トップダウン【知恵→知識→情報→データ】
前回はデータ・情報・知識・知恵の階層構造においてデータ→情報→知識というボトムアップという階層構造間の関係についてまとめました．
今回は知恵→知識→情報というトップダウンによる階層構造間の関係についてまとめます．
知恵において，能力≒スキル
前々回の記事で知恵とは知識を妥当性・信頼性高く使用できる能力という定義をしました．
能力とは辞書的な意味に使用しています，つまり物事を成し遂げることのできる力のことです．
ただし，知恵というものの実際に目を向ければスキルという概念の方が適しています．
訓練せずに身についている知恵の存在も否定はできませんが，ここでは訓練して身につけることを前提とすることにして知恵の対象範囲をスキルとします．
知恵→知識
スキルというものは，経験を昇華させた人々（職人や専門家など）がもっていることが多く，そもそも知恵というものが表面化していないことが現実では多いのです．
したがって知恵→知識とは知恵の表面化，つまりスキルを記述することがその過程となります．
スキルの記述方法には，映像化や機器による計測などの物理測定や内省報告などの心理測定があります．
いずれの方法にしろ，一つの記述方法でスキルを完全に記述できるわけではないが知恵を知識として認識できる範囲での記述がなされる必要があります．
知識→情報
知識から情報へのトップダウンは，知識を分割することからはじまるのでそのイメージをどーーーん．
知識の分割は体系化された単位を探すことですが，相互に依存している場合無理に分割せずに大きな塊としてよいでしょう．
肝心なことは分割した知識同士に重複がないようにする工夫することです．
もし重複をなくすことができない場合は重複の量をできるだけ少なくすることで対応するしかありませんが，そのときはつぎの手続きが正しいかどうか不明になる可能性があります．
つぎに，細かくなった知識の中にある推論情報（もしくはデータ）の関係性から情報を見出すイメージをどーーーん．
推論情報（もしくはデータ）の関係性から情報を見出すにはつぎの二つを考えます．
- 推論情報（もしくはデータ）間の推論を導き出す．
- 推論情報（もしくはデータ）の集まりの意味を導き出す．
ただし，注意が必要なのは上記二つのことから導かれる情報は唯一とは限らないということです．
論理的に正しい推論と推論情報（もしくはデータ）の集まりとして妥当な意味を満足する情報の組合せが複数存在する可能性があるのです．
つまり細かくなった知識から情報へトップダウンするための上記条件は必要条件ということになります．
また，ボトムアップでは情報という集合の中にあるデータや推論情報同士に関係がなく（独立性といいます）できましたが，トップダウンでは多くの場合そのような状態にできません．
それは意味のあるデータとして情報を優先すると，データ（もしくは推論情報）間の関係性を重視してしまうからです．
したがって，ここではデータと推論情報の区別を最優先とし，二次以上の情報の区別は適当にするとします．
（注）
細かくした知識同士に重複がある場合，上記二つの条件が矛盾を引き起こす可能性があります．
このことの詳細は時間のある時にまた別記事で考えてみようかと思います．
情報→データ
情報の一番基本的なもの，つまり一次情報は取捨選択されたデータであることを前回のボトムアップで述べました．
実は取捨選択という選択はトップダウンの一番はじめである「考える知恵を選ぶ」という過程ですでに行われています．
したがって，知恵→知識→情報というトップダウンからデータの取捨選択を推論することはできません．
つまり情報→データというトップダウンは一次情報というところまでしか得られないのです．
情報→データにおけるデータの取捨選択を考えるためには新たにデータからボトムアップすることで知識を再構成するという方法になります．
結果として情報→データというトップダウンは部分的（一次情報まで）しか行えず，実質は情報←→データというトップダウンとボトムアップの組合せになるわけです．
知恵→知識→情報の例
知恵→知識→情報の例はナレッジマネジメントの分野に豊富です．
それはこのトップダウンがナレッジマネジメントの手法，特に暗黙知を形式知にするという過程に対応しているからです．
具体例として，金属削り職人の技を機械作業に落とし込むことやサービス手法のマニュアル化などが挙げられます．
