正反冰山模型與知識(shí)晶煉理論的融合發(fā)展

吳曉鳳，高 峰，蔡國(guó)瑞

（1．中國(guó)科學(xué)院蘭州文獻(xiàn)情報(bào)中心；2．中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院圖書情報(bào)與檔案管理系；3．賓夕法尼亞州立大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院）

1 冰山模型的發(fā)展及應(yīng)用

冰山模型最早是由哈佛大學(xué)麥克利蘭提出的，他被任命挑選美國(guó)外交官一職的合適人選，他將人外顯的知識(shí)、形象、技能等這些易于被感知和培養(yǎng)的素質(zhì)比作水上的冰山，把看不到的動(dòng)機(jī)、態(tài)度、個(gè)性等不易被感知和培養(yǎng)的素質(zhì)比作冰山在水下的部分 （見圖1）。［1］

美國(guó)學(xué)者萊爾·M·斯潘塞和塞尼·M·斯潘塞將麥克利蘭的冰山模型進(jìn)行了細(xì)化分層，分為“基準(zhǔn)性素質(zhì)”和“鑒別性素質(zhì)”兩層，前者對(duì)應(yīng)于水上的冰山，即知識(shí)、形象、技能等，后者對(duì)應(yīng)于水下的、用于支撐水上部分的冰山，它是績(jī)效好壞區(qū)分的關(guān)鍵，一般職位越高，它的影響就越大。［2］

圖1 麥克利蘭的“冰山模型”理論

美國(guó)學(xué)者博亞特茲結(jié)合了麥克利蘭冰山模型和萊爾·M·斯潘塞、塞尼·M·斯潘塞的理論，提出了“素質(zhì)洋蔥模型”，并將其從內(nèi)到外細(xì)化為三層，分別是“核心層”“中間層”“最外層”?！白钔鈱印奔幢揭陨系牟糠?，包括“知識(shí)、技能”等，冰山水下的部分分為“價(jià)值觀、態(tài)度、自我形象”等的中間層和“個(gè)性、動(dòng)機(jī)”等的核心層（見圖2）。

圖2 素質(zhì)洋蔥模型

我國(guó)學(xué)者鐘啟泉將冰山模型引申到了學(xué)力（學(xué)習(xí)能力和知識(shí)水平）領(lǐng)域。［3］日本知識(shí)管理專家野中郁次郎等提出了顯性知識(shí)和隱性知識(shí)相互轉(zhuǎn)換的過程。［4］王愛文等將這個(gè)相互轉(zhuǎn)化關(guān)系應(yīng)用到創(chuàng)業(yè)實(shí)訓(xùn)模式探討中，提出構(gòu)建搭建創(chuàng)業(yè)實(shí)訓(xùn)服務(wù)體系等模式構(gòu)建對(duì)策。［5］蔣保偉等利用冰山模型區(qū)分出了對(duì)創(chuàng)業(yè)成功與否起決定作用的隱性素質(zhì)，說明創(chuàng)業(yè)素質(zhì)的提升在關(guān)注顯性素質(zhì)的同時(shí)，還需要充分挖掘吸收隱性素質(zhì)。［6］目前，冰山模型還被應(yīng)用于高校輔導(dǎo)員勝任力模型的構(gòu)建、公司領(lǐng)導(dǎo)層素質(zhì)特征研究［7］、知能課程目標(biāo)體系確定［8］、甄選培養(yǎng)人才的方法總結(jié)［9］等。

