ブレインフィルタリング: PKMとPIMの間の失われたリンク?

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論文 · 2009年1月

ポイント

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ブレインフィルタリングを使用して、情報を管理(PIM)したり知識を蓄えたりしている

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要旨

序論

PKMの概念と実践は、まだ研究者によって深く探究されていない(Pauleen, 2009)。本研究は、PKMについてより多くの洞察を得るために実施された。特に、情報を探索して知識を創造する過程で、大学院生とそのPKMへのアプローチを検討している。より具体的には、本論文は、大学院生が実践し理解しているPKMとPIMの関係、およびこれらの実践に対する技術の影響について検討する。

文献レビュー

個人情報管理(PIM)

これは、個人が後で使用するために個人情報を保存する活動である(Bergman, Behty-Maron and Nachmias, 2007)。個人知識は、自分の仕事や生活に関連する情報を特定し、その新しい情報を意味のある有用なものとして整理するために使用される(Jefferson, 2006)。情報が関連しているかどうかを判断する能力は、おそらく経験とともに向上する。

Jones and Teevan (2007)は、PIMを以下の活動に分類している:

情報探索、情報保持、組織化、情報維持。

彼らは、情報探索を「発見」と「再発見」として説明している。「発見」は、個人の何らかの目標を満たすための情報探索である。World Wide WebやLibraryデータベースなどの技術がよく使用される(Wilson, 2000)。「再発見」は、以前に見た情報を見つける過程であり、個人がその情報項目の関連性と価値を判断した「情報保持」行動に基づいている。

これに続いて情報の組織化があり、後で検索できるように情報を保存する際にどのように表現するかが問題となる(Jones and Teevan, 2007)。その後、情報メンテナンスが必要となり、情報の構成と保存、情報の保存方法、およびいつその情報が不要になるかを個人が決定する必要がある(ibid)。

Barreau (1995)は、PIMの5つの活動を挙げている。それは、取得、組織化と保存、維持、検索、出力である。PIMは、オペレーティングシステム、メールボックス、ブラウザなど、パーソナルコンピューター環境で見られる技術によってサポートされるシステムとして説明されている(ibid)。PIMシステムは、情報の検索、保存、管理がコンピューターベースの活動の基本的な側面であるため、普及している。コンピューターユーザーは、日常的に技術を通じて個人情報を管理している(ibid)。

PIMは、個人が情報を見つけ、管理し、利用すると、それが個人の知識の一部になるという点で、PKMとつながっている。

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個人知識管理(PKM)

PKMは、アンダーソンスクールで概念的フレームワークとして組織化された(Frand and Hixon, 1999)。これは、個人が重要だと考える情報を組織化し統合する方法である。これは、個人にとって何かを意味する情報を発見し評価するプロセスであり、その結果、個人の知識ベースが拡大する。Avery、Brooks、Brown、Doresey、O'Connor (2003)は、個人知識管理を一連の学習スキルと考えている: 情報の検索、情報の保護、情報の評価、情報の組織化、情報に関する共同作業、情報の分析、情報の保護、情報の提示。彼らは、PKMにおける情報技術の役割を強調している。技術は、大量の情報にアクセスし、検索し、保存する手段となっている。彼らは、この問題に対処するためのフレームワークが必要であり、PKMが適切な戦略であると考えている:

「PKMは...情報の獲得とその後の知識への変換に必要な知的・実践的プロセスについて、共通の言語と共通の理解を提供することを約束する」(Avery et al., 2003)。

Jefferson (2006)は、PKMが個人のスキルとプロセスを融合する概念的フレームワークであると主張している。Jeffersonは、技術は単なる支援ツールに過ぎず、個人は情報の検索、処理、フィルタリング、構造化、保存、保護を可能にするPIMスキルを持っている必要があると主張している。

