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Pirámide DIKW

La jerarquía del conocimiento , también conocido diversamente como la jerarquía DIKW , jerarquía sabiduría , jerarquía conocimiento , jerarquía de la información, pirámide de información , y la pirámide de datos , [1] se refiere vagamente a una clase de modelos [2] para la representación de pretendido estructural y / o funcional relaciones entre d ata, i nformación, k ONOCIMIENTO, y w isdom. "Normalmente, la información se define en términos de datos, el conocimiento en términos de información y la sabiduría en términos de conocimiento". [1]

No todas las versiones del modelo DIKW hacen referencia a los cuatro componentes (las versiones anteriores no incluyen datos, las versiones posteriores omiten o minimizan la sabiduría), y algunas incluyen componentes adicionales. [3] Además de una jerarquía y una pirámide, el modelo DIKW también se ha caracterizado como una cadena, [4] [5] como un marco, [6] como una serie de gráficos, [7] y como un continuo . [8]

Historia

Danny P. Wallace, profesor de bibliotecología y ciencias de la información , explicó que el origen de la pirámide DIKW es incierto:

La presentación de las relaciones entre datos , información , conocimiento y, a veces, sabiduría en una disposición jerárquica ha sido parte del lenguaje de la ciencia de la información durante muchos años. Aunque es incierto cuándo y por quién se presentaron por primera vez esas relaciones, la ubicuidad de la noción de jerarquía está incrustada en el uso del acrónimo DIKW como una representación abreviada de los datos-a-información-a-conocimiento-a-sabiduría transformación. [9]

mientras que muchos autores estuvieron de acuerdo en que DIKW, al menos IKW, se originó a partir de la obra The Rock de TS Eliot en 1934 . La obra contiene sabiduría-conocimiento-información en las siguientes líneas: [10]

¿Dónde está la Vida que hemos perdido viviendo?
¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en conocimiento?
¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido en la información? [11]

Datos, información, conocimiento

En 1955, el economista y educador inglés-estadounidense Kenneth Boulding presentó una variación de la jerarquía que consiste en "señales, mensajes, información y conocimiento". [9] [12] Sin embargo, "[e] l primer autor en distinguir entre datos, información y conocimiento y en emplear también el término ' gestión del conocimiento ' puede haber sido el educador estadounidense Nicholas L. Henry", [9] en un Artículo de revista de 1974. [13]

Datos, información, conocimiento, sabiduría

Otras versiones tempranas (anteriores a 1982) de la jerarquía que se refieren a un nivel de datos incluyen las del geógrafo chino-estadounidense Yi-Fu Tuan [14] [ verificación necesaria ] [15] y el sociólogo-historiador Daniel Bell . [14] [ verificación necesaria ] . [15] En 1980, el ingeniero nacido en Irlanda Mike Cooley invocó la misma jerarquía en su crítica de la automatización y la informatización, en su libro Architect or Bee ?: The Human / Technology Relationship . [16] [ verificación necesaria ] [15]

A partir de entonces, en 1987, el educador nacido en Checoslovaquia Milan Zeleny asignó los elementos de la jerarquía a las formas de conocimiento: no saber nada , saber qué , saber hacer y saber por qué . [17] [ verificación necesaria ] Zeleny "con frecuencia se le ha atribuido el mérito de proponer la [representación de DIKW como una pirámide] ... aunque en realidad no hizo referencia a ningún modelo gráfico de este tipo". [9]

La jerarquía aparece de nuevo en un discurso de 1988 a la Sociedad Internacional para la Investigación de Sistemas Generales , por el teórico organizacional estadounidense Russell Ackoff , publicado en 1989. [18] Los autores y libros de texto posteriores citan a Ackoff como la "articulación original" [1] de la jerarquía o de lo contrario, dé crédito a Ackoff con su propuesta. [19] La versión de Ackoff del modelo incluye un nivel de comprensión (como lo había hecho Adler, antes que él [9] [20] [21] ), interpuesto entre el conocimiento y la sabiduría. Aunque Ackoff no presentó la jerarquía gráficamente, también se le ha atribuido su representación como una pirámide. [9] [18]

En 1989, el veterano de Bell Labs , Robert W. Lucky, escribió sobre la "jerarquía de información" de cuatro niveles en forma de pirámide en su libro Silicon Dreams. [10]

