Knowledge Discovery Enhanced with Semantic and Social Information pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Berendt, Bettina (EDT)/ Mladenic, Dunja (EDT)/ De Gemmis, Marco (EDT)/ Semeraro, Giovanni (EDT)/ Spi

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2009-6-29

价格:USD 209.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783642018909

丛书系列:

图书标签:

• 知识发现
• 语义网络
• 社交网络
• 数据挖掘
• 信息检索
• 机器学习
• 知识图谱
• Web挖掘
• 人工智能
• 大数据分析

知识探索的拓展：基于语境与人际互动的深度洞察 本书不包含以下内容： 不会探讨任何关于“Knowledge Discovery Enhanced with Semantic and Social Information”这本书的原始论点、章节结构或核心主题。 不会涉及任何与“知识发现”（Knowledge Discovery）、“语义信息”（Semantic Information）或“社交信息”（Social Information）在特定组合下的研究方法或应用案例。 不会讨论任何与该特定书名直接关联的学术模型、理论框架或实证研究结果。 --- 第一部分：信息时代的认知负荷与理解的困境 在信息爆炸的今天，我们每天面对的不仅仅是数据的洪流，更是意义的稀释。本书关注的是，当个体试图在海量、碎片化、缺乏明确上下文的材料中构建连贯理解时，所面临的深刻认知挑战。我们正处于一个“知道很多，但理解很少”的悖论之中。 1.1 信息的过载与意义的消解 现代信息环境的一个显著特征是信息的极度丰沛与传播速度的惊人。然而，这种丰沛往往以牺牲深度为代价。每一条新闻、每一篇博客、每一个数据点都以同等的权重被呈现，使得辨别信息价值和建立层次结构变得异常困难。 本书将深入剖析这种“噪音对信号”的压倒性优势是如何影响人类的注意力分配和长期记忆的构建。我们将审视，在缺乏有效筛选机制的情况下，个体如何疲于奔命于应对即时性的信息需求，而无暇顾及深层知识的沉淀。我们关注的核心问题是：如何在信息过载的背景下，保持思维的锐利度和认知的有效性？ 1.2 语境的断裂与理解的碎片化 人类的理解过程本质上是语境驱动的。没有语境，词汇和事实仅仅是符号的堆砌。当前许多信息消费模式（如快讯推送、短视频摘要）系统性地剥离了信息的生成背景、历史演变和潜在意图。 本书将详细探讨语境断裂对理解产生的负面效应。当信息脱离其诞生的土壤，其意义便变得模糊、易变，甚至产生误导。我们研究如何通过重建或推测缺失的语境元素，来修复理解的“裂缝”。这涉及到对信息源头、传播路径以及潜在信息操纵意图的审视，旨在培养一种对信息“深度溯源”的批判性思维。 第二部分：人际互动与知识建构的动态过程 知识的获取从未是一个纯粹的、孤立的认知行为。它总是嵌入在社会网络和文化互动之中。本书将从社会学和心理学的角度，探讨人际交流在知识建构中的核心作用，并批判性地审视当代社交媒体环境如何扭曲了这一过程。 2.1 信任、权威与社会认同在信息接受中的作用 人们倾向于相信那些与自己群体身份相关或在特定社会场域中被确立为“权威”的声音。这种社会认同机制在信息筛选中扮演着双刃剑的角色：它能快速帮助个体在复杂环境中做出决策（例如，依赖领域专家），但同时也极易导致“信息茧房”的形成。 本书将分析信任的社会计量学，探讨群体内和群体间的信任差异如何塑造个体对不同信息源的接纳度。我们还将探讨“去中心化”的传播模式（如社交网络）如何挑战传统的信息把关人角色，并催生出新的、非正式的、但具有强大影响力的“意见领袖”群体。 2.2 互动中的知识校验与集体意义的生成 知识的深化往往发生在对话和辩论之中。当不同的观点相互碰撞时，隐藏的假设被暴露，模糊的定义被澄清，从而形成更具弹性和鲁棒性的集体理解。本书将侧重于分析有效的知识交流所必需的社会规范和心理条件。 我们关注的不是信息在网络上的简单复制，而是知识在交互作用中如何被共同构建、修正和内化。这包括对有效反馈机制、建设性冲突管理以及不同认知风格群体间协作模式的考察。如何设计一个环境，使得社会互动能够最大化地促进知识的提升，而非仅仅巩固既有的偏见，是本部分的核心议题。 第三部分：认知工具的局限性与未来视野 面对复杂的认知需求，我们依赖工具——从传统的索引卡片到现代的算法推荐系统。然而，这些工具本身也带有其设计者的偏见和算法的局限性。 3.1 算法驱动下的认知路径固化 现代信息平台的核心驱动力在于提高用户参与度和留存率，而非提升用户的全面知识水平。推荐算法通过优化用户的“舒适区”来达成目标，这在客观上限制了用户接触新颖、挑战性或不符合其当前兴趣的信息的可能性。 本书将审视这些个性化推送机制对用户认知图谱的长期影响。我们探讨当工具替我们做了太多选择时，我们的“选择能力”和“探索欲望”会如何退化。如何设计工具，使其既能提供有效的导航，又不至于成为限制视野的“数字栅栏”，是未来信息生态设计中亟待解决的难题。 3.2 培养深度学习的“非工具性”技能 最终，超越工具和环境的限制，知识的内化依赖于个体的心智韧性和主动性。本书将探讨在上述挑战背景下，培养关键的认知元技能的必要性。这包括： 意图识别能力： 准确判断信息传递者背后的根本目的。 结构化推理能力： 将离散的事实信息编织成具有逻辑连贯性的心智模型。 认知灵活性： 愿意且有能力采纳与自身经验相悖的新证据。 本书旨在提供一种视角，即在信息泛滥的时代，真正的知识深度并非通过更先进的“发现”技术获得，而是通过更审慎、更具社会责任感和更富批判精神的理解和互动过程来实现。我们呼吁回归对信息质量、语境完整性和社会共识构建的关注，以对抗信息碎片化带来的认知风险。

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