ผู้ใช้ PKM สร้างโซลูชันแบบกำหนดเองเพื่อต่อสู้กับหลุมดำข้อมูล

แอปพลิเคชันการจัดการความรู้ส่วนบุคคล (PKM) อย่าง Obsidian , Things และ Readwise Reader ได้ปฏิวัติวิธีการที่เราจับภาพและจัดระเบียบข้อมูล แต่ปัญหาที่เพิ่มขึ้นได้เกิดขึ้น: เครื่องมือดิจิทัลเหล่านี้กำลังกลายเป็นหลุมดำที่ข้อมูลมีค่าหายไปในคอลเลกชันขนาดใหญ่ โดยไม่มีวันได้เห็นอีก ชุมชน PKM ขณะนี้กำลังพัฒนาวิธีแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์อย่างแข็งขันเพื่อนำความรู้ที่ถูกลืมกลับมามีชีวิตอีกครั้ง

แอป PKM ยอดนิยมที่ถูกกล่าวถึง:

• Obsidian (การจดบันทึก)
• Things (การจัดการงาน)
• Drafts (การบันทึกอย่างรวดเร็ว)
• Readwise Reader (RSS และอ่านภายหลัง)
• Raindrop (การบุ๊กมาร์กและเก็บถาวร)

ความท้าทายในการค้นหาข้อมูลที่หายไป

ปัญหาหลักไม่ได้อยู่ที่การจับภาพข้อมูล - แอป PKM สมัยใหม่เก่งในเรื่องนี้ ปัญหาอยู่ที่การค้นพบสิ่งที่คุณเก็บไว้แล้ว ผู้ใช้รายงานว่ามีโน้ต บุ๊กมาร์ก และงานหลายพันรายการที่นอนเฉยในระบบของพวกเขา ทำให้เกิดความวิตกกังวลมากกว่าประสิทธิภาพ ไม่เหมือนกับบริการสตรีมมิ่งอย่าง Spotify ที่แนะนำเนื้อหาจากไลบรารีของคุณอย่างแข็งขัน แอป PKM โดยทั่วไปต้องการการค้นหาด้วยตนเองผ่านข้อมูลที่สะสมมาหลายปี

ความท้าทายนี้ได้จุดประกายการอพิปรายอย่างมีนัยสำคัญในหมู่ผู้ที่ชื่นชอบ PKM โดยหลายคนแบ่งปันความผิดหวังที่คล้ายกันเกี่ยวกับความรู้ดิจิทัลของพวกเขาที่กลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงไม่ได้เมื่อเวลาผ่านไป ชุมชนตระหนักว่าการจัดการความรู้ที่มีประสิทธิภาพต้องการทั้งการป้อนข้อมูลและการมีส่วนร่วมกับข้อมูลที่เก็บไว้อย่างสม่ำเสมอ

โซลูชันที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนเกิดขึ้น

ผู้ใช้ PKM ไม่รอโซลูชันอย่างเป็นทางการ พวกเขากำลังสร้างเครื่องมือและเวิร์กโฟลว์ของตนเองเพื่อต่อสู้กับปัญหาการฝังข้อมูล แนวทางที่ได้รับความนิยมรวมถึงสคริปต์แบบกำหนดเองที่แสดงบุ๊กมาร์กและบทความแบบสุ่ม คล้ายกับบริการ StumbleUpon เก่า คนอื่นใช้ระบบแท็กแบบลำดับชั้นร่วมกับส่วนขยายการค้นหาเฉพาะทางเพื่อนำทางฐานความรู้ของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผู้ใช้ Obsidian กลายเป็นคนที่สร้างสรรค์เป็นพิเศษ โดยพัฒนาเทมเพลตโน้ตรายวันที่มีแผนที่เนื้อหาแบบไดนามิก คิวรี dataview อัตโนมัติที่แสดงโน้ตที่เกี่ยวข้อง และกลยุทธ์การเชื่อมโยงที่กว้างขวาง บางคนพึ่งพาฟีเจอร์โน้ตสุ่มที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ โดยคลิกผ่านโน้ตหลายรายการในระหว่างเซสชันทบทวนปกติ

ฉันใช้แท็กแบบลำดับชั้นและส่วนขยาย Omnisearch สำหรับการค้นหาข้อมูลที่หายไป และฉันไม่มีข้อร้องเรียนใดๆ

