Более того, поскольку мы знаем, что люди могут учиться, мы можем теперь также, чтобы общества могли учиться и, наоборот, изучать, как общество может учиться, мы можем глубже понять, как человек может учиться. Социальные знания - это общество, какое личное знание для человека. Это результат связей между отдельными членами общества, не проживающих ни в одном из них, а скорее в собственности общества, работающего в целом. Многочисленные случаи таких связей происходят; где некоторые из этих связей становятся заметными и часто активируются посредством использования, они распознаются как образующие отдельную сущность, производящие определенный тип знаний.

В качестве примера рассмотрим знания о том, «как лететь человек из Англии в Канаду в 747». Ни один человек не обладает этими знаниями, потому что это результат объединения многочисленных примеров личных знаний - от того, как делать шины, как перемещаться по 747, как выполнять посадку, сохраняя при этом самолет без изменений. То, что делает эти отдельные бит знания объединенными, чтобы сформировать экземпляр социального знания, состоит в том, что они связаны; зная, как высадить самолет, зависит и имеет смысл только в контексте того, как летать на самолете или строить самолет.

Хотя многие примеры социальных знаний остаются незаметными и незаметными, можно привести многочисленные примеры. Например, знание «стоимости пшеницы» в данный момент является типом социальных знаний; это знание, которое получается через связи миллионов покупателей пшеницы и продавцов пшеницы на рынке. Ни один человек не понимает «ценность пшеницы» - каждый из них принимает решения о покупке или продаже на основе своих индивидуальных знаний и потребностей.

Смит «невидимая рука рынка» - это всего лишь один из способов взглянуть на конкретные типы социальных знаний, в частности на те, которые могут быть выражены количественно и на основе количественных рассуждений. Пшеница может оцениваться не количественно - ее вкус, например. Подумайте, как общество ценит шоколад в сравнении. «Значение пшеницы», смотрящее с точки зрения связывания, представляет собой рассмотрение взаимодействия между всеми заявлениями относительно «стоимости» и всех утверждений о «пшенице» и интерпретация этих заявлений.

То, что мы сегодня выражаем ценность пшеницы в экономическом плане, говорит так же о значимости финансовой ценности в сегодняшнем обществе, как говорится о пшенице. Социальные знания в последнее время получили признание под заголовком «мудрости толпы» Суровецкого. Но стоит отметить, что многие примеры Суровецкого - это случаи, когда отдельные догадки «агрегируются, а затем усредняются». В то время как Суровецкий подчеркивает автономию этих догадок, он не подчеркивает столь же важный факт, что эти догадки не являются независимыми событиями - они связаны каким-то ключевым способом друг с другом.

Социальные знания - это не просто совокупность и усреднение индивидуальных знаний. Вот почему такая агрегация не обязательно надежна - агрегация, которая рассматривается независимо от связей между объектами, подобна счету, который считается независимо от членства в наборе. Рассмотрим, например, подсчет овец, не беспокоясь о том, считается ли то, что овец. Иногда он может работать - например, в комнатах, заполненных овцами. Но чаще это вводит в заблуждение.

Большая часть работы в сетях связана с так называемыми сетями без масштаба. Масштабная сеть отличается от случайной сети тем, что некоторые объекты в сети имеют гораздо более высокую степень связности, чем другие. Правда, в случайной сети будет определенная дисперсия в распределении, но в свободной от масштаба сети эта дисперсия экстремальна.

Масштабная сеть такого рода формируется через динамический процесс, при котором присутствие одного объекта приводит к тому, что другие подключаются к нему. Например, рассмотрите действие создания ссылок на веб-странице. Чтобы создать полезную ссылку, необходимо подключиться к уже существующему сайту. Это означает, что при прочих равных условиях сайт, который был создан первым, получит большинство ссылок, поскольку он будет кандидатом на связь для всех последующих веб-сайтов, а сайт, который был создан последним, будет иметь наименьшие ссылки, потому что он никогда не был кандидатом на ссылки.

Этот эффект может быть увеличен при рассмотрении преимущественного притяжения. Для создания ссылки на веб-странице разработчик хочет не просто ссылаться на случайную страницу, но на хорошую страницу. Но как можно судить о том, что считается хорошей страницей? Один из способов - посмотреть, к чему относятся другие люди. Вероятность того, что первая страница будет найдена, будет больше, чем для любой другой страницы, а это означает, что первая страница получит еще больше ссылок, которые она получит через случайную вероятность.

