Пирамида DIKW

Пирамида DIKW , также известная как иерархия DIKW , иерархия мудрости , иерархия знаний , иерархия информации, информационная пирамида и пирамида данных , ^[1] относится к классу моделей ^[2], представляющих предполагаемые структурные или функциональные отношения между данными , информацией , знаниями и мудростью . Она утверждает, что глубокое понимание предмета возникает через четыре качественные стадии: данные, информация, знания и мудрость ^[1] .

Не все версии модели DIKW ссылаются на все четыре компонента (более ранние версии не включают данные, более поздние версии опускают или преуменьшают мудрость), а некоторые включают дополнительные компоненты. ^[3] В дополнение к иерархии и пирамиде, модель DIKW также характеризуется как цепь , ^{[4] [5]} структура, ^[6] и континуум . ^[7]

Дэнни П. Уоллес, профессор библиотечного дела и информатики , объяснил, что происхождение пирамиды DIKW неясно:

Представление отношений между данными, информацией, знаниями и иногда мудростью в иерархическом порядке было частью языка информационной науки в течение многих лет. Хотя неясно, когда и кем эти отношения были впервые представлены, повсеместность понятия иерархии заложена в использовании аббревиатуры DIKW как сокращенного представления для преобразования данных в информацию, знания и мудрость. ^[8]

Многие авторы полагают, что идея отношений DIKW возникла из двух строк в стихотворении «Хоры» Т. С. Элиота , которое появилось в театральной постановке «Скала » в 1934 году: ^[9]

Где мудрость, которую мы потеряли в знаниях?
Где знания, которые мы потеряли в информации? ^[10]

В 1927 году Кларенс У. Баррон обратился к своим сотрудникам в Dow Jones & Company с речью об иерархии: «Знание, Интеллект и Мудрость». ^[11]

В 1955 году англо-американский экономист и педагог Кеннет Боулдинг представил вариацию иерархии, состоящей из « сигналов , сообщений , информации и знаний». ^{[8] [12]} Однако «первым автором, который различал данные, информацию и знания, а также использовал термин « управление знаниями », возможно, был американский педагог Николас Л. Генри» ^[8] в журнальной статье 1974 года. ^[13]

Другие ранние версии (до 1982 года) иерархии, которые ссылаются на уровень данных, включают версии китайско-американского географа И-Фу Туана ^{[14] [ требуется проверка ] [15]} и социолога-историка Дэниела Белла . ^{[14] [ требуется проверка ]} . ^[15] В 1980 году инженер ирландского происхождения Майк Кули ссылался на ту же иерархию в своей критике автоматизации и компьютеризации в своей книге «Архитектор или пчела?: Взаимоотношения человека и технологий» . ^{[16] [ требуется проверка ] [15]}

После этого в 1987 году чехословацкий педагог Милан Зелени сопоставил элементы иерархии с формами знаний: ничего не знаю , знаю что , знаю как и знаю почему . ^{[17] [ необходима проверка ]} Зелени «часто приписывали предложение [представления DIKW в виде пирамиды]... хотя на самом деле он не ссылался ни на какую такую ​​графическую модель». ^[8]

Иерархия снова появляется в обращении 1988 года к Международному обществу исследований общих систем , написанном американским организационным теоретиком Расселом Акоффом , опубликованном в 1989 году. ^[18] Последующие авторы и учебники ссылаются на Акоффа как на «оригинальную артикуляцию» ^[1] иерархии или иным образом приписывают Акоффу его предложение. ^[19] Версия модели Акоффа включает уровень понимания (как у Адлера до него ^{[8] [20] [21]} ), расположенный между знанием и мудростью . Хотя Акофф не представил иерархию графически, ему также приписывают ее представление в виде пирамиды. ^{[8] [18]}

