Содержание

Познание мира — виды, уровни и формы

Статья находится на проверке у методистов Skysmart.
Если вы заметили ошибку, сообщите об этом в онлайн-чат
(в правом нижнем углу экрана).

Определение познания

Что такое познание? Это совокупность процессов и методов, через которые можно получить знания об окружающем мире.

Это обширное понятие, которое охватывает и естественное стремление найти логическое объяснение происходящим вокруг процессам, и искусственно созданные приемы получения и накопления знаний.

Стремление объяснить каждое явление окружающего мира — главный фактор возникновения и развития человеческой цивилизации.

Структура познания:

  1. Субъект — тот, кто совершает действия, которые направлены на получение знаний. Например, вы читаете этот материал, чтобы узнать виды познания и их характеристику. Получается, что вы субъект познавательной деятельности.

  2. Объект — то, на что направлена деятельность субъекта.

    Например, сейчас объект вашей познавательной деятельности — понятие познания и его виды.

  3. Мотивы — то, зачем мы что-то делаем. Различают два вида мотивов:

    • Практические мотивы толкают владеть знаниями, чтобы их использовать с целью улучшения качества жизни (учеба в институте дает профессию, которая кормит).
    • Теоретические мотивы основываются на получении удовольствия от самого процесса познания (прочитать книгу и пополнить библиотеку своих знаний).
  4. Цель познавательной деятельности заключается в получении истинных, достоверных знаний о мире, понимании, как устроена реальность на самом деле.

  5. Результат — это само знание о предмете или явлении. Иногда получение результата происходит неосознанно, например, если ребенок будет играть с глиняной кружкой и разобьет ее, он тут же поймет, что глина хрупкая и будет обращаться с посудой более бережно.

Сейчас узнаем, какие существуют методы познания, а после перейдем к формам.

Методы познания

Все методы познаний можно разделить на две большие группы: эмпирические и теоретические.

Эмпирические построены на наблюдении некоторых явлений. Теоретические основаны на анализе имеющейся информации и рациональных рассуждениях.

Эмпирические методы:

  • Наблюдение — изучение объекта в его естественной среде без влияния на происходящие процессы.
  • Измерение — получение численных характеристик наблюдаемого объекта через сопоставление его свойств с образцовые значениями.
  • Эксперимент — намеренное создание особых условий и дальнейшее изучение объекта, который помещен в эти условия.
  • Сравнение — сопоставление свойств изучаемого объекта со свойствами других объектов.

Теоретические методы:

  • Анализ — деление объекта на составляющие и подробное изучение.
  • Синтез — воссоздание целостной картины из отдельных деталей.
  • Сравнение — сопоставление нескольких объектов, выявление одинаковых и различных свойств.
  • Классификация — объединение изучаемых объектов в группы по наличию одинаковых свойств.
  • Конкретизация — более глубокое изучение определенных свойств.
  • Абстрагирование — изучение предмета под новым углом (с акцентом на одни свойства и игнорированием других).
  • Систематизация — объединение накопленных знаний в систему, в которой обозначены взаимосвязи и закономерности.
  • Индукция — умозаключения, которые направлены от частного к общему.
  • Дедукция — умозаключения, которые направлены от общего к частному.
  • Идеализация — создание образа вымышленного объекта с идеальными свойствами и использование его в качестве особенного примера.
  • Моделирование — создание модели объекта для подробного изучения его свойств, которое невозможно на реальном объекте.

У познания есть два уровня (ступени): чувственный и рациональный. Рассмотрим отдельно каждый из них.

Поможем закрепить новый материал на курсах по обществознанию в онлайн-школе Skysmart.

Чувственное познание

Чувственное познание происходит с помощью органов чувств человека. Основные механизмы чувственного познания: зрение, слух, обоняние, осязание, вкус.

Формы чувственного познания:

  1. Ощущение — отражение отдельных свойств предмета, явления, процесса, которые возникают в результате их воздействия на органы чувств. При помощи этих органов человек ощущает некоторые свойства предмета — форму, цвет, запах.

  2. Восприятие — чувственный образ целостной картины предмета, процесса, явления, которые воздействует на органы чувств. Именно восприятие помогает формировать представления.

  3. Представление — чувственно-наглядный, обобщенный образ предмета, процесса, явления, который сохраняется и воспроизводится в сознании даже без воздействия самих предметов познания на органы чувств.

    Другими словами — то, что сохранилось в памяти человека после знакомства с предметом.

Чувственное познание всегда субъективно, при этом именно этот уровень познания реализует связь человека с внешним миром.

Рациональное познание

Рациональное познание осуществляется разумом. Оно свойственно только человеку и является довольно сложным способом отражения действительности.

Основные механизмы рационального познания: сравнение, уподобление, обобщение, отвлечение.

Формы рационального познания:

  1. Понятие — мысль, которая утверждает общие и существенные свойства объекта.

  2. Суждение — мысль, которая утверждает или отрицает что-либо об объекте.

  3. Умозаключение (вывод) — мысленная связь нескольких суждений и выведение из них нового суждения.

Пример умозаключения: если a > b и b > c, то a > c.

Разновидности умозаключений:

  1. Индуктивное умозаключение — от частного к общему.

  2. Дедуктивное умозаключение — от общего к частному.

  3. То, которое получается по аналогии.

Сравнение чувственного и рационального познания

Чувственное Рациональное

Непосредственность, которая выражается в прямом воспроизведении объекта.

Наглядность и предметность возникающих в результате познания образов.

Воспроизведение внешних сторон и свойств объектов.

Опора на результаты чувственного познания.

Абстрактность и обобщенность возникающих в результате познания образов.

Воспроизведение объектов на основе внутренних закономерных связей и отношений.

Нельзя противопоставлять чувственное и рациональное в познании. Обе ступени проявляются как единый процесс. Различие же между ними не временное, а качественное: первая ступень низшая, вторая — высшая.

Основные виды и формы знаний

Знание — результат познания действительности, содержание сознания.

Виды знаний:

  1. Житейское — носит эмпирический характер. Базируется на здравом смысле и обыденном сознании. Это важнейшая ориентировочная основа повседневного поведения людей, их взаимоотношений между собой и с природой. Приводит к констатации фактов и их описанию.

  2. Научное — понимание действительности в ее прошлом, настоящем и будущем. Осуществляет предвидение разных явлений. Реальность облекается в форму отвлеченных понятий и категорий, общих принципов и законов, которые приобретают крайне абстрактные формы (формулы, графики, схемы).

  3. Практическое — овладение вещами, преобразование мира.

  4. Художественное — целостное отображение мира и человека в нем. Строится на образе, а не на понятии.

  5. Рациональное — отражение реальности в логических понятиях и категориях.

    Связано с рациональным мышлением.

  6. Иррациональное — противоречит рациональному мышлению. Предметом являются эмоции, страсти, переживания, интуиция, воля, а также некоторые явления, например, аномальные, которые не подчиняются законам логики и науки.

  7. Личностное — зависит от способностей субъекта и от особенностей его интеллектуальной деятельности.

Формы знаний, которые выделяют по отношению к научному знанию:

  • Донаучное — прототип, предпосылки научного знания.
  • Ненаучное — разрозненное, несистематическое знание, которое не формализуется и не описывается законами.
  • Паранаучное — внешне похоже на научное, но несовместимо с научным знанием.
  • Лженаучное — сознательно использующее домыслы и предрассудки.
  • Антинаучное — утопичное и сознательно искажающее представление о действительности.

Познание. Истина в познании

Познание — процесс получения знаний о действительности с целью получения истины.

Познание бывает чувственное и рациональное (это виды познания).

Чувственное познание — процесс получения знаний о действительности посредством взаимодействия органов чувств с объектами материального мира.

Органов чувств у человека пять: слух, зрение, обоняние, вкус и осязание. Чувственное познание – основное в жизни ребёнка. Именно поэтому дети так любят играть в песочницах, исследовать лужи и есть снег – они изучают мир.

Рациональное познание — процесс получения знаний о действительности посредством осуществления различных мыслительных процедур. 

 

Формы чувственного познания:

1) Ощущение — реакция организма на раздражение.

2) Восприятие — целостный образ материального предмета, полученный посредством наблюдения.

3) Представление — восприятие человеком предмета в целости даже в случае, когда он его целиком не ощущает.

Формы рационального познания:

1) Понятие — это форма мысли, в которой отдельные предметы обобщаются и выделяются в некоторый класс на основе совокупности общих существенных признаков.

Понятие – это все слова, которые обозначают предметы и явления вокруг нас: лампа, природа, человек, космос, планета.

Понятия иногда относятся также к предметам, которых не существует: волшебник, мантия-невидимка, джедай, вечный двигатель, философский камень.

2) Суждение — это форма мысли, в которой что-либо утверждается или отрицается о предметах действительности.

Пример двух суждений о ЕГЭ по обществознанию: 1) Для экзамена необходимо выучить большое количество терминов, 2) Подготовка к экзамену предполагает заучивание наизусть планов, а также ряда статей Конституции и других законов РФ.

3) Умозаключение — это форма мысли, посредством которой из одного или нескольких суждений получают новое суждение.

Пример умозаключения, основанного на суждениях, которые были сделаны выше о ЕГЭ по обществознанию: Экзамен по обществознанию следует выбирать тем людям, у которых хорошая память.

Истина

Истина — знание, соответствующее действительности.

Критерий истины — практика.

Истина всегда конкретна (нет абстрактных истин). 

Истина привязана к предмету познания.

Виды истины:

Объективная истина — знания о процессах окружающего мира, проходящих независимо от воли человека и от человечества в целом.

Примеры объективных истин: Земля крутится вокруг солнца, поведение животных инстинктивно-биологическое, сезоны сменяют друг друга, летом в России тепло, зимой холодно.

Относительная истина — неполное, неточное знание, соответствующее определённому уровню развития общества и науки.

Примеры относительных истин: Солнце вращается вокруг Земли (так считали до XVI в.), от болезней лечит кровопускание (уже нет), анальгин помогает от болей в голове (уже нет, анальгин запрещён). Относительной истиной считает почти любой научное знание, так как со временем новые данные уточняют прежние выводы.   

Абсолютная истина — полное, исчерпывающее знание, которое невозможно опровергнуть в будущем.

Примеры абсолютных истин: во время разговора передаётся информация, движение – это изменение.

Перейти к другим темам справочника по обществознанию

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вклад Маркса в познание человека


скачать Автор: Фромм Э. — подписаться на статьи автора
Журнал: Философия и общество. Выпуск №3/1998 — подписаться на статьи журнала

В начале работы будет уместным сделать несколько предварительных замечаний. Вкладу Маркса в познание человека, или, говоря другими словами, в психологию, уделялось сравнительно мало внимания. Многие полагают, что в отличие от Аристотеля и Спинозы, работы которых по этике являются одновременно и трактатами по психологии, Маркс интересовался в основном не индивидуальными особенностями человека, его побуждениями и характером, а законами общества и его эволюцией.

То обстоятельство, что вклад Маркса в психологию долгое время не изучался, обусловлено несколькими причинами.

Во-первых, Маркс не излагал свои взгляды по вопросам психологии в систематической форме, они разбросаны во всех его трудах. Их необходимо собрать вместе и привести в систему. Во-вторых, вульгарная и ошибочная интерпретация Маркса как ученого, интересовавшегося лишь экономическими явлениями, а также ложно понятая концепция материализма, согласно которой Маркс будто бы предполагал, что человек по самому своему существу руководствуется главным образом экономической выгодой, фальсифицировали понимание Марксом природы человека и его вклад в психологию. В-третьих, динамическая психология Маркса пришла в свет слишком рано, чтобы привлечь достаточно внимания. До Фрейда не изучались глубинные основы человеческой психики, и поэтому фрейдовский психоанализ стал самой важной динамической психологической системой. Его популярность в некоторой степени обусловлена механистическим материализмом, что отодвинуло на задний план суть гуманистической глубинной психологии, которая прослеживается у Маркса. Кроме того, более важная, механистически ориентированная экспериментальная психология затрудняла понимание психологических взглядов Маркса.

А как могло быть иначе? Современная Марксу академическая и экспериментальная психология была наукой, которая имела дело с отчужденным человеком, изучаемым отчужденными исследователями при помощи отчужденных и отчуждающих методов. Психология Маркса, основанная на понимании этого отчуждения, превзошла такой подход, потому что не считала отчужденного человека естественным, то есть человеком как таковым. Однако в результате этого психологические взгляды Маркса оставались фактически закрытой книгой для тех, кто верил в обусловленность поведения и рефлексию как в последнее слово в познании человека. Возможно, в настоящее время вклад Маркса в психологию будет понят лучше, чем когда-либо прежде, по двум причинам. Во-первых, потому, что главные открытия Фрейда уже не считаются неразрывно связанными с его механическими теориями (например с теорией либидо), и, во-вторых, потому, что возрождение гуманистического мышления создает более благоприятную почву для понимания гуманистической психологии Маркса.

Я уверен, что нет надобности приносить извинения за то, что в рамках данной статьи я не могу дать больше, чем краткое резюме основного, по моему мнению, вклада Маркса в психологию. Кроме того, само собой разумеется, что многие элементы психологических размышлений Маркса заимствованы им у выдающихся мыслителей прошлого, среди которых можно выделить Спинозу, Гете, Гегеля и особенно Фейербаха.

Говоря о психологии как «естественной науке о человеке» (идентичной с «человеческим естествознанием»), Маркс особое внимание уделяет понятию человеческой природы, которое проходит через «Капитал» вплоть до последних страниц. В третьем томе «Капитала» Маркс говорит об условиях труда, «наиболее достойных их человеческой природы, и адекватных ей»1. Если в «Экономическо-философских рукописях 1844 года» Маркс говорит о «сущности человека», или о «родовой жизни» человека, то уже в «Немецкой идеологии» он, определяя «сущность», заявляет, что эта сущность не является «никакой абстракцией». В «Капитале» Маркс заменяет понятие «сущности» понятием «человеческой природы вообще», которую следует отличать от человеческой природы, как она видоизменяется в каждый исторический период2. Это действительно важное усовершенствование понятия человеческой природы, но ни в коем случае не отказ от него.

Дает ли нам Маркс определение «сущности человеческой природы», «природы человека вообще»? Да, дает. В «Философских рукописях» Маркс определяет родовой характер людей как «свободную, сознательную деятельность» в противоположность природе животного, которое «не отличает себя от своей жизнедеятельности. Оно есть эта жизнедеятельность»3. Хотя в последних работах, опустив понятие «родовой характер», Маркс не может повторять ту же самую формулировку, основное внимание он уделяет опять же деятельности, рассматривая ее как характерную черту неиспорченной, нерасколотой природы человека.

В «Капитале» Маркс определяет человека как «социальное животное», критикуя определение Аристотелем человека как «политического животного» в том плане, что оно точно так же свойственно древнему классическому обществу, как определение Франклином человека как «создателя орудий» свойственно миру янки4. Психология Маркса, так же как и его философия, является психологией человеческой деятельности, и я вполне согласен с той точкой зрения, что, по определению Маркса, человек – это существо «практики». К этому пункту я вернусь позднее.

Первый шаг Маркса в использовании понятия человеческой природы в его работах был бы несущественным без второго и самого важного шага, который характеризует ею психологическую теорию. Я имею в виду его понятие природы человека как динамической, энергической. Он видит в человеке существо, влекомое страстями и стремлениями, хотя человек в значительной степени не осознает эти побуждающие силы. Марксистская психология – динамическая психология. Это означает, с одной стороны, ее родство с психологией Спинозы и предвосхищение психологии Фрейда, а с другой стороны — ее противоположность всякой механической, бихевиористской психологии. Я попытаюсь показать более подробно, что динамическая психология Маркса основана на главенстве связи человека с миром, человека с природой в противоположность психологии Фрейда, которая основана на модели изолированного человекамашины.

Его самые общие и тем не менее весьма определенные понятия различают «постоянные», или «фиксированные», и «относительные» стремления. Постоянные стремления существуют при всех обстоятельствах и могут быть изменены социальными условиями жизни постольку, поскольку изменения касаются формы и направления, относительные же стремления обязаны своим происхождением лишь определенному типу социальной организации.

Маркс предполагал, что половое влечение и голод относятся к «фиксированным стремлениям», тогда как скупость, например, является относительным стремлением. Это предположение Маркса можно объяснить тем различием, которое существует между человеческой природой вообще и ее специфическими проявлениями. Здесь мне хочется резюмировать, каким чрезвычайно важным является это различие фиксированных и относительных стремлений, ведь фактически одно это понятие представляет собой главный вклад в нынешнюю дискуссию о стремлениях и инстинктах.

Маркс еще больше разъясняет это различие, когда говорит, что «относительные инстинктивные потребности» (другими словами, стремления) не являются составной частью человеческой природы, а обязаны своим происхождением определенным социальным структурам и условиям производства и общения. Таким образом, Маркс уже связывает относительные инстинктивные потребности с социальной структурой и условиями производства и общения и тем самым закладывает основу динамической психологии, которая истолковывает большую часть человеческих склонностей, или человеческой мотивации, исходя из того, как она определяется процессом производства. Понятие «социального характера» в динамическом смысле, в котором я его сформулировал, основывается на этом заключении Маркса.

Не менее важным, чем различие у Маркса постоянных и относительных побуждений, является рассмотрение им животного свойства постоянных человеческих стремлений в их отношении к человеческому свойству. И именно в этом пункте мы видим решающее различие между динамической психологией Маркса и психологией Фрейда. Относительно тех побуждений, которые, по мнению психоаналитиков и академических психологов, являются «постоянными» и предположительно обладающими одними и теми же свойствами у человека и животного, Маркс заявляет, что «еда, питье, половой акт и т. д. тоже суть подлинно человеческие функции. Но в абстракции, отрывающей их от круга прочей человеческой деятельности и превращающей их в последние и единственные конечные цели, они носят животный характер»5. Для фрейдовского психоанализа, основанного на модели изолированного человека – машины, чьи стимулы обеспечиваются внутренними химическими процессами, с целью ослабить напряжение до некоторого оптимального порога, такие потребности, как удовлетворение голода, жажды и полового влечения, являются целью сами по себе.

Теперь мы подошли к одному из самых фундаментальных положений Маркса относительно природы побуждений: «Страсть это энергично стремящаяся к своему предмету сущностная сила человека»6. В этом утверждении страсть рассматривается как понятие связи или связанности. Это не внутреннее стремление, регулируемое химическими процессами, как во фрейдовском понятии инстинкта, или стремление, которое нуждается в объекте как средстве своего удовлетворения, а сами способности человека, в понимании Маркса, его сущностные силы, наделенные динамическим свойством стремиться к объекту, с которым могут быть связаны и объединены. Динамизм человеческой природы коренится главным образом в этой потребности человека выражать свои способности в окружающем мире, а не в его потребности использовать мир как средство удовлетворения своих физических нужд. Маркс говорит, что, поскольку у меня есть глаза, я испытываю потребность видеть; поскольку у меня есть уши, я испытываю потребность слышать; поскольку у меня есть мозг, я испытываю потребность мыслить; и поскольку у меня есть сердце, я испытываю потребность чувствовать. Короче говоря, поскольку я человек, я нуждаюсь в другом человеке и в окружающем мире. Между прочим, принимая во внимание нынешнюю популярность так называемой психоаналитической Эго-психологии, было бы полезно отметить, что когда Маркс говорит о способностях и их выражении, то имеет в виду как раз не Эго, а страсть, «природные силы» и «жизненные силы», которые существуют в человеке «в виде задатков и способностей, в виде влечений7, а также энергию, заложенную в каждой способности, нуждающейся в выражении.

