DIKWP与语义数学在车票订购案例中的应用 

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

车票订购的故事：

故事概述

在海口的夜晚，微风轻拂，星光点点。张蕾坐在阳台上，思考着第二天的旅行计划。她决定前往风光旖旎的五指山，体验一次心灵的洗礼。她打开手机，点击微信的出行服务，开始订票。

错误的开始

张蕾的手指在屏幕上轻轻滑动，她粗心地选中了从五指山返回海口的车次。票务信息一闪而过，她迅速点击“支付”。不久后，她意识到自己订错了票。焦虑和失望交织在一起，她急忙拨打客服电话，希望能够解决这个问题。

客服的回应

电话那头传来的是艺龙客服的声音，年轻而有些机械。客服告诉她，唯一的解决办法是亲自前往五指山的车站办理退票。张蕾感到无助，她怎么可能在出发前赶到五指山呢？她感到被困在了规则的漩涡中，无法自拔。

智慧的选择

深夜，张蕾沉思良久。她决定再次尝试订票，这次直接在海汽的官方平台上。操作简单明了，没有任何额外手续费。她成功订得了正确的车票，心中的重压终于得以释放。

意外的转机

第二天，张蕾在五指山车站的负责人和工作人员的帮助下，说明了自己的情况。他们展现了海南自贸港人民的热情和理解，帮助她顺利完成了退票。这一切都出乎她的意料，她感到无比感激。

再思考

张蕾在五指山的旅程中，不断回想这次订票的经历。她意识到，这不仅仅是一个简单的订票错误，而是一个关于人性、技术和规则的深刻教训。在信息技术日益发展的今天，如何让技术更贴近人性，成了她思考的重点。

故事结语

夜晚，张蕾坐在五指山的山顶，望着繁星闪烁的天空，心中充满了感慨。这次旅行给她带来的不仅仅是美丽的风景，更多的是对生活、技术和人性的深刻思考。她相信，在未来的日子里，人们能够更智慧地运用技术，让生活变得更加美好。

DIKWP与语义数学在车票订购案例的深入解读

引言

在一次普通的车票订购中，张蕾的小小失误激发了一系列的事件。通过DIKWP模型和语义数学的应用，本报告深入分析这一案例，揭示数字服务平台中用户体验的复杂性和提升服务质量的潜在途径。

数据（Data）的深入分析

• 数据的语义分析：张蕾在晚间8:00通过在线平台预订车票，却因为界面设计的不明确性误订了错误方向的车票。语义数学在此处揭示出用户操作的关键变量：时间、地点选择和用户期望。

• 数据的误解与纠正：平台的数据展示方式未能有效预防用户的操作错误，客服对于用户错误的处理方式缺乏灵活性和用户友好性。

信息（Information）的详细处理

• 信息的深层次解读：语义数学的应用揭示了用户在信息解读上的主观性和平台信息传递的不足。这包括界面设计的不清晰和客服指导的机械性。

• 提升信息交互的效率：平台需优化信息传递，如界面上的指示和警告，以及客服的交互脚本，使其更符合用户的语义理解。

知识（Knowledge）的构建与应用

• 知识缺口的识别与填补：用户在使用平台时的知识缺口包括对退票流程的不了解。平台可以利用语义数学构建更有效的用户教育机制。

• 知识的传播与共享：构建知识库，如操作指南和FAQ，使其更易于用户理解，减少误操作。

智慧（Wisdom）的应用与推广

• 智慧决策的实践：张蕾在意识到错误后积极寻找解决方案，展现了问题解决的智慧。平台在制定规则时需考虑用户体验，采取更加人性化的策略。

• 伦理考量在智慧应用中的重要性：在规则制定和执行中考虑伦理和公平性，确保用户体验的正义和合理性。

意图（Purpose）的明确化与实现

• 用户意图的识别与适应：张蕾的初衷是方便地订购车票，面对问题时的快速反应和目标调整显示了明确的目标意识。

• 目标导向的服务优化：服务优化需围绕用户的核心需求进行，如提供更直观的操作流程和灵活的退票选项。

结论

这一案例的分析展示了DIKWP模型和语义数学在实际应用中的重要性。通过这些工具，可以有效地优化用户体验，减少误解，提升服务质量。张蕾的经历不仅是一个订票平台的小插曲，而是对数字服务领域用户体验的深刻洞察。在未来的发展中，语义数学和DIKWP模型的结合将在提升服务质量、构建用户友好系统方面发挥关键作用，为数字服务领域的发展提供宝贵的洞见和指导。

解决方案：结合DIKWP和语义数学优化车票订购案例

引言

针对张蕾因界面设计不明确在车票订购平台上误订车票的案例，本方案旨在运用DIKWP模型和语义数学的原则进行全面优化，从而提高用户体验和减少操作错误。

数据（Data）优化方案

• 数据展示的优化：

• 优化界面设计，使出发地和目的地选择更加直观，例如通过颜色编码和图标明确表示。

• 引入动态提示，当用户选择车次时，通过弹窗或滑动条清楚地显示所选车次的详细信息。

• 错误预防机制：

• 在完成订票前，加入一个步骤要求用户确认选择，例如：“您选择了从五指山出发至海口的车票，是否确认？”

