Biological systems are treated as networks in which information processes at all levels participate (Loewenstein, l999). The features of this autopoietic universe are collapse, irreversibility, and self-regulation, where higher levels act downwardly on the lower levels. This circularity remains imperfect. The physics of biological life recapitulates the underlying physics of the universe (Conrad, 1996). According to Matsuno (1996), information is intrinsically ambivalent with regard to temporality. Shannon’s information theory refers to synchronic information; that is, to a process existing in a finite time period and ignoring historical antecedents. Matsuno (1996, p. 111) quotes Weizsacker: Information is only that which produces information. In evolutionary processes we are concerned only with diachronic information. The historicity of events does not allow participants to claim a global perspective in an atemporal manner. Within this internalist perspective conflicts among the participants inevitably arise as there is no possibility of attaining simultaneous communication among the participants. The duration of time in production contrasts with the static configuration within products. Products constitute boundary conditions for subsequent production. Measurement of products by an external observer is opposed to internal measurement of production. Internal measurement remains local; external measurement is global. In other words, an external perspective is possible only with regard to what has been accomplished and frozen in the record. Matsuno’s question is, then, how an external description of internal measurement is possible. The introspective and the extrospective boundary conditions must coincide “otherwise, the integrity of the notion of boundary conditions would collapse.” The local-to-global activity of information becomes crystallized in a product in global time while the global-to-local activity makes synchronization skewed in locally asynchronous time. “Information is intrinsically a conceptual device connecting the local to the global.” (Matsuno 1998, p. 66). Matsuno (2000) formulates this connection between local and global information in linguistic terms: How could the present progressive tense be related to the present perfect tense, and how could this relationship be addressed in the present tense?

According to Fleissner and Hofkirchner (1995), the concept of information should not be restricted to a particular level of reality. But, due to qualitative changes at different levels of reality, the concept of information may have:
The same reference in all contexts, such that qualitative changes are not grasped.
Similar aspects between the references. In this case a question arises about the primary or basic reference to which analogical concepts refer.
Finally, qualitatively distinct references may exist. In this case the concepts of information are equivocal.

Fleissner and Hofkirchner call this problem “Capurro’s trilemma,” which is indeed an Aristotelian one (Capurro 1995; Capurro, Fleissner, & Hofkirchner 1999; Fleissner & Hofkirchner 1995). The view of evolution as self-organization offers, according to Fleissner and Hofkirchner, a paradigm for dealing with this problem. In the process of evolution, different kinds of low structures generate higher-level structures, starting with physical systems through biological systems to social systems. Evolution is an autopoietic process in which these systems select possible ways of reaction, and forms are transformed. It is a nondeterministic process that is not merely ruled by the classic concept of causality (actio est reactio, or, “every action has a reaction”), but by the principle: causa non aequat effectum, actio non est reactio, or, “equal causes do not have equal effects, every action does not have an equal reaction” (Fleissner & Hofkirchner 1999, p. 209). This second type of self-organized causality is based on informational relations. This information concept is related to its Latin origins as information, meaning a dynamic process of formation and not just the meaning of a message (Fleissner & Hofkirchner, 1995). A unified theory of information should give an account of the dynamic process of evolution that embraces the whole of reality (Hofkirchner, 1999). Laszlo (1999, p. 6) asks for “invariant patterns appearing in diverse transformation” during the evolutionary process. Brier (1999) conceives of cybersemiotics as an ontological and epistemological framework for a universal information science. The evolutionary dissolution of the trilemma has, in our opinion, a metaphysical rather than a scientific status insofar as it presupposes a view of the whole of reality that is not possible for a finite observer.

Some philosophers explicitly criticize the use of the concept of information in the natural sciences. As Kuppers (1996, p. 140) remarks:
The majority of biologists, especially molecular biologists, appear to accept that biological information is indeed a natural entity, which expresses itself in the specific structures of biological macromolecules. However, this attitude has recently been the target of strong criticism from the constructivistic philosophers of science (Janich, 1992). Their main attack has been directed against the application of the concept of information in non-human areas that are governed entirely by natural laws.

According to Kuppers, human language can be understood as a higher evolutionary development of the molecular-genetic language, which is the opposite of Janich’s view of biological information as analogous with human information. The use of the concept of information in the natural sciences is a redundant description of the concept of causality (Janich, 1996).

生物系统被视为一种网络，其中所有层级的信息处理均参与其中（Loewenstein，1999）。这个自创生（autopoietic）宇宙的特征包括崩溃、不可逆性和自我调节，其中较高级别的层级向下影响较低级别的层级。然而，这种循环性并不完美。生物生命的物理学重现了宇宙的基础物理学（Conrad，1996）。根据 Matsuno（1996）的观点，信息在时间性方面本质上是模棱两可的。香农的信息理论指的是共时性信息，即存在于有限时间内的过程，忽略了历史先行者。Matsuno（1996，第111页）引用 Weizsacker 的话：“信息只是能够产生信息的东西。”在进化过程中，我们关注的是历时性（diachronic）信息。事件的历史性不允许参与者以无时间性的方式声称拥有全球视角。在这种内部主义的视角下，参与者之间的冲突不可避免，因为无法实现参与者之间的同步交流。生产过程中的时间持续性与产品的静态配置形成对比。产品构成了后续生产的边界条件。外部观察者对产品的测量与对生产的内部测量相对立。内部测量是局部的，而外部测量是全局的。换句话说，外部视角只能针对已经完成并固定在记录中的内容。Matsuno 提出的关键问题是，如何在外部描述内部测量。如果内省性（introspective）和外视性（extrospective）的边界条件不一致，“边界条件的完整性将崩溃。”信息的局部到全局的活动最终凝结为全球时间中的产品，而全局到局部的活动使同步在局部异步时间内发生偏差。“信息本质上是连接局部与全局的概念性工具。”（Matsuno，1998，第66页）。Matsuno（2000）用语言学术语来表述局部与全局信息之间的联系：现在进行时如何与现在完成时相关联，而这种关系如何在现在时中得到体现？

根据 Fleissner 和 Hofkirchner（1995）的观点，信息的概念不应局限于某个特定的现实层面。然而，由于不同现实层面的质量变化，信息的概念可能具有以下情况：

在所有背景下具有相同的指涉，这样质量变化就无法被理解。
在不同指涉之间存在相似的方面，在这种情况下，会产生一个关于类比概念所指向的基本或主要指涉的问题。
存在质量上截然不同的指涉。在这种情况下，信息的概念是不明确的。

Fleissner 和 Hofkirchner 将这一问题称为“Capurro 三难困境”（trilemma），这实际上是一个亚里士多德式的困境（Capurro，1995；Capurro、Fleissner 和 Hofkirchner，1999；Fleissner 和 Hofkirchner，1995）。Fleissner 和 Hofkirchner 认为，将进化视为自组织提供了解决该问题的范式。在进化过程中，不同类型的低层结构生成更高级别的结构，从物理系统到生物系统再到社会系统。进化是一个自创生过程，在这一过程中，这些系统选择可能的反应方式，并且形式不断被转化。这是一个非决定论的过程，不仅仅受经典因果关系（actio est reactio，即“每个动作都有相应的反应”）的支配，而是由另一种原则所主导：causa non aequat effectum，actio non est reactio，即“相同的原因不会导致相同的结果，每个动作并不一定会有相等的反应”（Fleissner & Hofkirchner，1999，第209页）。这种第二类型的自组织因果关系基于信息关系。这种信息概念与其拉丁词源“informatio”相关，意指形成的动态过程，而不仅仅是指信息传递的内容（Fleissner & Hofkirchner，1995）。一个统一的信息理论应当解释涵盖整个现实的动态进化过程（Hofkirchner，1999）。Laszlo（1999，第6页）提出，在进化过程中需要寻找“在不同转化中出现的不变模式”。Brier（1999）则将控制论符号学（cybersemiotics）设想为普遍信息科学的本体论和认识论框架。在我们看来，三难困境的进化性消解更具形而上学意义，而非科学意义，因为它预设了一个有限观察者无法实现的整体现实观。

一些哲学家明确批评在自然科学中使用“信息”概念。正如 Kuppers（1996，第140页）所指出的，大多数生物学家，特别是分子生物学家，似乎接受生物信息确实是一种自然实体，并在生物大分子的特定结构中得以体现。然而，这种观点最近受到了建构主义科学哲学家的强烈批评（Janich，1992）。他们的主要攻击点在于信息概念被应用于完全受自然规律支配的非人类领域。Kuppers 认为，人类语言可以被理解为分子-基因语言的更高层次的进化发展，而这恰恰与 Janich 的观点相反，后者认为生物信息只是人类信息的类比。在自然科学中使用信息概念是一种对因果概念的冗余描述（Janich，1996）。

第一部分：生物系统作为信息网络

原文：Biological systems are treated as networks in which information processes at all levels participate (Loewenstein, 1999).

简单解释：生物系统被看作是一个“信息网络”，其中的各个层次都在进行信息处理。例如，在我们的身体里：

细胞之间传递信号（比如神经细胞通过电信号传递信息）
基因表达信息（DNA 作为遗传信息存储库，决定细胞如何运作）
器官系统之间协同工作（心脏、大脑、肺等器官通过神经和激素相互交流）

这些都是信息流动的例子。可以把生物系统想象成一座繁忙的城市，交通、通讯、电力等各个系统协同工作，每个部分都在传递和处理信息。

第二部分：自创生（Autopoietic）宇宙的特征

原文：The features of this autopoietic universe are collapse, irreversibility, and self-regulation, where higher levels act downwardly on the lower levels.

关键词解释：

Autopoietic（自创生）：意思是“自己创造自己”，指的是生物系统能够维持自身结构和功能。例如：
- 细胞能不断修复和复制自己
- 人体能自我调节体温（比如出汗降温）
- 生态系统能保持动态平衡（森林中的食物链维持着生态稳定）
Collapse（崩溃）：如果系统无法维持自身，就会崩溃。例如：
- 当细胞无法正常复制，就会导致癌症或衰老。
- 当生态系统失衡，比如森林被砍伐殆尽，整个生态环境就会崩溃。
Irreversibility（不可逆性）：生物系统中的变化通常是不可逆的，比如：
- 细胞死亡后不会自动复活。
- 进化的过程不可逆，人类无法退化回猿猴。
Self-regulation（自我调节）：生物系统可以通过内部机制调节自己，比如：
- 人体的免疫系统会自动识别和攻击病毒。
- 动植物的适应机制（如仙人掌在沙漠里减少水分蒸发来生存）。
Higher levels act downwardly on lower levels（高级系统影响低级系统）：
- 大脑控制身体动作（高级神经系统调控肌肉运动）
- 生态环境影响物种行为（全球气候变暖改变了动物的迁徙模式）

📌 举个例子：
想象一个公司，CEO（高层）决定公司的发展方向（影响基层员工的工作）。如果高层管理失误，公司可能倒闭（崩溃）。如果市场发生巨大变化（不可逆的事件），公司必须通过调整策略（自我调节）来适应。

第三部分：物理学与生物系统的关系

原文：The physics of biological life recapitulates the underlying physics of the universe (Conrad, 1996).

简单解释：生物系统的运行方式与宇宙的基本物理规律一致。比如：

热力学定律：生物体需要能量才能维持生命（食物提供能量，就像发动机需要燃料）。
熵增原理：所有系统都会走向无序（人会衰老，细胞会死亡，宇宙也在膨胀）。
量子物理：一些生物现象（如鸟类导航）可能依赖于量子力学原理。

📌 举个例子：

你吃饭（摄取能量），然后消化（释放能量），这个过程符合能量守恒定律。
人类的演化需要克服熵增（无序化），通过基因复制和自我修复维持生命。

第四部分：信息的时间性问题（Temporality of Information）

原文：According to Matsuno (1996), information is intrinsically ambivalent with regard to temporality.

关键词解释：

Temporality（时间性）：信息在时间维度上的特性。
Ambivalent（矛盾的、模棱两可的）：信息在时间上的表现是不确定的，可能同时具有静态和动态的特性。

📌 简单解释： Matsuno 认为，信息在时间上具有矛盾的特性：

信息是瞬时的，存在于一个特定的时间点（如你现在听到的一句话）。
信息也可以是累积的，影响未来（如你学会了一个概念，之后可以用它做决策）。

💡 举个例子：

你现在在读这段话，你获取的信息是瞬时的（synchronic）。
你之后回忆、思考这个概念，并在未来使用它，这就是历时性的（diachronic）。

第五部分：Shannon 信息理论 vs. 进化过程中的信息

原文：Shannon’s information theory refers to synchronic information; that is, to a process existing in a finite time period and ignoring historical antecedents.

关键词解释：

Shannon’s Information Theory（香农信息理论）：主要关注信息的传输和编码，而不是信息的意义。例如：
- 你给朋友发短信“你好”，香农的信息理论关心的是信号是否完整传输，而不是“你好”意味着什么。
Synchronic Information（共时信息）：只考虑信息在某个时间点上的状态，而不关心它的历史。例如：
- 一张照片记录的是某个瞬间，而不会告诉你拍照前发生了什么。

📌 简单解释：香农信息理论关心的是“信息如何从 A 传输到 B”，不关心这个信息过去发生了什么。例如：

电视直播时，你看到的是当前的画面（共时信息）。
你不知道主播之前做了什么，也不影响你理解当前的画面。

原文：In evolutionary processes we are concerned only with diachronic information.

📌 简单解释：

Diachronic Information（历时信息）：关注信息在时间上的发展和积累，强调历史和因果关系。例如：
- 物种进化的过程是历时的，因为每一代生物的基因都会影响下一代。
- 你的知识增长是历时的，你今天的理解是建立在过去学习的基础上的。

💡 举个例子：

一只鸟学会了利用工具来获取食物，它的后代可能会模仿并改进这个技能，这就是历时性信息的作用。
相比之下，一条短信的内容不会影响后续短信的编码方式（除非你主动改变通讯协议），这就是共时信息。

第六部分：历史性和视角的冲突

原文：The historicity of events does not allow participants to claim a global perspective in an atemporal manner.

📌 简单解释：历史事件是线性的，不能从一个无时间性的（atemporal）角度来看待。换句话说：

你无法站在“全知全能”的角度去同时看到所有历史事件。
你的理解总是受到你所处时间点的限制。

💡 举个例子：

你不能同时看到过去、现在和未来的所有事情，只能根据现有的信息来推测未来。
例如，你看历史书时，你只能看到已经记录下来的部分，而不能“亲眼”观察过去。

原文：Within this internalist perspective, conflicts among the participants inevitably arise as there is no possibility of attaining simultaneous communication among the participants.

📌 简单解释：因为每个人的时间位置不同，他们对信息的理解也不同，导致冲突。例如：

现实例子：
- 历史学家可能会因不同的史料来源而对同一历史事件得出不同的结论。
- 科学家可能会因为数据不同时期的变化，而对同一理论得出不同的解释。

第七部分：生产 vs. 产品（过程 vs. 结果）

原文：The duration of time in production contrasts with the static configuration within products.

📌 简单解释：

生产（Production）是一个动态过程，需要时间。
产品（Product）是一个静态结果，已经固定。

💡 举个例子：

你写一本书，这个过程是动态的（生产）。
书最终出版后，它就是一个静态的产品。

📌 另一个例子：

一座桥在建造时，它的结构可能会不断调整（生产过程）。
但建成后，它的结构就固定了（产品）。

原文：Products constitute boundary conditions for subsequent production.

📌 简单解释：产品（已经完成的东西）会影响未来的生产。例如：

你写完一本书，下一本书可能会基于这本书的内容（影响后续创作）。
你学会了基本数学，才能继续学习高等数学。

第八部分：内部 vs. 外部测量（局部 vs. 全局视角）

原文：Measurement of products by an external observer is opposed to internal measurement of production.

📌 简单解释：

内部测量（Internal Measurement）：站在生产者的角度，关注过程。例如：
- 你在写一篇文章，你会关注写作的思路、修改的过程等。
外部测量（External Measurement）：站在旁观者的角度，关注最终的结果。例如：
- 读者只会看到你最终完成的文章，而不知道你写作时的思考过程。

💡 举个例子：

你写一篇论文，你的导师（外部观察者）会根据成品打分，而不会考虑你花了多少时间思考和修改。
你看一部电影，你只能看到剪辑完成的版本，而不知道导演在拍摄时经历了多少失败的尝试。

第九部分：局部和全局的信息流动

原文：“Information is intrinsically a conceptual device connecting the local to the global.” (Matsuno 1998, p. 66).

📌 简单解释：信息的作用是把局部（local）和全局（global）连接起来。例如：

你的个人经历（局部信息）影响了你的世界观（全局信息）。
一个小型科学实验的结果（局部信息）可能会影响整个科学理论（全局信息）。

💡 举个例子：

气候数据来自许多地方的温度、湿度等局部信息，但这些数据被整合后，就能形成全球气候趋势（全局信息）。

如何理解 “conceptual device” （概念性工具）？

“信息本质上是一种连接局部与全局的概念性工具。”

这句话的意思是：

信息的作用不仅仅是数据的传输，而是让局部现象与整体趋势相联系。
信息帮助我们理解事物在更大范围内的意义。

💡 举个例子

天气预报
- 你家附近的温度传感器（局部信息）记录了气温、湿度、风速等数据。
- 这些数据被汇总到气象中心，形成全球气候模型（全局信息）。
- 信息作为一种“概念性工具”，让局部的气温数据可以用于构建全球天气预测模型。
医学诊断
- 医生通过检查病人的症状（局部信息），比如体温、血压、化验报告。
- 这些信息结合医学知识和其他病例数据（全局信息），医生得出诊断结论。
- 信息帮助医生把局部的身体情况与更大范围的医学理论联系起来。

3. 为什么信息是“连接局部与全局”的工具？

信息本身不会直接影响物理世界，但它可以：

收集细节并形成整体认知（例如统计分析）。
让个体事件影响整个系统（例如社交媒体的舆论发酵）。
让过去的经验影响未来决策（例如机器学习通过数据训练模型）。

💡 更生活化的例子

你在学校考试（局部信息），这些分数被记录下来，影响你的 GPA（全局信息）。
一家公司的年度财务数据（局部信息）会影响投资者对整个市场的看法（全局信息）。
一篇社交媒体上的帖子（局部信息）可能会引发一场全球讨论（全局信息）。

4. 结合 Matsuno 的观点

Matsuno 认为信息不仅仅是数据，而是一种动态的概念工具，能够连接：

过去和未来（信息可以是历时性的）。
局部现象和全局趋势（信息帮助我们理解更大范围的变化）。
生产过程和最终产品（信息是如何从动态变成静态的）。

📌 简而言之

“信息就像桥梁，连接局部和全局，让我们理解个别事件如何影响整体世界。”

总结

Conceptual device（概念性工具）是指信息作为一种机制，使局部和全局之间建立联系。
信息不仅仅是数据传输，而是一种理解世界的方式。
现实生活中的许多系统都依赖信息将局部现象整合成全局认知（气象、医学、市场经济等）。

总结

这部分讨论了信息的时间性、生产过程和产品的关系、内部与外部测量的区别，以及局部信息如何影响全局。核心思想是：

信息既可以是瞬时的（共时）也可以是累积的（历时）。
生产过程是动态的，产品是静态的。
局部信息会影响全局，反之亦然。

第十部分：信息的语言学类比（Linguistic Analogy of Information）

原文：Matsuno (2000) formulates this connection between local and global information in linguistic terms: How could the present progressive tense be related to the present perfect tense, and how could this relationship be addressed in the present tense?

📌 简单解释 Matsuno 用语言时态（tense）来类比局部与全局信息之间的关系：

现在进行时（present progressive）：表示正在发生的动态过程，例如 I am writing（我正在写作）。
现在完成时（present perfect）：表示某个动作已经发生，并且对现在有影响，例如 I have written（我已经写完了）。

💡 如何与信息概念联系？

现在进行时（局部信息） → 代表某个正在发生的过程（信息流动中）。
现在完成时（全局信息） → 代表已经发生的、可供回溯的结果（信息被固定下来）。

📌 举个例子

你正在做研究（现在进行时），你在不断收集和分析数据（局部信息）。
你发表了一篇论文（现在完成时），这些数据和结论被固定下来，成为全局知识的一部分。

🔹 核心观点：信息如何从局部的“正在发生”变成全局的“已经完成”，就像语言中的时态变化一样。

第十一部分：信息概念的不同层级（Levels of Reality and Information Concept）

原文：According to Fleissner and Hofkirchner (1995), the concept of information should not be restricted to a particular level of reality.

📌 简单解释 Fleissner 和 Hofkirchner 认为：

信息的概念不能局限于某个特定的现实层面，因为信息在不同层级上表现不同。例如：
1. 物理层面：粒子之间的信息传递（如量子信息）。
2. 生物层面：基因传递信息（DNA）。
3. 社会层面：语言和文化传播信息（新闻、书籍）。

💡 举个例子

细胞之间的信号传递（生物信息）不同于人类交流（语言信息）。
但它们都属于“信息”范畴，只是在不同层面上起作用。

信息的三种可能的表现方式（Capurro’s Trilemma）

Fleissner 和 Hofkirchner 提出，信息在不同层次上可能表现为三种情况：

(1) 在所有层次上具有相同的含义

The same reference in all contexts, such that qualitative changes are not grasped.

📌 简单解释

如果信息在所有层次上都是相同的，我们就无法区分不同层级的信息差异。
这意味着物理信息、生物信息、社会信息在本质上没有区别。

💡 举个例子

假设我们认为 DNA 信息、新闻报道和计算机数据完全相同（只是信息传输的不同表现），那么我们就忽略了它们的本质区别：
- DNA 影响遗传，但不会像新闻一样能直接改变社会认知。
- 新闻报道能改变社会舆论，但不会改变基因编码。

📌 问题

这种观点太简单化，因为显然不同层次的信息有不同的作用方式，不能用同一个标准去衡量它们。

(2) 信息在不同层次上具有相似的特征

Similar aspects between the references. In this case a question arises about the primary or basic reference to which analogical concepts refer.

📌 简单解释

信息可能在不同层次上有相似性，但仍然存在一些区别。
这就引出了一个问题：如果信息在不同层次上只是相似的，我们应该用哪一个层次作为“基本的”信息概念？

💡 举个例子

我们可以说 DNA、计算机数据和新闻都是“信息”，因为它们都涉及存储、传输和处理。
但：
- DNA 信息是生物化学上的编码。
- 计算机数据是二进制代码。
- 新闻信息依赖于语言和社会背景。

📌 问题

如果信息在不同层级上只是类似的，我们如何决定哪个是最基本的“信息概念”？
是物理信息（最基本的物理规律）？还是语言信息（社会层面）？或者某种更抽象的东西？

(3) 信息在不同层次上完全不同

Finally, qualitatively distinct references may exist. In this case the concepts of information are equivocal.