Имеются многочисленные заявления Маркса, являющиеся вариациями на тему страсти как категории связи человека с самим собой, с другими и с природой, а также как категории осуществления его сущностных сил. Недостаток места позволяет привести лишь некоторые из них. Маркс четко разъясняет, что он подразумевает под «человеческими способностями», которые связаны с миром посредством страстей: каждое из человеческих отношений к миру – зрение, слух, обоняние, вкус, осязание, мышление, созерцание, ощущение, желание, деятельность, любовь – словом, все органы его индивидуальности являются… активным выражением (у Маркса присвоением. – Прим, пер.) человеческой действительности8. Именно потому, что объект является выражением человеческой действительности, сам он становится человеческим, или, по словам Маркса, в практике я могу связать себя с вещью человеческим образом в том случае, когда вещь связана с человеком человеческим образом. (Между прочим, мне хотелось бы привлечь внимание к существенному сходству этого понятия Маркса с понятиями, встречающимися у Гете, в дзэн-буддизме и христианском мистицизме. )

Человеческие «стремления» являются, в таком случае, выражением коренной и специфически человеческой потребности, потребности быть связанным с человеком и природой и утвердить себя в этой связи. Цель состоит в том, чтобы осуществить «единство человека с природой… осуществленный натурализм человека и осуществленный гуманизм природы»9. Потребность человека в самоосуществлении лежит в основе специфически человеческого динамизма. Богатый человек одновременно с этим является таким человеком, который нуждается «во всей полноте человеческих проявлений жизни, человек, в котором его собственное осуществление выступает как внутренняя необходимость, как нужда»10.

Маркс отчетливо видел связь между отношением человека к себе и к другим людям. Его позиция в этом вопросе, по существу, совпадает с позицией Гете, который говорил: «Человек познает себя лишь постольку, поскольку он познает мир. Он познает мир лишь внутри себя, и он осознает себя внутри этого мира. Каждый новый объект, признанный как истинный, открывает в нас новый орган». Из этого понятия динамической связи вытекает, что для Маркса «богатый человек – это в то же время человек, нуждающийся во всей полноте человеческих проявлений жизни, человек, в котором его собственное осуществление выступает как внутренняя необходимость, как нужда»11. Следовательно, бедность есть «пассивная связь, заставляющая человека ощущать потребность в том величайшем богатстве, каким является другой человек»12.

Является ли этот человек, энергично стремящийся к выражению своих способностей, рабочим или буржуа XIX столетия? Если нет, а это действительно так, то какое значение имеет марксистская модель человеческой природы для понимания человека? Является он человеком золотого века прошлого или же мессианского видения будущего? Ответ не прост и приводит нас непосредственно к одному из самых глубоких и современных понятий психологической системы Маркса. В противоположность понятию душевного заболевания обычного, среднего человека, которое не мешает ему работать и производить потомство, Маркс приводил в пример патологию нормальности, испорченность статистически нормального человека, утрату им самого себя, своей человеческой сущности, всего того, чем ему следовало быть, если бы он был другим. Таким образом, Маркс говорит о возможности человека «стать потерянным» в объекте – если объект не стал человеческим, то есть отношение человека к объекту не является отношением активной связи, часто называемой «присвоением». Маркс имеет в виду человека, ставшего «духовно и физически дегуманизированным», или «извращенного» рабочего, «простой фрагмент человека», противопоставляя его «всесторонне развитому индивиду». Если человек, рассуждает Маркс, не связывает себя активно с другими и с природой, то он утрачивает себя, его стремления теряют свои человеческие качества и обретают животные свойства. Но поскольку человек не животное, то он становится больным, фрагментарным, извращенным человеческим существом. Именно в этом состоит революционный и терапевтический элемент в динамической психологии Маркса. Человек потенциально не только способен, но и нуждается в собственной связи с миром, и для того, чтобы стать человеком и излечиться, ему нужно восстановить этот потенциал здоровой, а не патологической формы человеческого функционирования.

Марксистское понимание извращенного человека в противоположность всесторонне развитому дает представление о новом и оригинальном понятии невроза. Я имею в виду заявление Маркса в «Немецкой идеологии»: «…бессмысленно предполагать… что можно удовлетворить одну какую-нибудь страсть, оторванную от всех остальных… не удовлетворив вместе с тем себя, целостного живого индивида. Если эта страсть принимает абстрактный, обособленный характер, если она противостоит мне как некая чуждая сила», то есть как «одностороннее удовлетворение одной-единственной страсти, – то зависит это отнюдь не от сознания или «доброй воли» … а от бытия; не от мышления, а от жизни; это зависит от эмпирического развития и проявления жизни индивида. .. Если обстоятельства, в которых живет этот индивид, делают для него возможным лишь одностороннее развитие одного какого-либо свойства за счет всех остальных… то этот индивид и не может пойти дальше одностороннего, уродливого развития»13. Маркс говорит здесь об отчужденных страстях, о страстях, которые являются сами по себе целью и удовлетворяются без удовлетворения всего человека, то есть эти страсти отделяются от всех других и поэтому противостоят индивиду как чуждые силы. В психологии, подобной фрейдовской, в которой нормальность и здоровье являются результатом удовлетворения только одного инстинкта, а именно сексуального, такое рассуждение не имело бы смысла. В ряду гуманистического понимания страстей, согласно которому энергия порождается активным стремлением всех способностей достичь своих объектов, стоит и трактовка Маркса природы невроза или душевной болезни. Невроз в этом случае может быть определен как абсолютное господство и, следовательно, отчуждение одной страсти.

Главным понятием человеческого, то есть неотчужденного или непатологического, стремления является деятельность, или, как Маркс первоначально говорил, самодеятельность. Что Маркс подразумевает под «самодеятельностью»? Очевидно, он не имеет в виду «деятельность», как она понимается в современном языке – делание чего- либо, состояние занятости и т. д. «Деятельность» у Маркса также отличается от деятельности животного, которое действует только сообразно потребности того вида, к которому оно принадлежит, тогда как человек знает, как производить в соответствии с надлежащими мерками объекта. Таким образом, человек творит по законам красоты14. Марксистское понятие деятельности близко к трактовке деятельности Спинозой, который воспринимал ее как творческое и спонтанное действие, возможное лишь при наличии свободы. Поэтому он говорит о «спонтанной деятельности человеческой фантазии, человеческого мозга и сердца…». Это понятие деятельности становится особенно ясным тогда, когда Маркс конкретно говорит о человеческих страстях, например, о любви. «Предположи теперь, – пишет он, – человека как человека и его отношение к миру как человеческое отношение: в таком случае ты сможешь любовь обменивать только на любовь, доверие только на доверие и т. д. Если ты хочешь наслаждаться искусством, то ты должен быть художественно образованным человеком. Если ты хочешь оказывать влияние на других людей, то ты должен быть человеком, действительно стимулирующим и двигающим вперед других людей. Каждое из твоих отношений к человеку и природе должно быть определенным, соответствующим объекту твоей воли, проявлением твоей действительной индивидуальной жизни. Если ты любишь, не вызывая взаимности, т. е. если… ты своим жизненным проявлением в качестве любящего человека не делаешь себя человеком любимым, то твоя любовь бессильна: и она – несчастье»15.

Особенно ярко Маркс выражает это активное свойство любви в работе «Святое семейство»: «Г-н Эдгар превращает любовь в «богиню», и притом в «жестокую богиню», тем, что из любящего человека, из любви человека он делает человека любви, – тем, что он отделяет от человека «любовь». .. Посредством такого простого процесса… превращения предиката в субъект»16 человек превращается в нечеловека. Действительно, любовь является человеческой деятельностью, а не бездеятельностью, и именно любовь «по-настоящему научает человека верить в находящийся вне его предметный мир…»17.

Понимание Марксом подлинно человеческих потребностей, то есть потребности в других людях, в выражении и приложении своих способностей к соответствующим им объектам, может быть вполне приемлемо, если обратить внимание на марксистское понятие искусственных, нечеловеческих и порабощающих потребностей. Современная психология мало интересуется критическим анализом потребностей; она принимает законы промышленного производства (максимальное производство, максимальное потребление и минимальные человеческие разногласия), предполагая, что уже сам факт того, что человек желает чего-то, является доказательством его законной потребности в желаемой вещи. Фрейдовский психоанализ, сосредоточенный лишь на половых потребностях, а позднее – на потребностях разрушительных, – в дополнение к потребностям выживания, не проявлял никакого интереса к изучаемым нами потребностям. Маркс же, вследствие диалектического понимания человеческой природы, весьма определенно указывал на двусмысленный характер потребностей и фактически использовал этот пункт, выступая против психологии как науки. «Что вообще думать о такой науке, – говорит он в «Экономическо-философских рукописях 1844 года», – которая… не чувствует своей собственной неполноты, когда все это богатство человеческой деятельности ей не говорит ничего другого, кроме того, что можно выразить одним термином «потребность», «обыденная потребность»?18 Те потребности, которые не являются человеческими, охарактеризованы Марксом очень кратко: «Каждый человек старается пробудить в другом какую-нибудь новую потребность, чтобы вынудить его принести новую жертву, поставить его в новую зависимость и толкнуть его к новому виду наслаждения… Каждый стремится вызвать к жизни какую-нибудь чуждую сущностную силу, господствующую над другим человеком, чтобы найти в этом удовлетворение своей собственной своекорыстной потребности. Поэтому вместе с ростом массы предметов растет царство чуждых сущностей, под игом которых находится человек, и каждый новый продукт представляет собой новую возможность взаимного обмана и взаимного ограбления. Вместе с тем человек становится все беднее как человек… С субъективной стороны это выражается отчасти в том, что расширение круга продуктов и потребностей становится изобретательным и всегда расчетливым рабом нечеловеческих, рафинированных, неестественных и надуманных вожделений»19.

В результате «производство слишком большого количества полезных вещей производит слишком много бесполезного населения. Обе стороны забывают, что расточительность и бережливость, роскошь и лишения, богатство и бедность равны друг другу»20.

Различая подлинные и мнимые человеческие потребности, психология Маркса затрагивает одно из самых важных разграничений, которые должны проводиться в теории потребностей и стремлений. Изолированный и постулированный половой инстинкт не будет «нормальным», если он не является частью всей тотальности жизненных проявлений человека; искусственно созданные с помощью рекламы потребности и желания не являются нормальными, естественными, здоровыми, или человеческими, потому что это лишь субъективные желания. Вопрос о том, как различать человеческие и нечеловеческие, реальные и мнимые, способствующие развитию и отравляющие развитие потребности, действительно считается основной психологической проблемой, которую ни психология, ни фрейдовский психоанализ не могли даже начать исследовать, поскольку они не проводили таких различий. Да и как они могли их проводить, когда моделью человека для них является отчужденный человек, когда тот факт, что современная индустрия создает и удовлетворяет все больше и больше потребностей, принимается ими как признак прогресса и когда современное понятие свободы в большей степени отражает свободу потребителя выбирать между различными и фактически идентичными видами одного и того же товара в границах его бумажника – свободу потребителя, совершенно отличную от свободы предпринимателя XIX века? Только диалектическая и революционная психология, которая при рассмотрении человека и его возможностей видит дальше теперешнего извращенного человека, может заметить это важное различие между двумя видами потребностей, исследовать которые могут лишь те психологи, которые не принимают явление за сущность. Следует отметить, что Маркс, проведя это различие, пришел к выводу, что бедность и богатство, умеренность и роскошь являются не противоречиями, а эквивалентами, покоящимися на человеческих потребностях.

До сих пор мы имели дело с марксистскими понятиями стремлений и потребностей в общем плане. Есть ли что-либо более специфическое, чем понятие стремлений в психологии Маркса? Оказывается, есть, хотя и не столь систематическое и завершенное, как можно ожидать от работы, имеющей дело главным образом с психологией.

Как уже упоминалось, для Маркса понятие любви является решающим при описании отношения человека к внешнему миру. Оно представляется определяющим и для процессов мышления; одно из главных критических замечаний в адрес «г-на Эдгара» в «Святом семействе» состоит именно в том, что тот пытается избавиться от любовной страсти для того, чтобы обрести тотальный мир познания. В этом контексте Маркс уравнял любовь со всем «живым, со всем непосредственным, со всяким чувственным опытом, со всяким вообще действительным опытом, относительно которого мы никогда наперед не знаем, ни «откуда», ни «куда»21. Поскольку дело касается человеческих отношений, Маркс верит, что «непосредственным, естественным, необходимым отношением человека к человеку является отношение мужчины к женщине… Отношение мужчины к женщине есть естественнейшее отношение человека к человеку»22.

Интересно сравнить это понятие Маркса с понятием сексуальности у Фрейда. Для Фрейда сексуальность (в его более поздней работе – разрушительность) является главной страстью человека. Как я указывал раньше, эта страсть понимается как использование женщины мужчиной для того, чтобы удовлетворить его химически производимый половой голод. Если бы Маркс знал теорию Фрейда, он критиковал бы ее как типично буржуазную теорию полезности и эксплуатации. В центре марксистского понимания человеческих отношений мы видим не сексуальность, а Эрос, одним из выражений которого может быть сексуальность. Под Эросом подразумевается здесь специфическое мужское-женское притяжение, которое является фундаментальным притяжением во всей живой материи. Фрейд, как видно из его работ до 1920 года, не имел такого понятия, потому что для него либидо означало мужское начало, а женщина была лишь сексуально извращенным человеком. Только во время коренного пересмотра своей теории после 1920 года Фрейд говорил об Эросе, но не отказался от своей первоначальной механистической теории либидо.

Другой важнейшей категорией в психологии Маркса является категория жизни, противоположная категории смерти. Жизнь и смерть понимаются не в биологическо-физиологическом, а в психологическом смысле. (Во многих отношениях это понятие напоминает инстинкт жизни и смерти Фрейда, но без его объявленного биологического субстрата или еще больше напоминает то, что я назвал биофилией и некрофилией, то есть любовью к жизни и любовью к смерти.)

Возможно, решающим в марксистской психологии является вопрос о том, мотивируется ли человек, класс или общество влечением к жизни или смерти. Вражда Маркса к капитализму, так же как и его любовь к социализму, поскольку речь идет об эмоциональной основе, коренятся в этой дихотомии. Во многих работах Маркс упоминал об этом различии, но я процитирую здесь лишь один наиболее известный отрывок из «Коммунистического манифеста»: «В буржуазном обществе живой труд есть лишь средство увеличивать накопленный труд. В коммунистическом обществе накопленный труд – это лишь средство расширять, обогащать, облегчать жизненный процесс рабочих. Таким образом, в буржуазном обществе прошлое господствует над настоящим, а в коммунистическом обществе – настоящее над прошлым»23. Или, как он говорит в другом отрывке, господство капитала есть господство «живых людей посредством мертвой материи». Эрос и любовь к жизни являются двумя стремлениями неотчужденного человека. Они заложены в человеческой природе и проявляются в силу социальных обстоятельств, которые дают человеку возможность быть тем, кем он может стать. В число страстей, которые порождает капиталистическое общество и которые управляют человеком, Маркс включает в самом общем виде всякого рода жадность, которая заменяет любовь и чуткость, а также, в более специфическом виде, стяжательство, скупость и потворство своим желаниям. Его анализ аскетического, скопидомного характера буржуазии XIX столетия и самопотворствующего характера тех, кто мог позволить себе роскошную жизнь, является вехой в развитии динамической характерологии, применением ее к различным классам общества. Поскольку все психологическое мышление Маркса является динамическим, а не бихевиористско-описательным, эти черты характера и характерологические понятия следует понимать в динамическом смысле. Они представляют собой относительно постоянные страсти и инстинктивные потребности, порожденные определенными экономическими и социальными условиями. Здесь Маркс перекликается с великим социально-психологическим произведением Бальзака, который рассматривал изучение характера как изучение тех сил, которыми человек мотивируется. Труд Бальзака является во многих отношениях разработкой психологических принципов Маркса. Нужно добавить, что когда читаешь письма Маркса к Энгельсу, особенно в их несокращенном немецком оригинале, то находишь глубинно-психологический взгляд на индивидов, который хотя и не обладает художественными достоинствами описаний Бальзака, но должен находиться в ряду лучших психоаналитических набросков характера с точки зрения диалектико-гуманистического психоанализа.

Заканчивая это краткое резюме марксистской психологии стремлений, я хочу упомянуть, что гнев также фигурирует среди страстей, которые упоминает Маркс, но что особенно интересно, так это его утверждение, что гнев может быть обращен против себя, – идея, которая впоследствии сыграла весьма существенную роль во фрейдовском психоанализе. Маркс писал, что «стыд – это своего рода гнев, только обращенный вовнутрь. И если бы целая нация действительно испытала чувство стыда, она была бы подобна льву, который весь сжимается, готовясь к прыжку»24.

Вклад Маркса в гуманистическую психологию не может быть вполне понят без знания его отношения к сознанию и того понятия, которое он дал функции процесса осознания.

Отношение Маркса к сознанию нашло свое классическое выражение в широко известном заявлении в «Немецкой идеологии»: «Не сознание определяет жизнь, а жизнь определяет сознание»25, и позднее в предисловии к работе «К критике политической экономии»: «Не сознание людей определяет их бытие, а, наоборот, их общественное бытие определяет их сознание»26. То, что Маркс в первом утверждении называет «бытием», во втором случае звучит как «социальное бытие». Продолжая традицию, одним из первых выдающихся представителей которой был Спиноза и которая пятьдесят лет спустя достигла у Фрейда своего кульминационного развития, Маркс нападает на преобладающее мнение о том, что сознание является конечной инстанцией и свойством всей психической жизни. Более глубоко, чем Фрейд, Маркс понимал, что сознание – это продукт определенной жизненной практики, характерной для данного общества или класса. Оно «с самого начала есть общественный продукт» и подобно языку возникает «из потребности, из настоятельной необходимости общения с другими людьми»27. Хотя человек и считает, что он определяется и побуждается своими собственными идеями, в действительности он мотивируется теми силами, которые стоят за его спиной и которые он не сознает. Если Маркс уже в «Немецкой идеологии» употреблял термин «подавление» в отношении «обычных естественных желаний», то Роза Люксембург, придерживаясь марксистских идей, совершенно определенно говорила о дихотомии «сознательного» и «бессознательного». В толковательной версии заявления Маркса о сознании, определяемом социальным бытием, она пишет: «Бессознательное предшествует сознательному. Логика исторического процесса предшествует субъективной логике людей, которые участвуют в историческом процессе». В классовом обществе сознание человека обязательно является ложным сознанием, идеологией, которая придает видимость рациональности его действиям, тогда как, вследствие противоречий любого классового общества, подлинные побуждения не могут быть рациональными.