• 设计算法基于用户历史订票数据预测并指出潜在错误，比如，如果用户通常从海口出发，系统可提示检查是否选错出发地。

信息（Information）处理方案

• 界面信息的清晰化：

• 界面上的信息应该简明扼要，尤其是有关退票规则的说明。

• 使用图解和简单语言解释订票步骤，降低理解难度。

• 客服沟通的优化：

• 对客服进行专业培训，使其能提供更具体、有效的解决方案。

• 引入自动回复系统，处理常见疑问，提高效率。

知识（Knowledge）的构建

• 用户教育和指南：

• 提供详尽的用户指南和FAQ，教育用户如何正确操作平台。

• 使用视频教程、图解等多媒体工具增强教育效果。

• 知识共享和反馈机制：

• 创建用户社区，促进用户间的经验交流和学习。

• 设立反馈渠道，收集用户建议，持续完善平台。

智慧（Wisdom）的应用

• 平衡规则和用户体验：

• 重新审视退票规则，调整为更加灵活和用户友好的方式。

• 在特殊情况下提供个性化解决方案，如临时退票或改签服务。

• 智慧决策支持系统：

• 运用数据分析和机器学习预测用户行为，提前解决可能的问题。

• 根据用户历史行为定制个性化的购票体验。

意图（Purpose）的明确化

• 用户意图的识别和适应：

• 明确用户的基本需求，如方便快捷的订票。

• 根据用户的行为和反馈调整服务，使其更贴近用户需求。

• 目标导向的服务设计：

• 以用户满意度为中心设计服务流程。

• 定期评估服务效果，确保始终符合用户需求。

结论

通过DIKWP模型和语义数学的综合应用，我们能够针对张蕾的案例进行深入分析并提出有效的优化措施。这些措施从根本上解决了信息误读和用户误操作问题，大幅提升了用户体验。此外，优化方案还强调了智慧决策和目标导向的服务设计，有助于平台在长远发展中更好地服务用户。

模拟试运行改进后的车票订购系统流程

1. 用户访问界面

• 用户张蕾访问改进后的车票订购平台。

• 平台显示直观的界面设计，出发地和目的地通过颜色编码和图标明确表示。

2. 用户选择车票

• 张蕾选择从海口出发到五指山的车票。

• 系统动态提示：“您选择了从海口出发到五指山的车票。”

3. 确认订票

• 系统提示张蕾确认她的选择：“您的选择是从海口出发到五指山，是否确认？”

• 张蕾确认选择。

4. 预测并纠正错误

• 系统检查张蕾的历史订票数据，确认选择无误。

• 系统反馈：“您的选择看起来没问题。”

5. 完成订票

• 张蕾完成车票订购，系统显示：“车票订购成功。”

6. 收集用户反馈

• 系统提供反馈选项，询问张蕾是否满意服务并收集意见：“请留下您的反馈以帮助我们改进服务。”

结论

通过这一模拟试运行，可以看到改进后的车票订购系统提供了更直观的用户界面、动态提示、错误预防机制、和用户反馈收集，有效提升了用户体验，减少了操作错误的可能性。这样的系统设计更加人性化，能更好地满足用户需求。 ​

改进后的车票订购系统：退票流程模拟

1. 用户访问退票界面

• 用户张蕾因故需退掉已购买的从海口到五指山的车票。

• 她登录到车票订购平台，并轻松找到“我的订单”页面。

2. 选择退票选项

• 张蕾在她的订单中找到已购车票，并点击“退票”按钮。

• 系统提示：“您是否确定要退掉从海口到五指山的车票？”

3. 系统提供退票指导

• 在确认退票后，系统自动展示退票流程和可能的退票费用。

• 系统显示：“根据您的订票时间，您可以全额退票。请点击确认以继续。”

4. 退票确认

• 张蕾点击确认退票。

• 系统立即处理退票请求，并显示：“您的车票已成功退订，退款将在1-3个工作日内返还至您的支付账户。”

5. 用户反馈收集

• 系统询问张蕾退票流程的体验，并提供反馈表单。

• 张蕾填写反馈：“退票流程简单明了，非常满意。”

6. 客服支持

• 尽管退票流程自动化，系统仍提供了客服联系方式，以备不时之需。

• 系统显示：“如有任何问题，请随时联系我们的客服。”

7. 完成退票流程

• 张蕾退出系统，满意于这一次轻松的退票体验。

结论

通过这一模拟试运行，改进后的车票订购系统在退票流程上显示了更加用户友好和高效的特点。系统提供了清晰的指导、快速的处理以及及时的反馈收集机制，确保了用户体验的顺畅和满意度。这种设计体现了语义数学和DIKWP模型在实际应用中的有效性，尤其是在提升用户体验和简化复杂流程方面。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

 信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

 知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

 智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

 意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。