信息构建对当代情报学发展的影响，本文主要内容关键词为：情报学论文,当代论文,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。
〔中图分类号〕G35〔文献标识码〕A〔文章编号〕1002-1167（2003）06-0020-06
1 信息构建是情报学实现基本目标和任务的新途径
情报学的基本任务和目标是研究知识、信息的组织和有序化，并提供有效的利用。它作为应对情报积累与使用之间尖锐矛盾的全新手段而诞生，并作为理解现代社会信息化和知识综合化的必要领域而存在。半个多世纪的演进使情报学成为自然科学、技术科学和社会科学的交汇点之一，其基础理论和研究方法日渐完善，研究内容范围也不断拓展，来自于其它学科领域的理论和方法也被注入到各个时期的情报学研究之中。
情报和情报交流的全过程是情报学的核心研究对象，如何发挥情报本身的作用和情报交流过程的最佳效能则是情报学研究关注的焦点。依据情报的本质属性及其在产生、传播和利用中形成的规律和特征，情报学领域确定了具有规定性和奠基性的三个基本原理，即离散分布原理、相关性原理和有序性原理〔1〕。情报学的研究方法多种多样，既有从其它研究领域引入的比较成熟的科学方法，如社会调查法、数学分析法、系统分析与评价方法等，又有情报学所特有的针对性较强的研究方法，如内容分析与揭示方法、引文分析法、文献计量统计方法、基于文献的知识发现法等，尽管严密完备的情报学方法体系尚未建立，但这些方法的综合运用已经对众多难题的突破起到了关键作用。作为信息科学群中一门独立的学科，情报学具有多元化的研究内容，其中包括情报学理论、信息存储与检索、信息分析、信息需求与用户等核心领域以及信息管理和信息技术。情报学在自身发展和与诸多学科相互交融的过程中仍在不断丰富其研究内涵，竞争情报、信息政策法律、数字图书馆、知识管理、信息构建（Information Architecture，IA）和数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD）等研究热点持续涌现〔2，3〕。
在这些前沿领域中，IA的研究格外引人注目，它以其对情报学的特殊意义在国际上引起了广泛的关注，美国情报学会在新千年已经连续召开四次IA峰会，其受重视程度可见一斑。IA诞生在情报学与建筑学的结合点上，借鉴建筑学的先进理念，应用情报学的原理和方法，最终目的在于满足人们的信息需求。IA是在1975年由美国当时的建筑师协会主席Richard Saul Wurman首次提出的，他将IA准则表述为“使信息可被理解”和“按表达预定意图的方式传递信息”，这恰好就是情报学要解决的核心问题。在成为信息和通信专家之前，Wurman曾是一位资深的建筑学家，他发现人们渴望获得关于城市环境的信息，但是长期以来，他们遇到的情况通常却是无用信息的过载和有用信息的短缺。专业的建筑学背景和相关的情报学知识使Wurman发现了信息的组织与展现——客观知识空间的有序化与建筑物的设计——物理空间的有序化之间的类比关系，从而提出并推广“Information Architecture”这一全新概念，意在减轻人们的“信息忧虑”〔3，4〕。
虽然当前世界各国对IA的研究开展得如火如荼，但这个领域也曾一度门可罗雀，这并不是对IA自身价值的怀疑或否定，而是在这个概念提出后的二十多年时间里，IA没有遇到能够体现其价值的用武之地。的确，Wurman在自己编撰的多部书籍中积极实践了IA的思想，从版式和编辑上打破了千百年延续下来的传统模式，更适合人们的思维习惯；然而书籍的灵活性和复杂性毕竟有限，因此即使IA能够帮助读者优化其对知识的理解和吸收过程，这种优化的程度也是有限的。IA所处的窘境最终因为网络的出现和普及而化解：当各种技术手段面对万维网种类繁多、内容特征多样、存储分散无序的多媒体信息束手无策时，基于万维网环境的IA逐步成为设计大型网站的蓝图以及人们成功地管理和获取信息的基础。