📌 简单解释

在不同层次上，信息的概念可能完全不同，无法归结为同一个东西。
这意味着“信息”这个词在不同领域的含义是不一样的，不能混为一谈。

💡 举个例子

物理学中的“信息” → 量子态、熵（如黑洞信息悖论）。
生物学中的“信息” → DNA、神经信号。
计算机科学中的“信息” → 二进制数据。
社会学中的“信息” → 文化、语言、新闻传播。

如果我们把它们都称为“信息”，可能会导致混淆：

物理信息不能直接解释新闻信息如何影响人类思维。
DNA 传递遗传信息，但它并不是以人类语言或计算机编码的方式进行的。

📌 问题

如果信息的概念在不同层次上完全不同，那么“信息”这个词本身就变得含义模糊，无法构建一个统一的信息理论。

第十二部分：“Capurro’s Trilemma” 信息的三难困境

原文：Fleissner and Hofkirchner call this problem “Capurro’s trilemma,” which is indeed an Aristotelian one.

📌 什么是“Capurro 的三难困境”？三难困境（Trilemma）指的是：

信息的概念是否在所有层面上都相同？
- 如果相同，我们就无法区分信息的质量变化（比如 DNA 信息和社会信息显然不同）。
信息的概念是否在所有层面上都只是类似的？
- 如果只是类似，我们必须找到“基本的参考点”来比较它们。
信息的概念是否在不同层面上完全不同？
- 如果完全不同，我们就不能用统一的信息理论来描述它们。

📌 为什么叫“三难困境”？因为无论选择哪种定义，都会带来问题，这类似于哲学中的其他三难困境（如自由意志、因果关系等）。

💡 举个例子

“光”在物理学上是电磁波，在生物学上是视觉信号，在艺术上是美学元素。
它们是相同的概念吗？类似的概念吗？还是完全不同的概念？
这就是 Capurro 提出的三难困境。

总结

信息不能局限于某个层次，因为现实世界是分层的。
信息在不同层次上的表现可能是相同的、相似的，或者完全不同的，这导致了“Capurro’s 三难困境”。
这三种观点各有各的问题，我们仍然没有一个完全统一的信息定义。

📌 现实应用

研究人工智能时，我们在考虑计算机数据的信息。
研究生物学时，我们在考虑 DNA 和神经信号的信息。
研究社会学时，我们在考虑语言、新闻传播的信息。

🔹 关键问题

我们能否找到一个统一的“信息理论”，能同时解释物理、生物和社会信息？还是信息在不同层次上必须被分别定义？

第十三部分：进化作为解决三难困境的方式

原文：The view of evolution as self-organization offers, according to Fleissner and Hofkirchner, a paradigm for dealing with this problem.

📌 简单解释 Fleissner 和 Hofkirchner 认为**进化（evolution）**可以帮助理解信息的不同层级：

进化是自组织的过程（self-organization），不同层级的信息系统会不断演变、调整，形成更复杂的系统，
这个过程不是完全随机的，而是有一定的信息流动和选择机制在其中起作用：
1. 物理系统 → 量子信息、热力学信息
2. 生物系统 → 细胞信息、基因信息
3. 社会系统 → 语言、文化、互联网

💡 举个例子

原始社会靠口头交流（低级信息系统）。
文字出现后，信息可以存储和传播（更高级的系统）。
互联网让信息传播变得全球化（更加复杂的系统）。

🔹 核心观点：信息的进化是从“简单的物理相互作用”，到“基因信息的存储和变异”，再到“社会层面的交流和知识积累”。
信息在进化过程中经历了从简单到复杂的转变，所以它在不同层级上可能既相似又不同。

2. 举个简单的例子：生命如何进化？

我们来看一个具体的例子，说明从物理世界到生物世界再到社会世界的进化。

（1）物理系统

最开始，宇宙中只有基本粒子，它们按照物理定律相互作用。

例如，原子结合形成分子，水分子能组成液态水，这为生命的诞生提供了环境。

（2）生物系统

然后，某些分子（如氨基酸、DNA）形成了自我复制的能力。

这些分子可以存储信息，并传递给下一代（基因）。
通过突变和自然选择，更复杂的生命结构逐渐形成，比如单细胞生物 → 多细胞生物 → 动物。

（3）社会系统

最终，人类进化出了语言和文化，这使得信息不再局限于基因：

语言 → 让人们可以通过交流传递知识（不需要遗传）。
书籍、互联网 → 信息不再局限于个体，而是可以积累和共享。

📌 进化的结果

物理世界中只有原子和分子 → 但它们形成了生命（自组织）。
生命最初只能复制基因 → 但后来的生物能学习和适应环境（更复杂的自组织）。
人类不仅可以学习，还能创造文化、科学、技术（信息的最高级组织形式）。

🔹 核心观点

进化不是简单的“生物从低级变高级”，而是信息的自我组织和积累，让世界从简单结构变成复杂结构。

3. 进化的关键机制

Fleissner 和 Hofkirchner 认为，进化不是简单的因果律（A → B），而是一种 自组织的因果关系，它不同于牛顿的经典物理定律：

经典因果关系（Newtonian Causality）：

每个动作都有确定的反应（如撞球游戏中，一个球撞另一个球）。
这个因果关系是确定性的（相同的原因一定导致相同的结果）。

自组织因果关系（Self-Organized Causality）：

相同的原因可能会导致不同的结果（因为环境和信息流不同）。
小的变化可能会产生巨大影响（蝴蝶效应）。

💡 举个例子

经典因果关系：如果你踢球，它就会滚动，这个结果是确定的。
自组织因果关系：如果你在社交媒体上发布了一条新闻，它可能没人看到，也可能会被病毒式传播，成为热点话题。

📌 核心思想

进化不是简单的“因果链条”，而是信息在系统内部流动和影响的复杂网络。

4. 进化如何帮助理解“信息的三难困境”？

我们之前讲了Capurro’s Trilemma（信息在不同层次上可能是相同的、类似的，或者完全不同的），Fleissner 和 Hofkirchner 认为：

进化（Evolution）是解决这一问题的关键。

信息并不是静态的，而是随着进化不断变化的。
信息的“意义”会在不同层次上逐渐变化，并形成更复杂的系统。

💡 举个例子

在物理层面，信息可以是量子态（比如光子可以携带信息）。
在生物层面，信息可以是 DNA（遗传信息）。
在社会层面，信息可以是语言和互联网（知识传播）。

📌 核心观点

信息在不同层次上确实不同，但这些层次是由进化一层层构建出来的。
进化是一个信息自组织的过程，不断让系统变得更复杂，并产生新的信息形式。

5. 进化的终极目标是什么？

进化没有“终点”，它是信息不断自组织和优化的过程。

在生物进化中，基因信息被优化，使物种更适应环境。
在社会进化中，科技、语言、文化都在不断发展，信息传播的方式变得更快、更高效。

📌 未来的可能性

人工智能：如果 AI 能够不断学习和进化，它是否会成为新的信息层次？
人类进化：未来的信息可能不只是通过语言，而是直接通过大脑-计算机接口（脑机接口）传输。

总结

进化是一个“自组织”过程，从物理世界的基本粒子，到生物的基因，再到人类社会的信息系统。
进化不是简单的“因果关系”，而是信息在系统内流动、调整、优化的复杂过程。
信息的变化是进化的核心，物理信息 → 生物信息 → 社会信息，这些层次是由进化产生的。
进化提供了一个视角来理解“信息的三难困境”——信息的不同层次是由进化过程形成的，并不是完全割裂的。

第十四部分：信息的非决定性因果关系（Self-organized Causality）

原文：It is a nondeterministic process that is not merely ruled by the classic concept of causality (actio est reactio, or, “every action has a reaction”), but by the principle: “equal causes do not have equal effects, every action does not have an equal reaction.”

📌 经典因果关系 vs. 自组织因果关系

经典因果关系：每个动作都有一个相等的反应（牛顿第三定律）。
自组织因果关系：相同的原因可能产生不同的结果，不同的原因可能产生相似的结果。

💡 举个例子

经典因果关系：你踢球，球就飞出去（输入 = 输出）。
自组织因果关系：你发一条社交媒体帖子，它可能无人关注，也可能引发全球热议（相同的原因 → 不同的结果）。

🔹 核心观点：信息的传播和影响是非线性的、复杂的，而不是简单的“输入 - 输出”关系。

第十五部分：信息的动态过程 vs. 静态消息

原文：This information concept is related to its Latin origins as informatio, meaning a dynamic process of formation and not just the meaning of a message.

📌 信息的两种定义

动态过程（dynamic process） → 信息是一个不断演化、变化的过程。
静态消息（static message） → 信息只是一个固定的内容。

💡 举个例子

动态信息：你的知识随着学习不断变化和积累。
静态信息：一本书出版后，里面的知识是固定的，除非有新版本更新。

🔹 核心观点：信息不仅仅是“数据”，它是一个持续形成、改变和进化的过程。

第十六部分：信息科学的哲学意义

原文：Brier (1999) conceives of cybersemiotics as an ontological and epistemological framework for a universal information science.

📌 简单解释

Cybersemiotics（控制论符号学）：结合控制论（信息如何传输）和符号学（信息如何产生意义）。
本体论（Ontology）：信息在现实中是什么？
认识论（Epistemology）：我们如何理解和获取信息？

💡 举个例子

AI 和人类思维的区别：
- AI 处理信息是计算性的（控制论）。
- 人类处理信息涉及意义理解（符号学）。

🔹 核心观点：信息科学不仅仅是技术问题，也涉及哲学层面的思考。

总结

信息的局部与全局关系类似于语言的时态变化。
信息的概念在不同层级上可能相同、类似或完全不同，这导致“Capurro’s 三难困境”。
进化过程提供了一种理解信息层级变化的方法。
信息传播是非线性的，相同的原因可能导致不同的结果。
信息不仅仅是静态数据，而是动态的形成过程。

第十九部分：三难困境的“进化性解消”是科学问题还是形而上学问题？

原文：The evolutionary dissolution of the trilemma has, in our opinion, a metaphysical rather than a scientific status insofar as it presupposes a view of the whole of reality that is not possible for a finite observer.

📌 简单解释

什么是“evolutionary dissolution of the trilemma”（三难困境的进化性解消）？
- Fleissner 和 Hofkirchner 认为，信息的三难困境（Trilemma）可以通过进化的角度来理解。
- 也就是说，信息的不同层级（物理、生物、社会）并不是完全割裂的，而是由进化逐渐产生的。
- 进化可以解释为什么信息在不同层次上可能既相似又不同。
然而，作者批评这个观点认为：
- 这种“用进化来解释三难困境”的方法更像是形而上学（metaphysical），而不是科学。
- 这是因为它假设了一个完整的现实观（view of the whole of reality），但我们作为有限的观察者（finite observer）无法真正验证这个完整的现实观。

💡 举个例子

科学 VS. 形而上学：
- 科学理论应该是可以被实验验证的，例如牛顿力学可以通过实验观察物体运动。
- 但“进化可以统一所有信息层级”这个说法，目前还无法被实验直接验证，它更像是一种哲学解释。

📌 核心观点

批评者认为，进化是否真的能解释信息的三难困境，是一个形而上学问题，而不是科学问题。
因为我们无法站在“全知全能”的角度去验证进化如何统一所有信息层级。

第二十部分：信息概念在自然科学中的争议

原文：Some philosophers explicitly criticize the use of the concept of information in the natural sciences.

📌 简单解释

有些哲学家反对在自然科学中使用“信息”这个概念。
他们认为：
1. 信息是人类创造的概念，不应该被用来描述非人类的现象。
2. 自然科学（物理学、生物学等）完全受自然法则支配，信息的概念可能并不适用于这些领域。

💡 举个例子

你可能听过这样的说法：“DNA 是一种信息存储系统”。
但是，哲学家可能会质疑：“DNA 真的‘存储’信息吗？还是我们只是用‘信息’这个词来描述它？”

📌 核心观点

信息概念的使用在科学界仍然有争议，尤其是当它被用来描述物理现象时。

第二十一部分：分子生物学对信息的理解

原文：As Kuppers (1996, p. 140) remarks: The majority of biologists, especially molecular biologists, appear to accept that biological information is indeed a natural entity, which expresses itself in the specific structures of biological macromolecules.

📌 简单解释

大多数生物学家，特别是分子生物学家，认为“生物信息”是真实存在的，而不仅仅是一个人类创造的概念。
他们的观点是：生物信息以分子结构的方式表达出来，比如 DNA 分子中的碱基序列，就像是“基因编码”。

💡 举个例子

DNA → RNA → 蛋白质这个过程通常被描述为 “遗传信息的传递”。
这说明很多生物学家将信息视为真实的自然实体，就像能量、质量一样。

📌 核心观点

分子生物学家认为：生物信息不仅仅是个比喻，而是真实存在的，可以通过生物分子（如 DNA）来表达。

第二十二部分：哲学家对生物信息概念的批评

原文：However, this attitude has recently been the target of strong criticism from the constructivistic philosophers of science (Janich, 1992).

📌 简单解释

建构主义哲学家（Constructivist Philosophers）对生物信息的概念提出批评。
他们认为：信息是人类创造的概念，而不是自然界本身的特性。

💡 举个例子

当我们说 “DNA 里面包含信息”，我们实际上是用人类的认知方式来描述 DNA，但 DNA 本身可能并不“认为”它自己包含信息。

📌 核心观点

建构主义哲学家认为，信息只是人类用来描述自然的工具，而不是自然本身的一部分。

第二十三部分：信息适用于生物学，但是否适用于非生命系统？

原文：Their main attack has been directed against the application of the concept of information in non-human areas that are governed entirely by natural laws.

📌 简单解释

哲学家们主要批评**把信息概念应用到非生命系统（物理系统、化学系统）**的做法。
他们认为：信息概念可能适用于生物学（如 DNA），但不应该随意扩展到物理学等领域。

💡 举个例子

你可以说 “细胞接收信息并作出反应”（因为生物有感知和适应能力）。
但是，你能说 “石头也接收信息并作出反应” 吗？（物理学中，我们通常用“力”或“能量”来描述石头的运动，而不是“信息”）。

📌 核心观点

信息的概念可能适用于生物学，但是否适用于整个自然界仍然值得怀疑。

第二十四部分：人类语言 VS. 生物信息

原文：According to Kuppers, human language can be understood as a higher evolutionary development of the molecular-genetic language, which is the opposite of Janich’s view of biological information as analogous with human information.

📌 简单解释

Kuppers 认为：
- 人类语言是基因语言的进化版本（语言的复杂性来源于基因信息）。
而 Janich 认为：
- 生物信息只是类似于人类信息，而不是它的进化版本。

💡 举个例子

Kuppers 的观点：
- DNA 里的遗传信息 → 逐步进化成 → 复杂的神经系统 → 发展出 → 人类语言。
Janich 的观点：
- DNA 里的信息和人类语言只是“类似”，但它们不是一个进化链条上的。

📌 核心观点

Kuppers 认为，人类语言是基因信息的更高级形式。
Janich 认为，生物信息和人类语言只是表面相似，并不能说人类语言是从生物信息进化来的。

第二十五部分：信息概念是否只是“冗余的因果描述”？

原文：The use of the concept of information in the natural sciences is a redundant description of the concept of causality (Janich, 1996).

📌 简单解释

Janich 认为，在自然科学中使用“信息”这个概念其实是多余的。
因为物理定律和因果关系已经可以解释一切，不需要再引入“信息”这个额外的概念。

💡 举个例子

你可以用因果关系来描述 DNA 的作用：
- DNA → 产生 RNA → 产生蛋白质（这是一系列的因果关系）。
你也可以说 DNA 传递“信息”来控制蛋白质合成，但这只是另一种说法，并不增加新的科学解释。

📌 核心观点

Janich 认为，信息概念并没有真正提供新的科学解释，而只是换了一种语言描述因果关系。

总结

进化能否真正解释信息的三难困境？哲学家认为这是形而上学问题，而不是科学问题。
分子生物学家认为生物信息是真实的，而哲学家认为信息只是人类概念。
哲学家批评“信息”概念在物理学中的应用，认为它只是因果关系的冗余描述。

The Concept of Information in the Humanities and Social Sciences

Psychology as a field bridges the natural sciences on one hand and the humanities and social sciences on the other. In psychology, the concept of information has had a central role, with the so-called cognitive revolution from 1956 onward, also called the information-processing paradigm in psychology. (This development gave birth to a whole new interdisciplinary field, named cognitive science, from about 1975. Gardenfors [19991 reviews the development of this field.) In spite of early disappointments with information theory (see Quastler, 1956; Rapoport, 1956), the dominant trend in psychology has been a kind of functionalism in which human cognitive processes are seen as analogous with information processing by computers. There has not been much explicit discussion of the concept of information in psychology. (Some exceptions are Golu [1981], Hamlyn [19771, Harary & Batell [19781, Harrah [19581, Miller [19531, Miller [19881, N~rretranders [19981, Peterfreund & Schwartz 119711, Rapoport [19531, and Rogers [ZOOOI.) The trend has been reductionistic in the sense that human beings are seen as extracting information from the physical and chemical properties of sensory stimuli. Such reductionism stands in contrast to more hermeneutic and historical understandings in which perception is also informed by cultural factors, and information is not defined or processed according to mechanisms in the brain, but by historically developed criteria and mechanisms. (Problems relating to psychological conceptions of information are also important for other human and social sciences, and for the proper understanding of users in library and information science. See Karpatschof [20001 for a culturally informed conception of human cognition.)

Information may refer, as Qvortrup (1993) remarks, to a change in the external world, and in this case it has been defined as “a difference which makes a difference” (Bateson 1972, p. 459); that is, an operational change brought about by the external world in an observing system. It may also refer, inverting the order of this relation, to the process of finding differences-information as a difference which finds a difference-in which case the system is stimulated by a difference in the external world. On one hand, information is a thing, on the other, a psychic construction. Information as a difference in reality-as something existing independent of an observer-seems to be the view of information in engineering and the natural sciences, although, as we have seen, this is not always the case. This view was one implication of Shannon’s exclusion of the semantic and pragmatic aspects of the everyday use of the word information. According to Qvortrup (1993), Shannon and Weaver are unclear as to whether they conceive information as a substance or as a sign.

Nevertheless, we note that Shannon retains a basic aspect of the modern concept of information in the sense of knowledge communication, namely selection. When dealing with the meaning of a message we discuss interpretation; that is, the selection between a message’s semantic and pragmatic possibilities. To interpret a message means, in other words, to introduce the receiver’s perspective-her or his beliefs and desires; to make her or him an active partner in the information process. We would like to suggest a difference between motivational (or anthropological) and causal (or natural) theories of information. Shannon develops a perspective, as we shall show, on causal theories of information with different kinds of “family resemblance” (Wittgenstein, 1958a). One important resemblance between the two kinds of theories is the role of selection in each. Even in the extreme case in which any interpretation is supposedly excluded-as in the engineering perspective of the conduit metaphor-we can still recognize a process of selection. In other words, we state a resemblance between interpreting meaning and selecting signals. The concept of information makes this resemblance possible. Bar-Hillel pointed to the “semantic traps” of Shannon’s terminology, particularly with regard to the analogies between the psychological and the engineering fields. Bar-Hillel and Carnap (1953) developed a semantic theory of information in which they distinguish between information and amount of information within a linguistic framework. Dretske’s (1981, p. 63-64) theory of semantic information is based on the distinction between information and meaning. Information does not require an interpretive process, although it is a necessary condition for acquiring knowledge. He states three conditions that a definition of information must satisfy, namely:

“(A) The signal carries as much information about s as would be generated by s’s being F.”
“(B) s is F”
“(C) The quantity of information the signal carries about s is (or includes) that quantity generated by s’s being F (and not, say, by s’s being GI.”

On one hand, information is not an absolute concept, because we can acquire varying degrees of information about a source. On the other hand, however, “the information that s is F does not come in degrees. It is an all or nothing affair” (Dretske, 1981, p. 108). According to Dretske (1981, pp. SO-Sl), information is always relative to “a receiver’s background knowledge” (k); it is “something that is required for knowledge.” It is indeed a “harmless fiction” to think about a number of possibilities existing at the source “independently of what anyone happened to know.” There is no false information but there is meaning without truth (Dretske, 1981, pp. 171-235). Indeed, “information is what is capable of yielding knowledge, and since knowledge requires truth, information requires it also” (Dretske, 1981, p. 45). The flow of information is based on the following Xerox principle: “IfA carries the information that B, and B carries the information that C, then A carries the information that C” (Dretske, 1981, p. 57). Dretske’s information concept is different from meaning, but basically related to cognitive systems. The relation between knowledge and information is a recursive but not a circular one. In order to learn that s is F, a person should know about s, without knowing that s is F. On the other hand, the information that s is F “causes K’s belief that s is F.” “Knowledge is information-produced belief‘ (Dretske, 1981, pp. 91-92). Thus, in the case of “genuine cognitive systems,” as distinct from “mere processors of information,” knowledge is specified with regard to information, meaning, and belief; or, in other words, with regard to interpretation during the learning process. Computers have, at least so far, no capability of using information. It means nothing to them. They can only manipulate symbols (Dretske, 1986).

Dretske’s definition of information does not initially include k (that is, the receiver’s background knowledge). This cognitivistic limitation seems illegitimate if we consider other kinds of receivers or, more precisely, other kinds of situations. Becoming aware of this contradiction, Barwise and Perry (1983) developed situation theory and situation semantics (STASS). This theory is based on the idea of regularities between types of situations, which allow information flow to take place (Barwise & Seligman, 1997). Linguistic regularities, as considered by Dretske, are a special case of this flow.

