Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Пирамида DIKW

Концепция DIKW пирамида , также известная по- разному как в иерархии Концепции DIKW , иерархия мудрости , иерархии знаний , информационной иерархия , и пирамиды данных , [1] слабо относится к классу моделей [2] для представления предполагаемых структурные и / или функциональные отношений между г ата, я нформация, к nowledge и ж isdom. «Обычно информация определяется в терминах данных, знания в терминах информации и мудрость в терминах знаний». [1]

Не все версии модели DIKW ссылаются на все четыре компонента (более ранние версии не включают данные, более поздние версии опускают или преуменьшают мудрость), а некоторые включают дополнительные компоненты. [3] В дополнение к иерархии и пирамиде, модель DIKW также была охарактеризована как цепь, [4] [5] как каркас, [6] как серия графов, [7] и как континуум . [8]

История [ править ]

Дэнни П. Уоллес, профессор библиотеки и информатики , объяснил, что происхождение пирамиды DIKW неясно:

Представление отношений между данными , информацией , знаниями , а иногда и мудростью в иерархической структуре было частью языка информатики в течение многих лет. Хотя неизвестно, когда и кем эти отношения были впервые представлены, повсеместное распространение понятия иерархии заложено в использовании аббревиатуры DIKW в качестве сокращенного представления для обозначения данных-к-информации-к-знаниям-мудрости. трансформация. [9]

в то время как многие авторы согласны с тем, что DIKW, по крайней мере, IKW, возникла из пьесы «Скала » Т. С. Элиота в 1934 году . Пьеса содержит информацию-мудрость в следующих строках:

Где жизнь, которую мы потеряли в жизни?
Где мудрость, которую мы потеряли в знании?
Где знания, которые мы потеряли в информации? [10]

Данные, информация, знания [ править ]

В 1955 году англо-американский экономист и педагог Кеннет Боулдинг представил вариант иерархии, состоящей из «сигналов, сообщений, информации и знаний». [9] [11] Тем не менее, «[т] он первый автор различать среди данных, информации и знаний , а также использовать термин„ управление знаниями “ , возможно, был американский педагог Николас Л. Генри», [9] в Журнальная статья 1974 г. [12]

Данные, информация, знания, мудрость [ править ]

Другие ранние версии (до 1982 г.) иерархии, относящиеся к уровню данных, включают версии китайско-американского географа И-Фу Туана [13] [ необходима проверка ] [14] и социолога-историка Дэниела Белла . [13] [ требуется проверка ] . [14] В 1980 году инженер ирландского происхождения Майк Кули использовал ту же иерархию в своей критике автоматизации и компьютеризации в своей книге « Архитектор или пчела ?: Взаимосвязь человека и технологии» . [15] [ требуется проверка ] [14]

После этого, в 1987 году, педагог из Чехословакии Милан Зеленый сопоставил элементы иерархии с формами знаний: « ничего не знаю» , « ноу-что» , « ноу-хау» и « ноу-почему» . [16] [ необходима проверка ] Зеленому «часто приписывают предложение [представление DIKW в виде пирамиды] ... хотя он фактически не ссылался на какую-либо такую ​​графическую модель». [9]

Иерархия снова появляется в обращении американского теоретика организации Рассела Акоффа к Международному обществу системных исследований в 1988 году , опубликованном в 1989 году. [17] Последующие авторы и учебники цитируют Акоффа как «первоначальную формулировку» [1] иерархии или в противном случае поручите Акоффу его предложение. [18] Версия модели Акоффа включает уровень понимания (как это делал Адлер до него [9] [19] [20] ), расположенный между знанием и мудростью.. Хотя Акофф не представил иерархию графически, ему также приписывают ее представление в виде пирамиды. [9] [17]

В том же году, когда Акофф представил свое выступление, специалист по информации Энтони Дебонс и его коллеги представили расширенную иерархию с уровнями «события», «символы» и «правила и формулировки» перед данными. [9] [21]

В 1994 году Натан Шедрофф представил иерархию DIKW в контексте информационного дизайна, который позже появился в виде главы книги. [22]

Дженнифер Роули отметили , что в 2007 году было «мало ссылок на мудрость» в обсуждении в Концепция DIKW недавно опубликованные колледжи учебников , [1] и не включает в себя мудрость в ее собственных определениях следующего этого исследования. [18] Между тем, обширный анализ Зинса концептуализации данных, информации и знаний в его недавнем исследовательском исследовании не дает явных комментариев к мудрости, [2] хотя в некоторых цитатах, включенных Зинсом, действительно упоминается термин . [23] [24] [25]