2 信息构建的核心内容
信息构建是基于网络环境、尤其是面向万维网环境的信息组织方式和网站设计新理念。万维网是一个异质的信息空间，充斥着纷繁芜杂的信息。根据万维网的这一特点，信息构建的含义和内容在网站设计和建设的实践中获得了具有针对性、适应性的扩展和充实，今天我们可以从以下四个方面定义IA：（1）信息系统内组织、标引、导航和检索体系设计的总和；（2）为帮助用户访问信息内容并完成任务而进行的信息空间结构设计；（3）为帮助人们查找、管理信息而对网站进行构造与分类的艺术和科学；（4）将建筑设计原理引入数字领域的新兴学科和行业。虽然信息构建是一个有关网站建设的新兴领域，但是其核心内容——信息的组织、标引、导航和检索在情报学研究中占据了十分重要的地位。
在使用网站的过程中，我们可以直接触摸到的是一些单个的元素，如站点地图、嵌入式链接、搜索界面等；事实上，它们都各自隶属于IA的主体部件——组织系统（Organization Systems）、导航系统（Navigation Systems）、标引系统（Labeling Systems）和检索系统（Search Systems）。这些系统并不是孤立存在的，它们相互关联、影响，并且受到“看不见的”结构部件支撑，包括元数据（Metadata）、控制词表（Controlled Vocabularies）和词库（Thesauri）。
组织系统是决定网站IA成功与否的关键因素，也是建立导航系统和标引系统的基础，它由信息组织方案和组织结构两部分组成。组织方案定义的是信息内容的共性，直接影响到信息的逻辑分组；组织结构表现的则是这些分组之间的关系类型。组织方案包括由字母顺序法、时序法、地序法组成的精确方案和由主题、任务、对象、比喻这四种分类方式组成的模糊方案，此外还有综合运用这四种分类法的混合方案，从而同时满足了倾向于不同方式的用户。组织结构主要有两类：一类是由上至下的层级结构，另一类是由下至上的关系数据库模型。层级结构的设计只需确定信息内容所属的领域，考虑按照哪些方案来安排这些领域，它为用户定义了主要的导航路径，适用于作为入口的综合性页面。数据库的设计则要深入到繁杂的内容层面，其中每条记录都必须有相同的属性，属性内容又必须按照相同格式存储，这对拥有大量异质信息的万维网站点来说是一种限制，因此最好用于子站点。
导航系统不断为用户提供路径线索和标志，使他们始终知道自己“在哪里”，这一点在超文本链接过程中至关重要。常见的导航系统有全局导航系统、局部导航系统和支持嵌入式链接的特别导航系统，分别回答用户提出的“我在网站中的什么位置？”、“子站点如何构成？”、“还有什么相关信息？”这三个问题。根据导航系统的差别，应该在页面上选择使用不同的导航要素，譬如以导航条和下拉菜单为代表的整合导航要素，与之相对的是间接导航要素，它们独立于网站的基本层级结构之外，如目录、索引和站点地图等。
标引系统是向用户展示组织和导航系统的手段，因此标引系统的创建应该在它们确立后再进行。标引名称的来源有很多，如既成的标引、其它类似的网站、控制词表和词库、用户和专家，当然有时也要根据实际情况从待标引的内容中提炼出合适的标题。万维网站点中的标引主要包括对导航系统、索引项、嵌入式链接、标题的标引和图标标引体系。
检索系统与导航系统互为补充，以更好地满足不同用户的需求。尽管需求各异，信息搜索的步骤还是大体相同的，用户在检索界面上选择搜索范围、提交提问式，由搜索引擎根据提问式、按照一定的检索算法对网站内容进行搜索，最后在结果页面上反馈搜索的结果。可供用户选择的搜索范围一般有内容的类型、对象、作用、主题、地理位置、年代和作者等。最常用的检索算法是模式匹配，它将提问式与文档索引或全文相比较，若发现相同的字符串，该文档就入选检索结果；还有一些其它基于文章引用、用户使用和内容相关相似等特征的方法也可以协助文档的自动搜索。