情报研究中知识地图的应用探索，本文主要内容关键词为：情报论文,地图论文,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。
修回日期：2006-05-23
〔分类号〕G350
1 引言
Information的Intelligence化，即将信息转换为知识、情报、谋略和能力，是我国情报研究工作中的基本任务。随着知识经济的发展，知识管理成为现代管理的核心问题，也是情报研究工作中的技术基础工程。情报研究工作中知识地图的构建为其科学化和现代化提供了技术支撑，对发展我国情报研究工作具有重要的意义。
知识地图是对组织知识资源总体分布情况的可视化描述[1]，链接着组织机构中可分享的各种知识资源，揭示了资源间可能存在的千丝万缕的联系，并提供问题解决过程的学习路径[2]。知识地图包含两部分：概念层次(concept hierarchy)和概念图解(concept schema)。概念层次表示的是概念之间的层次关系，概念图解用来存储可说明概念层次的信息，如定义、样例与关联概念的其他关系[3]。究其实质，知识地图可以被视为利用现代技术制作的组织知识目录及其关系的综合体，主要解决“知道谁”和“谁知道什么”问题。在情报学研究领域，英国著名的情报学家B.C.Brooks在他的经典著作《情报学基础》中最早提出了“知识地图”的概念。在书中，Brooks对情报学的远景做了十分宏伟的规划，指出情报学的真正任务应该是组织、加工和整理客观世界，绘制以各个知识单元为节点的“知识地图”[4]。
在情报研究工作中引入和应用知识管理是为了适应知识经济时代发展的需求，而通过利用知识管理技术(如构建知识地图和知识库等)，可以保障在情报研究工作过程中所产生的知识的交流、共享及重用，减少因重复劳动、多次错误或成功经验的缺乏而造成的损失，提高情报研究工作者的知识利用水平。通过知识的快速学习与更新，个体的work smart取代了work hard，寻找事半功倍(deliver more with less)的解决方案，并获得知识自身的不断增值。另外，集体在知识创新中谋求到了更多的竞争机会和核心优势，并促进我国情报研究工作实现可持续发展。
2 知识地图构建的方法、技术与流程
2.1 知识地图构建的方法
编制知识地图的过程是一个将个人和团体的知识地图组合成一张完整的大知识地图的过程[5]。所以，一张功能完善的知识地图可以超越组织内部门间的界限，通过清楚标明组织的重要知识及其所处的方位，将传统结构较为松散的、信息交流不畅的部门转变为灵活高效的团队，进而成为充分共享的知识化组织。虽然知识地图有很多种类型和表现形式，但按照知识地图所指示的知识类型可将其分为显性知识地图和隐性知识地图。
2.1.1 显性知识地图的构建方法 显性知识地图构建方法一般有两种：①按照工作流程构建；②按照研发项目构建。按照工作流程构建，需要体现出工作中知识的来源、流动和关联情况。如在情报研究工作中，用户可以通过该知识地图索取和利用所需的知识，并通过知识间的关联方便地找到其他的相关信息；按照研发项目构建，重点体现每一个与研发项目有关的专题知识线索，为研发人员获取知识创造捷径，提高知识创新效率。显性知识地图的构建主要围绕显性知识的标引和导航来进行，而如何促进隐性知识有效地向显性知识转换并存储，以及如何有效地从组织外部获得显性知识也是其中构建的重点[6]。
2.1.2 隐性知识地图的构建 隐性知识地图构建方法一般无章可循。由于隐性知识本身存储的隐蔽性和不易外化性，故一般只能绘制出隐性知识的线索，如包括隐性知识的拥有者、状态和范围等信息。在组织中，隐性知识大多存储在专家的头脑中。因此，隐性知识地图可以按照专家进行构建，以体现出每个专家的知识背景、所擅长的领域、研究成果、联系方式等线索，便于知识地图的使用者快速准确地找到某领域的专家，进一步实现对隐性知识的获取和共享。
