学科视角下的知识生命周期，本文主要内容关键词为：视角论文,生命周期论文,学科论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
从文明诞生的第一天起，人类就尝试将所知的一切整理传递给其他人：如何有系统地进行知识创新、撷取、储存、整合、分享、再利用与再创新的过程就是所谓的知识管理。处于复杂的知识生态中的科学知识如何管理，这需要我们抛弃将整体划分为可以理解并解释的个体的机械的还原论，拾起复杂性理论的武器，用生命周期这样一种系统思维去关照知识的多重属性、多维价值以及多样化的影响因素。生命周期理论是管理与经济学科的重要假设之一，源于社会有机体论的生命周期方法遵循系统论思维，以整体性原则、关联性原则、结构性原则和动态性原则统摄整个研究过程，是一种高质量的研究框架。
科学知识面临着不断增长与不断老化的困局，要想突破这个生命周期，走可持续发展的成长道路，必须探求知识生命周期，从而相应产生了科学知识生命周期的理论。
1 科学知识生命周期的理论来源
1.1 知识系统的进化论
1967年，英国哲学家波普尔提出知识的“三个世界”——物理客体或物理状态世界O（Object）、意识状态或精神状态世界R（Recognition）、思想领域客观内含的世界K（Knowledge）。其中第一世界指的是物体、产品、属性、运动，第二世界指的是主观印象、感觉、归纳和规律，第三世界指的是科学理论、思想、科学著作、猜想和不断的新推动[1]。
如图1所示，在O-R-K的平面上，构成了封闭环路。K点具有生长能力，在严密完善自己的同时，又不断发现新的矛盾和问题，形成活跃的新生命力，创新的孕育点。在K点向外，是严重发散的，这种发散证明了第三世界的独立性以及知识的进化。
著名情报学家刘植惠教授借鉴英国学者道金斯的“思想基因”和印度学者斯·科·森的“情报基因”的概念，为消除两者的某种不确定之处，独树一帜、自成一体地在国内首次创立了“知识基因”术语，构建了“知识基因”理论与方法。所谓“知识基因”就是知识单元，是离子形态的科学概念，是科学知识进化的功能单位[2]。他认为，知识的发展进化体现为知识基因的遗传与变异，目标旨在揭示人类社会整体知识增长的内在机制。
在知识基因理论的基础上，他提出知识三体理论，将知识分为知识基因体、知识变异体、知识空白体三种形体，建构了科学发展模型、知识遗传与变异模型、知识扬弃模型、知识表述模型、知识预测模型、知识测度模型[3]。
1.2 知识场理论
知识场理论是借用物理学力场或磁场的概念，类似于场理论，如果知识空间中存在知识缺口，即现有知识存量不足以解决已存在的问题，可以通过外部知识的获得来弥补。这时知识场开始形成，即知识点周围会存在许多将其他点（或集体）的知识推向该问题的力线。以知识载体类比正电荷，两者的相同点是周围均存在发散的场线，即所有的知识载体成为一种发散的知识场。其不同点在于每一个知识点的知识场都既散发知识又汇集知识，知识点之间通过知识场发生作用[4]，如图2所示。
图中A和B节点代表两个不同的知识领域，箭头代表知识单元及其运动方向，在图中知识正由领域A进入到领域B，这种运动类似于磁场中的磁力线，这些知识单元的定向运动构成了知识场。
所谓科学知识的知识场，就是指科学知识的扩散和吸收。由于场的动力学性质，导致各个学科知识之间需要经由知识场才能传递和吸收。这种知识流动就是知识场效应的最突出表现，它是在知识场力的作用下实现的，这是知识扩散和吸收的基本动因[5]。