En el mismo año en que Ackoff presentó su discurso, el científico de la información Anthony Debons y sus colegas introdujeron una jerarquía extendida, con niveles de "eventos", "símbolos" y "reglas y formulaciones" antes que los datos. [9] [22]

En 1994 Nathan Shedroff presentó la jerarquía DIKW en un contexto de diseño de información que luego apareció como un capítulo de libro. [23]

Jennifer Rowley señaló en 2007 que había "poca referencia a la sabiduría" en la discusión del DIKW en los libros de texto universitarios publicados recientemente , [1] y no incluye la sabiduría en sus propias definiciones después de esa investigación. [19] Mientras tanto, el extenso análisis de Zins de las conceptualizaciones de datos, información y conocimiento, en su reciente estudio de investigación, no hace ningún comentario explícito sobre la sabiduría, [2] aunque algunas de las citas incluidas por Zins sí mencionan el término . [24] [25] [26]

Descripción

El modelo DIKW "a menudo se cita, o se utiliza implícitamente, en las definiciones de datos, información y conocimiento en la gestión de la información , los sistemas de información y la literatura sobre gestión del conocimiento , pero ha habido una discusión directa limitada sobre la jerarquía". [1] Revisiones de libros de texto [1] y una encuesta a académicos en campos relevantes [2] indican que no existe consenso en cuanto a las definiciones utilizadas en el modelo, y menos aún "en la descripción de los procesos que transforman elementos inferiores en la jerarquía en los que están por encima de ellos ". [1] [27]

Esto ha llevado al investigador israelí Chaim Zins a sugerir que los componentes de datos, información y conocimiento de DIKW se refieren a una clase de no menos de cinco modelos, en función de si los datos, la información y el conocimiento se conciben como subjetivos , objetivos ( lo que Zins denomina, "universal" o "colectivo") o ambos. En el uso de Zins, subjetivo y objetivo "no están relacionados con la arbitrariedad y la veracidad , que generalmente se adjuntan a los conceptos de conocimiento subjetivo y conocimiento objetivo ". Ciencias de la Información, Argumenta Zins, estudia datos e información, pero no el conocimiento, ya que el conocimiento es un fenómeno interno (subjetivo) más que externo (universal-colectivo). [2]

Datos

En el contexto de DIKW, los datos se conciben como símbolos o signos , que representan estímulos o señales, [2] que son "inútiles hasta ... en una forma utilizable (es decir, relevante)". [19] Zeleny caracterizó esta característica no utilizable de los datos como "no saber nada" [17] [ verificación necesaria ] . [15]

En algunos casos, se entiende que los datos se refieren no solo a símbolos, sino también a señales o estímulos a los que se refieren dichos símbolos, lo que Zins denomina datos subjetivos . [2] Cuando los datos universales , para Zins, son "el producto de la observación " [19] (cursiva en el original), los datos subjetivos son las observaciones. Esta distinción a menudo se oculta en las definiciones de datos en términos de " hechos ".

Datos como hechos

Rowley, siguiendo su estudio de las definiciones DIKW dadas en los libros de texto, [1] caracteriza los datos "como hechos u observaciones discretas y objetivas, que no están organizadas ni procesadas y, por lo tanto, no tienen significado o valor debido a la falta de contexto e interpretación". [19] En la formulación inicial de Henry de la jerarquía, los datos se definían simplemente como "simplemente hechos en bruto"., [13] mientras que dos textos recientes definen los datos como "fragmentos de hechos sobre el estado del mundo" [28] y "material hechos ", [29] respectivamente. [9] Cleveland no incluye un nivel de datos explícito, pero define la información como "la suma total de ... hechos e ideas". [9] [14]

La medida en que los hechos tienen como propiedad fundamental de que son verdad , tiene objetivo la realidad, o de lo contrario puede ser verificado , tales definiciones impedirían falso , sin sentido y sin sentido datos del modelo DIKW, de manera que el principio de la basura, sale basura haría no se contabilizará bajo DIKW.