PKMは、個人が自分の知識と能力の限界について自覚を持っていることを前提としている(Avery et al., 2003)。個人は、自分が知っていることと知らないことを理解し、必要なときに新しい知識を獲得し新しい情報にアクセスする方法を持っている(ibid)。PKMの中核は「個人的探究」- 発見し、つながり、学び、探索する探求 - である(Clemente and Pollara, 2005)。

大学院教育

大学院生は、学術研究の過程で膨大な量の情報を管理している。情報の獲得と処理は知識創造につながり、これが学習と研究の戦略や方法に影響を与える(Zuber-Skerrit, 2005)。大学院生は情報を検索し、それを知識に変換しなければならない。情報を見つける方法は大学院生にとって不可欠であり、必要なときにその情報に再度アクセスし、個人的な知識の生成に使用する方法を見つけなければならない(Miller, 2005)。

学部教育で経験したことについての期待は様々である。大学院生は新しいスキルを身につける必要がある(Fischer and Zigmond, 1998)。学部教育と大学院教育の構造と期待は大きく異なる。

カーネギーメロン大学のIndira Nair博士は、この移行プロセスを次のように説明している: 「学生は学部時代には知識の『消費者』であり、大学院生になると新しい知識の『創造者』になります」(Fischer and Zigmond, 1998, p.31)。したがって、大学院生は「既知のことを超えて、質問し、答えを求め、自分の発見を評価しなければなりません」(ibid)。さらに、大学院生は自分で課題と目標を設定するため、自分の達成に責任を負う。

情報資源が必要であり、これらの資源から取得した情報と知識の個人的な管理が、学生がこれらの課題と目標を達成する能力に影響を与えるだろう。

研究方法

本研究の目的は、大学院教育においてPIMとPKMがどのように技術と併用して使用されているかを調査することであった。これは比較的新しい研究分野における探索的研究であるため、質的な帰納的アプローチが使用された。質的方法は、人々の世界観と、彼らが環境とどのように相互作用し理解しているかについての理解を提供することを目的としている(Creswell, 1994)。データを収集するために、ニュージーランドの大学の情報管理学部の大学院生7名にインタビューを行った。目的的サンプリングが使用された。なぜなら、研究対象のプロセスが「最も発生する可能性が高い」のはこれらの個人だからである。彼らは学術研究において常にPIMとPKMを使用しているからである。インタビューにより、研究参加者から豊かで複雑な情報を明らかにすることができた。各インタビューは20〜40分続き、録音され転写された。メモが取られ、適切な場合はプロービング質問が行われた。以下の表は、インタビューを行った大学院生の種類と、技術リソースとデバイスの使用に関する背景情報を示している。

参加者 学習レベル 技術リソース 使用している技術デバイス

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データ分析にはグラウンデッド・セオリーのコーディング技法が使用された。Glaser and Strauss (1976)によると、グラウンデッド・セオリーは質的データから理論を生成するために使用される帰納的アプローチである。この技法は、トランスクリプトから共通のコードカテゴリーを分析し探すために使用された(Creswell, 1994; Glaser and Strauss, 1976; Oates, 2006)。オープン、軸、選択の3段階のコーディングが使用された(Oates, 2006; Strauss and Corbin, 1990)。オープンコーディングは、データから見出されたカテゴリーに最初にラベルを付ける過程であり、これは軸コーディングにつながる。軸コーディングでは、オープンコードの関係を見出すためにより高いレベルの分類が行われる。選択コーディングは、調査に最も重要なカテゴリー間の関係に焦点を当てるために使用される。この関係はモデルとして提示される場合がある。インタビューデータから開発された主要な3つのカテゴリーを以下に示す。高次のカテゴリーに使用される用語のうち、個人情報管理と個人知識管理は文献から引用している。

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図1. 個人情報管理の概念カテゴリー

図1は、「個人情報管理」というカテゴリーが、情報の再アクセス、バックアップ、アーカイブ、保存、検索などのスキルに関連するオープンコードに基づいていることを示している。