一份完整的知识地图所需要的内容十分丰富，包括组织知识资源的类型(如文档、系统、经验等)、存储媒介(如纸质媒介、电子化文档等)、所处位置、所有权人、关联性、主题范围、检索权利及使用渠道等等[7]。知识地图所描绘的对象主要包括人、知识资源和业务流程等方面，并用抽象的图像或符号表示出来。其中，人泛指组织的领域专家、项目小组或其他非正式团队；知识资源是指组织拥有的存储在各种媒介上的显性知识或者编码化的知识总和；业务流程包括组织中涉及到解决问题的标准化过程或者方法的总结[8]。
2.2 知识地图构建的技术
构建组织知识地图的主要技术包括文本索引、关键词提取、术语加权和分类/聚类等，它们分别应用于知识的分类和提取阶段。
● 知识分类阶段：可以采用人工或者机器自动方式分类。若采用人工分类的方式，则可邀请相关人员及领域专家对组织的知识按照主题进行类别的划分和确定，从而设立总体的分类体系，然后再对组织的知识进一步分类和归类；如果采用机器自动分类的方式，则需要设计开发相应的系统，专家预先为其设定分类体系，然后再由机器利用系统的程序和算法来实现知识(主要是文档)的自动分类和归类。自动分类的基础是自动标引技术。随着技术的快速发展，文档聚类技术也被应用于知识构建的过程中，主要方法包括：分割聚类、分层次聚类、自组织地图神经网络聚类。此外，为了构建可视化知识地图，将Ontology的开发工具Protégé与DDC结合的研究正在受到关注[9]。
● 知识提取阶段：主要涉及的是信息提取技术和元知识技术。信息提取技术可被用于提取基本概念以表达非结构化或者半结构化文本(如文档等)之前，通过词语分割、文本索引和特征选择等文档转换技术，将文档划分为最小单元。然后识别每篇文档主要概念的关键术语并建立索引[3]。信息提取技术主要用于文献信息资源类的知识地图中。此外，与元知识的标引、链接、提取等相关的元知识技术也是非常有用的。所谓元知识即“有关知识的知识”，包括：谁在何时创造了知识、知识体的格式及媒介、知识体的目的(用途)、该知识如何被应用、运用该知识的问题、围绕其存在的行动和顺序、知识开发的条件、与其他知识体的联系等[10]。
2.3 知识地图构建的流程
知识地图涉及组织的显性知识和隐性知识，无论是哪种知识地图的构建，都应该以组织的目标为中心，提高组织的核心竞争力为目的。知识地图的构建流程有多种描述，如Jason Bargent借助Lotus Discovery Server(LDS)工具，遵循典型的生命周期开发方法，详细地提出了一个构建成功的知识地图的步骤[11]；本文按照CPPL程序(collect,process,profile,link)提出的知识收集、知识处理、知识轮廓和知识链接4步流程[12]，将构建知识地图的步骤总结归纳为以下5步(如图1所示)：
图1 知识地图构建的5个步骤
2.3.1 定义组织中的知识 该步骤从确定知识的存在开始，包括定义组织中的知识和制定知识的基本分类等工作。其中，设置的类别应该能够包含组织所有需要的知识(不宜过多)，这样，组织知识不但会变得更加有序化和条理化，且方便管理；同时还可以提高知识地图的检索效率。
2.3.2 提取组织中的知识并确定其所处位置 将组织知识按照确立的分类规则进行归类，并依一定的规则细化每个类别，提取知识并形成元知识。对于显性知识，如组织的政策法规、技术文档、用户手册等，需要直接指出其在组织中存储的位置及获取的方法；对于组织中的隐性知识，需要首先对员工和专家的情况做出统计和描述，包括知识背景、所属领域、参与项目情况等，并提供其所属的部门及联系方式。
