数据、信息、知识与情报逻辑关系及转化模型

郭　华，宋雅雯，曹如中，邱　羚（1．上海工程技术大学a．图书馆；b．管理学院．东华大学管理学院）

数据、信息、知识与情报逻辑关系及转化模型

郭华1a，宋雅雯2，曹如中1b，邱羚1b
（1．上海工程技术大学a．图书馆；b．管理学院2．东华大学管理学院）

运用理论研究方法，诠释了数据、信息、知识与情报四个基本概念，分析了四者之间的逻辑关系，剖析了四者之间的相互影响与作用机理，构建了数据、信息、知识与情报转化模型，拟为情报工作者提供决策参考。

数据；信息；知识；情报；逻辑关系；转化模型

在大数据时代，不论是政府决策，还是企业战略，或是科技创新，都离不开大数据的支持，因为数据是信息与情报的重要来源，数据、信息、情报之间有着某种内在的逻辑联系，通过运用合适的方法与手段，有针对性地对海量数据进行挖掘与分析以后，可以形成具有内在价值的信息、知识或情报，进而产生巨大的经济价值或社会效益。然而，即使是最有价值的数据本身也是原始和隐性的，必须经过开发与利用，经历一个由数据转化为信息、由信息转化为情报、最终体现为对战略决策的智能支持与决策服务上，才能发挥效应。因此，理顺数据、信息与情报的关系，探讨他们之间的逻辑转化，有着十分重大的理论与现实意义。

1　数据、信息、知识、情报的内涵

数据、信息、知识、情报是情报学的核心概念，弄清楚这四个概念的理论内涵，才能对四者之间相互作用的过程、转化顺序与转化模式进行深入理解。

（1）数据。一般是指客观事物的真实记录或者对某一事件的统计性描述，可以是数字、图形、文字、音像、视频等符号的简单集合。不同领域对“数据”的定义各不相同。美国人力资源事务教授迈克尔·马奎特将数据定义为“包括文本、事实、有意义的图像，以及未经解释的数字编码等”。［1］英国哲学家伯特兰·罗素认为：“数据是指一切能经受住我所能进行的最严格的批判性考察，而不包括在考察之后凭借论证和推理才得到的东西”。［2］系统理论学者R.阿克奥夫认为数据是对文本、图像或声音等最原始、无目的性、且未经加工的表达，如果没有平台的支撑就没有任何意义。［3］如，单是数字“1”并不能代表任何内容，但是放在一定的环境中，如“1”棵树，就能传递出相应的信息。

（2）信息。目前，国内外对信息的理解尚未达成共识。“信息论”创始人申农对信息进行了高度抽象，认为“信息是用于消除随机不定性的东西”。［4］中国信息学专家钟义信认为“信息是事物存在方式或运动状态的直接或间接表述”。［5］《哲学大辞典》认为：“信息是客观世界中各种事物的状态和特征的具体反映，能通过媒介进行运输，具有普遍性、抽象性、传递性等特点”。［6］在当今大数据时代，从人际交流到互联网传输，人们无时无刻不与信息接触，信息和人们的日常生产生活密不可分。

（3）知识。知识的概念是哲学认识论领域中最为重要的一个概念。柏拉图在《泰阿泰德篇》中认为知识必须满足三个条件：“它一定是正确的，可以被人感知的，得到论证的真的信念”。［7］王德禄认为“知识”是经过加工提炼，将很多信息材料的内在联系进行综合分析，从而得出的系统结论。［8］《现代汉语词典》把知识理解为：“人们在改造世界的实践中所获得的认识和经验的总和”。［9］总之，知识是来源于实践并且能够被实践证明的规律和经验的总结。凡是知识，必须具有价值性、目的性、综合性、延伸性的内容，知识经过演译和推理可以得出许多新的规则。随着人类社会实践的不断深入，人们对世界的认识也会不断深入，知识的数量与质量将会越来越丰富。

