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我国知识管理研究现状、热点与趋势

石玉玲 陈万明



摘 要 近年来大数据、人工智能等技术的兴起引起数据量激增、信息爆炸,对知识管理的研究和实践产生了巨大影响,梳理知识管理研究的现状、热点和未来研究趋势,可为后续研究的创新和突破提供有益参考。通过对我国1998—2018年以知识管理为主题的文献进行梳理,运用数据统计、知识图谱绘制和关键文献判读方法研究知识管理研究的现状、热点与趋势,发现我国知识管理研究已进入成熟发展阶段;研究热点集中在五大方面,即知识的共享、转移与创新,图书馆知识服务,企业知识管理,个人知识管理,知识管理系统;未来的研究趋势是人工智能下的知识管理、共享经济下的知识共享和数据驱动下的知识服务。

关键词 知识管理 知识共享 知识服务 研究热点 趋势分析

AbstractIn recent years, the rise of big data, artificial intelligence and other technologies has caused a surge in data volume and information explosion, which has had a huge impact on the research and practice of knowledge management. Combing the current situation, hot spots and future research trends of knowledge management research can provide useful reference for the innovation and breakthrough of follow-up research. By sorting out the literature on knowledge management in China from 1998 to 2018, the current situation, hot topics and trends of knowledge management research are studied by using data statistics, knowledge mapping and key literature interpretation methods.The research finds that Chinas knowledge management research has entered a mature stage of development, and the current research hotspots are mainly based on the perspectives, namely, knowledge sharing, transfer and innovation, library knowledge service, enterprise knowledge management, individual knowledge management, and knowledge management system.The future research trend will be knowledge management under artificial intelligence, knowledge sharing under sharing economy background and knowledge service driven by data.

Keywords Knowledge management. Knowledge sharing. Knowledge service. Research hot topics. Trend analysis.

0 引言

隨着网络新知识经济的发展,知识逐渐成为企业、组织和个人的核心竞争力的重要来源,知识管理也扩大到社会的各领域和组织系统中。知识管理在中国发展20余年,已成为管理学、心理学、情报学、计算机科学、教育学等多个领域学者共同关注的研究议题,其相关研究成果不胜枚举。然而在我国当前情境下,经济发展、技术进步使得知识管理的研究领域不断扩大、研究视角不断转换、研究方法更加丰富,知识管理面临着新机遇与新挑战。厘清知识管理研究发展脉络、探究未来研究的趋势对于理解知识管理活动、有效指导知识管理实践、推动我国知识的科学化发展起着关键性作用。

目前,知识管理研究已受到国际上学者的普遍关注,主要关注点有知识的分类研究,知识管理的过程、对象、模式、作用、技术等[1-4]。比较而言,国外研究较为分散,重点研究知识管理模型[5]、本体知识管理[6]等,国内研究较为集中,主要是从组织服务视角研究知识管理[7-9]。还有些学者已经针对部分时间段、部分领域的知识管理研究进行系统梳理,例如周钟成对我国图书馆情报领域1999—2016年知识管理研究进行综述[10],唐婷对我国2006—2016年基金项目中的知识管理进行主题分析[11]。鲜有学者对2016之后的知识管理研究进行梳理,然而2016年以来,大数据、人工智能等技术的兴起引起数据量激增、信息爆炸,对知识管理的研究和实践产生了巨大影响,且由于只针对某些领域的知识管理研究进行梳理无法反映知识管理研究的整体面貌,因此,本文对我国1998—2018年知识管理研究相关文献进行关键词词频统计、图谱分析和内容分析,以掌握知识管理研究的现状和热点并探析研究趋势,为我国知识管理及其相关领域的研究与实践提供借鉴和启发。