2.3.3 形成元知识，并用元知识对组织知识进行描述 元知识能够揭示知识的本质并有助于知识的表达，以元知识构成知识地图中的知识单元或知识节点，用元知识来描述知识并在此过程中发现相互之间的联系。在知识地图构建过程中，需要使用元知识对组织的知识资源进行内容、结构、分类等特征描述，并使用元知识表示组织知识资源的来源。
2.3.4 建立知识链接，形成知识网络 建立知识链接，主要包括定义新的链接和确认已有链接的功能，将知识节点和与其相关的前置及后续知识节点有序地链接起来。知识节点表示组织知识的条目，知识节点间的链接表示知识前后的关系，在此基础上形成一张包括节点和链接的定向图表，再与组织中的相关人员和领域专家相结合，最终搭建起一个条理分明的组织知识网络体系。
2.3.5 确认知识地图的有效性 该步骤需要知识地图的构建者、使用者以及相关领域专家共同合作完成。三方共同回顾组织知识的定义、抽取、描述和链接的过程，检查组织中是否存在未发现、未确认、未描述的知识，是否建立了正确的链接和完整的知识网络，并确认知识地图与知识描述的一致性等问题。
3 知识地图构建的总体思路与知识分类
3.1 情报研究中知识地图构建的总体思路
在情报研究流程的各个环节中都需要大量的显性知识和隐性知识，知识地图应能够对其进行明确的指示，以形成smart flow来辅助情报研究人员实现知识的共享与创新。通过对数家情报研究机构的实地调查分析，笔者提出一种情报研究工作中知识地图构建的总体思路，即：明确实际需求——分析可行性与影响因素——明晰知识的分类及定义——调研具体问题——构建知识地图——接受反馈。
3.1.1 明确实际需求 该环节是知识地图规划与构建的基础。情报研究活动显著的个体化特点导致不同人员在需求上存在很大的差异。梳理实际需求，需要通过实地调查和专家访谈等方式，针对主要的服务对象、主要的课题研究领域和不同的情报研究产品，分析情报研究的具体流程和各个环节中对知识地图需求的实际状况。
3.1.2 分析可行性与影响因素 只有清楚可行性且了解有哪些主要因素促进或制约知识地图的构建与运行，并实施有效的管理措施，才能保障知识地图构建与使用过程的顺畅。在可行性分析上，可以考虑从情报机构的整体思想意识、技术和经济三个方面着手；在影响因素的研究上，需要根据每个单位的实际情况，分析影响情报研究的组织、人员、技术、经济文化、行业变革等因素对构建知识地图的作用及效果。
3.1.3 明晰知识的分类及定义 这是知识地图构建的关键。在了解情报研究具体流程的基础上，需要通过与研究人员的交流和反复磋商，确定知识分类及定义，即主要分析在情报研究人员眼中，什么是他们认为必需的知识，以及他们是如何对这些“知识”进行分类的。
3.1.4 调研具体问题 辨析了情报研究工作的“知识”后，就需要用知识地图的技术方法将这些知识表示出来。为此，需要向情报研究人员调查并请教实际构建中可能涉及的具体问题，如情报研究人员对知识描述的要求(如用什么样的元知识来描述知识资源的特征)，对知识间关系确定的要求，以及对知识重要性判断标准的要求等。
3.1.5 构建知识地图 以情报研究工作的流程为主线，根据实际工作特点设计所需的功能结构，遵循知识地图构建流程，并借助知识分类与提取等技术。
3.1.6 接受反馈 与外界不断交互的动态的知识地图，是维持其生命力的前提。在知识地图构建之后，及时地接受来自用户与环境的各种反馈信息，不断调整内部功能使其处于良好的运行状态。
3.2 情报研究中知识的分类与定义