（4）情报。情报一词最早源于普鲁士军事家冯·克劳塞维茨的名著《战争论》，最初主要是指消息或通信。后来日本学者森欧据此提出“情报”一词，用来形容战争年代“有关敌方或敌国的全部知识”；［10］《辞海》认为“情报是作为存储、传递和转换对象的知识，亦泛指一切最新的情况报道，如科学技术情报”；［11］1983年钱学森进一步论证“情报来源于知识，是被激活的知识，或者精神财富，或者说利用资料提取出来的活东西”。［12］在今天，情报成为事关国家、组织、个人战略决策的关键要素，是“判断、意志、决策和行动所需要的知识和智慧”。［13］

综上所述，数据是不具有特定意义的符号，信息是在一定客观环境背景下产生的含义，知识是在一定条件范围内具有普适性的结论，而情报则是具有时效性与目的性的内容，数据、信息、知识、情报均是可以被利用的资源，虽然形式上看起来是四个相互独立的主体，但在内涵上却有诸多交叉。

2　数据、信息、知识、情报的逻辑关系

数据、信息、知识和情报四者之间存在个体角度的并列关系，范围角度的包含关系，社会角度的层次关系，转化角度的链式关系，逻辑角度的交叉关系。

（1）并列关系。如果把数据、信息、知识、情报看作四个单独的个体，那么四者之间便是纯粹的并列关系。如，梁战平以波普尔提出的三个世界理论为基础，阐明了数据、信息、知识、情报四者之间存在的并列关系，彼此之间完全可能相互独立，互为存在，内涵明确，边界清晰。［14］并列关系作为数据、信息、知识和情报之间最基础的关系，表现为四者可以作为现实存在的独立个体。

（2）包含关系。包含关系是从范围角度对这四者关系的定义，也是多数学者认同的观点。数据涵盖信息，信息涵盖知识，知识涵盖情报。如“30”是一个数据，“今日降雨量为30mm”为一条信息，“今天下雨了，降雨量为30mm。主要是由于重力的作用，水蒸气遇冷液化”则属于知识，“北京今日降雨量为30mm，城市主干道增派了交警执勤”即为情报。［15］该观点认为信息从数据中来，数据是信息的基础，没有脱离数据的信息。信息与知识、知识与情报之间也存在类似关系。

（3）层次关系。从价值角度来分析，数据、信息、知识和情报之间存在金字塔结构，情报处于最顶端，数据位于底层。通过对事物运动状态的序列化和图像化等可获得数据，在此基础上深入描述便形成信息。对信息加工整理后可得到知识，而对知识的精炼可以提取出情报。因此，情报是稀缺信息，具备了专业的情报便可能取得更大的价值。［16］

（4）链式关系。链式关系是情报学中研究最多的问题，如Timothy W P.认为“搜集而得数据→数据聚集而成信息→深入分析而得知识→知识激活而成情报→应用情报而形成决策→执行决策而实现价值”。［17］H.Garai将数据、信息、情报的关系表述为: Data+Relevance+Purpose=Information；Information+Understanding=Intelligence；Intelligence+Action=Effectiveness。［18］有特定目的的相互关联的数据可以形成信息，对信息的深入理解与挖掘得到相应的情报，在情报的指导下可以进行有价值的措施。从数据到情报是一个循序渐进、互为因果的过程，数据转化为信息，信息提炼为知识，知识激活为情报。

（5）交叉关系。交叉关系是情报学研究中的热点，因为尽管数据、信息、知识和情报都可以作为整体客观存在，但彼此之间在内容上相互交叉。如信息来源于数据，但并非一切数据都具有信息价值。而信息包含情报与知识，但并不是所有的知识都能加工为情报，仅有部分知识经过提炼之后形成情报。［19］同理，知识与情报也呈现交叉，知识被理解可以升级为情报，而不具有时效性且未对决策提供支持或帮助作用的知识不能称为情报；而情报是知识的转化升华，尽管来源于社会实践生活，但没有普适性与规律性的情报不能成为知识。［20］