1 知识和知识管理的概念界定

对于知识的界定和知识管理的理解,学者们从不同的视角有着不同的见解。本文首先明确知识的定义、分类以及知识管理的定义,以此为研究基础进行文献回顾。

1.1 知识的定义和分类

在知识经济时代,知识是最具价值的资源之一。因此,许多知识管理研究者对知识的由来和分类做了大量研究。目前来看,有关知识的界定大致分为两种,即哲学视角和实践视角。从古希腊时期西方哲学就开始对知识的定义进行辩论,如17世纪笛卡尔等人的唯理论者观点、18世纪克洛等人的经验论者观点以及19世纪康德等人的身心交互影响学说观点[12]。其中最经典的定义为柏拉图在《泰阿泰德篇》中对知识的阐释,即知识必须满足三个条件:知识是正确的、是被人们感知的、是被验证的真的信念[13]。王德禄从实践视角认为“知识”是经过加工提炼,将很多材料的内在联系进行综合分析,从而得出的系统结论[14]。比较而言,从哲学视角理解的知识更为抽象,强调知识的主观性和客观性,更多的考虑到人的价值体系对知识形成产生的影响;从实践视角出发的知识更为具象化,强调任务的决策、执行、解决,更加看重知识给社会带来的现实价值,更具指导实践的意义。本文的出发点在于通过知识管理研究指导现实生活中和知识有关的实践活动,因此从实践视角出发界定知识更为合理。

Polanyi最早提出了隐性知识的概念,根据知识能否被轻易的识别、清晰的表述、有效的转移,可以把知识分为显性知识和隐性知識。显性知识能被明确表达,通过口口相传、文字记录、图表、视听媒体等编码方式获取和传播。而隐性知识一般很难明确表述,不能通过语言、文字、图表等编码方式识别传播。隐性知识内化在个体头脑中,受到个人经验和价值观的影响,只有在特定情境中才能通过领悟、思考、刻意练习等方式传递。此后,这种知识分类被管理学研究者广泛接受。据此,Nonaka和Takeuchi提出SECI知识螺旋模型,解释显性知识和隐性知识的相互转化关系。

1.2 知识管理的定义

知识管理作为一门研究学科,起源于20世纪60年代,来源于Drucker对“管理人”的设想[15]。对于知识管理到底是什么,国内外学者们尚未得出统一的定论。国外学者多从过程论的视角来阐释知识管理,如Maryam Alavi等认为知识管理是一个动态可持续的组织现象,涉及到知识的创造、存取、转化和应用等一系列相互影响的过程[16]。Bassi指出知识管理是通过创造和应用知识提升组织绩效的过程[17]。不同的是,国内学者大多从自己擅长的领域来解释知识管理,朱小春等从生命周期视角剖析了互动创新中知识管理的问题,认为知识管理本质是一个互动创新并对知识进行分类识别、表达、融合和应用的环节[18]。杨俊祥等从知识网络的视角出发,认为知识管理是提高学习能力和创新能力的过程,该过程依据组织的特殊需求来构建知识网络,并通过对其学习来实现的[19]。侍文庚等认为无论在个人层面还是组织层面,知识管理在社会资本和核心能力之间都起着重要作用[20]。黄华新等把知识管理过程等同于知识的概念化过程,认为知识管理应注重知识的利用过程[21]。综上所述,本文所指的知识管理是通过对知识的创造、存取和共享等活动,提高个人或组织学习能力和创新能力进而实现目标的一种管理过程。

2 知识管理研究现状

为了更加清晰地把握知识管理的研究进展,笔者利用关键词词频统计和关键词共现网络等方法对中国知网的文献数据进行分析。

2.1 文献数据采集

笔者以中国知网数据库CSSCI(Chinese Social Science Citation Information)期刊为中文数据来源,以“知识管理”为主题词进行检索。最后检索时间为2019年2月20日,论文发表时间跨度为1998—2018年。经过手工剔除会议通知、新闻、纪要以及期刊目录文摘等,最终得到中文文献4164篇作为研究样本,之后笔者利用Excel对研究样本依据文献发表年份统计发文量数据,并利用CiteSpace软件统计关键词词频,对关键词共现网络进行分析。

2.2 文献数据分析

我国知识管理研究始于20世纪90年代,研究成果首次发表在CSSCI核心期刊则在1998年,研究文献发文量见图1。

由图1可知,文献数量呈现早期快速增长后期缓慢下降的变化情况,从2008年开始逐年减少,但依然保持在每年50篇以上。需要进一步说明的是,文献数量的减少并不能说明我国知识管理学科发展的衰落,究其原因是由于知识管理在我国20多年来的快速发展以及深入研究,其细分领域不断出现,导致我国知识管理研究在2009年之后的文献数量逐年递减的表面现象。这说明知识管理研究在我国经历快速发展、取得较大突破之后已经进入相对成熟的发展阶段[10]。通过拟合累计发文量的指数函数可知,其拟合曲线的R2=0.9776,说明知识管理研究的累计文献数量呈现指数型增长。从2012年起,每年累计文献量的实际值与理论值的距离逐年增大,表明我国知识管理研究2013年后趋向成熟。