显示搜索结果时首先要确定显示多少文档以及显示内容的哪些部分，然后按时间或字母顺序列出，或是按相关度、受欢迎程度、用户和专家的打分、付费的高低排序。为了允许用户对其搜索作必要的修改，结果页面应该重复提问式，并告知用户这些命中的条目来自哪里以及如何得到。当然，搜索结果也有不尽如人意的时候，如果返回结果太多，可以帮助用户采用适当的检索运算符在当前结果中重新搜索；如果遇到零结果页面，用户应该能够获得一些改进搜索的技巧，或代之以浏览的方式。可见不同的用户会经历不同的搜索过程，因此只有一个搜索框的单一界面很难支撑起各种需要，对于图书馆员、律师和研究人员等高级用户和首轮搜索失败的用户来说，高级检索界面会十分有用。
元数据、控制词表和词库作为后台部件将各个系统紧密无缝地整合起来。元数据标签是专门用来描述文档、页面、图像、软件以及声频视频文件等的特征和属性的，并且建立起它们之间的联系，以提高网络环境下导航与检索的效率；元数据不会出现在交互界面上，但可为搜索引擎所识别。控制词表是自然语言的集合，最简单的词表列出了某一特定领域内的标准术语和等价术语，更高一级的是定义了术语间等级关系的分级方案，建立起概念间的关联后就形成了词库。因此，词库是以控制词表为基础的，包含了等价、分级和关联这三种语义关系，将词汇与它们的同义词、同音词、反义词以及上位类、下位类和同位类术语连接起来，从而把许多相近的词映射到一个标准概念上，消除了由语言的模糊性给人们的信息搜索带来的障碍〔5〕。
3 信息构建组织信息的特点
3.1 注重信息生态
生态学研究的是生物个体或群体与自然环境之间的关系，而信息生态（Information Ecology）则强调人类与信息环境之间的相互作用和影响。勿庸置疑，从生态的角度考察人与信息资源之间的关系是建筑学对IA的重大贡献之一。建筑学研究的是如何在复杂的自然环境中构造一个适合人们生存的空间，建筑师必须充分理解人们的习惯和喜好；而为了使人们长期拥有愉悦舒适的居住环境，建筑物的设计建造又应该促进不同的人、人与其它生物和非生物协调共生，维护生态平衡。
这个生物生态系统中的法则对我们改善人与信息环境的关系具有重要意义。长期以来，国内外的情报学研究一直保持着“技术至上”的倾向，人们对信息资源的管理和利用往往诉诸于计算机、网络和信息系统等技术手段，却忽视了其中人的因素。然而，人们获取、使用或共享信息的外在行为和内在认知，都在很大程度上决定了信息技术是否能够发挥作用，因此信息管理活动不能再局限于技术方面，而要愈来愈重视人、信息以及人与信息环境的相互关系。IA是信息世界的建筑物，在瞬息万变的万维网信息环境中，信息构建师一方面要通过多媒体页面展示信息内容，满足用户的信息需求；另一方面，他们所面对的是利用超链接技术将全球信息资源连接起来的万维网，要建设出一个能够吸引用户访问、并且不断访问的优秀网站不是一件易事，因为只有在平衡的信息生态系统中，用户才能形成稳定的信息获取习惯。
万维网信息生态三要素分别是用户（User）、内容（Content）和业务环境（Business Context），从本质上说，它们是具有适应性的复杂信息生态内相互依存的三个属性。信息内容是网站的灵魂，网站建设者必须合理安排元信息、信息的类型和属性、内容的组织结构，使网站一方面能够符合信息提供方的业务模式和目标，反映其资源状况，另一方面又能够根据用户的不同种类提供具有特质的信息服务，从而取得万维网信息生态平衡。要成功实现这一点，网站不能仅有丰富的信息和美观的界面设计，用户更关心的是他们在哪里以及如何能找到所需信息，因此，用户对网站的信任是建立在可靠的IA基础之上的〔6〕。
3.2 整合诸多相关领域
IA的起源和发展都是以情报学研究为背景的，从对IA的任务描述中，情报专业人员似乎可以看到自己每天都在做的事情——选择搜集信息、合理组织信息以便于用户未来的使用。然而，他们之所以不能理所当然地成为信息构建师正是因为这部分工作仅仅只勾画出了IA的脉络，其中主要环节的实现还必须在很多相关领域中寻找答案。
