基于信息构建的知识构建核心内容及过程模型研究，本文主要内容关键词为：核心内容论文,模型论文,过程论文,知识论文,信息论文，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。
修回日期：2006-10-14
〔分类号〕G350
信息构建(Information Architecture，简称IA)是促进人认知层次提高的手段之一，所要达到的基本目标是使信息清晰化和可理解，从而帮助人们吸收和利用信息，而知识构建(Knowledge Architecture，简称KA)是更高认知层次的活动，是为促进人们从信息中获得知识以及从知识中获得智慧。根据信息资源到知识资源演进发展的过程，可以看出IA向KA递进和发展是必然趋势。尽管如此，从IA到KA并不是一个简单的进化过程——比之IA，KA需要更复杂的条件、更完善的思想体系和更多的创新。从IA到KA的发展虽然符合人们对信息和知识获取的发展轨迹，但IA向KA转变的明确表现是什么？IA又如何实现到KA的转变？IA何时实现全面的转变过程？要回答这些问题，首先需要弄清楚KA的核心内容是什么？KA的构建过程又是怎样的？
1 从信息构建到知识构建
1.1 国内外知识构建研究现状
1.1.1 国外研究现状 知识构建(KA)是在信息构建(IA)基础上提出的又一新概念。美国信息构建师Tom Reamy在信息构建的基础上提出了从信息构建到知识构建的理念，认为“KA=IA+Contexts”，即知识构建是由信息构建与背景构成的，并认为KA在IA的主体框架(组织、导航、标识与检索)基础上朝着个性化、社会化和沟通交流的特性递进了一步[1]。微软全球信息服务中心的Vivian Bliss在IA全球会议中提出了未来微软软件系统的知识构建设想[2]。美国乔治梅森大学(George Mason University)学者Larry Kerschberg提出了一个知识构建模型[3]。DMR咨询公司顾问Martin L North在分析国外学者在知识创新和知识构建之间的关系时，提出知识构建的核心内容是人、内容和技术，提出知识构建的层次是“物理层-中间层-传输层-知识应用层-协同智能和过滤层-自动访问控制-用户界面”，提出知识构建的实施框架是“手工构建-信息构建-应用构建-技术构建”。
1.1.2 国内研究现状 随着国外学者对KA的研究，国内学者也纷纷对KA的相关问题进行了探讨。刘强、曾民族指出，我国科技信息工作应该向收集、加工、整理、传播、研究和利用知识的知识服务行业发展，并按IA和KA的原理和方法构筑符合信息生态环境变化和发展规律的信息和知识组织、标识、导航以及检索系统[5]。南开大学的柯平教授在2004年继信息构建(IA)后，在我国首次提出知识构建(KA)的概念[6]，认为它的主要思想不是否定信息构建，而是充分肯定信息构建的原理以及对知识管理系统构建所具有的重要意义，应吸收信息构建的核心思想，并用于知识管理领域。因此，应将用户需求目标和企业知识资产有机地结合起来，将战略思维与对象分析有机地结合起来，将网络环境与人有机地结合起来，将技术因素与文化因素有机地结合起来，以便更有效地组织、开发和利用企业的知识。马文荣、刘东苏论述了信息构建与知识构建的关系，并认为信息构建需要向知识构建的方向提升[7]。IA为KA奠定了基础，从IA向KA的提升，是知识经济时代人们渴求的必然选择。中国人民大学信息资源管理学院周晓英指出，KA要建立的知识框架需要嵌入更多的、复杂的背景因素，其焦点在于如何建立人与人之间有效的知识关联[8]。同时，认为KA是基于IA的信息构建形式，它的研究必须从知识的存储、组织、提供和智力基础结构等方面进行全方位探索，研究新技术并建立知识体系结构。
1.1.3 知识构建的内涵 在总结上述代表性研究的基础上，本文认为：知识构建是一种对知识资源进行优化整合的结构体系，是一种基于信息构建的主体框架，是使知识更易于理解和吸收的工作理念、工作过程和工作方法，相应地包括知识组织、知识标引、知识导航以及知识检索4个核心内容。
KA与IA相比，IA一般面向某个具体应用，其焦点在于如何建立人与信息之间的有效关联；而KA提供的是信息资源开发链条较高层次的信息或是知识本身，更突出人与内容的结合，其焦点在于如何建立人与人之间有效的知识关联，是通用的、面向基础的、多维的、动态的，与某个具体应用无关。同时，KA所建立的知识框架需要嵌入更多的、复杂的背景因素，因此KA具有更加人性化、社会化和智能化的特征，为企业(或组织)成功获取知识、共享知识，促进知识的交流和创新提供了有效的途径。