2.3 词频统计分析结果

为了直观把握我国知识管理研究主题的变化,进而发现研究前沿,笔者对2011—2014年和2015—2018年文献的关键词进行词频统计,在不计入核心检索词“知识管理”的前提下,把2015—2018年词频排名前十位的高频关键词列入表1,由此分析2015—2018年关键词相较于2011—2014年的关键词词频排名的变化情况。

从表1可以看出,个人知识管理是持续关注的议题,知识创新和隐性知识的关注度有所降低,知识共享、知识服务、高校图书馆、组织学习和创新绩效的关注度有所升高。这与下述的关键词共现网络分析结果相似。从2015—2018年新出现的高频关键词来看,我国近期关注运用大数据技术来探讨知识管理新技术、新方法与新模式。

3 知识管理研究热点

为了全面了解知识管理的研究热点并厘清不同研究主题之间的关联,笔者利用CiteSpace软件生成可视化共现网络,从共现网络节点可以看出,研究热点主要集中在五大方面,即知识的共享、转移与创新,图书馆知识服务,企业知识管理,个人知识管理,知识管理系统。

3.1 知识共享、知识转移与知识创新

为了实现知识增值,知识拥有方将知识载体中的知识通过交流分享使知识需求方接收并消化知识,这一过程称为知识共享[22]。知识共享的研究对象有个人、企业、政府、科研团队和在线社区。其核心内容可以分为三个板块:一是知识共享影响因素研究,包括内外部动机[23]、中国情境下文化导向[24]等;二是知识共享绩效研究,包括绩效评价指标体系构建[25]、个人绩效和组织绩效的影响机制[3]等;三是知识共享模式研究包括机理研究[26]、知识博弈[27]等。知识共享对于有效实施知识管理起着举足轻重的作用,是实现知识管理的前提条件。知识管理的根本是创新,创新驱动着国家经济的发展、组织和企业的成长[28]。而知识创新的核心要素是知识的共享与转移,知识共享与知识转移促使知识在隐性和显性之间不断转换,以完成知识创新[22]。知识转移的基本问题的研究主要体现在知识转移的概念、影响因素及类型等方面。Nonaka和Takeuchi认为知识有显性和隐性之分,而一种更加细致可行的方法是把知识分为显性知识、内在知识和隐性知识三类。显性知识是最容易被识别的知识,往往以肉眼可见或语言可述的形式展现;内在知识虽无法如显性般被轻易识别,但可转化为显性知识;而隐性知识则很难被转化为有形的知识[28]。

3.2 图书馆知识服务

图书馆学与情报学一直密切关注知识的相关研究,尤其在经典理论“三个世界”和布鲁克斯提出的“情报认知范式”后,知识研究更是图情领域研究的重中之重[29]。早在本世纪初,图情领域的学者就界定了知识服务的内涵并将其扩展到实践领域。提供知识服务的知识组织有很多,如图书馆、智库、出版商、数据库商等。我国学者较多关注高校图书馆的知识服务研究,而高校图书馆主要提供富有前瞻性文献资源的有限社会服务,这种服务模式建立在图书馆的价值定位和资源优势之上[30-31]。目前,数字化背景下我国图书馆知识服务研究有几个重要研究方向:如何创新图书馆知识服务模式;如何依据知识供需构建合理有效的图书馆知识平台;如何进一步挖掘并释放图书馆知识服务能力。大数据、知识网格、知识挖掘、资源整合、学科服务、嵌入式服务等,正在成为未来我国知识服务的研究与发展方向。

3.3 企业知识管理、组织学习与知识管理战略

为了实现资本产出效益的最大化,企业最初引入了知识管理,成为实施知识管理的原始层面[32]。在知识经济社会中,如何建立起知识管理的系统性实践是组织面临的最严峻挑战[33]。企业知识管理在实践层面上更加注重实现组织目标,例如培养组织核心竞争力、提高组织绩效、推进组织创新持续改进。企业应知道如何有效结合新知识和已有知识,并利用知识库持续吸收新知识完成组织的自我强化,因此企业的知识管理需要启用识别、吸收和应用新知识的流程。知识管理与组织学习息息相关但又有所区别,企业中的知识管理促使组织进行学习和创新,而组织学习将知识作为战略资产,组织并因此营造出鼓励知识共享的组织氛围[28]。企业的竞争战略很大程度上决定了企业采取何种知识管理战略,而企业知识管理能力的提升将有助于竞争战略的提升[34]。不同的竞争战略下的组织会采用不同的知识管理战略。第一种是产品聚焦战略下人际导向的知识管理,第二种是模仿战略下系统导向的知识管理,第三种是差异化战略下人际-系统交互的知识管理[34]。