心理学作为一个领域，一方面连接着自然科学，另一方面又与人文学科和社会科学相交。在心理学中，“信息”的概念一直占据着核心地位，这种趋势自1956年“认知革命”以来尤其明显，这场革命在心理学中也被称为“信息处理范式”。（这一发展在大约1975年催生了一个全新的跨学科领域，即认知科学。Gardenfors [1999]回顾了该领域的发展。）尽管信息理论早期遭遇了一些挫折（参见Quastler, 1956；Rapoport, 1956），但心理学的主流趋势一直是一种功能主义，即将人类认知过程类比为计算机的信息处理过程。然而，心理学领域中对“信息”概念的明确讨论并不多见。（一些例外包括Golu [1981]、Hamlyn [1977]、Harary & Batell [1978]、Harrah [1958]、Miller [1953]、Miller [1988]、Nørretranders [1998]、Peterfreund & Schwartz [1971]、Rapoport [1953]以及Rogers [2000]。）心理学的主流趋势一直具有还原论的倾向，即认为人类从感官刺激的物理和化学特性中提取信息。这种还原论与更具诠释学和历史视角的理解形成鲜明对比，后者认为感知也受到文化因素的影响，信息的定义和处理并非完全取决于大脑机制，而是依据历史发展形成的标准和机制。（与心理学中的信息概念相关的问题，对于其他人文社会科学以及图书馆与信息科学中对用户的理解也非常重要。Karpatschof [2000]提出了一种考虑文化因素的人类认知观。）

信息可能指的是外部世界的变化，正如 Qvortrup（1993）所指出的。在这种情况下，信息被定义为“产生差异的差异”（Bateson 1972，第459页）；也就是说，信息是外部世界在观察系统中引发的一种运作性变化。反过来，信息也可能指的是发现差异的过程——即“发现差异的差异”。在这种情况下，系统是被外部世界的某种差异所刺激的。

换句话说，一方面，信息可以被视为一种客观存在的事物；另一方面，它也可以被看作是一种心理构造。在工程学和自然科学的视角下，信息通常被理解为现实中的一种差异——即一种独立于观察者而存在的事物。然而，正如我们所看到的，这种理解方式并不总是成立。这种观点部分源自 Shannon 对信息日常用法中语义和语用层面的排除。根据 Qvortrup（1993）的说法，Shannon 和 Weaver 对于信息究竟是“实体”还是“符号”这一点并不清晰。

尽管如此，我们可以注意到，Shannon 保留了现代信息概念的一个基本方面，即知识传播中的“选择”概念。当我们讨论信息的意义时，我们实际上是在讨论“解释”——也就是在消息的语义和语用可能性之间进行选择。换句话说，解释一条消息意味着引入接收者的视角——即他们的信念和愿望，使他们成为信息处理过程中的主动参与者。

在这里，我们可以区分两种信息理论：**动机性（或人类学的）理论**和**因果性（或自然的）理论**。Shannon 发展了一种关于因果性信息理论的观点，这种观点包含不同形式的“家族相似性”（Wittgenstein，1958a）。这两类理论之间的重要相似性之一在于“选择”所扮演的角色。即使在极端情况下，比如在工程学中使用的“管道隐喻”视角下，任何解释似乎都被排除，但我们仍然可以识别出某种选择的过程。换句话说，我们可以将**解释意义**与**选择信号**这两个过程类比起来，而信息的概念正是促成这种相似性的基础。

Bar-Hillel 指出了 Shannon 术语中存在的“语义陷阱”，特别是在心理学和工程学领域的类比问题上。Bar-Hillel 和 Carnap（1953）提出了一种**信息的语义理论**，在这种理论框架下，他们区分了“信息”与“信息量”这两个概念。Dretske（1981，第63-64页）在他的**语义信息理论**中进一步区分了“信息”与“意义”，认为信息本身并不依赖解释过程，尽管它是获取知识的必要条件。他还提出了信息定义必须满足的三个基本条件，即：

（A）信号携带的、关于s的信息量，必须等同于当“s是F”时所产生的信息量。

（B） s 确实是 F。

（C）信号携带的关于s的信息量，就是（或至少包含）由“s是F”所产生的信息量（而不是由其他情况，例如“s是G”所产生的信息量）。

一方面，信息并不是一个绝对的概念，因为我们可以从一个信息源中获得不同程度的信息。但另一方面，“关于‘s是F’这件事的信息本身并不存在程度上的差异，它是‘要么全有，要么全无’的”（Dretske, 1981, 第108页）。根据Dretske（1981, 第50-51页）的观点，信息总是相对于“接收者已有的背景知识”（记为k）而言的；信息是一种“获取知识所必需的东西”。人们习惯于假设一个信息源存在着若干种可能的情况，这些可能性“独立于任何人的实际认知”，但这种想法本质上是一种“无害的虚构”。并不存在“虚假的信息”，但却存在着“不以真相为基础的意义”（Dretske, 1981, 第171-235页）。事实上，“信息就是那种能够产生知识的东西，而由于知识必须以真相为基础，因此信息也必然以真相为基础”（Dretske, 1981, 第45页）。

信息的流动基于如下所述的“施乐原则”（Xerox principle）：

“如果A携带着关于B的信息，而B又携带着关于C的信息，那么A也携带着关于C的信息”（Dretske, 1981, 第57页）。

Dretske的信息概念不同于意义（meaning），但本质上与认知系统（cognitive systems）相关。知识与信息之间的关系是一种“递归”（recursive）的关系，而不是“循环”（circular）的关系。要得知“s是F”，一个人必须先了解“s”，但此时尚不知道“s是F”。另一方面，“‘s是F’这一信息又会导致主体K相信‘s是F’”。因此，“知识就是由信息所产生的信念”（Dretske, 1981, 第91-92页）。

因此，在“真正的认知系统”（genuine cognitive systems）与“单纯的信息处理器”（mere processors of information）之间存在区别，前者中的知识是通过信息、意义和信念相互作用而产生的，换句话说，也就是学习过程中涉及的“解释”（interpretation）。计算机到目前为止至少尚不能真正“使用信息”，因为信息对计算机而言没有意义，它们只能操纵符号（Dretske, 1986）。

Dretske对信息的定义起初并不包括接收者的背景知识（k），这种认知主义的限制如果考虑到其他类型的接收者或其他情境，就显得不合理。意识到这一矛盾之后，Barwise与Perry（1983）发展了情境理论与情境语义学（situation theory and situation semantics, STASS）。该理论建立在“不同类型的情境之间存在规律性，这种规律性使得信息得以流动”的观点之上（Barwise & Seligman, 1997）。Dretske所讨论的语言规律性仅仅是这种信息流动的一个特例。

这句话的意思是：

尽管在早期阶段，人们对“信息理论”在心理学上的应用感到失望（比如Quastler在1956年和Rapoport在1956年的研究，都发现纯粹的信息理论无法很好地解释人类复杂的认知过程），但心理学后来依然主要沿着一种“功能主义”的方向发展，即把人类的认知活动类比成计算机处理信息的过程。然而，心理学界对“信息”究竟是什么意思、如何定义“信息”，并没有进行太多深入明确的讨论。

更通俗地讲：

- 早期，人们原本希望用信息理论（例如香农的信息论）去解释人类是怎么思考的，比如人脑如何接收、编码、存储和处理外界刺激的信息。但后来发现，简单地用信息理论很难解释诸如情绪、文化背景、历史环境等复杂的人类心理现象，因此感到失望。

举个例子：
比如最初心理学家可能期望能够用信息理论，像计算机一样，把“快乐”或“害怕”之类的情绪直接对应为特定的信息编码。但很快发现，人的情绪体验远比信息理论能表达的要复杂丰富得多，这就是所谓的“早期的失望”。

- 尽管如此，心理学依然继续沿用了类比计算机信息处理的思路，也就是功能主义的观点。功能主义是指关注心理活动“怎么运作”，把人脑看成一个类似电脑的系统：接收输入（外部信息），然后处理、存储，并产生输出（行为、思维或决定）。

举个例子：
比如认知心理学研究人类记忆的时候，经常用计算机储存和检索信息的方式做类比，例如把短期记忆比喻成计算机的随机存取内存（RAM），长期记忆则类似于电脑的硬盘存储。虽然这种比喻很直观，也推动了认知心理学的发展，但实际上“信息”到底是什么、如何在人脑内真正实现，并没有被明确讨论清楚。

因此，作者想表达的是，尽管心理学广泛使用了“信息处理”的类比方式，但并未深入细致地讨论和明确“信息”这个概念的实质含义，而只是停留在一种形象类比的层面上。

### 第一句话的含义：

> "The trend has been **reductionistic** in the sense that human beings are seen as extracting information from the physical and chemical properties of sensory stimuli."

这里强调心理学主流趋势是**“还原主义”**的，也就是说：

- 心理学家倾向于将复杂的人类认知活动分解、还原为更基本、更简单的物理和化学过程。
- 人类的大脑被看成是一种类似仪器的存在，通过感官（眼睛、耳朵、皮肤等）接收到外界的刺激，这些刺激有其具体的物理特征（例如光波、声音振动、气味分子），然后大脑对这些刺激的物理或化学特性进行处理，并从中提取信息。

#### 举个简单例子说明：

- 当你看到一个红色的苹果时，这个观点会认为你的大脑之所以知道这是“红色”、“圆形”、“苹果”，是因为你眼睛的视网膜细胞感受到特定波长（物理性质）的光波信号，通过神经系统的生化反应，把它转变成大脑可以处理的信息。
- 这种理解方式非常机械化和客观化，将复杂的认知过程单纯看作是信息从外部环境直接提取并处理的过程，而忽视了个人经验、文化背景等因素。

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### 第二句话的含义（强调对比）：

> "Such reductionism stands in contrast to more **hermeneutic and historical understandings** in which perception is also informed by **cultural factors**, and information is not defined or processed according to mechanisms in the brain, but by **historically developed criteria and mechanisms**."

这里的核心是**对比**：

- 上面的还原主义观点是“客观的”、“机械的”，它只关注物理化学过程，忽视了人的主观性、文化与历史背景。
- 而另一种理解认知的观点则更为“诠释学的”（hermeneutic）和“历史性的”（historical）：
- **诠释学的**意味着认知和感知不仅仅是被动的信息处理过程，而是一种主动的“解释”和“理解”的过程。
- **历史性的**意味着人类对信息的理解和认知方式随着历史的发展、文化的演变而改变。

换句话说，这种观点强调：

- 人在感知世界时，并不仅仅通过物理的刺激来获得信息，而是同时受到文化、历史经验的影响。不同文化、不同历史时期的人，对相同刺激可能产生完全不同的理解和认知方式。

#### 举个简单例子：

- 当人们看到一只猫，不同文化背景的人可能赋予猫完全不同的意义：
- 在某些文化里，猫是吉祥的象征；
- 在另外一些文化中，猫可能被看成不详的预兆。

这种差异并不是因为视觉神经的物理特性不同，而是因为人们长期的文化、历史经验决定了如何“诠释”这个信息。

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### 最后一段括号里的含义：

> "(Problems relating to psychological conceptions of information are also important for other human and social sciences, and for the proper understanding of users in library and information science. See Karpatschof [2000] for a culturally informed conception of human cognition.)"

这句话指出：

- 心理学如何定义和处理“信息”，这个问题不仅限于心理学本身，对于其他人文社会科学领域（如社会学、人类学、哲学）也是很重要的。
- 特别是在图书馆与信息科学领域（library and information science）中，如何理解用户的信息需求与行为，同样会涉及到文化和历史背景问题，而不仅仅是生理或神经层面上的问题。

作者建议我们参考 Karpatschof [2000] 提出的“以文化为背景的人类认知观”，即强调认知过程必须放在特定文化情境下才能更好地被理解。

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### 总结：

作者在这段中强调了心理学在处理“信息”问题上存在两种不同的取向：

- **还原主义**（reductionistic）的观点：
将认知简化为纯物理化学刺激的处理，忽略主观的、文化的因素。

- **诠释与历史性的观点**：
强调认知受文化、历史背景的影响，“信息”并非仅靠物理刺激定义，而是通过文化历史形成的标准和机制来定义。

作者认为，只有意识到后一种观点，才能更全面深入地理解人类认知，也有助于其他相关领域（如社会科学和图书馆信息学）对人类行为与信息使用的研究。

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## **第一部分：信息的两种定义**
> **“信息可能指的是外部世界的变化……它被定义为‘产生差异的差异’”**
> ——信息是外部世界对观察者的影响。

信息的一个定义是：信息是**外部世界发生的变化**，而这个变化能影响某个系统（或观察者）。Bateson 的说法 **“a difference which makes a difference”**（一个能造成影响的差异）意味着，信息不是单纯的变化，而是**一个能被察觉并产生作用的变化**。

**举例 1：温度变化**
- 如果外界温度从 20°C 上升到 30°C，而你能感觉到变热，这个温度变化对你来说就是**信息**。
- 但如果温度变化幅度极小，比如从 20°C 变成 20.01°C，你感觉不到变化，那这个差异对你来说**不是信息**，因为它并没有“产生影响”。

**举例 2：红灯变绿灯**
- 你站在路口，看到交通信号灯从红色变为绿色，这个变化影响你的行为（你可以开始走了），所以它是信息。
- 但如果你闭上眼睛，没有看到灯变色，这个变化对你来说就不构成信息。

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> **“信息也可能指的是发现差异的过程”**
> ——信息是**观察者发现**某种外部变化的过程。

这意味着，信息不仅仅是外部世界的变化，它还取决于**观察者是否察觉到这个变化**。如果某个系统（比如你的大脑）能够发现并处理这些变化，那它就获得了信息。

**举例 3：聋人 vs 听得见的人**
- 一个火警铃声响起，对一个听得见的人来说，这个声音是信息，因为它让人意识到有火灾危险。
- 但对于一个聋人来说，这个声音不会带来任何影响，所以对他来说，它**不是信息**。
- 然而，如果聋人看到别人跑出大楼，或者看到火光，他可以通过视觉“发现”火灾的危险，那这个视觉信息才是对他有意义的信息。

这个观点强调，**信息并不是客观存在的，而是要被某个系统（人、机器等）“发现”才成立**。

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## **第二部分：信息的两重属性**
> **“一方面，信息是一种客观存在的事物；另一方面，它也是一种心理构造。”**

这句话强调，信息有**两个层面**：
1. **客观层面**：信息可以看作是**外部世界真实存在的变化**，独立于观察者。例如，一棵树倒了，不管有没有人看到，这都是一个事实，这种变化客观存在。
2. **主观层面**：信息也可以是**由观察者建构出来的意义**，取决于观察者的知识、信念和经历。例如：
- 一位木材工看到树倒了，可能会想到可以砍伐做木材。
- 一位动物学家看到树倒了，可能会想到这是否会影响附近鸟类的栖息地。

同一个事件，不同的人看到的“信息”可能完全不同。

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## **第三部分：信息在不同学科的理解**
> **“工程学和自然科学的视角通常认为信息是现实中的差异……这一观点部分源自 Shannon 对信息语义和语用层面的排除。”**

在工程学（比如通信工程）和自然科学中，信息通常被当成**客观存在的**东西。例如：
- **通信领域（Shannon的信息论）**：信息是信号（比如电磁波）在传输过程中被编码、传递和解码的过程，与内容的意义无关。
- **生物学**：DNA 中的基因序列也可以被看作是一种信息，它以生物化学方式编码遗传特性。

但在这些领域，信息往往只关注**客观的信号传递**，而不涉及信息的“意义”（即**语义**）和“用途”（即**语用**）。这就是 Shannon 在信息论中的做法——他关注的是“信息传输”而非“信息的意义”。

**举例 4：工程视角 vs 语义视角**
- 在计算机网络里，数据包在互联网上传输，它们的内容可能是文字、图片、视频。但从信息工程的角度来看，这些数据包只是**二进制编码**，它不关心这些数据是否是一个故事、一个笑话，还是一个新闻。
- 但从语言学或者心理学的角度来看，我们会关心信息的意义，比如“这段信息对谁有用？”“它如何影响人们的思考？” 这就是语义和语用的层面。

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Shannon 和 Weaver 对“信息”究竟是substance（实体）还是sign（符号）的理解并不明确。这涉及信息的本质问题，即信息到底是一种客观的存在（substance），还是一种需要被解释的符号（sign）。

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## **第四部分：信息的选择性**
> **“Shannon 仍然保留了信息的基本特征之一，即选择。”**

Shannon 认为，信息涉及**选择**，即：
- 在一堆可能的信号中，我们选择传递某些信息，而不是其他信息。
- 在理解一条消息时，我们选择某种解释，而不是其他解释。

**举例 5：选择在信息中的作用**
- 你在冰箱里找吃的，你可以选择牛奶、苹果或蛋糕。**你选择哪一个，就是你获取的“信息”**。
- 你听到一句话：“今天很冷。” 你可以选择不同的理解：
- 这是一个客观描述（气温很低）。
- 这是一个建议（你应该穿厚点）。
- 这是一个抱怨（我讨厌冷天）。
- 你的选择决定了你如何处理这条信息。

这表明，信息不仅仅是**传递信号**，它也涉及**如何选择和解释信号**。

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## **第五部分：信息的两种理论**
> **“我们建议区分两种信息理论：动机性（人类学）和因果性（自然科学）。”**

这里作者区分了两种信息理论：
1. **因果性信息理论（Causal Theories of Information）**
- 主要来自自然科学，比如 Shannon 信息论、生物信息学等。
- 认为信息是客观的、物理的，能够以因果关系解释。
- 例如：基因如何编码蛋白质，光信号如何被相机记录。

2. **动机性信息理论（Motivational Theories of Information）**
- 主要来自心理学、人类学等。
- 认为信息的意义取决于接收者的动机、背景、文化等。
- 例如：一个笑话对不同文化的人可能有不同的意义。

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## **总结**
1. **信息可以被看作是外部世界的客观变化，也可以被看作是由观察者赋予的意义。**
2. **信息可以是被动接受的（温度变化），也可以是主动发现的（察觉危险）。**
3. **在工程学中，信息只是信号传输，而在心理学和语言学中，信息还涉及解释和理解。**
4. **信息涉及“选择”——无论是选择传递哪些信息，还是选择如何理解信息。**
5. **我们可以区分自然科学的“因果性信息理论”和社会科学的“动机性信息理论”。**

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## **1. Shannon 的信息理论与因果性信息理论**
> **“Shannon develops a perspective… on causal theories of information with different kinds of ‘family resemblance’ (Wittgenstein, 1958a).”**

- **Shannon 发展了一种“因果性信息理论”（causal theories of information）**，意思是信息是因果链中的一个部分，即某种物理状态或事件（如声音、光信号、数据）可以通过一定的机制影响另一个系统（如接收器、大脑、计算机）。
- 这里提到了维特根斯坦（Wittgenstein）的“家族相似性”（family resemblance），意思是**不同的信息理论虽然有不同的角度和定义，但它们共享某些共同特征**。这些特征让不同的信息理论看起来“像是一家人”。

**举例**：
- Shannon 的信息论：关注信息传输（不管信息是否有意义）。
- 语义信息理论（Dretske）：关注信息的意义（信息如何承载知识）。
- 两者的“家族相似性”：它们都涉及信息的选择、传输和接收。

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## **2. 选择（Selection）在信息理论中的作用**
> **“One important resemblance between the two kinds of theories is the role of selection in each.”**

- **无论是工程学的信息理论，还是语义学的信息理论，都涉及“选择”这个核心概念。**
- 信息传输的过程，实际上是**选择哪些信号要被发送、接收、处理的过程**。

**举例**：
- 在 Shannon 的信息论中，选择体现在：
- **编码的选择**（例如传输 0 和 1）
- **信道的选择**（选择如何传输数据）
- **误码校正的选择**（排除干扰的部分）

- 在语义学中，选择体现在：
- **解读一条消息时的意义选择**（比如“你在干嘛？”可以是关心，也可以是质问）
- **人脑如何决定哪些信息是重要的**（例如在嘈杂的房间里选择关注某个人的说话）

**核心观点**：
- 在 Shannon 的信息理论里，信息传输过程是一种**选择信号**的过程。
- 在语义信息理论里，理解信息也是一种**选择意义**的过程。
- 这两种理论的共同点就是“选择”在信息中的作用。

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## **3. “管道隐喻”与信息的选择**
> **“Even in the extreme case in which any interpretation is supposedly excluded—as in the engineering perspective of the conduit metaphor—we can still recognize a process of selection.”**

- 这里提到 **“管道隐喻”（conduit metaphor）**，这是信息传输的一个传统比喻：
- 把信息看成水流，管道（通信信道）只是把水输送到另一个地方，水的内容不受影响。
- 这个隐喻认为，**信息的意义与它的传输无关**，工程师只关心信息的“流动”是否有效率，而不关心信息“说了什么”。

- 但即使在**纯工程角度**的情况下，信息传输依然涉及**选择**：
- 选择传输哪些信号，而不是全部信号。
- 选择如何编码，以降低错误率。
- 选择信道，以减少干扰。

**核心观点**：
即使在工程学视角下，不考虑信息的意义，信息传输依然是一个**选择的过程**。

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## **4. 语义陷阱（Semantic Traps）**
> **“Bar-Hillel pointed to the ‘semantic traps’ of Shannon’s terminology, particularly with regard to the analogies between the psychological and the engineering fields.”**

- Bar-Hillel 指出了 Shannon 术语中的 **“语义陷阱”**，意思是：
- Shannon 的信息论只关心“信息量”，但不关心“信息的意义”。
- 但是，在心理学或认知科学中，信息的“意义”才是最重要的，而不是信息量。
- 如果不加区分地使用 Shannon 的术语，我们可能会错误地认为“信息越多越好”，但实际上如果信息没有意义，那么它再多也没有用。

**举例**：
- 在工程学中，1GB 的数据传输量代表了很多“信息”。
- 但如果这 1GB 只是随机噪声，而不是有意义的内容，对心理学来说，它根本不算“信息”。
- 这就是 Shannon 术语的“语义陷阱”——它没有区分“信息量”和“信息的意义”。

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## **5. 语义信息理论：信息 vs. 信息量**
> **“Bar-Hillel and Carnap (1953) developed a semantic theory of information in which they distinguish between information and amount of information within a linguistic framework.”**

Bar-Hillel 和 Carnap 提出了一个**语义信息理论**，其中区分了：
1. **信息（Information）** → 指的是有意义的内容。
2. **信息量（Amount of Information）** → 指的是数学上的信息量，比如 Shannon 计算的信息熵。

**举例**：
- “太阳从东边升起”
- 这句话的信息量很小，因为大家都知道这个事实（低熵）。
- 但它仍然是**信息**，因为它有意义。

- “随机生成的一串 1000 个字符”
- 数学上的**信息量很大**，因为它的熵很高。
- 但它**没有意义**，所以从语义角度来说，它可能不算“信息”。

**核心观点**：
**信息量 ≠ 有意义的信息**，语义信息理论更关注信息的意义，而不是 Shannon 信息论中“信息量”的计算。

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## **6. Dretske 的语义信息理论**
> **“Dretske’s (1981) theory of semantic information is based on the distinction between information and meaning. Information does not require an interpretive process, although it is a necessary condition for acquiring knowledge.”**

