计国君，厦门大学管理学院　福建厦门　361005

  1　前言
    随着信息高速公路与Internet的发展，信息基础设施已经基本形成，世界已经成为地球村。人类生活着的世界随着信息海洋的漫溢一天天地变换着，诸如数字鸿沟、数字生存、数字城市等新名词层出不穷。21世纪的今天，信息意味着权利、机遇和发展，拥有信息量的多少已经成为区分信息穷人与富人的标准。另一方面，随着信息量的剧增，正如出现的信息无序与失控，已有的研究表明导致信息生态的失衡，更不用说信息与信息组织本身存在的有利与不利之间，人类对其如何的权衡。[1] 信息组织中的信息是指把基于Web信息的组织相关的客体中的有用的信息因子和与基于Web信息的组织关联的知识表示出来，以便人们识别、分析、提取和预测并使得信息组织运营、利用整体最优化。在信息社会和全球经济一体化时代，基于价值的信息组织就是要在信息获取和信息预处理的基础上，通过知识挖掘，对信息组织的核心驱动要素——信息，进行精简、提取，发现隐含在基于Web信息的组织管理中的有用知识单元并对其进行集合组织而给组织管理者提供预测的过程(即是信息组织的优化组织过程)。这样的组织是现代信息组织管理的基础内容。组织的方法多种多样。依信息组织管理的内部结构特征，可分为信息因子组织方法和信息关联组织方法；依信息的不同组织形态，可分为主观信息组织方法和客观信息组织方法；依信息组织的语言学原理，可分为语法组织方法、语义组织方法和语用组织方法，[2] 等等。随着Internet的发展，针对信息组织和信息管理的多种智能技术和软件技术，如数据仓库(Date Warehome)、组(或群)件(GroupWare)、知识挖掘(Knowledge Mining)、信息发现(Information Discovery)、数据融合(Data Fusion)、推送技术(Push)、智能搜索(Intelligent Search)等层出不穷，这一切使得走近我们这么短时间的Internet是如此的丰富多彩。过去10多年的发展已经显示了信息组织管理中利用信息的成功性，我们必须承认要达到这点不是容易的事情。事实上，信息资源已经成为这个世界的战略性资源。但当我们承认对信息的发现和利用毫无目标可言时，我们必须要慎查信息在近10多年的信息组织管理理论中所处的决定性地位，即对于信息组织管理来说成功与否、信息所体现的作用是哪些以及为什么如此行动等。如果我们改变自己的理念并通过新的思维方式正视信息在信息组织管理中的真实面貌，我们就可以得到本质的答案。在纸介质文化传统的时代里，信息被作为世界主要的组织管理定量化分析的主体，并以此作为揭示、预测或分析组织现象一定的依据。在这节里我们试图将其进行分离解释，这实际是人类习惯了的做法。但是关于部分相对于整体的分析将给出问题部分的答案。
    盲人摸象的故事告诉我们，个人触及的只是局部的感知，因此每个人的感受只是部分的答案，四人合一感知也许能反映大象的自然整体特性。同样的观点适合于对于信息组织管理中利用信息的局部或整体的真实面目的揭示。复杂性理论往往不能解释个别系统的行为，而是通过对系统组分的研究来得到认知整体，在多数自然系统里组分表示人们认知的特征集，就如信息组织管理中的信息及其所有过程的特征。一个复杂系统有很多影响其行为的自然准则，系统的错综复杂甚至涉及其扰动环境因素。人们不能控制所有这些准则，但在已出现的文献里人们至少可以按照一定的方向去引导，正如谁也没有料想Internet给世界带来如此大的影响，而网络技术、信息技术及规范等引导其向健康的方向迈进。这就是本文对基于Web信息的组织管理提出价值管理(评价体系)的出发点。[3]
    2　信息在基于Web信息的组织管理中的复杂性
    在这节里，我们用复杂性理论阐述基于Web信息的组织管理。首先，比较一下表1中用传统方法描述和复杂性理论描述的复杂系统相关的特征。我们的主要目的在于将混沌理论应用到基于Web信息的组织管理中。混沌理论试图明确系统的混沌与序的关联。按照此设想我们有可能探询系统的各个方向，如从有序到混沌，或者从混沌去追求有序。

传统方法 复杂性理论方法 线性性：利用简单的因果关系模型可能预测任何系统未来状态或行 非线性性：因果关系并不成比例模型，未来是不确定的，系统反映的 为。 是不可预测，演变不是连续性的发生，而出现突变。 简约方法：视部分的和为整体。 分形方法：复杂性整体由在不同标度上的具简单特征的n重分形个 体相互作用构成。 可控性：混沌与混乱是同义的，系统的可控性是核心。 混沌性：混沌与有序存在密切关联，在系统的动态内涵下相互导向； 人们不要试图避免混沌，而正是利用其吸引子自组织系统。 一致性：系统不会突然变迁，即使如此，也是因为某问题存在而失去 突变性：一丝微小的影响将会导致系统突然甚至剧烈变迁。 控制。 亚里士多德(Aristotle)逻辑观：一个因素可能不属于一因素集及 模糊逻辑观：因素与因素集之间不仅存在关联性，甚至存在量化演 其补。意味着因素集不全或总有其它因素未考虑到。 变的内涵。 信息单元：不可整合的，滞后的，甚至利用价值还不如主观决策。 信息集成：适时的信息可以整合到系统的全部决策中。

    表1　传统方法与复杂系统描述的相关特征
    在有些情况下，存在有序——混沌，系统转换阶段是从振动、循环到扰动再到混沌，直至到自组织。反之，混沌—有序的分析，却利用了被称作吸引子的一种因子。非形式上理解，相空间中满足以下3个条件的点的集合(可能包括一个点或有限多个点或无限多个点)，称为动态系统的吸引子(attractor)。吸引子有下列特征：终极性(吸引子代表系统演化行为要达到的终极状态，处于非吸引子态的系统“不安于现状”，力求离之远去，处于吸引子态的系统“安于现状”，不再具有力图改变这种状态的动力)。稳定性(吸引子态是系统自身质的规定性的体现，具有抵制干扰、保持自身特性的能力，具有稳定性)。吸引性(作为吸引子态的状态集合对于周围的其他状态或轨道具有吸引性，只要系统尚未到达吸引子态，现实状态与吸引子态之间必定存在非零的、指向吸引子的牵引力，牵引着系统向吸引子态运动。这种现象形式上如吸收了系统的最终有序状态。奇怪吸引子的重要性正是混沌，表面看来不可预见的因素，而能够决定某种特征的量，之所以如此是因为奇怪吸引子有两方面特性：(1)它是确定的，因为它定义了系统的行为。从数学观点看，吸引子正是系统的极限。极限作用意味系统趋于确定，而并非其自身的确定性；(2)是混沌的，因为这样的行为是不可预见的，不可能明确系统的极限运动至何方。上面的阐述显然是相对的，可以用图1描述混沌系统的几何状态。
    

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