Марксистское понятие сознания и идеологии ведет к одному из наиболее существенных элементов теории революции Маркса. В письме, датированном сентябрем 1843 года, он говорит, что «сознание – такая вещь, которую мир должен приобрести себе, хочет он этого или нет…

Наш девиз должен гласить: реформа сознания не посредством догм, а посредством анализа мистического, самому себе неясного сознания, выступает ли оно в религиозной или же в политической форме»28. Разрушение иллюзий и анализ сознания, то есть осознание реальности, которую человек не осознает, являются условиями социального изменения. Маркс выразил эту мысль во многих замечательных формулировках, подобных следующей: «Нужно заставить застывшие обстоятельства танцевать, напевая им их собственную мелодию». Или: «Требование отказа от иллюзий о своем положении есть требование отказа от такого положения, которое нуждается в иллюзиях»29.

Человек должен стать разочарованным человеком, который должен взяться за ум для того, чтобы он мог двигаться вокруг себя и тем самым вокруг своего действительного солнца. Осознание реальности как ключа к изменению является для Маркса одним из условий социального прогресса и революции, как у Фрейда оно составляет условие терапии душевной болезни. Не интересуясь проблемами индивидуальной терапии, Маркс не говорил о сознании как условии индивидуальных изменений, но, принимая во внимание всю его психологическую систему, которую я пытаюсь обрисовать здесь в общих чертах, установление такой связи не является обманом и вполне соответствует действительности.

Я верю, что когда будет признан главный интерес Маркса, интерес к человеку, то получит признание и его вклад в психологию, который до сих пор отвергался современными учеными.

Размещено в разделах

В познании мира | Dagpravda.ru

Разумеется, его оригинальные научные выкладки не остались незамеченными. Его приглашают на многочисленные международные, всероссийские и региональные научные конференции, где он выступает с докладами. В международных изданиях (Scopus, Web of Science) им опубликовано более 25 статей. Из многих научных работ О. Р. Раджабова следует выделить монографию «Философия физической картины мира», где впервые системно исследован философский аспект процесса эволюции и развития физической картины мира и выявлены логико-исторические закономерности смены исторических типов физических картин мира. В монографии по-новому раскрывается ряд методологических и мировоззренческих особенностей самого процесса перехода от одной научной картины мира к другой.

Многие новации в физике микромира в целом носят преходящий характер. Непреходящим является сам характер организации научного знания. В основе эволюции научной картины мира лежат принципы системности, глобального эволюционизма, самоорганизации и историчности. Осман Раджабович, анализируя проблемы смены исторических типов научной картины мира, приходит к важному выводу о том, что процесс развития науки на нынешнем этапе формирует совершенно новый взгляд на мир. По представлениям современной науки, наша Вселенная образовалась 13–14 млрд лет назад в результате «Большого взрыва». Это произошло из-за самопроизвольных флуктуаций (колебаний) физического вакуума. Внутренняя структура вакуума способна порождать не только частицы, но и многие миры, подобно нашей Вселенной. Наука предполагает, что в физическом вакууме вещество находится в скрытом состоянии. При определённых условиях оно приобретает реальные очертания. Такой процесс привёл к возникновению нашей Вселенной.

Но таким же образом могут образоваться и другие вселенные. В работе учёного даётся философский анализ: подобно тому, как в начале прошлого века наука приступила к изучению глубин материи на уровне микромира, сегодня она открывает новую, не предполагавшуюся ранее глубинную область материи невообразимо малых размеров. Перед наукой сегодняшнего дня встала задача определить природу того, что названо тёмной энергией и тёмной материей, и объяснить её доминирующую роль (около 96 %) во Вселенной. Пока в науке такая задача не выполнена, но можно высказать на этот счёт некоторые предположения, в частности, что открытая астрономами тёмная энергия это и есть энергия космического вакуума.

В основе эволюции научной картины мира лежат принципы системности, глобального эволюционизма, самоорганизации и историчности

Своими научными достижениями Осман Раджабович охотно делится с другими. Он активно участвует в подготовке научных кадров в Даггосуниверситете. Под его руководством 6 аспирантов и соискателей защитили кандидатские диссертации. Более 10 лет он являлся членом Совета по защите кандидатских диссертаций по философии при ДГУ.

Осман Раджабович проявил себя как успешный руководитель и организатор, он с 1983 года и по сей день руководит кафедрой философии и истории, организует и направляет её работу в педагогическом, научном и воспитательном плане. Ему удалось создать коллектив единомышленников, который активно занимается не только педагогической, но и научной деятельностью. Человек науки, он находится в постоянном поиске научных истин и подключает всех членов кафедры к активным научным изысканиям, знакомит их с новыми аспектами философии науки, методологии научного познания. Он учит молодых учёных необходимой технике, мастерству и культуре научно-исследовательского труда.

Осман Раджабович активно занимается со студентами, магистрантами, аспирантами и считает, что одной из основных задач философского образования является формирование креативного уровня освоения учебного материала, так как этот уровень позволяет студентам проявить творческий подход к современным философским проблемам, формирует умения анализировать современные экономические, социальные, политические проблемы, проблемы культурных взаимоотношений людей, социальных и этнических общностей.

В 1998 году Осман Раджабов за вклад в дело нравственного, интернационального и патриотического воспитания студенческой молодёжи удостоен почётного звания «Заслуженный наставник молодёжи Республики Дагестан». За заслуги в научно-педагогической деятельности и подготовку высококвалифицированных специалистов ему присвоены почётные звания «Заслуженный работник высшей школы Российской Федерации», «Заслуженный деятель науки Республики Дагестан», он избран членом-корреспондентом РАЕ, награждён Почётными грамотами Министерства образования РФ и Минсельхоза РФ, настольной бронзовой медалью общества «Знание» и республиканскими грамотами.

За успехи в развитии отечественной науки решением президиума Российской академии естествознания профессор О. Р. Раджабов награждён Золотой медалью им. Вернадского, Золотой медалью и Европейским дипломом качества за педагогическую деятельность и фундаментальный вклад в философию (Европейская научно-промышленная палата), дипломами РАЕ лауреата Всероссийской выставки «Золотой фонд отечественной науки».

Профессор Осман Раджабов – автор около 300 научных публикаций, посвящённых как проблемам философии, так и философским проблемам физики и естествознания, межнациональным и интернациональным проблемам. Он подготовил более 20 учебников, учебных пособий, 5 монографий, причём около десяти изданных работ были рекомендованы Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника и учебных пособий: «Концепции современного естествознания», «Философия науки: история и методология естественных наук», «Философские проблемы биологических и сельскохозяйственных наук», «История и философия естественных наук» для студентов, магистров и аспирантов высших учебных заведений. Некоторые из них переизданы за рубежом, в частности для вузов Казахстана и Белоруссии.

Министерство науки и образования Российской Федерации своим приказом отметило Благодарностью профессора О. Р. Раджабова за его огромный вклад в создание комплектов учебников, учебно-методических пособий, разработку новых технологий обучения и практическое использование их в учебном процессе. Он стал соискателем премии Правительства Российской Федерации в области образования и науки за 2000 год.

Необходимо особо отметить учебник по дисциплине «Концепции современного естествознания», который выдержал более 8 изданий и получил всеобщее признание и одобрение как у преподавателей, так и у студентов вузов Российской Федерации. В нём широко представлено всё разнообразие основных проблем физики, космологии, биологии, химии. Другим важным достоинством учебника, отличающим его от других подобных учебников и учебных пособий, является удачно выделенный философский аспект рассматриваемых проблем, что, несомненно, способствует формированию у учащихся научного мировоззрения и системы базовых ценностей, определяющих отношение человека к быстро меняющемуся миру.

Для науки духовность является особым достоянием. Учёные, общественные и государственные деятели, просветители, наделённые ею, составляют золотой фонд многонационального Дагестана. Среди них важное место принадлежит и О. Р. Раджабову – учёному, педагогу и просто прекрасному человеку, семьянину. Его труды заслуживают широкого признания, поскольку сочетают в себе широту философского взгляда и глубину научного анализа.

В творчестве учёного ярко воплотились беззаветная любовь и преданность своей профессии, душевная щедрость, необыкновенная глубина души, понимание и ощущение природы, земли дагестанской, своих корней, отечественных традиций. Он по духу и поступкам гуманист, прогрессивный деятель и просветитель, вслушивающийся в диалог культур, времён и эпох.

О. Р. Раджабов – один из тех, кто формирует образ современной философии науки. Десятки лет напряжённой работы нисколько не утомили его, а значит, мы станем свидетелями новых его ярких работ по актуальным проблемам современной философии.

Координаты мифа в познании действительности – Філософія. Міфи. Класичний і сучасні підходи – Новий Акрополь

Координаты мифа в познании действительности

Роль міфу у вихованні та формуванні особистості.

О. К. Садовников, Национальный фармацевтический университет, Харьков.

Диалектический процесс познания действительности определяет возможности человека от сенсорного ощущения до представления, которые определяют некий образ на уровне чувственного познания. Далее данный образ подвергается рациональной обработке от понятия до умозаключения. Происходит процесс соприкосновения с миром и его осознание, совершается процесс видения мира. В такой схеме совершенно не остается места мифу, что представляется неверным. А.Ф. Лосев в &#171,Диалектике мифа&#187, показал, что миф диалектичен, и, следовательно, миф должен занять свое место в диалектическом познании мира.

Миф проявил себя как часть сознания человека, восполняющий различные пробелы в понимании и осознании мира. Миф направлен на восприятие мира через личностно-чувственные ощущения, при ориентации на родственно-коллективные формы, и становится проекцией самого человека в пояснении мира. Так миф и мифология, как система мифов, выполняют свои мировоззренческие функции, то есть определяют восприятие общей картины мира. Здесь можно определить два направления: пояснительно-методологическое &#151, несущее знания, пути, методы для их достижения, применения, и эволюционистское &#151, вписывающее миф или мифы в существующие мировоззренческие системы. Здесь миф проявляет себя как имманентно присущая человеку часть сознания. Но в таком случае заметно противоречие: миф как часть сознания оказывается за пределами рационального видения мира, миф становится иррациональным, но тогда он переходит в чувственное познание мира.

Разделение теории познания, формирование мировоззрения и деление сознания, намеченные в предшествующих выкладках, не оставляют места для решения проблемы места мифа. Миф не обретает очертаний, но приобретает расплывчатость, под мифом можно понимать практически все. Поэтому среди многочисленных определений мифа, как в философии, так и за ее пределами, сложно выбрать окончательное и всеобъемлющее. В большей части дефиниции мифа раскрывают большее либо меньшее количество качественных особенностей мифа.

Для определения места мифа следует обратиться к особенностям познания человеком мира. Здесь следует обратить внимание на два момента: во-первых, представления дают возможность для получения в сознании некоего образа как результата отражения, что переводится в понятия или словесную форму, во-вторых, на основе образов и соответствующих им понятий создаются умозаключения, но может происходить и обратный процесс, когда на основе общих умозаключений могут формироваться некие образы. На условно определяемой границе между образом, проявившимся в сознании, и переводом его в понимание находится миф, как то, что уже есть (образ), но еще не может быть окончательно сформулировано (понятие).

Первоначальные мифы отличались от тех литературно обработанных рассказов, историй, которые мы встречаем и используем сейчас для изучения мифологии, например, греческой, славянской или индийской. Первичные мифы &#151, это мифы-плачи, мифы-выкрики и мифы-приказания. Это эмоции, переходящие в деятельность,&#151, образ, переходящий в ощущения. Создание же развернутых пояснений понятий-образов дает более привычные красочные мифологические построения, что можно определить как попытку привести образ к пониманию.

Создание новых образов происходит благодаря сложным ассоциативным связям на личностном уровне, при использовании творческой или продуктивной фантазии, а воспроизведение ранее имеющихся образов происходит посредством репродуктивной фантазии. Между этими двумя формами фантазии сложно провести четкую грань, можно только отметить качественное различие единого процесса: в первой форме доминируют процессы творчества, во вто­рой &#151, воспроизведения. Фантазия находит свое выражение в образе, который становится частью окружающей человека среды, средством &#171,уяснения&#187,, интеллектуализации чувства, средством психического влияния на личность и на сознание. Фантазия помогает любому образу стать частью бытия.

При таком подходе миф можно определить как средство и способ восприятия мира, как синкретизм чувственного и рационального. Миф &#151, это часть образного восприятия и пояснения человеком мира. При этом сам человек ориентируется на конкретно-чувственное восприятие, что регулирует и определяет его дальнейшее поведение и образ мыслей, но и образ мыслей возвращается к конкретно-чувственному восприятию. Мифологические силы не хаотичны, они не возникают неизвестно откуда и не исчезают внезапно и без причин. Конечно, в реальности мифологические силы действуют в человеке по большей части бессознательно на уровне образа, но это не глубинное качество самого мифа, а акциденция, привносимая человеком.

Практика и ее роль в познании. Субъект и объект познания, их взаимосвязь.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Когда говорят о субъекте познания, то обычно понимают отдельного человека, способного постигать мир лишь благодаря своей природной способности чувствовать (ощущать) и мыслить. Отсюда следует, что для осуществления познания достаточно лишь пассивно созерцать окружающий мир, а затем мысленно обработать данные такого созерцания. При таком подходе проблема возникновения способности человека познавать мир по существу выносится за рамки теоретического познания.

Простого утверждения, что человек – субъект познания, явно недостаточно, необходимо еще выяснить, что делает его таковым. Человеку, безусловно, присущи свойства природного существа, но он при этом, в отличие от других животных, будучи существом общественным, создает вторую, социальную природу — культуру, цивилизацию. Посредством своей практической деятельности, прежде всего труда, он не просто присваивает предметы природы, а изменяет их соответственно своим потребностям, создавая необходимые условия своего существования и развития. Одновременно он  творит  и себя как человека, в том числе и свои познавательные способности.

Таким образом, практика, представляющая собой целенаправленную, общественно-историческую по своей сущности и преобразовательную по своему содержанию деятельность, делает человека действительным субъектом познания окружающей его действительности. При этом важно подчеркнуть, что, в конечном счете, таким субъектом выступает в силу общественно-исторической сущности человека не столько отдельный индивид, сколько общество. Сама практика при этом выступает в огромном разнообразии своих видов, которые, в конечном счете, можно свести к следующим формам: 1) материально-производственная деятельность; 2) социально-преобразовательная деятельность; 3) особая форма практической деятельности в науке – эксперимент.

Может возникнуть вопрос: разве познает сразу все человечество, а не отдельные люди – Пифагор, Аристотель, Ньютон, Эйнштейн? Понятно, общество не может существовать без отдельных людей, обладающих индивидуальными особенностями и способностью к познанию. Но отдельные люди могут стать субъектом познания лишь благодаря тому, что они вступают между собой в определенные общественные отношения, обладают орудиями и средствами производства, доступными им на данной ступени социальной организации. Уровень познания определяется не только природными индивидуальными особенностями людей, но, прежде всего, созданными в их совместной практической деятельности общественными условиями и возможностями. Как ни гениален был Ньютон, но теории относительности он создать не мог. Уровень развития общественной практики и познания для этого был еще совершенно недостаточен.

Объективно бытие идей существует как мир материальной и духовной культуры. Субъективно, по отношению к отдельному индивиду, идеи выступают как нечто надындивидуальное. Субъектом  чувственного познания и мышления, несомненно, является индивид, но условия, направления и формы познания определяются общественным развитием данной эпохи. Таким образом, субъектом познания является общественно-исторический человек.

Объект познания также является общественным по своему характеру. Современный материализм настаивает на признании существования предметов внешнего мира независимо от сознания человека. Но он рассматривает предметы внешнего мира не только в качестве объектов созерцания или абстрактно-теоретической деятельности, но и деятельности предметно-практической.

Объект познания это не любой предмет природы, а лишь такой, который включен в сферу деятельности (прежде всего – практической) человека. Сам по себе, как объективная реальность, он существует независимо от сознания человека, но становится объектом познания тогда, когда вступает во взаимодействие с его субъектом. Таким образом, объект – это лишь часть объективной реальности. И атом, и электрон существовали всегда, но объектом познания они стали только на определенной ступени развития общества.

Понятия «объективная реальность» и «объект» различны по содержанию. Первое характеризует все существующее независимо от нашего сознания и в качестве своей противоположности полагает сознание. Понятие «объект» включает в себя только то из объективной реальности, что на данном этапе исторического развития общества стало предметом теоретической и практической деятельности человека. Его противоположностью является не сознание, а субъект, который явления и вещи объективной реальности превращает в объект своей деятельности. Материализм исходит из признания неразрывного единства объекта и субъекта. Указывая на реальное существование объекта познания, он настаивает и на активной роли субъекта, общественного человека.

Наряду с отмеченными выше ролями субъекто- и объектообразующего факторов, практика выполняет в процессе познания еще целый ряд важнейших функций, пронизывая все ступени, стороны  и формы познавательной деятельности. Что же это за функции?

Прежде всего, практика выступает основой познания, потому что только изменяя объект познания, целенаправленно ставя его в различные отношения с другими предметами, субъект обретает возможность выйти за рамки внешне наблюдаемых его признаков, открывать свойства, которые вне такого активного взаимодействия невозможно даже обнаружить, что позволяет сделать первые шаги от явления к сущности. К тому же практика обеспечивает познание необходимыми средствами (приборами, оборудованием и т.п.), без которых оно не может быть успешным.

Практика является также движущей силой  познания, потому что весь познавательный процесс обусловливается, в конечном счете, ее целями и потребностями. Так,  математические знания возникли из необходимости измерять земельные участки, вычислять площади и объемы и т. п., астрономические – из необходимости ориентироваться по звездам во время длительных морских путешествий и т.д.

Практику можно считать и конечной целью познания прежде всего потому, что все добываемые человеком знания предназначены в конце концов для их использования в практике с целью сделать ее более совершенной и продуктивной, как в плане создания лучших условий существования, так и в плане расширения и углубления ее познавательной роли.