3.4 个人知识管理

学习型社会的建立与发展离不开社会成员的个人知识管理,个人知识管理能有效地促进社会成员丰富个人知识库并践行终身学习的理念[35]。在我国,赖纯胜等首先提出了个人知识管理的概念,并从个人知识管理的角度对知识的采集、积累、交流、使用和创新进行初步探索[36]。此后,我国学者开始从不同的方面对个人知识管理进行研究,即使许多学者对个人知识管理的描述尚未统一,但都反映了个人知识管理的内涵是实现对个人知识的有效利用并因此提升自身能力、创造价值[37]。个人知识管理研究主要包括以下几个板块:一是从不同的个体对象(如大学生、教师和图书馆馆员)出发阐释个人知识管理的内容、方法与实施流程;二是从个人知识管理工具的角度,来研究个人知识管理的需求、行为,改进工具功能,提升个人知识管理效率;三是针对互联网+时代的个人知识管理的研究,包括个体在MOOC平台下的知识管理的实现路径、方法流程,个体如何在web2.0技术下应对海量碎片化的微知识管理。

3.5 知识管理系统

国内外学者对知识管理系统的含义理解并未统一,但研究视角大致可以分为两类,信息技术视角和系统视角。在信息技术视角中,知识管理系统被认为是在信息系统的基础上发展而来的,能够支持组织中的知识创造、存储、转移和应用,是组织实施知识管理的依托平台[38]。信息技术作为知识的重要编码手段和开发平台是知识管理系统的核心[9]。研究的主要内容,一是硬件技术研究包括通信技术、自然语言处理技术、神经网络技术,数据挖掘技术等智能技术。二是理论建模研究包括,知识管理系统的设计、框架,工作原理及工作过程等。但这种缺乏系统性思考强调信息技术的研究是以牺牲社会、文化和行为属性为代价的。在系统视角中,知識管理是一项综合性很强的系统工程[32]。该视角下,构建知识管理系统需要知识要素、技术要素、组织要素、人力资源要素和文化要素等。这一见解虽然厘清了知识管理系统中构成要素及其相互关系,但并未详细阐释各要素的作用及其构成比例[39]。值得注意的是,在系统视角下对知识管理系统的评价,不仅应该涵盖硬件基础、平台运行效率还应考虑到用户体验、人性化等因素。

4 知识管理研究前沿趋势

本文通过对我国知识管理研究文献数据的统计、知识图谱的绘制和研究热点的归纳,使我们更有力把握该领域的研究进展。综合本文以上研究分析并对近三年(2016—2018年和2019年部分时段)的知识管理研究进行文献筛选和重要文献的解读,笔者对我国知识管理领域的研究趋势进行大胆预测:人工智能下的知识管理变革、共享经济下的知识共享和数据驱动下的知识服务。

4.1 人工智能下的知识管理变革

人工智能技术的广泛运用及其日新月异的进步使知识管理的实践发生了翻天覆地的变化[40]。从知识的过程论出发看待人工智能对知识管理的影响,在知识创造过程中,人工智能可以精准地识别文本、图片等静态特征也可准确识别语音、肢体语言等动态特征,通过捕捉关键词和查找关键词语与关键问题相关的显性材料,为团队交流提供多元的信息渠道和知识基础,提升了隐性知识产生的效率。另外,基于大数据分析和机器学习的人工智能技术能将个体已有的显性知识加工、分析、综合进行实时关联、预测分析等,产生新知识。因此,基于人工智能的相关技术如机器视觉、自然语言处理等,更加简化高效地实现不同类型的知识可视化以及在个人、团队、组织间的知识转化。未来,如何利用人工智能更好研究知识管理,需要更多的学者关注。第一,如何自动化、智能化地实现知识创造。第二,如何利用人工智能避免个人经验、团队氛围等隐性知识因个人的离开而损失,即隐性知识的保留、显性化。第三,如何把人工智能更好地嵌入知识管理系统中,探索人们的知识需求和预测行为,提高知识创造、分享、传递和应用的效率。

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