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図2. ブレインフィルタリングの概念カテゴリー

図2は、「ブレインフィルタリング」というカテゴリーが、どの情報を探すか、何を保持するかを決定する方法についての大学院生の説明から生成されたことを示している。ブレインフィルタリングには、選択的に保持する、キーワード、関連性、量、具体性などのコードが含まれる。

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図3. 個人知識管理の概念カテゴリー

図3は、「個人知識管理」というカテゴリーが、学生が新しい情報を継続的に学習し、経験と価値観を通じてすでに知っていることに照らしてそれを評価する方法を説明するコードを含んでいることを示している。

調査結果と考察

このセクションでは、インタビューから得られた調査結果について議論する。まず概念カテゴリーを説明し、次に現在のPIMとPKM文献と照らし合わせて評価する。その後、大学院生による技術の使用について議論する。

個人情報管理

データから導き出されたPIMに関連するコード - 検索、保存、バックアップ、アーカイブ、再アクセス - は、Barreau (1995)およびJones and Teevan (2007)が説明しているプロセスと類似している。検索プロセスには、研究に必要な学術論文や学会論文などの情報を探し、保存することが含まれる。保存とアーカイブには、後で再アクセスできるように情報を整理することが含まれる(ibid)。また、元のファイルに何かあった場合に備えて、情報のバックアップも行われる。

学生は、PIMについて質問されたとき、これらの個人情報管理スキルを実証した。ある学生は自分の活動を次のように説明した:

「情報管理は重要です。なぜなら、私が得た情報を...後で検索できるように管理する必要があるからです。情報リソースを通じて取得した情報は...すべて異なるフォルダに保存し、サブフォルダも作成してフォルダに適切な名前を付けます。そうすることで、後で文書を見たいときに、分類しているので簡単に文書を取得できます。」(参加者D)

このプロセスは、フォルダが学生の好みに応じて分類されていれば、情報に簡単にアクセスできることを示唆している。各フォルダの名前をどのように決定するかは個人的なものである。なぜなら、おそらく自分だけが理解できる意味のある方法で分類しているからである。これは別の学生によってさらに強調されている:

「現在、私が保存する各記事について...まず2008年などの年を使い、次にダッシュを入れ、主な著者、もう1つダッシュを入れ、そして記事のタイトルを入れます。すべての記事にこの構造を使用することで、簡単にアクセスできます。」(参加者F)

この学生は、情報を効果的に保存、検索、再アクセスすることが重要だと認識していた。大学院生、特に博士課程の学生は、学術論文、学会論文、書籍など、多数の情報源を扱っている。これらの情報源を意味のある方法で保存し、研究調査全体を通じてアクセスできるようにすることが不可欠である。学生は、情報を整理する際に個人的なアプローチが必要であることを認識していた:

「現在行っているすべての研究に対して、常に使用する特定のアプローチがない場合...コンピューターのどこかに保存した記事を探すのに時間を無駄にしています。」(参加者G)

学生は、PIMを支援するために技術を使用していた。図書館データベースやオンラインの学術ジャーナルなどの情報リソースが、研究に必要な情報を検索するために使用された。研究に適切な情報源を選択する際、各電子ファイルに名前を付け保存する際に個人的に意味のあるアプローチが取られた。これにより、後でファイルを見つけやすくなった。電子的に保存することを好む学生もいれば、紙ベースで保存することを好む学生もいた。しかし、多くの記事やその他の学術情報源が使用されるため、再アクセスが容易になるという理由から、電子的に保存する方が効果的である。ある学生は次のように説明している:

「記事を紙ベースで読んでから、どこかコンピューターに保存するのがとても良いです。なぜなら、再アクセスがはるかに簡単だからです。私は印刷して持ち帰って読みます...そして読み終わったら棚に置くだけです。しかし、コンピューターを通じてかなり頻繁に再アクセスします...だから電子的に保存して再アクセスする方が好きです。」(参加者F)

