大数据推送通常指的是将大规模数据集发送给目标受众或系统的过程，这可能导致一系列效应，其中最常见的是所谓的 "信息过载效应"（Information Overload Effect）。

信息过载效应指的是当人们面对大量信息时，他们可能无法有效地处理和利用这些信息，导致注意力分散、决策困难和信息忽略等问题。这种情况可能会降低个人、组织或系统的绩效和效率。

信息过载效应通常会导致以下问题：

1. **注意力分散**：大量的信息可能使人们难以集中注意力，因为他们不知道应该关注哪些信息或优先处理哪些信息。

2. **决策困难**：面对大量的数据和信息，人们可能难以做出明智的决策，因为他们无法有效地理解和分析所有的信息。

3. **信息忽略**：在信息过载的情况下，人们可能选择忽略某些信息，而只关注于其中的一部分，这可能导致错过重要的信息或机会。

4. **压力和焦虑**：处理大量信息可能会给人们带来压力和焦虑，特别是当他们感到无法应对或控制信息量时。

为了应对信息过载效应，人们可以采取一些策略，包括：

- 使用数据可视化工具和技术，将复杂的数据转化为易于理解和分析的图表和图形。

- 制定清晰的优先级和目标，以帮助集中注意力和决策。

- 使用过滤器和搜索工具，筛选和检索最相关和有用的信息。

- 加强信息管理和处理能力，包括学习如何有效地分析和评估数据。

- 采用自动化技术和算法，帮助处理和分析大规模数据集。

总的来说，大数据推送可能会引发信息过载效应，但通过采取适当的策略和工具，可以帮助人们更有效地处理和利用大数据。