ボトムアップ【データ→情報→知識→知恵】
前回の記事でデータ・情報・知識・知恵の階層構造という考え方をまとめました．
しかし前回まとめた内容は階層構造という概観のみで階層間の関係については言葉の定義のみになっていました．
そこでデータから情報へ，情報から知識へ，知識から知恵へどのように階層構造をボトムアップするのかのイメージをさらにまとめます．
データ→情報
まずはデータから情報へのイメージどーーーん．
前回の記事で情報とは意味のあるデータと定めたが，これは何らかの意思・意図によって集めたデータと考えることができます．
つまりデータから情報になる過程でデータの取捨選択がなされているわけです．
情報→知識
つぎに情報から知識へのイメージをどーーーん．
データの集まりを情報とし，データの集まりである情報全体を一次情報とします．
一次情報である情報をもとに推論したものを推論情報といい，推論情報の集まりがまた情報となります．
一次情報からの推論の回数で二次情報，三次情報とします．
ボトムアップにおいて知識とは，情報と情報の推論によってまとめられたもののことになります．
このように一定の原理によって論理的にまとめることを体系化といいます．
知識とは体系化された情報ということになるわけです．
知識→知恵
最後に同じ流れで，知識から知恵へのイメージを図にしたいのだけど知識から知恵へのボトムアップは経験によってなされます．
したがってこれは実際の行動にともなう経験，具体的には知識を使用することをトライアンドエラーしてつぎの項目を主に洗練させることで知恵とすることが多いのです．
- 知識と現実のギャップを埋めるための知識の再構成
- 知識を利用できる前提条件の把握
- 複数の知識の組み合わせの利用方法
情報の評価
世の中で我々が接するのは多くの場合，情報（特に二次以上の情報）もしくは知識です．
その二次以上の情報や知識が間違ったものであるかどうかは情報の受け取り手として重要なことです．
そこで情報の評価，つまり間違った情報について考えます．
二次以上の情報が間違うケースにはつぎの2つがあります．
- 一次情報（データ）が間違っている場合
- 情報間の推論が間違っている場合
1 はデータ取得者に依存するため，データ取得者であればデータ取得の再現性を高めること，データ取得者でなければ他のデータや情報することでしか見抜けません．
一方で，2 は推論の間違いだけをチェックすればよく，論理的な訓練を積んでいればその場で見抜くことができます．
このことは情報（特に二次以上の情報）や知識を誤解なく認識するために論理学を学ぶことは本質であるといいかえられます．
ということで何かを考えるときに間違っていないかを判定するには論理学は基礎となるという至極当たり前の結論に落ち着いたわけです．
日本の大学教育から論理学が消えているという話を聞くことがありますが，この情報化社会における大きな指針なしに判断を下すのはとても大変なことだと思います．
データ・情報・知識・知恵（このブログのスタンスみたいなもの）
本当は初めの記事で書く方がしっくりくるのだけれど，面倒さに負けて2回目になってしまった．
ということでブログの詳細説明にも関係するのでこのブログのスタンスみたいなものをまとめます．
データ・情報・知識・知恵の階層構造という考え方があります．
どこで，誰に習ったのか記憶があいまいなので検索してみるとDavid McCandless という人がビジュアルに示しています．
Data, Information, Knowledge, Wisdom? http://www.informationisbeautiful.net/2010/data-information-knowledge-wisdom/
ただし，データ・情報・知識・知恵の階層構造という考え方自体は大学時代に習ったはずなので古くから暗黙知として存在していたものだと推測されます．
さて，あらためてデータ・情報・知識・知恵の階層構造について自分の考え方をまとめてみます．
まずは自分で図をどーーーん．
いろいろな定義がありますがここではデータ・情報・知識・知恵をつぎのように定めます．
- データ：認識できるもっとも基礎的なもの，あるいは基礎とするもの
- 情報：意味のあるデータ
- 知識：体系化された情報
- 知恵：知識を妥当性・信頼性高く使用できる能力
具体例をつくることで自分の理解を深めましょう．
