Понятие знаний. 
Соотношение понятий «знание», «информация», «данные»

С древних времен мыслители пытались дать определение, что такое знания. В работах философов Сократа, Аристотеля, Платона, Ф. Бекона, И. Канта, Г. Гегеля содержатся свидетельства того, что общественная сила накапливается через знания^[1]. Одним из первых мыслителей, инициирующих создание концепции знаний, был Платон. Знание, по Платону, — это доказанное истинное убеждение.

В современных научных концепциях по-разному трактуют взаимоотношения таких категорий, как «данные», «информация» и «знания». Трактовка зависит от области и ракурса исследования. Иногда «знания» и «информация» представляются как абсолютно тождественные понятия. В данном учебнике мы предлагаем опираться на следующую иерархию понятий: сведения — данные — информация — знания.

Сведения являются низшим уровнем иерархии и определяются как часть знаний, критерий истинности которых субъективен у различных участников познавательного процесса.

Под данными понимаются неупорядоченные наблюдения, числа, слова, звуки, изображения. Это набор дискретных, объективных фактов.

Например, структурированные записи о трансакциях (сколько, когда и кто купил, сколько и когда заплатил и пр.) являются данными. Эти данные не говорят о том, почему покупатель пришел именно сюда и придет ли он еще раз^[2].

Когда данные организованы, упорядочены, сгруппированы и категоризированы, они становятся информацией.

Информация — это совокупность данных, упорядоченная с определенной целью, придающей им смысл.

Знание трактуется как информация, готовая к продуктивному применению, действенная, снабженная смыслом.

Знание представляет собой совокупность оформленного опыта, ценностей, контекстуальной информации, экспертного понимания, составляющих основу для оценки и интеграции новых опыта и информации^[3].

Под контекстуальной информацией понимается информация, связанная с функционированием системы, которая должна воспринять эту информацию, и необходимая для ее функционирования. Так, для предприятия контекстуальной будет являться информация о рыночных ценах на товар, товары-заменители, капитал, труд и т. п. К контекстуальной также можно отнести информацию об изменениях во вкусах потребителей или в уровне процентной ставки. Примером неконтекстуальной информации могут служить сведения об увеличении рождаемости в Народной Республике Бангладеш, если фирма не ведет международную деятельность, в частности в этой стране. Таким образом, говорят, что контекстуальной является информация, которая «при каком-то допустимом в реальности развитии событий может стать полезной»^[4].

Экспертное понимание подразумевает, что для отнесения неких данных или информации к разряду знаний они должны быть признаны в качестве знаний в рамках соответствующего института. Например, новая теория в физике должна быть доказана ученому сообществу и признана им, чтобы на ее основе продолжались исследования.

Взаимоотношения информации и знаний сложнее отношений между сырьем и продукцией. Знания не только располагаются на более высокой ступени обобщения, чем данные и информация, они выполняют также функцию структур, которые систематизируют и организуют данные. От характеристик уже имеющихся знаний зависит, будут ли определены как информация те или иные сигналы внешней среды. Например, народы Крайнего Севера различают огромное количество оттенков снега, и изменение этих оттенков позволяет им прогнозировать изменение погоды. Человек, живущий где-нибудь в южных широтах, вряд ли вообще заметит изменение оттенка снега, пока тот не начнет таять и чернеть у него на глазах, и тем более не сможет воспользоваться этим сигналом внешнего мира. Этого не может произойти, поскольку в культуре его народа не накоплены веками обширные знания о взаимосвязях опенков снега и погодных изменений. Или более простой пример: студент, не обладающий достаточными знаниями по математике, не сможет глубоко изучить экономические явления, которые описываются при помощи математических моделей (графиков, формул и уравнений).

Существует несколько классификаций знаний. Например, классификация по степени научности (научное и ненаучное знание) или разделение на индивидуальное и групповое знание. В 2003 г. Европейская комиссия представила классификацию, которая разделяет знания следующим образом:

• • научные знания;
• • технические (технологические) знания;
• • инновации;
• • человеческий капитал;
• • квалификации (компетенции);
• • информационно-коммуникационные технологии.

Существует разделение на формализованные и неформализованные знания, определенное Майклом Полани в 1966 г.

Формализованные знания — это знания, которые точно определены, а их детали могут быть воспроизведены, переданы и сохранены в каком-либо виде: вербальном, письменном, видео-, аудиоили электронном носителе, в форме текстов, графиков, формул, схем, цифр и т. п.

Неформализованное знание находится в памяти людей и организаций, доступно и может свободно передаваться другим, но передача его происходит посредством непосредственного наблюдения, повторения и т. п.

В научной литературе понятие формализованного знания тождественно понятиям кодифицированного и отделимого знания, а неформализованного — понятиям некодифицированного и неотделимого знания.

Неформализованное знание в значительной степени связано с субъективными свойствами системы (человека, коллектива), и его труднее передавать от системы к системе, а иногда и невозможно. Наглядным примером формализованного знания в быту может служить поваренная книга. Передача неформализованного знания происходит, например, когда мать учит дочку печь пироги. Ингредиенты и последовательность действий могут быть прочитаны в книге, но это блюдо у всех хозяек получается разным, поэтому мать показывает, как замешивать тесто, и говорит: «А чтобы хорошо промешать, надо делать вот так…» и далее следует процесс передачи неформализованного знания, который невозможно описать формализованным языком в учебнике.

• [1] Гапоненко А. Л., Орлова Т. М. Управление знаниями. Как превратить знания в капитал. М.: Эксмо, 2008.
• [2] Гапоненко А. Л., Орлова Т. М. Указ. соч.
• [3] Клейнер Г. Б., Макаров В. Л. Микроэкономика знаний. М.: Экономика, 2007.
• [4] Там же.