В 1989 году ветеран Bell Labs Роберт В. Лаки написал о четырехуровневой « информационной иерархии » в форме пирамиды в своей книге «Кремниевые мечты» . ^[9] В том же году, когда Акофф представил свой доклад, ученый-информатик Энтони Дебонс и его коллеги представили расширенную иерархию с уровнями «событий», «символов» и «правил и формулировок », расположенными перед данными. ^{[8] [22]} В 1994 году Натан Шедрофф представил иерархию DIKW в контексте информационного дизайна . ^[23]

Дженнифер Роули отметила в 2007 году, что в обсуждении DIKW в недавно опубликованных учебниках для колледжей было «мало ссылок на мудрость» ^[1] , и не включила мудрость в свои собственные определения после этого исследования. ^[19] Между тем, обширный анализ концептуализации данных, информации и знаний, проведенный Хаимом Зинсом в его исследовании 2007 года, не содержит явных комментариев о мудрости ^[2] , хотя некоторые из цитат, включенных Зинсом, упоминают этот термин. ^{[24] [25] [26]}

Модель DIKW «часто цитируется или используется неявно в определениях данных, информации и знаний в литературе по управлению информацией, информационным системам и управлению знаниями, но прямого обсуждения иерархии было мало». ^[1] Обзоры учебников ^[1] и опрос ученых в соответствующих областях ^[2] показывают, что нет единого мнения относительно определений, используемых в модели, и еще меньше его «в описании процессов, которые преобразуют элементы, находящиеся ниже в иерархии, в те, которые находятся выше». ^{[1] [27]}

Это привело Зинса к предположению, что компоненты DIKW «данные–информация–знание» относятся к классу не менее чем из пяти моделей, в зависимости от того, понимаются ли данные, информация и знание как субъективные , объективные (то, что Зинс называет «универсальными» или «коллективными») или и то, и другое. В использовании Зинса субъективное и объективное «не связаны с произвольностью и правдивостью, которые обычно приписываются концепциям субъективного знания и объективного знания». Информационная наука , утверждает Зинс, изучает данные и информацию, но не знания, поскольку знание является внутренним (субъективным), а не внешним (универсально-коллективным) явлением. ^[2]

В контексте DIKW данные рассматриваются как символы или знаки , представляющие стимулы или сигналы, ^[2] которые «бесполезны, пока не будут... в пригодной для использования (то есть релевантной) форме». ^[19] Зелени охарактеризовал эту непригодную для использования характеристику данных как «незнание» ^{[17] [ требуется проверка ]} . ^[15]

В некоторых случаях данные понимаются как относящиеся не только к символам, но и к сигналам или стимулам, на которые ссылаются эти символы — то, что Зинс называет субъективными данными . ^[2] Там, где универсальные данные , по Зинсу, являются «продуктом наблюдения » ^[19] (курсив в оригинале), субъективные данные — это наблюдения. Это различие часто затушевывается в определениях данных в терминах « фактов ».

Роули, следуя своему исследованию определений DIKW, данных в учебниках, ^[1] характеризует данные «как дискретные, объективные факты или наблюдения, которые неорганизованы и необработаны и, следовательно, не имеют значения или ценности из-за отсутствия контекста и интерпретации». ^[19] В ранней формулировке иерархии Генри данные были просто определены как «просто сырые факты», ^[13] в то время как два недавних текста определяют данные как «фрагменты фактов о состоянии мира» ^[28] и «материальные факты», ^[29] соответственно. ^[8] Кливленд не включает явный уровень данных, но определяет информацию как «сумму ... фактов и идей». ^{[8] [14]}

Поскольку фундаментальным свойством фактов является то, что они истинны , имеют объективную реальность или могут быть иным образом проверены , такие определения исключат ложные , бессмысленные и бессмысленные данные из модели DIKW, так что принцип « мусор на входе — мусор на выходе» не будет учитываться в рамках DIKW.

