1.企业知识管理中面临的难题
在知识经济环境下，知识正在被越来越多的企业视为最重要的生产要素。互联网技术的发展使得知识传播、更新的速度越来越快，渠道越来越广。企业可以方便地获得各类知识，如专利、论文、标准和网络文章等。
然而，随着知识经济的发展，企业知识库中的知识急剧增加，其中重复和无用的内容越来越多，出现大量的“知识泡沫”和“知识垃圾”，导致知识库中的“知识爆炸”，知识的检索和利用效率越来越低。
另外，由于企业员工知识共享的意愿不强，知识库中有价值的知识不多，导致知识库的价值降低，使企业对宝贵的知识资源的管理处于失控状态，重复研究和知识流失现象严重。
再者，由于企业缺乏知识贡献的考核与激励机制，或者实施效果不佳，导致员工的知识贡献度的评价与激励无据可依，无法形成积极、良好的企业知识共享氛围。
因此，迫切需要对企业日益庞大的知识库中的知识进行系统、有效的评价和有序化，并通过知识清理使员工的知识贡献度透明化，进而促进企业员工的知识共享。
2.目前的知识评价方法在企业知识管理中的应用局限性
1）同行评议制度应用普遍。但是存在的主要问题有：①评议专家数量有限，主观性、局限性现象突出；②同行评议难以避免马太效应；③评价周期长，代价高；④同行难找；⑤评议专家往往很忙，难以抽出足够的时间进行评议。[25]
2）量化评价方法。其基于文献计量学和网络计量学，主要是对学术思想知识的载体（文献）的量的特征指标的统计分析，而不是对文献的内容（学术本身）的分析。因而，存在的问题是：①推论性色彩浓厚；②有故意自引和“送人情”的他引的现象；③正面引用和负面引用难以区别；④暗引难以识别；⑤综述性和学术动态类论文容易被引用；⑥引用随意性较大；⑦只适用于一些论文的评价。[26]
3）基于大众行为的评价。PageRank、HITS、Eigenrumor等算法利用网页之间的链接或者网络用户的评价行为对网页、博客等资源的价值进行评价，具有容易统计分析的特点。但是其主要问题是：①链接或评价的随意性较大；②如果评价结果与利益挂钩时，就会有人投机取巧，“炒链接”、“炒评价”。
既要坚持同行评议，又要解决同行难找、评议人少和工作忙的问题，基于大众行为的同行评议是可能的出路之一，并且需要对大众行为和知识进行量化评价。
人们早已认识到人类的知识是一个有机的整体，是一个类似于蛛网或蜂窝的网络。[27]要有效利用知识，除了需要了解知识的价值之外，还需要了解知识网络的本来面目。但是目前在企业知识库中难以发现比较系统完整的知识网络。
常见的知识网络模型如下。
1）教育学中的使人的认知结构可视化的认知地图、帮助在人的头脑里形成一个知识网络的思维导图。[28]
2）管理学中的社会化知识网络、描述企业中的知识分布情况的知识地图。[29]
3）计算机科学中的使互联网能够智能地进行推理和回答问题的语义网。[30]
4）发明学中的帮助分析技术发明演化过程的技术进化图。[31]
5）专利情报学中的帮助了解专利的发展趋势的专利分布图，帮助了解专利的进化关系的专利引用图。
6）图书馆学中的用来了解文献之间的关系的主题图。[32](www.xing528.com)
7）科学计量学中的帮助了解文献之间关系的知识图谱[33]、帮助分析文献的进化关系的引文网。[34]
8）技术预测学中的预测未来技术的发展和应用的技术路线图。[35]
这些模型有着不同的背景和应用场合，并且得到不同程度的应用。它们存在的共同问题是：建模优化工作量大，专业性强。因此，需要研究新的对策。
4.Web2.0技术对企业知识管理和评价的影响
Web2.0是一种新的互联网应用的统称，包括微信、威客（Witkey）、博客（Blog）、维客（Wiki）、掘客（Digg）、社交网络（Social Networking Services，SNS）、标签（Tag）和社会化书签（Social Bookmark）等。Web2.0技术在支持企业知识管理和评价方面具有的优势如下。
1）知识的发布、共享和评价更加方便。
2）知识共享和应用的效果可以得到及时的反馈，为参与者带来一种特殊的体验。
3）通过共同参与对知识的阅读、推荐和评价等活动，可以使知识更加有序化。
4）可以快速找到某一知识领域的专家。
Web2.0模式可以比较方便地用于企业的知识管理，帮助制造企业寻找人才、寻找知识；开展协同设计和制造；帮助了解客户的需求；帮助建立知识库，管理好企业内部的知识。Web2.0技术和系统的作用及关系，如图3-11所示。Web2.0技术的发展将为知识评价与员工知识贡献度评价创造新的环境。
图3-11 Web2.0技术和系统的作用及关系
案例1：维基百科是自由、开放的在线百科全书，是知识社会条件下用户参与、大众创新、开放创新和协同创新的生动诠释。截至2015年11月1日，维基百科条目数第一的英文维基百科已有500万个条目。全球所有280种语言的独立运行版本共突破3700万个条目，总登记用户也超越5900万人，而总编辑次数更是超过21亿次。经过一定时间发展的维基百科一般都会产生“优良条目”“特色条目”。优良条目和特色条目是通过大众投票选举产生的。大多数特色条目是由优良条目升级达到的。根据专家分析，维基百科条目的准确性与英国大百科全书差不多，而条目却要多得多，更新速度更是要快得多。
案例2：西门子的ShareNet将遍布全球的专家通过网络联系在一起，让他们能够通过网络分享和拓展他们的知识；每个发布的知识都会受到所有网络社区人员的评论；对于任何有价值的知识共享，其贡献者都可以获得ShareNet“股份”或奖励点数。
——俞飞浏.知识管理2.0在西门子的应用研究[D].上海：华东师范大学，2011.
案例3：早期，IBM的知识管理研究院建立了积累最佳经验的知识库，并且使用了“胡萝卜加大棒”的激励政策，促使员工给知识库贡献更多的经验。但是由于没有监督这些贡献的质量，导致知识库中的知识鱼龙混杂。后来，IBM创立了经验递交委员会，其成员由专家组成，轮流对递交上来的经验知识进行评估。知识管理系统因此发挥了很大作用。现在，IBM通过基于web2.0的创新梦工场，实现企业内部知识交流，支持员工发表创意、创意打分、创意评审、创意分类、整理系统和知识发掘等。
——龚伟同.从“治众”到“众治”：突破大企业管理困境[J].商务周刊，2009（5）.
案例4：SAP公司的软件开发网络（SDN）维基的积分制。SDN中有100多万独立的SAP软件开发人员，他们每提交一篇技术文章、一段样本代码、一篇博客文章或一段维基内容，都会获得相应的积分。SDN员工根据内容以及内容对社区的价值进行评分。贡献最多的成员会得到SDN网站上众多同行的认可，积分也可以换成赠品。其实施效果是显著提高了SDN上每天发布的5000～7000个帖子的质量。
——沈建苗.企业维基：很好很强大[N].计算机世界报2008-12-08（36-37）.
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