2 知識(shí)晶煉的發(fā)展歷程

1985年，趙紅州等提出了從微觀角度分析普萊斯指數(shù)定律的理論，即知識(shí)結(jié)晶學(xué)理論，［10］認(rèn)為科學(xué)發(fā)展的“非常時(shí)期”，吸收的熱即人類的智力投入，不再用來提升溫度即不是用來指數(shù)增加知識(shí)，而是用來使原來的晶體發(fā)生改變即用來改變知識(shí)結(jié)構(gòu)。因此，知識(shí)增長(zhǎng)也存在著飽和性。知識(shí)晶煉和情報(bào)學(xué)有密切的聯(lián)系，其研究對(duì)象和研究?jī)?nèi)容存在交集。王宏鑫討論了知識(shí)論情報(bào)測(cè)度的基礎(chǔ)，將布魯克斯情報(bào)測(cè)度，知識(shí)結(jié)晶學(xué)理論和“思想基因”理論聯(lián)系在了一起。［11］呂漢波等結(jié)合科學(xué)結(jié)構(gòu)學(xué)、潛科學(xué)理論，將知識(shí)結(jié)晶學(xué)中的知識(shí)單元用于構(gòu)建二元學(xué)科骨架知識(shí)結(jié)構(gòu)理論模式，探析現(xiàn)代學(xué)科結(jié)構(gòu)體系的建構(gòu)方式。［12］齊秀梅發(fā)展了知識(shí)結(jié)晶學(xué)理論，她認(rèn)為現(xiàn)代科學(xué)知識(shí)已經(jīng)不是一個(gè)沒有結(jié)構(gòu)的幾何點(diǎn)了，它有知識(shí)門類的宏觀結(jié)構(gòu)，也有知識(shí)纖維、硬核、觀念勢(shì)場(chǎng)等的微觀組成。［13］

除了國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)知識(shí)晶煉理論的相關(guān)研究，國(guó)外的一些學(xué)者也做了一些深入的研究。Fischer基于知識(shí)管理系統(tǒng)的整個(gè)生命周期提出了“播種，進(jìn)化增長(zhǎng)，重播”的“SER（Seeding，Evolutionary Growth，Reseeding）模型”。SER模型是為了理解大系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的集中式和分散式演進(jìn)之間的平衡:播種需要將盡可能多的知識(shí)嵌入到架構(gòu)的所有組件中；進(jìn)化階段領(lǐng)域設(shè)計(jì)人員使用種子環(huán)境為客戶開展特定項(xiàng)目，這個(gè)設(shè)計(jì)過程當(dāng)中可能會(huì)產(chǎn)生新的需求和新的組件；重新播種階段環(huán)境開發(fā)者重新與領(lǐng)域設(shè)計(jì)者合作來組織、形式化和推廣在進(jìn)化生長(zhǎng)階段添加的知識(shí)。［14］Mackinlay等于1999年提出知識(shí)結(jié)晶框架，為知識(shí)結(jié)晶指定三個(gè)要素:數(shù)據(jù)，任務(wù)和計(jì)劃。他們認(rèn)為，知識(shí)結(jié)晶框架是針對(duì)一項(xiàng)任務(wù)，通過“尋找數(shù)據(jù)、搜尋計(jì)劃、實(shí)例化計(jì)劃、解決問題、對(duì)全過程創(chuàng)造簡(jiǎn)練的描述”工序來完成。［15］Amitani等提出了“知識(shí)液化和知識(shí)結(jié)晶”的知識(shí)管理概念，設(shè)計(jì)了一個(gè)知識(shí)星云結(jié)晶器支持這個(gè)概念的實(shí)現(xiàn)，并且將這個(gè)方法論應(yīng)用到展覽設(shè)計(jì)這一實(shí)際工作當(dāng)中。［16］Koichi Hori等也研究了知識(shí)液化和結(jié)晶框架，該框架可以被看作SER模型“Evolutaionry-growth”階段的框架。知識(shí)結(jié)晶在相關(guān)單元之間發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的內(nèi)聚結(jié)構(gòu)，知識(shí)液化將一個(gè)內(nèi)聚結(jié)構(gòu)分解成相關(guān)單元。他們?cè)O(shè)計(jì)和開發(fā)基于知識(shí)液化和結(jié)晶框架作為知識(shí)演進(jìn)領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，包括知識(shí)星云結(jié)晶器KNV、livingOM和ART-SHTA，將這些系統(tǒng)作為表征世界，說明通過人際在概念世界、表征世界和現(xiàn)實(shí)世界的互動(dòng)中來進(jìn)行知識(shí)液化和結(jié)晶的循環(huán)演化。［17］Pollack等對(duì)臨床醫(yī)生在患者護(hù)理活動(dòng)中使用的優(yōu)先級(jí)過程招募了23名醫(yī)生進(jìn)行模擬操作，發(fā)現(xiàn)了這個(gè)過程和Card等的知識(shí)結(jié)晶框架有著顯著的差異，并為此提出了一個(gè)新的模型，這個(gè)模型表示出了優(yōu)先級(jí)過程如何受到數(shù)據(jù)收集和處理的影響。［18］2017年，蔡國(guó)瑞等提出了構(gòu)建知識(shí)晶煉任務(wù)的概念框架。他認(rèn)為知識(shí)晶煉的含義是針對(duì)有爭(zhēng)議的問題，能提取該問題的所有數(shù)據(jù)，并通過一個(gè)系統(tǒng)的過程，提取相關(guān)有價(jià)值的情報(bào)，通過凈化、提煉和壓實(shí)等技術(shù)，以創(chuàng)造一種可以被大眾理解和相信的最好的和最容易獲得的知識(shí)形式。［19］