- Dretske（1981）认为：
- **信息 ≠ 意义**
- 信息本身不需要解释（interpretation），但信息是**获得知识的必要条件**。

**举例**：
- 你在新闻上看到“明天下雨”，这是一条信息。
- 但你必须**解读这条信息的意义**（例如：要不要带伞？）。
- 这里的信息本身只是“事实”，但它的**意义取决于你的理解**。

Dretske 还提出了**信息的三个条件**：
1. **(A) 信号携带的信息量等于 s 处于某种状态 F 时所产生的信息量。**
- **例子**：温度计读数（信号）提供的信息量，等于外界真实温度的变化。

2. **(B) s 确实处于状态 F。**
- **例子**：如果温度计指向 30°C，那外界温度必须是真的 30°C。

3. **(C) 信号携带的信息量必须与 s 的状态一致。**
- **例子**：如果温度计指向 30°C，但实际上外界是 20°C，那这个信号就是错误的，不能算信息。

Dretske强调信息概念的三个条件旨在清楚地区分信息与其他概念（如意义或信念）的关系。

条件（A）的含义与中文示例：

条件（A）的含义是：

当我们说一个信号（signal）携带某个事件的信息时，这个信号所携带的信息量必须和该事件真正发生时所能产生的信息量完全相同。

换句话说，如果信号完全反映了事件本身，那么它携带的就是该事件本身所产生的全部信息，而不能更多或更少。

中文示例说明：

假设有个信号灯，当房间里有人时，这个灯会亮起。

此时，房间里有人（s是F）这一事件能产生的信息，就是“房间里有人”这一明确事实。如果信号灯准确反映了这一事实（即人进房间灯就亮，人出房间灯就灭），那么信号灯传递的信息量刚好与“房间里有人”这一事件所能提供的信息量完全相同。

条件（B）的含义与中文示例：

条件（B）要求事件“s是F”必须真实成立。换句话说，信息的前提必须是真实的。

中文示例说明：

假设信号灯亮了，代表房间里有人。若“房间里有人”这一事件（s是F）实际不存在，灯的亮起就是错误信号，而不能被称为真正的信息。

因此，只有在事件真实发生的前提下，这个信号所携带的内容才称得上是真正的信息。

条件（C）的含义与中文示例：

条件（C）的含义强调，信号携带的信息必须精准地对应于“s是F”，而不能对应于其他可能的状态（例如，“s是G”）。

也就是说，信号所携带的信息量不能混淆或误导人去相信其他不同的事实。

中文示例说明：

假设某个温度计显示房间温度为20°C。这个信号所携带的信息精确对应了“房间温度是20°C”（s是F）。

如果这个温度计显示20°C，不能同时表示“房间湿度是50%”（s是G）或“房间亮度是300 Lux”，它仅仅携带关于温度的信息。因此，信号的所携带的信息只能精确地包含所指向的特定事实产生的信息量，而不能混入其他情况产生的信息。

总结与说明：

Dretske提出的这三个条件主要强调信息本身必须具备“真实性、精准性与对应性”，以明确区别于意义（meaning）或信念（belief）。在他的定义中，信息本身不需要经过人为的解释就能存在（虽然获取知识需要解释），但其前提是真实的、精确的、完全与所代表的事实对应的。

（一）信息并非绝对概念（Information is not absolute）

信息并非绝对的，意味着信息取决于人的背景知识。不同人可能从同一信息源得到不同程度的信息。

中文例子：

假设你读到一段新闻：“华为在深圳发布了最新款的手机。”
如果你早就知道华为将在深圳发布新手机，这条新闻对你几乎没有额外的信息；
如果你完全不知道这一情况，这则新闻对你来说携带了大量新信息。

（二）“信息不分程度，而是全有或全无”（All or nothing）

Dretske指出：“s是F”这种事实要么存在，要么不存在。不存在半真半假的信息状态。信息一旦成立，它就完全成立。

中文例子：

如果你知道“天安门在北京”，这个事实要么为真，要么为假。不存在“天安门一半在北京”的情况。

（三）信息与背景知识的关系（Information and background knowledge）

信息总是针对接收者已有的知识背景而言的，而非孤立存在的客观实体。信息是否产生知识，取决于接收者之前的认知状态。

中文例子：

你听到隔壁房间传来一个尖叫声。你过去的经验（背景知识）告诉你，可能有人受伤，于是你赶去查看。如果你从未听过尖叫，也不了解其含义，你就不会获得相应的知识。

（四）“信息必然是真实的”（Information must be true）

Dretske强调，信息必须以真实为前提，因此没有所谓“假的信息”，只有“没有信息”或“不真实的意义”。

中文例子：

“今天下雨”是一种信息，前提必须真实。如果事实上今天未下雨，这句话便不再携带信息，只是一句错误的陈述（meaning without truth）。

Dretske的观点是什么？

根据Dretske（1981）的理论：

信息的定义天然地要求真实性：
“信息能够产生知识，而知识必然要求真实性，因此信息也必然是真实的。”

因此，对Dretske而言，根本不存在“虚假的信息”（false information）。
在他的理论框架中，我们日常所称的“假信息”，其实并不是真正的“信息”，而是一种：

有意义（meaning）但不真实（no truth）的东西。

换句话说，这些“假消息”被Dretske视作是带有“意义的符号”或“信号”，但本身不具备信息的性质（因其不真实）。

Dretske对信息的严格定义是：
“信息必须为真；不存在虚假的信息，因为信息必须能够产生知识，而知识又必须以真相为基础。”
然而，这一定义存在明显问题，即：

忽略了信息传播中的主观意图和社会效应。
过于理想化，脱离了真实信息传播场景。

用社交媒体上的假信息实例来反驳Dretske

我们可以用以下例子展开：

例子一：“新冠疫苗导致不孕”这一假消息

假设社交媒体广泛传播“新冠疫苗导致不孕”这一虚假资讯（disinformation）。在现实世界中：

很多人因为看到这一资讯，相信疫苗有害，拒绝接种疫苗。
虽然它并不真实，却导致人们做出实际行动和决定。

根据Dretske的定义：

这条内容不是信息，因为它不真实，因此不能产生知识。
但实际上，它仍然在社会上产生了真实的效果（人们的行为改变），这种效果证明，它具有类似信息的作用，即使并不真实。

这里体现出Dretske定义的不足之处：

信息的效应未必依赖于真相，人们的认知决策可能更受信息呈现形式与意图的影响，而非事实本身。
例子二：“明星死亡”谣言的迅速传播

比如，社交媒体上经常会传播明星去世的假消息：

虽然明星并未死亡（假消息），但很快便会引起大量关注和讨论。
许多人不仅会相信，甚至情绪受到真实影响，悲伤、恐慌或震惊。

根据Dretske理论：

“明星死亡”这一消息不是真实的，因此不具备信息资格；
但实际情况是，这个虚假消息仍然“告知”并“塑造”了受众的认知（产生知识的错觉），说明信息产生知识的过程并不必然需要真实性作为绝对基础。
二、“意义”与“信息”难以截然分离

Dretske区分了意义（meaning）和信息（information），认为意义可能虚假，信息必定真实。

但从社交媒体实践来看：

虚假资讯依然具备类似信息的传播机制与认知效果。
这种传播的“符号”并不只是单纯的符号，而在实际认知过程中起到信息的作用。

这说明：

意义和信息在实际传播过程中难以严格区分，Dretske理论过于理想化，未考虑人类认知的复杂性。
三、信息真实性不一定决定“认知效果”

社交媒体上的虚假资讯之所以能造成影响，并不完全依靠真实性，而依靠：

接收者的信任程度
信息的传播方式（情绪化、夸张、反复出现）
社交网络中的确认偏误效应（confirmation bias）

例如：
“某品牌牛奶中含致癌物质”的虚假信息可能被大量转发，即使完全虚假，也可能对该品牌造成真实的经济损失。这证明了，真实并非信息产生效果的必要前提。
四、情境理论的优势（Barwise & Perry的补充）

Dretske忽视了：

信息的真实性取决于情境（situation）。
Barwise和Perry提出的情境理论（situation theory）则更好地解决了这一问题。
他们指出信息的流动不完全取决于信息本身的真实性，而取决于不同情境下规律性的匹配关系。

比如：

某个人散布“银行倒闭了”的虚假资讯，如果很多人相信而去银行挤兑，银行真的可能破产。
此时，原本虚假的信息反而在一定情境下“创造”了真实的信息（self-fulfilling prophecy，自证预言）。
五、对Dretske的修正与批判

因此，社交媒体时代的资讯生态要求我们修正Dretske的信息定义：

信息不一定必须真实才能产生认知或社会效应。
信息、意义与认知效果之间的关系更加复杂，应考虑信息如何在社会情境、认知情境和传播媒介中发挥作用，而非仅仅强调客观真实性。

总结：中文总结与举例说明
Dretske观点社交媒体现实案例显示出的问题
信息必须为真疫苗虚假副作用传言虚假资讯仍能影响人的认知与行为
不存在“假信息” 明星死亡假消息虚假资讯依然产生真实影响
信息与意义严格分离虚假消息影响人的情绪与行动虚假的意义亦可能产生真实效果

（五）信息的传递：施乐原则（Xerox Principle）

信息可以传递：如果A包含关于B的信息，而B又包含关于C的信息，那么A必然也包含关于C的信息。

中文例子：

你收到一封邮件通知：公司主管（B）通知公司明天放假（C）。邮件（A）因此也携带了“明天放假”的信息。

（六）信息与知识的关系：递归而非循环（Recursive, not circular）

Dretske认为要获得关于“s是F”的知识，你首先需要知道s是什么，但你不必预先知道“s是F”。

中文例子：

要知道“苹果是水果”，你首先必须知道苹果这个概念（s），然后再从别的信息源获悉“苹果属于水果（F）”，这样你才能真正获得新知识。

详细解释与分析

要理解Dretske这段话，需要厘清以下几个关键概念：

递归关系（Recursive）
循环关系（Circular）
信息产生信念（Information-produced belief）
（一）递归关系与循环关系的区别：

Dretske特别强调知识与信息关系的递归性（Recursive）而非循环（Circular）：

递归关系：是一种逐步推进的关系，每一步建立在前一步的基础上，但前一步并不依赖后一步（单向依赖关系）。
循环关系（Circular）指的是互相依赖的关系，即A依赖B，B又依赖A。

Dretske认为信息与知识的关系是递归的，而非循环的，具体而言：

要获得关于对象s的某个事实（如“s是F”）的知识，必须先掌握有关s的一些背景知识。
当接收到“s是F”的信息时，这一信息会进一步促使主体（K）产生新的信念，即“相信s是F”，这构成了知识。
二、通过中文示例进行详细说明

假设一个场景：

例子：“小明家的狗是白色的。”

要获得“知识”，我们必须经历如下过程：

步骤一（递归的前提）：
小李首先需要知道**“小明家有一条狗”**，但此时他并不知道狗是什么颜色。
此时，小明知道“狗”的概念，但还不知道具体“狗的颜色”。
此时：
主体K（小李）拥有的知识：
小明家有狗（知道s，但不知道s的颜色F）。
主体K缺乏的知识：
小明家的狗是白色的（不知道s是F）。
接下来，小李接收到了明确的信息：
小明告诉他：“我家的狗是白色的。”（信息s是F）
这条信息必须真实，才符合Dretske的信息定义。

此时：

信息：“小明家的狗是白色的” → 导致 → 小李产生信念：“我相信小明的狗是白色的”。

这个过程体现了：

知识（knowledge）是从信息（information）中产生出来的信念（belief）。
知识形成过程具有递归性：
先知道主体（s） → 再接收新的信息（s是F） → 最终形成新的知识。
三、为什么是递归而非循环？
如果是循环关系，那就是“为了知道小明的狗是白色的”，你需要提前知道“小明狗是白色的”，这是不合理的，因为这会形成无限循环。
递归关系则避免了此类矛盾：
你只需要对主体（s）有初步认识，再接收新的信息（s是F），即可获得新的知识。

换言之：

循环关系的问题在于，它假设你已知道想要获得的知识，这显然不可能。
递归关系则明确说明了信息在知识形成中起到的作用，即信息的传入产生了新的信念，而这种信念正是知识的基础。
四、总结Dretske的观点与实际含义（中文总结）

Dretske这段话的核心观点是：

信息与知识的关系是递归性的，即知识的获得需要以已有的信息为基础，然后再通过新的信息增加知识。
信息本身导致主体产生信念，这个信念构成了知识。因此Dretske总结为：
“知识就是由信息所产生的信念。”
信息 → 信念 → 知识

通过“主体先掌握基本的主体认知（对s的基本了解），然后再增加信息（s是F），从而产生新的信念与知识”的过程，体现出知识形成的合理性与非循环性。

（七）认知系统与信息处理器的差别（Cognitive systems vs. information processors）

真正的认知系统涉及信息、意义、信念的相互作用与解释过程，而计算机这样的机器仅仅处理符号而无法真正理解信息的含义。

中文例子：

电脑能够处理“2+2=4”的运算，但它并不“理解”加法的意义。相比之下，人类不仅理解“2+2=4”，还能进一步推导出“4-2=2”的含义。

## 一、中文翻译与要点总结：

> Dretske对信息的定义最初并未包含接收者的背景知识（k）。然而，这种认知主义（cognitivistic）的限制在我们考虑其他类型的接收者或者更准确地说其他情境时，似乎是不合理的。当Barwise和Perry注意到这一矛盾后，提出了“情境理论”（Situation Theory）与“情境语义学”（Situation Semantics）。该理论建立在不同情境类型之间存在规律性关系的基础之上，这种规律性使信息流动成为可能。而Dretske所关注的语言规律性，则只是这种信息流动的特例而已。

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## 二、解释“Dretske定义中的认知主义限制”是什么意思？

Dretske最初对信息的定义仅考虑**信息源本身与信息传递之间的客观关系**，而未包含接收者已有的**背景知识（k）**。

换句话说，Dretske的观点假设：

- 信息存在于外部事实（客观世界）之中，不依赖接收者已有的知识或认知背景（k）。
- 只有当接收者利用信息去形成知识时，才考虑到其背景知识。

但这种观点存在一个局限性（cognitivistic limitation）：

- 因为在很多实际情景下，接收者的背景知识（k）对“什么构成信息”起着决定性的作用。

换句话说，不同接收者的背景知识不同，导致他们从同一个信息源获取的信息可能不一样。

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## 二、为什么说Dretske的定义存在“认知主义局限”（cognitivistic limitation）？

- “认知主义局限”意思是Dretske仅从人类或类似认知系统的视角看待信息，没有充分考虑其他可能类型的“信息接收者”或情境。
- 事实上，信息的接收者可能并非只有人类（比如机器、动物、植物或生态系统），它们拥有不同的背景知识或根本不具备传统的认知能力。
- 在这些情境中，信息传递不一定依靠背景知识或信念来理解。

举例说明：

> 假设一朵花因阳光照射而开放，这里的“阳光”传递给花的信息，并不需要花朵具有任何背景知识或认知能力。这种信息流动的情境明显超出了Dretske定义的信息框架，因为他所关注的是认知系统（如人类）如何理解和使用信息产生知识，而忽视了非认知的情境。

也就是说：

- 在花朵这一例子中，信息流动并不取决于“接收者的背景知识”，因此Dretske的定义就显得不合理或“局限”了。

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## 三、Barwise与Perry的情境理论如何解决这个问题？

Barwise与Perry（1983）意识到Dretske理论中的局限，于是提出“情境理论”（Situation Theory）和情境语义学（Situation Semantics）：

- 他们认为信息的流动并非只局限于认知系统（如人类）的认知状态，而是广泛存在于各种**情境之间的规律性**（regularities）中。
- 信息之所以能够流动，是因为不同情境之间存在稳定且可预测的规律性关系，这种关系使得信息的传递成为可能。

举中文实例说明：

- 当天空中乌云密布，我们知道可能会下雨，这种信息流动并不是因为你或我具备背景知识，而是因为“乌云聚集”与“下雨”之间存在稳定的规律性关系。
- 即使你从未见过乌云，也不理解下雨的机制，你依然可以通过观察到的乌云情境，自动获得“可能要下雨”的信息。这个信息传递并不严格依赖你的认知背景，而取决于情境的规律性关系。

这种观点就扩展了Dretske的理论范围，将信息从人类认知范畴推广到了所有类型的信息接收情境中去。

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## 四、为什么说Dretske的语言规律性只是情境理论的特例？

Dretske所关注的主要是语言（linguistic）或认知意义上的规律性：

- 比如，“红灯亮表示停下来”，这是一种语言符号规律性的信息流动；
- 但事实上这种语言规则只是情境信息流动中的特定案例（special case）。

情境理论则更一般化：

- 比如自然界中鸟类迁徙时通过日光长度变化而判断季节变化，这种信息流动不需要语言也不需要背景知识，而仅仅依靠情境之间的稳定规律性。

换言之：

| 理论 | 关注范围 | 对背景知识的依赖程度 |
|---|---|---|
| Dretske的信息理论 | 语言、认知系统为主 | 强调认知背景 |
| 情境理论（Barwise & Perry） | 一切情境的信息规律性 | 不强调背景知识 |

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## 四、中文小结（对比与总结）：

| 理论/定义 | 是否需要背景知识(k) | 适用范围 | 举例 |
|---|---|---|---|
| Dretske的信息理论 | 初始定义未包含背景知识 | 较狭窄，人类或认知系统 | 通过理解语言信号获取信息，如阅读一本书 |
| 情境理论 | 无需背景知识，信息依靠情境规律传递 | 适用于广泛的情境，超越认知系统 | 花朵因阳光照射而开放 |

综上所述：

- Dretske理论的认知主义限制，使得它无法全面解释非认知系统中的信息流动。
- Barwise与Perry的情境理论则提供了更广泛、更全面的信息概念，使得我们能够更好地解释现实世界中各种不同情境中信息如何流动。

Information is not a property of facts but it is context or constraint dependent. A difference exists between “pure information” and “incremental information.” “Pure information” is illustrated as follows:

Whenever there is a state of affairs consisting of some x-ray’s having such and such a pattern at some time t, then there is a state of affairs involving a dog’s leg having been the object of that x-ray and that leg’s being broken at t. So the indicated proposition is that there is a dog of which this is the x-ray, and it has a broken leg. The pure information is about the x-ray, but not about Jackie, or her leg. (Israel & Perry, 1990, p. 10)

“Incremental information” concerns more specific information that may result at the terminus of “information flow architectures” (Israel & Perry, 1991). A distinction is made between “informational content” and “information”: “Informational content is only information when the constraints and connecting facts are actual” (Israel & Perry, 1991, p. 147). The causal relations among the contents of an “information system” are called “architectural” (Israel & Perry, 1991, pp. 147-148).

Dretske’s Xerox principle becomes a regulative one: the point is to develop information flow architectures whose signals at the terminus will contain incremental information with regard to the earlier ones (Israel & Perry, 1991). In contrast to Dretske’s concept of information, the theory of situation semantics defines information within a realistic and not just cognitivistic framework. Information contents are not dependent on the knowledge of the receiver, Dretske’s k, but on types of situations. Two different receivers may extract, due to different constraints and facts, different information content from the same signal. According to Perez Gutierrez’s (2000), further development of this theory-he was inspired by the formalization of the information flow through Banvise and Seligman ( 1997tthe incremental information content may be defined only with regard to “classifications” or clusters of situations connected through channels by which the information is transmitted without any reference to a receiver’s interpretation. Based on Wittgenstein’s (195813) notion of language games as specified by the formal notion of situations as well as on Gregory Bateson’s (1979) ecological paradigm, Rieger (1996, p. 292) analyzes the linear (or syntagmatic) and selective (or paradigmatic) constraints that natural language structure imposes on the formation of strings of linguistic entities:

The regularities of word-usage may serve as an access to and a representational format for those elastic constraints which underlay [sic] and condition any word-type’s meaning, the interpretations it allows within possible contexts of use, and the information its actual word-token employment on a particular occasion may convey.

We conclude this analysis of the semantic concept of information by stating that even if information is seen as something existing independently of a receiver’s knowledge, this does not necessarily imply that information is something absolute. The situation theory conceives information in relation to situations with their constraints and contingencies. Oeser (1976) remarks that the objectivity of scientific knowledge is not attained through the elimination of the knower, but on the basis of the intersubjective information process. Information is a “system-relative concept” (Oeser, 1976,II, p. 86). Some classical theories of information define it with regard to the change in the receiver’s model of reality; that is, as a pragmatic concept (MacKay, 1969; Morris, 1955). This is particularly the case with definitions based on system theory, second-order cybernetics, and semiotics (Qvortrup, 1993). Kornwachs (1996) defines pragmatic information as an impinging entity, one that is able to change the structure and the behavior of systems. According to biologists like Humberto Maturana and Francisco Varela (1980), as well as cyberneticians like Heinz von Foerster (1980, 1984), information is the observer’s construction of a mental difference that makes andor finds a difference in the external world. For Fluckiger (1999), information is an individual’s brain construct. According to Qvortrup (1993, p. 12), the conception of information as a mental difference “doesn’t necessarily imply that the difference in reality that triggered the mental difference called information is a mental construction.” The German sociologist Niklas Luhmann has developed an information concept based on the theory of self-referential systems. Luhmann (1987) distinguishes between biological and social (and psychic) systems. Social (and psychic) systems are constituted by meaning (Sinn). In the case of biological systems, self-reference means selfreproduction. Meaning is produced through processing differences, and this is possible because there is a meaning offer (Mitteilung) out of which a selection can be made. Information (Information) is, then, an event that produces a connection between differences or-Luhmann cites Bateson’s (1972, p. 459) famous definition-“a difference that makes a difference.” “Understanding” (Verstehen) is the difference between “meaning offer” (Mitteilung) and “selection” (Information). Communication is the unity of meaning offer, information, and understanding. According to this theory, no transmission of information occurs between a sender and a receiver. This thing-oriented metaphor implies that there is something the sender has and loses when she or he sends it. The sender, in fact, makes a suggestion for selection. Information is not something identical for both sender and receiver, but it has to be constituted through the communication process (Luhmann 1987, pp. 193-194). Janich (1998) develops a theory of information that is exclusively related to purpose-oriented human actions. Information is defined as a predicate that qualifies standard request dialogues where linguistic utterances are speaker-, listener-, and form-invariant. Such invariances make it possible to reproduce these situations on the basis of anthropomorphic artificial devices.