Описание [ править ]

Модель DIKW «часто цитируется или используется неявно в определениях данных, информации и знаний в литературе по управлению информацией , информационным системам и управлению знаниями , но прямое обсуждение иерархии было ограниченным». [1] Обзоры учебников [1] и опрос ученых в соответствующих областях [2] показывают, что нет единого мнения относительно определений, используемых в модели, и тем более «в описании процессов, которые трансформируют элементы ниже в иерархия на тех, кто выше них ". [1] [26]

Это побудило израильского исследователя Хаима Зинса предположить, что компоненты DIKW данные – информация – знания относятся к классу не менее чем из пяти моделей в зависимости от того, рассматриваются ли данные, информация и знания как субъективные , объективные ( что Зинс называет "универсальным" или "коллективным") или и тем, и другим. В использовании Зинса субъективное и объективное «не связаны с произволом и правдивостью , которые обычно связаны с понятиями субъективного знания и объективного знания». Информационная наукаЗинс утверждает, что изучает данные и информацию, но не знания, поскольку знание - это внутреннее (субъективное), а не внешнее (универсально-коллективное) явление. [2]

Данные [ редактировать ]

В контексте DIKW данные рассматриваются как символы или знаки , представляющие стимулы или сигналы [2] , которые «бесполезны до тех пор, пока ... в пригодной для использования (то есть релевантной) форме». [18] Зеленый охарактеризовал эту непригодную для использования характеристику данных как «незнание» [16] [ необходима проверка ] . [14]

В некоторых случаях понимается, что данные относятся не только к символам, но также к сигналам или стимулам, на которые ссылаются указанные символы - то, что Зинс называет субъективными данными . [2] Если универсальные данные для Зинов являются «продуктом наблюдения » [18] (курсив в оригинале), субъективные данные - это наблюдения. Это различие часто затушевывается в определениях данных в терминах « фактов ».

Данные как факт [ править ]

Роули, после изучения определений DIKW, приведенных в учебниках [1], характеризует данные как «дискретные, объективные факты или наблюдения, которые неупорядочены и необработаны и поэтому не имеют значения или ценности из-за отсутствия контекста и интерпретации». [18] В ранней формулировке иерархии Генри данные были просто определены как «просто сырые факты» [12], в то время как два недавних текста определяют данные как «фрагменты фактов о состоянии мира» [27] и «материал факты » [28] соответственно. [9] Кливленд не включает явный уровень данных, но определяет информацию как «сумму ... фактов и идей». [9] [13]

Поскольку факты имеют в качестве фундаментального свойства то, что они истинны , имеют объективную реальность или иным образом могут быть проверены , такие определения исключают ложные , бессмысленные и бессмысленные данные из модели DIKW, так что принцип мусора на входе, мусоре на выходе будет не подлежат учету по DIKW.

Данные как сигнал [ править ]

В субъективной области данные понимаются как «сенсорные стимулы, которые мы воспринимаем нашими органами чувств» [2] или «показания сигналов», включая «сенсорные и / или сенсорные показания света, звука, запаха, вкуса и прикосновения. ". [26] Другие утверждали, что то, что Зинс называет субъективными данными, на самом деле считается «сигнальным» уровнем (как и Боулдинг [9] [11] ), который предшествует данным в цепочке DIKW. [8]

Американский ученый в области информатики Глинн Хармон определил данные как «один или несколько видов энергетических волн или частиц (свет, тепло, звук, сила, электромагнитные), выбранных сознательным организмом или интеллектуальным агентом на основе ранее существовавшей структуры или механизма вывода в организме. или агент ". [29]

Значение сенсорных стимулов также можно рассматривать как субъективные данные:

Информация - это значение этих сенсорных стимулов ( т. Е. Эмпирическое восприятие). Например, шум, который я слышу, - это данные. Смысл этих шумов ( например , при работающем двигателе автомобиля) - информация . Тем не менее, есть еще один альтернативный вариант определения этих двух концепций, который кажется даже лучше. Данные - это чувственные стимулы или их значение ( т. Е. Эмпирическое восприятие). Соответственно, в приведенном выше примере громкие шумы, а также восприятие работающего двигателя автомобиля являются данными. [2] (Курсив добавлен. Жирным шрифтом в оригинале).

