本书对知识的认识深刻，绝对是佳作，但是太多细节，逻辑零散，缺乏总结，读起来非常零散。不反复读3遍之上，很难掌握精髓。从公众号“向伟笔记”看到此书的笔记，进行加工，分享给大家

戴维•温伯格（David Weinberger） 哈佛大学伯克曼互联网与社会中心的资深研究员，长年为《连线》、《纽约时报》和《哈佛商业评论》等出版机构供稿，还经常担任美国国家公共电台《时事纵览》节目的特约评论员。作为营销顾问，他曾为多家《财富》500强公司、顶尖传媒企业和诸多创意独具的新创公司服务，还曾经担任霍华德•迪安（Howard Dean）总统选举团队的高级互联网顾问。

知识经济时代，知识的边界，知识实体（图书专家机构、网络），知识网络化，信息超载，信息过滤器(社交过滤，算法过滤)， 数据挖掘，知识无边，知识三角形（数据，信息，知识，智慧），信息减法(图书论文)，加法(无边的网络)，实体书(物理位置); 网络(任何场景，任意检索，多人协作写书)

• 网络时代，知识以及对其获取的方式是否发生了变化？
• 现代知识的有什么特点？
• 知识是没有边界的？ 个人知识与网络知识的关系是？
• 知识网络化带来什么问题？如何应对？
  

• 世界太大，大到我们无法尽知。知识的网络化，也许能让我们无限接近事实本身。
• 正如世界的实际状态一样，这些网状的知识并不遵循严密逻辑，发散、碎片化、分歧严重。因此我们需要具备能力自行定义主观的知识边界——根据想要解决的问题，在网络化的知识海洋里建立解决不同问题的逻辑。解决完问题形成新的知识融入网络，然后让知识更加too big to know。这就是作者对大数据时代知识的新认识。
• 知识实体就是网络本身，不是在人的大脑和图书。
• 知识的基础是事实
  

• 旧：传统时代，我们依赖书籍与专家进行知识过滤，一条条知识以遵循逻辑的“长条状“形态存在；
• 新：新时代的知识是“网状”的，依靠“链接”与“元信息”，知识变得没有边界，当信息大到too big to know时，我们获得了无限接近事实的客观信息。
  

针对新时代，我们需要具备能力自行定义主观的知识边界（搭建自己的知识体系），然后汇入通过网络融入知识网络。

维基百科中对知识的定义，是“知识（knowledge） 是通过学习、实践或探索获得的认识、判断或技能”。2005年版《现代经济词典》对知识有个定义：“通过人脑的活动，加工来自实践(包括科学实验)的经验而得到的成果……知识只有被作为生产要素投入经济活动中，其使用能够直接形成产品或提高生产要素的使用效率，才能成为经济学意义上的知识”。1996年“经济合作与发展组织(OECD)在《以知识为基础的经济》中沿引到知识的四种分类：1.关于“是什么”的知识(Know-what)，2.关于“为什么”的知识(Know-why)，3. 关于“怎样做”的知识(Know-how)，4.关于“谁”的知识(Know-who)。根据野中郁次郎的理论，知识可以是显性的（被总结提炼为书面的可传播的），也可以是隐性的（存于头脑中需要被激发诱导的）；知识可以被管理，用于个人、组织乃至社会。

可以大致理解知识的含义——人类对客观世界的表述、理解和抽象。这里有两个前提：世界是可知的、人们对知识的描述是客观的。但这两个前提现在都发生了变化。

由于知识的网络化，我们面临的信息超载情况越来越严重，知道的越多，世界对我们来说会变得原来越“不可知”，越接近事实就越没有逻辑；而在大到不可知的世界里，人们一方面越来越依赖自身的逻辑来表述知识，另一方面对于他人描述的信息，即便显得再客观我们也不会全然相信。

数据-》信息-》知识-》智慧

知识生产的主体和生产场景，多元化，互联网的五个特性：“网络连接大众”、“网络汇聚了众多不同类型的人”、“网络最像燕麦粥：粘稠而多块”、“网络是累积性的”、“互联网无限地增长”，解决了传统知识生产方式是在学校或科研单位的，是少数专家们的事情，把麦克风交给了“最专业的人”，现在这种局限性已经被互联网打破了。一篇“众包”的文章，引起了轰动，文章认为，相关问题的解决是由那些自愿、主动“热心人”来完成的，而不是传统的雇员来完成。

实体书，物理位置; 电子书任何场景，任意检索，多人协作写书

一直以来，我们获取知识的途径，除了通过自身经验总结这种缓慢方式外，更高效率的做法是书籍阅读与课堂学习——人类社会依靠层层的精英专家，为普罗大众子孙后代过滤筛选好各类“事实”，通过学习专家们为我们提炼的“知识”，我们快速掌握了“事实”世界，“更有效”地理解这个远超我们大脑处理能力的世界。

我们对世界进行知识化的过程，一直以来都是遵循DKIW的金字塔模型（数据-信息-知识-智慧）这样的逐层筛选逻辑。作者认为，这是一种做减法的逻辑。之所以沿用做减法的模式进行知识传承，主要是在那个时代知识要做大范围传播，只能依赖书籍、图书馆、层级组织等这些“有边界”的工具。

最终人类成为这个星球上的主导生物，全赖于我们创造的这套复杂过滤和传承系统。但是我们也付出了隐形的代价：

• 我们把知识的门槛定得太高，以至于层层抽象后无法还原事实的真相；
• 容易产生盲目的专家崇拜；
• 知识的多样化在源头就被精英专家们掐断，为了让世界显得“有序”而抑制了创新。 作者将其总结为：知识的危机。我们需要重新反思大数据时代下的知识定义。
  