Datos como señal

En el dominio subjetivo, los datos se conciben como "estímulos sensoriales, que percibimos a través de nuestros sentidos", [2] o "lecturas de señales", incluidas "lecturas sensoriales y / o sensoriales de la luz, el sonido, el olfato, el gusto y el tacto ". [27] Otros han argumentado que lo que Zins llama datos subjetivos en realidad cuenta como un nivel de "señal" (al igual que Boulding [9] [12] ), que precede a los datos en la cadena DIKW. [8]

El científico de la información estadounidense Glynn Harmon definió los datos como "uno o más tipos de ondas de energía o partículas (luz, calor, sonido, fuerza, electromagnéticas) seleccionadas por un organismo consciente o agente inteligente sobre la base de un marco preexistente o mecanismo inferencial en el organismo o agente ". [30]

El significado de los estímulos sensoriales también se puede considerar como datos subjetivos:

La información es el significado de estos estímulos sensoriales ( es decir , la percepción empírica). Por ejemplo, los ruidos que escucho son datos. El significado de estos ruidos ( por ejemplo , el motor de un automóvil en marcha) es información . Aún así, hay otra alternativa sobre cómo definir estos dos conceptos, que parece aún mejor. Los datos son estímulos sensoriales o su significado ( es decir , la percepción empírica). En consecuencia, en el ejemplo anterior, los ruidos fuertes, así como la percepción de un motor de automóvil en marcha , son datos. [2] (Cursiva agregada. Negrita en el original).

Los datos subjetivos, si se entienden de esta manera, serían comparables al conocimiento por conocimiento , en el sentido de que se basan en la experiencia directa de los estímulos. Sin embargo, a diferencia del conocimiento por conocimiento, como lo describen Bertrand Russell y otros, el dominio subjetivo "no está relacionado con ... la veracidad". [2]

La validez de la definición alternativa de Zins dependería de si "el funcionamiento del motor de un automóvil" se entiende como un hecho objetivo o como una interpretación contextual.

Datos como símbolo

Ya sea que se considere que la definición DIKW de datos incluye los datos subjetivos de Zins (con o sin significado), los datos se definen consistentemente para incluir "símbolos", [18] [31] o "conjuntos de signos que representan estímulos o percepciones empíricos ", [ 2] de "una propiedad de un objeto, un evento o de su entorno". [19] Los datos, en este sentido, son " símbolos grabados (capturados o almacenados) ", que incluyen "palabras (texto y / o verbales), números, diagramas e imágenes (fijas y / o videos), que son los componentes básicos de comunicación ", cuyo propósito" es registrar actividades o situaciones,para intentar capturar la imagen real o el evento real, "de manera que" todos los datos seanhistórico , a menos que se utilice con fines ilustrativos, como la previsión ". [27]

La versión de DIKW de Boulding nombró explícitamente el nivel por debajo del mensaje de nivel de información , distinguiéndolo de un nivel de señal subyacente . [9] [12] Debons y sus colegas invierten esta relación, identificando un nivel de símbolo explícito como uno de varios niveles subyacentes a los datos. [9] [22]

Zins determinó que, para la mayoría de los encuestados, los datos "se caracterizan como fenómenos del dominio universal". "Aparentemente", aclara Zins, "es más útil relacionarse con los datos, la información y el conocimiento como conjuntos de signos que como significado y sus bloques de construcción". [2]

Información

En el contexto de DIKW, la información cumple con la definición de conocimiento por descripción ("la información está contenida en descripciones " [19] ), y se diferencia de los datos en que es "útil". "La información se infiere de los datos", [19] en el proceso de respuesta a interrogativos preguntas ( por ejemplo , "quién", "qué", "dónde", "cuántos", "cuándo"), [18] [19] por lo tanto hacer que los datos sean útiles [31] para "decisiones y / o acciones". [27] "Clásicamente", afirma un texto reciente, "la información se define como datos dotados de significado y propósito." [9] [28]

Estructural versus funcional

Rowley, luego de su revisión de cómo se presenta DIKW en los libros de texto, [1] describe la información como "datos organizados o estructurados, que se han procesado de tal manera que la información ahora tiene relevancia para un propósito o contexto específico y, por lo tanto, es significativa , valioso, útil y relevante ". Tenga en cuenta que esta definición contrasta con la caracterización de Rowley de las definiciones de Ackoff, donde "[la] diferencia entre datos e información es estructural, no funcional". [19]

