知識計量的概念
知識計量的研究對象
知識計量學是以知識為研究對象的，因此對知識的界定顯得非常重要。知識是人類社會的重要財富，也是推動人類社會發展的重要因素。因此對知識的研究很早就有，很多知名學者都對知識進行了定義。——知識是可套用於解決問題的有組織信息(Woolf，1980)
——知識是經過組織與分析的信息，因此可以令人了解與套用於解決問題或決策(Turban，1992)
——知識由下列的元素組成:事實與信念、觀點與概念、評斷與期望、方法論與實際技能(Wiig，1993)
——知識是一整套被評估為是正確與真實的，因此用來引導人類思想、行為及溝通的洞察能力、經驗以及流程
——知識是對於數據與信息的評斷與整理，藉以主動引發績效產生、問題解決、決策、學習與教導等能力(Beckman，1997)
——Leonard2Barton(1995)以知識基礎的觀點定義核心能力(core competency)，並將組織核心能力分為四個構面，它們分別是:(1)員工的知識與技能(employee knowledge and skill):包括了科學知識、產業特有的知識、及公司專屬知識。(2)技術系統(physical system):代表了許多工作上可使用的信息與程式，可能包含軟體、硬體與儀器，主要是由過去許多組織成員的知識，所逐漸累積而編纂成的。(3)管理系統(managerial system):組織化的日常資源累積與調度管理，這些管理系統創造了知識取得和流通的管道。
(4)價值觀和規範(value and norm):根植於公司對人性的假設，以及創始人的價值觀。價值觀和規範決定員工應追求和培育何種知識，以及何種知識創造的活動可被容許和鼓勵。
雖然這四個構面的某些層面易為外人所模仿吸收，但是整個系統之間的聯繫和加乘效果，卻難以被轉移或模仿，而這正是公司的策略優勢所在。
——Harris(1996)將知識定義為:知識是信息、文化脈絡以及經驗的組合。其中，文化脈絡為人們看待事情時的觀念，會受到社會價值、宗教信仰、天性以及性別等影響;經驗則是個人從前所獲得的知識;而信息則是在數據經過儲存、分析以及解釋後所產生的，因此信息具有實質內容與目標。知識之所以在數據與信息之上，是因為它更接近行動，它與決策相關。
——Zack(1999)知識是我們從信息中所組成基本的信仰與標準，知識可以分成兩種，一種是事務(thing)，被儲存與使用;另一種是程式(process)，是了解與行動同時發生的。對此定義，似乎說明了知識是為行動或決策做好先備條件。
——知識是一種藉由分析信息來掌握先機的能力，也是開創價值所需要的直接材料。
——在知識管理的領域中，知識指的是具有資產價值的知識，系限定在對公司經營有益的範圍之內。
從以上定義中我們可以總結出知識的幾個重要特徵:(1)知識的實用性。並不是任何信息都可以稱作是知識，知識必須具有實用性，必須是能夠解決解決問題的。可以是某些學術領域的問題，也可是是生產實踐中的問題，所以我們常稱知識為“有用的信息”。我們生活在一個信息泛濫的世界裡，但知識卻是匱乏的。(2)知識的價值性。知識能夠創造價值，這已經是毋庸置疑的事實了。當今的時代又稱為“知識經濟時代”，知識就是力量，知識就是財富，知識可以直接或間接地套用於生產活動從而創造社會價值。(3)知識的動態性。知識與人類活動是密切相關的，知識也常常蘊含在人類活動的過程中，人類的創新活動中就產生了知識。因此我們不該把知識僅僅理解為是一種人類創造的成果，也應該理解為一個動態的過程。了解了知識的定義和一些基本的特點，是進行知識計量的基礎。對如何進行知識計量具有指導意義。