建设一个高效的信息架构是一项复杂的系统工程，是诸多领域的工作相互交叉、共同推进的过程。如果以网络的出现为分界点，那么在前网络时期已经形成的图像设计、界面设计、软件开发、程序设计、情报学、营销学、管理学、组织行为学和认知心理学等学科或专业领域为其提供了具有可靠性与继承性的工具、方法和经验；而网络时代新兴的信息系统设计、信息构建、知识管理、内容管理、交互设计、可用性设计（Usability Engineering）和用户体验（User Experience）等多元化领域则为其提供了标准程式和统一思路。
情报学为IA提供了最基础的理论保障，源自情报学的组织、导航、标引和检索等原理为IA搭建起了全局的框架；图像设计解决了IA中所有与美学相关的问题；营销学、行为学和心理学从用户或顾客的角度出发，基于对其需求及活动的分析，通过有效的方式同他们交流；软件开发人员以任务为导向编写程序，离用户较远，而界面设计师在界面层次上监测用户在面对新软件和信息系统时的反应和行为，与用户的距离比较近，这两项工作分别为IA的实现和体现服务；可用性设计的研究对象是用户，关注IA的效果、效率和用户满意度，用户体验包括用户在网站上为达成目标而进行的一系列工作，它们将人的因素摆在IA的重要位置。可以说，这些学科领域内的专家一直以来都在各司其职，而IA的兴起才带来了它们如此大规模的融合，其效力远远大于所有组成领域的单纯累加。
3.3 具有可评价性
现在，越来越多的组织开始投入大量资源建设网站，可是在网站付诸使用后，特别是在网站运转状况良好的情况下，大多数组织都忽视了对其进行评价。万维网信息环境瞬息万变，即使是优秀的网站也会随着时间推移逐渐出现漏洞，这就需要对其进行重构，而评价则是重构过程中必不可少的环节。然而，站点有很多构件，但却不是这些构件的简单相加，还包括它们之间的相互联系和作用，正是因为各个构件间的关系不是直观显现出来的，我们很难判断究竟是某个部分还是各部分的联系影响着网站的效率。IA的出现为网站的评价另辟蹊径，它是网站建设的蓝图，解决的是网站是否符合组织的业务目标、是否满足了用户的信息需求等实际问题，因此可以通过考察这些具体的方面来评价IA，进而反映出网站整体的效率，从而帮助网站识别不断优化的机会，实现组织利润的最大化。
依据IA的基本构成，即由组织、导航、标引和检索系统组成的有机体系，信息构建师可以从以下三个操作性强的测试入手评价IA的有效性。（1）点击测试。从某种意义上说，用户在进入目标页面的过程中点击鼠标的次数是衡量IA的重要指标。但点击测试不仅仅要追踪用户点击鼠标的次数，还要关注每次点击的质量，即用户是否知道将要点击的某一链接的另一端是什么内容。如果答案是肯定的话，就证明这个链接是有效率的，从而反映出站点标引系统的完善性。（2）易学性测试。用户能否容易地摸索出站点提供的服务及其使用方法，用户在下一次访问网站时是否觉得使用更加简单，这些都是易学性测试要解决的问题。设计成功的IA意味着要为用户的每一次访问提供方便，而不仅仅是第一次。如果用户在第三次及以后访问网站的过程中还会迷失方向，那么IA的组织系统是失败的。（3）易查找性测试。对于用户来说，IA的根本目的是帮助他们在网站中顺利地找到信息。易查找性测试分三个步骤进行：首先浏览网站的主页看能否推测出站点的类型以及其中可能涵盖哪些信息；然后通过浏览的方式查找特定信息，并为这一过程计时；最后再利用搜索引擎检索该信息，对所得结果的数量和相关度进行评估。这三个步骤可以分别反映出IA的标引、导航和检索这三个系统的效率〔7〕。
4 信息构建对情报学研究的推动作用
情报学主要研究知识、信息的组织和检索，意在最终使其能够更好地服务于用户。IA借鉴了情报学的基本原理和方法，并凭借其源于建筑学的独特优势为情报学研究带来了重要突破。这些突破主要表现在知识映射、知识检索和知识服务等方面。