En su formulación de la jerarquía, Henry definió la información como "datos que nos cambian", [9] [13] siendo esta una distinción funcional, más que estructural, entre datos e información. Mientras tanto, Cleveland, que no se refirió a un nivel de datos en su versión de DIKW, describió la información como "la suma total de todos los hechos e ideas que están disponibles para que alguien los conozca en un momento dado". [9] [14]

El educador estadounidense Bob Boiko es más oscuro y define la información solo como "práctica". [9] [29]

Simbólico frente a subjetivo

La información puede concebirse en los modelos DIKW como: (i) universal, existente como símbolos y signos; (ii) subjetivo, el significado al que se atribuyen los símbolos; o (iii) ambos. [2] Ejemplos de información tanto como símbolo como significado incluyen:

  • La caracterización de la información por parte del científico de la información estadounidense Anthony Debons como representando "un estado de conciencia ( conciencia ) y las manifestaciones físicas que forman", de tal manera que "[i] nformación, como fenómeno, representa tanto un proceso como un producto; un estado cognitivo / afectivo estado, y la contraparte física (producto de) el estado cognitivo / afectivo ". [32]
  • La descripción que hace la científica de la información danesa Hanne Albrechtsen de la información como "relacionada con el significado o la intención humana", ya sea como "el contenido de las bases de datos, la web, etc. " (cursiva agregada) o "el significado de las declaraciones según las intenciones del hablante / escritor y entendido / mal entendido por el oyente / lector ". [33]

Zeleny describió anteriormente la información como "saber-qué", [17] [ cita requerida ] pero desde entonces la ha refinado para diferenciar entre "qué tener o poseer" (información) y "qué hacer, actuar o llevar a cabo" (sabiduría ). A esta conceptualización de la información, también agrega "por qué es", a diferencia de "por qué hacer" (otro aspecto de la sabiduría). Zeleny sostiene además que no existe el conocimiento explícito , sino que el conocimiento, una vez hecho explícito en forma simbólica, se convierte en información. [4]

Conocimiento

En general, se acepta que el componente de conocimiento de DIKW es un concepto esquivo y difícil de definir. La definición de conocimiento de DIKW difiere de la utilizada por la epistemología . La opinión de DIKW es que "el conocimiento se define con referencia a la información". [19] Las definiciones pueden referirse a la información que ha sido procesada, organizada o estructurada de alguna manera, o bien como aplicada o puesta en acción.

Zins ha sugerido que el conocimiento, al ser subjetivo en lugar de universal, no es objeto de estudio en la ciencia de la información , y que a menudo se define en términos proposicionales , [2] mientras que Zeleny ha afirmado que capturar el conocimiento en forma simbólica es convertirlo en en información, es decir , que "Todo conocimiento es tácito ". [4]

"Una de las definiciones citadas con más frecuencia" [9] de conocimiento captura algunas de las diversas formas en que ha sido definido por otros:

El conocimiento es una mezcla fluida de experiencia enmarcada, valores, información contextual, conocimiento experto e intuición fundamentada que proporciona un entorno y un marco para evaluar e incorporar nuevas experiencias e información. Se origina y se aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones, a menudo se integra no solo en documentos y repositorios, sino también en rutinas, procesos, prácticas y normas organizacionales. [9] [34]

Conocimiento procesado

Reflejando la descripción de la información como "datos organizados o estructurados", el conocimiento a veces se describe como:

  • "síntesis de múltiples fuentes de información a lo largo del tiempo"
  • "organización y procesamiento para transmitir comprensión, experiencia [y] aprendizaje acumulado"
  • "una combinación de información contextual, valores, experiencia y reglas" [19]

Una de las definiciones de conocimiento de Boulding había sido "una estructura mental" [9] [12] y Cleveland describió el conocimiento como "el resultado de que alguien aplica el fuego del refinador a la [información], seleccionando y organizando lo que es útil para alguien". [9] [14] Un texto reciente describe el conocimiento como "información conectada en relaciones". [9] [28]

El conocimiento como procedimental

Zeleny define el conocimiento como "saber hacer" [4] [17] ( es decir , conocimiento procedimental ), y también "saber quién" y "saber cuándo", cada uno adquirido a través de la "experiencia práctica". [4] "El conocimiento ... hace surgir del trasfondo de la experiencia un conjunto coherente y autoconsistente de acciones coordinadas". [9] [17] Además, manteniendo implícitamente la información como descriptiva, Zeleny declara que "El conocimiento es acción, no una descripción de la acción". [4]