Information is a key concept in sociology, political science, and the economics of the so-called information society. According to Webster (1995, 19961, definitions of information society can be analyzed with regard to five criteria: technological, economic, occupational, spatial, and cultural (Webster, 1995, p. 6). The technological definition is concerned with applications of information technologies in society. The economic definition goes back to the pioneering work of Machlup (1962), Boulding (1966), Arrow (1979), and Porat (1977). The occupational definition is at the heart of Porat’s (1977) and Bell’s (1973) theories. The spatial definition concerns information networks and the emergence of a “network marketplace” (Castells, 1989). The cultural definition is related to the influence of media in society. Classic theoreticians of the information society are, according to Webster: Bell, Giddens, Schiller, Habermas, Baudrillard, Vattimo, Poster, Lyotard, and Castells.

信息不是事实的属性，而是依赖于上下文或约束。存在“纯信息”和“增量信息”之间的区别。“纯信息”可通过以下方式说明：

每当在某一时间 \( t \) 存在某种 X 射线呈现某种特定模式的状态时，则存在一个涉及狗的腿成为该 X 射线对象并且该腿在 \( t \) 时骨折的状态。因此，所指示的命题是：有一只狗，其 X 射线显示其腿部骨折。这里的“纯信息”是关于 X 射线的，而不是关于 Jackie 或她的腿的 (Israel & Perry, 1990, p. 10)。

“增量信息”涉及更具体的信息，这些信息可能在“信息流架构”的终端产生 (Israel & Perry, 1991)。需要区分“信息内容”和“信息”：“信息内容仅在约束和连接事实实际存在时才构成信息” (Israel & Perry, 1991, p. 147)。“信息系统”中的内容之间的因果关系被称为“架构关系” (Israel & Perry, 1991, pp. 147-148)。Dretske 的 Xerox 原则成为了一种规范性原则：重点在于开发信息流架构，使得终端信号能够相对于前期信号包含增量信息 (Israel & Perry, 1991)。

与 Dretske 的信息概念不同，情境语义学理论在现实主义的框架下定义信息，而不仅仅是认知主义的框架。信息内容并不依赖于接收者的知识，即 Dretske 所称的 \( k \)，而是依赖于情境类型。由于不同的约束和事实，不同的接收者可能会从相同的信号中提取不同的信息内容。根据 Perez Gutierrez (2000) 的进一步研究——他受到了 Banvise 和 Seligman (1997) 对信息流的形式化研究的启发——增量信息内容只能根据“分类”或通过信道连接的情境簇来定义，而无需参考接收者的解释。

基于维特根斯坦 (1958) 提出的语言游戏概念（通过情境的形式概念具体化）以及 Gregory Bateson (1979) 的生态学范式，Rieger (1996, p. 292) 分析了自然语言结构对语言实体串的形成所施加的线性（或句法）约束和选择性（或范式）约束：

> 词语使用的规律性可以作为一种访问方式和表征格式，用于描述那些潜在的、制约任何词类含义的弹性约束，以及它在可能的使用语境中允许的解释，以及其在特定场合的实际使用所可能传达的信息。

信息语义概念的分析总结

我们通过以下陈述总结对信息语义概念的分析：即使信息被视为独立于接收者知识而存在的事物，这并不必然意味着信息是绝对的。情境理论（situation theory）认为信息与情境及其约束和偶然性相关联。Oeser（1976）指出，科学知识的客观性并非通过消除认知主体来实现，而是建立在主体间的信息过程的基础上。信息是一个相对系统的概念（system-relative concept）（Oeser, 1976, II, p. 86）。

一些经典的信息理论将信息定义为对接收者的现实模型产生的变化，也就是说，信息被视为一个实用主义概念（pragmatic concept）（MacKay, 1969；Morris, 1955）。这一观点在以系统理论、二阶控制论（second-order cybernetics）和符号学（semiotics）为基础的信息定义中尤为明显（Qvortrup, 1993）。Kornwachs（1996）将实用信息（pragmatic information）定义为一种能够改变系统结构和行为的外在实体。

根据生物学家 Humberto Maturana 和 Francisco Varela（1980）以及控制论学者 Heinz von Foerster（1980, 1984）的观点，信息是观察者在外部世界中发现或构造出的心理差异。Fluckiger（1999）认为信息是个体大脑构建的内容。而根据 Qvortrup（1993, p. 12），将信息定义为“心理差异（mental difference）” 并不意味着触发该心理差异的现实世界的差异也是一种心理建构。

Luhmann 的自指系统信息理论

德国社会学家 Niklas Luhmann 基于自指系统（self-referential systems）理论发展了一种信息概念。Luhmann（1987）区分了生物系统、社会系统和心理系统：

生物系统的自指性体现在自我复制（self-reproduction）。
社会系统和心理系统则由意义（Sinn）构成。

在这一理论框架下，信息的生产涉及对差异的处理。信息的形成是因为存在意义的提供（Mitteilung），从中可以进行选择（selection）。Luhmann 采用 Bateson（1972, p. 459）的著名定义，将信息描述为**“产生影响的差异”（a difference that makes a difference）**。

在 Luhmann 的理论中，理解（Verstehen）被定义为意义提供（Mitteilung）与选择（Information）之间的差异。沟通（communication）则是意义提供、信息和理解的统一体。这一理论认为，信息并不是在发送者和接收者之间直接传递的。传统的信息传输模型假设发送者拥有某种信息，并在发送时“失去”它，而 Luhmann 认为，发送者实际上只是提供了一种选择建议（suggestion for selection）。因此，信息并不是发送者与接收者之间的完全相同的内容，而是必须在沟通过程中构建（Luhmann 1987, pp. 193-194）。

Janich 的目的导向信息理论

Janich（1998）提出了一种与目标导向的人类行为（purpose-oriented human actions）相关的信息理论。他将信息定义为**“谓词（predicate）”，用于描述标准请求对话（standard request dialogues），其中语言表达在说话者、听话者和表达形式之间保持不变**。这种不变性（invariance）使得信息可以在基于人类特征的人工设备（anthropomorphic artificial devices）上进行复制和再现。

信息是社会学、政治学以及所谓的信息社会经济学中的核心概念。根据 Webster（1995, 1996）的研究，信息社会的定义可以从五个标准进行分析：技术（technological）、经济（economic）、职业（occupational）、空间（spatial）和文化（cultural）（Webster, 1995, p. 6）。

技术定义（technological）：关注信息技术在社会中的应用。
经济定义（economic）：可追溯至 Machlup（1962）、Boulding（1966）、Arrow（1979）和 Porat（1977）的开创性研究，强调信息如何成为经济活动的核心。
职业定义（occupational）：是 Porat（1977）和 Bell（1973）理论的核心，关注信息产业中的就业结构变化。
空间定义（spatial）：关注信息网络及“网络市场”（network marketplace）的兴起（Castells, 1989）。
文化定义（cultural）：涉及媒体对社会的影响。

根据 Webster 的研究，信息社会的经典理论家包括：Bell、Giddens、Schiller、Habermas、Baudrillard、Vattimo、Poster、Lyotard 和 Castells。

### **1. 信息不是事实的属性，而是依赖于上下文或约束**
- 这句话的意思是，信息并不像颜色、大小那样是某个事物的固有属性，而是需要**依赖于特定的环境、背景或者约束**才会被认为是信息。
- **举例**：一张 X 光片本身只是一个图像，它并不天然地“包含”一条腿骨折的信息。只有当医生知道这张 X 光片是某只狗的，并且可以解读出骨折的迹象时，这张 X 光片才成为有意义的信息。

---

### **2. 纯信息（pure information）与增量信息（incremental information）的区别**
#### **纯信息的例子**
**原文**：
> “纯信息”可通过以下方式说明：每当在某一时间 \( t \) 存在某种 X 射线呈现某种特定模式的状态时，则存在一个涉及狗的腿成为该 X 射线对象并且该腿在 \( t \) 时骨折的状态。

- 这段话的意思是，当某个 X 光片显示出特定的模式（比如骨折的迹象）时，我们可以说：“有一个狗的腿在某个时间被拍了 X 光，并且它骨折了。”
- 这里的关键点是，这个信息仅仅是关于**X 光片**的，它没有直接涉及狗的名字（Jackie）或者狗的主人。
- 也就是说，这个信息是**客观存在的**，不依赖于额外的背景信息。

**举例**：
- 你走进医院，看到一张 X 光片，上面有一条骨折的腿。
- 你可以客观地说：“这是一张 X 光片，上面有骨折的迹象。”
- 但你不知道这是谁的腿，是狗还是人的。
- 这就是“纯信息”——它是关于 X 光片的，而不是关于病人的具体情况。

---

#### **增量信息的例子**
**原文**：
> “增量信息”涉及更具体的信息，这些信息可能在“信息流架构”的终端产生。

- 增量信息是指**额外的、更加具体的信息**，它通常出现在信息传播的末端。
- 也就是说，随着我们获取更多背景知识，我们可以从“纯信息”中提取出新的、有意义的信息。

**举例**：
- 如果医生告诉你：“这张 X 光片属于一只叫 Jackie 的狗。”那么，你获得了**增量信息**，因为你现在知道这不是任何一只狗，而是 Jackie 的 X 光片。
- 进一步，如果医生说：“Jackie 是一只拉布拉多，今年 5 岁，昨天从楼梯上摔下来。” 这些额外的信息就是增量信息，它让我们更清楚地了解了背景。

---

### **3. “信息内容”（informational content）与“信息”（information）的区别**
**原文**：
> “信息内容仅在约束和连接事实实际存在时才构成信息。”

- 这句话的意思是，单纯的**数据（信息内容）**本身不能算是信息，只有当它与现实的约束和事实相连接时，才能成为**信息**。

**举例**：
- 假设你有一串数字 “37.5”。
- 这串数字本身是“信息内容”，但你不知道它的意义，它可能是：
- 温度（比如一个人的体温）。
- 年龄（比如一个人的年龄）。
- 一个房间的号码。
- 只有当你知道“37.5°C 是某人的体温”时，它才成为“信息”，因为它与现实（体温测量）建立了联系。

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### **4. 信息如何在系统中流动**
**原文**：
> “信息系统”中的内容之间的因果关系被称为“架构关系” (architectural relationships)。

- 这句话的意思是，信息在系统中传播时，通常是按照**特定的因果关系**组织的，这些关系决定了信息如何被传递、解释和使用。

**举例**：
- 在医院中，信息流动可能是这样的：
1. **X 光机** 拍摄 X 光片（产生数据）。
2. **医生** 读取 X 光片，分析出骨折的情况（提取纯信息）。
3. **医生** 告诉狗的主人：“您的狗 Jackie 骨折了。”（提供增量信息）。
4. **医生** 决定治疗方案，并将信息输入医院系统（信息存储和流动）。

这个过程中，每个步骤都依赖于**前面步骤的信息**，它们之间的因果关系形成了信息架构。

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### **5. Dretske 的 Xerox 原则**
**原文**：
> Dretske 的 Xerox 原则成为了一种规范性原则，重点在于开发信息流架构，使得终端信号能够相对于前期信号包含增量信息。

- 这个原则的核心思想是**信息流应该不断增加有用的信息**，而不是仅仅复制已有的信息。
- 也就是说，系统应该被设计成能够提供新的、有价值的信息，而不仅仅是原始数据的复制。

**举例**：
- 你拍了一张 X 光片，把它拿去复印（Xerox）。
- 复印出来的图像和原来的 X 光片一模一样，没有提供额外信息。
- 但如果医生给这张 X 光片加上标注，比如“骨折部位”，那么这就是增量信息，因为它帮助人们更快理解信息的意义。

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### **6. 情境语义学（situation semantics）如何定义信息**
**原文**：
> 情境语义学理论在现实主义的框架下定义信息，而不仅仅是认知主义的框架。

- 这句话的意思是，信息不仅仅取决于人们如何理解它（认知主义），而是存在于现实世界的情境之中（现实主义）。

**举例**：
- 假设你听到一句话：“窗外下雨了。”
- 如果你看向窗外，发现确实在下雨，那么这句话的信息内容就与现实匹配，它是有意义的信息。
- 但如果你在密闭的房间里，没有窗户，你无法验证这句话，那么信息的意义可能就会受到限制。

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### **1. 信息内容（Information content）不依赖于接收者的知识，而是依赖于情境类型**
**原文**：
> Information contents are not dependent on the knowledge of the receiver, Dretske’s k, but on types of situations.

- 这里强调，信息的内容**不是由接收者是否知道某件事来决定的**，而是取决于**所处的情境**。
- Dretske 提出的 “k” 代表的是接收者的知识（knowledge），但这里的观点不同，它认为**信息内容是独立于接收者知识的**。

**举例**：
- 你站在车站，看见了一个公交车时刻表。
- 不管你是否识字，这张时刻表上的内容是客观存在的，它不依赖于你是否能理解它。
- 但如果你能读懂它，就能从中提取出更有用的信息，比如下一班车的时间。
- 这个例子表明：信息的内容客观存在，而你能否理解它，则取决于你的知识背景。

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### **2. 不同的接收者可能由于不同的约束和事实，从相同的信号中提取不同的信息**
**原文**：
> Two different receivers may extract, due to different constraints and facts, different information content from the same signal.

- 这句话的意思是：**同一个信号，不同的人可能会提取出不同的信息**，因为他们的背景知识、环境约束等不同。

**举例**：
- 你和一位医生一起看一张 X 光片：
- 你可能只看到黑白的影像，不知道它意味着什么。
- 但医生会识别出骨折的迹象，并得出“这个病人骨折了”的信息。
- 这说明，同样的信号（X 光片）传递给不同的人，他们提取的信息可能不同。

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### **3. 增量信息的定义：基于“分类”或“情境簇”，而不依赖于接收者的解释**
**原文**：
> According to Perez Gutierrez’s (2000), further development of this theory—he was inspired by the formalization of the information flow through Banvise and Seligman (1997)—the incremental information content may be defined only with regard to “classifications” or clusters of situations connected through channels by which the information is transmitted without any reference to a receiver’s interpretation.

- Perez Gutierrez 进一步发展了这个理论，并受 Banvise 和 Seligman (1997) 的信息流理论启发。
- 他说，**增量信息的定义不是基于接收者的理解，而是基于某些分类（classifications）或情境簇（clusters of situations）**。
- 也就是说，信息是**在不同情境之间通过某些“信道”传播的，而不是依赖于具体的接收者来解读**。

**举例**：
- 机场的航班信息系统：
- 航班信息是按照时间、航班号、目的地等分类的，每个航班的状态（延误、登机中等）会通过系统传播。
- 这个信息的结构与传播方式是不依赖于某个特定乘客的理解的，而是按照预定的逻辑分类、存储和发布。

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### **4. 维特根斯坦的“语言游戏”概念：情境如何影响语言的使用**
**原文**：
> Based on Wittgenstein’s (1958) notion of language games as specified by the formal notion of situations...

- 维特根斯坦的“语言游戏”（language games）理论认为，语言的意义取决于它的使用场景。
- 这意味着，**同一个词语或句子在不同情境下可能有不同的含义**。

**举例**：
- “打”这个字：
- 在“打篮球”中，它表示“进行”某项运动。
- 在“打人”中，它表示“攻击”某人。
- 在“打电话”中，它表示“拨打”号码。
- 这里的“打”只有在具体的情境下才能获得真正的含义。

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### **5. Bateson 的生态学范式：自然语言结构如何限制信息表达**
**原文**：
> as well as on Gregory Bateson’s (1979) ecological paradigm, Rieger (1996, p. 292) analyzes the linear (or syntagmatic) and selective (or paradigmatic) constraints that natural language structure imposes on the formation of strings of linguistic entities.

- Bateson 提出了生态学范式（ecological paradigm），强调语言和信息的传播方式受到环境和系统的影响。
- Rieger（1996）分析了**自然语言结构对信息表达的限制**，特别是：
1. **线性约束（syntagmatic constraints）**：指的是语言中的单词必须按照一定的顺序排列才能构成有意义的表达。
2. **选择性约束（paradigmatic constraints）**：指的是在某个语境下，某些词语可能比其他词语更适合使用。

**举例**：
- 线性约束：
- “我吃饭了”是一个合理的句子，但“饭了我吃”就不符合语法规则，信息表达受到了顺序的限制。

- 选择性约束：
- “他**大声**地笑了”比“他**响亮**地笑了”更常见，因为“大声”更符合我们对笑声的认知习惯。

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### **6. 语言使用的规律性如何影响信息表达**
**原文**：
> The regularities of word-usage may serve as an access to and a representational format for those elastic constraints which underlay [sic] and condition any word-type’s meaning, the interpretations it allows within possible contexts of use, and the information its actual word-token employment on a particular occasion may convey.

- 这句话的意思是，**语言的使用规律提供了一种途径，使我们可以理解信息表达的约束**。
- 语言不是固定不变的，而是有弹性的，不同的情境可能允许不同的解释。

**举例**：
- 在医生办公室里，病人说：“我感觉冷。”
- 这里的信息可能表示病人体温低，医生可能会检查病因。
- 在户外冬天的街头，朋友说：“我感觉冷。”
- 这里的信息可能只意味着“天气很冷”，朋友可能会建议去室内取暖。
- 这表明，**同一句话在不同的情境中可能传达不同的信息**。

这句话讨论的是**语言的使用规律如何影响单词的意义、解释范围以及信息表达**，其中包含几个关键部分。我们可以逐步拆解，并通过例子来帮助理解。

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### **1. “The regularities of word-usage may serve as an access to and a representational format…”**
> **“词语使用的规律性可以作为一种访问方式和表征格式……”**

#### **(1) 词语使用的规律性**
- “word-usage regularities” 指的是**词语的使用遵循一定的模式和规律**，这些规律体现在语法、搭配、习惯用法等方面。
- 语言不是随机的，人们在使用词语时会遵循一定的模式。例如：
- “吃饭” vs. “饭吃”
- “吃饭”是正常的表达，而“饭吃”则不符合普通的语序规律。
- “强烈的建议” vs. “猛烈的建议”
- “强烈的建议”是习惯搭配，而“猛烈的建议”听起来不自然。

#### **(2) 作为“访问方式和表征格式”**
- 这里的“access to” 意思是，**通过观察词语的使用模式，我们可以理解它们的意义**。
- “representational format” 指的是，**这些规律本身也构成了一种对信息的表征方式**，帮助我们组织语言和理解语言。

##### **举例**
- 你可能不懂“炫耀”这个词的确切定义，但如果你经常听到“他喜欢炫耀自己的成就”，你会逐渐理解“炫耀”表示某种“自豪地展示”的行为。
- 这种通过**使用规律**来推测词义的过程，就是“access to meaning”。

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### **2. “… for those elastic constraints which underlay [sic] and condition any word-type’s meaning”**
> **“……为那些潜在的弹性约束提供了一种方式，这些约束决定了任何词类的意义。”**

#### **(1) 什么是“弹性约束”（elastic constraints）？**
- “弹性约束” 指的是**语言的使用规则不是绝对的，而是具有一定的灵活性**。
- 也就是说，一个词的意义不是固定的，而是可以在不同语境下稍作调整。

##### **举例**
- “热”在不同情况下可能意味着不同的东西：
1. **温度高**：“今天很热。”
2. **受欢迎**：“这个明星最近很热。”
3. **气氛激烈**：“比赛现场气氛很热。”
- 这些不同的意思，都是在**一定约束范围内的变化**，但不会超出语言的合理边界。

#### **(2) “underlay [sic] and condition”**
- “underlay” 指的是**这些弹性约束是单词意义的基础**。
- “condition” 指的是**这些约束决定了单词可以如何被解释和使用**。

##### **举例**
- “大”这个词可以用于：
- **大楼**（表示物理尺寸）
- **大问题**（表示重要性）
- **大方**（表示慷慨）
- 这些意思之间有一定的弹性，但不能随意变化，比如你不能说“这本书很大方”来表示书很大。

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### **3. “… the interpretations it allows within possible contexts of use”**
> **“……它在可能的使用语境中所允许的解释。”**

- 这部分强调的是**语境对于词义的影响**。
- 词语的含义不是固定的，而是在不同的情境下会有所不同，但仍然受“弹性约束”限制。

##### **举例**
- “冷”：
- **物理含义**：“今天的天气很冷。”
- **情感含义**：“他对我态度很冷。”（表示冷漠）
- **市场状态**：“最近房地产市场很冷。”（表示低迷）
- 这些含义是允许的变化，但不会超出词语的使用规范，例如“这个人很冷”一般不会用来形容一个人很受欢迎。

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### **4. “… and the information its actual word-token employment on a particular occasion may convey.”**
> **“……以及在特定场合中，一个具体的词语使用所可能传达的信息。”**

- 这部分强调**单词在具体使用时，最终能传达的信息是由所有这些因素共同决定的**：
1. 语言使用的规律（regularities）
2. 词义的弹性约束（elastic constraints）
3. 语境（context）

##### **举例**
- “这个人很冷。”
- 在冬天，可能表示**他穿得很少，体感温度低**。
- 在谈论人际关系时，可能表示**他性格冷漠，不愿意交流**。
- 在市场营销中，可能表示**他对某个产品或趋势不感兴趣**。

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### **总结：这句话的核心意思**
- 语言使用有规律（regularities）。
- 这些规律帮助我们理解词义（access to meaning）。
- 词义受到“弹性约束”（elastic constraints）影响，不是固定不变的。
- 语境（context）决定了词语在特定情况下的解释。
- **最终，一个词的具体使用所传达的信息，是由所有这些因素共同决定的**。

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### **总结**
1. **信息内容不依赖于接收者的知识**，而是依赖于情境。
2. **不同的接收者可能从同一信号中提取不同的信息**，因为他们的背景知识和约束不同。
3. **增量信息的定义基于分类和情境簇，而不是接收者的解读**，信息流的传播方式是客观存在的。
4. **维特根斯坦的语言游戏理论表明**，语言的意义取决于使用的情境，而不是固定不变的。
5. **Bateson 的生态学范式强调**，语言的表达方式受到环境约束的影响。
6. **语言的规律性影响信息表达**，不同情境可能允许不同的解释。

### **1. 什么是“对信息语义概念的分析”？**
**“对信息语义概念的分析”**（Analysis of the semantic concept of information）可以拆解为：
- **信息语义概念（semantic concept of information）**：指的是关于信息的意义（semantics），即信息是什么、如何在不同语境下被理解，以及信息的定义是否受限于接收者的认知或外部环境。
- **分析（analysis）**：指的是对这一概念进行深入探讨，包括不同理论如何解释信息的本质、信息如何在系统中流动、以及信息是否是绝对的还是相对的。