В субъективной области данные понимаются как «сенсорные стимулы, которые мы воспринимаем через наши чувства» ^[2] или «сигнальные показания», включая «сенсорные и/или сенсорные показания света, звука, запаха, вкуса и осязания». ^[27] Другие утверждают, что то, что Зинс называет субъективными данными, на самом деле считается уровнем «сигнала» (как и Боулдинг ^{[8] [12]} ), который предшествует данным в цепочке DIKW. ^[7]

Американский ученый-информатик Глинн Хармон определил данные как «один или несколько видов энергетических волн или частиц (свет, тепло, звук, сила, электромагнитные), выбранных сознательным организмом или интеллектуальным агентом на основе уже существующей структуры или выводного механизма в организме или агенте». ^[30]

Значение сенсорных стимулов можно также рассматривать как субъективные данные:

Информация — это значение этих сенсорных стимулов ( т. е . эмпирическое восприятие). Например, шумы, которые я слышу, — это данные. Значение этих шумов ( например , работающий двигатель автомобиля) — это информация . Тем не менее, есть и другая альтернатива тому, как определить эти два понятия, которая кажется даже лучше. Данные — это сенсорные стимулы или их значение ( т. е . эмпирическое восприятие). Соответственно, в приведенном выше примере громкие шумы, а также восприятие работающего двигателя автомобиля — это данные. ^[2] (Курсив добавлен. Жирный шрифт в оригинале.)

Субъективные данные, если понимать их таким образом, можно сравнить со знанием по знакомству , поскольку оно основано на непосредственном опыте стимулов. Однако, в отличие от знания по знакомству, как описано Бертраном Расселом и другими, субъективная область «не связана с ... правдивостью». ^[2]

Будет ли альтернативное определение Зинса верным, будет зависеть от того, понимается ли «работа двигателя автомобиля» как объективный факт или как контекстуальная интерпретация.

Независимо от того, считается ли определение данных DIKW включающим субъективные данные Зинса (со значением или без него), данные последовательно определяются как включающие «символы» ^{[18] [31]} или «наборы знаков , которые представляют эмпирические стимулы или восприятия » ^[2] «свойства объекта, события или их окружения». ^[19] Данные в этом смысле являются «записанными (захваченными или сохраненными) символами », включая «слова (текстовые и/или вербальные), числа, диаграммы и изображения (неподвижные и/или видео), которые являются строительными блоками коммуникации», цель которых «заключается в регистрации действий или ситуаций, в попытке запечатлеть истинную картину или реальное событие», так что «все данные являются историческими , если только они не используются в иллюстративных целях, таких как прогнозирование ». ^[27]

Версия DIKW Боулдинга явно назвала уровень ниже информационного уровня сообщением , отличая его от базового сигнального уровня. ^{[8] [12]} Дебонс и его коллеги переворачивают эту связь, определяя явный символьный уровень как один из нескольких уровней базовых данных. ^{[8] [22]}

Зинс определил, что для большинства опрошенных данные «характеризуются как явления в универсальной области». «По-видимому», поясняет Зинс, «полезнее относиться к данным, информации и знаниям как к наборам знаков, а не как к значению и его строительным блокам». ^[2]

В контексте DIKW информация соответствует определению знания по описанию («информация содержится в описаниях » ^[19] ), и отличается от данных тем, что она «полезна». «Информация выводится из данных» ^[19] в процессе ответа на вопросительные вопросы ( например , «кто», «что», «где», «сколько», «когда»), ^{[18] [19]} тем самым делая данные полезными ^[31] для «решений и/или действий». ^[27] «Классически», говорится в тексте 2007 года, «информация определяется как данные, которые наделены смыслом и целью» ^{[8] [28]}

Роули, после своего обзора того, как DIKW представлен в учебниках, ^[1] описывает информацию как «организованные или структурированные данные, которые были обработаны таким образом, что информация теперь имеет отношение к определенной цели или контексту, и поэтому является значимой, ценной, полезной и релевантной». Обратите внимание, что это определение контрастирует с характеристикой Роули определений Акоффа, в которых «[т]разница между данными и информацией является структурной, а не функциональной». ^[19]