О выполнении практикой еще одной функции – критерия истины – речь пойдет ниже при рассмотрении четвертого вопроса темы.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Преобразование данных в знания: определение шести шагов управления информацией | Конференции

Брэдли Хилти
Резюме

Мы живем в век информации! Фермеры и их консультанты имеют доступ к постоянно растущим объемам данных. Однако данные не равняются знаниям. Чтобы эффективно использоваться при принятии решений, данные должны пройти процесс преобразования, который включает шесть основных этапов: 1) сбор данных, 2) организация данных, 3) обработка данных, 4) интеграция данных, 5) представление данных и, наконец, 6) использование данных. Благодаря этому процессу данные преобразуются в информацию, которая при правильной интерпретации становится знанием. Однако ошибки на любом уровне процесса ставят под угрозу всю систему, что приводит к бесполезной информации.Программа улучшения молочного стада является ярким примером этого процесса. Стандартизированные процедуры сбора данных, а также определения и формулы, которые упорядочивают данные, составляют основу программы. Слабое звено с данными DHI находится на этапе использования, поскольку многие производители не проверяют свои отчеты. Применение этого процесса к финансовым данным необходимо в дополнение к усилиям Совета по финансовым стандартам фермерских хозяйств, который проделал отличную работу по разработке стандартов для определенных этапов процесса. Педагоги и отраслевые специалисты из Пенсильвании и Северо-Востока совместно разработали стандартизированный план счетов для систем учета молочной продукции, который теперь доступен в виде документа в формате PDF или в виде файла резервной копии QuickBooks. Инструменты анализа и планирования, которые могут автоматически интегрировать данные из систем учета с использованием этого плана счетов, позволят производителям использовать свои учетные и другие информационные системы для принятия обоснованных решений.

Детали

Применение системного мышления для мобилизации знаний в области общественного здравоохранения | Политика и системы медицинских исследований

  • 1.

    Совет по социальным и гуманитарным исследованиям, Формирование нашего направления на 2010-2012 гг. Стратегический план., 2008 г., Правительство Канады: Оттова. Доступно по адресу: http://www. sshrc-crsh.gc.ca/about-au_sujet/publications/FramingOurDirection_2010-12_final_e.pdf.

  • 2.

    Уорд В. Почему, чей, что и как? Рамки для мобилизаторов знаний. Политика Эвида. 2016;13:477–97.

    Артикул Google Scholar

  • 3.

    Дэвис Х.Т., Пауэлл А.Е., Натли С.М.Мобилизация знаний для улучшения здравоохранения в Великобритании: изучение опыта других стран и других секторов – картографическое исследование с использованием нескольких методов. Health Serv Deliv Res. 2015;3.

  • 4.

    Натли С., Дэвис Х. Мобилизация знаний: создание, обмен и использование знаний. В: Орр К., Натли С., Рассел С., Бейн Р., Хакинг Б., Моран С., редакторы. Знания и практика в бизнесе и организациях. Лондон: Рутледж; 2016.

    Google Scholar

  • 5.

    Head B, Alford J: Злые проблемы: последствия для государственного управления. В презентации панели по государственному управлению на практике, 12-я ежегодная конференция Международного исследовательского общества государственного управления; 26-28 марта; Брисбен 2008: 26-28.

  • 6.

    Линдблом CE. Наука «пробираться сквозь пальцы». Public Adm Rev. 1959: 79–88.

  • 7.

    Джонс Х. Принятие на себя ответственности за сложность: Как реализация может достичь результатов перед лицом сложных проблем.В: Рабочий документ 330. Лондон: Институт развития зарубежных стран; 2011.

    Google Scholar

  • 8.

    Бегун Дж. В., Циммерман Б., Дули К. В: Мик С., Виттенбах М., редакторы. Организации здравоохранения как сложные адаптивные системы. В Достижениях в теории организации здравоохранения, том. 253. Сан-Франциско: Джосси-Басс; 2003. с. 253–88.

    Google Scholar

  • 9.

    Суини К., Гриффитс Ф.Сложность и здравоохранение: введение. Оксфорд: Рэдклифф; 2002.

    Google Scholar

  • 10.

    Стерман Д.Д. Учимся на доказательствах в сложном мире. Am J Общественное здравоохранение. 2006; 96: 505–14.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 11.

    Lanham HJ, Leykum LK, Taylor BS, McCannon CJ, Lindberg C, Lester RT. Как наука о сложности может информировать о масштабировании и распространении в здравоохранении: понимание роли самоорганизации в вариациях в местных условиях.соц. мед. 2013;93:194–202.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 12.

    Гарсайд Р., Пирсон М., Хант Х., Моксхэм Т., Андерсон Р. Профилактика ожирения с использованием «всесистемного» подхода на местном и общественном уровне: PDG1. Отчет по заказу Центра передового опыта в области общественного здравоохранения NICE. Группа оценки технологий полуострова (PenTAG), Медицинская школа полуострова, Университеты Эксетера и Плимута, Центр передового опыта в области общественного здравоохранения NICE, 2010 г.

  • 13.

    Plsek PE, Greenhalgh T. Проблема сложности в здравоохранении. БМЖ. 2001; 323:625.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 14.

    де Савиньи Д., Тагрид А. Системное мышление для укрепления систем здравоохранения. Альянс по исследованиям в области политики и систем здравоохранения: Всемирная организация здравоохранения; 2009.

    Google Scholar

  • 15.

    Кикбуш И., Глейхер Д. Управление здравоохранением в 21 веке: Всемирная организация здравоохранения; 2012.

  • 16.

    Бест А, Холмс Б. Системное мышление, знания и действия: к лучшим моделям и методам. Политика Эвида. 2010;6:145–59.

    Артикул Google Scholar

  • 17.

    Черней А., руководитель Б. Поддержка процесса «знание-действие»: системный подход. Политика Эвида. 2011;7:471–88.

    Артикул Google Scholar

  • 18.

    ОЭСР, Применение науки о сложности для государственной политики: новые инструменты для поиска непредвиденных последствий и нереализованных возможностей, Семинар Глобального научного форума, 5–7 октября 2008 г. , 2009 г.: Международный центр научной культуры Этторе Майорана, Эриче, Сицилия Доступно по адресу: http:/ /www.oecd.org/science/sci-tech/438

    .pdf.

  • 19.

    Сандерсон И. Сложность, «практическая рациональность» и обоснованная политика. Политик полит. 2006; 34:115–32.

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Холмс Б.Дж., Бест А., Дэвис Х., Хантер Д., Келли М.П., ​​Маршалл М., Райкрофт-Мэлоун Дж. Мобилизация знаний в сложных системах здравоохранения: призыв к действию. Политика Эвида. 2017;13:539–60.

    Артикул Google Scholar

  • 21.

    Finegood D, Holmes B. Практические стратегии мобилизации знаний в сложных системах. Сидней: Австралийский центр партнерства по профилактике; 2017. Доступно по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=klkZBkw7eiA&feature=youtu.быть. Доступ: 5 июня 2019 г.

    Google Scholar

  • 22.

    Смит К.Е., Джойс К.Е. Учет сложных реалий: понимание усилий по достижению научно обоснованной политики и практики в области общественного здравоохранения. Политика Эвида. 2012; 8:57–78.

    Артикул Google Scholar

  • 23.

    Люк Д.А., Стаматакис К.А. Методы системных наук в общественном здравоохранении: динамика, сети и агенты. Анну Рев Общественное здравоохранение.2012; 33: 357–76.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 24.

    Leischow SJ, Best A, Trochim WM, Clark PI, Gallagher RS, Marcus SE, Matthews E. Системное мышление для улучшения здоровья населения. Am J Prev Med. 2008; 35:S196–203.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 25.

    Уиллис К.Д., Миттон С., Гордон Дж., Бест А.Системные инструменты для изменения системы. BMJ Квал Саф. 2012;21:250–62.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 26.

    Мабри П.Л., Ольстер Д.Х., Морган Г.Д., Абрамс Д.Б. Междисциплинарность и системная наука для улучшения здоровья населения: взгляд Управления поведенческих и социальных наук Национального института здравоохранения. Am J Prev Med. 2008;35:S211–24.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 27.

    Вебер Э.П., Хадемян А.М. Серьезные проблемы, вызовы знаний и совместные наращиватели потенциала в сетевых настройках. Public Adm Rev. 2008; 68: 334–49.

    Артикул Google Scholar

  • 28.

    Беккет К., Фарр М., Котари А., Уай Л., ле Мэй А. Принятие сложности и неопределенности для создания воздействия: изучение процессов и преобразующего потенциала совместных исследований посредством разработки модели социального воздействия. Сист политики здравоохранения Res.2018;16:118.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 29.

    Hawe P. Уроки комплексных мероприятий по улучшению здоровья. Анну Рев Общественное здравоохранение. 2015;36:307–23.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 30.

    Green LW, Ottoson JM, Garcia C, Hiatt RA. Теория распространения и распространение, использование и интеграция знаний в общественном здравоохранении.Анну Рев Общественное здравоохранение. 2009;30:151–74.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 31.

    Мерфи К., Вулфус Б., Лофтерс А. От сложных проблем к комплексному решению проблем: трансдисциплинарная практика как трансляция знаний. В: Кирст М., Шефер-МакДэниел Н., Хван С., О’Кампо П., редакторы. Сходящиеся дисциплины: междисциплинарный исследовательский подход к проблемам здоровья в городах: Springer; 2011. с. 111–29.

  • 32.

    Медоуз Д.Мышление в системах: учебник для начинающих. Лондон: Челси Грин; 2008.

    Google Scholar

  • 33.

    Суинберн Б.А., Краак В.И., Аллендер С., Аткинс В.Дж., Бейкер П.И., Богард Дж.Р., Бринсден Х., Калвилло А., Де Шуттер О., Девараджан Р. и др. Глобальный синдром ожирения, недоедания и изменения климата: отчет The Lancet Commission. Ланцет. 2019; Доступна с.

  • 34.

    Савин Э. Магия «мультирешения»: шесть принципов и практик для межсекторального сотрудничества.В: Стэнфордский обзор социальных инноваций; 2018.

    Google Scholar

  • 35.

    Савин Э., Макколи С., Эдберг С., Мваура Г., Гутьеррес М.Дж., Мультирешение на пересечении здоровья и климата: уроки историй успеха, 2018 г., Climate Interactive. Доступно по адресу: https://img.climateinteractive.org/wp-content/uploads/2018/02/Multisolving-at-the-Intersection-of-Health-and-Climate-1.pdf.

  • 36.

    Маркидес К. Преодоление пропасти: как преобразовать соответствующие исследования в исследования, полезные для управления.J Appl Behav Sci. 2010;47:121–34.

    Артикул Google Scholar

  • 37.

    Кэрни П., Оливер К. Если ученые хотят влиять на формирование политики, они должны это понимать: The Guardian Guardian Media Group; 2016.

  • 38.

    Боуэн С.Дж., Грэм И.Д. От перевода знаний к активной стипендии: повышение актуальности и использования исследований. Arch Phys Med Rehabil. 2013;94:С3–8.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 39.

    Norman CD, Charnaw-Burger J, Yip AL, Saad S, Lombardo C. Проектирование инновационных сетей здравоохранения с использованием науки о сложности и системного мышления: модель CoNEKTR. J Eval Clin Pract. 2010;16:1016–23.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 40.

    Wilson A, Wutzke S, Overs M. Австралийский центр партнерства по профилактике: системное мышление для предотвращения хронических заболеваний, связанных с образом жизни. Общественное здравоохранение Res Pract. 2014;25:e2511401.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 41.

    Баммер Г. Ключевые вопросы совместного творчества с заинтересованными сторонами, когда исследовательские проблемы сложны. Политика Эвида. 2019.

  • 42.

    Фицджеральд Л., Харви Г. Трансляционные сети в здравоохранении? Данные о разработке и инициировании организационных сетей для мобилизации знаний. соц. мед. 2015; 138:192–200.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 43.

    Равная мера | Harder+Company, Культивирование системного лидерства в межотраслевом партнерстве: уроки объединенного обучения в региональных центрах передового опыта, 2017 г., Фонд Джеймса Ирвина. Доступно по адресу: http://www.equalmeasure.org/wp-content/uploads/2017/08/Systems-Leadership-Issue-Brief-081017-FINAL.pdf.

  • 44.

    Дэвидсон Найт А., Лоу Т., Броссар М., Уилсон Дж. Целый новый мир: сложное финансирование: Collaborate, Университет Ньюкасла; 2017. Доступно по адресу: https://marcusjenal.wordpress.com/2017/05/17/a-whole-new-world-finning-in-complexity/.

  • 45.

    Каниа Дж., Крамер М., Сенге П. Вода системных изменений, 2018, FSG. Доступно по адресу: www.fsg.org/publications/water_of_systems_change?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_content=Read%20the%20article&utm_campaign=20180604waterofsystemschangeall.

  • 46.

    Уолтон М. Взгляды экспертов на применение теории сложности в оценке: возможности и барьеры. Оценка. 2016;22:410–23.

    Артикул Google Scholar

  • 47.

    Малхи Л., Каранфил О., Мерт Т., Ачесон М., Палмер А., Файнгуд Д.Т. Места для вмешательства, чтобы сделать сложные продовольственные системы более здоровыми, экологичными, справедливыми и доступными. J Hunger Environ Nutr. 2009; 4: 466–76.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 48.

    Джонстон Л.М., Маттесон К.Л., Файнгуд Д.Т. Системная наука и политика в отношении ожирения: новая основа для анализа и переосмысления планирования на уровне населения. Am J Общественное здравоохранение. 2014; 104:1270–8.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 49.

    Рейнольдс М., Холуэлл С.: Знакомство с системными подходами. В системных подходах к управлению изменениями: практическое руководство. Под редакцией Рейнольдса М., Холуэлла С. Милтона Кейнса: Springer; 2010: 1-23.

  • 50.

    Мидгли Г. Системное вмешательство для общественного здравоохранения. Am J Общественное здравоохранение. 2006; 96: 466–72.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 51.

    Армитаж Д., Беркес Ф., Дейл А., Кочо-Шелленберг Э., Паттон Э. Совместное управление и совместное производство знаний: обучение адаптации в канадской Арктике. Глоб Энвирон Чанг. 2011;21:995–1004.

    Артикул Google Scholar

  • 52.

    Шеррифф С.Л., Миллер Х., Уильямсон А. , Тонг А., Мутайя С., Редман С., Бейли С., Идес С., Хейнс А. Укрепление доверия и разделение власти для совместного творчества в исследованиях здоровья аборигенов: интервью с заинтересованными сторонами учиться.Политика Эвида. 2019.

  • 53.

    Эрнандес А., Руано А.Л., Маршаль Б., Сан-Себастьян М., Флорес В. Взаимодействие со сложностями для улучшения здоровья коренных народов: призыв к использованию системного мышления для решения проблемы неравенства в отношении здоровья. Int J Equity Health. 2017;16.

  • 54.

    Аберкромби Р., Босуэлл К., Томасу Р. Мыслить масштабно: как использовать теорию изменений для системных изменений. Великобритания: Фонд Ланкелли Чейза; 2018.

    Google Scholar

  • 55.

    Холмс Б.Дж., Ноэль К. Время перейти от системного мышления-разговоров к системному мышлению-действию: Комментарий к «Ограничения для применения концепций системного мышления в системах здравоохранения: региональный взгляд на результаты опроса заинтересованных сторон в странах Восточного Средиземноморья». Int J Health Policy Manag. 2015;4:245.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 56.

    Бест А., Терпстра Д.Л., Мур Г., Райли Б., Норман К.Д., Глазго Р.Е.Создание систем интеграции знаний для принятия решений на основе фактических данных. J Health Organ Manag. 2009; 23: 627–41.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 57.

    Датта А., Шаксон Л., Пеллини А. Вместимость, сложность и консультации. В: Уроки управления проектами по развитию потенциала. Лондон: Институт зарубежного развития; 2012.

    Google Scholar

  • 58.

    Цурчер К.А., Дженсен Дж., Мэнсфилд А. Использование системного подхода для достижения воздействия и устойчивости результатов. Практика укрепления здоровья. 2018;19:15С–23С.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 59.

    Ворота ЭФ. Осмысление зарождающегося разговора в области оценки о системном мышлении и науке о сложности. План программы оценки. 2016;59:62–73.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 60.

    Иган М., Макгилл Э., Пенни Т., де Куэвас Р.А., Эр В., Ортон Л., Уайт М., Лок К., Камминс С., Савона Н. Что следует учитывать при планировании оценки систем. Руководство по системным подходам к оценке местного общественного здравоохранения. Часть 2: Школа исследований общественного здравоохранения Национального института исследований в области здравоохранения; 2019. Доступно с.

  • 61.

    Стерджисс Э., Луиг Т., Кэмпбелл-Шерер Д.Л., Леванчук Р., Грин Л.А. Использование концептуальных карт для сравнения знаний об ожирении между политиками и исследователями первичной медико-санитарной помощи в Канаде.Примечания BMC Res. 2019;12:23.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 62.

    Freebairn L, Rychetnik L, Atkinson J-A, Kelly P, McDonnell G, Roberts N, Whittall C, Redman S. Мобилизация знаний для разработки политики: внедрение системных подходов посредством совместного динамического имитационного моделирования. Сист политики здравоохранения Res. 2017;15:83.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 63.

    Freebairn L, Atkinson J-A, Osgood ND, Kelly PM, McDonnell G, Rychetnik L. Превращение карт концептуальных систем в динамические имитационные модели: Австралийское тематическое исследование диабета во время беременности. ПЛОС Один. 2019;14:e0218875.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 64.

    Хоу П., Шил А., Райли Т. Теоретическое обоснование вмешательств как событий в системах. Am J Community Psychol. 2009; 43: 267–76.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 65.

    Langeveld K, Stronks K, Harting J. Использование брокера знаний для разработки здоровой государственной политики в городском районе: оценка развития. Общественное здравоохранение BMC. 2016;16:271.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 66.

    Langlois EV, Becerril Montekio V, Young T, Song K, Alcalde-Rabanal J, Tran N. Повышение эффективности разработки политики на основе фактических данных в сложных системах здравоохранения: уроки многосторонних совместных подходов.Сист политики здравоохранения Res. 2016;14:20.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 67.

    Harvey G. Многозначность доказательств: последствия для трансляционной научной повестки дня в здравоохранении. Int J Health Policy Manag. 2013; 1:187–8.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 68.

    Маккормак Б., Райкрофт-Мэлоун Дж., ДеКорби К., Хатчинсон А.М., Бакнолл Т., Кент Б., Шульц А., Снелгроув-Кларк Э., Стетлер К., Тайтлер М. и др.Реалистичный обзор вмешательств и стратегий по продвижению основанного на фактических данных здравоохранения: акцент на агентство изменений. Реализовать науч. 2013;8:107.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 69.

    Эванс С., Скарбро Х. Поддержка перевода знаний с помощью совместных исследовательских инициатив по переводу: «наведение мостов» против «размывания» подходов, охватывающих границы, в инициативе UK CLAHRC. соц. мед. 2014;106:119–27.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 70.

    Брюс А., О’Каллаган К. Наизнанку: обмен знаниями посредством краткосрочных размещений полиса. Политика Эвида. 2016;12:363–80.

    Артикул Google Scholar

  • 71.

    Китсон А.Л. Необходимость системных изменений: размышления о переводе знаний и организационных изменениях. J Ад Нурс. 2009; 65: 217–28.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 72.