#### **换句话说，本文对“信息”这个概念的分析关注的是：**
1. **信息的定义**：
- 信息是否是客观存在的，还是依赖于接收者的认知？
- 信息是否与具体的情境相关？
2. **不同理论对信息的解释**：
- 实用主义（pragmatic）：信息是影响接收者认知的东西。
- 系统理论（system theory）：信息是系统结构变化的驱动因素。
- 控制论（cybernetics）：信息是观察者构造的心理差异。
- 符号学（semiotics）：信息是符号与意义的互动过程。
3. **信息的社会作用**：
- 在社会、经济、政治、技术等方面，信息如何影响人类社会。

#### **举例**
在日常生活中，我们会遇到很多信息，比如：
- **天气预报**：“明天多云转晴。”
- 这条信息的语义概念分析可能涉及：
- 这条信息是客观的（基于气象数据），还是主观的（基于预测）？
- 对于农民来说，这条信息可能影响他们的种植计划；对于上班族来说，它可能影响穿衣选择。
- **股票市场新闻**：“苹果公司股价上涨 5%。”
- 这条信息的意义可能因接收者不同而有所差异：
- 投资者可能会认为这是买入信号。
- 普通消费者可能觉得这与他们无关。

所以，**“对信息语义概念的分析”** 就是探讨这些问题：**信息的意义如何变化？不同理论如何解释信息？信息的意义是否受语境影响？**

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### **2. 什么是“主体间的信息过程”？**
**“主体间的信息过程”**（Intersubjective information process）由**“主体间”（intersubjective）** 和 **“信息过程”（information process）** 组成：
- **主体间（intersubjective）**：指的是**不同个体（主体）之间的互动**，而不是某个单独个体的认知。
- **信息过程（information process）**：指的是**信息的产生、交流、传播和理解的过程**。

#### **换句话说，主体间的信息过程是指：**
- 信息的理解不是**单个个体主观构造**的，而是**在不同主体之间通过交流和互动形成的**。
- 这种互动可以是语言交流、书面信息传播、符号解读等方式。
- 这意味着科学知识的“客观性”并不是因为消除了个体的主观性，而是因为多个主体之间相互验证、达成共识。

#### **举例**
1. **科学研究**
- 物理学家通过实验发现了引力定律。
- 其他科学家重复实验，并确认结果相同。
- 由于这个知识在科学界多个主体之间被共享和验证，它被认为是“客观的”。
- 但这并不意味着这个知识是**绝对的**，它依赖于科学共同体的验证和共识。

2. **法律系统**
- 法官、律师、陪审团等共同讨论一个案件。
- 他们通过证据、法律条文和辩论来理解案件的事实。
- 最终的判决并不是一个人的意见，而是一个**主体间的共识**，基于法律和证据的信息过程。

3. **日常交流**
- 你对朋友说：“今天天气很冷。”
- 朋友可能会根据自己的感受、温度计的数值、过去的天气经验来理解这句话。
- 这句话的意义是在**你和朋友之间的互动**中建立的，而不是你单方面决定的。

#### **主体间的信息过程 VS 个人认知**
- 个人认知（subjective cognition）：某个个体独自思考得出的结论。例如，你自己看一本书，理解其中的内容。
- 主体间的信息过程（intersubjective information process）：多个个体通过交流形成的信息。例如，学术界通过讨论、实验、论文发表等方式形成科学知识。

所以，**主体间的信息过程** 强调的是**信息的形成不是孤立的，而是通过多个主体的互动和交流建立的**。

### **深入解析这段文本**

这段文字主要讨论了**信息的相对性、系统性、实用性（pragmatics）、认知建构（mental construct）、以及在不同理论框架下的信息定义**。涉及多个理论流派，包括：
- **系统论（System Theory）**
- **控制论（Cybernetics）**
- **符号学（Semiotics）**
- **自指系统理论（Self-referential systems, Luhmann）**
- **实用信息理论（Pragmatic Information）**

我们逐步解析，并通过例子帮助理解。

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## **1. 信息是“相对系统的概念”**
> **"Information is a 'system-relative concept'" (Oeser, 1976, II, p. 86).**

#### **(1) 什么是“系统相对”概念？**
- **信息不是绝对的，而是相对于特定的系统而存在。**
- 这意味着，**信息的存在、意义和作用取决于它所处的系统**。
- 不同的系统（生物系统、社会系统、技术系统）对信息的定义不同。

#### **(2) 举例**
- 在**生物系统**中，信息可以是基因遗传信息（DNA 序列）。
- 在**社会系统**中，信息可能是新闻报道、社交网络上的交流。
- 在**计算机系统**中，信息是二进制数据（0 和 1）。

**同样一条信息，在不同系统下可能具有不同的意义：**
- 例如，“苹果”这个词：
- 在**普通交流**中，它可能指一种水果。
- 在**科技行业**中，它可能指 Apple 公司。
- 在**生物学**中，它可能是一种植物的分类。

这说明，信息**依赖于系统环境**，而不是独立存在的绝对实体。

---

## **2. 经典信息理论：信息是改变接收者现实模型的东西**
> **"Some classical theories of information define it with regard to the change in the receiver’s model of reality; that is, as a pragmatic concept (MacKay, 1969; Morris, 1955)."**

#### **(1) 何为“改变接收者现实模型”**
- 这里的信息概念基于 **实用主义（pragmatic concept）**，即：
- **信息的意义取决于它是否能影响接收者的认知或行为**。
- 也就是说：
- **如果信息不会改变接收者的认知，它就不是信息。**
- **信息的价值在于它带来的影响，而不仅仅是它的存在。**

#### **(2) 举例**
- 你收到一封邮件：
- 如果邮件内容是你已经知道的事情，那么它对你来说**不是新信息**。
- 但如果邮件通知你“明天公司会议改时间”，这会改变你的计划——它成为了**有效信息**。

- **新闻报道：**
- “今天天气晴朗” 对你没有影响（如果你已经知道）。
- “有台风即将到来” 可能会让你改变出行计划，这是有效信息。

这一观点强调：**信息的意义取决于它的实际作用，而不是单纯的符号或数据。**

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## **3. 系统理论、二阶控制论、符号学的信息观**
> **"This is particularly the case with definitions based on system theory, second-order cybernetics, and semiotics (Qvortrup, 1993)."**

#### **(1) 这三种理论如何看待信息？**
- **系统理论（System Theory）**：
- 认为**信息是系统内部的控制和调整机制**。
- 例如，人体的生理反馈系统（体温调节）依赖信息流动。

- **二阶控制论（Second-order Cybernetics）**：
- 认为**信息不仅是传递的内容，还涉及观察者的作用**。
- 观察者决定了信息如何被解读。

- **符号学（Semiotics）**：
- 认为**信息是符号系统中的意义传递**。
- 例如，语言、标志、视觉符号都是信息。

#### **(2) 举例**
- **系统理论**：计算机操作系统通过日志信息监测系统运行状态。
- **控制论**：一个老师向学生传授知识，但每个学生理解的信息可能不同。
- **符号学**：红灯意味着“停车”，但在不同文化中颜色可能有不同象征意义。

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## **4. 实用信息的定义**
> **"Kornwachs (1996) defines pragmatic information as an impinging entity, one that is able to change the structure and the behavior of systems."**

#### **(1) 何为“实用信息”**
- Kornwachs 认为，**信息的作用在于它能改变系统的结构和行为**。
- 这意味着：
- 信息不是被动存在的，而是会对接收者或系统产生影响。

#### **(2) 举例**
- **金融市场**：
- 如果一家公司宣布破产，这条信息会影响投资者决策，导致股价下跌。
- **生物进化**：
- 遗传信息的变化（突变）可能会影响生物体的适应能力。

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## **5. 信息是观察者的心理建构**
> **"Information is the observer’s construction of a mental difference that makes and/or finds a difference in the external world."**

#### **(1) 何为“心理建构”**
- 这里的信息概念强调：
- **信息并不直接存在于外部世界，而是由观察者构造的。**
- **观察者赋予信息意义。**

#### **(2) 举例**
- **温度计的读数**
- 20°C 这个数据本身只是一个物理测量值。
- 对于南极的企鹅来说，它可能意味着“温暖”。
- 对于沙漠中的人来说，它可能意味着“凉爽”。
- 信息的意义由接收者决定，而不是温度计本身。

> **"For Fluckiger (1999), information is an individual’s brain construct."**
> **"According to Qvortrup (1993, p. 12), the conception of information as a mental difference 'doesn’t necessarily imply that the difference in reality that triggered the mental difference called information is a mental construction.'"**

这两句话讨论了**信息是否完全是人的大脑构造（mental construct）**，以及**信息与现实世界的关系**。涉及的两个主要观点来自：
1. **Fluckiger（1999）**：认为信息是个体大脑构建的东西。
2. **Qvortrup（1993）**：认为信息虽然是心理上的差异（mental difference），但这并不意味着现实中引发这种差异的东西本身就是心理构造（mental construction）。

---

### **1. Fluckiger（1999）：信息是大脑的构造**
**"Information is an individual’s brain construct."**

#### **(1) 观点：信息是大脑创造的，而不是客观存在的**
- Fluckiger 认为，**信息并不是客观世界中的独立实体，而是我们大脑中的产物**。
- 这意味着，**信息是由个体的认知过程决定的，而不是外部现实本身。**

#### **(2) 举例**
- **颜色的概念**
- “红色”并不是外部世界中固有的属性，而是我们大脑对特定光波长的解释。
- 对人类来说，700nm 的光是“红色”，但对不同的生物来说，它可能是另一种颜色，甚至不可见。
- **这里的信息（红色）是个体大脑的构造，而不是外部世界本身的属性。**

- **语言**
- 一张纸上印着 “hello” 这个单词。
- 如果你不懂英语，这个符号对你来说没有意义。
- 但如果你是英语使用者，你的大脑会赋予它意义（“你好”）。
- **信息的意义取决于大脑如何构造它，而不是这个符号本身。**

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### **2. Qvortrup（1993）：信息是心理差异，但现实的触发因素未必是心理建构**
**"The conception of information as a mental difference doesn’t necessarily imply that the difference in reality that triggered the mental difference called information is a mental construction."**

#### **(1) 观点：**
- **信息的本质可能是大脑构造的（mental difference），但它的来源可能是客观现实的。**
- 换句话说，**信息的心理意义由大脑决定，但信息的触发因素可能是客观的，而不是主观创造的。**

#### **(2) 举例**
- **温度感知**
- 你用手摸一杯热水，感觉到“烫”。
- **“烫”这个信息是你的大脑构造的**（因为你感觉到了）。
- **但水的实际温度是客观存在的**，它不依赖于你的感知。
- **结论：** 你的信息（“水很烫”）是心理上的差异，但这个差异的触发因素（热水）是现实中的，而不是你自己“想象”出来的。

- **噪音**
- 你在马路边，听到汽车喇叭声，觉得“很吵”。
- **“吵”这个概念是你的心理构造**，因为有人可能不觉得吵（比如司机习惯了）。
- **但声音的物理震动是客观存在的**，它并不是你的大脑创造出来的。
- **结论：** 你的大脑构造了“噪音”这个信息，但声音本身是现实中的。

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### **3. 这两个观点的对比**
| **观点** | **Fluckiger（1999）**：信息是个体大脑构造的 | **Qvortrup（1993）**：信息是心理差异，但现实触发因素未必是心理构造 |
|----------|----------------------------------|-------------------------------------------------|
| **核心思想** | 信息不是独立于个体认知的，而是大脑创造的 | 信息是心理上的差异，但它可能由现实世界的变化引发 |
| **信息的来源** | 完全由个体认知决定 | 由现实世界的客观差异触发 |
| **信息是否客观存在？** | 不是，信息的意义取决于大脑 | 信息的意义是主观的，但触发因素可能是客观的 |
| **举例** | “红色”是大脑对光波的解读，而不是外部世界的属性 | “热”是大脑的感觉，但水的温度是客观存在的 |

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### **4. 结论**
1. **Fluckiger（1999）认为信息完全是个体大脑的产物**，它不是客观现实的属性，而是我们对现实的认知。
2. **Qvortrup（1993）同意信息是心理差异，但强调这些心理差异可能是由现实世界的客观现象触发的**。
3. **信息的本质可能是主观的，但它的来源可能是客观的**，比如温度、声音、光等物理现象会引发信息，但信息的具体意义取决于接收者的认知和解释。

这个讨论关乎信息的本质问题：**信息到底是纯粹的心理建构，还是客观世界的一部分？**
- Fluckiger 认为它是完全主观的。
- Qvortrup 认为信息的意义是主观的，但信息的来源可能是客观的。

这个问题在哲学、信息科学、认知科学中仍然是一个有争议的话题。
---

## **6. Luhmann 的信息理论**
> **"Luhmann distinguishes between biological and social (and psychic) systems. Social (and psychic) systems are constituted by meaning (Sinn)."**

#### **(1) Luhmann 的核心观点**
- **信息不是固定的，而是在沟通过程中形成的。**
- **信息不是发送者和接收者之间的简单传递，而是接收者基于语境和意义选择构建的。**

#### **(2) 举例**
- 你告诉朋友：“我们明天去公园吧。”
- 朋友听到后，可能理解为：
1. 你在询问是否愿意去（疑问句）。
2. 你已经决定了，只是在通知（陈述句）。
3. 你是在开玩笑。
- 这里的信息不是你直接传递给朋友的，而是他**在交流中构建的**。

---

## **总结**
1. **信息是相对的（system-relative）**，取决于系统和环境。
2. **信息的价值在于它能改变接收者的现实模型（pragmatic）。**
3. **控制论、系统理论、符号学提供了不同的信息定义**：
- 系统理论：信息是系统的控制机制。
- 控制论：信息的意义取决于观察者。
- 符号学：信息是符号意义的交流。
4. **信息是观察者构造的心理差异**，而不是客观固定的实体。
5. **Luhmann：信息是在沟通中形成的，而不是单向传递的。**

这些理论揭示了信息的多层次本质，它既是系统的一部分，又受认知、交流和社会结构的影响。

### **深入解析 Luhmann (1987) 的信息理论**

德国社会学家 **Niklas Luhmann** 的信息理论基于**自指系统理论（self-referential systems theory）**。他的核心观点是：
1. **信息不是客观传输的内容，而是在沟通过程中形成的。**
2. **信息、意义和理解三者是交互构建的，而不是简单的发送-接收关系。**
3. **信息是“产生影响的差异”（a difference that makes a difference）。**

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## **1. Luhmann 区分生物系统、社会系统和心理系统**
> **"Luhmann (1987) distinguishes between biological and social (and psychic) systems."**

Luhmann 将**世界上的系统**分为：
- **生物系统（biological systems）**
- **社会系统（social systems）**
- **心理系统（psychic systems）**

### **(1) 生物系统**
> **"In the case of biological systems, self-reference means self-reproduction."**

- 生物系统的**自指性（self-reference）** 表现为 **自我复制（self-reproduction）**。
- **什么意思？**
- 生命系统维持自身的存在，不依赖外界的意义构建。例如：
- 细胞复制DNA，不需要“理解”它。
- 物种进化遵循自然选择，不依赖语言或社会互动。
- 这里的信息主要是**遗传信息（genetic information）**，它是客观编码的，不需要“沟通”来形成。

### **(2) 社会系统 & 心理系统**
> **"Social (and psychic) systems are constituted by meaning (Sinn)."**

- **社会系统和心理系统不是通过物理复制维持，而是通过“意义”（Sinn）构成的。**
- 社会系统：如法律、文化、语言，这些系统不是生物性的，而是通过**意义的交流**来维持的。
- 心理系统：人的思维、情绪、信仰等也是通过意义形成的，而不是物理复制。

**核心区别**：
| **系统类型** | **运作方式** | **示例** |
|------------|------------|---------|
| **生物系统** | 依赖遗传信息和生物复制 | 细胞分裂、DNA 复制 |
| **心理系统** | 依赖个体对意义的构建 | 记忆、感知、思考 |
| **社会系统** | 依赖信息交流和沟通 | 文化、法律、经济 |

---

## **2. 意义的产生：信息是“差异的连接”**
> **"Meaning is produced through processing differences, and this is possible because there is a meaning offer (Mitteilung) out of which a selection can be made."**

Luhmann 认为，**意义的产生依赖于差异（difference）的处理**。
换句话说，**信息并不是现成的，而是通过区分和选择不同的意义构建出来的。**

- **“意义的提供（Mitteilung）”**：指的是**某种信息的可能性**，它还不是确定的信息。
- **“选择（selection）”**：接收者从众多可能的意义中选择一个，使其成为信息。

#### **举例**
- 你听到朋友说：“明天我们去公园吧。”
- 这个话语本身是**“意义的提供”**（Mitteilung），它可能意味着：
1. 朋友在询问你的意见。
2. 朋友在通知你一个计划。
3. 朋友在开玩笑。
- 但你需要从这些可能性中**选择一个理解**，这时它才变成**信息（Information）**。

- **信息的形成是基于差异的。**
- 例如，“苹果” 这个词只有在与“梨子”“香蕉”等概念对比时，才有具体的意义。
- 信息不是“存在的东西”，而是**某种差异的表达**。

> **"Information is, then, an event that produces a connection between differences."**

即：**信息是一个事件，它通过处理差异来形成意义。**

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## **3. Bateson 的经典定义：“信息是产生影响的差异”**
> **"Luhmann cites Bateson’s (1972, p. 459) famous definition - 'a difference that makes a difference.'"**

- **信息并不是数据本身，而是“能产生影响的差异”。**
- 例如：
- 一只猫在房间里安静地坐着 → **没有信息**
- 这只猫突然跳了起来 → **你意识到发生了什么，产生信息**
- 信息的意义在于**它能改变接收者的认知或行为**。

---

## **4. 理解（Verstehen）：“意义的提供” 与 “选择” 之间的差异**
> **"Understanding (Verstehen) is the difference between 'meaning offer' (Mitteilung) and 'selection' (Information).”**

- **理解（Verstehen）** 发生在 **意义的提供（Mitteilung）** 和 **选择（Information）** 之间。
- 也就是说，**信息的意义不是一开始就固定的，而是通过理解来构建的。**

#### **举例**
- 老师在课堂上讲解一个数学公式：
- **Mitteilung**（意义的提供）：数学公式的内容。
- **Information**（信息）：学生选择并理解的内容（可能因人而异）。
- **Verstehen**（理解）：学生如何将这个信息与自己的知识体系联系起来。

**信息的意义取决于接收者的选择和解释，而不是发送者单方面决定的。**

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## **5. 沟通 = 意义的提供 + 信息 + 理解**
> **"Communication is the unity of meaning offer, information, and understanding."**

Luhmann 认为，**沟通不是信息的传输，而是信息的共同建构**。
传统的信息传输模式（Sender → Message → Receiver）并不适用于人类沟通。

> **"According to this theory, no transmission of information occurs between a sender and a receiver."**

- **信息不是“物品”一样被传递的。**
- **发送者不能完全控制信息的意义，接收者也不能被动地接受信息。**
- **沟通的本质是意义的协商，而不是数据传输。**

#### **举例**
- 你说：“今天很冷。”
- 对方可能理解为：
1. 你想表达天气冷。
2. 你希望对方关窗或加衣服。
3. 你只是随口说说，并没有特别意思。
- **沟通的意义不是由说话者单方面决定的，而是由接收者的理解决定的。**

### **解析 Luhmann 的“信息不是物品”比喻**
> **"This thing-oriented metaphor implies that there is something the sender has and loses when she or he sends it. The sender, in fact, makes a suggestion for selection."**

这一部分讨论的是**传统信息观的错误比喻**，以及 Luhmann 如何重新定义信息的传递方式。

---

### **1. 什么是“thing-oriented metaphor”（物品导向的比喻）？**
- **传统信息模型（如 Shannon 的通信模型）** 把信息当作**一个可以传递的物品**。
- 在这个模型中，**发送者（Sender）** 发送信息（Message）给 **接收者（Receiver）**，就像发送包裹一样。
- 这种比喻意味着**信息是一个固定的对象，发送者一旦发出，就失去了它。**

#### **(1) 举例：传统信息模型**
- 你给朋友发了一封电子邮件：
- 按照传统观点，你“拥有”这封邮件，当你发送出去后，你就“失去”它，它现在在朋友的邮箱里。

- 在这个模式下，信息的传输是 **单向的、线性的**，并且**假设信息的内容对发送者和接收者来说是相同的**。

---

### **2. Luhmann 的批评：信息不是“物品”**
> **"This thing-oriented metaphor implies that there is something the sender has and loses when she or he sends it."**

Luhmann 认为，这种**把信息看作“物品”的比喻是错误的**，因为：
1. **信息并不是一个固定的对象**，它不会因为发送者传递出去就消失。
2. **信息的意义取决于接收者的理解**，而不是发送者的原始意图。
3. **沟通不是简单的传输，而是意义的协商**。

#### **(2) 现实中的例子**
- 你在课堂上听老师讲解：
- **传统观点**：老师讲的内容是固定的信息，你听到的就是老师想表达的内容。
- **Luhmann 观点**：老师提供了一种可能的意义（Mitteilung），但每个学生理解的信息可能不同，信息的意义是通过听众的选择（selection）构建的。

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### **3. 发送者实际上是在提供“选择建议”**
> **"The sender, in fact, makes a suggestion for selection."**

- Luhmann 认为，**发送者并没有“传输”信息，而只是提供了一个意义的可能性**。
- **信息的真正意义由接收者决定**，接收者会从中**选择自己能理解的部分**，从而构建自己的信息。

#### **(3) 举例：沟通是“意义的提供 + 选择”**
- 你问朋友：“明天去看电影吗？”
- 你可能想表达：
1. 你在邀请对方。
2. 你只是随口问问。
3. 你想知道朋友是否有空。
- 但你的朋友可能理解成：
1. 你已经买好票了，确定要去。
2. 你只是询问，并不一定打算去。
3. 你对这个电影不太感兴趣，只是在找人陪你。

- **这里的信息不是你单方面决定的，而是朋友根据他们的认知进行选择后构建的。**

---

### **4. 传统观点 vs. Luhmann 观点对比**
| **观点** | **传统信息传输模型（物品比喻）** | **Luhmann 的信息构建模型** |
|------------|---------------------------------|---------------------------|
| **信息的本质** | 信息是一个可以传输的“物品” | 信息是通过沟通协商形成的 |
| **发送者的角色** | 发送者控制信息，发送后就“失去”它 | 发送者提供意义的可能性 |
| **接收者的角色** | 接收者被动接受信息 | 接收者从意义提供中进行选择 |
| **信息的意义** | 发送者决定信息的内容 | 信息的意义由接收者决定 |
| **沟通的本质** | 信息是“传输”的 | 信息是“构建”的 |