4.1 信息构建与知识映射（Knowledge Mapping）
目前，网站已经成为许多组织向外界传递信息的主要途径，它帮助用户形成对组织产品或服务的印象，直接影响到用户对组织的信心。这意味着组织网站是承载业务环境的媒体，包括组织的使命、目标、政策、员工、流程、物质资源和技术设施、资金与预算，以及组织文化，这些显性信息交织在一起，被信息构建师抽象为组织的信息架构，为了从中创造价值，组织必须将其清晰地传达给内部和外部的人，并使其能为他们所理解和利用。信息架构是一个相对处于静态的概念，一旦生成，就具有一定的稳定性；它是一个较为精确的数字框架，依靠技术的进步而发展。它的存在成为绘制动态的、基于感知和类比的、依靠组织进步而发展的知识地图（Knowledge Map）的必由之路。
创建知识地图的过程称为知识映射，它是一种发现专门知识和隐性知识的方法，强调的是人的因素，而不是数据。隐性知识与显性知识相对，后者存在于信息载体上，而前者存在于人们对感觉印象进行处理和分类的无意识过程中，带有更多的主观成分，有时会由直觉或自然反应表达出来。显性知识往往是人们进行决策的出发点，而隐性知识则可以弥补无法搜集到所有相关信息的缺憾，更具有启发性。知识映射的观点来源于概念映射。概念映射是用图形展现知识的手段，在由知识图形组成的概念网络中分布着表示概念的节点，表示概念间相互关系的弧线把它们连接起来，必要时可以对节点和弧线进行标引。这样做有助于新想法的产生和复杂概念间的关联，通过整合新旧知识支持学习过程，从而达到加强理解、诊断误解的目的。在知识管理领域，知识映射与概念映射直接相关，它所揭示的对象是对组织业务具有关键作用的知识，而不是全部。
作为表现知识概念及其联合关系的网络结构，知识地图旨在识别组织中的既存知识以及知识库中的空白，它是组织知识资源的导航系统，为组织提供了知识的直观视觉展示，不仅揭示了整个业务环境中的知识分布和流动情况，而且反映了人们当前急需获取的知识的类别，此外还将组织知识实践活动中的局限性暴露出来，提出通过共享知识推动革新的可能性。由于人们迫切想知道的是在何时、何地能够获取所需知识，知识地图在显示组织内部诸如文档、实践等知识要素的同时，还提供了有关人、时间和地点的线索，这与地理地图的绘制意图如出一辙。然而，知识间的联系远不如地理上的相对位置那样稳定，而且知识地图允许人们在观察地图上各个节点以及弧线指向时发表自己的评论，因此如果不时常对知识地图进行更新、调整，那么它不仅不能帮助人们摆脱面对知识混乱状态的无奈，而且还可能使其在寻找知识的过程中产生新的疑惑〔8，9〕。
知识映射是知识管理的重要组成部分，为创建知识仓库、实现知识的再利用提供了导向。新知识的生成可能会增加搜索的时间和获取的成本，代之以已存知识的再利用可以挖掘出组织知识的潜在价值。在以往的决策活动中，人们也许曾进行过不周密的推理或者遭遇到失败的经历，它们和成功的决策过程一样，会对知识的再利用产生重大影响，继而预示着知识仓库的建设。知识仓库的形成意味着在专门知识的孤岛上架起桥梁，提高了知识共享的程度。在知识仓库中，每个人都很容易从经验记忆集合中寻找到所需的知识解决决策和学习的问题，也就是获知哪些人拥有与其特定活动相关的知识，以及哪些人也对这些知识感兴趣；同时，人们在激励机制的推动下将自己的经验提交到知识仓库中，然后根据统一的标准表示并存储，或转发给需要这些知识的人。可见，知识仓库是知识映射活动积累到一定程度的产物，它不仅通过协作融合加快了组织知识创新的速度，帮助一般组织向知识型的组织演化，而且对组织无形的智力资产具有保存和评价的作用，在组织内部汇聚起学习型的团体，并最终过渡到真正意义上的知识构建（Knowledge Architecture）〔9，10〕。
4.2 信息构建与认知检索（Cognitive Retrieval）