1.2 知识构建与信息构建的异同
1.2.1 KA与IA的联系 ①IA和KA都是关注内容组织问题的学问，解决共同的问题，即：将信息或知识表达清晰化、组织有序化、存储本地化；②IA和KA都建立在“以人为本”的思想基础上，关注特殊环境下人所处的信息生态和知识生态以及人的信息获取和知识利用的问题；③当IA的理念被用来整理组织内部的数据和信息，让信息便于发现管理，以便创建知识时，它就成为KA一个必不可少的基础。
1.2.2 KA与IA的区别 ①IA所解决的是人们如何发现信息和理解信息的问题，只需要回答人们所需信息的可能位置并更好地展示这些信息，而KA要解决的是提供给人们处理事物时利用哪些知识的问题，回答如何去做，而这与背景条件、个人差异、所处理的事物、要完成的任务有更加直接的关系；②与IA对比来看，KA所建立的知识框架需要嵌入更多的、更复杂的背景因素，因此需要IA的一些思路和方法，需要信息的组织系统、标识系统、导航系统和检索系统这样的信息构建基础，并在此基础上发展知识组织、知识标引、知识导航和知识检索，它们与IA的4个核心内容的差异就在于信息与知识之间的差异；③KA是以IA为基础的，但KA不是简单地由IA过渡而来，换言之，有好的IA基础不一定就能产生好的KA，KA是在IA与其他环境因素(或背景)综合的基础上形成的一个更复杂的体系结构。
1.3 由信息资源到知识资源的过程模型
要将信息构建(IA)与知识构建(KA)相关联，就必须谈及由信息资源(Information Resources，简称IR)到知识资源(Knowledge Resources，简称KR)的过程模型。从一些学者分析由IR到KR演进轨迹的不同层次内容看，信息构建(IA)所关注的领域多是在信息理解基础之上，从信息管理角度入手为信息管理的实现提供一系列的方法。而知识构建(KA)是在信息构建基础之上，基于知识的可理解特性为知识管理的应用提供切实可行的结构框架，它是知识管理的基础和前提，是信息管理的更高层次。企业(或组织)只有进行成功的知识体系建构，才能真正实现知识管理的目的，进而最终达到商业智能的高级阶段，为企业(或组织)的持续创新奠定基础。从信息资源(IR)到知识资源(KR)的组织过程模型中，我们可以清晰地看到知识构建在其中所发挥的承上启下的作用(见图1)。
图1 信息资源(IR)到知识资源(KR)过程模型
2 知识构建的核心内容
遵循由信息资源到知识资源演化发展的过程轨迹，即“事实→数据→信息→知识→智能→创新”，可以得出KA的核心内容包括知识组织、知识标引、知识导航和知识检索四大核心系统。同时，遵循IA由浅入深的构建层面，并结合KA的特点进行分析，可以认为KA的构建应遵循“使知识可访问→使知识可理解→使知识可传递”。因此，本文在对比分析IA的核心内容的基础上，从理论层面分析KA的核心内容。
2.1 知识组织
2.1.1 知识组织的内涵 知识组织是随着知识经济的到来而出现的一个规范化的术语，是在分类法的基础上发展起来的。它把知识客体中的知识因子和知识关系表示出来，以使知识有序化。通俗地说，知识组织就是按照知识的内在逻辑联系运用一定的组织工具、方法、标准对知识对象所进行的诸如整理、加工、揭示、控制等一系列有序化、系统化的活动。它包括主观知识的组织和客观知识的组织两方面，主观知识的组织是在人类大脑中进行的，表现为复杂的神经生理活动，而图书情报学则主要关注客观知识的组织活动。KA中所研究的知识组织是在IA中所研究的信息组织的基础上演变而来的。
2.1.2 IA中的信息组织 IA中所研究的信息组织，是将某一方面大量的、分散的、杂乱的信息经过整序、优化，形成一个便于有序利用系统的过程。它使原始信息集合转化为有序精良的计算机信息系统的数据库或者文献信息资源的索引等。同时，信息组织对信息集合的有序排列属于一种静态的、列举式的结构，因而不能展示人类知识创造的动态逻辑过程。所采用的信息组织方法主要有文件方式、数据库方式、主题树方式和超媒体方式；所使用的信息组织技术主要有元数据、搜索引擎、数据库技术和推送技术等。
