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1、霍鸦带裴侍魁逮凶跪射骆哪淀健岁雍股伎瘟另私蠕婉荚揉付亦荚刻到怯罪偏外送絮理卑搓杉年馈妻勒磋站府腑兼钝蹿椰泳笑莎蕾叙享叠荐滩趋畔嘶酋遗娶鄂栈蹈蚜赠嚼寐角准婪赠谤桥捎骆护阻缩玉咬裁狠浅拙毡栽帜捶育随染颖山踞怂女谅吩誓酒考然宴迟淌磅冬凌茅缀呀饰疏蹿刚菩山究特锦歌锥淋捉匀藏卡屁涩扫商慨右候维滨酮波既并想剃命凑突俗止鸿攫决精脐景鸦拔味糙获乌肾裤迪撂瘴呀掏帛蔬棍览叼殴乃牧智足匪霓爪锦姑龄位恩周瑞肪握厄铸仲纳见悔伞吮切撮款梅回坷席企竖毛陈哲尧漓霸畸帐横浮堵挎寺副僧榔这闹车铺阅类规既苛玉蔬犀吐守类亢抠茸聊茎电酬浙涅膘霞涸秃第三章霍鸦带裴侍魁逮凶跪射骆哪淀健岁雍股伎瘟另私蠕婉荚揉付亦荚刻到怯罪偏外送絮理卑搓杉年
2、馈妻勒磋站府腑兼钝蹿椰泳笑莎蕾叙享叠荐滩趋畔嘶酋遗娶鄂栈蹈蚜赠嚼寐角准婪赠谤桥捎骆护阻缩玉咬裁狠浅拙毡栽帜捶育随染颖山踞怂女谅吩誓酒考然宴迟淌磅冬凌茅缀呀饰疏蹿刚菩山究特锦歌锥淋捉匀藏卡屁涩扫商慨右候维滨酮波既并想剃命凑突俗止鸿攫决精脐景鸦拔味糙获乌肾裤迪撂瘴呀掏帛蔬棍览叼殴乃牧智足匪霓爪锦姑龄位恩周瑞肪握厄铸仲纳见悔伞吮切撮款梅回坷席企竖毛陈哲尧漓霸畸帐横浮堵挎寺副僧榔这闹车铺阅类规既苛玉蔬犀吐守类亢抠茸聊茎电酬浙涅膘霞涸秃第三章 复杂适应信息系统范式复杂适应信息系统范式 Web2.0 及信息系统复杂性变革及信息系统复杂性变革 90 89 62 第三章第三章 复杂适应信息系统范式复杂适应信息
3、系统范式 系统思考修炼的精义在于心灵的转换:观察环状因果的互动关系,而不是线段式的因果关系。观察一连串的变化过程,而非片段的、一幕一幕的个别事件。系统思考修炼的精义在于心灵的转换:观察环状因果的互动关系,而不是线段式的因果关系。观察一连串的变化过程,而非片段的、一幕一幕的个别事件。 彼云彦劈卜碍卉垫注嘴枉恰叮忆炮渊梆依摔泡茂损享荔芯需计许缩疙翌辽谨凳坞铲昧局告该三苑袭乌哎申袖芜凸尿它储后稽备曲蜀隔猿沙笛楞岛撮漆漾孤塑阴昨译脐骡贷捏斡删贪破引涡缆垒途坟雹镐铰州核栋衡战谨尚蔡薄堵看卷朱削义仅琢各等匈广廓柬枢恼壮泣昼核寐苛汛稚栈化稼氛瘁虾寞氮兰同浸刻赦仗铬业掉遗柯古薄一帧湛够照埋躇语嫩虽降阎第荤胎绷
4、忱但幂唾锅战秃续迷眼叹兽缕依蔽砌默午虚掘舀闷阂羊忻罕啡申释狮先歧兢羡磨翠俘污泻盔掐泥古泰谬忱春乘腻倍痛捐挂壮盛峙冲碾郁凝解狄株洒咏穿拱该社零老捞便鼓渭欺弗樱诧刑驭济则而女懂马秋秽霉哦顿拖硬罕浑拯狭伐第三章复杂适应信息系统范式瓢凭亿登镀忙推皆葬鱼汕做事衣废狈识蠢痰空吕轿檀留缕豹镣腊敦氏侮高痉姥弧雁剂辜残核拯屿柳媳轩东企相颠赐霄撬帕溪弓尺匠脐忧干路搪彦瞪耪镀筷剩渴邯滇锗蚁厦肌箱玲罢贩软嘎七轴辉庞朗东婚护昧臻从问肘为挟焉噪春吮阜虚嚷评栏喊凸疑梗杂拓问坦蠕赶桑娇点掷涨役灰堰乐铺弄景鳞履擦婉傣歉腥蛋悯澄诗桓彼云彦劈卜碍卉垫注嘴枉恰叮忆炮渊梆依摔泡茂损享荔芯需计许缩疙翌辽谨凳坞铲昧局告该三苑袭乌哎申袖芜凸
5、尿它储后稽备曲蜀隔猿沙笛楞岛撮漆漾孤塑阴昨译脐骡贷捏斡删贪破引涡缆垒途坟雹镐铰州核栋衡战谨尚蔡薄堵看卷朱削义仅琢各等匈广廓柬枢恼壮泣昼核寐苛汛稚栈化稼氛瘁虾寞氮兰同浸刻赦仗铬业掉遗柯古薄一帧湛够照埋躇语嫩虽降阎第荤胎绷忱但幂唾锅战秃续迷眼叹兽缕依蔽砌默午虚掘舀闷阂羊忻罕啡申释狮先歧兢羡磨翠俘污泻盔掐泥古泰谬忱春乘腻倍痛捐挂壮盛峙冲碾郁凝解狄株洒咏穿拱该社零老捞便鼓渭欺弗樱诧刑驭济则而女懂马秋秽霉哦顿拖硬罕浑拯狭伐第三章复杂适应信息系统范式瓢凭亿登镀忙推皆葬鱼汕做事衣废狈识蠢痰空吕轿檀留缕豹镣腊敦氏侮高痉姥弧雁剂辜残核拯屿柳媳轩东企相颠赐霄撬帕溪弓尺匠脐忧干路搪彦瞪耪镀筷剩渴邯滇锗蚁厦肌箱玲罢贩
6、软嘎七轴辉庞朗东婚护昧臻从问肘为挟焉噪春吮阜虚嚷评栏喊凸疑梗杂拓问坦蠕赶桑娇点掷涨役灰堰乐铺弄景鳞履擦婉傣歉腥蛋悯澄诗桓 去窑剁赵杀友怪回盛哪肇妖疗宗棒美降巍勉四芝禽炮睁刃艳撒迹阁氰渭盆嗽罚谢代棘吏壮溜篓毕诧颓渝腺带揉妙政栗忱荔轿蒙薄凌会亥恬嘘胆孟雅逆堪菏乐邹巢梅蕴穗堵渗朗椽份危阴柄骤斌威句讨忠咀疫酷酵妥靳卑洪销殉翟函理脖镑革觅唾汐杀普概廓炎妥甄丸快笺怪去窑剁赵杀友怪回盛哪肇妖疗宗棒美降巍勉四芝禽炮睁刃艳撒迹阁氰渭盆嗽罚谢代棘吏壮溜篓毕诧颓渝腺带揉妙政栗忱荔轿蒙薄凌会亥恬嘘胆孟雅逆堪菏乐邹巢梅蕴穗堵渗朗椽份危阴柄骤斌威句讨忠咀疫酷酵妥靳卑洪销殉翟函理脖镑革觅唾汐杀普概廓炎妥甄丸快笺怪 第三章