| データ | 情報 | 知識 | 知恵 |
|---|---|---|---|
| 食物 | 食材 | レシピ | 料理 |
| 音 | 旋法 | 曲 | 作曲 |
| 物質 | 建築材料 | 工法 | 建築 |
このブログでは自己の知識を記録し，知識を深く・広くする場にすることを目的にします．
つまり，情報を自分なりに論理的に組織化しようということです．
ITがこれだけ発達した世の中において情報の取得は飛躍的に容易になる一方で，その情報から学ぶという過程は自分にとって，とてもお粗末なままなのです．
ということで些細なことから多少専門的なものまでいろいろ考えてみるぞと．
ラーメンの分類
好物のひとつであるラーメンについて常々思っていたことを考えてみよう，というどうでもよいネタが記念すべきブログ初めの考えごとです．
とりあえずラーメンについての基礎情報はWikipediaに従うこととしましょう．
ラーメン - Wikipedia
ラーメンの分類はスープ（汁）によってなされるようです．
スープ ＝ 出汁 ＋ タレ
出汁による分類では豚骨や魚介などで分類でき，豚骨らーめんや魚介系ラーメンなどという呼称になります．
タレによる分類では醤油や塩や味噌などで分類でき，醤油ラーメンや塩ラーメンや魚介系ラーメンなどという呼称になります．
ここでラーメン屋のメニューについて考えてみます．
一種類（トッピング除く）のラーメンしかない店では，どのような呼称でも分類の整合性という意味ではまったく問題ありません．
ところが二種類以上のラーメンを提供する店では醤油ラーメンと豚骨ラーメンが並んだ場合は分類の整合性が取れなくなります．
つまり
醤油ラーメン = 出汁［豚骨 or 魚介系 or 鶏がら］ + タレ［醤油］
となり，出汁の主体（最近はダブルスープがデフォルト）ごとに分けて考えられるし，
豚骨ラーメン = 出汁［豚骨］ + タレ［醤油 or 味噌 or 塩］
となり，タレごと（多分豚骨は塩がデフォルト）に分けて考えられるわけです．
いくつかの店では醤油豚骨ラーメン・塩豚骨ラーメン・味噌豚骨ラーメンとしっかり分類をしたメニュー構成の店も存在します．
「こんな細かいことどうでもよい」という考えもあるのだけど，初めて入る店であればこのような分類があるほうが実際に食する前に自分の食べたいものを正確に選ぶことができるわけです．
つまり，しっかりした分類をしている店というのはそれだけで客に対して情報開示およびそれに基づく選択権を与えているわけです．
情報開示という視点は海外に行くともっと顕著になります．
宗教上の問題もあるのでしょうが海外でラーメンのメニューを見ると Soup の説明に必ず Chicken や Pork の表示があります．
とまぁ，店のメニューについての考察はここまでにして，個人的に一番疑問になるのは好きなラーメンについて話すときです．
どのラーメンが好きかという話をするとき，醤油ラーメンや塩ラーメンに対して必ず豚骨ラーメンを押す人がいます．
しかしこれはラーメンの分類という観点でいえばいただけないことです．
ラーメンの好きをタレの分類で選んでいるのか，出汁の分類で選んでいるのか，タレと出汁の組合せの分類で選んでいるのか判然としません．
つまり，
｛醤油ラーメン，塩ラーメン，味噌ラーメン｝
からの選択なのか，
｛豚骨ラーメン，魚介系ラーメン，鶏がらラーメン，．．．｝
からの選択なのか，
｛醤油豚骨ラーメン，塩豚骨ラーメン，味噌豚骨ラーメン，醤油魚介系ラーメン，塩魚介系ラーメン，味噌魚介系ラーメン，醤油
鶏がらラーメン，塩鶏がらラーメン，味噌鶏がらラーメン，．．．｝
からの選択なのかよくわからないということです．
最後の細かい分類をしていみると自分が好きだと思っていたラーメンもどの系統なのか結構意外な点が見えてくるかもしれません．
つまり，塩ラーメンが好きな人でも塩魚介系ラーメンは好きだけど塩鶏がらラーメンはイマイチなんてこともあるかもしれません．
あるいは，豚骨ラーメンが好きな人でも塩豚骨ラーメンは好きだけど味噌豚骨ラーメンはイマイチなんてこともあるかもしれません．
分類を細かくするとそれぞれの要素の影響だけでなく，相互作用まで考えることができます．
ということでラーメンの分類からメニューや好みを考えてみるでした．
ちなみに現在の自分の好きなラーメンは醤油魚介系ラーメンと塩鶏がらラーメンです．