總體而言，目前國(guó)內(nèi)對(duì)于知識(shí)晶煉的研究還只是局限于一些理論研究的基礎(chǔ)上，并且理論研究也不夠完善，知識(shí)晶煉實(shí)際應(yīng)用的研究則更是微乎其微。

3 正冰山模型與反冰山模型的提出

大數(shù)據(jù)時(shí)代，獲取特定的知識(shí)以及該知識(shí)背后的數(shù)據(jù)、信息的加和可以被描述成一座冰山。肉眼能看到的冰山的比例大概只占10%，然而這個(gè)數(shù)字背后的抽象部分是不可見的，剩下的90%都是隱性的。正冰山模型是透過海上冰山探究該冰山的海下部分，即透過肉眼能看見并獲取的知識(shí)，從而探究其背后的數(shù)據(jù)、信息（見圖3）。反冰山模型是針對(duì)當(dāng)前所存在的海量且凌亂的數(shù)據(jù)而導(dǎo)致了某種特定的知識(shí)獲取受阻的情況，即在參差不齊的海水中，已然看不見冰山頂角的情況（見圖4）。當(dāng)前社會(huì)，由于信息量太大，人們看到的幾乎都是汪洋大海，顯性的冰山頂尖也已被充滿雜質(zhì)的海水覆蓋，即某種特定需要被獲取的知識(shí)被周圍其他稀釋和凌亂的數(shù)據(jù)、信息所覆蓋。反冰山模型就是面對(duì)大數(shù)據(jù)從海底冰山晶煉出海面冰山的過程。

圖3 正冰山模型

圖4 反冰山模型

冰山在生成之后，還可能會(huì)升華和凝華或熔化和凝固，得到三種結(jié)果:① 重構(gòu)原來的冰山；② 在重構(gòu)原來的冰山基礎(chǔ)上還產(chǎn)生了新的冰山；③ 只產(chǎn)生了新的冰山，沒有重構(gòu)原來的冰山，接著可能再升華和凝華或熔化和凝固。如此循環(huán)往復(fù)，將整個(gè)冰山晶煉過程構(gòu)成了一個(gè)雙循環(huán)的過程，形成冰山雙循環(huán)模型（見圖5）。