学生は、電子ファイルをバックアップしないと起こりうる結果を認識している。彼らは情報源の所在を特定するのに多くの時間と労力を費やしている。学生は自分で作業を失ったことがあるか、作業を失った同僚がいることを知っている。

「学生はハードウェアの故障に気づいていません。そして、USBキーが壊れてしまったことに気づく前に、すでに20時間分のレポートを作成している人もいます...そしてこの作業は失われてしまいます。だから私はこのことをよく認識しており、毎週システムのすべてをバックアップしています。」(参加者A)

2番目の主要カテゴリーであるブレインフィルタリングは、データから浮かび上がった。

ブレインフィルタリング

研究テーマを念頭に置いて、学生はどのような情報を探すべきかについてのアイデアを持っている。「ブレインフィルタリング」という用語は、学生が個人的な知識として取り入れる必要のある情報を特定する方法を表している。ブレインフィルタリングは、どの情報が関連しているか、どのような目的で使用されるかを判断するために使用されるプロセスである。経験、意味づけ、批判的思考などのPKM属性が、価値のある情報を特定するために使用される。ある学生は、ブレインフィルタリングを次のように説明している:

「情報を見たとき、それが私の関心事に関連する情報として直接ブレインフィルターに入ってきます...何かを読んで、それが関連していると思います...それが必要だと。」(参加者B)

Skyttner (1998)は、このブレインフィルタリングのプロセスに関連するデータ、情報、知識の関係について、次のような定義を提供している:

「データが私たちの感覚に届き、何かが変化したり進行中であることを認識させると、それが情報を与えると言われます。つまり、私たちが認識しているデータの認知的または物理的表現を持っているということです。言い換えれば、私たちは情報を得たのです。より高度な精神プロセスを使用して情報に意味と理解を割り当てることで、知識について語ることができるようになります。」(Skyttner, 1998, p.889)

大学院生は知識の創造者であり、学部生時代の単なる知識の消費者からの明確な進歩を示している(ibid)。大学院生として、彼らは既知のことを超えて、質問し、結果を普及させる(ibid)。ブレインフィルタリングには、どの情報が有用であるか、そしてこの情報がどのように意味と理解を提供するかを判断することが含まれる。保存と再利用のために情報を選択することは、この参加者によって次のように説明されている:

「情報で常に過負荷状態になっています。あなたは一種のフィルターとなり、研究に関連するあらゆるものを掴む必要があります。そして、それらを構造化し、識別し、将来の研究を容易にするさまざまなカテゴリーに分類しようとします。」(参加者A)

大学院教育は、学生にこのブレインフィルタリングのプロセスを意識させる。これは、職場や学部生時代には獲得していなかった可能性がある。彼らはブレインフィルタリングを使用して情報を効率的に管理している。そうすることで、関連性のない情報をフィルタリングする方法についての個人的な知識を増やしている。

個人知識管理

Davenport and Prusak (1998, p.5)による実用的知識の定義 -「枠組みのある経験、価値観、文脈情報、専門的洞察の流動的な混合物で、新しい経験や情報を評価し組み込むためのフレームワークを提供する」- は、個人が新しい経験や情報に対処するためのフレームワークとして、常に学習環境にさらされていることを示唆している。このセクションでは、この実用的知識の概念をフレームワークとして使用してPKMを評価する。まず価値観を評価し、次に経験、専門的洞察、意味づけを評価する。

価値観は個人の行動に影響を与える:「異なる価値観を持つ人々は同じ状況で異なるものを『見る』のであり、彼らの価値観によって知識を組織化する」(ibid, p.12)。以下の2つの引用は、異なる学生が情報管理をどのように見ているかを示している:

「情報が構造化されているのが好きではないことがわかりました。年度初めには文献レビューの方法がわからなかったので、講師が勧めた手順...整頓されたメモを取るなど...に従いました。そして試してみましたが...頭の中が混乱して、整頓されているときは何も見つけられませんでした。でも大きな混沌としているときは、すべてがどこにあるかを知っていました。」(参加者C)