3　数据、信息、知识、情报四者之间的作用机理

为了加强对情报的开发与利用，有效促进数据向信息、知识和情报转化，需要深入探究四者之间的作用机理。从价值和精度上来分析，在数据、信息、知识和情报四者相互作用与影响中，“数据”始终处于最根基的位置，属于低层次，从数据依次到信息、知识和情报，层次逐渐升高。低层次数据的范围、形式和内容，与高层次的信息、知识、情报直接相关，搜集全面的数据是获取高层次信息、知识与情报的源泉；客观真实的数据才可能获取高层次的有效信息，以数字形式存在的信息相对抽象，以图像形式表达的信息则呈现描述性特征，数据和信息是获取知识与情报的基础。而信息和知识作为情报获取的中间环节十分关键。如果数据是信息的源泉，那么，信息则是知识的基石，信息是数据与知识之间的桥梁。信息的质量直接决定知识的准确性，知识的内容逆向反映了信息的本质。情报作为四者的最高层次，具有高价值性。情报的获取可以从数据、信息、知识三者来提取。从数据的角度探究，情报是借助高科技手段得出规律性信息；从信息的角度探究，情报是对信息的调试提炼整合；从知识的角度探究，知识是具有指导性的信息情报。因此，情报有信息的特征，又具有知识属性。正如邹志仁等指出：“信息是客观世界中的普遍交流，从对信息的讨论中看到了情报的传递性，从对知识的讨论中看到了情报的知识性。”［21］

研究表明，以往的研究都忽略了知识在情报中的转化作用，主要围绕数据、信息、情报三者之间来展开。本文认为，知识在数据、信息、情报转化与沟通过程中具有十分重要的作用。因为“知识与人类社会紧密相连，信息经人脑处理并存在于人脑中，就是知识。脱离人脑后的其它存在形式就是信息。从数据到信息、从信息到情报都需要知识的支撑，知识贯穿于整个转化过程。”［22］知识作为情报转化过程中的重要一环，与数据、信息、情报构成一个完整而合理的逻辑框架，在整个转化过程中始终体现的是人类对客观世界的“主观认识”。

在信息社会，每个人都有强烈的数据需求，但是由于所掌握数据的片面性和人们数据处理能力的差异，获取海量数据并不一定能创造相应的价值，而准确性和时效性是直接作用于情报价值量的关键所在。只有将数据、信息、知识进行编码，经过提炼与升级，才能得到情报。情报及时应用于实际才能产生现实经济效益。若对这四者进行加工和处理，则它们能由低层次向高层次转化，是一个不断升级的过程。数据转化为信息，信息升级为知识，知识升华为情报，成为智慧的象征。若对情报、知识、信息和数据进行解码，它们将会从高层次向低层次转化，是一个不断衰退的过程。情报传播为知识，知识普及为信息，信息变化为数据。［23］

4　数据、信息、知识、情报之间的转化模型

数据、信息、知识、情报四者既相互区别，又紧密联系，且可以相互转化，对于每一个节点都不能独立探究，应把它放在社会这个大背景下，与其他三个节点联系起来探讨，才能更全面、深入地理解。本部分根据前述分析，构建如图所示的数据、信息、知识、情报转化模型，并对各个转化过程加以分析。

图数据、信息、知识、情报之间的逻辑转化

（1）数据与信息之间的转化。数据是在人们日常认知的基础上，对客观事物或事物之间的关系进行结构化、自动化、数字化的处理后，得到的一系列相关的数字、文字、图像等内容的简单集合。单纯的数据是没有任何意义和价值的，仅是符号的表示。数据经过处理、建立相互关系后形成信息。信息来源于数据，但高于数据。而数据是对事物客观的反映，不用进行判断。数据可以以文本、图形、图像、音频、视频等形式记录下来，并通过文本、图像等形式表现，具有一定的主观性，所以需要辨别真伪，这也是信息与数据最大的不同。简单的数字“100”是没有任何意义的，但是放在一个环境中，“数学卷子的分数100”，就有了特指的含义，即数据转化为信息。