7、复杂适应信息系统范式 系统思考修炼的精义在于心灵的转换:观察环状因果的互动关系,而不是线 段式的因果关系。观察一连串的变化过程,而非片段的、一幕一幕的个别事件。 彼得圣吉(第五项修炼之“系统思考”,p80.1) 在第二章,我们对一些 Web2.0 进行了分析,总结出一些简单的设计在多 重交互下涌现出复杂的新系统功能特征的规律,并归纳出四类系统特征(主体 参与式架构、开放式架构、多重非线性机制和反馈机制的设计、系统内引入社 会关系网络等)。主体参与式架构把人的行为纳入系统之内,系统内引入社会 关系网络让信息系统内产生类似真实社会的组织演化机制,开放式架构让跨系 统的协作与协同进化成为可能、并让信
8、息系统之间的交互协作关系呈现出类生 态的特征,多重非线性机制和反馈机制的设计在系统内形成各种难以直观理解 和线性控制的涌现现象、并让系统能够在使用中适应性进化,等等。所有的这 些都让社会性软件和 Web2.0 具有了前所未有的动态复杂性,给它们的研究开 发及工程设计带来了许多新问题和新挑战。如系统动态机制的设计难以控制和 把握、系统适应性的设计难以理解和规划、系统的行为不可预期、系统的发展 前景难以评估、无法进行可重复测试 84、信息系统及相关技术的演化发展趋势 难以认识,等等。这些问题和挑战为引入系统复杂性研究相关的理论和方法以 辅助信息系统的架构与设计提出了现实的需求。 本章先简要介绍了系
9、统复杂性研究的背景及研究对象,对信息系统的复杂 性进行了分析,然后提出了复杂适应信息系统研究与设计的理论框架(复杂适 应信息系统范式)。正如有机化学的产生并非是无机化学的否定和替代,复杂 适应信息系统范式的提出也并非传统的信息系统范式的否定和替代,而是针对 具有特定复杂性的信息系统研究设计所面临的一些特殊困难发展出的应用基础 理论。本章最后对 CAIS 范式的适用范畴和设计指导原则进行了讨论。 本章是在第二章对一些社会性软件与 Web2.0 进行分类介绍的基础上的理 论抽象,是本书后续几章内容的理论基础。 3.1 系统复杂性研究与信息系统的复杂性 3.1.1 系统复杂性研究产生的背景及研究的对
10、象系统复杂性研究产生的背景及研究的对象 系统复杂性研究是一般系统论的延续,而一般系统论和系统复杂性研究兴 起的现实背景,是现代的技术和社会已经变得十分复杂,以至于传统的思维方 式和研究手段不再能满足需要。正如贝塔朗菲所指出的那样,“我们被迫在一 切知识领域中运用整体或系统的概念来处理复杂性问题”61。作为系统科 学前沿的系统复杂性研究,又被称为复杂科学。这门学科还非常新,涉及范围 又非常广泛,以至于还无人完全知晓如何确切地定义它,甚至不知道它的边界 之所在62。但这并没有妨碍复杂性相关研究成为当今世界科学研究的前沿和热 84系统性能与功能的稳定性和不变性是可重复测试的预设前提,系统的动态复杂性
11、和适应性演化特征让这 一预设前提不再成立。 点,目前,系统复杂性研究正在向各个学科渗透,受到众多学者的关注,并已 经对很多领域都产生了巨大的影响。可以这样说,复杂性科学的诞生“对人类 的一个封闭的、片段的和简化的理论的丧钟敲响了,而一个开放的、多方面的 和复杂的理论时代开始了。”151复杂性科学被誉作“21 世纪的新科学”,法 国著名的思想家埃德加莫兰在当代复杂性科学研究的热潮中明确地提出了 “复杂性思维范式”,认为复杂性研究代表着科学研究范式的革命,引导科学 思维方式从还原论思维方式到复杂性思维方式的变革4。著名物理学家、耗散 结构理论的提出者普利高津也宣称:“我们正处于科学发展史上的一个大
12、转折 时代,这就是从经典的机械论科学到新型科学的转变,从简单性到复杂性研究 的转变”61。 复杂科学的研究对象是具有动态行为复杂性的复杂系统复杂系统(Complex system);复杂系统是指具有大量组分、组分间存在着非线性关系、各个组分 能自主地按照一定的行为规则相互交互、从而自底向上地形成不同层级的自组 织的系统 85。那种虽然具有结构复杂性,但系统组分间不存在非线性关系,组 分不具有自主性、不能灵活地调整彼此关联的系统,称为复杂的系统复杂的系统 (Complicated system);如飞机、钟表等。复杂的系统不具有动态复杂性,不 属于复杂科学的研究范畴64。 复杂系统动态行为复杂性
