2022.11.12 第二十期
诸位菩萨，展信佳。
时间过得真快，从 6 月 15 日给您发出第一封通讯到今天，已经是第二十期了。非常感谢您的关注和陪伴！如果您对我有任何的教诲、指导，或者有什么想要和我交流的，烦请不吝给我发送邮件，我的邮箱地址是 [email protected]。
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好了，下面是本期通讯的正文，希望对您有所帮助。
PKM 和 PIM
讨论知识管理的链路之前，我们首先要厘清两个概念：PKM 和 PIM。
PKM 即个人知识管理，为 Personal Knowledge Management 的简称，是一种个人收集，验证，存储，搜索，提取，分享知识的过程。
对于知识管理，非常经典的一个定义由 Tom Davenport 提出：
知识管理是获取、分配和有效利用知识的过程。
与 PKM 相似的还有一个概念是个人信息管理 PIM，Personal Information Management，是指人为了高效获取、组织、维护、提取和使用信息所采取的活动。
Albert 在 《个人知识管理的误区》文中，是这样区别 PKM 和 PIM 的：
- 从对象而言，PKM 面向的是知识工作者，而 PIM 面向非知识工作者。知识工作，即有创新需求的工作。
- 从过程而言，PIM 只采用了PKM 过程中收集，存储，搜索的过程。
- PIM 只是 PKM 的子集。
如果我们检索网络上的许多文章、视频，认真阅读、思考后就会发现，很多人所谓的知识管理，实质上只是信息管理。意即很多人在实践知识管理的过程中，只是在收集信息，并没有让这些信息产生化学反应，更不要提可以随手应用这些信息了。
（Reference：知识定义与管理）
什么是知识
我们进行知识管理可以简单理解为创立一套帮助我们更高效地获取、组织和有效利用知识的流程。
可是，什么是知识？什么是我们需要管理的知识呢？
关于知识的定义，世界银行《1998/99 世界发展报告：知识促进发展》中是这样写的：
知识是用于生产的信息（有意义的信息）。
Peter F. Drucker 在他的经典著作《Managing For Result》中这样叙述：
知识是人类特有的资源。书上没有知识，书上只有信息；知识是在特殊的工作和行动中运用信息的能力。技术是在工作中运用自然科学，是知识的一种。
引用的这两段论述中都强调了两个关键词：生产，信息。
我们在知识管理时，要管理的知识就是一个个可以用于生产的信息，可以简单归纳为一个公式：
知识管理 = 管理用于生产的信息 = 概念 + 案例
先说公式中的概念，我借用 DIKW 模型，认为概念分为四个层级，即 Data，Information，Knowledge，Wisdom。
用一个例子来理解这个模型：
- 当我们听到「知识管理」这个词时，「知识管理」这四个字就是 Data，根据经验我们会非常模糊地认为「知识管理」就是我们如何管理知识；
- 在这个基础上，我们去深入了解知识的定义，知识管理的定义，知识管理的方法……等等与「知识管理」有关的内容，此时就形成了 Information；
- 我们根据掌握的 Information 去实践，实践的过程中不断强化对「知识管理」的理解，此时「知识管理」也就成为了 Knowledge，或者说有着较为完备的世界观和方法论；
- 实践的多了，我们再调用举一反三的能力，不仅可以将「知识管理」运用在管理个人知识，还可以运用在项目管理、写作等其他方面，有了一通百通的境界，此时「知识管理」也就是 Wisdom 了。
而公式中的案例有两个维度：
- Subjective 意即我们亲身经历的，由自身而来的、主动的经验；
- Objective 则是别人的亲身经历，由我们从其他人那里习得的、被动的经验。
知识管理的链路
知识管理的链路，是我们用于管理生产所需信息并形成知识体系的完整可操作流程。