（2）信息与知识之间的转化。信息经过整合提炼可以获得知识，此过程是规律性的概括与总结。知识是相对稳定的、不以人的主观意识为转移的、有价值的结果。而信息具有一定的时效性、多态性、共享性，也许信息只是在某一段时间或某一个情形下是有价值的，但是随着环境的改变，客观事物的状态发生变化，信息就会失效。利用信息和知识解决问题并没有实现从信息到知识的转化，而从大量的信息样本中总结出规律并对其进行验证才是信息到知识的转化。如,“黑龙江今天下雪了”就是一条信息,“黑龙江冬天经常下雪”就是知识，对信息进行规律性的总结就变成了知识。［24］

（3）知识与情报之间的转化。知识与情报在一定的条件下可以相互转化。把知识进行提炼可以得到情报。如，日本情报人员在上世纪60年代通过对《人民日报》《中国画报》等登载信息的研究，准确预测到我国大庆发现油田的重要情报，成功展开与中国的商务谈判，从中获得很高的经济效益。而由于各种因素的变化，导致情报不再具有针对性和时效性时，情报中相对稳定的内容即转化为知识。［25］因此，针对给定的问题、环境和目标，整合相关知识来发现问题、分析环境、制定策略与方案，可以进行较好的情报服务。需要说明的是，情报的来源包括知识，但不局限于其中，还可来自信息、数据，以及从周围环境中直接捕获的有针对性的内容。在某种情景化的环境中，信息、数据和知识在人类主观认知的作用下，不经过加工、提炼，也可以为决策制定提供支持与服务。

（4）数据与情报之间的转化。数据与情报存在双向的转化模型，情报通过编码排列可以转化为数据。如，摩尔斯电码的应用无疑是一个情报转化为数据的恰当例子。按照一定的说明规则解读一系列摩尔斯电码，从而得到有针对性情报的过程即情报转化为数据的过程。2015年1月，遭“伊斯兰国”绑架的日本人质后藤健二被斩首，在对相关画面的解读中发现，后藤通过频繁眨眼来打出摩斯密码，以此释放不同的信号。而数据可以通过集成总结变为相应的情报。如，著名的“啤酒与尿布”透露出啤酒与尿布之间存在一定的关联情报，沃尔玛调整货架后啤酒的销量大增。［26］

（5）信息与情报之间的转化。信息经过加工整理得到情报，而对情报的筛选分析可以逆向转化为信息。将信息资源的共享性变为独占性，这一过程就是信息向情报转化的完整过程。在竞争日趋激烈化的今天，从公开的、明确的各种形态的信息中揭示信息隐蔽的内涵，使之转化为极有价值的情报，已成为组织生存与发展的必备技能。战争年代，通过信件、电话等方式从前线传来的信息，在接收者认知判断的基础上转变为情报。战后，对战时情报的汇总、分析、总结，得到的经验、教训或启发，即为信息，也从侧面表明情报具有时效性。

（6）数据、信息、知识之间的转化。根据IlkkaTuomi对知识、信息和数据的层次结构的思考，“当知识被语法、语义等结构描述后成为信息，信息被详细定义的数据结构规范后成为数据。”［27］随着高新技术的研发，从数据到信息、信息到知识的逆向转化过程也是存在的。如，牛顿第二运动定律就是相对稳定的、有价值的知识。当必要的条件或环境发生改变时（虽然这种情况很少出现。如，在月球上失去重力时），有关的知识就会没有通用性，转变为信息。当环境发生变化，知识被结构性描述后将成为信息。当信息被结构规范后则会转化为对应的数据。如二维码是最典型的把信息转化为数据的例子。无论是社交软件微信等添加好友方式，或是学校图书馆的还书系统，还是淘宝查找商品的“扫一扫”功能，都导致了二维码在日常生活中的广泛运用。

［1］（美）迈克尔·马奎特．行动学习原理、技巧与案例［M］．北京：中国人民大学出版社，2013：47.

［2］（英）伯特兰·罗素．数理哲学导论［M］．北京：商务印书馆，2006：39.

