IBM昆明OA信息化经验总结

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   昆明OA系统应该要从自己做起，但对IBM而言，这代表必须将企业网络中多达200万份的文件予以分类整理。该公司以IBM Research网站的100,000份网页做为起点，如果完全以手工加以整理，这项工作不但成本高昂，而且也会消耗大量的人力。因此IBM的华生研究中心正在开发一系列的工具软件，能够自动将Web网页依据事先编排的树状分类结构加以整理。此一工具的名称为WebCat，取其为Web网页加以分类（categorization）之意。使用该工具，将能轻松为企业内部网络增添信息搜寻功能，而且所需成本与时间只要手工作业的一小部分即可。WebCat所使用的技术，已经有若干即将应用于商业化软件中。

    类似于Internet的Yahoo!，WebCat能够让使用者从树状分类结构中搜寻信息。“我们的终极目标，”信息设计与存取小组的研究员艾瑞克·伯恩（Eric Brown）说道：“在于协助使用者以简单、直觉、而且高效率的方式搜寻所需要的信息。”华生研究中心的研究小组正在开发WebCat的工具软件，可协助系统管理者定义分类结构。最初只要拥有分类的简单构想、或一系列相关的文件；在分类结构定义完成后，WebCat便能够自动将文件予以归类，并且允许使用者浏览被归类于某一主题的所有文件，或者将搜寻的范围限定于特定的类别之中。

    在系统管理者完成分类结构的定义工作后，仍必须以手工将一系列的“训练文件”予以分类并编制索引，然后系统才能够使用k-Nearest Neighbor（kNN）分类运算法则，将尚未分类的文件与已经分类妥当的训练文件加以比对，以便决定后续新增文件的所属类别。

    前述k值通常为50，也就是说必须与至少50份训练文件加以比对，如此才能依据关键词汇出现的频率，判定新文件应该被归类于哪些特定的类别之中。通常每份文件皆能够被同时归纳于多种不同类别之中。类别的多寡系取决于分类的精细度与涵盖范围。较大的涵盖范围代表使用者即使没有挑选最正确的类别加以搜寻，系统也能够为他们找到所需要的信息。分类愈精细，代表被归纳于特定类别的文件，一定与该类别有所关联。如果此一分类程序并未处于全自动的工作模式，则使用者亦可以自行为文件挑选最适当的类别。

    训练文件的数量与分类的方式，攸关此一自动分类系统的成效与工作效率。研究人员建议，应该至少为2,600份训练文件以手工方式编制索引。在拥有充足的基本信息之后，WebCat便应该能够自动将IBM Research企业网络中的文件归纳于330种类别之中。

   
    增进工作效率

    研究小组成员约翰·帕杰指出，定义分类结构并将训练文件予以人工分类，就是一件困难度极高的工作。因此研究小组也开发一种协助管理者挑选适当训练文件的工具软件，采用计分的方式评估每份文件与各种类别的相关性。研究小组也开发多种有助于提升WebCat使用效率的工具软件，例如分类结构管理、指派或重新指派训练文件之类别、产生分类结构报表、与协调项目小组成员…等。

    使用WebCat的另一项效益，乃是系统能够迅速发现网络文件库的“缺口”，也就是经常被其它文件所引用、但却未被单独列为一个类别的主题。这种情形可能出现于某一部门未能将文件刊载于企业网络之中。不过研究小组成员爱德华·苏（Edward So）预测，当大家知道WebCat的效用之后，这种情况发生的频率应该会愈来愈低才对。

    IBM Research近期内将会鼓励作者自行将文件予以分类。其方法乃是在文章中插入代表类别的批注（metatag）。如此一来，便能够提升这篇文章在分类上的正确性。WebCat未来将会提供建议作者如何分类的工具。后续研发工作将能够使WebCat察觉分类错误的文件，并自动予以改正。当然，操作者仍然能够于事后以手动方式调整WebCat自动分类所产生的结果。

    WebCat另一项独到之处在于超级链接的处理方式。本系统除了能够搜寻文件的内容之外，也能够自动追踪超级链接并予以分类。“某些文件，如目录，无法提供足够的信息供程序自动判定类别，”Brown说道：“不过这些文件可能包含指向其它文件的超级链接，如此便能够判定原始文件的分类了。”