此处我所要引入的一个模型是 AARRR 漏斗模型。这个数据分析模型常用于用户管理和产品分析；不过确切地说，它其实更偏向于一种分析思路、逻辑框架。也正因如此，我才认为可以用 AARRR 漏斗模型来描述知识管理的链路。
AARRR 漏斗模型用于数据分析时的五个步骤，刚好对应了我们进行知识管理的五个阶段。
Acquisition 知识获取
「问渠哪得清如许，唯有源头活水来。」知识获取是我们进行知识管理的第一步，此时相当于我们在双链笔记的知识图谱中创建了一个点，但我们需要明确的是，此时获取的知识实际上还只是非常粗颗粒的内容而已。例如一篇文章，一段视频，或者在我们阅读的过程中标注出的文句，抑或是听到的他人的转述……这些粗颗粒的内容，就像是刚刚收获的稻谷，等待着我们为它们筛选、去壳、碾制。
在进行知识获取时，我所秉持的原则有三点：
- 对我感兴趣的知识兼收并蓄；
- 对我不那么感兴趣的知识来者不拒；
- 对我反感的知识主动忽略。
Activation 知识激活
所谓知识激活，可以理解为从 Data 到 Information 的过程，此时我们在双链笔记的知识图谱中织网，是整个知识管理链路中的重中之重。
在这个过程中我们对知识有了初步了解，在记忆中形成印象的轮廓，但我们还不掌握这个知识，也不会或者不知道该怎么样应用这个知识。
我们进行知识激活时，首先要做的就是筛选，有道是「千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金」。正如上文所述，我们需要管理的知识是那些用于生产的信息，那自然我们不用于生产的知识也就不需要管理了，我们获取的绝大多数的内容实际上都可以止步于此。
接下来，我们就需要利用必要难度理论将内容提炼为可用于生产的信息（概念+案例）。为了让我们提炼的信息更有指导意义，我们还需要再去寻找相似或关联的内容，将其补充进去。这也是我们在双链笔记中织网的过程。
在 《聚焦输入，发散整理》中，我介绍了一些方法，可作为知识激活的参考。
Retention 知识留存
到了知识留存的阶段，我们对知识有了一定地理解，也形成了记忆反馈，此时就需要去粗取精了。
在这个阶段，我们会发现，很多知识是可以复用的，双链笔记中已经形成网络的知识点之间还可以有更多联系。这也意味着我们一方面要将知识解析到足够细的颗粒，另一方面要串起更多的概念和案例。
王树义老师的 《卡片写作法为什么管用？》和刘未鹏先生的 《如何有效地记忆与学习》中对知识留存和复用有着清晰地解释。
Revenue 知识运用
我们进行知识管理，目的就是为了可以更好地运用知识指导生产、进行生产，也就是常说的「学以致用」。
毛主席说「学习的目的全在于运用」， 1942 年 2 月 1 日中央党校的开学典礼上又强调：
最重要的，是善于将这些知识应用到生活和实际中去。
如果学了知识，不知道该怎么样去运用、去实践，就会沦为如孔子所说的：
诵诗三百，授之以政，不达；使于四方，不能专对。虽多，亦奚以为？
我们运用知识，是进一步从 Information 到 Knowledge 的提纯过程，也是在实践中再度深化理解知识的过程。这就迫使我们对自己所掌握的、或之前认为正确的那些东西作彻彻底底的、深刻的反思。
Referral 知识获利
知识获利，并不是让我们运用所掌握的知识去获取经济利益（虽然可以转化为经济利益），而是此时我们终于爬到了 DIKW 金字塔的塔尖，已经到了「触类旁通」的境界，可以做到「知行合一」了。在我看来能真的做到知识获利的人并不多，钱钟书、费曼、芒格算是其中的翘楚了。这里有一段费曼讲想象的乐趣，可以感受一下「知行合一」的风采（Youtube ｜ B 站）。
窃以为，用 AARRR 漏斗模型描述知识管理链路，不仅可以明晰知识管理的步骤、过程，还能帮助我们完善知识管理工作流，助力我们在知识管理的路上行稳致远。
以上就是本期通讯的全部内容，感谢您的阅读和厚爱，希望能对您有所帮助。
END