圖5 冰山雙循環(huán)模型圖

4 知識(shí)晶煉雙循環(huán)理論的提出

4.1 知識(shí)晶煉雙循環(huán)理論的提出

國(guó)內(nèi)外對(duì)于知識(shí)晶煉理論的探索以蔡國(guó)瑞的研究較為系統(tǒng)，他提出的基于問題的知識(shí)晶煉模型（Issue-Based Knowledge Crystallization，IBKC）（見圖 6） 較為完整地闡述了知識(shí)晶煉的過程，具有一定的先進(jìn)性。具體的完整性與先進(jìn)性在于IBKC模型除了體現(xiàn)是大眾的研究熱點(diǎn)的過程，即先從數(shù)據(jù)到信息，最后到知識(shí)晶體的晶煉過程之外，還體現(xiàn)了通過評(píng)估尋找探究晶體知識(shí)背后的數(shù)據(jù)和信息的晶煉過程，而這個(gè)過程在當(dāng)今社會(huì)往往是被大眾所忽略的，但是該模型只是指出了有這個(gè)過程，并沒有做出重點(diǎn)的說明和實(shí)例化。此外，該模型的雙方向過程缺乏了聯(lián)系性與相關(guān)性，并且該模型只體現(xiàn)一次作業(yè)的過程。因此，IBKC模型仍有需要改進(jìn)的地方。

圖6 基于問題的知識(shí)晶煉模型

本文通過冰山雙循環(huán)模型的啟發(fā)，從物理原理這個(gè)源頭出發(fā)，提出了知識(shí)晶煉雙循環(huán)理論，進(jìn)一步完善知識(shí)晶煉框架。知識(shí)晶煉雙循環(huán)類似于冰山雙循環(huán)，它繼承了IBKC模型的雙方向過程的思維方式，通過引入知識(shí)碰撞和知識(shí)沉淀，即引入冰山的升華凝華過程，來實(shí)現(xiàn)知識(shí)晶煉兩個(gè)方向各自的循環(huán)的過程。從而根據(jù)冰山雙循環(huán)模型的啟發(fā)，知識(shí)晶煉雙循環(huán)包括正循環(huán)和反循環(huán)兩個(gè)過程。

（1）知識(shí)晶煉正循環(huán)。在信息化社會(huì)以前，人們?cè)诳吹斤@性知識(shí)之后即顯性冰山之后，會(huì)想去探尋與此顯性知識(shí)有關(guān)的背后90%的隱性數(shù)據(jù)、信息，在這個(gè)過程中通過尋找、提示等方式方法來進(jìn)行探尋。當(dāng)探尋到原始單位元素的時(shí)候，這些原始單位元素可能會(huì)凝華或凝固成新的顯性知識(shí)，凝華或凝固的意思是“將原始單位元素直接轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎玫娘@性知識(shí)，重構(gòu)原來的顯性知識(shí)，或（和）生成新的顯性知識(shí)”。接著，該顯性知識(shí)又進(jìn)行尋找、提示探尋原始單位元素等過程，形成知識(shí)晶煉正循環(huán)過程。

（2）知識(shí)晶煉反循環(huán)。當(dāng)下社會(huì)，大量知識(shí)被埋藏，以至于人們無法看到顯性部分，這時(shí)候需要將海水即海量信息蒸發(fā)冷凝構(gòu)建出顯性冰山。對(duì)于普通受眾而言，顯性冰山即可滿足其信息需求。這里的海水是指海量隱性數(shù)據(jù)、信息或知識(shí)，蒸發(fā)冷凝即“剔除原始單位元素中無用的雜質(zhì)部分，留下有用的部分，構(gòu)成有用的顯性知識(shí)”，其中的顯性知識(shí)即對(duì)應(yīng)于顯性冰山。并且冰山可能會(huì)升華或熔化，即“從具有一定結(jié)構(gòu)的有用的顯性知識(shí)中分解出部分單位元素”。這些升華和熔化的氣態(tài)和液態(tài)部分就是新的原始單位元素。接著，該原始單位元素又進(jìn)行蒸發(fā)冷凝等過程，構(gòu)成知識(shí)晶煉反循環(huán)過程。