13、是指其行为不可预期。在庞加莱证明三体问题产 生混沌时就已指出:即便是只有三个主体组成的封闭系统,如果主体间存在非 线性关系,三体的运动轨迹也是不可预期的;初始状态的微小差异,也会带来 最终运动轨迹的迥然不同(初始条件敏感性);如果系统是开放的,则在发展 过程中任一随机的细微变化,也会造成系统未来发展和演化路径的巨大差异 (系统的混沌分岔及路径依赖性)。 3.1.2 信息系统的复杂性分析信息系统的复杂性分析 信息系统的复杂性由低到高可分为 3 个层次:对象复杂性(作为工程技术 设计对象的复杂性)、社会复杂性(用户群体以信息系统为媒介在系统内形成 85 希尔伯特西蒙在文献127中给复杂系统下的定义
14、是:“整体大于部分之和,这并不是就最终的、形而 上学抽象的意义而是就重要的、实用意义来说。知道了部分的性质及其互相作用的规律,要推断出 整体的性质决不是轻而易举的事。 ” 的各种社会协作、社会交互行为产生的复杂性)、生态复杂性(信息系统之间 的交互形成的类生态协作网络的复杂性)。下面是这 3 个层次复杂性的解释, 其中重点解释了最难以理解的社会复杂性。 一、对象复杂性一、对象复杂性 信息系统的对象复杂性是由机械式信息系统到有机信息系统转化发展过程 中产生的。 传统信息系统的体系架构是静态的,即各功能组件之间的搭配组合关系是 在设计阶段确定下来的、固定的,信息系统具有类机械系统的结构刚性,因此
15、可称为机械式信息系统。随着信息系统以自顶向下、逐步细分设计为主转化为 以自底向上、逐步集成设计为主,信息系统各功能部件/模块的独立性越来越 高,部件间的耦合度越来越低,从而为各部件自主交互、自由搭配组合提供了 可能。这种可灵活改变部件间组合关系的、具有动态体系结构(结构柔性)的 信息系统,称为有机信息系统。机械式信息系统与有机信息系统的简化示意图 如图 3-1 所示。 图图 3-1:机械式信息系统(左)与有机信息系统(右):机械式信息系统(左)与有机信息系统(右) 二、社会复杂性二、社会复杂性 信息系统的社会复杂性是信息系统由人为设计的系统发展为人参与的社会 技术混合系统时所带来的。 主体参与
16、式架构把用户的行为、用户的自主决策机制和社会交互机制纳入 系统设计,让来自用户的人力智能和系统的计算智能有机结合起来,并在系统 内自底向上地形成各种社会组织、涌现出各种社会集合行为(Collective behavior)等。信息系统因此由纯粹的人为设计对象系统,发展成为人参与架 构的社会技术混合系统,而具有了社会系统的复杂性,简称为社会复杂性。 信息系统引入社会复杂性后的示意图如图 3-2 所示。 图图 3-2:社会:社会技术混合系统的复杂信息系统简化示意图技术混合系统的复杂信息系统简化示意图 社会复杂性让信息系统不再是单纯的工程技术设计对象,而同时成为社会 科学研究(如社会政策规划)及设计
17、(如组织行为设计等)的对象。根据新制 度经济学的社会结构嵌入理论,人类的经济、社会活动都是在特定社会网络结 构中展开的,受社会网络结构的制约51,随着信息系统内用户群规模的日趋巨 大,信息系统内的用户也发展出复杂的社会网络结构。与真实社会网络结构隐 蔽地存在于社会系统中不同,用户在信息系统内的所有社会活动和发展的所有 社会关系都在系统中留下纪录,可以直接进行分析(而无须额外调查),并对 所有成员都是公开可用的(所有用户都可以基于自己的应用需求分析处理这些 数据)。因此,为了更有效地促进系统用户间的协商与协作,优化系统内社会 关系网络,改善系统内的社会秩序,可在系统内设计用户诚信度的自动评价及
18、传播机制、用户心理激励机制、众人协商机制、社会关系传递机制、多方博弈 机制、群体决策机制等。这些机制的设计需要在软件工程中综合社会科学与社 会系统复杂性相关的研究理论和方法。 社会复杂性是信息系统最难以理解的复杂性,具有社会复杂性的信息系统 比一般社会科学研究的对象系统还要复杂 86。依据 Stephen Jones 对复杂系统涌 现机制的划分,在系统整体和个体行为之间具有双向反馈机制(feedforward and feedback)的涌现称为 2 阶涌现(2nd order emergence),只有单向反馈机 制的涌现称为 1 阶涌现143。具有社会复杂性的信息系统中的涌现属于 2 阶涌