---

### **5. 结论**
1. **Luhmann 批评传统信息理论**：信息不是“物品”，它不会因为发送者“发出”后就消失。
2. **信息的意义不是固定的**：它不是从 A 点传到 B 点，而是**在沟通过程中被构建的**。
3. **发送者只是提供可能的意义**（Mitteilung），但信息的最终意义由接收者**选择**并构建（selection）。
4. **沟通不是“信息的传递”，而是“意义的协商”**。

这一理论改变了我们对信息的理解，在社会学、传播学和认知科学中有重要影响。

---

## **6. 信息不是固定的，而是通过沟通构建的**
> **"Information is not something identical for both sender and receiver, but it has to be constituted through the communication process."**

- 发送者和接收者获取的信息可能不同。
- 发送者提供的是**意义的可能性**（Mitteilung），接收者需要**选择和理解**，从而形成信息。

#### **举例**
- 老师讲了一堂课，每个学生的理解可能不同。
- 这说明，**信息的意义是通过沟通构建的，而不是直接传递的。**

---

## **7. 结论**
1. **Luhmann 区分生物系统（依靠自我复制）和社会/心理系统（依靠意义）。**
2. **信息不是数据，而是“差异的处理”。**
3. **沟通不是信息的传输，而是信息的构建。**
4. **信息的意义是由接收者决定的，而不是发送者单方面控制的。**
5. **沟通的核心是“意义的提供、选择和理解”的统一体。**

这一理论强调**信息的主观性和互动性**，对社会学、传播学和认知科学有重要影响。

### **解析 Janich (1998) 的信息理论**

> **"Janich (1998) develops a theory of information that is exclusively related to purpose-oriented human actions."**
> **"Information is defined as a predicate that qualifies standard request dialogues where linguistic utterances are speaker-, listener-, and form-invariant."**
> **"Such invariances make it possible to reproduce these situations on the basis of anthropomorphic artificial devices."**

这一部分讨论的是 **Janich (1998) 的信息理论**，它主要强调：
1. **信息与目标导向的人类行为（purpose-oriented human actions）相关**，即信息的定义基于它在实际行动中的作用，而不是仅仅作为一个抽象概念。
2. **信息在对话中的作用可以通过谓词（predicate）来定义**，用于**标准化的请求对话（standard request dialogues）**。
3. **这种标准化可以应用于人工设备（anthropomorphic artificial devices）**，即信息理论不仅适用于人类交流，还可以用于人工智能、计算机系统等。

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### **1. 信息与目标导向的人类行为**
> **"Information is exclusively related to purpose-oriented human actions."**

- Janich 认为，**信息的定义必须与人的具体行动和目标相关**。
- 这意味着：
- **信息不是孤立的概念，而是服务于特定目的的工具**。
- **信息的价值取决于它在实际行为中的功能**。

#### **(1) 举例**
- **机场登机通知**
- 机场广播：“请乘坐 10 点航班的旅客前往登机口。”
- 这条信息的意义不在于它本身，而在于它是否能让乘客采取行动（去登机）。
- 如果乘客听不懂这条信息，它就失去了实际作用。

- **地图导航**
- 你在导航软件上看到一条指引：“向左转 500 米。”
- 这条信息的价值在于它能引导你的驾驶决策，而不是它本身的内容。

**总结**：
信息不是静态的，而是与人类的目标、行动紧密相关的。

---

### **2. 信息是“谓词”，用于标准化的请求对话**
> **"Information is defined as a predicate that qualifies standard request dialogues where linguistic utterances are speaker-, listener-, and form-invariant."**

- Janich 认为，**信息的核心作用是用作“谓词”（predicate）**，即**在对话中描述和规范交流内容**。
- 具体来说，信息主要用于 **“标准请求对话”（standard request dialogues）**：
- **这是指人与人之间的互动遵循特定的格式和规则**，无论谁是说话者或听话者，信息的内容都保持不变。
- **信息不依赖于个体**，而是**通用的、结构化的**。

#### **(1) 举例**
- **ATM 取款机**
- 你去 ATM 机上取钱，屏幕上显示：
- “请输入您的密码。”
- “请选择取款金额。”
- “请取走您的现金。”
- 这些提示是**标准化的对话**，无论是谁使用 ATM，信息的表达方式都是一样的。
- 这里的信息是一种 **“请求对话的谓词”**，即它定义了用户与 ATM 之间的交互规则。

- **客服自动应答系统**
- 电话客服系统：“请按 1 进行账单查询，按 2 进行人工服务。”
- 这个系统的语音信息是固定的，它不依赖于具体的说话者和听话者，而是按照一个**标准化的格式**运行。

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### **3. 这种标准化适用于人工设备**
> **"Such invariances make it possible to reproduce these situations on the basis of anthropomorphic artificial devices."**

- **Janich 认为，这种标准化的信息交流方式可以用于人工设备（anthropomorphic artificial devices）。**
- **换句话说，信息可以以固定的格式，被机器或 AI 系统处理和复制。**
- 这为**人工智能、计算机系统、人机交互**提供了基础。

#### **(1) 举例**
- **智能语音助手**
- 你对 Siri 说：“明天 8 点叫我起床。”
- 这是一种 **标准化的请求**，Siri 可以识别你的命令并执行。
- 无论谁对 Siri 说这句话，它都会按照相同的规则响应。

- **自动驾驶汽车**
- 交通标志：“限速 60 公里每小时。”
- 自动驾驶系统可以识别这个信息，并调整车速。
- **这里的信息是标准化的，不受说话者、听话者或形式的变化影响。**

**总结**：
- **信息可以被标准化**，因此可以被机器识别和处理。
- 这使得**人工智能、计算机交互和自动化系统**能够更高效地运作。

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## **信息社会的五个定义**
> **"Information is a key concept in sociology, political science, and the economics of the so-called information society."**

信息不仅仅是技术概念，它在**社会学、政治学和经济学**中也占据核心地位，尤其是在**信息社会（information society）**的研究中。

根据 **Webster（1995, 1996）**，信息社会的定义可以从 **五个标准（criteria）** 进行分析：

### **1. 技术标准（Technological）**
> **"The technological definition is concerned with applications of information technologies in society."**
- **信息社会的技术定义**：关注信息技术（IT）在社会中的应用。
- **例子**：
- 互联网、人工智能、大数据、云计算。
- 例如：智能手机如何改变人与人之间的沟通方式。

### **2. 经济标准（Economic）**
> **"The economic definition goes back to the pioneering work of Machlup (1962), Boulding (1966), Arrow (1979), and Porat (1977)."**
- **信息社会的经济定义**：研究信息如何成为经济活动的核心。
- **例子**：
- 电子商务、数字货币、数据经济。
- 例如：科技公司（Google、Apple、Amazon）如何利用信息创造财富。

### **3. 职业标准（Occupational）**
> **"The occupational definition is at the heart of Porat’s (1977) and Bell’s (1973) theories."**
- **信息社会的职业定义**：关注信息产业中的就业结构。
- **例子**：
- 过去：大多数人从事农业或制造业。
- 现在：越来越多的人从事 IT、数据分析、数字营销等信息密集型职业。

### **4. 空间标准（Spatial）**
> **"The spatial definition concerns information networks and the emergence of a 'network marketplace' (Castells, 1989)."**
- **信息社会的空间定义**：信息如何改变空间和市场结构。
- **例子**：
- **远程办公**：信息技术使得员工可以在世界任何地方工作。
- **在线购物**：亚马逊等平台改变了传统市场的空间概念。

### **5. 文化标准（Cultural）**
> **"The cultural definition is related to the influence of media in society."**
- **信息社会的文化定义**：关注媒体和信息如何塑造文化。
- **例子**：
- 社交媒体（Facebook、TikTok）如何影响人们的价值观。
- 新闻媒体如何塑造公众舆论。

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### **结论**
1. **Janich 认为信息是目标导向的，主要用于标准化的请求对话**，这种方式可以应用于人工设备（如 AI、自动化系统）。
2. **信息社会可以从技术、经济、职业、空间和文化五个角度来定义**，它深刻影响了现代社会的运作方式。
3. **信息的标准化和自动化，使得它成为社会运作的重要基础**，特别是在人工智能和互联网时代。

According to Bougnoux (1993, 1995) the concepts of information and communication are inversely related: Communication is concerned with forecasting and redundancy; information with the new and the unforeseen. There is no pure information or "information- in-itself" (that is, information is always related to some kind of redundancy or "noise"). To inform (others or oneself) means to select and to evaluate. This is particularly relevant in the field of journalism and mass media, but, of course, also in information science. The action of bringing a message and the message itself were designated in Greek by the terms angellein and angelia (Capurro, 1978). The modern concept of information as knowledge communication is not related just to a secular view of messages and messengers but includes also a modern view of empirical knowledge shared by a (scientific) community. Postmodernity opens this concept to all kinds of messages, particularly within the perspective of a digital environment. We may call a science of knowledge (better: message) communication information science or angeletics (Capurro, 2000).

Flusser (1996) has developed a "communicology" in which "discursive media" are concerned with the distribution of information whereas "dialogical media" deal with the creation of new information. Flusser fears that mass media may swallow up dialogical media into a hierarchical model. He did not foresee the Internet as a communication structure in which both media would merge beyond a central or panoptic power. It is, of course, an open question how far this is, or will be, the case. Krippendorff (1994) has explored different information and communication metaphors such as the one of message transmission, the container metaphor, the metaphor of sharing common views, the argument metaphor, the canal metaphor, and the control metaphor. These metaphors are originated within different cultural environments. The phenomena they address are intimately related to the metaphors themselves. We must learn to use them creatively; that is, to see their limits and to learn how to apply them accurately in different theoretical and practical situations.

Braman (1989) provides an important discussion of approaches to defining information for policy makers. Four major views are identified: (1) information as a resource, (2) information as a commodity, (3) information as a perception of patterns, and (4) information as a constitutive force in society. The relative benefits and problems with each of these four conceptions are discussed. The article points out that the selection of one definition or another has important consequences, and also that the tendency to neglect this problem results in conflicts rather than cooperation. Defining information is thus also a political decision.

The information age is also called "the age of access" (Rifkin, 2000). Information production, distribution, and access is at the heart of the new economy. The terminological shift from information society to knowledge society signals that the content, and not information technology, is the main challenge for economy as well as for society in general. From the perspective of knowledge management, information is used to designate isolated pieces of meaningful data that, when integrated within a context , constitute knowledge (Gundry 2001; Probst, Raub, & Romhard, 1999). This semantic concept of information, located between data and knowledge is not consistent with the view that equates information (management) with information technology. According to Nonaka and Takeuchi (1995) — who follow Polanyi's (1966) distinction between tacit and explicit knowledge — only explicit knowledge (information) can be managed. Correctly speaking, knowledge cannot be managed, only enabled (von Krogh, Ichijo, & Nonaka 2000).

For Cornella (2000), companies are information. Castells (1996-1998) gives a comprehensive and critical analysis of the information age, including its social, economic, and cultural dimensions. For Hobart and Schiffman (2000), information is not a phenomenon that appears with modern technology but rather the product of the complex interactions between technology and culture. They distinguish between classical, modern, and contemporary information ages, the meaning of information being unique ito each age.

The fundamental fact of information's historicity liberates us from the conceit that ours is the information age, a conceit that underlies Kauffmanesque inferences from "computer-simulation movies" to history. It allows us to stand outside our contemporary information idiom, to see where it comes from, what it does, and how it shapes our thought. (Hobart & Schiffman, 2000, p. 264)

根据 Bougnoux（1993, 1995）的观点，信息与传播这两个概念是反向相关的：传播关注的是预测与冗余，而信息则涉及新颖性和不可预见性。不存在纯粹的信息或“自身的信息”（即信息始终与某种冗余或“噪声”相关）。提供信息（无论是对他人还是对自己）意味着选择和评估。这一点在新闻学和大众传媒领域尤为重要，当然，在信息科学中同样适用。在希腊语中，传递信息的行为和信息本身分别用“angellein”和“angelia”来表示（Capurro，1978）。现代关于信息的概念，即将信息视为知识传播，不仅仅与世俗化的信息和信使观念相关，还包括了现代科学共同体共享的经验知识。后现代性使这一概念扩展到各种类型的信息，特别是在数字环境的背景下。我们可以称这种知识传播（更确切地说，是信息传播）的科学为信息科学或“angeletics”（Capurro，2000）。

Flusser（1996）发展了一种“传播学”（communicology），其中“论述性媒介”（discursive media）关注信息的分发，而“对话性媒介”（dialogical media）则涉及新信息的创造。Flusser 担心大众传媒可能会吞噬对话性媒介，将其纳入一种层级化模式。他没有预见到互联网作为一种传播结构，能够使这两种媒介超越中心化或全景监视式权力而融合在一起。当然，这种融合是否真正发生，或将在多大程度上发生，仍然是一个悬而未决的问题。Krippendorff（1994）探讨了多种信息和传播的隐喻，例如信息传递的隐喻、容器隐喻、共享共同视角的隐喻、论证隐喻、渠道隐喻和控制隐喻。这些隐喻来源于不同的文化环境，并且它们所描述的现象与隐喻本身密切相关。我们必须学会创造性地使用这些隐喻，也就是说，认识它们的局限性，并学会在不同的理论和实践情境中准确应用它们。

Braman（1989）对信息定义的不同方法进行了重要讨论，尤其是对于政策制定者而言。他识别出四种主要观点：（1）信息作为资源，（2）信息作为商品，（3）信息作为模式的感知，（4）信息作为社会中的一种构成性力量。他探讨了这四种概念各自的优势和问题。文章指出，选择不同的信息定义会产生重要的后果，并且如果忽视这一问题，往往会导致冲突而非合作。因此，对信息进行定义本身也是一种政治决策。

信息时代也被称为“接入时代”（Rifkin，2000）。信息的生产、分发和获取处于新经济的核心。术语从“信息社会”转变为“知识社会”，表明主要挑战不在于信息技术，而在于信息的内容，这对经济和整个社会都至关重要。从知识管理的角度来看，信息被用来指代有意义的、孤立的数据片段，而当这些数据片段在特定情境中整合后，就构成了知识（Gundry，2001；Probst, Raub & Romhard，1999）。这种位于数据与知识之间的信息语义概念，与将信息（管理）等同于信息技术的观点不一致。根据 Nonaka 和 Takeuchi（1995）的观点——他们遵循 Polanyi（1966）对“默会知识”（tacit knowledge）和“显性知识”（explicit knowledge）的区分——只有显性知识（即信息）才能被管理。严格来说，知识无法被管理，只能被赋能（von Krogh, Ichijo & Nonaka，2000）。

Cornella（2000）认为，企业本质上就是信息。Castells（1996-1998）对信息时代进行了全面而批判性的分析，涵盖了社会、经济和文化维度。Hobart 和 Schiffman（2000）认为，信息并不是现代技术带来的新现象，而是技术与文化之间复杂互动的产物。他们区分了“古典信息时代”、“现代信息时代”和“当代信息时代”，并认为信息的含义在每个时代都是独特的。

信息的历史性这一基本事实，使我们摆脱了认为我们身处“信息时代”这一自负观念——这种观念往往导致从“计算机模拟电影”推断历史的 Kauffman 式推理。它使我们能够超越当代信息话语，去审视信息概念的来源、作用以及它如何塑造我们的思维。（Hobart & Schiffman，2000，第264页）

1. According to Bougnoux (1993, 1995) the concepts of information and communication are inversely related: Communication is concerned with forecasting and redundancy; information with the new and the unforeseen.

（根据 Bougnoux（1993, 1995）的观点，信息和传播的概念是反向相关的：传播关注的是预测和冗余，而信息则涉及新颖性和不可预见性。）

解释：

Bougnoux 认为“信息”（information）和“传播”（communication）是相互对立的概念，而不是通常认为的紧密相关。
传播（communication）往往包含重复（redundancy），例如新闻广播、广告或社交媒体上的信息不断重复，以确保人们接收到它。
信息（information）则强调新颖性（new）和不可预见性（unforeseen），例如突发新闻或科学发现带来的新知识。

例子：

在天气预报中，传播是指每天不断重复的天气信息，比如“明天可能有雨”；而如果有突如其来的龙卷风预警，则是新的、不可预见的信息。
在社交媒体上，转发和分享热门新闻是一种传播，而一条新发布的、未曾报道过的新闻是一种信息。

2. There is no pure information or "information-in-itself" (that is, information is always related to some kind of redundancy or "noise").

（不存在纯粹的信息或“自身的信息”（即信息始终与某种冗余或“噪声”相关）。）

解释：

信息总是嵌套在一定的背景和传播系统中，不可能完全独立存在。例如，在一个没有语言、文字或媒介的世界里，信息无法被表达或接收。
信息在传播过程中，可能会重复（冗余）或被干扰（噪声）。冗余有助于确保信息正确传达，而噪声可能导致信息扭曲或丢失。

例子：

在电影字幕中，中文字幕和英文字幕的共同存在可以看作是一种冗余，帮助不同语言的观众理解内容。
在嘈杂的环境中听收音机，背景噪音（noise）可能会让信息变得模糊，使人误解播报内容。

3. To inform (others or oneself) means to select and to evaluate.

（向他人或自己提供信息意味着选择和评估。）

解释：

信息不是客观存在的，而是人们通过**选择（select）和评估（evaluate）**后才成为有意义的内容。
选择信息的过程意味着过滤掉不相关或无用的信息，而评估则涉及对信息的真实性、价值和重要性进行判断。

例子：

记者在撰写新闻报道时，必须从海量信息中筛选出重要内容，例如关于政治事件的核心事实，而不是所有细节都报道。
在日常生活中，人们在浏览新闻时，也会根据自己的兴趣和需求选择阅读的内容，而不会阅读所有新闻。

4. This is particularly relevant in the field of journalism and mass media, but, of course, also in information science.

（这在新闻业和大众传媒领域尤为重要，当然，在信息科学中同样适用。）

解释：

在新闻和大众传媒领域，编辑和记者必须决定哪些信息值得传播，而不是所有信息都被报道。
在信息科学中，研究者需要考虑如何有效地管理和存储信息，使之可用、可靠且有价值。

例子：

在社交媒体平台上，算法决定了哪些信息会被用户看到，例如推送的热门新闻或个性化推荐。
在数据科学领域，数据工程师会筛选和清理数据，以确保数据对研究有用，而不是直接使用所有数据。

5. The action of bringing a message and the message itself were designated in Greek by the terms angellein and angelia (Capurro, 1978).

（在希腊语中，传递信息的行为和信息本身分别用“angellein”和“angelia”来表示（Capurro，1978）。）

解释：

这里引用希腊语，表明**“信息”（angelia）和“传播信息的行为”（angellein）是不同的概念**。
这说明，信息不仅仅是一个静态的东西，它还涉及到传递的过程（即传播）。

例子：

在传统信使系统中，“信件”就是 angelia，而“信使送信的行为”就是 angellein。
在现代互联网中，一条社交媒体帖子（angelia）和它的发布行为（angellein）是不同的，后者可能受到算法、个人动机等因素影响。

6. The modern concept of information as knowledge communication is not related just to a secular view of messages and messengers but includes also a modern view of empirical knowledge shared by a (scientific) community.

（现代的信息概念，即作为知识传播的概念，不仅仅局限于世俗的信息和信使观念，还包括了科学共同体共享的经验知识的现代视角。）

解释：

传统上，人们认为信息就是一条消息（message）或信使传递的内容，但现代信息概念更广泛，涵盖了科学知识的共享。
科学共同体中的信息传播是有别于普通的消息传递的，因为它基于经验、数据和研究，并经过同行评审等验证过程。

例子：

科学期刊中的论文共享的是经过实验和验证的知识，而不是普通的新闻报道。
维基百科等开放式知识共享平台，虽然也是信息传播的一种方式，但其信息质量受到用户贡献和审核的影响。

7. Postmodernity opens this concept to all kinds of messages, particularly within the perspective of a digital environment.

（后现代主义拓展了这一概念，使其涵盖各种类型的信息，特别是在数字环境的背景下。）

解释：

现代社会的信息不仅限于新闻或科学知识，还包括社交媒体、广告、个人表达等各种形式的信息。
在数字环境中，信息传播更快，形式更多元，例如博客、短视频、人工智能生成内容等。

例子：

YouTube、TikTok 等平台上的短视频也是一种信息传播，它们与传统书籍或新闻报道有着不同的传播方式。
社交媒体上的“表情包”也是一种信息，它们通过视觉符号传达情绪和想法。

8. We may call a science of knowledge (better: message) communication information science or angeletics (Capurro, 2000).

（我们可以将知识传播（或更准确地说是信息传播）的科学称为信息科学或“angeletics”（Capurro，2000）。）

解释：

Capurro 提出了“angeletics”这一术语，表示信息的传播不仅是技术性的，也涉及哲学和社会层面。
信息科学不仅研究数据存储和管理，还涉及信息的交流、社会影响和伦理问题。

例子：

信息检索（如谷歌搜索）不仅仅是关于技术算法的优化，还涉及用户如何理解和使用这些信息。
在人工智能领域，推荐系统（如 Netflix 的个性化推荐）是一种信息传播科学的应用，它不仅涉及技术，还影响文化传播。

总结

这段话从哲学、社会学和技术角度探讨了信息和传播的区别，强调信息的选择性、传播过程的复杂性，以及数字时代信息传播的演变。

1. Flusser (1996) has developed a "communicology" in which "discursive media" are concerned with the distribution of information whereas "dialogical media" deal with the creation of new information.

（Flusser（1996）提出了一种“传播学”（communicology），其中“论述性媒介”（discursive media）关注信息的分发，而“对话性媒介”（dialogical media）则涉及新信息的创造。）

解释：

Flusser 提出了传播学（communicology），即研究信息传播的学科。
“论述性媒介”（discursive media）：指的是那些主要用于传播和分发已有信息的媒介，比如广播、报纸、电视等。这些媒介的功能是让信息到达更多的人，但并不创造新信息。
“对话性媒介”（dialogical media）：指的是促进交流、讨论、协作，从而创造新信息的媒介，比如面对面的讨论、论坛、社交媒体互动等。这些媒介不仅传播信息，还能够通过互动产生新的观点和知识。

例子：

论述性媒介：电视新闻节目报道一场选举，提供给观众信息，但观众只是被动接受。
对话性媒介：社交媒体上的讨论，用户可以对选举结果发表评论、辩论，甚至形成新的观点或组织行动。

2. Flusser fears that mass media may swallow up dialogical media into a hierarchical model.

（Flusser 担心大众传媒可能会吞噬对话性媒介，使其陷入一种层级化模式。）

解释：

大众传媒（mass media）主要以单向传播为主，例如电视、广播、报纸。这些媒介的特点是信息由上层（如新闻机构、政府、企业）向下层（普通受众）传播。
层级化模式（hierarchical model）指的是信息传播的权力结构，即少数人掌握信息，控制信息的流向，而大众只能被动接受。
Flusser 担心，对话性媒介（如开放讨论）会被大众传媒的层级化控制所取代，导致信息传播变得单向化，使公众无法自由创造和分享信息。

例子：

在电视节目中，只有主持人和专家可以发表意见，而观众只是被动收看，没有机会参与讨论。
许多社交媒体平台最初是开放的对话性媒介（如 Twitter 早期鼓励自由交流），但后来商业化后，算法更倾向于推广主流媒体内容，使用户生成的对话和多样化的观点受到限制。

3. He did not foresee the Internet as a communication structure in which both media would merge beyond a central or panoptic power.