   
    精益求精

    另一项正在研发之中的WebCat工具，乃是将相关的文件编成文件群（cluster），然后再为整群文件指定适当的类别。此举将有助于缩短训练文件的筛选工作，并且整个系统的所有文件皆能够加以分类。无法分类的文件群、或者已经包含太多文件的类别，均表示现有的分类结构应该新增一个分类项目。还有被归纳于文件群之中的文件，也能够被视为该类别最佳的训练文件。如果文件被归纳于某一个文件群之中，可能只要判断其中几篇文章的类别，就能决定该文件群所有文件的类别。未来的改进方向亦包括使用者可以随时建议新的类别项目，使分类结构能够不断修正。

    WebCat预定于1999年初在Research的企业网络中展开试用。接下来的工作乃是为IBM企业网络所拥有的200万份文件挑选适当的训练文件。

    企业将能够为数据库增添结构化的搜寻功能，而且所需的成本与时间只要手工作业的一小部分。在WebCat的测试过程之中，使用者可浏览由人类所设计的树状分类结构，但是其内容则是由计算机所产生。

   
    信息提要系统

    搜寻在线文件的最大挑战，在于如何过滤不相干的信息，进而找到自己所需的文件。一般的数据库查询虽然能够产生使用者所需要的信息，不过却不见得能够将其它相关信息一网打尽。这是因为目前的查询处理与信息搜寻技术，尚未进步到足以判断使用者真实意图的缘故。

    为了克服上述限制，并因应数据库所容纳的信息愈来愈多（除了文字之外，亦包含影像、视讯与声音）之现象，位于日本东京的IBM实验室（Tokyo Research Laboratory）已开发出一种信息提要系统。该系统可萃取摘要信息，并以可视化的方式加以呈现，供使用者浏览。例如，研究人员曾经以180,000则日文新闻报导加以测试，当使用者输入〝uchu〞（即中文“宇宙”或“太空”的意思）之后，系统便能够找到598则相关的报导。
   
    若使用传统的数据库系统，则使用者必须自行过滤每则报导的标题，并挑出可能相关的报导。不过信息提要技术却能够提供更多的线索，让使用者迅速掌握未表达于标题之中的信息。

    多种检视模式

    使用者亦能够检视信息的地缘关系，此时系统会显示划分为47个行政区域的日本地图，并以颜色区分各辖区出现相关报导的次数。如此一来，使用者就能够轻易看出Kagoshima（鹿儿岛）乃是太空新闻报导出现最频繁的行政区域。换言之，若操作者以鼠标选择此一行政区，将能够找到较多与太空相关的报导，而不是农业或数学的报导。

    另外还有一种年序检视模式，可显示不同时间所产生的报导数量。以前述的「uchu」关键词搜寻为例，使用者可以发现每当航天飞机发射或返航时，报导的数量便会增加。也有检视关键词使用时机或使用频率的检视模式，不同的检视模式将会随关键词及其分类（如IBM组织结构）不同而有所不同，其中所使用的自然语言处理技术乃是由IBM位于日本东京与纽约华生两个实验室所研发。

    全世界最大的报业集团Yomiuri Shimbun已开始使用此一信息提要系统，以便协助报社编辑与作者过滤数过去11年以来所累积的数百万则报导、照片与图表。

    另外，东京实验室的经理Jung-kook Hong表示，本系统亦应用于日本专利的查询工作。“现在我们能够很迅速地找出IBM或其它竞争者拥有哪些新技术的专利。”他说道。本技术亦应用于大阪国立人类学博物馆中，提供多媒体数据的搜寻服务。“我们认为信息提要系统将能够对企业产生很大的用处。”Hong说道。

    你是谁？知道些什么？——经验的累积与传承

   
    除了迅速找到所需的信息，有时候专家的经验，更能快速有效解决问题。

    如何有效达成组织内经验传承之目的，为落实知识管理的重要步骤之一……

    Geoffrey D. Austrain／黄玠华译

   
    您可能认识一位知识掮客─虽然此人不见得知道问题的解答，但却能够告诉您应该要找谁发问。IBM华生研究中心目前正在以Lotus Notes为基础，开发出一套Expert Network，其目标便是要达到上述目标。尽管如此，Lotus Institute的项目主持人凯特·厄瑞许（Kate Ehrich）却指出，活生生的知识掮客所认识的人，可能仅限定某一领域，不过Expert Network却能够为整个组织提供完整的知识地图。事实上Research的信息技术处长雷瑟（Cathy Lasser）表示，目前已有将这套系统扩大至整个Research的计划。

    找出正确的人选

    去年初，服务于若干Research研究室的科学家被问到，什么是他们工作上最迫切的协助？其中“找到研究主题与我相同的人”乃是名列前茅的项目之一。所以当华生研究中心的群组协力运算经理鲍伯‧伊士顿于前年三月听到厄瑞许描述Expert Network时，他立刻觉得此一系统是许多研究人员的梦想。“当凯特表示她正在为此一软件寻找适当的测试地点时，”伊士顿说道：“我们很快就表达试用的意愿。”

