說明

本書對知識的認識深刻，絕對是佳作，但是太多細節，邏輯零散，缺乏總結，讀起來非常零散。不反覆讀3遍之上，很難掌握精髓。從公眾號「向偉筆記」看到此書的筆記，進行加工，分享給大家

作者

戴維?溫伯格（David Weinberger） 哈佛大學伯克曼互聯網與社會中心的資深研究員，長年為《連線》、《紐約時報》和《哈佛商業評論》等出版機構供稿，還經常擔任美國國家公共電台《時事縱覽》節目的特約評論員。作為營銷顧問，他曾為多家《財富》500強公司、頂尖傳媒企業和諸多創意獨具的新創公司服務，還曾經擔任霍華德?迪安（Howard Dean）總統選舉團隊的高級互聯網顧問。

關鍵詞

知識經濟時代，知識的邊界，知識實體（圖書專家機構、網路），知識網路化，信息超載，信息過濾器(社交過濾，演算法過濾)， 數據挖掘，知識無邊，知識三角形（數據，信息，知識，智慧），信息減法(圖書論文)，加法(無邊的網路)，實體書(物理位置); 網路(任何場景，任意檢索，多人協作寫書)

作者希望解決的問題？

1. 網路時代，知識以及對其獲取的方式是否發生了變化？
2. 現代知識的有什麼特點？
3. 知識是沒有邊界的？ 個人知識與網路知識的關係是？
4. 知識網路化帶來什麼問題？如何應對？

關鍵結論

• 世界太大，大到我們無法盡知。知識的網路化，也許能讓我們無限接近事實本身。
• 正如世界的實際狀態一樣，這些網狀的知識並不遵循嚴密邏輯，發散、碎片化、分歧嚴重。因此我們需要具備能力自行定義主觀的知識邊界——根據想要解決的問題，在網路化的知識海洋里建立解決不同問題的邏輯。解決完問題形成新的知識融入網路，然後讓知識更加too big to know。這就是作者對大數據時代知識的新認識。
• 知識實體就是網路本身，不是在人的大腦和圖書。
• 知識的基礎是事實

知識認知的新舊對比

• 舊：傳統時代，我們依賴書籍與專家進行知識過濾，一條條知識以遵循邏輯的「長條狀「形態存在；
• 新：新時代的知識是「網狀」的，依靠「鏈接」與「元信息」，知識變得沒有邊界，當信息大到too big to know時，我們獲得了無限接近事實的客觀信息。

針對新時代，我們需要具備能力自行定義主觀的知識邊界（搭建自己的知識體系），然後匯入通過網路融入知識網路。

知識的定義？

維基百科中對知識的定義，是「知識（knowledge） 是通過學習、實踐或探索獲得的認識、判斷或技能」。

2005年版《現代經濟詞典》對知識有個定義：「通過人腦的活動，加工來自實踐(包括科學實驗)的經驗而得到的成果……知識只有被作為生產要素投入經濟活動中，其使用能夠直接形成產品或提高生產要素的使用效率，才能成為經濟學意義上的知識」。

1996年「經濟合作與發展組織(OECD)在《以知識為基礎的經濟》中沿引到知識的四種分類：1.關於「是什麼」的知識(Know-what)，2.關於「為什麼」的知識(Know-why)，3. 關於「怎樣做」的知識(Know-how)，4.關於「誰」的知識(Know-who)。

根據野中郁次郎的理論，知識可以是顯性的（被總結提煉為書面的可傳播的），也可以是隱性的（存於頭腦中需要被激發誘導的）；知識可以被管理，用於個人、組織乃至社會。

可以大致理解知識的含義——人類對客觀世界的表述、理解和抽象。這裡有兩個前提：世界是可知的、人們對知識的描述是客觀的。但這兩個前提現在都發生了變化。

由於知識的網路化，我們面臨的信息超載情況越來越嚴重，知道的越多，世界對我們來說會變得原來越「不可知」，越接近事實就越沒有邏輯；而在大到不可知的世界裡，人們一方面越來越依賴自身的邏輯來表述知識，另一方面對於他人描述的信息，即便顯得再客觀我們也不會全然相信。