笔者所探讨的学科“知识场”效应，也可以用自组织理论来予以解释。自组织是有序化的动力，正因为学科知识之间本身可以进行协同结合与互动，它们才能走向整合和有序。因为场理论共有的辐射性与影响力特征，知识场理论能有效解释发生在知识空间内的知识交流过程，学科知识点的辐射能力及影响力大小显然与其本身的属性特征（如知识量的多少、知识质量的高低等）有关[6-7]。知识场理论也可以用于解释带头学科的形成，即带头学科的知识点通常适用范围广泛，反映在知识场线密集，它的突破往往会带来知识场的“链式反应”。然而，必然存在有些学科因为知识距离过大而不在知识融合的领域范围，成为相对的空白点。
经由最省力法则，学科知识会不断靠近带头学科而远离空白点，这是由于它们在知识场中获取资源的能力决定的。这些资源表现为结构性的、经济性的和制度性的。在某种程度上，学科知识网络在特定学科场域中发现资源、获取资源、调度和利用资源的动态过程就是学科知识网络的动力学过程[5]。
2 科学知识的生命周期表现
2.1 科学知识的历时表现
可以说，科学知识计量学是建立在科学知识的时间属性上面的，如文献增长规律、文献老化规律、文献引用规律等，这可以称之为科学知识的历时表现，因为科学知识存在历时增长的同时也存在历时老化。现今各类文献数据库均采用了“研究趋势”的可视化来表现对科学知识的历时观察，如CNKI学术趋势、万方研究趋势等，搜索引擎google也提供了诸如趋势和google资讯时光隧道的功能。
科学文献的引用规律是科学计量学的重点，也同样突出了科学知识的历时表现，这可以表现在引文时序图的产生原理和可视化软件CiteSpace的设计思路上。
加菲尔德的科学引文索引极大地改变了学者们研究科学共同体及其隐性知识的方式，他发明的Histcite软件可以搜索、浏览和获取某一知识领域专题的编年引文文献[8]。引文时序图正是建立在普赖斯和加菲尔德关于科学引文网络的思想基础上的科学计量实践成果。引文时序图分析以一组重要的具有代表性的引文或著者为节点，按时间先后标以序号，连接这些节点并以被引率或其引用次数为权值，构成引文时序图[9]。
利用CiteSpace分析软件，可以通过引文网络分析，找出学科领域演化的关键文献（即知识拐点），探寻学科领域演化的关键路径，分析学科演化的潜在动力机制，并预测学科发展前沿。CiteSpace有TimeZone分析按钮，提供了对科学知识的生命周期视角观察的支持。
2.2 科学知识的演进与跃迁
知识生命周期理论正是对科学知识的知识源、知识生产和知识传播这一技术规律的揭示。科学知识的演进与跃迁正是知识生命周期的微观表现。下面笔者谨借由战略坐标图来展现主题科学知识的演进与跃迁。战略坐标图（Strategic Diagram Graph）是目前应用较为广泛的可视化共词分析方法，主要用来描述某一研究领域内部联系情况和领域间相互影响情况，如图3所示。
战略坐标图是建立在二维坐标系上的、表达类目分布情况的可视化分析工具。其中X轴代表向心度，Y轴代表密度，坐标原点是向心度和密度的平均值。密度越高，表示类之间的联系越紧密；向心度越高，表示类内成员间的联系越紧密。
处于第一象限的类团，密度和向心度是最高的，不仅类团内成员间的关系密切，该类团与其他类团成员之间的联系也很紧密，这一象限的类团是学科研究的重点或热点，类团中的主题较活跃，且与其余研究主题密切相关。在第二象限中，类团的成员在学科领域中表现活跃。但类团的内部成员间联系较松散，因此，该象限的类团具有潜在的发展空间，但不稳定。在第四象限，主题领域内部联系程度较为紧密，已经具备一定的研究规模。但其与外部联系不紧密。第三象限，主题密度及向心度都低，属于边缘主题，且内部结构松散，研究尚不成熟。