    Кэссиди К.Э., Берджесс С., Грэм И.Д. Все дело в подходе IKT: три взгляда на стипендию для встроенных исследований; Комментарий к статье «Стипендиаты CIHR Health System Impact: Размышления о «движении изменений» в системе здравоохранения». Int J Health Policy Manag. 2019; 8: 455–8.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 73.

    Кислов Р., Ходжсон Д., Боаден Р. Профессионалы как распространители знаний: пределы полномочий в сотрудничестве в области здравоохранения. Общественное управление 2016; 94: 472–89.

    Артикул Google Scholar

  • 74.

    Локетт А., Эль Энани Н., Карри Г., Оборн Э. , Барретт М., Рако Г., Бишоп С., Уоринг Дж. Формирующая оценка Сотрудничества для лидерства в прикладных медицинских исследованиях и уходе (CLAHRC): институциональное предпринимательство для сервисных инноваций.Health Serv Deliv Res. 2014;2.

  • 75.

    Frost H, Geddes R, Haw S, Jackson CA, Jepson R, Mooney JD, Frank J. Опыт обмена знаниями для основанной на фактических данных политики и практики общественного здравоохранения: три года шотландского сотрудничества в области общественного здравоохранения Исследования и политика. Политика Эвида. 2012; 8: 347–59.

    Артикул Google Scholar

  • 76.

    Senge PM: Пятая дисциплина: Искусство и практика организации обучения.Бродвейский бизнес; 2006.

    Google Scholar

  • 77.

    Борнбаум К.С., Корнас К., Пирсон Л., Розелла Л.С. Изучение функции и эффективности посредников в обмене знаниями в медицинских учреждениях: систематический обзор и тематический анализ. Реализовать науч. 2015;10:162.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 78.

    Best A, Hiatt RA, Norman CD. Интеграция знаний: концептуализация коммуникаций в системах борьбы с раком. Пациент Educ Couns. 2008;71:319–27.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 79.

    Northridge ME, Metcalf SS. Совершенствование науки о внедрении путем применения лучших принципов системной науки. Сист политики здравоохранения Res. 2016;14:74.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 80.

    Farrer L, Marinetti C, Cavaco YK, Costongs C. Защита справедливости в отношении здоровья: сводный обзор. Милбанк К. 2015; 93: 392–437.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 81.

    Sabatier PA, Weible CM. В: Sabatier PA, редактор. Структура правозащитной коалиции. В Теориях политического процесса, том. 2: Вествью Пресс; 2007. с. 189–220.

  • 82.

    Кингдон Дж.В. Повестки дня, альтернативы и государственная политика (2-е издание).Нью-Йорк: Лонгман; 2003.

    Google Scholar

  • 83.

    Кэрни П., Квятковски Р. Как эффективно общаться с политиками: сочетать выводы из психологии и исследований политики. Коммуна Пэлгрейв. 2017;3:37.

    Артикул Google Scholar

  • 84.

    Herbert C, Best A. Это вопрос ценностей: партнерство для инновационных изменений. Здравоохранение. 2011;11:31–7.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 85.

    Мерфи К., Фафард П. Серьезное отношение к власти, политике и политическим проблемам. J Городское здоровье. 2012; 89: 723–32.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 86.

    Вейраух В., Эхт Л., Сулиман С. Знание в политике: выход за рамки «контекста»: Международная сеть по обеспечению доступности научных публикаций; 2016. Доступно по адресу: http://www.politicsandideas.org/wp-content/uploads/2016/07/Going-beyond-context-matters-Framework_PI.сжатый.pdf.

  • 87.

    Mayne R, Green D, Guijt I, Walsh M, English R, Cairney P. Использование доказательств для влияния на политику: опыт Oxfam. Коммуна Пэлгрейв. 2018;4:122.

    Артикул Google Scholar

  • 88.

    Лавис Дж. Н., Робертсон Д., Вудсайд Дж. М., Маклеод С. Б., Абельсон Дж. Исследование передачи знаний G: Как исследовательские организации могут более эффективно передавать исследовательские знания лицам, принимающим решения? Милбэнк К. 2003; 81: 221–172.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 89.

    Hummelbrunner R. Обучение, системные концепции и ценности в оценке: предложение исследовательской структуры для улучшения согласованности. Inst Dev Stud (IDS) Bull. 2015;46:17–29.

    Артикул Google Scholar

  • 90.

    Чепмен С. Защита общественного здоровья: учебник для начинающих. J Эпидемиол общественного здравоохранения.2004; 58: 361–5.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 91.

    Босвелл С., Смит К. Переосмысление «воздействия» политики: четыре модели отношений исследований и политики. Коммуна Пэлгрейв. 2017;3:44.

    Артикул Google Scholar

  • 92.

    Сноуден диджей, Бун МЭ. Структура лидера для принятия решений. Harv Bus Rev. 2007; 85:68.

    ПабМед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 93.

    Райли Б.Л., Робинсон К.Л., Гэмбл Дж., Файнгуд Д.Т., Шеппард Д., Пенни Т.Л., Бест А. От знания к действию для решения сложных проблем: анализ девяти международных случаев. Health Promot Chronic Dis Prev Can. 2015; 35:47–53.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 94.

    Циммерман Б., Ризон П., Рикерт Л., Гиттерман Л., Кристиан Дж., Гардам М. Собственность на переднем крае: формирование мышления о лечении для безопасности пациентов.Здравоохранение. 2013;13:6.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 95.

    Head BW, Алфорд Дж. Злые проблемы: последствия для государственной политики и управления. Адм. соц. 2015;47:711–39.

    Артикул Google Scholar

  • 96.

    Малакеллис М., Хоар Э., Санигорски А., Крукс Н., Аллендер С., Николс М., Суинберн Б., Чиквенду С., Келли П.М., Петерсен С.Школьные системы меняются для профилактики ожирения у подростков: результаты австралийской столичной территории «Это ваш ход!». Aust NZ J Общественное здравоохранение. 2017;41:490–6.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 97.

    Питерс ДХ. Применение системного мышления в здравоохранении: зачем использовать системное мышление? Сист политики здравоохранения Res. 2014;12:51.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 98.

    Уиллис К.Д., Бест А., Райли Б., Герберт К.П., Миллар Дж., Хауленд Д. Системное мышление для трансформационных изменений в здоровье. Политика Эвида. 2014;10:113–26.

    Артикул Google Scholar

  • 99.

    Plsek PE, Wilson T. Сложность, лидерство и управление в организациях здравоохранения. БМЖ. 2001; 323:746.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 100.

    Pieper S. От хорошего до отличного в здравоохранении. Исполнительный директор здравоохранения 2004; 19:21–6.

    Google Scholar

  • 101.

    Джойс А., Оллис Д., Кирни С., Леунг Л., Фенандер Э. Влияние контекстуальных факторов на точность реализации общешкольного подхода к предотвращению насилия в отношении женщин. Health Promot J Aust. 2019;30:238–45.

    Артикул Google Scholar

  • 102.

    Гринхал Т., Роберт Г., Макфарлейн Ф., Бейт П., Кириакиду О.Распространение инноваций в сервисных организациях: систематический обзор и рекомендации. Милбэнк К. 2004; 82: 581–629.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 103.

    Дженал М. Альтернатива теории изменений. В: Размышление о системных экономических и социальных изменениях, том. 2019; 2016.

    Google Scholar

  • 104.

    Паина Л., Петерс Д.Х.Понимание путей расширения услуг здравоохранения через призму сложных адаптивных систем. План политики здравоохранения. 2011;27:365–73.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 105.

    Бест А., Гринхал Т., Льюис С., Сол Дж. Э., Кэрролл С., Битц Дж. Трансформация больших систем в здравоохранении: реалистичный обзор. Милбанк К. 2012; 90: 421–56.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 106.

    Rycroft-Malone J, Burton RC, Wilkinson J, Harvey G, McCormack B, Baker R, Dopson S, Graham ID, Staniszewska S, Thompson C, et al. Коллективные действия по реализации: реалистичная оценка организационного сотрудничества в здравоохранении. Реализовать науч. 2016; 11:1–17.

    Google Scholar

  • 107.

    Холмс Б. Совместное проведение исследований в области здравоохранения: говорить то, что мы имеем в виду, понимать то, что мы говорим, и учиться на ходу. Фонд исследований в области здравоохранения Майкла Смита: Фонд исследований в области здравоохранения Майкла Смита; 2017. Доступно по адресу: http://www.msfhr.org/news/blog-posts/co-production-health-research?platform=hootsuite. Проверено: 27 июля 2017 г.

  • 108.

    Лайхонен Х. Управленческий взгляд на потоки знаний в системе здравоохранения. Знать Manag Res Pract. 2015;13:475–85.

    Артикул Google Scholar

  • 109.

    Паттон MQ. Оценка развития: применение концепций сложности для улучшения инноваций и использования. Нью-Йорк: Гилфорд Пресс; 2011.

    Google Scholar

  • 110.

    Маршалл М., Пейджел С., Френч С., Утли М., Оллвуд Д., Фулоп Н., Поуп С., Бэнкс В., Гольдманн А. Приближение исследований по улучшению к практике: модель «резидент-исследователь». BMJ Квал Саф. 2014; 23:801–5.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 111.

    Джойс А., Грин С., Кирни С., Леунг Л., Оллис Д. Согласие и политическая воля: масштабирование австралийской программы уважительных отношений. Health Promot Int. 2018; 34: 892–901.

    Артикул Google Scholar

  • 112.

    Фостер-Фишман П.Г., Ноуэлл Б., Ян Х. Возвращение системы к системным изменениям: основа для понимания и изменения организационных и общественных систем. Am J Community Psychol. 2007; 39: 197–215.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 113.

    Сноуден Д. Введение в структуру Cynefin.КогнитивЭдж, 2010, КогнитивЭдж. Доступно по адресу: https://cognitive-edge.com/videos/cynefin-framework-introduction/. Дата обращения: 18 июня 2019 г.

  • 114.

    Рамалингам Б., Ларик М., Примроуз Дж. От передовой практики к наилучшему соответствию: понимание и преодоление сложных проблем международного развития. Лондон: Институт зарубежного развития; 2014. с. 1–44.

    Google Scholar

  • 115.

    Фрейзер С.В., Гринхал Т. Преодоление сложности: обучение способностям. БМЖ. 2001; 323: 799–803.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 116.

    Алфорд К. Как картирование систем может помочь вам построить лучшую теорию изменений. В: Слишком глубоко: инструменты для решения сложных проблем, том. 2019; 2017.

    Google Scholar

  • 117.

    Funnell SC, Rogers PJ. Теория целенаправленных программ: эффективное использование теорий изменений и логических моделей: Wiley; 2011.

  • 118.

    Сниехотта Ф.Ф., Араужо-Соареш В., Браун Дж., Келли М.П., ​​Мичи С., Уэст Р. Комплексные системы и индивидуальные подходы к охране здоровья населения: ложная дихотомия? Ланцет общественного здравоохранения. 2017;2:e396–7.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 119.

    Райли Б., Уиллис С., Холмс Б., Файнгуд Д., Бест А., МакИсаак Дж. Системное мышление, распространение и исследование внедрения. В: Браунсон Р., Кольдитц А., Протор Э., редакторы.Распространение и внедрение исследований в области здравоохранения: перевод науки в практику. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета; 2018.

    Google Scholar

  • 120.

    Brandes U, Robins G, McCranie ANN, Wasserman S. Что такое сетевая наука? Сеть наук. 2013; 1:1–15.

    Артикул Google Scholar

  • 121.

    Бэйли Р., Мэтьюз В., Брэндс Дж., Ширхаут Г. Модель обучения на основе партнерства для укрепления первичной медико-санитарной помощи.Реализовать науч. 2013;8:143.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 122.

    Брайсон Дж.М., Кросби Британская Колумбия, Стоун ММ. Разработка и реализация межсекторального сотрудничества: необходимость и сложность. Public Adm Rev. 2015; 75: 647–63.

    Артикул Google Scholar

  • 123.

    Вутцке С., Роуботэм С., Хейнс А., Хоу П., Келли П., Редман С., Дэвидсон С., Стивенсон Дж., Оверс М., Уилсон А.Мобилизация знаний для профилактики хронических заболеваний: случай Австралийского центра партнерства по профилактике. Сист политики здравоохранения Res. 2018;16:109.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 124.

    Боаз А., Локок Л., Уорд В. Чьи это доказательства? Политика Эвида. 2015;11:145–8.

    Артикул Google Scholar

  • 125.

    Новотны Х., Скотт П., Гиббонс М.Введение: Новый взгляд на «способ 2»: новое производство знаний. Минерва. 2003; xli: 179–94.

    Артикул Google Scholar

  • 126.

    Райкрофт-Мэлоун Дж. Все гораздо сложнее: комментарий к статье «Преобразование фактических данных в политику и практику здравоохранения: одно- и многогранные стратегии внедрения — есть ли простой ответ на сложный вопрос?». Int J Health Policy Manag. 2015;4:481–2.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 127.

    Graham ID, Kothari A, McCutcheon C. Превращение знаний в действие для более эффективной практики, программ и политики: протокол исследовательской программы по интегрированному преобразованию знаний. Реализовать науч. 2018;13.

  • 128.

    Маккиббон ​​К.А., Локкер С., Вилчински Н.Л., Цилиска Д., Доббинс М., Дэвис Д.А., Хейнс Р.Б., Штраус С.Э. Поперечное исследование количества и частотности терминов, используемых для обозначения перевода знаний в литературе по вопросам здравоохранения в 2006 г.: Вавилонская башня? Реализовать науч.2010;5:16.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 129.

    Гринхал Т., Виринга С. Не пора ли отказаться от метафоры «трансляция знаний»? Критический обзор литературы. JR Soc Med. 2011;104:501–9.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 130.

    Натли С., Пауэлл А., Дэвис Х. Что считается веским доказательством? Провокационный документ для Альянса за полезные доказательства: Альянс за полезные доказательства; 2013.

  • 131.

    Rusoja E, Haynie D, Sievers J, Mustafee N, Nelson F, Reynolds M, Sarriot E, Swanson RC, Williams B. Размышляя о сложности здоровья: систематический обзор ключевых идей системного мышления и сложности в здоровье. J Eval Clin Pract. 2018;24:600–6.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 132.

    Медоуз Д. Точки рычага: места для вмешательства в систему: Институт устойчивого развития, Вермонт; 1999.Доступно по адресу: http://drbalcom.pbworks.com/w/file/fetch/35173014/Leverage_Points.pdf.

  • 133.

    Лич К.Х., Джинекси Э.М., Осгуд Н.Д., Мабри П.Л. Призыв к решению проблемы сложности научных исследований в области профилактики. Предыд. науч. 2013; 14: 279–89.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 134.

    Райли Б., Норман К.Д., Бест А. Интеграция знаний в общественное здравоохранение: быстрый обзор с использованием системного мышления. Политика Эвида.2012; 8: 417–31.

    Артикул Google Scholar

  • 135.

    Эппел Э., Мэтисон А., Уолтон М. Применение теории сложности к государственной политике Новой Зеландии: практические принципы. Политика Q. 2011;7:48–55.

    Артикул Google Scholar

  • 136.

    Хан С., Вандерморрис А., Шеперд Дж., Бегун Дж.В., Лэнхэм Х.Дж., Уль-Бьен М., Берта В. Принятие неопределенности, управление сложностью: применение принципов комплексного мышления к преобразованиям в системах здравоохранения.BMC Health Serv Res. 2018;18.

  • 137.

    Лиссак М.Р. Сложность: наука, ее словарный запас и ее отношение к организациям. Появление. 1999; 1:110–26.

    Артикул Google Scholar

  • 138.

    Кэрни П. Теория сложности в политологии и государственной политике. Polit Stud Rev. 2012; 10: 346–58.

    Артикул Google Scholar

  • 139.

    ДеКосте С., Пури Дж.Сложность, изменение климата и оценка: Рабочий документ IEU № 02. Сонгдо: Зеленый климатический фонд; 2019. Доступно по адресу: https://ieu.greenclimate.fund/documents/977793/985626/Working_paper_-_Complexity__climate_change_and_evaluation.pdf/62551804-67f0-0f38-862e-4b185a8c1165.

    Google Scholar

  • 140.

    Трохим В.М., Кабрера Д.А., Мильштейн Б., Галлахер Р.С., Лейшоу С.Дж. Практические проблемы системного мышления и моделирования в общественном здравоохранении.Am J Общественное здравоохранение. 2006;96.

  • 141.

    Пенни Л.С., Нахид М., Лейкум Л.К., Лэнхэм Х.Дж., Ноэль П.Х., Финли Э.П., Пью Дж. Меры по сокращению повторных госпитализаций: может ли теория сложных адаптивных систем объяснить неоднородность эффективности? Систематический обзор. BMC Health Serv Res. 2018;18:894.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 142.

    Китсон А., Брук А., Харви Г., Джордан З., Маршалл Р., О’Ши Р., Уилсон Д.Использование сложных и сетевых концепций для информирования о переводе знаний в области здравоохранения. Int J Health Policy Manag. 2018;7:231.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 143.

    Рид Дж. Э., Хоу С., Дойл С., Белл Д. Простые правила перевода доказательств в сложных системах: качественное исследование. БМС Мед. 2018;16.

  • 144.

    Braithwaite J, Churruca K, Long JC, Ellis LA, Herkes J. Когда наука о сложности встречается с наукой о реализации: теоретический и эмпирический анализ изменения систем.БМС Мед. 2018;16.

  • 145.

    Chughtai S, Blanchet K. Системное мышление в общественном здравоохранении: библиографический вклад в обзор метаповествования. План политики здравоохранения. 2017;32:585–94.

    ПабМед Google Scholar

  • 146.

    ОЭСР. Системные подходы к проблемам государственного сектора: работа с изменениями: Обсерватория инноваций в государственном секторе ОЭСР; 2017. Доступно по адресу: http://www.oecd.org/gov/systems-approaches-to-public-sector-challenges-9789264279865-en.хтм.

  • 147.

    Аллендер С., Браун А.Д., Болтон К.А., Фрейзер П., Лоу Дж., Ховманд П. Применение системного мышления на практике для действий сообщества по борьбе с детским ожирением. Обес Ред. 2019: 1–6.

  • 148.

    Холмс Б., Файнгуд Д., Райли Б., Бест А. Системное мышление в исследованиях распространения и внедрения. В: Браунсон Р., Колдитц Г., Проктор Э., редакторы. Распространение и внедрение исследований в области здравоохранения: перевод науки на практику. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета; 2012.

    Google Scholar

  • 149.

    Carey G, Malbon E, Carey N, Joyce A, Crammond B, Carey A. Системная наука и системное мышление для общественного здравоохранения: систематический обзор области. Открытый БМЖ. 2015;5:e009002.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 150.

    Бернс Б. Теории сложности и организационные изменения. Int J Manag Rev. 2005; 7:73–90.

    Артикул Google Scholar

  • 151.