实际上，互联网时代我们已经改变以往做减法获取知识的方法——将知识简化到图书馆或者科学期刊上来获取；我们现在是通过做加法的逻辑——将任何一种想法、它的细枝末节——都放在巨大的、松散链接的网络中，来获取知识。做加法的逻辑，优势在于既保留了原先减法逻辑的专题性知识，又能让读者拥有还原事实所需要的诸多细枝末节。

从客观性到透明性，实质上就是从减法逻辑到加法逻辑的转化，而且后者包含了前者。

• 多样性&矛盾性
  

当知识创建与分享的加法逻辑展开后，对知识接受者而言，提高了更多的独立思考和主观判断的难度——我们面对的信息变得多样化、难以聚焦，难以分辨。

多元化带来了，知识的多样性矛盾。纸质媒体限制已经把许多“观念”排拆在“市潮之外面了。由于网络的平等性而呈现出来的多样性是丰富多彩的，常常令人惊叹。

书中又提出了一个“回声室”的概念，即：通过分流技术，把相同意见者聚集一起。但是，作者又提醒大家，如果网络建立更多地“回声室”，可能会导致声音的“同质化”，字里行间，我们读到作者的矛盾之处，又想要多样性，又想谈差异性，最后又担心，如果没有一个突出的占据优势地位的观点，恐怕会迷失方向，处在漩涡之中打转转。其实，就研究的意义来说，由于事物的复杂性，不确定性，才需要反复的思考，通过问题研究去逼近真理。

• 信息超载
  

应对信息超载人们变得无所适从——在网络的时间越多，得到的证据越多，我们对任何问题达成一致也将永不可能。近年来各国民主选举，胜败选基本上都是5x%对4x%的微弱差距，也就是说，尽管你获胜了，但依然有4成以上的民众不认可你或更喜欢你的对手。

加法逻辑让我们获得了更加接近事实的知识，但许多人并没有准备好迎接信息超载带来的新生活方式。

• 客观性&权威性的如何判断
  

过去我们用减法逻辑提升效率，同时避免出现事实性偏差的方法，是“尽可能让知识的描述保持客观性”，但作者指出这不可能，“客观性向人们许诺了它无法达到的事情：记者们会如实呈现事实，不夹杂任何个人偏见和立抄…但这种经由他人转述的客观性，其实依赖于他人对世界的形而上的理解”，特别是网络时代，越来越多的人不再相信他人描述的客观性，转而将对客观性的期待转移到透明性上。透明性有两种，一种是记者立场透明，即记者在报道时就表明自己立场，而且越鲜明越好（不怕你反动，就怕你不够反动）；另一种是消息来源透明，大众希望作者明确信息的上下文背景，真实连接相关来源。

传统获取知识的“长形式”，用作者的说法是从A到Z,传统的书籍总是洋洋洒洒，从头到尾完美结束。网络正改变了这种形式，缩短了我们的注意力，形象的说法是“碎片”化阅读。书籍告诉我们从A到Z的漫长旅程，那么网络化知识可能会告诉我们，世界并非是一个逻辑严密的论证，而更像是一个无定形的，相互交织的，不可掌控的大网

书中并没有体系讲述如何应对知识网络化的局面，作者的应对之策散布在书中各处，试图做个归纳：

• 观念上，乐观拥抱新变化。 需要认识到“信息超载已是我们必须适应的生活方式”，而且知识被碎片化，不是因为信息超载，而是因为过滤失效。需要寻找到新的信息过滤方法来应对信息超载和知识碎片。作者提到算法机制和社交机制等新型过滤器技术（P18页），向前过滤（filter forward）是个不错的思路（P19页）。
• 警惕“专家崇拜”与“回声室”效应。 关于“专家崇拜”，作者用了专门一个章节谈“专家简史”，指出盲目相信专家为我们过滤的“知识”，由于适用的语境和所处的背景不一，同时当代许多专家遵循了“科学管理”的原则而导致的“过度理性”带来的弊端，作者还指出网络时代“人人都可能是专家”，因此决策依赖要网络本身，而不是偏听一方；“回声室”效应指的是人们一方面通过网络得到了海量的多样性和分歧，但另一方面人性本身倾向于“希望听到想听到的声音”，互联网会放大这种效应，如果不保持兼听则明的态度，相似的人群聚集相似的声音，最终我们的决策就不够客观（P109-137页）。
• 组织设计上要做适应性调整 推荐使用“分布式决策”，将决策下放到一线，让一次决策变成多次校正式决策，也即决策变软（顶层偏向规则制订，基层自治）。这个观点在“盖在网络节点上的图章”一章中作者用了25页的小篇幅进行了阐述，观点不新鲜，唯一有亮点的地方是提到不要人为设计组织和制度禁锢知识的流动，将安全性要求作为例外处理。
• 信息技术处理上，需要打造知识的新结构（大数据） 对知识做新结构的设计，有利于利用大数据和互联网的技术特性，作者提到基于大数据、元信息、知识本体，信任体系等概念，隐晦地指出技术上“解决信息超载的方法是创造更多的信息：元数据”。作者提到从语义网的终极方案，到退半步采用关联数据、记录协作轨迹等中间态方案，以此进行数据到信息到知识的处理。结合前文提到的“向前过滤”等技术，应对网络化知识无疑需要更多的信息技术。 记得最先提出大数据的维克多，在完成《大数据》一书之后，不久，又写了一本《删除》，大数据中可以发现许多有用的情报，但是，如果大数据无限制的积累和保存，由于保存和使用不当，也可能会出现新的社会问题，影响人类的安全，这也是一对矛盾。我想，《知识的边界》中讨论的纸质与网络之间的问题，也是一样。