隐网络

（英文原创于2007年11月6日，中文译文另发表于创业中国）

隐网络是一个2007年的新概念。在刚刚举行的第一次defrag会议上，隐网络是讨论的主题，因此现在正是讨论这一新名词的时机。

隐网络的提出首先是提醒我们一个事实，除了显式的网络数据，服务，和链接以外，网上还充满着其它一些隐藏的信息，诸如数据的浏览记录，服务的引用频率，和链接的点击次数等等。这些信息往往过于沉闷和乏味而缺乏可读性。所以不可避免的，它们在网上只能是隐式的存在，而极少被显式表现出来，因此我们称它们是隐式信息。隐网络就是一个由隐式信息联结而成的网络。

隐式信息无处不在

隐式信息无处不在，网络用户在网上的任何行为都属于隐式的网上信息的范畴。举例来说，哪些网页被经常阅读，又都是哪些用户阅读了它们。又比如哪些服务被经常引用，而它们又是常常被谁引用的。考虑到网络用户的数量再加上每个用户每天使用网络的次数，隐式信息的数量非常惊人。在每一个网页，每一个网上服务的，和每一个网页链接的背后都隐藏着隐式信息。总之，每一小片的显式信息背后都并存着无可记数的隐式信息。

同时，隐式并不代表着微不足道或者不重要。相反，隐网络信息往往是宝贵的，在一些特定环境中甚至可以是至关重要的。比如说，点击率可以帮助编辑决定哪些新闻是最受欢迎的，因此他们应该把这些新闻放到头版。类似的，点击率也可以帮助销售人员决定具体商品的需求量，因而他们可以正确安排合理的商品供给线。

许多公司已经开始收集隐式信息，并早以享受从隐式信息带来的好处。Alex Iskold最近写了一个关于一些企业如何利用隐式信息的简单介绍。其中一个著名的例子是amazon.com。亚马逊总是在它网上商品旁边加上一个建议，"Customers Who Bought This Item Also Bought（买了这个商品的顾客还买了）"，相信许多读者都很熟悉这个标签。而更重要的是，很多网络用户的确关心这个标签下面的内容，他们常常因为这些推荐就买了更多的东西。这是一个成功使用隐网络信息的典型事例。

亚马逊并不是唯一一家从隐式信息中获益的网络企业，亚马逊也不是少数几家从隐式信息的分析中获益的网络企业之一。事实上，几乎每一个现代销售网站都在分析自己网站上的隐式信息并依此调整自己的销售计划，无论它卖的是婴儿玩具还是汽车。隐式信息的确是无处不在。

隐式信息的连接

隐式信息的确无处不在，但却是以碎片形式的无处不在。缺乏有效的信息连接方式是目前隐式信息使用上面的一个大问题。

到目前为止，隐式资料都是由个别公司单独储存的。举例来说，无论是gap.com还是jcrew.com都有自己的客户来访资料，但它们之间并没有来访资料共享机制，虽然我们可以合理设想这两个公司收集的隐式信息是存在必然关联的，因为它们都主要销售成品服装和服饰配件。有人可能会解释说，它们之间没有建立隐式资料共享机制是因为他们是竞争对手，那么让我们改成另外两个公司，比如说是香蕉共和国和维多利亚的秘密。这两个公司的产品更多是互补，而不是竞争（一个是成品外衣，另一个是内衣），并且他们的顾客群重叠很大，共享隐式资料对双方都大有好处。但事实上，并没有这样理想化的隐式资料连接存在。读者们自己可以找到更多这一类的例子。

如果说对于大公司而言，和小公司共享隐式信息能有多少好处实在值得商榷（因为大男生总是很难相信他们可以从自己的小姐妹那里得到一些帮助的），能否有效共享隐式信息对小网站的生存则是关键性的意义。大多数的小型网站无法获得足够数量和质量的隐式信息供给市场分析，主要原因是它们的规模太小。但是如果这些小网站之间能够建立合理的隐式信息共享管道，大家都能彼此得益。但问题是现在并不存在这样一种分享与寻找有用的隐式信息的有效管道，尽管每个人都知道在网上隐式信息是无处不在。

基于这些讨论，我们可以有一个结论，那就是我们需要隐网络。要建立隐网络，我们就是要收集各样的隐式信息碎片，并将这些碎片有效地连接起来。但具体上我们到底要如何去做呢？这仍然是一个大的挑战，我们还没有一个明确的答案。

不过无论怎样，传统模式上的网络链接必然不可能是解决这一问题的答案。隐网络包含着复杂的语义类型，隐网络承担着无可估量的信息量，同时隐网络的信息是高度动态的。所有这些特征都使得传统模式上的网络链接显得过于简单，过于肤浅，和过于静态，传统的网络连接方式不足以同时应对所有这些挑战。我们必须要有高度的创造性来研究怎样存储和连接所有的隐式信息。

隐网络小结

最后，我简要地列出我对隐网络认识的小结。

1. 隐网络是一个将显网络（也就是万维网自身）上所有隐式信息碎片收集在一起的网络。

2. 如果显网络上揭示的是静态的人类知识，也就是数据，服务，和它们之间的链接，那么隐网络揭示的就是动态的人类知识，也就是用户如何获取和使用这些数据，服务，和链接。

3. 显网络集合的是人类的集体智慧，隐网络集合的是人类的集体行为。

4. 隐网络并不是语义网的一部分，但它们之间是紧密相关的。如果语义网构建的是万维网的概念模型，那么隐网络就是要建构万维网的行为模式。