知識三角形

數據-》信息-》知識-》智慧

知識的生產

知識生產的主體和生產場景，多元化，互聯網的五個特性：「網路連接大眾」、「網路匯聚了眾多不同類型的人」、「網路最像燕麥粥：粘稠而多塊」、「網路是累積性的」、「互聯網無限地增長」，解決了傳統知識生產方式是在學校或科研單位的，是少數專家們的事情，把麥克風交給了「最專業的人」，現在這種局限性已經被互聯網打破了。一篇「眾包」的文章，引起了轟動，文章認為，相關問題的解決是由那些自願、主動「熱心人」來完成的，而不是傳統的僱員來完成。

知識實體的變遷

實體書，物理位置; 電子書任何場景，任意檢索，多人協作寫書

為什麼以往的知識傳承，依賴專家和書籍？

一直以來，我們獲取知識的途徑，除了通過自身經驗總結這種緩慢方式外，更高效率的做法是書籍閱讀與課堂學習——人類社會依靠層層的精英專家，為普羅大眾子孫後代過濾篩選好各類「事實」，通過學習專家們為我們提煉的「知識」，我們快速掌握了「事實」世界，「更有效」地理解這個遠超我們大腦處理能力的世界。

我們對世界進行知識化的過程，一直以來都是遵循DKIW的金字塔模型（數據-信息-知識-智慧）這樣的逐層篩選邏輯。作者認為，這是一種做減法的邏輯。之所以沿用做減法的模式進行知識傳承，主要是在那個時代知識要做大範圍傳播，只能依賴書籍、圖書館、層級組織等這些「有邊界」的工具。

最終人類成為這個星球上的主導生物，全賴於我們創造的這套複雜過濾和傳承系統。但是我們也付出了隱形的代價：

1. 我們把知識的門檻定得太高，以至於層層抽象後無法還原事實的真相；
2. 容易產生盲目的專家崇拜；
3. 知識的多樣化在源頭就被精英專家們掐斷，為了讓世界顯得「有序」而抑制了創新。 作者將其總結為：知識的危機。我們需要重新反思大數據時代下的知識定義。

互聯網時代，網路本身就是知識的實體，網路的優缺點 （減法->加法）

優點

實際上，互聯網時代我們已經改變以往做減法獲取知識的方法——將知識簡化到圖書館或者科學期刊上來獲取；我們現在是通過做加法的邏輯——將任何一種想法、它的細枝末節——都放在巨大的、鬆散鏈接的網路中，來獲取知識。做加法的邏輯，優勢在於既保留了原先減法邏輯的專題性知識，又能讓讀者擁有還原事實所需要的諸多細枝末節。

從客觀性到透明性，實質上就是從減法邏輯到加法邏輯的轉化，而且後者包含了前者。

缺點

1. 多樣性&矛盾性

當知識創建與分享的加法邏輯展開後，對知識接受者而言，提高了更多的獨立思考和主觀判斷的難度——我們面對的信息變得多樣化、難以聚焦，難以分辨。

多元化帶來了，知識的多樣性矛盾。紙質媒體限制已經把許多「觀念」排拆在「市場」之外面了。由於網路的平等性而呈現出來的多樣性是豐富多彩的，常常令人驚嘆。

書中又提出了一個「回聲室」的概念，即：通過分流技術，把相同意見者聚集一起。但是，作者又提醒大家，如果網路建立更多地「回聲室」，可能會導致聲音的「同質化」，字裡行間，我們讀到作者的矛盾之處，又想要多樣性，又想談差異性，最後又擔心，如果沒有一個突出的佔據優勢地位的觀點，恐怕會迷失方向，處在漩渦之中打轉轉。其實，就研究的意義來說，由於事物的複雜性，不確定性，才需要反覆的思考，通過問題研究去逼近真理。

1. 信息超載

應對信息超載人們變得無所適從——在網路的時間越多，得到的證據越多，我們對任何問題達成一致也將永不可能。近年來各國民主選舉，勝敗選基本上都是5x%對4x%的微弱差距，也就是說，儘管你獲勝了，但依然有4成以上的民眾不認可你或更喜歡你的對手。