С помощью этих и подобных драйверов некоторые веб-сайты получают миллионы ссылок, чем другие. Интересно, что, хотя подобный процесс приводит к образованию сетей без масштаба в других областях, не во всех случаях достигается такое экстремальное неравенство. Что происходит, так это то, что в некоторых случаях достигается структурный верхний предел. как это делает Барабаси, случаи аэропортов и энергосистемы. Оба разрабатываются в соответствии с аналогичными принципами. И не неожиданно возникает распределение степенного права, но есть верхний предел числа самолетов, которые могут приземляться в одном аэропорт, и, следовательно, предел размера неравенства, которое может произойти.

Различные писатели пишут и говорят так, как будто закон власти был артефактом природы, что само по себе развивается. И поскольку это естественно, и поскольку такие системы производят знания, утверждается, что было бы ошибкой вмешиваться в структуру сети. Этот аргумент очень похож на аргумент, представленный бенефициарами аналогичного неравенства на финансовых рынках. Богатые становятся богаче, получая выгоду от неравномерного распределения ресурсов, но усилия по его изменению представляют собой «интерференцию» в «естественном явлении», невидимой руке рынка, разумном распределении ресурсов и определении приоритетов.

Это может быть правдой, если мы думаем о сетях как о естественных системах. Но отсутствие ограничений на рост связности некоторых узлов должно предупредить нас о том, что происходит что-то еще. И именно это: сети, которые мы описываем и в некоторых случаях создаем, являются интерпретациями многообразных связей, существующих в среде или в обществе. Они зависят, по существу, с точки зрения. И, возможно, неравенство связей в Интернете или денег в обществе отражает преобладание одной точки зрения или некоторых точек зрения над другими.

Но чтобы понять, как это может быть так, нам нужно искать сети, а не как физические системы, а как семантические конструкции, где организация связей определяется как по сходству, так и по значимости, чем по сырым, эпистемологически нейтральным силам природы.

Что это значит, даже сказать, что предложение имеет семантический импорт? Сказать, аналогично, что мы «знаем» что-то? Как было сказано выше, большинство из нас по-прежнему привержено чему-то вроде семантики Тарского: мы знаем что-то на всякий случай, когда мы знаем, что это правда. Но, конечно, он не может рассказать всю историю. И это должно быть каким-то образом оправдано, посредством процесса проверки или, по крайней мере, говорит Поппер, из-за отсутствия фальсификации. Но его самые значительные трудности возникают, когда мы пытаемся сформулировать то, что мы знаем.

Рассмотрим, например, «снег белый». Конечно, можно было проверить снег, чтобы определить, что он белый, но только один из первых понял, что означает «снег» и «белый». Но, как обсуждалось выше, это означает, что «снег» далеко не ясен. такого единого объекта нет. Это означает, что речь идет о толковании. Так, например, перечисляет то, что составляет экземпляр снега.

Считается ли снег искусственным льдом? Реакция бихевиористов на такие дилеммы заключается в том, чтобы определить «знание», что снег является белым, как способ произнести слово «белый», когда ему задают вопрос «какой цвет является снегом». И хотя мы, безусловно, используем такую ​​тактику в оценке знаний, она остается неудовлетворительной, потому что нам нужно знать, что заставляет вначале сказать «белый» в ум ученика. Это запоминание приговора «снег белый»?

Чтобы быть организованы таким образом, чтобы иметь нервные и психические структуры, соответствующие словам «снег», «есть» и «белый», где эти структуры таковы, что понятие «снег» тесно связано с понятием «белый»,, Знание того, что «снег белый» поэтому организуется определенным образом, но не каким-либо конкретным образом.

То, что мы «знаем», есть, если хотите, естественное развитие, которое происходит в разуме, при прочих равных условиях, когда они представлены определенными наборами явлений; представить учащегося различными явлениями, и они будут изучать разные вещи. Например, португальское слово «снег». И то, что считается чем-то «знанием», а не, скажем, «верой» или «спекуляцией», меньше зависит от состояния мира и больше от силы или степени связности между сущностями. «Знать» - значит не быть в состоянии не знать.

Это похоже на поиск Вальдо или на абстрактное изображение. Может быть, когда мы не знаем, где находится Уолдо, или то, что представляет собой изображение, но как только у нас есть интерпретация, смотреть без взгляда невозможно Уолдо, не видя изображения. Неудивительно, что Дрейфус и Дрейфус говорят о «уровнях» знаний, вплоть до почти интуитивных «экспертных» знаний. Как конкретная организация, определенный набор связей между нейронными структурами усиливается, так как эта структура становится во все большей части наших других понятий и других знаний, она меняет свою природу, меняясь от чего-то, что должно быть вызвано подсказкой или ассоциация во что-то естественное, как другие вещи, которые мы «знаем» глубоко, например, как дышать и как ходить, структуры, укорененные в течение лет, десятилетий или успешной практики.