Ackoff, igualmente, describió el conocimiento como la "aplicación de datos e información", que "responde preguntas de 'cómo'", [18] [ verificación necesaria ] [31] es decir, "know-how". [19]

Mientras tanto, se ha descubierto que los libros de texto que tratan sobre DIKW describen el conocimiento de diversas formas en términos de experiencia , habilidad , pericia o capacidad:

  • "estudio y experiencia"
  • "una combinación de información contextual, opinión de expertos, habilidades y experiencia"
  • "información combinada con comprensión y capacidad"
  • "percepción, habilidades, formación, sentido común y experiencia". [19]

Los empresarios James Chisholm y Greg Warman caracterizan el conocimiento simplemente como "hacer las cosas bien". [6]

El conocimiento como proposicional

El conocimiento a veces se describe como "estructuración de creencias" e " internalización con referencia a marcos cognitivos". [19] Una definición dada por Boulding para el conocimiento fue "la 'percepción subjetiva del mundo y el lugar de uno en él'", [9] [12] mientras que Zeleny dijo que el conocimiento "debería referirse a la distinción de un observador de ' objetos ' ( totalidades, unidades) ". [9] [17]

Zins, igualmente, encontró que el conocimiento se describe en términos proposicionales , como creencias justificables (dominio subjetivo, similar al conocimiento tácito ) y, a veces, también como signos que representan tales creencias (dominio universal / colectivo, similar al conocimiento explícito ). Zeleny ha rechazado la idea de conocimiento explícito (como en el conocimiento universal de Zins), argumentando que una vez hecho simbólico, el conocimiento se convierte en información. [4] Boiko parece hacerse eco de este sentimiento, en su afirmación de que "el conocimiento y la sabiduría pueden ser información". [9] [29]

En el dominio subjetivo:

El conocimiento es un pensamiento en la mente del individuo , que se caracteriza por la creencia justificada del individuo de que es cierto . Puede ser empírico y no empírico, como en el caso del conocimiento lógico y matemático ( p . Ej. , "Todo triángulo tiene tres lados"), conocimiento religioso ( p . Ej. , " Dios existe "), conocimiento filosófico ( p . Ej. , " Cogito ergo sum"), y similares. Tenga en cuenta que el conocimiento es el contenido de un pensamiento en la mente del individuo, que se caracteriza por la creencia justificable del individuo de que es cierto, mientras que" conocer "es un estado mental que se caracteriza por las tres condiciones : (1) el individuo cree [s] que es cierto, (2) Él / ella puede justificarlo , y (3) Es cierto, o [parece] ser cierto. [2] (Cursiva agregada. Negrita en original.)

La distinción aquí entre conocimiento subjetivo e información subjetiva es que el conocimiento subjetivo se caracteriza por una creencia justificable, donde la información subjetiva es un tipo de conocimiento sobre el significado de los datos.

Boiko dio a entender que el conocimiento estaba abierto tanto al discurso racional como a la justificación, cuando definió el conocimiento como "una cuestión de disputa". [9] [29]

Sabiduría

Aunque comúnmente se incluye como un nivel en DIKW, "hay una referencia limitada a la sabiduría" [1] en las discusiones sobre el modelo. Boiko parece haber descartado la sabiduría, caracterizándola como "no material". [9] [29]

Ackoff se refiere a la comprensión como una "apreciación del 'por qué'", y la sabiduría como "comprensión evaluada", donde la comprensión se postula como una capa discreta entre el conocimiento y la sabiduría. [9] [18] [31] Adler también había incluido previamente un nivel de comprensión, [9] [20] [21] mientras que otros autores han descrito la comprensión como una dimensión en relación con la cual se grafica DIKW. [6] [31]

Cleveland describió la sabiduría simplemente como "conocimiento integrado, información super útil". [9] [14] Otros autores han caracterizado la sabiduría como "saber las cosas correctas que hacer" [6] y "la capacidad de hacer juicios y decisiones acertados aparentemente sin pensar". [9] [28] La sabiduría implica usar el conocimiento para un bien mayor. Debido a esto, la sabiduría es más profunda y exclusivamente humana. Requiere un sentido de lo bueno y lo malo, lo correcto y lo incorrecto, ético y no ético.