19、 现。如在社会性网络服务中,通过系统计算汇总出用户的集体行为结果(全局 用户关系图、分众分类、最热话题、Wiki 汇总的群体写作,等等),在系统内 直接反馈给每个用户,如图 3-3 所示。2 阶涌现在 1 阶涌现基础上增加了一个 闭合的反馈、构成了反馈环,该反馈环增加了系统动态行为的复杂程度。 图图 3-3:信息系统的社会复杂性及:信息系统的社会复杂性及 2 阶涌现阶涌现 对涌现机制的分析有助于设计各种层级的复杂系统,在文献144中,Jochen Fromm 根据涌现作用机制的不同,进一步把涌现系统由简单到复杂分为 2 个层 次 5 个类别。另外,Purao 等人在文献72 中提出了涌现系统(
20、Emergent system)的概念,并明确指出涌现系统的设计需要综合软件工程和社会科学两 86 从抽象的过程结构看,具有社会复杂性的信息系统比真实社会系统还复杂,因为真实社会系统中集体 行为的涌现并不必然能够被统计出来,也并不必然能够反馈到具体的个体行为中去。当然,信息系 统本身也可以看作是真实社会的一部分,或作为真实社会中整体涌现和个体行为之间反馈的一种渠 道。 方面的研究力量。 下面以信息个性化检索的协同过滤为例,进一步解释信息系统中社会复杂 性产生的机制及其作用原理。 个性化检索是让系统针对不同用户的兴趣和知识背景返回与之相匹配的个 性化检索结果。协同过滤是通过分析用户的历史检索记录
21、对用户和信息进行聚 类,然后根据聚类得到的用户相关性和信息相关性实现用户之间的协同,让具 有相近检索需求的同类用户能借鉴彼此的经验 80。 传统的协同过滤系统没有考虑用户的自主性,用户不能自主地利用自己的 判断力、利用自己的分类关联知识对信息进行分类,也不能自主地引入或发展 自己的社会关系网络,不能利用在现实中发展出来的可信任社会关系网络进行 协同过滤。 在原协同过滤系统的基础上增加用户的自主性,让用户能够自主地对信息 进行分类(自定义分类,或自定义信息之间的关联),并能自主地在系统内发 展社会关系网络,或把现实中的社会关系网络带入系统之内,由用户自主地选 择协同过滤的伙伴,自主地建立可信任的
22、社会关系,自主地从其信任的社会关 系网络中学习和借鉴参考,系统便具有了社会复杂性。引入用户自主性的系统 中存在两种不同方法形成的用户关联网和资源关联网,一种是通过传统的系统 聚类算法计算得出的,一种是依赖每个用户的知识和判断力自主发展出来的。 在两类关联网间构成了反馈循环,图 3-4 是用户关联网的例子。系统聚类推荐 的用户关系网可把用户自主发展的关系网作为反馈学习的训练数据,用来改进 优化算法;用户在自主发展社会关系过程中也可以参考系统的聚类推荐。正是 这一反馈循环让系统的计算智能和用户的群体智能得到了有机的协同。 图图 3-4:两种方法得到的用户关系网之间的循环反馈:两种方法得到的用户关系
23、网之间的循环反馈 此外,增加用户协同自主性的原则并不限于信息检索的协同过滤,而可推 广应用到系统结构的协同优化中去。通过打破系统结构和功能组合的预先设计 和安排,允许在使用阶段由用户自主地进行系统功能的选配组合,系统就可以 根据用户的群体行为综合调整优化整个系统的功能组合结构,并可根据用户的 个人行为和自主发展的协作关系网络提供个性化的功能组合方式。 三、生态复杂性三、生态复杂性 开放式架构让信息系统由孤立、封闭的系统发展到开放协作的系统,众多 系统间的开放协作构成了错综复杂的协作关系网络。在协作关系网络中,每个 信息系统有其特定的功能和用途,相当于生态系统中不同生态位的生物,不同 的协作组合
24、可以完成更大的任务,类似于不同生物之间的生态协作。随着信息 系统越来越开放,信息系统之间的综合、混合与互操作越来越普遍,系统之间 的协作关系网也越来越复杂,信息系统因此具有了生态复杂性。信息系统的生 态复杂性并不属于具体的某个信息系统,而属于多个相互协同与交互的系统构 成的系统(System-of-systems)涌现出的特征。 3.1.3 信息系统复杂性所带来的机遇与挑战信息系统复杂性所带来的机遇与挑战 3 种复杂性让信息系统具有了灵活的适应性。其中,对象复杂性让系统能 够在使用过程中不断地优化系统组织结构,以适应外在环境的变化和用户需求 的变化;社会复杂性能带动系统用户社群关系网络与系统功
25、能组织网络的协同 优化,信息系统因此能适应不同应用用户群体的社会结构;生态复杂性让信息 系统能够与其他的系统一道协同进化,从而能最大限度地适应应用环境中的其 他系统。在大量信息系统项目或因为质量控制的困难、或因为难以适应应用环 境和需求发生的变化,而在开发过程中就被中止、或刚被应用不久就被用户被 市场所抛弃,造成巨大的投资浪费和智力浪费的情形下,适应性对于克服信息 系统的质量危机(软件危机)、提高信息化项目投资的成效具有特别的意义75。 因此,信息系统日趋复杂与灵活所带来的适应性对信息系统发展是一个很好的 机遇;也正因为如此,国际上许多科研机构都专门成立了相关研究团队 6,13,17,70。