Субъективные данные, если их понимать таким образом, были бы сопоставимы со знаниями, полученными при знакомстве , в том смысле, что они основаны на непосредственном опыте стимулов. Однако, в отличие от знания путем знакомства, как описано Бертраном Расселом и другими, субъективная область «не связана с ... правдивостью». [2]

Будет ли справедливо альтернативное определение Зинса, будет зависеть от того, понимается ли «работа автомобильного двигателя» как объективный факт или как контекстная интерпретация.

Данные как символ [ править ]

Независимо от того, включает ли определение данных DIKW субъективные данные Зинса (со смыслом или без него), данные последовательно определяются как включающие «символы» [17] [30] или «наборы знаков, которые представляют эмпирические стимулы или восприятия », [ 2] «свойства объекта, события или их среды». [18] В этом смысле данные представляют собой «записанные (захваченные или сохраненные) символы », включая «слова (текстовые и / или вербальные), числа, диаграммы и изображения (неподвижные изображения и / или видео), которые являются строительными блоками». общения », цель которого - записывать действия или ситуации,попытаться запечатлеть истинную картину или реальное событие, «чтобы» все данные былиисторические , если они не используются в иллюстративных целях, таких как прогнозирование » [26]

Версия DIKW Боулдинга явно называет уровень ниже сообщения информационного уровня , отличая его от нижележащего сигнального уровня. [9] [11] Дебонс и его коллеги меняют эту взаимосвязь, определяя явный уровень символов как один из нескольких уровней, лежащих в основе данных. [9] [21]

Зинс определил, что для большинства опрошенных данные «характеризуются как явления во всемирной сфере». «Очевидно, - поясняет Зинс, - более полезно относиться к данным, информации и знаниям как к наборам знаков, а не как к значению и его строительным блокам». [2]

Информация [ править ]

В контексте DIKW информация соответствует определению знания по описанию («информация содержится в описаниях » [18] ) и отличается от данных тем, что она «полезна». «Информация выводится из данных» [18] в процессе ответа на вопросительные вопросы ( например , «кто», «что», «где», «сколько», «когда»), [17] [18] тем самым сделать данные полезными [30] для «решений и / или действий». [26] «Классически», - говорится в недавнем тексте, - «информация определяется как данные, наделенные смыслом и целью." [9] [27]

Структурные и функциональные [ править ]

Роули, после своего обзора того, как DIKW представлен в учебниках, [1] описывает информацию как «организованные или структурированные данные, которые были обработаны таким образом, что теперь информация актуальна для конкретной цели или контекста и, следовательно, имеет смысл. , ценные, полезные и актуальные ". Обратите внимание, что это определение контрастирует с характеристикой Роули определений Акоффа, в которой «[т] разница между данными и информацией носит структурный, а не функциональный характер». [18]

В своей формулировке иерархии Генри определил информацию как «данные, которые меняют нас» [9] [12], причем это было функциональное, а не структурное различие между данными и информацией. Между тем, Кливленд, который не ссылался на уровень данных в своей версии DIKW, описал информацию как «совокупность всех фактов и идей, которые могут быть известны кому-либо в данный момент времени». [9] [13]

Американский педагог Боб Бойко более неясен, определяя информацию только как «прозаичную». [9] [28]

Символическое и субъективное [ править ]

Информация может пониматься в моделях DIKW как: (i) универсальная, существующая как символы и знаки; (ii) субъективное значение, которому придают символы; или (iii) оба. [2] Примеры информации, как символа, так и значения, включают:

  • Американский ученый-информатик Энтони Дебонс характеризует информацию как представление «состояния осведомленности ( сознания ) и физических проявлений, которые они формируют», так что «[информация] как явление представляет собой как процесс, так и продукт; когнитивное / аффективное воздействие. состояние и физический аналог (продукт) когнитивного / аффективного состояния ". [31]
  • Датский ученый-информатик Ханне Альбрехтсен описывает информацию как «связанную со смыслом или намерением человека», либо как «содержимое баз данных, сети и т. Д. » (Курсив добавлен), либо как «значение утверждений, как они предполагаются докладчиком / писатель и понят / неправильно понят слушателем / читателем ". [32]

Зеленый ранее описывал информацию как «ноу-что», [16] [ необходима цитата ], но с тех пор уточнил это, чтобы различать «что иметь или владеть» (информация) и «что делать, действовать или выполнять» (мудрость ). К этой концептуализации информации он также добавляет «почему» в отличие от «почему делают» (еще один аспект мудрости). Зеленый далее утверждает, что не существует такой вещи, как явное знание , а скорее то, что знание, когда-то явное в символической форме, становится информацией. [4]

Знание [ править ]

Компонент знаний в DIKW, по общему мнению, является неуловимым понятием, которое трудно определить. Определение знания DIKW отличается от того, что используется эпистемологией . По мнению DIKW, «знание определяется ссылкой на информацию». [18] Определения могут относиться к информации, которая каким-либо образом была обработана, организована или структурирована, либо как информация, которая применяется или используется.