知識(shí)晶煉正循環(huán)過程與知識(shí)晶煉反循環(huán)過程彼此共存，形成知識(shí)晶煉雙循環(huán)模型。這個(gè)過程當(dāng)中的每一個(gè)步驟的條件都是需要公民與外界進(jìn)行思想碰撞交流。這個(gè)循環(huán)中的一個(gè)重要事實(shí)是，用戶有可能與這一知識(shí)晶煉過程的每一個(gè)步驟交互。［20］基于此，將IBKC完善為知識(shí)晶煉雙循環(huán)模型（見圖7）。

圖7 知識(shí)晶煉雙循環(huán)模型

知識(shí)晶煉雙循環(huán)模型由5個(gè)部件以及部件之間的邏輯關(guān)系組成。① 原始數(shù)據(jù)。與待解決問題相關(guān)的所有資料未處理的數(shù)據(jù)，包括文檔、圖表、視頻等。② 信息塊。利用網(wǎng)頁(yè)信息抽取方法在原始數(shù)據(jù)中抽取出與問題相關(guān)的信息塊。信息量較原始數(shù)據(jù)有較大幅度的降低。③ 知識(shí)晶體。前面兩個(gè)階段主要借助了機(jī)器的作用，但機(jī)器只能判斷篩選出可能相關(guān)的數(shù)據(jù)和信息，但真正是否相關(guān)還是需要人的參與。這個(gè)過程需要用到人工判斷，從而選出確實(shí)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息材料。小組成員分別或單獨(dú)分析收集的信息塊，并將其編譯成基于事實(shí)和證據(jù)的更好的格式，該階段形成的是詳述。④ 精致的知識(shí)晶體。作為決策參考的信息，文本量還需要進(jìn)一步壓縮提煉。這個(gè)階段就像做積木一樣，需要把多個(gè)片段綜合?？赡芤恍┬畔K還存在邊角料，將所有這些材料打磨成可以互相拼接組裝的形狀，剔除一些不相關(guān)的邊角信息材料。這個(gè)階段一群人通過基于問題的信息系統(tǒng)模型（Issue-Based Information System，IBIS）、研討對(duì)話模型等語(yǔ)義方法（如優(yōu)先排序）來整理實(shí)質(zhì)，并拋棄浮渣，取其精華，形成更緊湊的陳述，即精述。⑤ 演示－知識(shí)珍寶。以上4個(gè)階段得出的信息并未結(jié)合使用者的需求，而語(yǔ)言要表述成各級(jí)決策者能夠理解的，根據(jù)不同的對(duì)象，采取最合適的調(diào)研方法，了解使用者的知識(shí)結(jié)構(gòu)是怎么樣的，然后，使用語(yǔ)義方法管理陳述，使得陳述有條理和邏輯，以便表達(dá)成他們能夠理解、接受和喜歡的意思，即搭積木搭成用戶能夠理解、接受和喜歡的形狀。如借用比喻將陳述與決策者比較了解的事物進(jìn)行比擬描述來表達(dá)。

用戶理解了所演示出來的知識(shí)后，會(huì)結(jié)合自身的研究或閱歷產(chǎn)生對(duì)該知識(shí)珍寶新的認(rèn)識(shí)和理解，從而產(chǎn)生新的原始數(shù)據(jù)，接著信息塊和知識(shí)晶體隨之發(fā)生變化，如此循環(huán)往復(fù)，形成了知識(shí)晶煉反循環(huán)。知識(shí)晶煉正循環(huán)是指透過演示的知識(shí)珍寶，去一步步評(píng)估和尋找與之有關(guān)的知識(shí)晶體、信息塊和原始數(shù)據(jù)，當(dāng)回到原始數(shù)據(jù)之時(shí)，能夠發(fā)現(xiàn)一些知識(shí)漏洞或是知識(shí)改進(jìn)突破口，從而直接改變了知識(shí)珍寶，或者可能產(chǎn)生新的知識(shí)珍寶，如此循環(huán)往復(fù)，形成了知識(shí)晶煉正循環(huán)。