โซลูชันชุมชนสำหรับการค้นหาข้อมูลที่หายไป:

• สคริปต์ที่กำหนดเองสำหรับการแสดงเนื้อหาแบบสุ่ม ( StumbleDrop , StumbleWise )
• ระบบแท็กแบบลำดับชั้นพร้อมส่วนขยายการค้นหาเฉพาะทาง
• เทมเพลตโน้ตรายวันพร้อมแผนที่เนื้อหาแบบไดนามิก
• คิวรี dataview อัตโนมัติที่แสดงโน้ตที่เกี่ยวข้อง
• เซสชันทบทวน "โน้ตสุ่ม" แบบสม่ำเสมอ
• กลยุทธ์การเชื่อมโยงแบบสองทิศทางอย่างครอบคลุม

การอภิปรายระหว่างการเรียนรู้กับการเก็บข้อมูล

ความแตกแยกที่น่าสนใจได้เกิดขึ้นในชุมชนระหว่างผู้ที่มองแอป PKM เป็นเครื่องมือการเรียนรู้กับระบบการเก็บข้อมูลล้วนๆ ผู้ใช้บางคนสนับสนุนการรวม PKM กับระบบการทบทวนแบบห่างช่วงเวลาอย่าง Anki โดยโต้แย้งว่าการเขียนโน้ตเพียงอย่างเดียวไม่เท่ากับการเรียนรู้ พวกเขาแนะนำให้ใช้ PKM สำหรับเอกสารอ้างอิงในขณะที่พึ่งพาระบบหน่วยความจำเฉพาะสำหรับข้อมูลที่พวกเขาต้องการเก็บไว้ในระยะยาว

คนอื่นยอมรับปรัชญาการปล่อยวาง โดยยอมรับว่าโน้ตบางส่วนจะจางหายไปในความคลุมเครือตามธรรมชาติเมื่อความสนใจเปลี่ยนไป แนวทางนี้ถือว่าระบบ PKM เป็นเครื่องมือคิดแบบไดนามิกมากกว่ากลไกการเรียกคืนที่ครอบคลุม คล้ายกับวิธีที่นักสังคมวิทยาชื่อดัง Niklas Luhmann จัดการระบบโน้ตบนกระดาษที่มีอิทธิพลของเขา

คุณสมบัติ PKM ที่ต้องการ:

• คำแนะนำโน้ตตามบริบทที่อิงจากการเขียนปัจจุบัน
• มุมมอง "วันนี้ในประวัติศาสตร์" ที่แสดงโน้ตในอดีต
• การค้นหาเนื้อหาด้วย AI โดยใช้ embeddings
• โน้ตที่คล้ายกับเนื้อหาที่สร้างหรือแก้ไขล่าสุด
• การแจ้งเตือนโน้ตที่ไม่ได้ใช้งานมานาน
• การจัดกลุ่มโน้ตตามอารมณ์หรืออัลกอริทึม

อนาคตของการจัดการความรู้อันชาญฉลาด

การอภิปรายเผยให้เห็นโอกาสทางการตลาดที่ชัดเจนสำหรับนักพัฒนา PKM ผู้ใช้ต้องการฟีเจอร์อย่างการแนะนำโน้ตตามบริบท มุมมองประวัติศาสตร์ในวันนี้ และการค้นหาเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI นักพัฒนาบางคนกำลังตอบสนองแล้ว - เครื่องมือใหม่กำลังเกิดขึ้นที่แบ่งโน้ตออกเป็นข้อเท็จจริงและเอนทิตี โดยใช้การฝังเพื่อแสดงการเชื่อมต่อตามแนวคิดแต่ละรายการมากกว่าความคล้ายคลึงของข้อความทั้งหมด

โซลูชันสร้างสรรค์ของชุมชนแสดงให้เห็นทั้งความเร่งด่วนของปัญหานี้และศักยภาพสำหรับแนวทางที่ซับซ้อนมากขึ้น เมื่อโมเดล AI ในท้องถิ่นเข้าถึงได้มากขึ้น ความฝันของระบบการจัดการความรู้ที่ชาญฉลาดอย่างแท้จริงที่สามารถเข้าใจบริบทและแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติอาจกลายเป็นความจริงในที่สุด

อ้างอิง: PKM apps need to get better at resurfacing information