Зинс предположил, что знание, будучи скорее субъективным, чем универсальным, не является предметом изучения в информатике и что оно часто определяется в пропозициональных терминах [2], в то время как Зеленый утверждал, что зафиксировать знание в символической форме - значит сделать его в информацию, т. е. в то , что «все знания неявны ». [4]

«Одно из наиболее часто цитируемых определений» [9] знания отражает некоторые из различных способов, которыми оно было определено другими:

Знания - это плавное сочетание сформированного опыта, ценностей, контекстной информации, экспертных оценок и обоснованной интуиции, которые обеспечивают среду и основу для оценки и включения нового опыта и информации. Он возникает и применяется в умах знающих. В организациях он часто внедряется не только в документы и репозитории, но и в организационные процедуры, процессы, практики и нормы. [9] [33]

Знания как обработанные [ править ]

Знание, отражающее описание информации как «организованные или структурированные данные», иногда описывается как:

  • «синтез множества источников информации с течением времени»
  • «организация и обработка для передачи понимания, опыта [и] накопленных знаний»
  • «сочетание контекстной информации, ценностей, опыта и правил» [18]

Одним из определений знания Боулдингом была «ментальная структура» [9] [11], а Кливленд описал знание как «результат того, что кто-то применяет огонь переработчика к [информации], выбирая и систематизируя то, что кому-то полезно». [9] [13] В недавнем тексте знания описываются как «информация, связанная во взаимоотношениях». [9] [27]

Знания как процедурные [ править ]

Зелени определяет знание как «ноу-хау» [4] [16] ( то есть , процедурные знания ), а также «ноу-хау , которые» и «ноу-хау , когда» каждый получил через «практического опыта». [4] «Знание ... на основе опыта порождает последовательный и непротиворечивый набор скоординированных действий». [9] [16] Далее, неявно удерживая информацию как описательную, Зеленый заявляет, что «Знание - это действие, а не описание действия». [4]

Акофф, также, описал знание как «применение данных и информации», которое «отвечает на вопросы« как »» [17] [ необходима проверка ] [30], то есть «ноу-хау». [18]

Между тем, было обнаружено, что учебники, в которых обсуждается DIKW, по-разному описывают знания с точки зрения опыта , навыков , знаний или возможностей:

  • "учёба и опыт"
  • «сочетание контекстной информации, экспертного мнения, навыков и опыта»
  • «информация в сочетании с пониманием и способностями»
  • «восприятие, навыки, обучение, здравый смысл и опыт». [18]

Бизнесмены Джеймс Чизолм и Грег Уорман характеризуют знания просто как «делать все правильно». [6]

Знание как пропозициональное [ править ]

Знание иногда называют «структурированием убеждений» и « интернализацией со ссылкой на когнитивные структуры». [18] Одно определение, данное Боулдингом для знания, было «субъективным« восприятием мира и своего места в нем »», [9] [11] в то время как Зелени сказал, что знание «должно относиться к различению наблюдателем« объектов »( целые, единства) ". [9] [16]

Зинс также обнаружил, что знание описывается в пропозициональных терминах, как оправданные убеждения (субъективная область, сродни неявному знанию ), а иногда также как знаки, которые представляют такие убеждения (универсальная / коллективная сфера, сродни явному знанию ). Зеленый отверг идею явного знания (как в универсальном знании Зинса), утверждая, что однажды сделанное символическим знание становится информацией. [4] Бойко, кажется, разделяет это мнение в своем заявлении о том, что «знание и мудрость могут быть информацией». [9] [28]

В субъективной области:

Знание - это мысль в уме человека , которая характеризуется обоснованной верой человека в ее истинность . Оно может быть эмпирическим и неэмпирическим, как в случае логического и математического знания ( например , «каждый треугольник имеет три стороны»), религиозного знания ( например , « Бог существует »), философского знания ( например , « Cogito ergo sum") и тому подобное. Обратите внимание, что знание - это содержание мысли в уме человека, которое характеризуется обоснованной верой человека в ее истинность, в то время как" знание "- это состояние ума, которое характеризуется тремя условиями : (1) человек считает, что это правда, (2) он / она может это оправдать , и (3) это правда или [кажется] правдой. [2] (Курсив добавлен. Полужирный шрифт) в оригинале.)

