基于可视化技术的知识转化框架研究，本文主要内容关键词为：框架论文,知识论文,技术论文，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。
野中郁次郎提出的SECI知识转化模型描述了显性知识和隐性知识相互转化从而实现知识创新的过程[1]，并提出了知识创新的四种模式：社会化模式、外化模式、组合化模式及内化模式。SECI模型描述了知识转化完成之后知识属性的变化，但对知识转化的具体过程并未描述[2]。如何实现知识转化成为了知识管理领域的重要课题。
到目前为止，关于这一课题的研究在学术界尚无定论，但主要集中在以下3个方向：一是从实现知识转化的环境出发，如野中郁次郎的“场”理论认为促进知识转化的是“利用、共享和实践知识的空间”[3]，Hannu Kivij
rvi则设计了一个虚拟环境模拟知识转化的过程并进行了实证研究[4]；二是从完成知识转化的活动出发，如Holsapple与Singh 的知识链模型认为实现知识转化的活动包括5个主要活动及4个次要活动[5]；三是从支撑知识转化的技术出发，如林榕航将支撑知识转化的技术分为“社会化”技术、“外化”技术、“组合”技术及“内化”技术[6]，又如赵林、杨保安提出了基于人工智能的知识链模型[7]。本文则从可视化技术如何支撑完成知识转化的活动进而促进知识转化的角度出发，构建了基于可视化技术的知识转化框架。
1 可视化技术演进
可视化技术充分利用人类对视觉模式的快速识别和处理的能力，将人脑和计算机这两个强大的处理系统联系在一起，以增强人类认知能力为目的，已在知识转化中发挥作用，体现在信息可视化与知识可视化的应用上。
Card等人把信息可视化定义为：“使用计算机支撑的、交互性的可视化方式表示抽象数据以增强认知”[8]。信息可视化的基本目的是在大量数据中发现新的见解、增强认知，用以展示信息结构、挖掘隐含在大量数据中的信息和知识。因此，在一定程度上可以认为信息可视化就是利用可视化技术实现知识转化中的组合化模式。
Eppler等人将知识可视化定义为：“使用可视化方式表示知识，以促进群体之间的知识传播和创新”[9]，是从知识传播的角度出发，利用可视化技术将知识(主要是隐性知识)表示出来，改善发送者和接收者之间知识交流和共享效果。赵国庆等则认为知识可视化的实质是将人们的认知知识制品转化为显性的物理知识制品[10]。而从知识转化的角度看，知识可视化是利用可视化技术实现外化模式和内化模式。
信息可视化与知识可视化既有区别也有联系，国内外学者均在探索二者的整合思路。如2005年S.Tergan和T.Keller出版了名为《知识与信息可视化：探索整合》的论文集，提出了两个整合方向：一是知识与信息可视化相结合以促进学习和教育；二是以知识为导向组织信息以促进信息利用[11]。事实上，两个整合方向也体现了知识转化的思路，前者侧重外化和内化模式，后者侧重组合化模式。由以上分析可知，可视化技术的应用已经体现在知识转化上，但还没有系统探讨可视化技术如何实现知识转化的过程。需要说明的是，知识转化的社会化模式主要通过观察模仿实现，可视化技术在其中的作用有限，可视化技术在知识转化中的作用主要体现在其他三种模式上。因此，在笔者构建的框架当中，并未考虑社会化模式。
2 基于可视化技术的知识转化框架
笔者构建的基于可视化技术的知识转化框架，如图1所示。框架包括4个部分：知识源、知识活动、知识转化及可视化技术。该框架认为知识转化过程是通过一系列知识活动完成的，而可视化技术对知识转化的支持也是通过对知识活动的支持而实现的。下面对框架的4个部分进行详细阐述。
图1 基于可视化技术的知识转化框架
2.1 知识源
知识源是知识转化的源头，即知识转化中知识的来源。由于知识的存在形式和范围相当广泛，所以知识源是一个宽泛的概念。依据知识的属性，将知识分为显性知识和隐性知识。显性知识包括各种文档、资料、个人计算机及数据库中的数据以及分布在网上的各种文档。隐性知识主要是人脑中的经验、诀窍、观点和见解等。
2.2 知识转化
知识转化部分来源于经典的SECI模型，但仅考虑了外化模式、组合化模式及内化模式。同时，认为知识转化是通过一系列活动完成的，包括知识获取、知识提取、知识存储、知识融合、知识检索、知识传播、知识吸收、知识应用等，而其中最为关键的三种活动是知识提取、知识融合及知识吸收，分别对应外化模式、组合化模式及内化模式，它们直接关系到知识转化的水平。知识提取是指将隐性知识提取出来完成显性化的活动，如专家知识提取；知识融合是指将从各种来源获取到的知识融合在一起形成新知识的活动，如知识分类、知识发现；知识吸收指吸收各种来源的知识将其转化为自身知识的活动，如电子学习。
2.3 可视化技术
可视化技术则包括信息可视化以及知识可视化中的各种技术和工具。其中，知识可视化技术如启发式草图、概念图、认知地图、思维导图、语义网络、视觉隐喻、知识动画、知识地图、科学图表等；信息可视化如层次展示技术、网状展示技术、空间信息探索、地图、表格、图表等[12]。笔者认为概念图、认知地图、思维导图、语义网络、知识地图、视觉隐喻、层次展示技术(包括点线式和填充式，点线式如Space Tree、Cone Tree、Hyperbolic Tree，填充式如Treemap)、网状展示技术(如力导向算法、模拟退火算法、寻径网络、自组织地图)应用广泛，也特别适合知识转化的需要。