如何实现有用信息在提供者和用户之间平滑顺畅的流通是情报学需要解决的首要问题，它可以分解成更为具体的五个方面，即信息在人和认知信息系统间的传递、有用的信息、信息系统和信息传递的效率、信息与提供者的关系、信息与用户的关系。然而，在“文献驱动”（Document-driven）意识主导信息检索研究的相当长一段时间里，人们致力于发展分类、索引和自然语言处理等技术，基于文献分析形成检索策略，而没有对那些与人相关的方面作出必要的解释，迫使用户让步于技术，无奈地去适应检索系统的固有模式。
也许这种本末倒置的做法在传统的信息体系中尚可生存，但在网络环境下，信息构建师看到了信息检索的真正动因是人，而不是技术或其它。万维网用户的检索过程是一种“关联性学习”（Associative Learning）的过程。他们在获取信息前就已经具有一定的知识结构，但为了弥补结构中的某个薄弱环节，他们开始搜索相关知识，通常最初的检索提问式都不尽准确，但用户仍可以依据它找到一些信息，从中学习新知识，从而改进提问方式，然后再次查找信息、再学习、再改进提问式；用户很可能在新知识的推动下产生新的联想，为了解决随之而来的新问题，他们会转换搜索目标，开始新一轮的检索。可以看出，用户在搜索信息的时候具有主动性和灵活性，其思维和行为的分析与模拟才是设计智能检索系统的基础。因此，IA的检索部件进一步深入到认知层次上把握人们的既有知识构成对其内在心理活动和外在行为表现的作用。
从认知观点看，人被抽象为认知结构的独立单元，认知结构是人类个体意识中的世界模型的概念集，产生于个体所在的社会环境，由其个人经历和教育背景所决定，并作用于人们处理信息的过程。认知结构可以视为人类的各种知识状态相互交织而成：认知模型（Cognitive model）、工作空间（Work space）、真实的知识状态（Actual state of knowledge）、问题空间（Problem space）和不确定状态（State of uncertainty）。认知模型包含所有其它各种知识状态，是关于人与其周围环境的模型，涉及人们的期望，情绪、意图，经历、想象、直觉和价值观，以及情感，认知和感知等理性知识领域；工作空间与外在的工作领域和任务有关，并包括与之相关的人类偏好和兴趣；真实的知识状态是人们在给定时间的对领域和任务的情感体验；问题空间是个体发现自己缺乏特定知识的意识状态；在不确定状态，个人现有的知识、工作空间和认知已经不足以填补问题空间，从而引发了与周围世界的交互活动以获得有用的信息〔11〕。基于人类认知结构的信息检索模型变得异常复杂，信息提供者、传递者以及用户的认知模式都直接对检索过程产生影响，形成了松散的多维概念网络，从不同的认知层次上表现出概念间的关系。因此信息检索系统必须能够容纳各种水平上的认知结构，也就是说，人们可能谙熟搜索的主题、媒体的功能以及检索系统的构成，也可能对其知之甚少，甚至只有十分肤浅的了解，但无论是哪种情况，他们的信息需求总可以从认知检索系统中得到满足。由此可见，认知设计应该充分考虑人们的认知目标和心理策略，这也将其与传统的人机交互方式区别开来，因为前者关注的是人与工作任务间的交互，而计算机只是作为这一交互过程的媒介把用户和原始信息源连接起来。为了使各种信息源与用户及其认知目标相匹配，认知设计需要研究检索情境的独特性和用户的综合能力，这样检索系统才能对从属于不同信息阐释方式的提问式做出适当的反应。
曾有业内人士认为IA本身就类似于某种“认知科学”，这一观点在某种程度上也有一定的合理性。IA的意义和价值显然不在于对信息内容的研究，而是帮助用户找到所需信息，在访问网站的过程中形成愉快的用户体验；认知观从人类的认知结构出发，依赖各种相关技术最终实现认知结构的增强和增长，即既存价值或能力的提高和新价值或能力的赋予。认知观在IA实践中的应用无疑可以加强“用户导向”（User-oriented）的色彩，使万维网信息生态系统中的业务环境和用户要素与内容要素并重，避免让网站建设继续淹没在为信息内容开发的一系列技术手段中。这不仅改变了信息检索研究踌躇不前的状况，而且撼动了整个情报学领域，促进了认知情报学的发展，将用户的知识结构、认知能力以及认知风格纳入研究范围，促成用户与系统所含信息在认知水平上的交流〔12〕。