为进一步说明战略坐标图的意义和研究知识管理学的内部研究结构，借以反应知识管理学科的知识生命周期。共词分析法建立在词频分析法的基础之上，用共词分析法分析知识管理学发展情况，需要通过六个步骤完成：（1）确定分析问题，从而为数据库检索确定主题；（2）确定分析单元，即确定是按共主题还是共关键词分析；（3）确定知识管理学领域的主要关键词或主题词，通过截取出现频次超过一定阈值，并且能够代表该学科研究主题或研究方向的高频词；（4）建立关键词共词矩阵，通过两两统计这些高频词在同一篇文章中共同出现的次数，形成共词矩阵，进而计算相似矩阵和相异矩阵；（5）利用多元统计方法对所建矩阵进行统计分析，具体包括因子分析、聚类分析和多维尺度分析等；（6）做战略坐标图，利用共词矩阵和统计分析结果，定量画出战略坐标图。
首先，笔者从中国知网数据库中析取了与“知识管理”主题相关的高频关键词88个，建立88×88的共词矩阵。按照崔雷[10]、马费成[11]等人的研究方法，笔者得出共词分析中的因子分析结果如表1所示，这是现有知识管理学的研究结构。
由于因子分析中有了主观的因子命名，可以用作战略坐标图的知识类团，故而后续步骤是计算各因子类团之间和内部的联系程度，即向心度和密度。向心度是每个词团与其他词团现次数的和的均值，用以测量一个词团和其他词团之间相互联系的程度；密度是词团内部主题词共现次数的平均值，用以测量词团内部词语之间的共现强度。结合高频主题词共现矩阵和多元统计分析结果，计算出每一类热点的密度和向心度，取各热点的密度和向心度的平均值做原点，可以绘制出战略坐标，其中密度和向心度的计算结果列表和战略坐标图如表2和图4所示。
密度轴和向心度轴二维坐标系分解成为四个象限，从周边/核心和成熟/不成熟两个维度对知识管理学的学科主题进行了展示。
第一象限主题类目为知识管理学科属性、流程知识管理，处于核心、成熟的学科地位，表明知识管理的跨学科研究和流程化管理思想仍然是研究的热点。
第二象限主题类目为空，表明知识管理科学领域内没有周边但成熟的研究内容。
第三象限主题类目为知识服务创新、知识管理绩效评价、组织管理创新、SCM&CRM、组织知识管理、知识产权管理战略、知识管理模式，此象限的研究主题处于周边、不成熟的学科地位，有知识管理分支学科，还有其他学科领域对于知识管理的借鉴。借用知识场的理论，这部分知识点表现出知识缺口不大、知识势能不高的特征。
第四象限主题类目为知识管理技术、Blog、知识管理工具、图书馆与知识转化，此象限的研究主题领域结构比较松散，密度值较低，说明研究尚不成熟，内部联系较弱；向心度较高说明与其他研究结合紧密，该领域的工作有进一步发展的空间，学科主题研究潜力较大，体现了知识管理研究的技术化、工具化趋势。
3 科学知识生命周期与实践知识生命周期的比较
3.1 长半衰期知识与短半衰期知识
知识半衰期是在一个领域内由于新的发展、研究、创新或思潮变革等导致原有的一半的知识失去效用所需要的时间[12]，由于其简明易懂故而用于知识生命周期的衡量。不同类型的知识将会有不同半衰期，科学知识与实践知识的生命周期则分别表现出长半衰期知识（Long Half-life Knowledge）和短半衰期知识（Short Half-life Knowledge）的特征。
表3总结了长半衰期知识和短半衰期知识的特征，重点强调了获取及老化的速率不同。当然，这两种划分略显极端，大多数知识可能在一定程度上介于两者之间[13]。
长半衰期知识往往花费数年的时间，或至少数月获得，它相较于短半衰期知识具有一个非常慢的折旧速度。长半衰期知识适合在在正式的教育机构系统地获得。因为它往往会有经济学家所谓的“正外部性”，是公共部门提供财政拨款的优先对象。但是由于它的经济回报并不是迅速的，这种知识经常是依靠家庭和政府来获得，而不是依赖富于积极性的专家或他们所在的公司。
