“知识爆炸”时代如何处理复杂知识？

可视化为理解和传播知识提供新路径

　　当今时代，人们理解和解释世界的方式越来越呈现出图像化的特征，图像信息日益成为人类主要的信息来源，而大数据的兴起又导致信息、知识日渐复杂化，如何将复杂知识转变成人们便于接受和认知的图形、图像成为当前学术研究的重要问题。

　　近年来，知识可视化研究逐渐引起学界关注。如何看待这一新兴的研究领域？复杂知识在转化为可视化的图形、图像过程中面临哪些困难？围绕知识可视化研究的相关问题，记者采访了有关学者，透过他们的研究与思考，探寻深化拓展知识可视化研究的路径。

　　知识可视化成为新兴研究领域

　　在信息量日渐增长的当下，知识日益呈现出复杂化的特征，人们越来越依赖于形象直观、饱含丰富内容和具有视觉冲击力的图像信息来接受信息、知识。在此基础上，知识可视化研究应运而生。

　　按北京师范大学赵国庆等学者在《知识可视化的理论与方法》一文中的说法，知识可视化指所有可以用来建构和传达复杂知识的图解手段，除了传达事实信息之外，知识可视化的目标在于传输见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。

　　中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平在接受记者采访时表示，知识可视化研究的背景是知识日益复杂化，尤其是数据、信息形式的知识，以及创新条件下知识更新速度的加快，使得传播、处理知识的门槛和成本越来越高。为了克服这一困难，人们试图运用可视化的方法和手段提高处理知识的效率与效能，像处理简单知识那样轻松地处理复杂知识。知识可视化重点研究以视觉手段提高知识处理能力的领域。

　　事实上，知识可视化研究的兴起也与大数据密切相关。中国传媒大学新闻学院教授沈浩告诉记者，知识可视化作为探索人类的知识并用人们更易理解和传播的可视化手段表现的使能器（enable），一方面来源于数据可视化、信息可视化的传播过程，自然而然地形成数据—信息—知识可视化的进化或演化过程；另一方面就是大数据带来了可视化的需求，大数据挖掘是自下而上地发现知识，可视化成为大数据分析结果呈现的基础要件。

　　利于知识的理解和传播

　　“在大数据时代，数据挖掘具有一定的知识发现功能，可以从数据之中提取隐含的、先前未知的、潜在有用的知识，而知识的可视化呈现可以帮助人们提高知识洞察力。”姜奇平说，例如，在学术研究中，利用CNKI的知识引用关系图示，可以凭视觉直接发现自己研究问题的盲区，从其他人的引用涉及的不同主题中，打开思维的新天地。

　　在沈浩看来，大数据时代，决策者需要的往往不是数据而是信息，但用于决策的有效信息往往淹没在数据中，数据需要变成信息，信息变成知识，而知识还要能够传播出去形成集体的智慧。“既然知识要传播，那么知识可视化就成为传播和理解知识的重要手段。”

　　事实上，视觉是人们接受信息的重要渠道。“根据日本研究机构的数据，一般正常人五官获取信息量的比例是视觉87%，听觉7%，触觉3%，嗅觉2%，味觉1%。在正常情况下，人类的主要信息获取方式是视觉。”在姜奇平看来，知识可视化把抽象的、普遍的知识，以感性形式表现，将知识活动的成本降低到感性活动的水平，也就是轻松化。随着知识可视化研究的发展，从手段的可视化，深化为知识本身的直接化，它的意义和价值会越来越大。例如，帮助人们轻松穿透信息迷雾，进行智慧的决策。

　　加强技术创新与模式创新

　　知识可视化在教育、情报学、图书馆、地理学等领域获得了一些应用，比如，在课堂上，难以观察的地质分布、电磁场、分子结构等可以借助可视化技术进行模拟演示。但在受访学者看来，知识可视化的理论和应用研究都还处于起始阶段。

　　沈浩坦言，伴随着大数据时代的到来，知识可视化是相对数据可视化、信息可视化来说更进一步的需求和要求，海量数据的挖掘需要知识可视化能力，而大数据挖掘的需求本身都在刚刚兴起，知识可视化必然存在很多困难。

　　“知识可视化既面临技术创新的挑战，也面临模式创新的挑战。”姜奇平告诉记者，在技术发展方面，除了现有概念图、知识语义图、因果图等可视化技术的发展之外，知识可视化要随着人工智能、WEB技术、大数据技术、物理信息系统、虚拟现实等的发展而不断更新技术基础，实现方法上的不断创新，跟上技术前沿的发展，拓展知识体验新空间。

　　在模式创新方面，姜奇平认为，要加强对知识的本体论研究，要加强面向智慧的知识可视化研究，处理好显性知识与默会知识、默性知识的关系，加强可视化知识管理的研究以及对社会网络中的群体知识机制的研究，实现个体感官体验与群体智慧的协同等。

　　在沈浩看来，深化知识可视化研究还要加强人才培养，需要培养更多的大数据挖掘人才，掌握更好的基于互联网的在线可视化、交互可视化等各种可视化传播手段和技术实现路径，推动数据可视化、信息可视化技术不断进步，进而实现知识的可视化。