В своей формулировке иерархии Генри определил информацию как «данные, которые изменяют нас», ^{[8] [13]} это функциональное, а не структурное различие между данными и информацией. Между тем, Кливленд, который не ссылался на уровень данных в своей версии DIKW, описал информацию как «сумму всех фактов и идей, которые доступны для знания кому-либо в данный момент времени». ^{[8] [14]}

Американский педагог Боб Бойко более туманен, определяя информацию только как «субъективный факт». ^{[8] [29]}

Информация может быть понята в моделях DIKW как: универсальная, существующая в виде символов и знаков; субъективная, значение, которому приписываются символы; или и то, и другое. ^[2] Примеры информации как символа и значения включают:

• Характеристика информации, данная американским ученым-информатиком Энтони Дебонсом, как представляющей «состояние осведомленности (сознания) и физические проявления, которые они формируют», так что «[и]нформация, как явление, представляет собой как процесс, так и продукт; когнитивное/аффективное состояние и физический аналог (продукт) когнитивного/аффективного состояния». ^[32]
• Датский ученый-информатик Ханне Альбрехтсен описывает информацию как «связанную со смыслом или человеческим намерением», либо как «содержимое баз данных, сети и т. д. » (курсив добавлен) или как «смысл утверждений, как они подразумеваются говорящим/писателем и поняты/не поняты слушателем/читателем». ^[33]

Зелени ранее описывал информацию как «знать-что», ^{[17] [ требуется цитата ],} но с тех пор уточнил это, чтобы различать «что иметь или обладать» (информация) и «что делать, действовать или выполнять» (мудрость). К этой концептуализации информации он также добавляет «почему есть», в отличие от «почему делать» (еще один аспект мудрости). Зелени далее утверждает, что не существует такой вещи, как явное знание , а скорее знание, однажды сделанное явным в символической форме, становится информацией. ^[4]

Компонент знаний DIKW, как правило, считается неуловимым понятием, которое трудно определить. Определение знания в DIKW отличается от определения, используемого эпистемологией . Согласно DIKW, «знание определяется со ссылкой на информацию». ^[19] Определения могут относиться к информации, которая была обработана, организована или структурирована каким-либо образом, или же как применяемая или приводимая в действие.

Зинс предположил, что знание, будучи субъективным, а не универсальным, не является предметом изучения в информационной науке , и что оно часто определяется в пропозициональных терминах, ^[2] в то время как Зелени утверждал, что фиксация знания в символической форме означает превращение его в информацию, т. е . что «все знания являются неявными». ^[4]

«Одно из наиболее часто цитируемых определений» ^[8] знания охватывает некоторые из различных способов, которыми его определяли другие:

Знание — это текучая смесь оформленного опыта, ценностей, контекстной информации, экспертного понимания и обоснованной интуиции, которая обеспечивает среду и рамки для оценки и включения нового опыта и информации. Оно возникает и применяется в умах знающих. В организациях оно часто внедряется не только в документы и репозитории, но и в организационные процедуры, процессы, практики и нормы. ^{[8] [34]}

Зеркально отражая описание информации как «организованных или структурированных данных», знания иногда описываются как:

• «синтез множественных источников информации с течением времени»
• «организация и обработка для передачи понимания, опыта [и] накопленных знаний»
• «смесь контекстной информации, ценностей, опыта и правил» ^[19]

Одним из определений Боулдинга для знания было «ментальная структура» ^{[8] [12]} , а Кливленд описал знание как «результат применения кем-то очистительского огня к [информации], отбора и организации того, что полезно для кого-то». ^{[8] [14]} Текст 2007 года описывает знание как «информацию, связанную во взаимоотношениях». ^{[8] [28]}

