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『信息流转学』
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『信息流转学』
飞书用户38月10日修改
2023年4月29日创建
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1.
什么是信息流转学
Info-circulate Science/Theory 或 Information circulation 简称 ICS/ICT
『信息流转学』是研究信息在人/组织[1]之间流动的内在结构规律和整体效率的学科。类比：
•
经济学 + 人 = 行为经济学。
•
信息论 + 人 = 信息流转学。
🎯
学科的终极目标是提高全社会信息流转的总效率（如右图）。
判断标准可能有以下的两类指标：【信息传输效率】和【与人共鸣程度】。
抛弃人的实践因素讨论信息流转、知识提取，就像在理性人假设下研究经济运转，只提供视角和体系框架，提供不了指导实践的理论。
画板
【信息传播效率】被进一步拆解成下面两部分：
2.
一群人建立一个共识的平均耗时。
a.
如何确定『建立一个共识』的判定边界？
i.
达成好的、善的下一步行动（对行动过程和结果的跟踪也是信息流转的一部分）。
ii.
或者以协同率作为指标。
【与人共鸣程度】更接近心理学，考察的是一段信息，人在接收后产生的应激反应，比如激动、悲伤、史诗或感动等。它很难量化，但是可以用统计学或实验的方式进行研究。例如推荐系统倾向于把具有自杀倾向的聚集，这样的信息流转是有背于加强『与人的共鸣程度』，人有人的基础特征和倾向性，无法脱离这个特征讨论问题（即使假设它是基因的枷锁也不应脱离人本）。
所以，这门学科和人高度相关，以人为中心。为了应对人的不可预测性，需借助统计学、模型化等方法研究。并且，由于『理解』很难度量，可预见的，会缺乏逻辑完备的依据（未建立完备的公理系统），更多依赖经验进行假设和判断，并尝试证伪。
和此学科高度相关的学科有：信息科学（Information Science）、传播学、经济学（行为经济学）、管理学、教育学、语言学、心理学、认知科学、脑神经科学、行为科学（组织行为学）、信息论、统计学、概率论、机器学习、计算机科学（人机交互 HCI、计算机可视化 VIS VR）、社会学、文学、数学。
更多的，学科关注的关键问题可能有：信息/知识管理、任务/项目管理、学习方法论（阅读方法，教学方法等）、赋能人类思维（思维工具/Tools of Thought）、信息的直观可视化、可交互多媒体媒介等。
2.
信息流转 IPO 架构：输入/I、处理/P和输出/O
I for Input | P for Process | O for Output
信息在人与人/人与组织/组织与组织之间的『流转』可拆解成三个环节：输入 ➜ 处理 ➜ 输出
•
每个环节定义和代表性产出如下表所示：
三步骤 | 解释和代表性动作 | 布鲁姆教育目标分类 - 经过对应行为后，拥有的能力 |
输入 / Input | 从某种媒介首次获取信息（例如读文章、听播客、看视频）。 | • 知道（初印象） |
处理 / Process | 独自对信息进行内化，包括： • 拆解（分类，归入某个系统） • 构建关联（打标签，引用其他概念，创建知识网络，建视图） • 阐述（用自己话表述）。 | • 记住（识别、回忆） • 理解（释义、举例、分类、总结、推断、比较、说明） |
输出 / Output | 需与其他人或实体进行交流，有明确要达成的目标，例如生产。 是否加入了独属于你的信息？是否有其他对象需要接受信息？两者都为是，才是输出。 例如写文章，制作课程，与人聊天等。和阅读者沟通、交流、讨论、共创。 | • 应用（执行、实施） • 分析（区分，组织，归属） • 评价（核查，评判） • 创造（生成，计划，制造） |
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具体来说，『摘抄』这个动作如何分类？
▪
摘抄包含你对被选片段关注程度更高的额外信息，不算输入。读文章的过程是输入，但摘抄了，就处于处理。
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如果仅仅记下来，属于处理；但分享到群内，被其他人看到了，就属于输出。