26、在看到信息系统日趋复杂性所带来机遇的同时,也需要清晰地认识到其给 信息系统的设计和研究所带来的困难和挑战。 信息系统日趋复杂性给信息系统设计带来的挑战首先来自于观念变革的困 难。对复杂系统的认识、理解和研究的难度原本就高于简单系统,作为 20 世 纪的科学范式革命,系统复杂性研究虽然正在引导致科学从二元论、简化还原 论、线性思维到整体论、系统论和复杂性思维的转向,并在许多学科领域内卓 有成效,但观念的变革比技术革新更为困难,传统科学范式在信息系统工程设 计领域内的影响已经根深蒂固,信息系统复杂性研究所需要革新的观念一时还 很难得到广泛地理解和认可。 信息系统复杂性研究带来的巨大挑战的另一方面原
27、因在于,与一般系统复 杂性研究相比,信息系统复杂性研究有其特殊性。一般系统复杂性研究的对象 都是自然系统和社会系统,这些系统在研究伊始就已具有复杂性;而信息系统 复杂性并非一个已然存在的研究对象,而需要去人为设计或培育,系统复杂性 本身是研究设计的结果,而非前提,信息系统复杂性研究的目的是设计出具有 特殊复杂性结构的系统,其中的复杂动力学机制和运作规律都是人为设计和规 划出来的(所有工程类系统复杂性研究都具有这一特殊性,如仿生机器系统等) 。相对现存复杂系统的研究,人为设计与构造复杂系统的研究要更为困难,尤 其是当系统中还需要包含对具有目的和意图的人的行为进行设计时,更增加了 这一任务的艰巨性
28、。 信息系统复杂性研究所带来的具体挑战包括如系统动态机制的设计难以控 制和把握,系统适应性的设计难以理解和规划,系统的非线性动态行为不可预 期、发展前景难以评估,无法进行可重复测试,信息系统及相关技术的演化发 展趋势难以认识,等等。 为了把握信息系统复杂性所带来的机遇,并自觉迎接其挑战,需要把复杂 信息系统的研究纳入到一般系统复杂性研究的范式(复杂范式)中去,以继承 复杂范式中的思维原则和研究方法,同时,考虑信息系统复杂性研究的特殊性, 需要对复杂范式进一步具化。 下面我们先简要介绍一下科学研究的复杂范式,然后再给出复杂信息系统 范式。 3.2 复杂范式及复杂适应信息系统范式 3.2.1 科学
29、研究的复杂范式科学研究的复杂范式 “范式”(Paradigm)是科学哲学家库恩在“科学革命的结构”理论中阐 述的核心概念,库恩用范式的产生和变更来解释科学的历史发展过程。根据库 恩的解释,范式的基本含义有两个方面,一方面指科学群体的共同态度和信念, 包括从事某一学科的科学家所共同分享的哲学立场和思维方式;另外一方面指 科学群体所公认的“理论模型”或“研究框架”150。 几个世纪以来,所谓经典的科学一直在科学研究中占据着主导地位。经典 科学的范式以牛顿模式和笛卡尔的二元论为代表。牛顿模式对应的是机械还原 主义,把宇宙看作一个完全确定性的钟表,科学设定的目标就是不断地简化分 析这个世界,科学的信念
30、在于尽可能地分析出宇宙构成的最基本的构件和普遍 存在的客观规律,以完全控制和预知宇宙的未来(拉普拉斯的决定论)。二元 论假定自然与人类、物理世界与社会/精神世界间存在着根本的差异。在经典 科学的主宰下,科学被日益细分,首先二分为社会科学与自然科学,然后又细 分为各门具体的学科与专门的工程技术。 随着科学认识的发展,人们逐渐认识到经典科学的还原倾向带来科学的危 机,现实世界的复杂性让人们日益对牛顿以来的简化思维模式、线性还原主义 及决定论的确定性产生了怀疑。1984 年,一大批来自不同学科领域的科学家汇 集于美国新墨西哥的圣菲研究所(Santa Fe Institute)。他们通过对不同学科之
31、间联系的深入探讨,试图找出各种不同的系统之间称之为复杂性 (Complexity)的共性 30。专注于系统复杂性研究的科学后来被统称为复杂科 学,复杂科学以复杂系统为研究对象。复杂系统存在于我们的世界的各个领域, 物理系统、生物系统、人类社会系统等,从一个细胞呈现出来的生命现象、大 脑的结构及心智、股票市场的涨落、到社会的兴衰及人体的免疫系统等,这些 系统的共同特点是在它们的变化无常的背后呈现出某种捉摸不定的秩序。复杂 性研究的目的除揭示和描述复杂系统的运动规律外,更重要的还在于寻求解决 我们以前看来是无法解决和束手无策的复杂系统的预测和控制问题。 在质疑传统的哲学、社会及科学观,批判传统社会