    Martin CM, Félix-Bortolotti M. Какая сложность? Новый инструмент императора? Или разъяснение эволюции знаний о системах здравоохранения? J Eval Clin Pract. 2010;16:415–20.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 152.

    Шанкардасс К., О’Кампо П., Мунтанер С., Баюми А.М., Коккинен Л. Идеи для расширения подхода к оценке здоровья во всех стратегиях в Южной Австралии Комментарий к «Разработке основы для программного теоретико-ориентированного подхода» к оценке политических процессов и результатов: здоровье во всех стратегиях в Южной Австралии». Int J Health Policy Manag. 2018;7:755–7.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 153.

    Пауэлл А., Дэвис Х., Натли С. Пропал без вести? Роль литературы по мобилизации знаний в развитии практики мобилизации знаний. Политика Эвида. 2017;13:201–23.

    Артикул Google Scholar

  • 154.

    Лейкум Л.К., Парчман М., Пью Дж., Лоуренс В., Ноэль П.Х., Макдэниел Р.Р.Важность организационных характеристик для улучшения исходов у пациентов с хроническими заболеваниями: систематический обзор застойной сердечной недостаточности. Реализовать науч. 2010;5:66.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 155.

    Лейкум Л.К., Пью Дж., Лоуренс В., Парчман М., Ноэль П.Х., Корнелл Дж., Макдэниел Р.Р. Организационные вмешательства, основанные на принципах науки о сложности, улучшили результаты лечения пациентов с диабетом II типа. Реализовать науч. 2007; 2:28.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 156.

    Weiss CH. Схема просвещения: распространение исследований социальных наук среди политиков. Знание. 1986; 8: 274–81.

    Артикул Google Scholar

  • 157.

    Бонд Л., Гловер С., Годфри С., Батлер Х., Паттон Г.К. Наращивание потенциала для системных изменений в школах: уроки проекта Gatehouse.Здоровье Educ Behav. 2001; 28: 368–83.

    КАС пабмед Статья Google Scholar

  • 158.

    Паттон Г.К., Бонд Л., Карлин Дж.Б., Томас Л., Батлер Х., Гловер С., Каталано Р., Боуз Г. Содействие социальной интеграции в школах: групповое рандомизированное исследование воздействия на рискованное поведение учащихся и благополучие -существование. Am J Общественное здравоохранение. 2006; 96: 1582–7.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 159.

    Скарзаускене А. Управление сложностью: системное мышление как катализатор эффективности организации. Meas Bus Excell. 2010; 14:49–64.

    Артикул Google Scholar

  • 160.

    Керцнер Х. Управление проектами: системный подход к планированию, составлению графиков и контролю: Wiley; 2017.

  • 161.

    Гольдберг К.И. Кризисное принятие решений: Понимание процесса принятия решений во время чрезвычайных ситуаций. КРИЗИС. 2013;25.

  • 162.

    Чендлер Дж., Райкрофт-Мэлоун Дж., Хоукс С., Нойес Дж. Применение концепций упрощенной теории сложности для социальных систем здравоохранения для объяснения применения доказательств на практике. J Ад Нурс. 2016;72:461–80.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 163.

    Рид Дж. Э., Грин С., Хоу К. Преобразование фактических данных в сложные системы: сравнительный обзор основ внедрения и улучшения.Int J Qual Health Care. 2018.

  • 164.

    Новотны Х. Переосмысление науки: от надежных знаний к социально устойчивым знаниям. В: Lepenies W, редактор. В запутанных историях и согласованных универсалиях. Франкфурт: кампус; 2003. с. 14–31.

    Google Scholar

  • 165.

    Натли С.М., Уолтер И., Дэвис Х.Т. Использование фактических данных: Как исследования могут информировать государственные службы: политическая пресса; 2007.

  • 166.

    Бристоу Д., Картер Л., Мартин С.Использование фактических данных для улучшения политики и практики: UK What Works Centres. Contemp Soc Sci. 2015;10:126–37.

    Артикул Google Scholar

  • 167.

    Натли С., Боаз А., Дэвис Х., Фрейзер А. Что сейчас работает? Преемственность и изменения в использовании фактических данных для улучшения государственной политики и предоставления услуг. Управление государственными деньгами. 2019;39:310–6.

    Артикул Google Scholar

  • 168.

    Маллетт Дж. Вопросы справедливости и расширения прав и возможностей в демократии знаний: три примера исследований на уровне сообществ. Действие Рез. 2015;13:248–61.

    Артикул Google Scholar

  • 169.

    Ломас Дж. Промежуточный мир обмена знаниями. БМЖ. 2007; 334:129–32.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 170.

    Палата V, Дом А, Хамер С. Посредничество в обмене знаниями: недостающее звено в цепочке от улик к действиям? Политика Эвида.2009; 5:267.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 171.

    Кинг Л., Хоу П., Уайз М. Создание двустороннего процесса распространения. Health Promot Int. 1998; 13: 237–44.

    Артикул Google Scholar

  • 172.

    Chapman S. Защита общественного здоровья и борьба против табака: создание истории курения: Wiley-Blackwell; 2008.

  • 173.

    Глаззиу П., Хейнс Б.Пути от исследований к улучшению результатов в отношении здоровья. BMJ Evid Основанная Мед. 2005; 10:4–7.

    Google Scholar

  • 174.

    Лэндри Р., Амара Н., Ламари М. Подъем по лестнице использования исследований: данные исследований в области социальных наук. научная коммун. 2001; 22: 396–422.

    Артикул Google Scholar

  • 175.

    Браун К. Агора политики: как эпистемологические и идеологические предпочтения политиков влияют на разработку государственной политики.Благосостояние человека. 2012; 1:57–70.

    Google Scholar

  • 176.

    Ливерани М., Хокинс Б., Паркхерст Д.О. Политическое и институциональное влияние на использование фактических данных в политике общественного здравоохранения. Систематический обзор. ПЛОС Один. 2013;8:e77404.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 177.

    Миллер Р.Л., Шинн М. Обучение у сообществ: преодоление трудностей в распространении информации о профилактике и пропаганде.Am J Community Psychol. 2005; 35: 169–83.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 178.

    Кастро Ф.Г., Ясуи М. Достижения в развитии EBI для различных групп населения: к науке адаптации вмешательства. Предыд. науч. 2017;18:623–9.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 179.

    Хейнс А., Бреннан С., Редман С., Уильямсон А., Гальего Г., Бутоу П.Выяснение достоверности: рабочий пример методов, используемых для выявления, критики и пересмотра основных элементов контекстуального вмешательства в учреждениях, отвечающих за политику в области здравоохранения. Реализовать науч. 2016; 11:1–18.

    Google Scholar

  • 180.

    Spiel C, Schober B, Strohmeier D. Внедрение интервенционных исследований в государственную политику — «I 3 -Подход». Предыд. науч. 2018;19:337–46.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 181.

    Каплан Н. 2-Теория сообществ и использование знаний. Am Behav Sci. 1979; 22: 459–70.

    Артикул Google Scholar

  • 182.

    Чой Б.К., Панг Т., Лин В., Пушка П., Шерман Г., Годдард М., Экленд М.Дж., Сейнсбери П., Стаченко С., Моррисон Х., Клотти К. Могут ли ученые и политики работать вместе? J Эпидемиол общественного здравоохранения. 2005;59:632.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 183.

    Вандерсман А., Даффи Дж., Фласпохлер П., Нунан Р., Любелл К., Стиллман Л., Блахман М., Данвилл Р., Сол Дж. Преодоление разрыва между профилактическими исследованиями и практикой: интерактивные системные рамки для распространения и внедрения. Am J Community Psychol. 2008;41:171–81.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 184.

    Батлер Д. Трансляционное исследование: пересечение долины смерти. Природа. 2008; 453:840–2.

    КАС пабмед Статья Google Scholar

  • 185.

    Shiell A, Hawe P, Kavanagh S. Имеющиеся данные свидетельствуют о необходимости переосмысления социального капитала и мер социального капитала. соц. мед. 2018; Доступно онлайн 8 сентября 2018 г.

  • 186.

    Oliver K, Lorenc T, Innvær S. Новые направления в доказательных исследованиях политики: критический анализ литературы. Сист политики здравоохранения Res. 2014;12:34.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 187.

    Хоу П., Бонд Л., Батлер Х.Теории знаний могут информировать практику оценки: что может добавить линза сложности? N Дир Эвал. 2009; 2009: 89–100.

    Артикул Google Scholar

  • 188.

    Ferlie E, Crilly T, Jashapara A, Peckham A. Мобилизация знаний в здравоохранении: критический обзор литературы по сектору здравоохранения и общему менеджменту. соц. мед. 2012;74:1297–304.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 189.

    Черный ЖЖ. Когда визуальные эффекты являются пограничными объектами в работе системной динамики. Syst Dyn Rev. 2013; 29: 70–86.

    Артикул Google Scholar

  • 190.

    Оливер К., Котари А., Мейс Н. Темная сторона совместного производства: перевешивают ли затраты преимущества исследований в области здравоохранения? Сист политики здравоохранения Res. 2019;17:33.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 191.

    Уильямсон А., Тейт Х., Эль Джардали Ф. , Вольфенден Л., Тэкуэй С., Стюарт Дж., О’Лири Л., Диксон Дж. Как на практике реализуются партнерства по сбору данных между исследователями и политиками? Качественное интервью. Политика и системы исследований в области здравоохранения, 2019 г., 17:41.

  • 192.

    McCabe KE, Wallace A, Crosland A. Модель совместной работы для облегчения мобилизации знаний в области общественного здравоохранения. Политика Эвида. 2015; 11: 559–76.

    Артикул Google Scholar

  • 193.

    Gollust SE, Seymour JW, Pany MJ, Goss A, Meisel ZF, Grande D. Взаимное недоверие: взгляды исследователей и политиков на исследования пробелов в политике в 2013 году и рекомендации на будущее. ЗАПРОС: J Health Care Org Provision Financ. 2017;54:0046958017705465.

    Google Scholar

  • 194.

    Кислов Р., Уилсон П.М., Ноулз С., Боаден Р. Уроки, полученные на примере сотрудничества NIHR для лидерства в прикладных медицинских исследованиях и уходе (CLAHRC): систематический обзор оценок. Реализовать науч. 2018;13:111.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 195.

    Филипе А., Ренедо А., Марстон К. Совместное производство чего? Знания, ценности и социальные отношения в здравоохранении. PLoS биол. 2017;15:e2001403.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья КАС Google Scholar

  • 196.

    Хитон Дж., Дэй Дж., Бриттен Н. Совместные исследования и совместное производство знаний для практики: иллюстративное тематическое исследование.Реализовать науч. 2016;11:1.

    Google Scholar

  • 197.

    Rutter H, Savona N, Glonti K, Bibby J, Cummins S, Finegood DT, Greaves F, Harper L, Hawe P, Moore L, et al. Необходимость комплексной системной модели фактических данных для общественного здравоохранения. Ланцет. 2017; 390:2602–4.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 198.

    Март Дж.Г., Олсен Дж.П. Неопределенность прошлого: организационное обучение в условиях неопределенности.Eur J Polit Res. 1975; 3: 147–71.

    Артикул Google Scholar

  • 199.

    Исраэль Б.А., Шульц А.Дж., Паркер Э.А., Беккер А.Б. Важнейшие вопросы разработки и соблюдения принципов участия сообщества в исследованиях. В: Совместные исследования в области здравоохранения на уровне сообществ: Jossey-Bass; 2008. с. 47–62.

  • 200.

    Браун Дж. С., Дугид П. Организационное обучение и практические сообщества: к единому взгляду на работу, обучение и инновации.Органные науки. 1991; 2: 40–57.

    Артикул Google Scholar

  • 201.

    Hawe P, Shiell A, Riley T. Комплексные вмешательства: насколько «неконтролируемым» может быть рандомизированное контролируемое исследование? БМЖ. 2004; 328:1561–3.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 202.

    Hawe P. Минимальное, незначительное и небрежное вмешательство. соц. мед. 2015;138:265–8.

    ПабМед Статья Google Scholar

  • 203.

    Хейнс А., Гарви К., Дэвидсон С., Милат А. Что политики могут получить от системного мышления? Опыт партнеров по политике системно-ориентированного научного сотрудничества в области профилактики здоровья. Международный журнал политики и управления здравоохранением. В печати.

  • 204.

    Wutzke S, Morrice E, Benton M, Wilson A. Системные подходы к профилактике хронических заболеваний: разумная логика и эмпирические данные, но разделяется ли это мнение за пределами научных кругов? Общественное здравоохранение Res Pract. 2016;26:e2631632.

    Артикул Google Scholar

  • 205.

    Сауткина Э., Гудвин Д., Джонс А., Огилви Д., Петтикрю М., Уайт М., Камминс С. Забыли при переводе? Теория, политика и практика системных экологических подходов к профилактике ожирения в программе «Здоровые города» в Англии. Место здоровья. 2014;29:60–6.

    ПабМед Статья ПабМед Центральный Google Scholar

  • 206.

    Эль-Сайед А.М., Галеа С. Системная наука и здоровье населения: Издательство Оксфордского университета; 2017.

  • 207.

    Хэнлон П., Карлайл С., Ханна М., Рейли Д., Лайон А. Обоснование «пятой волны» в общественном здравоохранении. Здравоохранение. 2011;125:30–6.

    КАС пабмед Статья Google Scholar

  • 208.

    Агиепон И.А. «Дерево, уже затронутое огнем, нетрудно поджечь»; комментарий к статье «Ограничения применения концепций системного мышления в системах здравоохранения: региональный взгляд на результаты опроса заинтересованных сторон в странах Восточного Средиземноморья».Int J Health Policy Manag. 2015;4:191–3.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 209.

    Оттосон Дж. М. Теории знаний для действий в оценке: использование, распространение, реализация, передача и перевод знаний. N Дир Эвал. 2009; 2009: 7–20.

    Артикул Google Scholar

  • 210.

    Хоу П., Бонд Л., Гали Л.М., Перри Р., Дэвисон К.М., Кейси Д.М., Батлер Х., Вебстер К.М., Шольц Б.Повторение вмешательства, меняющего дух всей школы: другой контекст, похожие эффекты, дополнительные идеи. Общественное здравоохранение BMC. 2015;15:265.

    ПабМед ПабМед Центральный Статья Google Scholar

  • 211.

    Мартин Г.П., Уорд В., Хенди Дж., Роули Э., Нанкарроу С., Хитон Дж., Бриттен Н., Филден С., Арисс С. Проблемы оценки крупномасштабных многопартнерских программ: пример NIHR CLAHRC. Политика Эвида. 2011;7:489–509.

    Артикул Google Scholar

  • От данных к знаниям — IBM Developer

    За последние несколько лет информатика сделала значительный шаг вперед. По мере того, как локальные серверы уступали место облачным службам, базы данных SQL и таблицы данных начали мигрировать в сторону NoSQL и хранилищ данных типа «ключ-значение». Затем появились большие данные и связанные с ними технологии масштабирования для обработки больших объемов, разновидностей и скоростей данных.

    Модель DIKW

    • Данные: Данные представляют собой набор фактов, сигналов или символов. В этой форме он может быть необработанным, непоследовательным или неорганизованным. Как таковой он не полезен.
    • Информация: Информация представляет собой набор данных, которые систематизированы и упорядочены согласованным образом. Данные в форме информации становятся более полезными, потому что их легко хранить и извлекать.
    • Знания: Знания — это набор информации со связанным контекстом.Контекст представляет собой отношения между наборами информации, собранными с течением времени. Знания – это результат опыта работы с массивом информации.
    • Мудрость: Мудрость — это способность выбирать наилучший способ достижения желаемого результата на основе знаний. Мудрость — это результат опыта или знаний о предыдущих попытках достичь успешного результата.

    Все это стало возможным благодаря значительным достижениям в области аппаратного и программного обеспечения. Хранение данных не дорого; следовательно, можно дешево хранить огромные объемы данных.

    Аналитика данных анализирует все эти данные и создает из них информацию. На основе этой информации вы можете принимать решения и действовать. Результатом является соответствующая эволюция в области анализа данных. Когнитивные процессы, такие как машинное обучение и глубокое обучение, теперь дополняют аналитику.

    Аналитикам необходимо очищать и проверять достоверность входных данных, прежде чем использовать их для анализа. Структурированные данные упрощают поиск, поэтому необработанные данные должны быть подготовлены и отформатированы, прежде чем можно будет начать анализ данных. Модель данных-информации-знаний-мудрости (DIKW) полезна для понимания того, как необработанные данные превращаются в полезную информацию, а затем в знания и, наконец, в мудрость.

    Об этой серии

    В серии Как данные становятся знаниями есть три статьи:

    • От данных к знаниям : В этой статье прослеживается путь от необработанных данных к сохраненным знаниям. Он определяет различные источники данных и различия между структурированными и неструктурированными данными.Затем он определяет, что делает данные ценными, прежде чем применять модель DIKW к науке о данных.
    • Озера данных и болота данных . В этой статье представлена ​​терминология, связанная с озерами данных и хранилищами данных, исследуется эволюция и преимущества озер данных, а также объясняется, почему появление машинного обучения является веской причиной для перехода к архитектурам озер данных. Управление данными путем их структурирования и каталогизации делает их более полезными и ценными. Знание и способность доверять источнику данных и данным являются решающими факторами в обеспечении высокого качества данных.Управление данными помогает в этом отношении.
    • Извлечение темных данных : В этой статье из серии обсуждаются факторы, которые приводят к созданию темных данных, шаги, которые вы можете предпринять для более эффективного отбора и управления данными, а также методы, которые вы можете использовать для извлечения и использования темных данных после факт. Из всех данных 90% неструктурированы, что затрудняет эффективное выполнение запросов. Машинное обучение помогает структурировать и, следовательно, повысить эффективность этих темных данных. Реляционные данные более ценны, потому что они могут дать лучшее понимание.

    Источники данных

    Необработанные данные поступают из разных источников. Важным источником данных по-прежнему остаются традиционные реляционные базы данных. Еще одним важным источником данных являются машинные данные и данные в режиме реального времени, например, с устройств Интернета вещей (IoT). Инструменты интеллектуального анализа данных очищают веб-сайты или социальные сети и генерируют данные. Машины также генерируют данные в виде транзакций и файлов журналов.

    Взаимодействия людей с цифровыми носителями производят данные в виде текстовых и электронных сообщений, изображений и видео.Человеческий мозг умеет извлекать информацию из этих разнообразных медиаформатов. Напротив, такие данные представляют собой сложную задачу для понимания компьютерами. Машины, как правило, производят структурированные данные, а люди — неструктурированные.

    Структурированные и неструктурированные данные

    Структурированные данные обладают высокой степенью организации, что упрощает их хранение в реляционной базе данных. Простые запросы и алгоритмы поиска могут эффективно извлекать эти данные, что делает обработку структурированных данных с помощью компьютеров простой и эффективной.