Различие между субъективным знанием и субъективной информацией заключается в том, что субъективное знание характеризуется обоснованным убеждением, где субъективная информация является типом знания, касающегося значения данных.

Бойко подразумевал, что знание открыто как для рационального дискурса, так и для оправдания, когда он определил знание как «предмет спора». [9] [28]

Мудрость [ править ]

Хотя обычно этот уровень включается в DIKW, в обсуждениях модели «имеется ограниченное упоминание мудрости» [1] . Бойко, похоже, отверг мудрость, охарактеризовав ее как «нематериальную». [9] [28]

Акофф называет понимание «оценкой того,« почему »», а мудрость - «оцененным пониманием», где понимание рассматривается как дискретный слой между знанием и мудростью. [9] [17] [30] Адлер ранее также включал уровень понимания, [9] [19] [20], в то время как другие авторы изображали понимание как измерение, по отношению к которому строится DIKW. [6] [30]

Кливленд описал мудрость просто как «интегрированное знание - информация, сделанная сверхполезной». [9] [13] Другие авторы охарактеризовали мудрость как «знание того, что нужно делать» [6] и «способность выносить здравые суждения и решения, очевидно, не задумываясь». [9] [27] Мудрость предполагает использование знаний для общего блага. Из-за этого мудрость глубже и уникальнее человека. Это требует понимания хорошего и плохого, правильного и неправильного, этичного и неэтичного.

Зеленый описал мудрость как «знание почему» [16], но позже уточнил свои определения, чтобы отличить «почему делают» (мудрость) от «почему» (информация), и расширил свое определение, включив в него форму знания. что («что делать, действовать или выполнять»). [4] По словам Нихила Шармы, Зеленый выступал за уровень модели за пределами мудрости, называемой « просветлением ». [14]

Представления [ править ]

Графическое представление [ править ]

Блок-схема иерархии DIKW.

DIKW - это иерархическая модель, часто изображаемая в виде пирамиды [1] [9] с данными в основании и мудростью на вершине. В этом отношении она похожа на иерархию потребностей Маслоу , в которой каждый уровень иерархии считается важным предшественником вышеперечисленных уровней. В отличие от иерархии Маслоу, которая описывает отношения приоритета (более низкие уровни сосредоточены на первом), DIKW описывает предполагаемые структурные или функциональные отношения (более низкие уровни содержат материал более высоких уровней). И Зеленому, и Акоффу приписывают создание изображения пирамиды [9].хотя ни один из них не использовал пирамиду для представления своих идей. [9] [16] [17]

DIKW также был представлен в виде двухмерной диаграммы [6] [34] или в виде одной или нескольких блок-схем. [26] В таких случаях отношения между элементами могут быть представлены как менее иерархические, с петлями обратной связи и отношениями управления.

Дебонс и его коллеги [21], возможно, были первыми, кто «представил иерархию графически». [9]

На протяжении многих лет было произведено множество адаптаций пирамиды DIKW. Один пример, используемый менеджерами по знаниям в армии США , пытается показать прогресс, преобразующий данные в информацию, затем знания и, наконец, мудрость, а также действия, необходимые для достижения общего понимания во всей организации и управления рисками принятия решений. [35]

Адаптация пирамиды DIKW менеджерами по знаниям армии США

Вычислительное представление [ править ]

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений пытаются улучшить процесс принятия решений путем внедрения новых технологий и методов из области моделирования и моделирования в целом и, в частности, из области интеллектуальных программных агентов в контексте агентного моделирования . [36]

Использование расширенного распределенного моделирования для поддержки представления информации, знаний и мудрости

В следующем примере описывается военная система поддержки принятия решений, но ее архитектура и лежащая в основе концептуальная идея могут быть перенесены в другие области приложений: [36]

  • Цепочка создания стоимости начинается с качества данных, описывающих информацию в базовых системах управления и контроля.
  • Качество информации отслеживает полноту, правильность, актуальность, последовательность и точность доступных элементов данных и информационных заявлений.
  • Качество знаний связано с процедурными знаниями и информацией, встроенными в систему командования и управления, такими как шаблоны для сил противника, предположения о таких объектах, как дальности и оружие, а также доктринальные предположения, часто закодированные в виде правил.
  • Качество осведомленности измеряет степень использования информации и знаний, встроенных в систему управления и контроля. Осведомленность явно относится к когнитивной сфере.