這5個(gè)部件之間的邏輯關(guān)系包括正向關(guān)系和逆向關(guān)系。① 正向關(guān)系包括閱讀和提?。ㄓ稍紨?shù)據(jù)向信息塊引出的連線）、蒸餾（由信息塊向知識(shí)晶體引出的連線）、簡(jiǎn)化和提煉（由知識(shí)晶體向精致的知識(shí)晶體引出的連線）、個(gè)性化方式（由精致的知識(shí)晶體向演示—知識(shí)珍寶引出的連線）和升華或熔化（由演示—知識(shí)珍寶向原始數(shù)據(jù)引出的連線）關(guān)系。② 逆向關(guān)系包括再評(píng)估（由演示—知識(shí)珍寶向精致的知識(shí)晶體引出的連線）、尋找（由知識(shí)晶體向信息塊引出的連線）、提示（由信息塊向原始數(shù)據(jù)引出的連線）、凝華或凝固（由原始數(shù)據(jù)向演示—知識(shí)珍寶引出的連線）。

“互聯(lián)網(wǎng)預(yù)言家”凱文·凱利在《科技想要什么》里提到，在哥倫布去美洲之前，實(shí)際上美洲是已經(jīng)有人了，但人們?yōu)槭裁凑f是哥倫布發(fā)現(xiàn)了美洲呢？因?yàn)槭歉鐐惒及衙乐捱@個(gè)知識(shí)和人類科學(xué)的“主流知識(shí)”聯(lián)系在了一起，“孤島式知識(shí)”是不行的。［21］在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中會(huì)或強(qiáng)或弱地出現(xiàn)知識(shí)晶煉雙循環(huán)的影子，但目前大眾還沒有將知識(shí)晶煉雙循環(huán)與人類科學(xué)的“主流知識(shí)”聯(lián)系在一起。

4.2 知識(shí)晶煉雙循環(huán)示例

以互聯(lián)網(wǎng)公司某產(chǎn)品的宣傳知識(shí)晶煉作為案例。

（1）知識(shí)晶煉反循環(huán)。現(xiàn)要對(duì)公司某產(chǎn)品地圖App的宣傳文案出現(xiàn)的撰寫問題提出解決方案，在人員選擇上，通過對(duì)人員在公司的任職級(jí)別進(jìn)行分層，然后按照所分的級(jí)別，利用分層抽樣法隨機(jī)選擇若干職員作為參與者，同時(shí)聘請(qǐng)兩個(gè)及以上的知識(shí)晶煉專家作為專家組。① 提取信息塊。產(chǎn)品如何做宣傳才能吸引更多的用戶前去下載和使用該產(chǎn)品呢？這對(duì)于產(chǎn)品的長(zhǎng)期生存是一個(gè)問題。從所有網(wǎng)頁(yè)、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)等中利用能采用的工具與方法提取出關(guān)于該產(chǎn)品及其競(jìng)爭(zhēng)品的所有數(shù)據(jù)和信息。② 生成詳述。參與知識(shí)晶煉的所有成員，每個(gè)人參考操作①提供的信息，均提出一個(gè)解決方案，生成對(duì)應(yīng)的詳述。③ 生成精述。全部參與人員與專家一起通過語(yǔ)義方法從所有詳述中篩選出得到接受度最高的方案，通過語(yǔ)義方法對(duì)該方案做進(jìn)一步的整理，拋棄浮渣，必要時(shí)添加其他詳述的精華，形成最全面、緊湊、系統(tǒng)的精述。④表達(dá)精述。通過訪談?wù){(diào)研、問卷調(diào)查、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法了解該產(chǎn)品用戶的知識(shí)結(jié)構(gòu)、偏好等，個(gè)性化地形成用戶容易理解、接受和使用的表述方式。如華為手機(jī)應(yīng)用商店的產(chǎn)品宣傳模式，以產(chǎn)品截圖加文字的形式進(jìn)行表達(dá)。⑤ 循環(huán)更新。一些用戶在使用該產(chǎn)品之后，會(huì)在評(píng)論區(qū)留下評(píng)論（如地圖軟件可以通過設(shè)置評(píng)論區(qū)等措施了解用戶的使用體驗(yàn)，減少重新定位所有路段并優(yōu)化有問題路段的成本），產(chǎn)品工作人員可使用知識(shí)聚類等方法對(duì)評(píng)論進(jìn)行分析，若采納評(píng)論留下的意見或建議對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行了改進(jìn)，則關(guān)于產(chǎn)品的信息塊、詳述和精述都會(huì)按序發(fā)生改變，個(gè)別情況下甚至?xí)a(chǎn)生新產(chǎn)品的精述介紹。如此，隨著時(shí)間推移，進(jìn)行不斷地循環(huán)更新。