Зелени определяет знание как «знать-как» ^{[4] [17]} ( т. е . процедурное знание ), а также «знать-кто» и «знать-когда», каждое из которых приобретается через «практический опыт». ^[4] «Знание... выводит из фона опыта связный и самосогласованный набор скоординированных действий». ^{[8] [17]} Далее, неявно считая информацию описательной, Зелени заявляет, что «Знание — это действие, а не описание действия». ^[4]

Акофф, аналогично, описал знание как «применение данных и информации», которое «отвечает на вопросы «как»» ^{[18] [ необходима проверка ] [31]} то есть «ноу-хау». ^[19]

Между тем, было обнаружено, что учебники, посвященные DIKW, описывают знания по-разному: с точки зрения опыта , навыков , экспертных знаний или способностей:

• "изучение и опыт"
• «сочетание контекстной информации, экспертного мнения, навыков и опыта»
• «информация в сочетании с пониманием и возможностями»
• «восприятие, навыки, обучение, здравый смысл и опыт». ^[19]

Бизнесмены Джеймс Чисхолм и Грег Уорман характеризуют знание просто как «правильное выполнение дел». ^[6]

Знание иногда описывается как «структурирование убеждений» и «интернализация со ссылкой на когнитивные рамки». ^[19] Одно из определений, которое дал Боулдинг для знания, было «субъективное «восприятие мира и своего места в нем»», ^{[8] [12],} в то время как Зелени сказал, что знание «должно относиться к различению наблюдателем «объектов» (целостностей, единств)». ^{[8] [17]}

Аналогичным образом, Зинс обнаружил, что знание описывается в пропозициональных терминах, как обоснованные убеждения (субъективная область, родственная неявному знанию ), а иногда также как знаки, которые представляют такие убеждения (универсальная/коллективная область, родственная явному знанию ). Зелени отверг идею явного знания (как в универсальном знании Зинса), утверждая, что, будучи символическим, знание становится информацией. ^[4] Бойко, по-видимому, вторит этому мнению, в своем утверждении, что «знание и мудрость могут быть информацией». ^{[8] [29]}

В субъективной сфере:

Знание — это мысль в сознании индивидуума , которая характеризуется обоснованным убеждением индивидуума в том, что она истинна . Оно может быть эмпирическим и неэмпирическим, как в случае логического и математического знания ( например , «у каждого треугольника три стороны»), религиозного знания ( например , « Бог существует »), философского знания ( например , « Cogito ergo sum ») и тому подобного. Обратите внимание, что знание — это содержание мысли в сознании индивидуума, которое характеризуется обоснованным убеждением индивидуума в том, что она истинна, в то время как «знание» — это состояние ума, которое характеризуется тремя условиями: (1) индивидуум верит, что это истинно, (2) он/она может это обосновать , и (3) это истинно или [кажется] истинным. ^[2] (Курсив добавлен. Жирный шрифт в оригинале.)

Различие между субъективным знанием и субъективной информацией заключается в том, что субъективное знание характеризуется обоснованным убеждением, а субъективная информация — это тип знания, касающегося значения данных.

Бойко подразумевал, что знание открыто как для рационального дискурса , так и для обоснования, когда он определял знание как «предмет спора». ^{[8] [29]}

Хотя обычно включается в качестве уровня в DIKW, «есть ограниченное упоминание мудрости» ^[1] в обсуждениях модели. Бойко, по-видимому, отверг мудрость, характеризуя ее как «нематериальную». ^{[8] [29]}

Акофф называет понимание «оценкой „почему“», а мудрость — «оцененным пониманием», где понимание позиционируется как дискретный слой между знанием и мудростью. ^{[8] [18] [31]} Ранее Адлер также включал уровень понимания, ^{[8] [20] [21],} в то время как другие авторы описывали понимание как измерение, по отношению к которому строится DIKW. ^{[6] [31]}

Кливленд описал мудрость просто как «интегрированное знание — информация, сделанная сверхполезной». ^{[8] [14]} Другие авторы характеризовали мудрость как «знание правильных вещей, которые нужно делать» ^[6] и «способность принимать здравые суждения и решения, по-видимому, без размышлений». ^{[8] [28]} Мудрость подразумевает использование знаний для большего блага. Из-за этого мудрость глубже и более уникальна для человека. Она требует чувства хорошего и плохого, правильного и неправильного, этичного и неэтичного.