Благодаря введению общей операционной картины данные помещаются в контекст, что приводит к информации, а не к данным. Следующим шагом, который обеспечивается сервис-ориентированными веб-инфраструктурами (но еще не используется в оперативном режиме), является использование моделей и симуляций для поддержки принятия решений. Системы моделирования являются прототипом процедурных знаний, которые являются основой качества знаний. Наконец, использование интеллектуальных программных агентов для постоянного наблюдения за боевой сферой, применения моделей и симуляций для анализа происходящего, отслеживания выполнения плана и выполнения всех задач, необходимых для информирования лиц, принимающих решения, о том, что происходит. , системы управления и контроля могут даже поддерживать ситуационную осведомленность, уровень в цепочке создания стоимости, традиционно ограничиваемый чистыми когнитивными методами.[36]

Критика [ править ]

Рафаэль Капурро , философ из Германии, утверждает, что данные - это абстракция, информация относится к «акту передачи смысла», а знание »- это событие выбора значения (психической / социальной) системы из ее« мира »на основа общения ». Таким образом, любое впечатление логической иерархии между этими понятиями «сказка». [37]

Одно возражение, выдвинутое Зинсом, состоит в том, что, хотя знание может быть исключительно когнитивным феноменом, сложность указания на данный факт как на отдельную информацию или знание, но не на то и другое одновременно, делает модель DIKW неработоспособной.

[I] Знаменитое уравнение Альберта Эйнштейна «E = mc 2 » (которое напечатано на экране моего компьютера и определенно отделено от любого человеческого разума) информацию или знания? "2 + 2 = 4" - это информация или знания? [2]

В качестве альтернативы информацию и знания можно рассматривать как синонимы . [38] В ответ на эту критику Зинс утверждает, что, не считая субъективистской и эмпирической философии, «три фундаментальных концепции данных, информации и знаний и отношения между ними, как они воспринимаются ведущими учеными в академическом сообществе информатики. ", имеют значения, открытые для различных определений. [2] Роули повторяет эту точку зрения, утверждая, что там, где определения знания могут не совпадать, «[t] эти различные точки зрения все берут за отправную точку отношения между данными, информацией и знаниями». [18]

Американские философы Джон Дьюи и Артур Бентли в своей книге « Знание и известное» 1949 года утверждали, что «знание» - это «расплывчатое слово», и представили сложную альтернативу DIKW, включая около девятнадцати «терминологических указателей». [9] [39]

Теория обработки информации утверждает, что физический мир состоит из самой информации. [ необходимая цитата ] Согласно этому определению, данные состоят из физической информации или являются синонимом этой информации . Однако неясно, будет ли информация, как она задумана в модели DIKW, считаться производной от физической информации / данных или синонимом физической информации. В первом случае модель DIKW допускает ошибку двусмысленности . В последнем случае уровень данных модели DIKW вытесняется утверждением нейтрального монизма .

Педагог Мартин Фрике опубликовал статью с критикой иерархии DIKW, в которой он утверждает, что модель основана на «устаревших и неудовлетворительных философских позициях операционализма и индуктивизма », что информация и знания - это слабые знания, а мудрость - это «владение» и использование обширных практических знаний. [40]

Дэвид Вайнбергер утверждает, что, хотя пирамида DIKW кажется логичным и прямолинейным развитием, это неверно. «То, что выглядит логическим развитием, на самом деле является отчаянным криком о помощи». [41] Он указывает на разрыв между Данными и Информацией (которые хранятся в компьютерах) и Знанием и Мудростью (которые являются человеческими усилиями). Это говорит о том, что пирамида DIKW слишком упрощена в представлении того, как эти концепции взаимодействуют. «... Знание не определяется информацией, поскольку именно процесс познания первым решает, какая информация актуальна и как ее использовать». [41]

См. Также [ править ]