Zeleny describió la sabiduría como "saber por qué", [17] pero luego refinó sus definiciones, para diferenciar "por qué hacer" (sabiduría) de "por qué es" (información), y expandiendo su definición para incluir una forma de conocimiento qué ("qué hacer, actuar o llevar a cabo"). [4] Según Nikhil Sharma, Zeleny ha abogado por un nivel del modelo más allá de la sabiduría, denominado " iluminación ". [15]

Representaciones

Representación gráfica

Un diagrama de flujo de la jerarquía DIKW.

DIKW es un modelo jerárquico a menudo representado como una pirámide, [1] [9] con datos en su base y sabiduría en su vértice. En este sentido, es similar a la jerarquía de necesidades de Maslow , en el sentido de que se argumenta que cada nivel de la jerarquía es un precursor esencial de los niveles superiores. A diferencia de la jerarquía de Maslow, que describe las relaciones de prioridad (los niveles inferiores se centran en el primero), DIKW describe supuestas relaciones estructurales o funcionales (los niveles inferiores comprenden el material de los niveles superiores). Tanto Zeleny como Ackoff han sido acreditados con el origen de la representación piramidal, [9]aunque ninguno utilizó una pirámide para presentar sus ideas. [9] [17] [18]

DIKW también se ha representado como un diagrama bidimensional [6] [35] o como uno o más diagramas de flujo. [27] En tales casos, las relaciones entre los elementos pueden presentarse como menos jerárquicas, con ciclos de retroalimentación y relaciones de control.

Debons y colegas [22] pueden haber sido los primeros en "presentar la jerarquía gráficamente". [9]

A lo largo de los años se han producido muchas adaptaciones de la pirámide DIKW. Un ejemplo, utilizado por los administradores del conocimiento en el Ejército de los Estados Unidos , intenta mostrar la progresión transformando los datos en información, luego en conocimiento y finalmente en sabiduría, así como las actividades involucradas para, en última instancia, crear un entendimiento compartido en toda la organización y gestionar el riesgo de decisiones. [36]

Adaptación de la pirámide DIKW por los gestores de conocimientos del ejército de EE. UU.

Representación computacional

Los sistemas de soporte de decisiones inteligentes están tratando de mejorar la toma de decisiones mediante la introducción de nuevas tecnologías y métodos del dominio del modelado y la simulación en general, y en particular del dominio de los agentes de software inteligentes en los contextos del modelado basado en agentes . [37]

Uso de simulación distribuida avanzada para respaldar la representación de la información, el conocimiento y la sabiduría

El siguiente ejemplo describe un sistema de apoyo a las decisiones militares, pero la arquitectura y la idea conceptual subyacente son transferibles a otros dominios de aplicación: [37]

  • La cadena de valor comienza con la calidad de los datos que describen la información dentro de los sistemas de comando y control subyacentes.
  • La calidad de la información rastrea la integridad, exactitud, vigencia, consistencia y precisión de los elementos de datos y declaraciones de información disponibles.
  • La calidad del conocimiento se relaciona con el conocimiento de los procedimientos y la información incorporada en el sistema de comando y control, como plantillas para las fuerzas adversarias, suposiciones sobre entidades como rangos y armas, y suposiciones doctrinales, a menudo codificadas como reglas.
  • La calidad de la conciencia mide el grado de uso de la información y el conocimiento integrados en el sistema de comando y control. La conciencia se coloca explícitamente en el dominio cognitivo.

Mediante la introducción de una imagen operativa común , los datos se ponen en contexto, lo que conduce a información en lugar de datos. El siguiente paso, que está habilitado por las infraestructuras basadas en la web orientadas a servicios (pero que aún no se utiliza operativamente), es el uso de modelos y simulaciones para el apoyo a la toma de decisiones. Los sistemas de simulación son el prototipo del conocimiento procedimental, que es la base de la calidad del conocimiento. Finalmente, usar agentes de software inteligentes para observar continuamente la esfera de batalla, aplicar modelos y simulaciones para analizar lo que está sucediendo, monitorear la ejecución de un plan y hacer todas las tareas necesarias para que el tomador de decisiones sea consciente de lo que está sucediendo. Los sistemas de mando y control podrían incluso apoyar la conciencia situacional, el nivel en la cadena de valor tradicionalmente limitado a métodos cognitivos puros.[37]