    厄瑞许在华生研究中心召开若干次说明会。在这种会议之中，由与会者仿真这套应用系统的作用。他们将自己的基本资料贴在墙上，接着绕行会议室一圈，看是否有其它人所张贴的基本数据，与自己事先写在纸上的问题相吻合。其中有一位女士希望能够找到曾经参与类似项目的同仁。结果她顺利在会议室里面找到符合条件的人。

   
    设立专家网络

    该应用系统乃是由两种不同的信息所构成：显性信息、与隐性信息。前者来自现有人员所提供的基本资料。这些基本数据可显示每个人的工作内容，研究成果、目前的项目、工作以外的专长…等。其它信息则是透过追踪每个人所造访的Web网页所搜集而得。“这种就是所谓的隐性信息，”厄瑞许说道：“这种信息通常不会显示于正式的记录之中。”

    关键在于研究人员愿意公开哪些信息与哪些人分享。最后厄瑞许发现，大多数人都愿意与其它人分享与工作有关的信息。“像电话号码这种信息，”她说道：“大家就不愿意公开，仅能够提供给相同项目的成员。这提醒我们个人隐私的维护，在做法上还是要讲究弹性。”

    拿捏分寸

    拥有社会与人类行为学位的厄瑞许认为，这套系统的接受程度高低，组织文化的影响力可能大于技术问题。从这种角度观察，在目前这种强调利己主义的社会理，提倡分享的概念似乎有些不自然。要怎样做才能够让大家愿意使用一套自己努力成果被别人所用的系统？“办法之一乃是将提供信息列为每个人的工作职掌之一。”厄瑞许说道。然后再辅以适当的奖惩办法，或许能够提升大家贡献信息的意愿。

    本系统在推动上可能遭遇的另一项负面因素，在于大家害怕找错咨询的对象。为了解决此一问题，这套系统提供一个“双方皆认识的人”的模块。“每次您找到一个人名，本功能就会告知你们所共同认识的人有哪些。”厄瑞许说道。“接下来，您就能够带着双方共同的话题去拜访这个人了。”共同认识的人乃是透过追踪电子邮件的收发记录加以整理而得。

    对于被询问的对象而言，他们的顾虑乃是可能会被太多人骚扰。“我们很自然会想到是否有某种技术能够解决此一问题。”厄瑞许说道：“我们发现只要在基本数据里加一项问题「您愿意接受其它人的查询吗？」并将他们所填的回答作为过滤搜寻结果的条件。另一种办法乃是将搜寻结果指向其它人。如此一来，某些人便会成为该组织中有关于特定领域的咨询对象。”

    采用此种知识管理系统的组织，应该能够获得非常巨大的效益。“我们拥有全世界最优秀的研究人员，不过除非我们能够有效地找到各种领域的专家与专业知识，否则我们所展现出来的竞争力仍无法与我们所拥有的人才相匹配。”厄瑞许说道：“您将能够搜寻组织最伟大的资产─储存于脑中的知识，即使在最初并不认识任何人也没关系。”

    Geoffrey D. Austrain曾经担任IBM Think杂志的资深编辑，目前为自由作者。

    信息共享与群组讨论——建立网络虚拟社群

   昆明OA系统并非新的观念，只不过最近大家才发现它的重要性。
    不过还是有些新的技术，协助组织建立更好的机制，
    进一步增进团队合作的创造力与生产力。
    例如建立虚拟的网络社群……

    Chuck Boyer／黄玠华译

   
    虚拟社群建立的原始目的，乃是希望克服电子邮件与网络聊天室给人那种硬梆梆、无人性的感觉。“我们希望大家愿意使用数字化系统，并提供最自然的沟通方式。”IBM华生研究中心的行为科学家温迪‧凯罗格（Wendy Kellogg）说道。其研究成果为一套名为Babble的计算机会议系统。使用本系统，与会者将能够互相交谈、从事研究、脑力激荡、检讨过去的会议记录、发问、开玩笑…等。

    虽然现有的在线沟通方式，如电子邮件、聊天程序、新闻讨论群组、瞬间讯息传递等，也能够提供上述功能，不过Babble研究小组仍然决定重新设计此一系统，使人际沟通产生全新的风貌。研究小组企图克服的主要问题之一，在于在线交谈经常会出现偏离主题的情形，这是因为在线沟通欠缺视觉与气氛予以辅助的缘故。Babble将透过实验的方式，提供各种增进社交气氛的辅助功能，让在线沟通变得更有效率。