  • Таксономия Блума  - Система классификации в образовании
  • Мышление высшего порядка  - концепция реформы образования
  • Интеллектуальный цикл
  • Лестница вывода
  • Модель иерархической сложности  - структура для оценки сложности поведения.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Б с д е е г ч я J к Роули, Дженнифер (2007). «Иерархия мудрости: представления иерархии DIKW». Журнал информационных и коммуникационных наук . 33 (2): 163–180. DOI : 10.1177 / 0165551506070706 .
  2. ^ a b c d e f g h i j k l m n o p Зинс, Хаим (22 января 2007 г.). «Концептуальные подходы к определению данных, информации и знаний» (PDF) . Журнал Американского общества информационных наук и технологий . 58 (4): 479–493. DOI : 10.1002 / asi.20508 . Проверено 7 января 2009 года .
  3. ^ Баскарада, Саса; Корониос, Энди (2013). «Данные, информация, знания, мудрость (DIKW): семиотическое теоретическое и эмпирическое исследование иерархии и ее качественного измерения» . Австралазийский журнал информационных систем . 18 : 5–24.
  4. ^ a b c d e f g h Зеленый, Милан (2005). Управление человеческими системами: объединение знаний, управления и систем . World Scientific . С. 15–16. ISBN 978-981-02-4913-7.
  5. ^ Ливсли, Дениз (сентябрь 2006 г.). «Информационная цепочка знаний» . Информатика здравоохранения сейчас . Суиндон: Британское компьютерное общество . 1 (1): 14 . Проверено 8 января 2008 года .[ постоянная мертвая ссылка ]
  6. ^ a b c d e Чисхолм, Джеймс; Уорман, Грег (2007). «Опытное обучение в управлении изменениями». В Зильберман, Мелвин Л. (ред.). Справочник экспериментального обучения . Джосси Басс . С. 321–40. ISBN 978-0-7879-8258-4.
  7. ^ Дуань, Юконг; Шао, Лисю; Ху, Гунчжу; Чжоу, Чжанбин; Цзоу, Цюань; Линь, Чжаосинь (2017). «Определение архитектуры графа знаний с графом данных, графом информации, графом знаний и графом мудрости». 2017 15-я Международная конференция IEEE по исследованиям, управлению и приложениям программной инженерии (SERA) . IEEE . С. 327–332. DOI : 10,1109 / SERA.2017.7965747 . ISBN 978-1-5090-5756-6.
  8. ^ a b Чу, Чун Вэй; Дон Тернбулл (сентябрь 2006 г.). Работа в сети: поиск информации и работа с знаниями во всемирной паутине . Kluwer Academic Publishers . С. 29–48. ISBN 978-0-7923-6460-3.
  9. ^ Б с д е е г ч я J к л м п о р Q R сек т у V ш х у г аа аЬ ас объявления аи аф ага ах д.в. Aj Уоллес, Дэнни P. (2007). Управление знаниями: исторические и междисциплинарные темы . Библиотеки без ограничений . С. 1–14. ISBN 978-1-59158-502-2.
  10. ^ Элиот, Т.С. "Хор из" Скалы " " . Поэзия Nook .
  11. ^ a b c d e Боулдинг, Кеннет (1955). «Заметки об информационном понятии». Исследование . Торонто. 6 : 103–112. КП IV, стр. 21–32.
  12. ^ a b c Генри, Николас Л. (май – июнь 1974 г.). «Управление знаниями: новая проблема для государственного управления». Обзор государственного управления . 34 (3): 189–196. DOI : 10.2307 / 974902 . JSTOR 974902 . 
  13. ^ Б с д е е Кливленде, Харлан (декабрь 1982 года). «Информация как ресурс». Футурист : 34–39.
  14. ^ a b c d e Шарма, Нихил (4 февраля 2008 г.). "Происхождение" Иерархии "данных, информации, знания и мудрости" . Проверено 7 января 2009 года .
  15. ^ Кули, Майк (1980). Архитектор или пчела ?: Отношения человека и технологии . Монро: South End Press . ISBN 978-0-89608-131-4.
  16. ^ a b c d e f g h Зеленый, Милан (1987). «Системы поддержки менеджмента: на пути к интегрированному управлению знаниями». Управление человеческими системами . 7 (1): 59–70. DOI : 10.3233 / HSM-1987-7108 .