Зелени описал мудрость как «знать-почему», ^[17] но позже уточнил свои определения, чтобы отделить «зачем делать» (мудрость) от «почему есть» (информация), и расширил свое определение, включив в него форму «знать-что» («что делать, действовать или выполнять»). ^[4] По словам Нихила Шармы, Зелени выступал за уровень модели за пределами мудрости, называемый «просветлением». ^[15]

DIKW — это иерархическая модель, часто изображаемая в виде пирамиды ^{[1] [8]} с данными в основании и мудростью на вершине. В этом отношении она похожа на иерархию потребностей Маслоу , в которой каждый уровень иерархии, как утверждается, является существенным предшественником уровней выше. В отличие от иерархии Маслоу, которая описывает отношения приоритета (более низкие уровни сосредоточены на первом), DIKW описывает предполагаемые структурные или функциональные отношения (более низкие уровни включают материал более высоких уровней). И Зелени, и Акоффу приписывают создание представления пирамиды ^[8] , хотя ни один из них не использовал пирамиду для представления своих идей. ^{[8] [17] [18]}

DIKW также может быть представлена ​​в виде двумерной диаграммы ^{[6] [35]} или в виде одной или нескольких диаграмм потоков. ^[27] В таких случаях отношения между элементами могут быть представлены как менее иерархические, с петлями обратной связи и отношениями контроля.

Дебонс и его коллеги ^[22], возможно, были первыми, кто «представил иерархию графически» ^{[8] .}

На протяжении многих лет было создано множество адаптаций пирамиды DIKW. Одна развивающаяся адаптация, используемая менеджерами по знаниям в Министерстве обороны США , пытается показать прогрессию преобразования данных в информацию, затем в знания и, наконец, в мудрость для обеспечения эффективных решений, а также действия, вовлеченные в конечном итоге для создания общего понимания во всей организации и управления рисками принятия решений. ^[36]

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений пытаются улучшить процесс принятия решений путем внедрения новых технологий и методов из области моделирования и имитации в целом, и в частности из области интеллектуальных программных агентов в контексте агентного моделирования . ^[37]

В следующем примере описывается военная система поддержки принятия решений, но архитектура и лежащая в ее основе концептуальная идея могут быть перенесены в другие области применения: ^[37]

• Цепочка создания стоимости начинается с качества данных, описывающих информацию в базовых системах управления и контроля.
• Качество информации отслеживает полноту, правильность, актуальность, согласованность и точность доступных элементов данных и информационных отчетов.
• Качество знаний касается процедурных знаний и информации, встроенных в систему управления и контроля, таких как шаблоны для сил противника, предположения о таких сущностях, как дальности и вооружение, а также доктринальные предположения, часто закодированные в виде правил.
• Качество осведомленности измеряет степень использования информации и знаний, встроенных в систему управления и контроля. Осведомленность явно относится к когнитивной области.

Введение общей операционной картины позволяет помещать данные в контекст, что приводит к информации вместо данных. Следующий шаг, который обеспечивается сервисно-ориентированными веб-инфраструктурами (но пока не используемыми в эксплуатации), — это использование моделей и симуляций для поддержки принятия решений. Системы симуляции являются прототипом процедурных знаний, которые являются основой качества знаний. Наконец, используя интеллектуальных программных агентов для постоянного наблюдения за сферой боя, применения моделей и симуляций для анализа происходящего, для контроля выполнения плана и выполнения всех задач, необходимых для информирования лица, принимающего решения, о происходящем, системы управления и контроля могут даже поддерживать ситуационную осведомленность, уровень в цепочке создания стоимости, традиционно ограниченный чистыми когнитивными методами. ^[37]

Рафаэль Капурро, философ из Германии, утверждает, что данные — это абстракция, информация относится к «акту передачи смысла», а знание — это «событие выбора смысла (психической/социальной) системой из ее «мира» на основе коммуникации». Таким образом, любое впечатление от логической иерархии между этими концепциями «является сказкой». ^[38]

Одно из возражений, выдвинутых Зинсом, заключается в том, что, хотя знание может быть исключительно когнитивным феноменом, сложность указания на данный факт как на информацию или знание, но не то и другое одновременно, делает модель DIKW неработоспособной.

