本篇文章给大家谈谈信息呈现，以及信息呈现的顺序会对社会认知产生影响对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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信息的表现形式多不胜数：声音、图片、温度、体积、颜色……信息的类别也不计其数：电子信息、财经信息、天气信息、生物信息……。
在热力学中，信息是指任何会影响系统的热力学状态的事件。
信息可以减少不确定性。事件的不确定性是以其发生几率来量测，发生几率越高，不确定性越低，事件的不确定性越高，越需要额外的信息减少其不确定性。
比特是典型的信息单位，但也可以使用像纳特之类的单位，例如抛出一个公正的硬币，其信息为log2(2/1) = 1 bit，抛出两个公正的硬币，其信息为log2(4/1) = 2 bits。
扩展资料：
认知科学家及应用数学家认为信息是一个泛及至少和两个相关实体的概念，目的是在提供量化的意义。假设有任意定义尺寸的物体集合S，以及其子集合R，在本质上，R是一种S的呈现方式，或者说R传递了有关S概念性的信息。
Vigo定义R传递有关S的信息量为当将R中的对象从S移除时，S复杂度变化的速度。依照Vigo定义的信息，模式、不变性、复杂度、呈现方式以及信息可以集成在同一个数学架构下。此架构试图要克服在表征及量测主观的信息时，香农-维纳信息定义下的限制。
参考资料来源：百度百科—信息
信息呈现方式中，审核难度最大的是影像视频。因为这需要借助VR物理设备观看的图片和视频，有一定的技术门槛，目前多是影视机构在产出，对应的消费平台也非常垂直。信息的表现形式多不胜数有声音、图片、温度、体积、颜色，信息的类别也不计其数有电子信息、财经信息、天气信息、生物信息等。
APP本质上是一种信息载体，一种面向特定群体的特定信息集群。信息是一个集群，面向的用户也是一个群体，但是当用户与信息进行互动时，是单一用户与单一信息的互动，那么用户如何才能便捷、快速地发现符合自身需求的特定信息，平台如何呈现信息才可以吸引潜在的用户进行相关操作，这就涉及到信息的归纳与呈现问题。平台在收集信息时需要从用户群的角度去考虑归纳出一个特定的符合目标用户群体特征的信息群，但是涉及到信息在平台的呈现时需要具体到单一用户去考虑，即单一用户如何准确快速获取目标信息的问题。
信息特征具备多维性，这决定了信息可以以不同的方式组织、获取。用户获取网络信息一般有三种模式：一是搜索模式；二是推荐模式；三是列表模式。三种模式各有不同的特点，决定了各自在不同用户需求场景下的应用。我们说实际上信息分为两个层面，用户端与平台端。所谓的用户端即信息以方便用户识别获取的方式呈现给用户，所谓平台端即信息以便于平台方管理的形式储存。不同的信息检索模式决定了被检索信息在客户端与平台端的不同组织形式。对于客户端，用户需求、信息获取场景的不同决定了用户对于信息的需求点的不同，因而为了方便用户快速获取信息只需展示信息相应维度的特征即可。对于平台端，不同的信息获取模式对应的是平台端（即后台）对信息的不同管理组织模式。换句话说，平台的主要信息检索方式最终会决定平台的信息视觉呈现形式。原因在于，三种信息检索方式需要不同的信息组织形式进行配合。而最终的决定性因素在于用户的场景需求。在实际的使用过程中因为信息呈现的复杂性，单一的信息检索模式并不能完全满足信息的呈现，因而往往是三者相互配合，但是因为用户对于信息获取的不同期待又决定了信息呈现方式必然会以某一种形式为主。
该模式的关键特征为：快速准确。用户可以通过若干关键词，而快速获取目标信息。因而，该模式适合于搜索用户已经明确的目标信息，偏向于精准化的目标诉求，一般用户在搜索此类需求内容时，注重内容的准确性以及及时性，譬如住宿订票、出行打车等。搜索模式最直观的形式就是搜索框，但是却又不仅限于此种形式，譬如标签筛选、关键词筛选列表等等形式都是搜索模式的不同表现形式。
与搜索模式相对应的是需要针对相关内容进行标签化，也即对采用搜索模式的内容进行关键词提取，信息特征提取，标签化归类等等。尤其需要注意的是搜索框搜索模式，因为用户进入网站后如果采用搜索框进行搜索，也即说明用户对于目标内容有一定的预期但又不排除用户对于目标信息认知的模糊性，因此适当的关键词提醒就显得尤其重要。事实上，搜索框是作为平台的一个独立的信息入口，因而恰当的提示形式可以方便用户更加快捷的找到目标信息。而搜索结果以什么样的形式呈现，取决于用户对于搜索结果的选择是否有需求。
当搜索仅仅是作为网站方便用户快速搜索目标信息的一种手段时（或者说信息入口），搜索形式仅仅是以搜索框、标签等等形式出现，当整个网站的信息全部需要具有搜索的即时性、精准性、快速性要求时，此时搜索将不仅仅是一个搜索框、标签那样简单，整个的页面布局需要配合信息搜索结果的即时性、精准性、快速性进行布局，而且绝大多数信息全部是以标签化的形式在系统后台进行组织，在这方面比较典型的代表有滴滴打车、高德地图、去哪儿网、饿了吗等。滴滴打车因为用户对于信息的即时性、准确性要求极高，因而整个界面完全将多余信息隐藏，仅呈现给用户唯一结果。其他应用虽然不像打车应用这样极端，但是也会通过各种方式来使得用户快速获取搜索结果，譬如订餐类应用饿了么，打开应用及自动定位呈现附近商铺信息，事实上这已经是一种基于地理位置标签对信息的自动搜索。