    Babble目前呈现的风貌乃是由戴维·史密斯（David N. Smith）所设计，并与他的同事共同修饰而成。基本上这是套高度可携、且弹性极高的工作群组沟通机制，可依据社交习惯设定不同“规则”。Babble研究小组承认他们的研究成果虽然还不够成熟，不过却极可能在未来成为虚拟社群运作所不可或缺的工具。

   
    打破成规

    Babble研究小组先将严谨的群组合作规范予以破坏，然后发现另一种更好的新办法，可以支持中小型工作群组在不同地点与不同时间分工合作的情况。证明之一：汤姆·艾瑞克森（Tom Erickson）乃是一位家住在明尼亚波里斯市的电子通勤者，而戴维·史密斯则是来自康乃狄克州。小组成员在出差时能够经常进入Babble系统，交换研讨会的见闻与重点、讨论或查询等。与电子邮件不同之处，在于Babble的交谈乃是以单一的视界（view）加以呈现，并以使用者所定义的主题加以区分。这种方式有助于使交谈的内容集中于特定的主题，并减少追踪电子邮件往返过程，以便厘清问题来龙去脉的次数。另外，本系统也与新闻讨论群组或讨论数据库有所不同，因为Babble不需要设置系统协调者，并且亦能够支持实时交谈。
Babble够让每次会谈的参加者都拥有个别的设定。有时候所有人可聚集于公用会议室里面交谈。有时候两三人会暂时离席进行私下讨论。甚至不需要立即响应。通常，小组成员会将公用会议室的讨论情况投射于办公室或实验室的墙上，然后就继续处理其它事情，如此便能够随时注意会议进行的动态。而且，如果情况允许，与会者也能够开个小玩笑，就好像真实的会议一样。
   
    研究小组成员凯罗格表示，这种“轻松”的开会方式，“让大家能够自然地表达自己的意见。这套系统让所有与会者觉得自己是小组的一部分。有时候，大家其实并不想沟通，只想讲话而已。”在家工作的艾瑞克森也承认，“如果有人在公用会议室里面表示自己必须退席去接小孩，透过这种微不足道的讯息，就能够让其它人认识他们所沟通的对象。如此一来，自己就会产生与整个团队有密切关联的感觉。”

   
    模拟社交气氛

    Babble之所以能够创造人际间较亲密的感觉，其关键在于Babble窗口上缘的“社交代理人”（social proxy）。每一个圆圈代表目前正在进行讨论的主题，每一位参加者则是以不同的色点加以表示。目前正在发表意见或聆听讨论内容的人，其色点系位于圆圈的中央。而态度较不积极的开会者，其色点则会缓慢移动至外围。如果有人私下交谈，其色点则会被移到圆圈之外。“你一眼就能够看出哪些人正在参与讨论，还有大家对于哪些主题较感兴趣。”凯罗格说道。Babble以可视化的方式代表与会者，并呈现他们目前的状态，将能够为虚拟的网络空间创造类似于真实世界的社交气氛。
   
    研究小组也在研究某种关联性时间戳记。例如，当A发表意见时，B可能想要有所响应，但是时机却在一两个小时之后。因此，在B的响应之旁，除了显示该响应的发表时间外，也应注记“一小时”或“一天之后”，如此才能够让所有人对会议的进行速度一目了然，此乃一般时间戳记所无法立即呈现的信息。另一项改良则是在响应某人的意见之前，询问是否要通知该人、或其它人员。

    Babble也能够成为一种良好的知识管理工具。研究小组正在开发对话压缩技术，以及调查群组成员对于某一新构想的反应态度的技术。研究人员也在研究从冗长的文件中摘录重点的技术，并将所摘录的相关重点贴附于该位发言者的意见之后。

    虽然此一研究计划目前进行只有一年多的时间，Babble已经供应给研究小组以外的人员加以测试，并获得相当正面的评价。一位在研究小组中见习的学生说道：“即使没有真正用过的人，也能够感觉到这套系统确实非常特殊。”最特殊的地方，当然是使用Babble时，即使在抽象的网络空间中，使用者也能够有活生生的感觉。

    由于此一研究计划所获得的启发，研究中心遂成立一个新的社会运算（social computing）部门，负责人为凯罗格，经费则来自一项“探险性”的研究基金。新部门将致力于运用数字系统，呈现人类或社会的行为，并进一步增进团队合作的创造力与生产力。