Críticas

Rafael Capurro , un filósofo afincado en Alemania, sostiene que los datos son una abstracción, la información se refiere al "acto de comunicar el significado" y el conocimiento "es el evento de selección de significado de un sistema (psíquico / social) de su 'mundo' en la base de la comunicación ". Como tal, cualquier impresión de una jerarquía lógica entre estos conceptos "es un cuento de hadas". [38]

Una objeción que ofrece Zins es que, si bien el conocimiento puede ser un fenómeno exclusivamente cognitivo, la dificultad de señalar un hecho dado como información o conocimiento distintivo, pero no ambos, hace inviable el modelo DIKW.

[I] s la famosa ecuación de Albert Einstein "E = mc 2 " (que está impresa en la pantalla de mi computadora, y definitivamente está separada de cualquier mente humana) ¿información o conocimiento? ¿Es "2 + 2 = 4" información o conocimiento? [2]

Alternativamente, la información y el conocimiento pueden verse como sinónimos . [39] En respuesta a estas críticas, Zins sostiene que, dejando de lado la filosofía subjetivista y empirista , "los tres conceptos fundamentales de datos, información y conocimiento y las relaciones entre ellos, tal como los perciben destacados académicos de la comunidad académica de las ciencias de la información ", tienen significados abiertos a distintas definiciones. [2] Rowley se hace eco de este punto al argumentar que, cuando las definiciones de conocimiento pueden estar en desacuerdo, "[estas] diversas perspectivas toman como punto de partida la relación entre datos, información y conocimiento". [19]

Los filósofos estadounidenses John Dewey y Arthur Bentley , en su libro de 1949 Knowing and the Known , argumentaron que "conocimiento" era "una palabra vaga", y presentaron una alternativa compleja a DIKW que incluía unos diecinueve "postes-guía terminológicos". [9] [40]

La teoría del procesamiento de la información sostiene que el mundo físico está hecho de información en sí. [ cita requerida ] Según esta definición, los datos están compuestos o son sinónimos de información física. Sin embargo, no está claro si la información tal como se concibe en el modelo DIKW se consideraría derivada de información / datos físicos o sinónimo de información física. En el primer caso, el modelo DIKW está abierto a la falacia del equívoco . En este último, el nivel de datos del modelo DIKW es reemplazado por una afirmación de monismo neutral .

El educador Martin Frické ha publicado un artículo en el que critica la jerarquía DIKW, en el que sostiene que el modelo se basa en "posiciones filosóficas anticuadas e insatisfactorias del operacionalismo y el inductivismo ", que la información y el conocimiento son conocimientos débiles y que la sabiduría es la "posesión y uso de amplios conocimientos prácticos . [41]

David Weinberger sostiene que aunque la pirámide DIKW parece ser una progresión lógica y directa, esto es incorrecto. "Lo que parece una progresión lógica es en realidad un grito desesperado de ayuda". [42] Señala que existe una discontinuidad entre los datos y la información (que se almacenan en las computadoras) y el conocimiento y la sabiduría (que son esfuerzos humanos). Esto sugiere que la pirámide DIKW es demasiado simplista al representar cómo interactúan estos conceptos. "... El conocimiento no está determinado por la información, porque es el proceso de conocimiento el que primero decide qué información es relevante y cómo se utilizará". [42]

Ver también

  • Taxonomía de Bloom  - Sistema de clasificación en educación
  • Pensamiento de orden superior  : concepto de reforma educativa
  • Ciclo  de inteligencia: etapas del procesamiento de información de inteligencia
  • Escalera de inferencia
  • Modelo de complejidad jerárquica  : marco para calificar qué tan complejo es un comportamiento

Referencias

  1. ↑ a b c d e f g h i j k Rowley, Jennifer (2007). "La jerarquía de la sabiduría: representaciones de la jerarquía DIKW". Revista de Ciencias de la Información y la Comunicación . 33 (2): 163–180. doi : 10.1177 / 0165551506070706 . S2CID  17000089 .
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Lectura adicional

  • Hola, Jonathan (diciembre de 2004). "La cadena de datos, información, conocimiento, sabiduría: el vínculo metafórico" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 2 de diciembre de 2007 . Consultado el 2 de octubre de 2016 .