「優等学位の過程で、システムを通して作業する必要があることを学びました。博士課程を始めたとき、優等学位の研究から読んだ記事が頭に浮かんでいましたが、それらにどこでアクセスするか、再び見つけ出すかがわからないことに気づきました...このように作業を続けると、300〜400の記事を含む研究論文を作成するのが難しくなることに気づきました。」(参加者F)

博士課程の学生は、増加する数の学術論文に対処するために、構造化された管理アプローチを持つことが重要であることを認識した。ほとんどの博士課程の学生は、効率的な個人管理システムが必要であることを認識した。情報量が増加するにつれて、PIMのレベルも向上した。この理解は、PKMカテゴリーのコードの基礎となっている: 意味づけ、経験、専門的洞察。この学生は次のように説明している:

「知識は経験を通じて獲得されるスキルです。スキルは以前の理解の経験から来ます。もちろん、知識は私の以前のスキルの理解です。」(参加者D)

これらのスキルは、個人の専門性を形成する経験から生まれる。Davenport and Prusak (1998)は、「経験」と「専門家」は関連する言葉であり、専門家とは過去および新しい経験を通じて開発された主題に関する知識を持つ人々であると説明している。経験により、個人は現在起こっていることと過去に起こったことの間のつながりを形成することができる。

経験は、個人に状況に応じて行動することを教える。これは、博士課程の研究でPIMシステムの必要性を認識した学生の例で示されている。以前の優等学位の研究では、PIMシステムを開発していなかった。博士課程に進んだ後、学生は重要な情報を効率的に検索できるPIMの重要性を学んだ。

意味づけに関しては、学生は受け取った新しい情報を個人の知識ベースに組み込むために、自分自身の文脈を適用する。これは、個人的な知識に対する学生の認識の説明に見ることができる:

「数か月前に書いたメモを見返しても、その文脈を思い出せません。当時は意味があると思っていたかもしれませんが、つながりがありません。だから個人的なものにするには、あなたが行っていることの文脈の中で意味のあるものとのつながりです。もう一つは、私が関連付けられる言語です。専門用語ではなく、私がつながりを持てる用語が使用されています。だから私の経験に関連しています。」(参加者E)

次のセクションでは、PIM、PKM、ブレインフィルタリングの関係をモデル化し、技術の役割を紹介する。

PKMとPIMのリンク

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図4は、ブレインフィルタリングがPKMとPIMをどのようにリンクしているかを示している。

図4の矢印は、PKM、PIM、ブレインフィルタリングの間の関係の再帰的な性質を示している。調査結果が示すように、学生のこれら3つの分野での能力は通常、教師や指導教員から学び、試行錯誤を通じて経験を積むにつれて、時間とともに向上する。Davenport and Prusak (1998)は、実用的知識を、個人の既存の知識ベースに追加される情報の絶え間ない学習と更新として定義している。情報源の検索と保存の過程でブレインフィルタリングの学習経験を通じて、個人の知識が成長し、学生はより効果的に情報を管理できるようになる。PKMは情報リテラシーの不可欠な前提条件であり、情報が必要な時期を認識し、必要な情報を見つけ(PIM)、評価し(ブレインフィルタリング)、効果的に(PKM)使用することにつながる(ALA, 1998)。

技術の重要な役割

調査結果と考察は、技術が学生のPIM、ブレインフィルタリング、PKMスキルを支援する上で重要な役割を果たしていることを示している。技術はこれらのプロセスにいくつかの方法で影響を与えた。まず、技術は学生に必要な情報リソース(インターネット、図書館データベース、オンラインジャーナル、学会論文の電子版など)へのアクセスを提供した。すべての学生がこれらの情報リソースにアクセスするためにインターネットを使用した:

「インターネットは銀行です...アイデアを得ることができる巨大なネットワークです。」(参加者D)

インターネットにより、学生は「情報探索」(Jones and Teevan, 2007)を行い、ブレインフィルタリングスキルを使用して関連情報を特定することができる。図書館データベースやインターネットで情報を見つけるためには、関連性のない情報源と関連性のある情報源を区別できる必要があるため、PIMとブレインフィルタリングの間には相互依存関係がある。研究を続け、ブレインフィルタリングスキルを実践するにつれて、この経験がPKMスキルに追加される。

技術は「機械的サポート」としても使用される。学生はPIMとPKMスキルを向上させるために、技術アプリケーションとデバイスを使用した。前述のように、情報は学生の個人的な管理アプローチに従って整理される。この個人的アプローチは、価値観と経験から形成されるが、技術や大量の情報を扱う中でも形成される(Avery et al., 2003)。学生は技術との関係を通じて個人的な管理システムを開発した:

「Google検索があり、コンピューター上の何でも検索できます。それが私が使用する主なものの1つです。引用や面接で使用された2つの単語を思い出した場合、それを見つける最良の方法は、ノートパソコンに行き、Google検索にキーワードを入力することです。」(参加者E)

学生は大量の情報を処理しているが、精神的な容量は一定量しか処理できない。知識と情報を保存するには、人間の心以外の「デバイス」が必要である。Google Desktopやモバイルデバイスなどの技術が知識リポジトリとして使用される。

経験の重要性

Davenport and Prusak (1998)が実用的知識の定義で言及している「経験」と「情報」は、博士課程の学生がブレインフィルタリングとPIMスキルを使用する際の増加する容易さを見ると明らかである。博士課程の学生は自分の成功に全面的に責任を負っている。優等学位では、図書館データベースなどの情報リソースの使用方法や文献レビューの書き方が指導された。研究を続けるにつれて、PIMの経験が増え、ブレインフィルタリングスキルが向上する。知識労働者として、彼らは研究を進める中で常にブレインフィルタリングとPIMスキルを適用している。彼らは自分の成功に責任を負っており(Fischer and Zigmond, 1998)、大学院教育で開発したこれらのスキルを使用している。

限界

これらの調査結果と考察はPKMとPIMの概念に洞察を提供しているが、明らかな限界がある。第一に、この研究はニュージーランドの大学の情報管理学部の大学院生のみにインタビューを行った。これらの学生の視点、特に技術に対する視点は、他の学部や学科の大学院生とは異なる可能性がある。この研究の調査結果には、さらなる確認が必要であり、より広範囲な調査が必要である。第二に、研究を実施する時間的制約のため、インタビュー対象者の数が少なかった。

結論

大学院生は、経験、学習、および関連情報を検索するための技術の使用を組み合わせることで、ブレインフィルタリングの方法を学ぶ。ブレインフィルタリングは、この研究で学生が使用した用語であり、学生がどの情報が有用で関連しているかを特定する方法を反映している。研究を進めるにつれて、学生はブレインフィルタリングの使用を増やすことで個人的な知識が成長する新しい学習環境にさらされる。

ブレインフィルタリングは、職場では習得しない可能性があるが、大学院教育では必要に迫られて学ぶスキルである。文献を継続的に検索するにつれて、ブレインフィルタリングスキルが向上し、PIMスキルがより効率的かつ効果的になる。

技術は情報源を提供するだけでなく、学生がブレインフィルタリングスキルを開発できるようにし、情報の取り扱いと保存の面で「機械的サポート」の形態となる。学生が自分のPIMとPKMスキルを使用し開発できる特定の技術を好むことが発見され、学生と選択したアプリケーションおよびデバイスとの間に共生関係があることが示された。大学院生は、技術なしでは研究を完了するのは困難だと同意した。なぜなら、技術は最新の文献へのアクセスを提供し、PIMスキルを支援するからである。