2020年6月23日•2分読み取り
ClearPurposeポッドキャストのエピソード5へようこそ。 今日のトピックでは、データ、情報、知識、知恵の違いを扱います。 私の名前はRuss McGuireであり、私はSDG戦略の創設者であり、チーフストラテジストです。
1988年、組織理論家のRussell Ackoffは、データ、情報、知識、理解、および知恵の区別を有名に概説しました1。 その時以来、トピックに関するほとんどの議論は理解のトピックを落としており、代わりに”DIKW”モデルに焦点を当てています。 一般的な概念は、データが何らかの方法で情報に変換されるまで、データは「生の」ものであり、役に立たないということです。 知識は同様に情報に依存しています。 そして知恵はある程度の知識に依存しています。
このモデルの最初の三つの層の区別には様々な定義があります。 私は、情報の定義を、誰が、何を、いつ、どこでの基本的なタイプの質問に答えることができるように、コンテキスト内のデータの配置として好きです。 知識は、目的を達成するために適用される情報です。 情報は記述することができますが、知識は指示することができます—その結果、行動を起こします。 しかし、ほとんどの理論家は、知恵を科学的に定義する方法に苦労しています。
私は知恵を倫理的な枠組みを含むものと考えるのが好きです—知識に高潔な方法で作用します。 例えば、古代のユダヤ人の諺には、”主の恐れは知恵の始まりです”と言います—”嘘をつかない”、”盗んではいけない”、”殺人しない”などの神から与えられた命令に従”
私たちのコネクテッドインテリジェンスの議論では、インターネットのインターネットは、分析に利用可能なデータの広範な収集を反映しています。 私たちは、データを情報に変え、将来の行動を指示する知識を創造するために様々な技術を適用することができます。 私たちは、技術が真に知識から知恵への飛躍を遂げるために必要な倫理的評価の豊かな複雑さに対処するために必要な道徳的良心をどのように
人間がすべての意思決定を回路とソフトウェアに譲るとき、Isaac Asimovのthree laws of robotics2のようなガードレールがあっても、アシモフ自身の物語が示すように、私たちはsfの悪夢を求めています。