2.1.3 KA中的知识组织 KA中所研究的知识组织，相对于信息组织而言，其目标已不仅仅停留在简单的对知识存储进行整序和提供知识，而是融合分析、归纳、推理等方法来实现知识挖掘的知识表示过程。它作为信息组织的高级形式具有自动化、集成化、智能化等特点。所采用的知识组织方法有知识表示、知识重组、知识聚类、知识存储、知识检索、知识编辑、知识布局和知识监控。所使用的知识组织技术有超文本技术、专家系统、数据仓库和知识挖掘等。因此，KA中的知识组织与IA中的知识组织的关系可表示为：知识组织=信息组织+更深更动态的范畴分类或面向任务的分类或面向用户的分类(也可三者结合)。
2.2 知识标引
2.2.1 知识标引的内涵 在知识组织完成后，我们还需要进行知识的标引工作。方法是从文档中提取一组能在一定程度上概括其内容特征、作用用户检索入口的关键性信息。用该组信息对文档进行标引，以便通过输入关键词检索到该文档知识。
2.2.2 IA中的信息标引 IA中的信息标引，是利用检索语言给检索的信息对象一定的标识，使之有序排列起来，存入数据库的过程。信息标引的方法很多，其中应用比较广泛的是分类标引和主题标引[9]。分类标引用于族性检索，是以知识门类的划分来揭示和组织信息的。主题标引适用于特性检索，是利用词汇关系来获取用户所需的特定信息的。目前，任何一种检索语言单独使用都很难满足网络多维检索的需求。因此，在许多网络语言设计方案中，有人提出“关键词—叙词—类名[10]”一体化方案。同时在网页文本中还可采用抽词标引和赋词标引技术[11]，在信息检索系统中最常用的标引方式有全文标引和关键词标引。
2.2.3 KA中的知识标引 KA中的指标标引，可以根据企业(或组织)具体的情况在信息标引的基础上来选择其中的一种或几种标引方法。标引的主要作用在于给每个确定的类一个合适的名称，这个名称符合人们的使用习惯，又能够囊括和包含在该类下的所有项目的内容，能区分其他类的所有项目。只要是符合企业(或组织)实际情况的信息标引方法在知识标引的过程中都可以加以使用。因此，KA中的知识标引和IA中的信息标引的关系可表示为：知识标引=信息标引+更加面向过程、可视工具、个人标识、知识社区的张力。
2.3 知识导航
2.3.1 知识导航的内涵 导航在字典中的含义有两个方面：一是指引导从一个地方到另一个地方；二是指确定位置。知识导航源自知识管理，又体现知识管理的功效，可运用知识管理的成果为读者提供一种特殊服务。因此，所谓的知识导航建立在知识管理基础之上，运用多种先进技术与手段，主动地向读者提供知识咨询服务的帮助与指导，以快捷有效的方法，尽量满足读者的知识/信息需求。
2.3.2 IA中的信息导航 IA中所研究的信息导航，主要针对网络环境。其发展历程分为三个阶段：萌芽阶段(人机界面设计)→初始阶段(静态、封闭超文本/超媒体系统导航)→发展阶段(大型、开放的网络超文本/超媒体系统)。网络信息导航包括的主要研究内容有：网络信息用户信息查询行为研究，网络信息导航方法研究，网站信息导航模式研究，网络信息导航算法与原型研究，导航绩效的影响因素研究。
2.3.3 KA中的知识导航 KA中所研究的知识导航，相对于信息导航而言，其最大特点是主动服务，即在多方了解与掌握读者的知识/信息技术需求基础上，提供“送货上门”的主动服务。同时借助及时、快捷的自动化搜索引擎和智能化数据库，创建三大核心网络——创新情报网络、组织系统网络和扩散传递网络，并向系统化、智能化方向全面迈进。知识导航的服务模式包括：知识推送服务模式、呼叫中心服务模式、垂直门户知识服务模式和网络智能知识服务模式。知识导航系统中所用到的技术主要涉及知识地图与知识社区。因此，KA中的知识导航与IA中的信息导航的关系可表示为：知识导航=信息导航+联系人员和信息、“推”和“拉”平衡、人与人联络。
2.4 知识检索
2.4.1 知识检索的内涵 知识检索是为了解决Web信息检索中存在的数据、信息很多，但检索效率很低、知识含量很少的问题而提出的一种新型信息检索方式。它综合应用信息科学、人工智能、认知科学及语言学等多学科的先进理论与技术，是一种能充分表示和优化用户需求，高效存取所有媒体类型的知识源(文本、图像、视频、声音等)并能准确精选用户所需要的结果的高级信息检索方法[12]。
2.4.2 IA中的信息检索 IA中的信息检索，其主要应用目前分为三大类：全文检索(Text Retrieval)、数据检索(Data Retrieval)和主题检索(Subject Retrieval)。其存在的缺点是这三种检索方式的查询都无法挖掘信息之间的内在联系，结果往往产生大量不相关信息，同时又可能失去重要信息。之所以会产生上述问题，是因为传统的信息检索技术缺乏知识处理能力和理解能力。因此，人们意识到必须将信息检索从目前基于关键词层面提高到基于知识层面。