（2）知識(shí)晶煉正循環(huán)。① 評(píng)估精述。當(dāng)人們要下載該產(chǎn)品時(shí)，會(huì)先瀏覽關(guān)于這個(gè)產(chǎn)品的精述，如“應(yīng)用截圖”“小編推薦”等，這些是以不同形式表達(dá)出來的精述內(nèi)容。② 評(píng)估詳述。當(dāng)精述并不能讓他們產(chǎn)生下載該產(chǎn)品的動(dòng)力時(shí)，他們會(huì)閱讀并評(píng)估這個(gè)產(chǎn)品詳細(xì)的描述。③ 尋找信息。對(duì)于部分用戶而言，即使看到了詳述，他們還會(huì)去“貨比三家”，通過各種方法尋找與該產(chǎn)品有較大相關(guān)性的信息。④ 尋找數(shù)據(jù)。對(duì)于一些科研人員或者企事業(yè)單位等人員為滿足其工作或?qū)W習(xí)需求，還會(huì)進(jìn)一步尋找該產(chǎn)品所有的原始數(shù)據(jù)。⑤ 循環(huán)更新。當(dāng)研究人員找到原始數(shù)據(jù)時(shí)，容易發(fā)現(xiàn)某些原始數(shù)據(jù)與精述新的融合方式，即內(nèi)化出新的知識(shí)，從而將原產(chǎn)品的精述介紹改進(jìn)，個(gè)別情況下甚至?xí)a(chǎn)生新產(chǎn)品的精述介紹。接著，詳述、信息塊、原始數(shù)據(jù)也會(huì)跟著變化。如此，隨著時(shí)間推移，進(jìn)行不斷地循環(huán)更新。

5 總結(jié)

信息化社會(huì)，知識(shí)爆炸增長(zhǎng)導(dǎo)致知識(shí)分散，進(jìn)一步導(dǎo)致決策效率和合理性降低等問題。通過由冰山顯性知識(shí)挖掘隱性數(shù)據(jù)或信息的正冰山模型，推導(dǎo)出反冰山模型，即由于大數(shù)據(jù)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)或信息全隱性化問題，從全隱性數(shù)據(jù)或信息中挖掘顯性知識(shí)，重現(xiàn)海上冰山的情況。由于冰山的升華凝華或熔化凝固進(jìn)一步形成冰山雙循環(huán)晶煉過程。由此，啟發(fā)了知識(shí)雙循環(huán)晶煉理論的產(chǎn)生，用以解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下知識(shí)分散的問題以及處理流程混亂而導(dǎo)致效率低的問題，從而幫助決策者高效、快速地做出更加合理的決策，降低和避免決策失誤導(dǎo)致的消極影響。雖然知識(shí)晶煉雙循環(huán)模型可以更好地解決問題，但仍然有實(shí)現(xiàn)較為困難的地方。知識(shí)晶煉雙循環(huán)模型需要使用各種不同的方法和工具，盡量用機(jī)器實(shí)現(xiàn)，因此，要求引入的專家需要能夠熟練掌握盡可能多的處理方法。