知識計量學研究的對象是知識，在微觀層次上，我們是對知識進行計量。但是在我們生活的巨觀世界中，知識可能有不同的表現形式。例如一種公認的分類是把知識分為隱性知識和顯性知識。顯性知識是用能用文字記錄的知識，而隱性知識是存在於人腦中的知識。知識具有動態性，總是與人類的活動密切相關，因此知識與人類活動所產生的組織、社會等是密切相關的。針對這些特點，知識計量的對象在宏層次上可是分為，對知識成果的計量和對人的計量。對知識成果的計量可以是對文獻的知識計量、對某項發明成果的知識計量等等，對人的計量可以是對個人的知識創造貢獻及潛力的計量，對一個組織、社會知識創新度的計量。
知識計量的特點和作用
知識計量對人的依賴性。知識計量是針對知識單元的，計量對象更加廣泛，包括文獻、 網頁及各種能提取出知識的信息形式，知識的定義和特性也說明，知識是抽象的，有時候甚至沒有具體形式的載體，這無疑給知識計量增加了難度。知識計量人員對知識認知程度的不同可能會造成對知識計量的結果也不同。知識計量人員不僅要具有數學、統計學、計算機技術等方面的知識，也需要具有專業知識、具有敏銳的洞察力、判斷力。知識計量體現了“量變導致質變”。以文獻為例，單獨的一篇文獻可能沒有特別引起人們特別地關注，它所包含的知識量也是非常小的，但是若同時又給出與這篇文獻相關的其他文獻，並且這些文獻的關聯能夠揭示出某種人類未知的知識，那么這些文獻的知識量增加了，比單獨的文獻知識量都要大。但是如何才能找到與文獻相關的其他文獻，並且能夠揭示出某種未知的知識，是重點也是難點。
知識計量的時效性。知識是有用的信息，我們更多地把知識與人類創新結合起來，知識不僅要有用，而且要體現出其創新性。人類社會是不斷發展的，多知識隨著人類認知的提高慢慢轉變成常識或是一些不重要的東西，我們說其知識含量隨時間是在下降的。而有些時候則不然，很多科學家在其生前的一些研究成果都沒有得到高度的重視，在其去世若干年後，其研究成果的重要性才被後人發現，在這種情況下 ,知識量是隨著時間而增加的。
一個學科的興起與人類活動需求是密切相關的，知識計量學的興起也一樣。隨著人們對知識的需求的加深和對知識研究的深入，迫切地需要一個評價標準，可以對知識進行有效的計量，進而進行知識評估。知識計量的作用主要有：對知識產品的合理定價，長久以來，知識產品的定價就是一個備受爭議的問題，如果能對產品的知識含量進行定量的測度，能在知識產品的定價上提供一定的依據；知識資源的有效流通和分配，知識也是一種資源，如果能對知識資源進行有效計量，也能像物質資源一樣有效地進行流通和分配了；衡量社會進步的程度，對社會知識水平的計量是衡量一個社會進步程度的重要指標；對知識創造者貢獻的評價，知識是由人創造的，知識對社會的貢獻有多大，知識創造者對社會的貢獻就有多大，我們應該對知識創造者的貢獻予以肯定並予以適當的獎勵，對一個知識創造者的知識進行計量也是對知識創造者貢獻的評價。
知識計量學利用的技術和方法
知識的特點要求知識計量方法也具有與之相應的特點，知識計量應該分為知識的發現和知識測度兩個方面。——知識的發現。知識比文獻和信息更為抽象 ,知識可能是隱含在人類活動中的 ,或是隱含在大量的信息中的。因此對知識計量首先要發現知識。發現知識的技術方法有： (1) 數據挖掘技術。數據挖掘技術用於從大量的數據中發現隱含的有用知識。是近年來計算機技術的一個研究熱點問題。數據挖掘主要套用遺傳算法、神經網路算法等。(2) 專家法。專家識別也是發現知識的一個重要方法，對某一學科有深入研究的專家，往往具有敏銳的洞察力，能夠識別出重要的研究成果，並予以重視。(3) 其他計量學方法。知識計量學是對其他計量學的深化研究，文獻計量學、科學計量學的研究方法和研究成果可以作為知識計量學的基礎。文獻計量學、科學計量學方法往往也能發現和預測一些重要的研究成果和方向。
——知識的測度。發現了知識以後 ,接下來就是對知識進行有效測度。知識的評價方法是近年來專家學者研究的一個熱點問題。對知識的測度要將定量和定性方法相結合。測度人員不僅需要有相關專業的專業知識，還要具備數學、統計學知識和套用能力，同時能套用先進的計算機方法。