加法邏輯讓我們獲得了更加接近事實的知識，但許多人並沒有準備好迎接信息超載帶來的新生活方式。

1. 客觀性&權威性的如何判斷

過去我們用減法邏輯提升效率，同時避免出現事實性偏差的方法，是「儘可能讓知識的描述保持客觀性」，但作者指出這不可能，「客觀性向人們許諾了它無法達到的事情：記者們會如實呈現事實，不夾雜任何個人偏見和立場……但這種經由他人轉述的客觀性，其實依賴於他人對世界的形而上的理解」，特別是網路時代，越來越多的人不再相信他人描述的客觀性，轉而將對客觀性的期待轉移到透明性上。透明性有兩種，一種是記者立場透明，即記者在報道時就表明自己立場，而且越鮮明越好（不怕你反動，就怕你不夠反動）；另一種是消息來源透明，大眾希望作者明確信息的上下文背景，真實連接相關來源。

知識傳播或者獲取形式:知識的長與短

傳統獲取知識的「長形式」，用作者的說法是從A到Z,傳統的書籍總是洋洋洒洒，從頭到尾完美結束。網路正改變了這種形式，縮短了我們的注意力，形象的說法是「碎片」化閱讀。書籍告訴我們從A到Z的漫長旅程，那麼網路化知識可能會告訴我們，世界並非是一個邏輯嚴密的論證，而更像是一個無定形的，相互交織的，不可掌控的大網

應對網路化知識的方法

書中並沒有體系講述如何應對知識網路化的局面，作者的應對之策散布在書中各處，試圖做個歸納：

1. 觀念上，樂觀擁抱新變化。

   需要認識到「信息超載已是我們必須適應的生活方式」，而且知識被碎片化，不是因為信息超載，而是因為過濾失效。需要尋找到新的信息過濾方法來應對信息超載和知識碎片。作者提到演算法機制和社交機制等新型過濾器技術（P18頁），向前過濾（filter forward）是個不錯的思路（P19頁）。

2. 警惕「專家崇拜」與「回聲室」效應。

   關於「專家崇拜」，作者用了專門一個章節談「專家簡史」，指出盲目相信專家為我們過濾的「知識」，由於適用的語境和所處的背景不一，同時當代許多專家遵循了「科學管理」的原則而導致的「過度理性」帶來的弊端，作者還指出網路時代「人人都可能是專家」，因此決策依賴要網路本身，而不是偏聽一方；「回聲室」效應指的是人們一方面通過網路得到了海量的多樣性和分歧，但另一方面人性本身傾向於「希望聽到想聽到的聲音」，互聯網會放大這種效應，如果不保持兼聽則明的態度，相似的人群聚集相似的聲音，最終我們的決策就不夠客觀（P109-137頁）。

3. 組織設計上要做適應性調整

   推薦使用「分散式決策」，將決策下放到一線，讓一次決策變成多次校正式決策，也即決策變軟（頂層偏向規則制訂，基層自治）。這個觀點在「蓋在網路節點上的圖章」一章中作者用了25頁的小篇幅進行了闡述，觀點不新鮮，唯一有亮點的地方是提到不要人為設計組織和制度禁錮知識的流動，將安全性要求作為例外處理。

4. 信息技術處理上，需要打造知識的新結構（大數據）

   對知識做新結構的設計，有利於利用大數據和互聯網的技術特性，作者提到基於大數據、元信息、知識本體，信任體系等概念，隱晦地指出技術上「解決信息超載的方法是創造更多的信息：元數據」。作者提到從語義網的終極方案，到退半步採用關聯數據、記錄協作軌跡等中間態方案，以此進行數據到信息到知識的處理。結合前文提到的「向前過濾」等技術，應對網路化知識無疑需要更多的信息技術。

   記得最先提出大數據的維克多，在完成《大數據》一書之後，不久，又寫了一本《刪除》，大數據中可以發現許多有用的情報，但是，如果大數據無限制的積累和保存，由於保存和使用不當，也可能會出現新的社會問題，影響人類的安全，這也是一對矛盾。我想，《知識的邊界》中討論的紙質與網路之間的問題，也是一樣。

參考

向偉筆記：http://mp.weixin.qq.com/s/08goAn3KuPWdanOqaUB3MA