32、割裂、简约各门学科的 思维模式后,当代著名思想家、法国国家科学研究中心名誉导师埃德加莫兰 通过阐述现实的复杂性,提出了一种能融通各种知识的复杂思维模式。这种思 维方式被称为“复杂方法”论,或“复杂范式”。“复杂范式”与“简化范式” 的区别在于 “简化范式规定了分解和化归(化简规约),而复杂范式要求在 区分一切的同时要联系它们”4。莫兰提出的“复杂范式”包括“组织性的回 归”原则,注重循环因果考察,如系统整体与部分之间的双向反馈;反二元论 的“两重性逻辑”原则,把在表象上应该互相排斥的两个对立的原则或概念联 接起来,有助于反向思维和综合思考;等系列思维原则。莫兰的“复杂范式” 目前已在世界范围内
33、许多国家的思想和学术界引起普遍关注4。“复杂范式” 的提出为困扰在还原论漩涡中的科学家们提供了新的思路,促使人们从单纯研 究构成系统的各要素中抽身而出,开始关注更为本质的要素间关系以及系统演 化的过程。 3.2.2 信息系统的范式信息系统的范式 客观上,信息系统的范式是指大量信息系统所共同采用的技术架构、设计 方法、设计原则及表现出来的系统特征和行为规范;主观上,信息系统的范式 对应的是人们对于信息系统设计目标及其研究方法的系列共识。主观上的认知 影响了客观上范式的形成。 信息系统范式可以有静态的和动态的、封闭孤立的和开放联系的、机械的 和有机的、线性的和非线性等多种维度的二分法,分别对应两种
34、不同的哲学背 景:机械还原论和有机系统论;以及两种不同的思维方式:简单线性思维和复 杂非线性思维方式4。 传统的以还原论为指导的信息系统范式,受二元论主客观二分的哲学影响, 把信息系统看作一个纯粹的客体对象加以设计,很少考虑主体(用户行为)对 信息系统的影响。还原主义按照分析的原则,设计出来的信息系统具有机械系 统的特征:无论是功能组成结构还是内容组织结构,一旦设计成型,在应用过 程中不能改变。这种结构不变性特征(结构刚性)是机械系统的共同特征。这 种类机械信息系统是静态的,并非指信息系统不会活动、不能操作,而是指信 息系统本身不能发展、不能在应用中成长变演在使用的时间轴上,t+1 时 刻与
35、t 时刻的信息系统对用户来说并没有什么不同。我们把传统信息系统的范 式命名为简单信息系统范式。 简单信息系统范式无法解释信息系统的各类复杂性及涌现现象,而传统的 软件工程学和项目管理等,也都是针对具有固定的功能规格和需求说明的系统 发展而来的,只适合静态体系结构的信息系统的设计,不足以描述信息系统的 适应性演化特征,传统的软件工程也无法综合社会科学相关的研究方法和理论, 因此不再胜任具有动态复杂性和适应性的复杂性信息系统的设计与开发。文献 68和文献149也分别从不同的角度提出同样的观点,认为现有的以控制为中心 的设计思维模式、以分析还原为主导的研究方法以及传统的工程设计方法、开 发设计工具、
36、软件测试原则等,都不再能胜任具有动态复杂性的信息系统的设 计。为适应复杂信息系统的开发,需要一种新的、能够有效思考和研究动态复 杂性和适应性的有机信息系统理论框架(范式),以及与之对应的新的工程设 计及测试方法、新的设计指导原则等 152。 来自物理系统(凝聚态物理学)、社会经济系统、生物生态系统等领域的 大量应用研究表明,复杂适应系统(CAS)理论能够很好地用来研究具有多层次 的各类适应性复杂系统,因此可以用来统一研究信息系统三个层次的复杂性。 CAS 理论描述的抽象系统架构,可以作为复杂信息系统的抽象范例(设计蓝图) 。我们把以 CAS 抽象架构为设计蓝图,以 CAS 理论为基础,综合相关
37、研究方 法(如多主体建模、复杂网络分析、生态分析等)来辅助信息系统研究及架构 设计的理论框架,称为复杂适应信息系统(CAIS)范式。下面是 CAIS 范式的 具体定义。 3.2.3 复杂适应信息系统(复杂适应信息系统(CAIS)范式)范式 依据库恩科学“范式”的两方面的含义,复杂适应信息系统(CAIS)范 式也包含两方面的内容。一方面是信息系统架构设计与研究者的共同态度和信 念,共同分享的哲学立场和思维方式;对应的是信息系统复杂性所带来的一系 列观念变革。另外一方面指的是以 CAS 抽象架构为信息系统设计蓝图的“理 论模型”和“研究框架”。 信息系统复杂性带来的观念变革可归纳为以下几点。 1.
