质或有害信息渗透到信息资源中，对信息资源的收集、开发和利用造成干扰，影响信息传播的速度与效率，增加信息筛选、甄别的难度时，便形成了信息污染。信息无秩序地泛滥成灾，给人们的选择和判断造成了种种困难，信息的繁杂纷乱也会给神经系统造成负担。
　　互联网的迅猛发展为人类创造了巨大的社会价值，但也带来了严峻的信息污染问题。信息过剩、信息超载、垃圾信息已成为社会现象，不仅增加了信息利用成本，也浪费了时间，误导了方向。
　　在上帝视角下，信息不分有用无用，不分真假利害;但是在人类视角下，不良信息的污染，却加剧了信任危机，破坏了网络生态。
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