在有限计算机屏幕上显示复杂结构与大量细节内容时，如何处理细节内容与全局结构均需占据一定屏幕空间的矛盾是可视化面临的难题，即如何有效利用屏幕空间，目前主要通过交互技术解决，如鱼眼视图、概览+细节视图、多比例缩放、焦点+上下文视图等。
2.4 知识活动
可视化技术对知识活动的支持主要体现在知识提取、知识融合、知识吸收3个关键活动上，因此可将基于可视化技术的知识转化分为3个分支：可视化知识提取、可视化知识融合、可视化知识吸收。由于支持知识转化的活动之间是有联系的，除了3个关键活动之外的活动也与可视化技术相关。知识通过可视化技术提出处理后，直接支持知识获取与传播；知识通过可视化技术融合后，直接支持知识检索与应用；可视化知识学习与知识应用也密切相关；而可视化技术在知识转化中的应用直接影响知识的存储方式。另外，知识的可视化表示是可视化知识提取、可视化知识融合及可视化知识吸收的核心，后三者的实现是以知识表示的可视化为前提。3个分支的划分不仅抓住了知识转化的核心，也反映了知识转化实现的需要。
可视化技术与可视化知识提取、可视化知识融合、可视化知识吸收之间是多对多的关系，即一种可视化技术可以分别用在三项活动中的一个、两个或全部中，而每项活动也可以利用多种可视化技术。如概念图、认知地图、语义网络等均可用在可视化知识提取中；而概念图不仅可以用于可视化知识提取、可视化知识吸收，也可用于可视化知识融合中[13]。
3 案例研究
可视化技术能够改善知识转化的效果，本文给出3个案例进行研究，3个实例分别对应基于可视化技术的知识转化的3个分支。
3.1 Ideaquarium——可视化知识提取
头脑风暴法是隐性知识显性化的一种重要方法，Ideaquarium[14]则利用视觉隐喻技术支持头脑风暴法的过程，实现了专家知识的可视化提取。图2是电信运营商利用Ideaquarium制定网络服务广告战略的情景。
图2 Ideaquarium的界面
提取过程分为三步：①界定广告制定战略的出发点并将其隐喻为贝壳(图2中最下面靠外的两块)，提供战略的思考方向并将其隐喻为石头(图2中最下面靠内的三块)；②专家提出想法并将其隐喻为一条想法鱼，根据不同的思考方向将其放不同的石头上方，专家之间进行沟通并初步评价，想法鱼的尺寸代表支持度，越大表示支持度越高；③专家对提出的所有想法鱼分类，制定评价标准并将其隐喻为标准鱼(图2中最左面两条为标准鱼，其余10条为想法鱼)，然后将所有的想法鱼与标准鱼进行比较，高出标准鱼的想法鱼所代表的想法即是有效想法。
Ideaquarium让专家能够时刻把握提取过程的全貌，同时对别人及自己的想法有更好的认识，便于及时进行调整，提取过程中也易于激发新的思路。视觉隐喻的应用使得知识提取的过程直观、形象且更易提取新的知识。
3.2 BrainEKP——可视化知识融合
企业知识门户是显性知识融合的重要方法，BrainEKP[15]是基于概念图的企业知识门户解决方案，其界面如图3所示。图3上面部分是一个动态概念图，随着用户浏览自动更新显示的概念结构；下面部分是用户选择的具体概念的相关文档列表。
图3 BrainEKP的界面
BrainEKP利用概念图提供统一的访问界面，共享的知识模型，让员工在同一平台下协同工作。利用它可以制定整个企业的知识融合框架，通过连接所有的相关数据资源反映集体思想和知识处理过程，实现知识资源在不同部门和信息系统之间共享和传递，进而开发企业的智力资源。概念图的直观性、易用性、高效性使其成为企业知识门户的解决方案，提高了知识融合的程度，便于知识的检索和利用。
3.3 ParIS——可视化知识吸收
ParIS[16](Partnership Industry and School)是德国为了提高学生的科学素养、培养资源导向的自主学习(Self-regulated Resource-based Learning)能力的实践工程，旨在让学生具备终身学习能力以满足知识社会的需要。ParIS使用思维导图作为自主学习和资源导航工具，思维导图能够提高发散思维能力，打开思维的大门。项目人员对使用效果进行了实证研究，表1给出了与知识吸收相关的实验结果。
表1 思维导图对知识吸收的影响
序号 知识吸收指标样本数 平均值 标准方差
1
思维更加系统 19 2.79 0.92
2
关联新旧知识 19 2.79 1.08
3
获取新的知识 19 3.00 1.05
4
更易解决问题 19 2.83 0.92
5
更好理解内容 19 2.74 0.81
6
更好理解关系 19 2.47 0.70
表1中样本数是参与实验的学生人数，平均值是学生对相关指标打分的平均值(4为最高分)。由表1可知，思维导图能够在让思维更加系统、关联新旧知识、获取新知识、帮助解决问题、理解内容和关系等方面改善知识吸收的效果。另外，学生对该工具的平均支持度也高达3.53(最高分为4)。
利用可视化技术实现知识转化，能够改善知识转化的效果，具体表现在3个方面：一是降低知识提取的难度；二是提高知识融合的程度；三是提高知识吸收的水平。