    Напротив, неструктурированные данные не имеют машиночитаемой структуры. В настоящее время люди лучше и эффективнее машин считывают и извлекают такие данные, но усилия требуют много времени и энергии. Процессы, ориентированные на человека, также подвержены ошибкам. Итак, что делает данные ценными и как вы можете применить модель DIKW?

    Что делает данные ценными?

    Данные, как правило, представляют собой набор необработанных фактов, и пользователям необходимо просеять их, чтобы правильно интерпретировать и систематизировать данные.Только тогда данные становятся полезными. Данные также поступают в нескольких форматах. Например, изображения и видео могут содержать много данных, которые требуют интерпретации для извлечения из них информации. Процесс просмотра и фильтрации данных для релевантных фактов требует больших затрат времени и ресурсов. Этот процесс также является субъективным, непоследовательным и подверженным ошибкам.

    Информация, напротив, представляет собой набор последовательно организованных и структурированных фактов. Пользователи тратят меньше времени и энергии на поиск релевантных фактов.Они могут легко найти категорию релевантности или интереса в информации. Это делает информацию более ценной, чем необработанные данные.

    Знание — это применение информации для ответа на вопрос или решения проблемы. Другими словами, информация с контекстом или значением является знанием. Более ранний успешный результат служит основанием для присвоения информации этого контекста. Таким образом, знание зависит от памяти и успешных результатов обучения, поэтому процесс преобразования информации в знание является детерминированным.Опять же, этот процесс требует больших затрат времени и ресурсов; следовательно, знание более ценно, чем простая информация.

    Когда данные подвергаются анализу данных, они становятся более актуальными, полезными и ценными. Реальные проблемы не имеют простых решений: чтобы решить такие проблемы, вы должны применять информацию из нескольких контекстов. Объединение источников данных помогает создавать различные контексты, полезные для решения реальных проблем и принятия решений. Короче говоря, данные становятся ценными, когда они соответствуют следующим критериям:

    • Доступно быстро.
    • Он лаконичен, хорошо организован и актуален.
    • Значение и контекст основаны на опыте.
    • Это совокупность нескольких источников данных.

    Данные являются ценным товаром, когда они могут сократить время, усилия и ресурсы, необходимые для решения проблем и помочь в принятии правильных решений.

    Варианты моделей DIKW

    Существует множество вариантов модели DIKW. Одним из вариантов, предложенных Миланом Зеленым в 1987 году, является DIKWE, который добавляет верхний слой для просветления . Другим вариантом, предложенным Расселом Акоффом в 1989 году, является DIKUW, который добавляет промежуточный уровень для понимания . Некоторые эксперты моделируют это как DIKIW, , где второй I означает понимание, или интеллект.

    Модель DIKW помогает нам описать методы решения проблем или принятия решений. Хотя он был разработан до появления машинного обучения, он по-прежнему моделирует многие концепции, используемые в науке о данных и машинном обучении.

    Знания — это самый ценный источник данных, и хотя знания дают вам средства для решения проблемы, они не обязательно показывают вам лучший способ сделать это. Способность выбирать наилучший способ достижения желаемого результата исходит из опыта, полученного в предыдущих попытках найти успешное решение.

    Мудрость — это способность сделать лучший выбор, ведущий к успешному результату. Люди обретают мудрость благодаря опыту и знаниям, некоторые из которых исходят из:

    • Развитие понимания методов решения проблем
    • Разработка идей путем анализа данных и информации для заданного контекста
    • Сбор информации от других людей, решающих те же проблемы

    Многие вариации модели DIKW теперь обретают смысл.

    Применение в науке о данных и машинном обучении

    Вы уже видели, что когда люди выполняют повторяющиеся задачи, эти задачи подвержены ошибкам, непоследовательны и субъективны. Вы также заметили, что машины плохо работают с неструктурированными данными. Люди умеют интерпретировать неструктурированные данные, оценивать варианты и риски и принимать решение о том, как действовать за доли секунды.

    Машина, работающая с традиционными алгоритмами, с трудом справляется с теми же задачами в режиме реального времени, прежде всего потому, что программирование становится все более сложным.На оценку множества вариантов и последовательную навигацию по деревьям решений уходит много времени. Альтернативой являются параллельные алгоритмы, но они требуют большой вычислительной мощности. Однако даже с такой дополнительной мощностью эти алгоритмы не могут легко адаптироваться и справляться с неопределенностью реальных проблем, особенно когда данные неструктурированы.

    Нейронные сети, смоделированные на основе клеток человеческого мозга, существуют уже несколько десятилетий, но страдали от отсутствия подходящей архитектуры компьютерного процессора для использования их сильных сторон.Эволюция архитектуры графического процессора (GPU) для вычислений общего назначения позволила нейронным сетям проявить себя. Эта эволюция привела к всплеску использования машинного обучения для работы с неструктурированными данными со значительным успехом.

    На рис. 1 показано, как можно адаптировать модель DIKW к науке о данных. Более темные слои показывают традиционную модель DIKW; более светлые слои показывают процессы, которые приводят к перегонке данных на следующий, более высокий уровень.

    Модель DIKW в применении к науке о данных

    Традиционные методы обработки данных могут обрабатывать первый уровень процесса: преобразование необработанных данных в информацию. Машинное обучение теперь может помочь извлечь знания из информации. Алгоритмы машинного обучения находят контекст в информации, распознавая шаблоны, группируя или классифицируя информацию. Специалисты по данным создают модели машинного обучения, используя ручную оптимизацию и настройку для достижения наилучших результатов, выбирая модель, наиболее подходящую для конкретной задачи.Однако появление глубокого обучения означает, что машины могут выполнять эти задачи и автономно.

    Глубокое обучение

    Глубокое обучение — это специализированный подмножество машинного обучения, вдохновленное нейронаукой и работой человеческого мозга. Алгоритмы глубокого обучения отличаются от других алгоритмов машинного обучения тем, что они используют множество слоев нейронных сетей нескольких типов. Эти слои образуют структурированную иерархию и, подобно человеческому мозгу, передают выходные данные более раннего уровня следующему уровню.

    Этот каскад слоев дает сетям глубокого обучения возможность изучать абстрактные концепции и выполнять более сложные задачи, чем простое распознавание образов и классификация, выполняемые одной задачей. Алгоритмы глубокого обучения могут использовать как контролируемое, так и неконтролируемое обучение и часто используют гибрид этих методов обучения, подход, который делает их адаптивными при использовании в реальных приложениях.

    При использовании в приложениях для обработки речи, изображений и видео в режиме реального времени алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать неопределенные или неполные входные данные, часто вызванные шумными факторами окружающей среды. В результате они имеют гораздо лучшую эффективность, чем простые алгоритмы машинного обучения.

    Вперед

    Данные — это ценный товар, когда они могут сократить время, усилия и ресурсы, необходимые для решения проблем, и помогают нам принимать правильные решения. Машины могут эффективно работать со структурированными данными, но 90 процентов всех данных, включая тексты, электронные письма, изображения и видео, неструктурированы.

    Люди лучше, чем машины, приспособлены для работы с неструктурированными данными, но люди подвержены ошибкам, непоследовательны и субъективны при выполнении повторяющихся задач, таких как извлечение информации из неструктурированных данных и сохранение ее в виде структурированных данных (ввод данных).Процесс также является дорогостоящим с точки зрения времени, ресурсов и потребления энергии.

    Модель DIKW помогает нам понять процесс преобразования данных в информацию и знания. Методы машинного обучения помогают упростить извлечение знаний или даже сделать его автономным за счет адаптации и оптимизации успешных результатов. Таким образом, глубокое обучение позволяет расширить возможности анализа данных и значительно сократить время, усилия и ресурсы, необходимые для решения проблем и принятия обоснованных решений.Во второй части этой серии статей показано, как озера данных помогают ускорить и снизить затраты на прием данных, позволяя хранить большие объемы многоформатных данных.

    Превращение чисел в знания

    Мир становится все более сложным, но умение решать проблемы может помочь вам разобраться во всем этом. Чтобы овладеть искусством решения проблем, требуется больше, чем умение выполнять базовые расчеты, для этого требуется (среди прочего) понимание того, как люди используют информацию, признание важности идеологии, изучение искусства рассказывания историй и признание важного различия между фактами и ценностями.

    Превращение чисел в знания представляет собой убедительное вводное руководство по этим и другим важным навыкам. Полный инструментов, приемов и советов по решению проблем в реальном мире, он хорошо подготовит вас к тому, чтобы выносить независимые суждения о числовых утверждениях других и проводить убедительный и убедительный анализ самостоятельно.

    Недавно переработанное и обновленное третье издание этой книги обучает начинающих аналитиков и студентов искусству использования чисел для решения практических задач, раскрывая инструменты, приемы и до сих пор неписаные правила, которые знают наизусть лучшие специалисты по решению проблем в реальном мире.

    Более 34 000 экземпляров 1-го и 2-го изданий в печати!

    Награды

    Книга

    «Превращение чисел в знания» получила награду Next Generation Indie Book Awards в категориях Business и E-Book Non-Fiction в 2018 году.

    Книга

    «Превращение чисел в знания» получила серебряные награды в категориях деловой документальной литературы и профессиональной/технической документальной литературы на конкурсе Global eBook Awards за 2018 год.

    «Превращение чисел в знания» также получил серебряную медаль на конкурсе электронных книг eLit 2018 года в категории «Бизнес/Карьера/Продажи ».

    «Превращение чисел в знания» стал финалистом Международной книжной премии 2018 года в категории Бизнес:Общее . Книга

    «Превращение чисел в знания» также получила почетные упоминания на премии Hoffer Book Awards 2018 в категориях Business и Reference .

    «Нет ничего лучше этой книги. Никто, кто занимается проблемами, где числа имеют значение — а в современном мире это действительно необходимо всем — не должен обходиться без нее.

    — Джон П. Холдрен, бывший президент Американской ассоциации содействия развитию науки и бывший главный научный советник президента Обамы, из предисловия.

    Превращение чисел в знания: овладение искусством решения проблем
    Джонатан Г. Куми, доктор философии.

    24,95 $, 251 страница, 19 графиков, 19 таблиц, 10 диаграмм, 12 карикатур и 1 фотография. Обрезка: 7×10″. Дата публикации, 3-е издание: октябрь 2017 г. 1-938377-08-2 (EPUB)
    ISBN-13: 978-1-938377-09-9 (PDF)

    Из-за проблем с форматированием в приложении Kindle на устройствах iOS мы рекомендуем вам прочитать версию Kindle с помощью средства предварительного просмотра Kindle в Mac OS или на других устройствах Kindle или перейти на версию ePub. Мы работаем с Amazon над решением этих проблем, но книга графически сложна и просто не будет правильно форматироваться в текущей версии приложения Kindle для iOS. Версия ePub отлично работает на iOS iBooks.


    Если не указано иное, все материалы на этом веб-сайте, включая загружаемые файлы, находятся под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

    Определение, преимущества, примеры и советы

    Хорошо написанная и доступная база знаний должна быть краеугольным камнем стратегии самообслуживания любой группы поддержки: 70% клиентов предпочитают использовать веб-сайт компании, чтобы получить ответы самостоятельно.

    В этом руководстве мы объясним, что такое база знаний, и покажем, как планировать, создавать и предоставлять эффективное содержимое базы знаний, которое действительно улучшит качество обслуживания клиентов.

    Это первая глава нашего полного руководства по использованию базы знаний для самообслуживания . Когда будете готовы, ознакомьтесь с другими главами:

    Что такое база знаний?

    База знаний — это опубликованный набор документации, который включает ответы на часто задаваемые вопросы, практические руководства и инструкции по устранению неполадок.Он разработан для того, чтобы людям было легко находить решения своих проблем, не обращаясь за помощью.

    База знаний может включать множество форм содержания, включая:

    • Часто задаваемые вопросы
    • Пошаговые инструкции
    • Вводные статьи
    • Видеодемонстрации
    • Глоссарии и списки определений

    Базы знаний являются конечным продуктом сбора и организации всей этой информации в полезной форме посредством процесса, называемого управлением знаниями.

    Как правило, вы применяете процессы управления знаниями для сбора информации, а затем используете программное обеспечение базы знаний для создания, управления и доставки этой информации — в виде базы знаний — вашим читателям.

    Какие типы данных содержатся в базе знаний?

    Некоторые типы баз знаний предназначены исключительно для обучения машин. Другие типы созданы для того, чтобы люди могли использовать их и учиться у них.

    Базы знаний могут быть нацелены либо на внешнюю, либо на внутреннюю аудиторию.Например, компания-производитель бытовой техники может хранить инструкции по техническому обслуживанию в базе знаний для клиентов, а также иметь внутреннюю базу знаний для своих сотрудников, позволяющую им понимать политику компании.

    В некоторых случаях компании поддерживают базы знаний, актуальные не только для их собственных клиентов, но и для всех, кто интересуется их конкретной областью. Возьмем, к примеру, руководство по покупке бриллиантов Blue Nile: образовательную базу знаний, наполненную информацией, полезной для всех, кто ищет бриллианты на рынке.

    Почему важна база знаний?

    Большая часть обслуживания клиентов связана с передачей базовой информации: у клиента есть пробел в знаниях, который мешает ему достичь какой-либо цели, и команда обслуживания клиентов вмешивается, чтобы заполнить этот пробел. Например:

    • Как изменить пароль?
    • Сколько мне будет стоить это использование?
    • Почему мой файл не загружается?

    Подобные вопросы можно решать несколькими способами, например, улучшая дизайн продукта или услуги, улучшая маркировку и предварительное обучение.Но всегда найдутся люди, которым нужна дополнительная помощь.

    7 основных преимуществ базы знаний

    База знаний — это экономичный способ сократить время и усилия, которые клиент должен потратить, чтобы получить ответ и продолжить выполнение своей текущей задачи, что повышает качество обслуживания клиентов в несколькими способами:

    1. Многие предпочитают самообслуживание. Исследования показывают, что большинство людей предпочитают сначала найти свой собственный ответ, прежде чем обратиться за помощью.База знаний там, где они будут искать!
    2. База знаний сокращает объемы поддержки. Когда во входящие поступает меньше сообщений, ваша команда может сосредоточить свои усилия на более результативных и приносящих больше удовлетворения действиях. База знаний также предоставляет вашей группе поддержки дополнительные ресурсы, которыми вы можете поделиться со своими клиентами.
    3. Базы знаний поддерживают различные стили обучения. Единая база знаний может представлять информацию в виде текста, аннотированных изображений, видео, аудио или любого другого медиаформата.Это может дать клиентам наилучшие шансы получить необходимую им информацию таким способом, который они могут лучше всего усвоить.
    4. База знаний работает круглосуточно и без выходных. Даже если у вас есть клиенты на другом конце света из вашей службы поддержки клиентов, у них может быть база знаний. Кроме того, ваша база знаний никогда не попросит отгул, чтобы поехать в Боннару.
    5. Знания могут передаваться контекстно. Клиентам не нужно начинать с первой страницы и читать всю вашу базу знаний.С правильным программным обеспечением базы знаний вы можете предоставить нужную информацию в нужный момент.
    6. База знаний может генерировать полезную информацию. Если вы выберете инструмент базы знаний с возможностями отчетности, эти отчеты покажут вам, что люди ищут и находят, термины, которые они используют для поиска, любые пробелы в вашей базе знаний и многое другое. Вы можете использовать эту информацию для улучшения содержания своей базы знаний, а также своего продукта или услуги.
    7. База знаний поможет вам привлечь новых клиентов. Содержимое базы знаний также отображается в результатах поиска и помогает улучшить SEO. Таким образом, в дополнение к помощи существующим клиентам, отличная документация может помочь вам привлечь новых клиентов.

    Наконец, из содержимого базы знаний можно получить массу информации о поведении и интересах пользователей. Просмотр наиболее популярных страниц может подсказать вашей команде по продукту или техническим специалистам, в чем чаще всего возникают затруднения у клиентов, что может помочь вам найти способы решения этих проблем на уровне продукта.

    Как создать базу знаний

    Люди создали множество инструментов для хранения информации и доступа к ней. Вы, вероятно, не выберете каменные таблички в качестве инструмента передачи знаний, но есть много других вариантов.

    Некоторые общие точки для сбора информации в базу знаний включают:

    • Системы общих документов : Это может быть локальный файловый сервер с документами MS Word или PDF, общая папка Dropbox или Google Диск, но общее хранилище документов является распространенным решением для того, чтобы сделать информацию доступной для многих людей.Этот метод иногда может создавать проблемы с дублированием, форматом файла и доступностью для других систем.
    • Вики и интранет : Сделать информацию легко редактируемой и доступной для многих людей — ключевое преимущество инструмента вики. Интранет-инструменты (независимо от того, являются ли они техническими вики) часто используются для сбора внутренних знаний и обеспечения их доступности для сотрудников.
    • Специализированное программное обеспечение базы знаний : Программное обеспечение базы знаний представляет собой специализированный инструмент для создания, обслуживания и доставки информации.

    Что такое программное обеспечение базы знаний?

    Программное обеспечение базы знаний — это инструмент, который позволяет создавать, хранить, упорядочивать, управлять и делиться контентом для самообслуживания с аудиторией.

    Хотя большинство программ для баз знаний работают одинаково, они существуют в нескольких различных конфигурациях. Программное обеспечение базы знаний может быть разработано либо для внутренней аудитории (например, сотрудников компании), либо для внешней аудитории (например, клиентов), либо для обеих сторон.

    Программному обеспечению внутренней базы знаний обычно требуются учетные данные для входа в систему для доступа к информации, а содержимое является конфиденциальным.Программное обеспечение для внешней базы знаний позволяет создать общедоступную базу знаний. Многие инструменты базы знаний позволяют создавать как частный, так и общедоступный контент, но не все.

    Кроме того, программное обеспечение базы знаний может продаваться как отдельный инструмент или как часть универсальной платформы поддержки клиентов.

    Например, Help Scout предлагает Docs — программное обеспечение базы знаний, — но оно не продается само по себе. Он предлагается в сочетании с рядом других инструментов поддержки, таких как общий почтовый ящик и чат, для полной многоканальной поддержки клиентов.

    Как создать содержимое базы знаний

    База знаний — это долгосрочный проект. Создание этого набора контента — непростая задача, так стоит ли тратить усилия? Да! Эффективная база знаний может значительно улучшить обслуживание клиентов.

    И хорошие новости: ваша база знаний начнет приносить пользу задолго до того, как вы закончите все (или даже большую часть) возможного содержимого, которое она будет содержать.

    Следуйте этим советам, чтобы создать эффективное содержимое базы знаний.

    Поймите, что вам нужно для покрытия

    Любой член вашей команды, который регулярно разговаривает с клиентами, сможет поделиться наиболее часто задаваемыми вопросами, и это отличное место для начала. После того, как вы задокументируете эти элементы, переходите к следующему уровню распространенных недоразумений, проблем и вопросов.

    Рассмотрите возможность использования тега или настраиваемого поля в программном обеспечении службы поддержки, которое позволяет любому, отвечающему на запрос клиента, пометить этот запрос для документирования в вашей базе знаний, чтобы у вас был постоянный поток подлинных вопросов клиентов, на которые нужно было ответить.