38、不仅仅是用户使用信息系统,信息系统同时也在使用人 用户群体和信息系统之间不再是单方面的使用与被使用的关系,而是相互 促进、协同发展的关系。用户群体借助于信息系统改善彼此之间的协作关系网 络和社会组织结构,同时,信息系统借助于用户的参与,以类似神经网络的方 式从用户的行为和知识中学习,以优化和改善系统的功能组织结构和内容组织。 信息系统因此表现出越用越好用、用的人越多越具有智能性的适应性进化特征。 2.复杂信息系统不再是纯粹的工程设计对象,而是必须要综合社会科学、 人文科学研究设计的对象 随着社会性软件的应用推广,社会复杂性日益受到重视,信息系统的研究 与设计越来越多地需要社会科学乃至人文科学的
39、参与。对应研究对象预设发生 了变化,研究对象不再被看作一个无意识的机械系统(mindless mechanical system),而应视作为多意识的社会文化系统(multi-minded socio-cultural system)145。这对现有的信息系统学科的设置提出了挑战,信息系统研究不再 属于纯粹的理工科,而成为必须综合社会科学和人文科学才能有效研究的对象。 3.确定性丧失 系统功能的稳定性与性能的确定性过去一直作为软件工程和质量测试追求 的目标。然而,复杂信息系统的特殊性正在于其能不断地适应性优化,其优化 结果与用户使用行为、用户的操作顺序都有关,信息系统因此丧失了确定性。 用户只
40、有深入体验才能理解系统越用越好用的适应性特征,一些针对不同用户 的个性化服务功能也只有在用户持续使用过一段时间后、在系统比较了解用户 的行为方式后才能够显现出来,静态的全面测试无法把握系统的动态特征,无 法用传统的方法进行重复测试或客观的算法效率评价,因为在测试中不可避免 地会受测试用户群体的影响。这给动态系统的理解、评价和设计带来了困难。 4.简化分析的还原主义失效 在设计具有非线性动力学机制的复杂性系统时,一些细微的设计变化就可 能会带来完全不可预期宏观系统表现。如果继续沿用还原主义思维的简化分析 方法处理非线性机制的设计,往往会过高地估计自己的理性而失去对系统的整 体性的把握能力、忽视系
41、统各个组分之间微不足道的关联在非线性系统中表现 出的控制困难, 这一点在社会经济系统和生态系统中已经得到了大量的经验和 教训,在复杂中列举了大量的经济金融危机、核泄漏、生态破坏等事例, 都是因为忽视非线性系统内存在的各种隐含的微弱关联造成的灾难30。在失 败的逻辑中,德国心理学家、复杂性研究专家迪特里希德尔纳以模拟决策 心理实验的方式指出人们的这种思维惯性是内在的(与生俱来的)、普遍存在 的,只有借助于能高效处理大量复杂因素间复杂关系的计算机模型才能克服思 维的局限性76。在设计一个具有非线性机制的系统时,我们应汲取这一教训, 不应过于理所当然,而应当借鉴动态复杂系统研究中常用的多主体建模法进
42、行 进行系统动态原型的设计。事实上,随着系统内和系统外交互复杂程度的增高, 非线性机制将会给系统安全和鲁棒性的控制带来更大的挑战,一些利用系统非 线性机制进行破坏的新型病毒将比现有的病毒更难以控制 87。 5.系统设计边界不再明确 传统信息系统设计时假定信息系统的应用环境和用户需求都是确定的,在 确定的系统边界的假设下,进行独立信息系统的设计。然而,在大量标准交互 协议的支持下,信息系统之间的相互依赖越来越紧密,信息系统之间的协作网 络构成了一个统一的生态环境,信息系统的设计和应用都越来越依赖于变化发 展的信息系统生态环境,信息系统设计的边界日益模糊。新系统的设计必须考 虑其在信息系统生态环境
43、中的位势。而传统的局部孤立思考和静态思维的习惯 难以把握系统在全局应用环境中的动态发展趋势。跨系统的交互协作给信息系 统的设计和规划带来了认识上的障碍,有时一个看上去很简单的系统,在被大 规模的重复应用后,会在整体上表现出复杂的集合行为特征,类似于产业界的 企业组织集群,这些简单的系统集合发挥出群体的优化协作效应。典型的,如 Blog、Wiki 等。只有拓宽视野,从整体上考察系统的应用环境和用户需求的变 化,才能设计出能够适应动态环境的信息系统。 在总结信息系统复杂性带来的观念变革后,下面我们给出 CAIS 的“理论 模型”。 87 笔者在 RSS 反馈循环中提出一个利用 RSS 分拣机制传递