在知识地图的构建中，明确需求、类分知识和表示知识是其中的重要环节。限于篇幅，本节仅探讨情报研究中的知识类分与定义。为了解情报研究中知识地图的需求、知识类分与定义，笔者参观、考察了在京的几家行业情报研究所，并通过提问、讨论等方式与10多位情报研究专家进行了广泛而深入的交流。通过调查，我们了解到：情报研究机构与一般企业不同，它已经能够对显性知识进行行之有效的管理和利用，但对情报研究工作中最为关键和重要的隐性知识却感到束手无策，而这恰恰制约了很多情报研究人员的进步和情报研究工作的发展。每个情报研究专家都有自己的工作方式和方法，其中都凝聚着大量的隐性知识——经验、技巧和智慧。但如果不经提醒，研究人员就会习以为常且疏于总结与挖掘，其丰富的隐性知识不能为别人所得与所用。所以，情报研究中知识地图构建应侧重于隐性知识——专家的潜能、智商和思维。为此，我们从专家出发，总结归纳了情报研究工作中所需的知识，将其类分为：专家独有的“信息源”、专家的“外脑”、专家解决问题的方法、专家的工作经验、专家的“既成知识”和专家的研究成果。
3.2.1 专家独有的“信息源” 这主要是关于“where”的一类知识，是指专家通过长期的筛选和积累而形成的解决一定研究领域问题的“核心信息源”。在情报研究工作中，需要收集大量的信息资料并对很多专题进行前沿跟踪。如何从纷乱众多的文献数据库和各类网站资源中挑选出较为权威、可靠、信服的信息，对于一般研究人员而言具有很大的难度。由于情报专家通过长期积累而逐渐形成的独具特色的“信息源”或信息线索，一般以显性知识存储在自己的文件夹中或者以隐性知识存储在头脑中。
3.2.2 专家的“外脑” 这主要是关于“who”的一类知识，是指专家经过长久的人际交往而积淀形成的可为其提供智力支持的“外部专家库”。任何一个人无论多么擅长自己的研究领域，其能力总是有限的。情报研究中许多研究课题涉及交叉学科的知识，擅长通过人际网络利用外部智力来解决问题相当重要。专家的“外脑”与个人的交往能力、工作业绩、社会声誉等密切相关，每个专家的“外脑”都是不尽相同的，也是常以隐性知识存储的。
3.2.3 专家解决问题的方法 这主要是关于“why”的一类知识，是指专家在丰富的实践工作基础上结合理论总结出的一套解决问题的方法与技能，包括具体的方法以及该方法运用的出发点、优点与局限性、应用流程、操作技能等。迄今为止，来自哲学、社会科学、自然科学的许多方法都被应用到情报研究中，定性的、定量的、综合的研究方法不胜枚举，但是如何让这些方法发挥作用常常让人困惑。因此，经过专家实践检验并灵活有效支撑问题解决的方法以及运用的“轨迹”，是情报研究中需要共享与重用的知识。
3.2.4 专家的工作经验 这主要是关于“how”的一类知识，是指专家在实践基础上逐渐摸索出的解决实际问题的经验与能力。情报研究工作的最终成果主要是形成研究报告，每一份研究报告都是研究人员辛勤劳动的结晶，其中凝聚了他们大量的智慧和心血，研究报告中蕴含的知识可以看作是最终到达的一个层次。但是，在研究报告产生过程中积累的经验、技巧与能力，如阐述问题的角度、问题判断的能力、理论方法运作的技巧、报告总体思路的构想、报告撰写格式与内容的设计等，更是值得管理与运用的知识。
3.2.5 专家的“既成知识” 这主要是关于“what”的一类知识，是指由大量的“中间知识”经专家运用而产生的共识性知识。所谓“中间知识”就是专家在情报研究工作中定义和总结的一些基本的事实、结论和观点。情报研究人员必须对这些“中间知识”达成共识和形成“既成知识”，才具备了共同进行情报研究的基础。专家的“既成知识”是结合了已有的知识和专家头脑中的智慧而创新出来的新知识。
3.2.6 专家的研究成果 这是最方便获取的一类显性知识，最常见的形式就是专家对一个课题研究结束后而产生的情报和形成的研究报告。