［3］荆宁宁，程俊瑜．数据、信息、知识与智慧［J］．情报科学，2005，23（12）：1787－1790.

［4］（美）Thomas M Cover,et al．信息论基础［M］.北京：机械工业出版社，2008：27.

［5］钟义信．信息科学原理［M］．北京：邮电大学出版社，2002：10.

［6］全国人大常委．哲学大辞典［M］．上海：上海辞书出版社，2007：23.

［7］（古希腊）柏拉图．泰阿泰德篇［M］．北京：商务印书馆，1963：21.

［8］王德禄．知识管理的IT实现［M］．北京:电子工业出版社，2003：12.

［9］中国社会科学院语言研究所词典编辑室．现代汉语词典［M］．北京：商务印书馆，2012：7.

［10］（德）Carl Von Clausewitz．战争论［M］．北京：中国人民解放军出版社，1964：32.

［11］舒新城．辞海［M］．上海：上海辞书出版社，2009：12.

［12］钱学森．科技情报工作的科学技术［J］．情报学刊，1983（4）：5－6.

［13］甄桂英．情报概念的内涵外延与相关学科的分析评述［J］．情报理论与实践，2011，3（34）：6－7.

［14］梁战平．情报学若干问题辨析［J］．情报理论与实践，2003（3）：34－35.

［15］（英）贝林杰，等．数据、信息、知识、智慧［J］．国外社会科学，2007（6）：106.

［16］顾大权，刘高飞．对数据、信息、知识和智慧的研究与思考［J］．长春大学学报，2012，22（4）：399.

［17］Timothy W P．Analysisin Business Planningand Strategy Formulation［C］//BenGilad，Janherring．Theartand Scienceof Business Intelligence Analysis．London：JAIPressInc，1996：161.

［18］Garai H，Cochrane P．Managing information［M］.［S.l］：AshgatePublishing，1997：56．

［19］孙粉仙．浅论信息、知识、情报三者关系［J］.长治医学院学报，1995，9（4）：365－366

［20］滕海涛．关于信息、知识、情报的概念探讨［J］．渝西学院学报，2005，4（1）：78.

［21］邹志仁，姜希强．情报学基础［M］．南京：南京大学出版社，1987：43.

［22］郑彦宁，化柏林．数据、信息、知识与情报转化关系的探讨［J］．情报理论与实践，2011，7（34）：2－3.

［23］缪其浩．大数据将如何影响竞争情报［J］．竞争情报，2013（春季刊）：1.

［24］赵芳．基于大数据的企业竞争情报分析方法研究［J］．图书馆学刊，2015（2）：33－36.

［25］化柏林，郑彦宁．情报转化理论（上）——从数据到信息的转化［J］．情报理论与实践，2012，35（3）：1－4.

［26］高勇．啤酒与尿布［M］．北京：清华大学出版社，2008：28.

［27］谢友宁，杜小丹.商业情报价值实现与影响因素研究［J］．情报科学，2015，33（1）：80－83.

Logic Relation and Transformation Model Among Data,Information,Knowledge and Information

Guo Hua，Song Ya-wen，Cao Ru-zhong，Qiu Ling

Applying theoretical research methods,this article interprets the four basic concepts of data,information,knowledge and intelligence,and analyzes the logical relationship as well as interaction and mechanism among them.Meanwhile,it constructs a transformation model of the four,which provide a reference for information personnel.

Data;Information;Knowledge;Intelligence;Logical Relationship;Transformation Model

G252.8

A

1005－8214（2016）10－0043－04

郭华（1976－），女，上海工程技术大学图书馆馆员，硕士，研究方向：图书情报；宋雅雯（1992－），女，东华大学管理学院硕士，研究方向：情报学；曹如中（1972－），男，上海工程技术大学管理学院副教授，博士（后），硕导，研究方向：战略决策与管理控制；邱羚（1974－），女，上海工程技术大学管理学院副教授，硕导。

2016－02－21［责任编辑］菊秋芳