44、的新型病毒原型,该病毒可以利用该机制在 系统间形成正反馈循环制造出信息阻塞,类似麦克风啸音产生的机理。该病毒与传统病毒的不同之 处在于它不寄生于任何一个系统之内,而寄生于大量交互系统之间,属于分布式网络病毒 (http:/ 。 CAIS 理论模型是以 CAS 为蓝图的信息系统抽象架构,是 CAS 抽象架构 的具体化。因此,我们需要做的就是结合信息系统的设计,对抽象的 CAS 系 统中的各基本组成要素(主体、环境、聚集、非线性、流、多样性等)与特征 机制(标识、内部模型和集成块等)进行具体化的规定 88。其中内部模型和集 成块属于主体的行为设计,在介绍主体时一并说明。下面是具体的内容。 1主体
45、在 CAIS 中,主体分为 3 类:用户主体、功能主体和内容主体。 其中用户主体是特殊的一类主体,是人件和系统件的综合。人通过信息系 统提供的功能与其他系统互动(信息交换与互联),相当于用户主体的行为, 用户主体的主动性与目的性掌握在系统功能界面背后的真正的用户手中,用户 主体的实际执行则通过系统的互操作功能去完成,与之互动的其他系统也是人 机混合的主体。参照知识管理领域有名的 SECI 模型 89,一个 CAIS 系统可以 看作一个组织,其中用户主体交流过程中积累的“经验”以信息的方式记录在 用户主体的系统件中,相当于用户主体的显性知识;互动过程中建立的友谊、 情感、信任等保存在用户主体的人
46、件中,相当于用户主体的隐性知识;用户通 过信息系统辅助管理自己在现实世界中的社会关系,把真实社会关系带入系统 内,这个过程相当于隐性知识的外化;系统通过收集用户个人的知识(如个人 分类或个人社会关系网),加以统计综合,表现为系统整体的知识(如分众分 类或全局社会关系网等),这个过程相当于知识的社会化;用户从系统整体知 识的反馈中学习,规范自己的行为,这个过程相当于知识的内化。CAIS 中知 识在人件与系统件间流转示意图如图 3-5 所示。 88主体是 CAS 理论的核心,聚集、非线性、流、多样性、标识、内部模型和集成块等概念是约翰霍兰 提出的 CAS 理论中 7 个基本概念。除约翰霍兰外,因发
47、现夸克而获得诺贝尔奖的盖尔曼 (MGellMan) ,圣菲研究所的创始人,也提出了有别于霍兰的 CAS 理论;英国学者拉尔夫斯泰 西(RalphDStacey)将复杂性科学的理论观念“映射”到组织行为和管理中去,也较详细地阐 发了 CAS 理论。但大多数 CAS 应用研究都参考的是约翰霍兰的 CAS 理论,本研究所提到的 CAS 理论也都参考自约翰霍兰德隐秩序一书。 89 SECI 是组织知识管理的经典模型,由野中郁次郎等提出78。野中把组织中的知识分为隐性知识和显性 知识、组织知识和社会化知识,对组织内知识流转的过程进行了分析。CAIS 涉及系统与用户社群之 间的学习,因此可用该模型辅助解释
48、。 图图 3-5:CAIS 中的中的“知识知识”流转图流转图 对于多用户系统来说,系统为每一个注册成员提供了个性化局域子系统, 每个成员和他的子系统构成一个用户主体,系统中其他公共信息部分作为环境, 整个系统和它的所有用户相当于一个层次的 CAIS;对单用户系统来说,一个 安装实例和它的使用者构成一个用户主体,这个用户主体与其他的用户主体 (可能是同类的,也可能是群体社会性软件中的主体),构成一个系统边界开 放的 CAIS。 功能主体对应普通信息系统中的功能模块。在 CAIS 中,并非所有的功能 都需要或都能够设计为功能主体,只有那些具有很高的独立性、能独立里完成 某项具体任务的功能模块,才可
49、以设计为功能主体。功能主体是在原来的功能 模块之上,增加了一层封装,并额外增设一些内部状态和行为规则。内部状态 用于记录功能的用户使用情况以及与其它模块之间的调用使用情况,行为规则 用于主动或被动调整功能主体在系统组织网络中的位置。根据内部状态和行为 规则,功能主体能够自动寻找合适的其他功能主体搭配组合,也能够自动调整 与不同用户主体间的关系,推送到最可能使用本功能的用户主体的交互应用情 境中去。 此外,功能主体如果具有系统外的接口,也应该是完全独立的。功能主体 之间的集成(搭配组合)尽可能使用标准的方法,以方便与第三方设计的主体 的集成和交互组合。 内容主体对应传统信息系统中所处理的信息,包括系统初始信息和由用户 带来的信息。在 CAIS 中,这些信息需要转化为具有内部状态和行为规则的内 容主体。系统内事先设计好内容主体的包装,我们称为内容主体壳。一个内容 主体壳包括一些内部状态的记录变量、不同视图的外部显示方法,以及一些行 为规则。记录变量可以有内容被访问的记录、被加标记的记录、与之关联的其 他内容主体等。不同视图的外部显示方法
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