4 情报研究中知识地图的设计与应用研究
4.1 基于情报研究流程的知识地图的理论设计
由前所述，情报研究的知识地图应用于研究流程的各个环节中。因此，笔者尝试以情报研究流程：“信息收集——信息整理——信息分析——情报产品生成”为基础，分别从显性知识和隐性知识入手设计知识地图(见图2)。
图2 基于情报研究流程的知识地图理论设计样例
4.1.1 信息收集 信息收集环节的主要工作是从各种渠道、多个角度收集信息，包括从公开的信息源(如图书、期刊、网站、课题等)和非公开的信息源(如专家“外脑”)获取所需信息。公开信息源形成显性知识的来源，专家的“外脑”形成隐性知识的来源。在这一阶段，显性知识地图可以针对多种类型的信息源进行构建，隐性知识地图可以针对隐性知识的拥有者进行构建。在构建显性知识地图时，面对纷繁复杂的信息源，需要借助专家独有的“信息源”和专家经验的推荐，从中选择权威而可靠的资源。所以，情报研究中的知识地图不是一种简单的资源列表，而是显性知识与隐性知识相融且揭示知识之间关联的综合体。
4.1.2 信息整理 信息整理环节的主要工作是对收集来的信息进行分析与综合。这一环节需要工作人员的大力参与，专家解决问题的方法、工作经验和“既成知识”将发挥相当大的作用。此阶段，显性知识地图应以专家“既成知识”、可显性化的专家解决问题的方法为主，隐性知识地图以专家的工作经验为主。由于情报研究中的信息整理与大规模的信息资源组织有很大差异，许多专家在从事情报研究课题时，凭借其多年的经验使他们善于对每条信息进行把“脉”，而对“脉”的把握是很难用语言表达出来的。所以，隐性知识地图的构建一般只能提供到线索层面，以帮助人们找到拥有这些隐性知识的专家，通过直接或间接的交流进一步获取相关知识。
4.1.3 信息分析 信息分析环节的主要工作是对信息进行由此及彼、由表及里的联系、综合和分析，结合情报研究人员的智慧和经验，创造出新的知识并形成情报研究产品。在这里，专家解决问题的方法、工作经验、“既成知识”、“外脑”以及情报研究成果都将发挥重要作用，同时，信息分析阶段会产生大量的“中间知识”。此阶段知识地图的构建与信息整理阶段相似，不同的是，在隐性知识地图中，除了专家的工作经验外，还应注重将那些难于显性化的专家解决问题的方法、专家的“外脑”和“中间知识”作为主要的隐性知识加以指引。
4.1.4 情报产品生成 该环节是在前面几个环节积累基础上的飞跃和升华，是知识利用和创新活动的具体体现，其中凝聚了大量专家的智慧和经验，专家解决问题的方法、经验和积累的“既成知识”都是功不可没的。知识地图的构建主要侧重隐性知识地图，以指引情报研究人员找到并借鉴专家解决问题的方法和经验。
4.2 基于工作流程的知识地图构建的应用研究
为了进行实证研究，通过与协作单位磋商，笔者构建了基于情报研究工作流程的知识地图。以信息收集阶段知识地图构建为例，该阶段知识地图的功能是使用户共享专家独有的“信息源”和专家的“既成知识”，指引用户通过该知识地图快速而准确地寻找到各阶段所需的知识，引领缺乏工作经历的情报研究人员。本文构建的知识地图采用的操作系统为Windows 2000 Server，开发工具为Microsoft Visual Studio.NET 2003，数据库是SQL Server 2000。
图3仅列举了信息源中网站资料的例子，用户可以看到推荐专家对该网站的客观评价并可直接链接到该网站，以获得所需要的信息；同时，用户还可以浏览到经常使用该网站的专家和同领域的网站。这样，如果在使用过程中出现问题，可点击专家姓名以获得帮助，从而实现专家隐性知识的获取和共享。
图3 基于工作流程的知识地图片段