知识组织中的最小努力原理

武夷山

 

大家知道，按照传统的叙词表来做分类标引或知识组织，则日后检索效率较高，查准率较高。但是，如今的网络用户多数人不熟悉这一套，他们喜欢用自然语言词汇来查寻，即只付出最小的努力，不想学那么多罗哩罗嗦的玩艺儿。那么，信息服务提供者就得适应其需求。大众分类法或社会分类法（folksonomy）便是为适应这种需求而诞生的。

Knowledge Organization（《知识组织》）杂志2007年第1期发表了丹麦哥本哈根大学人文学院的Timme Bisgaard Munk和丹麦广播公司的Kristan Mørk合著的文章，Folksonomy，The Power Law and the Significance of Least Efforts（社会分类法、幂律和最小努力原理之重要性），文章说：

社会分类法是一种补充性的知识共享工具，搜索算法、传统分类法和多层级（polyhierarchical）原理所缺乏的一些特性，它都潜在地拥有。传统分类法对于找到你想找的东西是高效的，而大众分类法对于寻求或确定自己该去“找什么”（look for what to look for）是一种高效工具。

（博主：确定“找什么”常常是很重要的。我们无论作为寻求信息的研究人员还是专门满足别人信息需求的专业信息服务人员，信息需求不一定从一开始就是很明确的。我们或者别人面临着一个复杂问题，但有可能一开始并不知道什么样的信息、什么类型的文献有助于回答这个问题，因此，需要摸索相当一段时间来明确信息需求。作为专业信息服务人员，不仅要能够为服务对象凝炼、推敲其信息需求，有时而且需要“唤醒”其需求。因此，确定“找什么”的过程，怎么强调都不过分。）

为什么会这样呢？有两个主要原因。一是用户的标注（tagging）行为特征。用户往往用很宽泛的关键词来覆盖不同网站，因此，出现意想不到的搜索结果的空间较大。二是系统动力学的原因。语义多样性（pluralism）之所以出现，是因为现在的系统使得分布式认知和网络结构之涌现成为可能。

因此，我们需要更强的标注素养或更普及的标注能力（tag literacy），才能实现信息系统有可能实现的真正潜力。

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