4.3 信息构建与知识服务（Knowledge Services）
虽然网站的外延被各式新兴技术渲染得十分丰富，但它始终没有脱离“为用户提供服务”的宗旨。与图书馆这一传统的信息服务机构相比，网站拥有灵活、便捷的巨大优势，然而假使它还与图书馆一样着力使人们获得信息，那么其优势必将湮没在信息载体转换的过程之中。更重要的是，网站作为知识经济条件下市场竞争所不可或缺的手段，如若仅仅依赖对资源的占有来提供资源，会降低人们对服务智力内涵的认可度，一旦资源不再那么稀缺，其市场地位就难免受到动摇。因此，IA将网站定位于知识服务的平台，关注使人们获得成功的可能性，从而实现从信息到知识的价值增值。
知识服务的产生是传统信息服务的知识性在网络环境下愈加凸显的结果，它在数据加工方式、信息客体内容和服务功能等方面都发生了质的超越。传统信息服务提供采用元数据对信息进行结构化描述的数据库，而且这些信息往往是素材性的显性信息和显性知识，其搜集、组织和检索都没有深入到人的意识层面，因此导致了以往从普适性的角度考察信息服务的质量。与之不同，知识服务的核心竞争力在于知识的开发和创新。正如前面所提到的，知识有显性和隐性之分，尽管显性知识已经在显性信息的高度上得到了升华，是以规范化和系统化的语言、文本方式记录和传递的知识，但其启发人们进行广泛联系和联想的功能仍不及长期经验积累而成、存在于人脑之中的隐性知识。知识服务将知识分解成为最小的知识元素——知识元，并对其进行标引，将大量复杂的隐含型知识元以消息通信的方式连接起来，揭示个体知识元在共性知识结构中的地位及其与其它知识元的链接关系，从而提高隐性知识的明晰程度。知识元的不同排列造成了不同知识结构的差异，如果打破某些知识元相互印证、相互关联的排列，使它们按照合乎逻辑的方式重新组合，那么就可以达到知识创新的目标。基于对服务对象分属特定群体的理解，知识服务注重用户的个性化需求，改变了传统信息服务中试图一劳永逸的思路，毕竟数量对于网络用户来说早已没有意义，而知识和信息的质量——是否帮助用户解决了他们所面临的决策问题——才是衡量服务水平的首要标准〔13〕。
IA是网站的支撑性框架，而知识服务是网站面向用户服务的类型，从某种意义上说，IA的基本思想决定了知识服务的特性和方式。首先，知识服务是满足用户需求的服务，它将知识价值的实现归结为用户依靠所获得的知识取得了成功。以用户需求为导向的知识服务应该从两个层次来理解，一是服务与用户进行决策、解决问题的过程紧密结合，实时追踪用户需求的变化，形成融洽的“用户——服务人员”关系，服务的责任范围要一直延伸到用户使用知识的结果；二是服务具有定制化的特点，即以量身定做的方式吸引用户，每个用户的问题解决方案都是唯一的、特定的，为他们创造出有利于知识应用和创新的个性空间。其次，知识服务是基于知识内容本身的服务。知识资源分布广泛，具有动态特征，但这并不影响知识服务的效果，因为它将服务的重点从知识、信息的采集和传递转移到其内容本身的分析和重组，对于用户来说，他们经历了从物理获取到逻辑获取的转变，最终得到的是符合需要的、可供评价的知识产品。最后，知识服务是集成性的连续服务。知识服务之所以能够得以实现是因为服务人员具有综合的知识素质，而用户同时也具有一定的知识储备。在很多情况下，用户的信息需求无法在一次性服务中完全得到满足，因而极易萌生新的需求，这些在时间轴上先后出现的需求与用户的知识结构有关，而且它们之间也存在内在联系。可见知识服务人员必须依靠庞大的知识体系和各类专家支持系统，为用户提供连续性较强的服务，这也对知识服务人力资源开发提出了挑战〔14〕。