案例一：滴滴打车
相较于时效性（双方），对于车辆的选择需求基本可以忽视，这是滴滴打车页面采用搜索配以简单的车型选择标签以及呈现单一搜索结果的原因。
案例二：饿了么。
餐饮首先考虑的是地理位置这一维度，因而系统将地理位置作为默认的第一搜索项。所有信息的呈现都会先置于地理位置这一维度下进行筛选，这其实就是贯穿整个应用的搜索。结果的呈现不同于滴滴打车，因为用户有筛选需求，因而无论是首页还是单一内容搜索结果都会设置各种搜索标签。只不过首页的标签是面向所有用户，以及平台方的诉求进行设置的，而用户搜索结果呈现页展示的是，相关内容下的详细筛选维度。
该模式的关键特征为：不可预测性。用户无法准确获知最终会获取到的信息。此种模式适合于消遣娱乐性质的内容呈现，因为用户在浏览此类信息时心中对于目标信息没有具体的期待，仅仅是试图通过浏览来打发时间，因而推荐模式更加符合用户此时慵懒、期待的心理状态，譬如今日头条、网易云音乐等。但是，鉴于目前的技术手段，推荐模式尚有诸多不足。
与推荐模式相对应的是需要针对用户在界面的一系列行为进行采集分析，以对用户需求进行刻画，归纳出符合用户的精准算法。但是，因为推荐模式所处的使用场景下用户的行为具有随机性，因而系统需要从用户随机行为中发现用户真正的需求，很明显这并不是一件容易的事情，更何况单一应用平台，由于用户内容以及行为的单一化使得推测用户真正需求也较为困难。智能化的推荐是需要跨平台协作，根据用户在不同应用中的各种行为来归纳用户正真的需求，很明显单一平台的所谓推荐尚有待完善。推荐模式其本质还是搜索模式，只不过搜索模式需要用户自己根据自我当下对信息的需求，对信息进行检索，而推荐模式是后台根据用户当下操作行为，自动为用户刻画相应的需求维度，根据刻画的相应需求维度与该维度下的内容进行匹配。但是问题在于用户行为的匮乏与单一造成的用户维度刻画的片面性，使得绝大多数平台的所谓的推荐仅仅停留在根据用户的行为进行相关内容的简单关联（譬如，我在头条点击了一条关于狗的信息，再往下的浏览过程中出现了很多狗的相关信息推送），以及根据平台需求对用户推送相关的高热度内容或者具备商业价值的内容。目前市场上的应用并没有出现像单独以推荐模式呈现内容的应用，推荐模式多半是作为一种内容的呈现形式存在譬如banner、文章末尾的相关文章、热门，原因或许在于所谓的推荐算法其准确性是值得怀疑的，像以标榜个性化推荐为主的今日头条虽然标榜推荐算法、大数据等等，但是其推送的内容多半也是八卦、趣味之类，多半用户并不在乎推送的是否精确，因为用户多半是在用头条消遣时光，对于消遣时光的用户而言，精准不精准事实上是次要的，能否让用户在消遣的过程中获得某种“沉浸式的”慵懒感才是重要的，推荐免除了用户在不同内容列表、标签之间跳转的麻烦，娱乐八卦满足了用户的猎奇心理且不需要费脑思考，配合近乎潜意识操作的下滑更新，或许这才是头条受欢迎的原因。因而，今日头条的成功并非源于其推荐模式的精准性，而是源于其娱乐属性使得绝大多数用户对于其精准性的要求并不高，其高明的地方在于配合其迎合用户需求的内容与交互方式，使得用户对于今日头条形成轻度的上瘾性（在不断的滑动与八卦娱乐信息中，用户很容易忘记时间）。
鉴于推荐模式的这种不确定性，因而绝大多数平台在使用推荐模式的同时会采用其他两种方式。不存在完全以推荐模式为主的应用。
该模式的关键特征为：内容门类齐全。列表模式应该不是从用户的角度对信息进行搜索，而是从平台方的角度，列表模式是将平台面向的所有用户所需要的信息全部列出。因而，从用户角度来看这并不是一个好的信息获取方式，但是从平台方来说是展示大量信息的有效方式。因而，平台在采用列表模式的同时会配合搜索模式与推荐模式来辅助用户进行信息的筛选。
与列表模式相对应的是需要归纳整理出平台面向的所有用户信息，通过合理的组织使得信息以符合绝大多数用户需求的形式进行呈现，但又要确保单一用户可以较为便捷的获取到目标信息。虽然列表模式不具备之前两种搜索方式的特点，但是列表模式是使用最为频繁地模式，原因在于无论哪一种搜索模式最后都会涉及信息搜索结果的呈现问题。至于信息列表是否需要筛选标签等帮助用户对信息进行筛选，要根据用户对于信息选择需求来进行判断。
像今日头条有没有必要在“北京”这一标签下再添加诸如“生活”“娱乐”“要闻”“体育”等等，当然不需要原因在于今日头条面向的是全国用户，再者过多的选择标签其实与用户用今日头条进行娱乐消遣的诉求是相违背的。因为过多的标签选择此时对于用户浏览时的慵懒、猎奇心理会造成一种打断。
像氧气这一女性用品应用就需要在搜索结果的列表页展示详细的筛选标签，原因在于用户对于这类用品的筛选需求非常精细化。
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