[Является ли] известное уравнение Альберта Эйнштейна "E = mc ² " (которое напечатано на экране моего компьютера и определенно отделено от человеческого разума) информацией или знанием? "2 + 2 = 4" - это информация или знание? ^[2]

В качестве альтернативы, информация и знание могут рассматриваться как синонимы . ^[39] В ответ на эту критику Зинс утверждает, что, оставив в стороне субъективистскую и эмпиристскую философию, «три фундаментальных понятия данных, информации и знаний и отношений между ними, как они воспринимаются ведущими учеными в академическом сообществе информационной науки», имеют значения, открытые для различных определений. ^[2] Роули вторит этой точке зрения, утверждая, что там, где определения знания могут расходиться, «[т]е] все эти различные точки зрения берут за отправную точку отношения между данными, информацией и знаниями». ^[19]

Американские философы Джон Дьюи и Артур Бентли в своей книге 1949 года « Знание и известное » утверждали, что «знание» — это «неопределённое слово», и представили сложную альтернативу DIKW, включающую около девятнадцати «терминологических ориентиров». ^{[8] [40]}

Теория обработки информации утверждает, что физический мир состоит из самой информации. ^{[ требуется ссылка ]} Согласно этому определению, данные либо состоят из физической информации, либо являются синонимами физической информации. Однако неясно, будет ли информация, как она понимается в модели DIKW, считаться производной от физической информации/данных или синонимом физической информации. В первом случае модель DIKW открыта для ошибки двусмысленности . Во втором случае уровень данных модели DIKW предвосхищается утверждением нейтрального монизма .

Педагог Мартин Фрике опубликовал статью, критикующую иерархию DIKW, в которой он утверждает, что модель основана на «устаревших и неудовлетворительных философских позициях операционализма и индуктивизма », что информация и знание являются слабыми знаниями, а мудрость — это «обладание и использование обширных практических знаний». ^[41]

Дэвид Вайнбергер утверждает, что хотя пирамида DIKW кажется логичной и прямой прогрессией, это неверно. «То, что выглядит как логическая прогрессия, на самом деле является отчаянным криком о помощи». ^[42] Он указывает на разрыв между Данными и Информацией (которые хранятся в компьютерах) и Знанием и Мудростью (которые являются человеческими усилиями). Это говорит о том, что пирамида DIKW слишком упрощенно представляет взаимодействие этих концепций. «...Знание не определяется информацией, поскольку именно процесс познания первым решает, какая информация является релевантной и как ее следует использовать». ^[42]

• Таксономия Блума  – Система классификации в образовании
• Мышление более высокого порядка  – концепция в образовании и реформе образования
• Цикл разведки  – Этапы обработки разведывательной информации
• Лестница вывода  – Метафорическая модель познания и действия Криса Аргириса
• Модель иерархической сложности  – структура для оценки сложности поведения.
• Иерархия потребностей Маслоу  – Теория психологии развития, аналогичная графика в области психологии
• Перевернутая пирамида (журналистика) — метафора, используемая журналистами и писателями для расстановки приоритетов и структурирования наиболее важной информации и важных деталей по сравнению с общей информацией.

• Привет, Джонатан (декабрь 2004 г.). «Цепочка данных, информации, знаний, мудрости: метафорическая связь» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 2 декабря 2007 г. . Получено 2 октября 2016 г. .