    Сбор существующей информации

    Возможно, у вас уже есть материалы, которые вы можете добавить в свою базу знаний. Найдите ответы на часто задаваемые вопросы, документацию по выпуску и внутренние материалы, содержащие информацию, которую могут использовать клиенты. Ваш инструмент обслуживания клиентов, вероятно, содержит множество хорошо сформулированных, многоразовых объяснений, из которых можно извлечь информацию.

    Скопируйте всю эту информацию в одно место, чтобы вы могли видеть, что у вас есть, что вам еще нужно и где у вас могут быть несоответствия или дублирование.

    Организуйте свою информацию

    Четкое структурирование и систематизация всей этой информации является ключом к успешной базе знаний. Попробуйте сгруппировать информацию в соответствии с тем, как она может понадобиться клиентам (в отличие от вашей внутренней структуры или даже навигации вашего продукта).

    Создание нового контента

    Написание (или запись) контента базы знаний требует значительных усилий, поэтому важно создавать контент, который люди действительно найдут и будут использовать.Ранее в этом процессе вы, вероятно, выявили пробелы в вашем текущем наборе знаний.

    Возможно, вашей службе поддержки придется писать более длинные ответы, потому что информация еще не отражена в вашей базе знаний. Эти ответы могут стать идеальной основой для нового контента.

    Когда вы расставили приоритеты в списке вопросов, которые хотите осветить, вы можете приступить к созданию нового содержимого базы знаний. Если вы сами не являетесь экспертом в предметной области, соберите ответы у наиболее информированных членов команды и используйте их для составления своего документа.

    Затем вы можете опираться на этот план, применяя согласованный голос и тон, всегда помня о задаче, вопросе или образе мыслей, который, вероятно, возникнет у вашего конечного читателя.

    Поддерживайте и улучшайте свой контент

    База знаний не должна быть каменной табличкой, написанной один раз и зафиксированной на месте. Особенно в мире программного обеспечения информация постоянно устаревает или становится неполной, поэтому вам нужно будет регулярно ее просматривать.

    Назначьте человека или группу владельцев базы знаний (или ее части) и убедитесь, что у них есть время и возможности для работы над ней.

    Со временем ваша команда сможет расширить свою базу знаний, обновляя существующий контент и добавляя новый контент (или новые форматы существующего контента), создавая информационный ресурс, который сэкономит много времени вашим клиентам и вашей команде.

    Начните работу с новой базой знаний

    Планирование, проектирование, создание и обслуживание базы знаний может показаться сложной задачей. Тем не менее, каждая статья, которую вы пишете, может представлять собой ответы на сотни или тысячи будущих вопросов клиентов без вашей помощи.

    Отличная база знаний также может быть невероятным инструментом для обучения новых сотрудников и отличным ресурсом SEO, привлекающим новых потенциальных клиентов. Время, потраченное на создание базы знаний, окупится на долгие годы.

    Следующая глава: Краткое руководство по созданию базы знаний

    Превратите книгу о Гарри Поттере в график знаний

    Узнайте, как объединить Selenium и SpaCy для создания графа знаний Neo4j о вселенной Гарри Поттера

    Скорее всего, вы уже видели сеть Game of Thrones, созданную Эндрю Бевериджем.

    Эндрю построил сеть совпадений книжных персонажей. Если два персонажа появляются на некотором расстоянии текста друг от друга, можно предположить, что они как-то связаны или взаимодействуют в книге.

    Решил создать аналогичный проект, но выбрал популярную книгу с неизвестным (по крайней мере мне) сетевым извлечением. Так родился проект по извлечению сети персонажей из книги Гарри Поттер и философский камень .

    Я провел много экспериментов, чтобы решить, как лучше поступить. Я перепробовал большинство моделей распознавания именованных сущностей с открытым исходным кодом, чтобы сравнить, какие из них работают лучше всего, но в конце концов решил, что ни одна из них недостаточно хороша.

    К счастью для нас, на странице фэндома о Гарри Поттере есть список персонажей первой книги. Мы также знаем, в какой главе они впервые появились, что поможет нам еще больше устранить неоднозначность персонажей.

    Вооружившись этими знаниями, мы будем использовать основанный на правилах SpaCy сопоставитель, чтобы найти все упоминания персонажа.После того, как мы нашли все вхождения сущностей, осталось только определить метрику совместного появления и сохранить результаты в Neo4j.

    Мы будем использовать тот же порог совпадения, что и при извлечении «Игры престолов». Если два символа появляются в пределах 14 слов друг от друга, мы предполагаем, что они каким-то образом взаимодействовали, и сохраняем количество этих взаимодействий в качестве веса отношения.

    Повестка дня

    1. Очистить фандомную страницу Гарри Поттера
    2. Предварительно обработать текст книги (разрешение совместной ссылки)
    3. Распознавание сущностей с помощью сопоставления на основе правил SpaCy
    4. Вывод отношений между персонажами подготовьте блокнот Google Colab , если вы хотите продолжить.

      Парсинг страницы фэндома Гарри Поттера

      Мы будем использовать Selenium для парсинга веб-страниц. Как уже упоминалось, мы начнем со скрейпинга персонажей книги «Гарри Поттер и философский камень». Список персонажей по главам доступен по лицензии CC-BY-SA, поэтому нам не нужно беспокоиться о нарушении авторских прав.

      Теперь у нас есть список персонажей с информацией о том, в какой главе они впервые появились. Кроме того, у каждого из персонажей есть веб-страница с подробной информацией о персонаже.

      Гермиона Грейнджер

      Например, если вы заглянете на страницу Гермионы Грейнджер, вы увидите структурированную таблицу с дополнительной информацией. Мы будем использовать раздел псевдонимов для извлечения сущности и добавим другие детали персонажа, такие как дом и группа крови, чтобы обогатить нашу диаграмму знаний.

      Я не добавлял весь код, используемый для обогащения информации в этой сути, для удобочитаемости и ясности. Я также добавил некоторые исключения для псевдонимов. Например, у Гарри Поттера следующий псевдоним:

      Мы хотим игнорировать все псевдонимы под маской Polyjuice.Кажется, он также сказал Стэнли Шанпайку, что он Невилл Лонгботтом, но это мы тоже пропустим.

      Прежде чем мы продолжим извлечение именованных сущностей из книги, мы сохраним полученную информацию о персонажах в Neo4j.

      Атрибуты:

        • Имя
        • URL
        • псевдоним
        • Национальность
        • гендер
        • гендер
        • вид

        Отношения:

        Если у вас есть опыт работы с Cypher, вы можете иметь заметили, что мы сохранили такую ​​информацию, как кровь, пол, псевдонимы, а также семейные отношения и отношения лояльности к нашему графику.

        Пример подграфа Гермионы Грейнджер. Изображение автора с Neo4j Bloom.

        Похоже, что Гермиона Грейнджер также известна как Маленькая Мисс Совершенство и лояльна Обществу содействия благосостоянию эльфов . К сожалению, у данных нет временной шкалы, поэтому Фред Уизли уже является шурином Маленькой Мисс Совершенство .

        Предварительная обработка текста

        Прежде всего, мы должны получить текст из книги.Я нашел репозиторий GitHub, содержащий тексты первых четырех книг о Гарри Поттере.

        К данным не прилагается лицензия, поэтому я предполагаю, что мы можем использовать данные в образовательных целях в рамках добросовестного использования. Если вы действительно хотите прочитать книгу, пойдите и купите ее.

        Получить текст из файла GitHub очень просто:

        Мы должны быть осторожны, чтобы предоставить ссылку на необработанный текстовый контент, и это должно работать.

        Когда я впервые извлекал объект, я забыл заранее использовать технику разрешения со-ссылки.Разрешение совместной ссылки — это задача определения лингвистических выражений, которые относятся к одному и тому же объекту реального мира.

        Проще говоря, мы заменяем местоимения сущностями, на которые ссылаемся .

        Пример из реальной жизни см. в моем посте о конвейере извлечения информации.

        От текста к знаниям. Конвейер извлечения информации

        Я искал модели разрешения совместных ссылок с открытым исходным кодом, но, насколько мне известно, их всего две. Первый — NeuralCoref , работающий поверх SpaCy, а AllenNLP — вторая модель.Поскольку я уже использовал NeuralCoref раньше, я решил посмотреть, как работает модель AllenNLP.

        К сожалению, у меня быстро закончилась память (у Colab 16 ГБ ОЗУ), когда я ввел целую главу в модель AllenNLP. Затем я нарезал главу на список предложений, но это работало очень медленно, вероятно, из-за использования фреймворка BERT.

        Итак, по умолчанию я использовал NeuralCoref , который легко справляется с целой главой и работает быстрее. Я скопировал код, который уже использовал раньше:

        Теперь, когда у нас есть готовый текст, пришло время извлечь из текста упомянутые символы.

        Распознавание сущностей с помощью сопоставления на основе правил SpaCy

        Во-первых, я хотел быть крутым и использовать модель распознавания именованных сущностей. Я пробовал модели от SpaCy, HuggingFace, Flair и даже Стэнфордского НЛП.

        Ни один из них не работал достаточно хорошо, чтобы удовлетворить мои требования. Поэтому вместо обучения своей модели я решил использовать функцию сопоставления шаблонов на основе правил SpaCy.

        Мы уже знаем, каких персонажей мы ищем, основываясь на данных, которые мы взяли с фандомного сайта HP.Теперь нам просто нужно найти способ максимально точно сопоставить их в тексте.

        Мы должны определить шаблоны текста для каждого символа.

        Во-первых, мы добавляем полное имя в качестве шаблона, который мы ищем. Затем мы разделяем имя по пробелам и создаем шаблон из каждого слова термина. Так, например, если мы определяем шаблоны сопоставления для Альбуса Дамблдора, мы получим три разных текстовых шаблона, которые могут представлять данный символ:

        • Полное имя: Альбус Дамблдор
        • Имя: Альбус
        • Фамилия: Дамблдор

        Есть некоторые исключения.Я определил список из стоп-слов , которые не должны быть включены в шаблон одного слова для данного символа.

        Например, в книге присутствует персонаж «Хранитель зоопарка». Было бы довольно интуитивно не определять такие слова, как «из» или «тот», как шаблоны сопоставления объекта.

        Затем мы хотим, чтобы все отдельные слова были в заглавном регистре . Это делается для того, чтобы все упоминания о цвете «черный» не были отсылкой к «Сириусу Блэку».Мы предполагаем, что речь идет о Сириусе Блэке, только если «Черный» указан в заголовке. Это не идеальное решение, так как «черный» может быть заглавным из-за того, что стоит в начале предложения, но это достаточно хорошее решение.

        Конкретный случай, который я привел, заключается в том, что «Рональд Уизли» в тексте в основном упоминается как «Рон». Наконец, мы не разделяем такие сущности, как «секретарь Вернона Дурсля» или «филин Драко Малфоя».

        При таком подходе мы должны преодолеть два препятствия.Первая проблема заключается в том, что следующий текст: «Альбус Дамблдор — хороший волшебник»

        даст три совпадения. Мы получим три результата, потому что мы использовали полное и частичное имена в нашем шаблоне сопоставления. Чтобы решить эту проблему, мы предпочтем более расширенные сущности .

        Если есть совпадение, состоящее из нескольких слов, и другое совпадение, состоящее из одного слова в том же месте, мы предпочтем совпадение из нескольких слов.

        Моя реализация приоритезации сущностей с более длинными словами очень проста.Во-первых, он проверяет, существует ли уже более расширенный объект. Затем он проверяет, длиннее ли текущий результат, чем любые существующие объекты в той же позиции, и, наконец, добавляет новый результат, если существующих объектов еще нет.

        Интересно самое последнее предложение else. Иногда на одну позицию назначается несколько объектов. Рассмотрим следующее предложение:

        «Уизли, иди сюда!»

        Есть много персонажей Уизли, из которых мы можем выбирать.Это вторая проблема, которую мы должны решить. В основном это происходит, когда человека называют по фамилии, а с этой фамилией встречается много персонажей.

        Мы должны придумать универсальное решение для устранения неоднозначности сущностей.

        Это немного более длинная функция. Начнем с определения того, какие объекты требуют устранения неоднозначности.

        Я представил уникальную логику, устраняющую неоднозначность термина «Дурсли». Если «господин». присутствует перед термином «Дурсли», то мы ссылаемся на Вернона, и если «миссис.», выбираем «Petunia».

        Далее у нас есть более общее решение. Алгоритм назначает ссылку на ближайшего соседа вне вариантов.

        Например, предположим, что мы можем выбирать между «Гарри Поттер», «Джеймс Поттер» и «Лили Поттер». В этом случае алгоритм идентифицирует ближайший из этих трех объектов в тексте и присваивает текущему элементу его значение. Есть некоторые исключения, когда их полное или имя не упоминается в той же главе, и я добавил жестко запрограммированные параметры в качестве крайней меры.

        Вывод отношений между персонажами

        Мы закончили с трудной частью. Вывод отношений между персонажами очень прост. Во-первых, нам нужно определить порог расстояния взаимодействия или отношения между двумя персонажами. Как уже упоминалось, мы будем использовать тот же порог расстояния, что и при извлечении GoT.

        То есть, если два символа встречаются вместе на расстоянии 14 слов , то мы предполагаем, что они должны были взаимодействовать .Я также объединил объекты, чтобы не искажать результаты.

        Что я имею в виду под объединением сущностей? Предположим, у нас есть следующие два предложения:

        «У Гарри был хороший день. Днем он пошел поговорить с Дамблдором.

        Наш процесс извлечения сущностей идентифицирует три сущности: «Гарри», «Он» как ссылку на Гарри и «Дамблдор». Если бы мы использовали наивный подход, мы могли бы сделать вывод о двух взаимодействиях между Гарри и Дамблдором, поскольку два упоминания «Гарри» близки к «Дамблдору».

        Однако я хочу этого избежать, поэтому у меня есть объединенных сущностей в последовательности, которая ссылается на один и тот же символ как на одну сущность . Наконец, мы должны подсчитать количество взаимодействий между парами символов.

        Сохранение результатов в базе данных Neo4j Graph

        Мы извлекли сеть взаимодействий между персонажами, и осталось только сохранить результаты в базе данных графов. Запрос импорта очень прост, так как мы имеем дело с однопартийной сетью .

        Если вы используете блокнот Colab, который я подготовил, проще всего будет создать либо бесплатную песочницу Neo4j, либо бесплатный экземпляр базы данных Aura для хранения результатов.

        Давайте визуализируем сеть взаимодействия, чтобы изучить результаты.

        Сеть взаимодействия, визуализированная с помощью NEuler. Изображение автора.

        На первый взгляд результаты выглядят довольно круто. В центре сети Гарри Поттер, что понятно, так как книга в основном с его точки зрения.

        Я заметил, что должен был добавить несколько дополнительных стоп-слов в шаблон сопоставления, но эй, ты живешь и учишься.

        Заключение

        Я очень горжусь тем, насколько хорошим оказалось сопоставление на основе правил на основе предопределенных сущностей. Как всегда, код доступен на GitHub.

        Вы можете попробовать этот подход на второй или третьей книге. Вероятно, единственное, что потребует тонкой настройки, — это процесс устранения неоднозначности сущностей.

        Оставайтесь с нами до следующего раза, когда мы проведем сетевой анализ вселенной Гарри Поттера.

        Вы можете использовать игровую площадку Neo4j для графических алгоритмов, чтобы протестировать графовые алгоритмы на графе знаний о Гарри Поттере, если не хотите ждать.



        Превратите книгу о Гарри Поттере в граф знаний был первоначально опубликован в блоге разработчиков Neo4j на Medium, где люди продолжают обсуждение, выделяя и отвечая на эту историю.

        Введение в организацию знаний | Магазин АЛА

        Список сокращений

        1 Фокусировка поля

        1.1 Что такое знание?

        1.1.1 Знание как представление сетей

        1.1.2 Данные, информация, знание, понимание, мудрость

        1.1.3 Информационные системы различного уровня

        1.2 Что такое организация?

        1.3 Что такое организация знаний (KO)?

        1.3.1 Личные и социальные знания

        1.3.2 Знания, зафиксированные в документах

        1.3.3 Организация публичного контента

        1.4 Краткая история КО

        1.4.1 КО в ранних цивилизациях

        1.4.2 КО на древнем Востоке

        1.4.3 КО в Древней Греции

        1.4.4 КО в средние века

        1.4.5 KO в раннем Современности

        1.4.6 Классификация в современных библиотеках

        1.4.7 KO в эпоху цифровых технологий

         

        2 Теории организации знаний

        2.1 Нужны теории

        2.2 От заповедей к понятиям

        2.3 Восходящие и нисходящие процедуры

        2.4 Измерения знания

        2.4.1 Пользовательские подходы

        2.4.2 Сбор подходов

        2.4.3 Документальные подходы

        2.4.4 Перспективные подходы

        2.4.5 Явление приближается к

         

        3 Структурные принципы в организации знаний

        3.1 Слова на естественном языке

        3.2 Термины в контролируемых словарях

        3.3 Списки

        3.3.1 Алфавитный и систематический порядок

        3.3.2 Литературный ордер

        3.3.3 Каноническая последовательность

        3.3.4 Возрастающая сложность

        3.3.5 Количественная мера

        3.3.6 Пространственная смежность

        3.3.7 Более поздняя разработка

        3.3.8 Позже во времени

        3.4 Иерархии

        3.4.1 Типы

        3.4.2 Детали

        3.4.3 Экземпляры

        3,5 грани

        3.5.1 Основные категории

        3.5.2 Порядок цитирования фасетов

        3.5.3 Источники очагов

        3.5.4 Общие грани

        3.6 Темы

        3.4.1 Базовая тема и отдельные темы

        3.4.2 Соотношение фаз и свободные грани

        3.4.3 Ремы

        3.4.4 Сколько синтаксиса требуется?

         

        4 Системы организации знаний (КОС)

        4.1 Понятие КОС

        4.2 Размер сбора KOS

        4.3 Специальные и общие КОС

        4.4 Типы КОС

        4.4.1 Системы ключевых слов и фольксономии

        4.4.2 Таксономии

        4.4.3 Списки предметных рубрик

        4.4.4 Тезаурусы

        4.4.5 Схемы классификации

        4.4.6 Онтологии

         

        5 Представление структур организации знаний

        5.1 Заголовки в бумажных каталогах каталогах и указателях

        5.2 Тематические авторитетные данные в библиографических базах данных

        5.3 Предметные метаданные цифровых документов

        5.4 Семантическая сеть и связанные данные

        5.5 KOS как связанные данные

         

        6 Организация применения знаний

        6.1 Организационные явления

        6.2 Организация учебного и справочного контента

        6.3 Индексация документов

        6.3.1 Контент-анализ

        6.3.2 Представление контента

        6.3.3 Автоматические методы

        6.3.4 Нетекстовые документы

        6.