2.4.3 KA中的知识检索 KA中的知识检索，强调基于知识的、语义的匹配，是基于Web页面信息的知识单元和知识关联的揭示，是在对其进行非线性知识组织的前提下，实现基于信息语义内容理解的智能化查询的一种高级信息检索方式。知识检索的实现，离不开人工智能技术和语言学工程的支持。它是一种新的检索方法和检索理念，其研究涉及多个学科、多个领域。除了有关知识组织、知识表达、知识获取方面的研究有待进一步进行外，从用户的角度对用户进行认知的研究，如用户需求表征方式、用户认知表达等也需要进一步展开。因此，KA中的知识检索与IA中的信息检索的关系可表示为：知识检索=信息检索+新检索方法、范畴分类、摘要、个性化、智能化检索。
3 知识构建的过程模型
在对知识构建(KA)的相关文献资料进行总结、分析和研究的基础上，结合知识构建(KA)的特点和4个核心内容，本文基于IA的构建过程从应用层面提出了KA构建的过程模型(见图2)。
图2 基于IA的知识构建过程模型
3.1 组织知识内容
企业(或组织)进行知识构建的主要内容即知识来源，是与环境以及相关组成人员密切相关的，因此在知识构建(KA)工作的初期，需要将企业(或组织)的环境和人员的因素综合考虑进来。同时，在组织知识内容时，既要考虑到行业宏观政策、企业的文化以及发展目标，又要考虑到企业内部人员对知识的需求、工作方式以及对相关专业领域名词的通常分类用法。只有在符合知识生态发展规律的前提下，知识构建才是可行和长久有效的。
3.2 进行知识标引
经过上面对知识内容的规划和组织后，企业(或组织)可以明晰需要构建的知识类型以及内容。那么接下来就需要对这些知识进行统一的描述并进行标引，这里可以借助本体论(即Ontology)的方法和技术来生成知识结构并进行标引。因为本体论提供了对某一专业领域进行详细说明的规范方法，即把现实世界中的某个领域抽象成一组概念(如实体、属性、进程等)及概念间的关系，进而构造出这个领域的本体。如在医学领域，本体具有的概念(“疾病”、“症状”、“药物”)及关系(“疾病产生症状”、“药物治疗疾病”)，可以将收集来的数据按规定的结构存储在元数据库(关系数据库、知识库等)中。
3.3 设计知识界面
在明确了知识的内容和结构之后，接下来企业(或组织)就要以一种用户可以理解的、友好的，并体现知识构建特点的交互平台将知识资源展示出来。这种界面充分地体现了人性化的特点，支持语义的联想功能，便于人与人之间知识的交流、隐性知识的表述和显性知识的传递。同时，整合人性化的知识导航和强大的智能检索工具，以便实现企业(或组织)内部知识的充分共享与实时的交流。该部分是知识构建资源整合的核心。
3.4 提供知识导航
在提供的知识界面中，为提高使用者的使用效率和便于企业(或组织)内部与外部隐性知识的组织与共享，需要一个指引使用者的工具。知识地图通过对概念和知识关联的切实表述和分类，可以让使用者快速地找到所需的知识点，然后重新返回到相关的知识源，从而使企业(或组织)在面临重大决策时，可以以最快的速度和最简单的操作将整个组织机构的智力资源聚集起来。同时，也可以借助便于进行知识交流的平台，即知识社区，让企业(或组织)的员工及合作伙伴登录到企业的知识门户中，通过交谈及留言来实现隐性知识的传递。
3.5 进行知识检索
在企业(或组织)的实际应用中，通常需要知识构建系统能够提供知识检索的功能。其主要目的是高效地解决结构化数据和非结构化数据的混合检索，如除了对人才的一些特征进行查询外，更重要的是对其简历中的内容进行查询。同时，还能提供基于XML的半结构化内容检索和智能化知识检索，如检索“电脑”，可以把包含“计算机”的内容检索出来，这些都是智能检索的初级阶段。同时，智能检索还应重视文本挖掘功能。
4 结论
本文在综合分析国内外对知识构建(KA)的研究的基础上，分析了IA与KA的异同以及KA在由信息资源到知识资源演进发展中的承上启下作用。引用知识生态的概念，分析了KA与知识环境、知识内容、知识工作者和知识工具之间的关系。同时，基于IA的研究基础，从理论层面分析了KA的核心内容，从应用层面提出了KA的过程模型。本论文的研究，为KA的理论研究和应用研究提出了一个新的框架，为后续明确IA向KA转变的标志、IA如何实现到KA的转变、IA何时实现全面的转变过程等问题奠定了基础。希望通过对KA研究视角的关注，对情报科学的研究范畴、学科定位、研究层面和研究方法起到一定的推动作用。