而与此相对，短半衰期知识常常可以在几天、数周或者至多数月的时间里获得。它往往是实用的、职业性的知识，而且拥有一个快速的经济回报。它的有用性是短暂的，通常迅速贬值。例如，学习使用一个新的软件，或者一种新的手术技术。如果疏于练习，这种知识很容易被遗忘。但是，许多领域的技术即使经常练习，因为技术发展迅速也会使已有知识快速过时。这种知识的提供者通常是由个人或公司提供，但是如果能够增进社会利益，公共部门也会提供应有的资助。
3.2 科学知识生命周期与实践知识生命周期的内涵与外延
知识生命周期理论是一个全新的知识管理理论，现阶段关于知识生命周期的理解纷繁复杂，但笔者认为存在知识生命周期与知识管理生命周期的重要概念分歧。知识生命周期与知识生命周期管理的区别在于研究目的、研究性质、研究角度与对象等方面的差异。而这种差异的产生就是因为没有对应厘清科学知识生命周期与实践知识生命周期的内涵与外延。
（1）研究目的不同。知识生命周期理论的目的是要对知识在整个生命周期内运动的本质及规律做出科学的解释，知识生命周期管理的目的在于对知识进行贯穿整个生命周期的有效管理，帮助组织以最小的整体成本获取最大的效益。
（2）研究性质不同。知识生命周期考察的是知识自产生到消亡整个生命运动过程中的特征与规律，属于理论研究范畴，知识生命周期管理是在知识生命周期理论基础上采取相应的阶段性管理措施，以保证知识在完整生命周期中管理绩效的最大化，属于应用研究范畴。
（3）研究角度与对象不同。知识生命周期理论从知识运动的视角，考察这一客观运动的自身规律，研究对象是知识本身，知识生命周期管理是从知识管理的视角，研究如何在知识生命周期各阶段采用适当的操作与策略，研究对象既包括知识自身，也包括知识机构、知识用户、知识环境等知识主体与环境。
关于两者在生命周期过程上的差异，突出表现在：第一，划分生命周期阶段的方法不同。知识生命周期理论在应用中的重要特征是对于定量化测度指标的注重，以期可以客观地描述、识别、模拟知识的生命周期阶段及生命演化进程，然后绘制生命周期曲线；而在知识生命周期管理理论中，这一阶段划分更多的是将知识的生命周期过程予以主观地、机械化地分解，主要基于知识员工的业务经验，即提炼现有的企业知识业务流程和知识产品加工流程。第二，描述的知识生命过程不同。知识生命周期理论的研究起点是知识产生以后，以价值产生为起点，如文献发表、观点分享等，而对于知识的生成组织和后期的老化或者进化阶段，因为很难用定量的方式来测度，就没有纳入到价值视角的研究范畴；而知识生命周期管理则是管理知识客体的全生命周期，特别涉及和关照知识生成之后是如何被采集、组织、存储和利用的，是对知识循环的全方位管理[14]。
至此，我们应当明晰科学知识生命周期与实践知识生命周期的内涵与外延，科学知识生命周期是基于学科视角，关注知识价值的变动，生命周期由最省力法则而激发，像是受到“看不见的手”的自组织约束；而实践知识生命周期是基于组织视角，关注知识流程的优化，生命周期由系统论、整体论控制，是一种基于知识战略的严格的制度约束，如表4所示。
4 结语
本文通过科学知识生命周期的阐释及相关问题的探讨，采用战略坐标图研究学科知识网络生命周期的研究思路，希望能为学科视角下的知识管理研究提供一个新的视角。笔者首次深入论述了“知识半衰期”的概念，以作为知识生命周期的表征指标。对于科学知识生命周期的价值细化以及更进一步的实践知识生命周期的流程观点的阐述，以及知识生命周期思想如何落地成为可行性的知识管理解决方案等，将成为笔者后续的研究目标。
标签：组织生命周期理论论文; 战略分析论文; 知识管理论文;