  17. ^ Б с д е е г Акофф, Рассел (1989). «От данных к мудрости». Журнал прикладного системного анализа . 16 : 3–9.
  18. ^ Б с д е е г ч я J к л м п о р Rowley, Дженнифер; Ричард Хартли (2006). Организация знаний: введение в управление доступом к информации . ООО «Ашгейт Паблишинг» , стр. 5–6. ISBN  978-0-7546-4431-6.
  19. ^ a b Адлер, Мортимер Джером (1970). Время нашей жизни: этика здравого смысла . Холт, Райнхарт и Уинстон . п. 206. ISBN. 978-0-03-081836-3.
  20. ^ a b Адлер, Мортимер Джером (1986). Руководство по обучению для непрерывного стремления к мудрости . Кольер Макмиллан . п. 11 . ISBN 978-0-02-500340-8.
  21. ^ a b c Дебонс, Энтони; Эстер Хорн (1988). Информационная наука: комплексный взгляд . Бостон: GK Hall . п. 5. ISBN 978-0-8161-1857-1.
  22. ^ Джексон, Роберт (1999). Информационный дизайн . Кембридж: MIT Press . п. 267 . ISBN 978-0262100694.
  23. ↑ Додиг-Црнкович, Гордана, цитируется в Zins, id. , at pp. 482.
  24. ^ Ess, Чарльз, цит Zins, идентификатор. , на стр. 482-83.
  25. ^ Wormell, Irene, цит Zins, идентификатор. , на стр. 486.
  26. ^ a b c d e Лью, Энтони (июнь 2007 г.). «Понимание данных, информации, знаний и их взаимосвязей» . Журнал практики управления знаниями . 8 (2) . Проверено 7 января 2009 года .
  27. ^ a b c d Gamble, Paul R .; Джон Блэквелл (2002). Управление знаниями: современное руководство . Лондон: Коган Пейдж . п. 43. ISBN 978-0-7494-3649-0.
  28. ^ а б в г д Бойко, Боб (2005). Библия управления контентом (2-е изд.). Индианаполис: Уайли . п. 57 . ISBN 978-0-7645-4862-8.
  29. ↑ Harmon, Glynn, цитируется Zins, id. , на стр. 483.
  30. ^ a b c d e Беллинджер, Джин ; Дурвал Кастро; Энтони Миллс (2004). «Данные, информация, знания и мудрость» . Проверено 7 января 2009 года .
  31. ^ Дебонс, Энтони, цитируется в Zins, id. , на стр. 482.
  32. ↑ Albrechtsen, Hanne, цитируется в Zins, id. , на стр. 480.
  33. ^ Дэвенпорт, Томас Х .; Лоуренс Прусак (1998). Рабочие знания: как организации управляют своими знаниями . Бостон: Издательство Гарвардской школы бизнеса . С.  5 . ISBN 978-0-585-05656-2.
  34. ↑ Choo, Chun Wei (10 мая 2000 г.). «Континуум данных-информации-знаний» . Работа в сети: поиск информации и работа с знаниями во всемирной паутине . Проверено 9 января 2009 года .
  35. ^ Публикация методов армии США (ATP) 6-01.1, Методы эффективного управления знаниями, опубликована в марте 2015 г. http://armypubs.army.mil/doctrine/DR_pubs/dr_a/pdf/atp6_01x1.pdf Архивировано 5 сентября2015 г., Вайбак машина
  36. ^ a b c Толк, Андреас (2005). «Архитектура системы поддержки принятия решений на основе агентов для военной области». Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в средах, опосредованных агентом . 115 : 187–205.
  37. ^ Рафаэль Capurro , цит Zins, ид. , на стр. 481
  38. ↑ Поли, Роберто, цитируется в Zins, id. , на стр. 485.
  39. ^ Дьюи, Джон ; Артур Ф. Бентли (1949). Знание и известное . Бостон: Beacon Press. С. 58, 72–74. ISBN 978-0-8371-8498-2.
  40. ^ Фрике, Мартин (2009). «Пирамида знаний: критика иерархии DIKW». Журнал информатики . 35 (2): 131–142. DOI : 10.1177 / 0165551508094050 . ЛВП : 10150/105670 .
  41. ^ a b Вайнбергер, Дэвид (2 февраля 2010 г.). «Проблема иерархии данных-информации-знаний-мудрости» . Harvard Business Review . Дата обращения 3 февраля 2020 .CS1 maint: дата и год ( ссылка )

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Привет, Джонатан (декабрь 2004 г.). «Цепочка данных, информации, знаний, мудрости: метафорическое звено» (PDF) . Архивировано 2 декабря 2007 года из оригинального (PDF) . Проверено 2 октября +2016 .