（他没有预见到互联网作为一种传播结构，会使这两种媒介融合，并超越中心化或全景监视式权力。）

解释：

Flusser 在1996年发表这项研究时，尚未完全预测到互联网的崛起及其对信息传播的深远影响。
互联网的特点：

它融合了论述性媒介（如新闻网站、视频网站）和对话性媒介（如社交媒体、博客、论坛）。
互联网不是像传统媒体那样由中心化权力控制，而是更加分布式的，允许更多人创造和分享信息。

全景监视式权力（panoptic power）：源自福柯（Foucault）的概念，指的是一种全方位的监控和控制系统，例如政府控制的媒体、算法审查等。Flusser 认为，大众传媒会让权力更加集中，而互联网的发展部分改变了这一点，使传播更加去中心化。

例子：

互联网允许个人创作者在 YouTube 或博客上发布内容，与传统新闻机构竞争，而不是只能被动接收信息。
维基百科是一个非中心化的信息平台，用户可以协作编辑，而不是由单一机构控制知识的传播。

4. It is, of course, an open question how far this is, or will be, the case.

（当然，这一趋势是否真正发生或将在多大程度上发生，仍然是一个悬而未决的问题。）

解释：

互联网是否真正消除了信息传播中的层级结构仍然值得怀疑。
尽管互联网提供了去中心化的传播渠道，但大科技公司（如 Google、Meta）仍然掌控着大部分的信息流动，可能使其重新变得中心化。

例子：

Facebook 和 Twitter 等平台最初允许自由言论，但随着内容审核政策的变化，某些声音可能会被压制或算法降权，使互联网重新向层级化控制发展。

5. Krippendorff (1994) has explored different information and communication metaphors such as the one of message transmission, the container metaphor, the metaphor of sharing common views, the argument metaphor, the canal metaphor, and the control metaphor.

（Krippendorff（1994）探讨了不同的信息和传播隐喻，包括信息传递隐喻、容器隐喻、共享观点隐喻、论证隐喻、渠道隐喻和控制隐喻。）

解释：

Krippendorff 研究了人们如何通过不同的隐喻理解信息传播的过程。
隐喻是一种思维工具，它影响我们如何看待事物。例如，“信息流动”这个说法隐含着“信息像水一样流动”的观念。

例子：

信息传递隐喻（message transmission metaphor）：信息像包裹一样从发送者传递到接收者。
容器隐喻（container metaphor）：信息被视为一个可以存放的东西，比如“数据库存储信息”。
共享观点隐喻（metaphor of sharing common views）：信息传播是一种共同理解的过程，比如“让我们达成共识”。
论证隐喻（argument metaphor）：传播可以像辩论一样，信息在讨论中被改进，比如“推翻一个观点”。
渠道隐喻（canal metaphor）：信息像水流一样通过特定的渠道，比如“信息高速公路”。
控制隐喻（control metaphor）：信息传播可以被控制，比如“政府封锁信息”。

隐喻（Metaphor）是什么意思？隐喻和比喻相同吗？

隐喻（metaphor）是一种语言和认知工具，它通过用一个事物或概念来描述另一个事物或概念，使复杂的概念变得更易理解。例如，“时间是金钱” 就是一种隐喻，它把“时间”比作“金钱”，表达了时间的价值和有限性。

隐喻和比喻的区别

隐喻和比喻（simile）在修辞学上有相似之处，但它们有关键区别：

比较维度	隐喻（Metaphor）	比喻（Simile）
定义	直接用一个事物描述另一个事物，不使用“像”或“如”等词	用“像”“如”“好比”等词明确指出两者的相似性
表达方式	A 是 B	A 像 B
例子	“他是黑夜中的一盏明灯。”（隐喻）	“他像黑夜中的一盏明灯。”（比喻）
作用	让概念更生动，强调本质上的联系	主要用于形象描述，强调相似性但不等同

在隐喻中，我们把一个概念当作另一个概念来理解，而比喻则只是指出两者之间的相似之处。

Krippendorff 提出的信息传播隐喻

Krippendorff（1994）探讨了多个信息和传播相关的隐喻，帮助我们理解信息传播的不同模式：

信息传递隐喻（Message Transmission Metaphor）

核心概念：信息像“包裹”一样从一个人传递到另一个人。
例子：教师讲课，学生接收知识；邮件发送信息。
局限性：忽略了接收者如何理解和解释信息的过程。

容器隐喻（Container Metaphor）

核心概念：信息被视为可以存储在某个“容器”中的东西。
例子：数据库存储信息、书籍保存知识。
局限性：信息并非静态，而是在传播过程中被重新解释和建构。

共享观点隐喻（Metaphor of Sharing Common Views）

核心概念：信息传播是一种共享和建立共识的过程。
例子：民主社会中，公众通过讨论形成共同观点。
局限性：在现实中，不是所有人都能形成统一的共识，信息传播也可能导致分歧。

论证隐喻（Argument Metaphor）

核心概念：信息传播像一场辩论，人们通过争论来澄清和改进观点。
例子：法庭辩论、学术争论、社交媒体上的激烈讨论。
局限性：如果讨论缺乏理性，信息传播可能变成情绪化对立。

渠道隐喻（Canal Metaphor）

核心概念：信息像水流一样，通过某些“渠道”流动到不同的地方。
例子：广播、电视、互联网等信息渠道。
局限性：信息流通并非被动的，传播过程中的选择和解读同样重要。

控制隐喻（Control Metaphor）

核心概念：信息传播可以被权力机构控制和操纵。
例子：政府审查媒体、社交媒体平台的内容审核。
局限性：并非所有信息都能被控制，有些信息可以通过去中心化的方式传播（如区块链技术）。

总结

隐喻（metaphor）是一种认知工具，它让我们通过熟悉的概念理解新的、抽象的事物。
隐喻 ≠ 比喻（simile），隐喻是直接说“A 是 B”，而比喻是间接说“A 像 B”。
Krippendorff 研究的信息传播隐喻展示了不同的信息传播方式，并帮助我们理解信息在现实世界中的运作方式。

这些隐喻不仅仅是修辞手法，它们影响了我们如何思考、设计和使用信息传播系统。例如，互联网时代的信息流动方式已经挑战了一些传统隐喻，如“信息传递隐喻”（因为信息在网上并非简单地“传递”，而是不断被改写和互动），这促使我们用新的隐喻来理解信息传播的本质。

6. These metaphors are originated within different cultural environments. The phenomena they address are intimately related to the metaphors themselves.

（这些隐喻源自不同的文化环境，并且它们所描述的现象与隐喻本身密切相关。）

解释：

每种隐喻反映了某种特定文化对信息传播的理解方式。例如，在民主社会中，信息被比作“共享的观点”；而在极权社会中，信息可能被看作“可以被控制的东西”。

例子：

在西方社会，新闻被描述为“光明”（“新闻揭露真相”），象征透明和开放。
在一些极权国家，信息可能被描述为“武器”（“信息战”），象征着控制和操纵。

7. We must learn to use them creatively; that is, to see their limits and to learn how to apply them accurately in different theoretical and practical situations.

（我们必须学会创造性地使用这些隐喻，也就是说，认识它们的局限性，并学会如何在不同的理论和实践情境中准确应用它们。）

解释：

我们不能盲目接受某种隐喻，而应该灵活运用，避免被单一的理解框架限制。

例子：

在政策讨论中，我们可以同时使用“信息作为资源”和“信息作为共享知识”的隐喻，以更全面地理解信息的价值。

总结

这段话讨论了信息传播的不同方式（论述性 vs. 对话性）、互联网的影响、信息传播的隐喻，以及我们如何批判性地理解信息。

1. Braman (1989) provides an important discussion of approaches to defining information for policy makers.

（Braman（1989）对信息的定义方法进行了重要讨论，特别是针对政策制定者。）

解释：

Braman 关注的是信息的定义，但重点是如何让**政策制定者（policy makers）**理解和使用信息。
在政府、法律和商业决策中，信息的定义决定了如何制定政策，比如数据隐私、信息自由、知识产权保护等问题。

例子：

在数据保护政策中，如果政府将个人数据视为“资源”，可能会鼓励开放数据政策，而如果视为“商品”，可能会加强对数据的产权保护，如 GDPR（欧盟《通用数据保护条例》）。
在国家安全领域，政策制定者如何定义信息决定了国家对信息传播的监管力度，例如美国的情报法案如何处理机密信息。

2. Four major views are identified: (1) information as a resource, (2) information as a commodity, (3) information as a perception of patterns, and (4) information as a constitutive force in society.

（Braman 识别了四种主要的信息概念：（1）信息作为资源，（2）信息作为商品，（3）信息作为模式感知，（4）信息作为社会的构成性力量。）

解释：

Braman 认为，不同的信息定义方式会影响政策制定，因此他归纳了四种常见的视角。

（1）信息作为资源（Information as a Resource）

（信息是一种可以被获取和利用的资源，类似于水、电、能源等自然资源。）

解释：

这一观点将信息视为一种可用的、可共享的公共资源，任何人都可以获取和利用它。
这种定义通常用于开放数据政策、知识共享等领域。

例子：

互联网和维基百科：维基百科的知识是免费的，任何人都可以获取和贡献信息，这符合“信息作为资源”的概念。
政府开放数据：一些国家推行开放数据政策（如美国的 Data.gov），让政府数据（如人口统计、交通数据）供公众和企业免费使用。

问题：

资源是否应该完全开放？如果信息是一种资源，是否所有人都应免费获取，而不考虑其创造者的权益？

（2）信息作为商品（Information as a Commodity）

（信息是一种可以被买卖的商品，类似于黄金、股票或软件。）

解释：

这一观点强调信息的市场价值，认为信息可以被创造、拥有、出售和消费。
这种定义通常用于新闻、出版、专利、知识产权等领域。

例子：

新闻付费订阅：纽约时报、华尔街日报等新闻机构通过订阅收费模式将信息作为商品出售。
软件和数字内容：微软 Office、Adobe Photoshop 等软件需要付费购买，Netflix 和 Spotify 也按月收费提供信息或娱乐内容。

问题：

如果信息被视为商品，是否意味着只有付费用户才能访问重要信息？这可能加剧信息不平等，使得贫困群体难以获取关键知识。

（3）信息作为模式感知（Information as a Perception of Patterns）

（信息是人们从数据中感知出的模式，而不是客观存在的事物。）

解释：

这一观点强调信息不是独立存在的，而是由人们通过观察和分析数据得出的模式。
这种定义在人工智能、数据科学、心理学等领域尤其重要。

例子：

天气预报：气象学家从温度、湿度、气压等数据中识别天气模式，并将其转换为信息（如“明天下雨”）。
AI 机器学习：AI 通过分析大数据识别趋势，如电子商务平台根据用户购买行为推荐产品。

问题：

不同的人对同一信息可能有不同的理解。例如，同样的经济数据，政府可能认为“经济正在复苏”，但市场分析师可能认为“经济不稳定”。

（4）信息作为社会的构成性力量（Information as a Constitutive Force in Society）

（信息不仅是被使用的工具，它还塑造了社会结构和文化。）

解释：

这一观点认为，信息并不仅仅是资源、商品或模式，而是社会的基本构成要素。
信息影响文化、政治和社会组织方式，例如社交媒体如何塑造人们的思维方式和社交互动。

例子：

社交媒体对政治的影响：Facebook 和 Twitter 影响了选举和社会运动，例如 2011 年“阿拉伯之春”运动中，社交媒体帮助组织抗议活动。
教育和知识生产：大学、图书馆、科学研究都是围绕信息建立的，信息的获取和传播方式影响了社会进步。

问题：

如果信息塑造了社会结构，那么信息的控制者（如媒体、政府、大科技公司）是否拥有过大的权力？例如，谷歌的搜索算法决定了哪些信息容易被公众获取。

3. The relative benefits and problems with each of these four conceptions are discussed.

（文章讨论了这四种信息概念的相对优势和问题。）

解释：

每种信息定义方式都有其优缺点，政策制定者需要权衡选择。

例子：

如果政府认为信息是“资源”，它可能鼓励免费开放，但这可能削弱新闻行业的盈利能力。
如果信息是“商品”，那么公司可以保护其知识产权，但这可能导致某些重要信息（如医疗研究）难以被公众获取。

4. The article points out that the selection of one definition or another has important consequences, and also that the tendency to neglect this problem results in conflicts rather than cooperation.

（文章指出，选择不同的信息定义会产生重要的后果，而忽视这个问题往往会导致冲突，而不是合作。）

解释：

信息的定义并不仅仅是学术问题，它影响法律、经济、教育、新闻等多个领域。
如果不同国家或组织对信息的定义不同，可能会导致冲突。例如，美国推崇信息自由，而中国更强调信息管控，这导致全球互联网监管政策的分歧。

5. Defining information is thus also a political decision.

（因此，对信息的定义也是一种政治决策。）

解释：

信息不仅仅是学术概念，而是政策和权力的体现。
政府、企业、科技公司如何定义信息，决定了信息的流动方式和社会结构。

例子：

隐私 vs. 安全：政府是否可以收集公民的数据？美国和欧盟的数据政策有所不同，反映了不同的信息观。
新闻自由 vs. 国家安全：在一些国家，政府以“国家安全”为由限制新闻自由，而在另一些国家，新闻自由被认为是民主的基石。

总结

Braman 提出四种信息的定义方式：资源、商品、模式感知、社会构成力量。
选择不同的定义方式会影响政策、经济、技术和社会。
信息的定义是一个政治问题，涉及权力、利益和社会价值观。

1. The information age is also called "the age of access" (Rifkin, 2000).

（信息时代也被称为“接入时代”（Rifkin，2000）。）

解释：

Rifkin（2000）提出，现代社会已进入“接入时代”（The Age of Access）。
这一概念强调：获取信息的能力比信息本身更重要。
过去，信息的生产和控制主要由媒体、政府或学术机构主导，而在信息时代，互联网、数字平台和云计算使得信息更易获取。

例子：

订阅服务：Netflix、Spotify、Amazon Kindle Unlimited 等基于“接入”模式，用户不再需要“拥有”电影、音乐或书籍，而是通过订阅获得“访问权限”。
在线教育：Coursera、Udemy 等平台让任何人都能随时学习不同领域的知识，而不必进入大学校园。

2. Information production, distribution, and access is at the heart of the new economy.

（信息的生产、分发和获取处于新经济的核心。）

解释：

现代经济的发展不再仅依赖制造业或自然资源，而是越来越依赖信息流动。
经济的核心不再是“谁生产最多的产品”，而是“谁能最快、最有效地提供和传播信息”。
企业的竞争力取决于信息的生产、管理和传播，而不仅仅是产品制造。

例子：

Google vs. 传统企业：Google 依靠信息搜索、广告和数据分析赚钱，而不是制造产品。
电商平台：亚马逊不仅销售商品，更重要的是通过数据分析优化库存、推荐商品，从而提升销售效率。

3. The terminological shift from information society to knowledge society signals that the content, and not information technology, is the main challenge for economy as well as for society in general.

（术语从“信息社会”转变为“知识社会”，表明主要挑战不在于信息技术，而在于信息内容，这对经济和整个社会都至关重要。）

解释：

信息社会（Information Society）：强调的是技术，尤其是计算机、互联网等工具的普及。
知识社会（Knowledge Society）：更关注信息的内容和质量，而不仅仅是信息的存在或传播。
这意味着，社会的主要挑战不是技术本身，而是如何管理和利用信息，使其成为有用的知识。

例子：

信息泛滥 vs. 有价值的知识：今天我们能获取海量信息（如社交媒体上的新闻），但如何筛选出真正有价值的知识才是挑战。
教育改革：过去教育强调学习“事实”（信息），但现在更强调培养“批判性思维”（知识），让学生学会如何理解和运用信息。

4. From the perspective of knowledge management, information is used to designate isolated pieces of meaningful data that, when integrated within a context, constitute knowledge (Gundry 2001; Probst, Raub, & Romhard, 1999).

（从知识管理的角度来看，信息是指孤立的、有意义的数据片段，当这些数据片段在特定情境中整合后，就构成了知识（Gundry 2001; Probst, Raub, & Romhard, 1999）。）

解释：

数据（Data）→ 信息（Information）→ 知识（Knowledge）

数据：原始的、未经处理的事实（例如温度测量值 30°C）。
信息：赋予数据意义的过程（例如“今天的天气是 30°C”）。
知识：将信息放入上下文中，使其可用（例如“30°C 很热，建议穿轻薄衣物”）。

知识管理（Knowledge Management）研究如何有效地将数据转换为有用的知识，以便个人或组织更好地决策。

例子：

企业数据分析：一家公司收集客户的购买数据（数据），将其整理成趋势图（信息），然后得出结论——“年轻人更喜欢环保产品”（知识）。
医疗行业：一个病人的体温 39°C 是数据，医生诊断“病人发烧”是信息，而医生知道“这种发烧可能由细菌感染引起”则是知识。

5. This semantic concept of information, located between data and knowledge, is not consistent with the view that equates information (management) with information technology.

（这种将信息置于数据与知识之间的语义概念，与将信息（管理）等同于信息技术的观点不一致。）

解释：

一些人把“信息管理”仅仅理解为技术问题（如计算机系统、数据库管理）。
但本质上，信息管理不仅是技术问题，更是如何处理、解释和应用信息的问题。
信息技术只是一个工具，而真正重要的是信息的组织、分类、筛选和利用。

例子：

谷歌搜索引擎：谷歌不仅仅是一个“技术系统”，它的核心竞争力在于如何组织和优化搜索信息，使用户能更快找到相关内容。
企业决策：一个公司可以有先进的数据库，但如果它不知道如何解读和利用数据，就无法获得竞争优势。

6. According to Nonaka and Takeuchi (1995) — who follow Polanyi's (1966) distinction between tacit and explicit knowledge — only explicit knowledge (information) can be managed.

（根据 Nonaka 和 Takeuchi（1995）的观点——他们遵循 Polanyi（1966）对“默会知识”和“显性知识”的区分——只有显性知识（即信息）才能被管理。）

解释：

默会知识（Tacit Knowledge）：难以用语言或文本清晰表达的知识，如经验、直觉、技能。
显性知识（Explicit Knowledge）：可以清楚表达、存储和传输的知识，如书籍、报告、数据库中的信息。
他们认为，真正可以通过信息管理系统存储和共享的，是显性知识，而默会知识只能通过实践和互动传播。

例子：

厨师的手艺：食谱（显性知识）可以写下来，但如何精准控制火候（默会知识）需要亲身实践和经验。
企业管理经验：管理流程手册（显性知识）可以存档，但领导者的判断力（默会知识）往往只能通过实践学习。

7. Correctly speaking, knowledge cannot be managed, only enabled (von Krogh, Ichijo, & Nonaka 2000).

（严格来说，知识无法被管理，只能被“赋能”（von Krogh, Ichijo, & Nonaka 2000）。）

解释：

知识管理的目标不是“管理”知识，而是创造合适的环境，让知识更容易流动和被获取。
组织不能直接“控制”知识，但可以提供学习机会、鼓励交流、建立知识共享平台，使知识更容易传播。

例子：

公司内部知识管理：公司不能直接“管理”员工的知识，但可以提供培训、知识共享平台（如Slack、Wiki），鼓励知识交流。
高校教育：大学不能直接管理学生的学习成果，但可以提供良好的学习环境、导师指导，让学生更好地吸收和创造知识。

· 信息是数据与知识之间的概念（semantic concept of information）

这里的信息（information）是指**“数据（data）”经过整理和赋予意义后形成的信息，而当信息被整合到背景和上下文中，它就成为了知识（knowledge）”**。
这一观点强调：信息不仅仅是存储和传输的内容，更是一种经过加工和理解的东西。
也就是说，信息不是单纯的技术性概念，而是需要被解释、筛选、应用的内容。

· 将信息（管理）等同于信息技术的观点

这一观点认为，信息管理（information management）主要是技术问题，即通过数据库、计算机系统、软件等手段来管理信息。
这一观点的前提是：只要有良好的信息技术，就能有效地管理信息，而忽略了信息的内容、上下文和意义

对比维度

信息是数据与知识之间的概念（强调内容和意义）

信息管理等同于信息技术（强调技术和存储）

图书馆管理

图书馆不仅仅存储书籍，还需要分类、索引、编目，以便读者能找到有用的信息，并通过阅读和思考转化为知识。

只关注建立数据库和数字化存储，但不考虑如何帮助用户找到他们需要的信息。

企业知识管理

企业不仅存储员工培训资料，还鼓励经验交流、讨论、导师制，以帮助员工真正理解和应用知识。

只依赖云存储、内部Wiki等工具存储信息，但如果员工找不到相关内容或不会应用，信息仍然没有价值。

医疗数据

电子病历系统不仅存储病人的医疗数据，还需要医生解读数据，并结合病史和症状做出决策。

只建立数据库存储病人记录，但如果医生不会利用这些数据，病人仍然无法获得良好的治疗。

搜索引擎

谷歌不仅仅存储网页数据，还使用算法和上下文分析，帮助用户找到最相关的信息，并结合用户行为不断优化结果。

只关注收集和存储网页，但如果没有智能排序和筛选，用户会被信息过载，难以找到有用内容。

新闻与信息传播

记者和编辑需要筛选、验证和组织信息，提供背景和解读，使新闻对公众有意义。

只建立新闻网站或数据库，但如果没有编辑审核，假新闻和错误信息可能会泛滥。
总结

这段话探讨了信息、知识、技术和管理之间的关系：

信息时代的关键在于获取和利用信息，而不仅仅是技术本身。
知识不是简单的数据，而是经过组织、筛选和上下文关联的信息。
显性知识可以被管理，而默会知识只能通过互动和实践来传播。
知识管理的重点不是“控制”知识，而是创造一个让知识流动的环境。

1. For Cornella (2000), companies are information.

（Cornella（2000）认为，公司本质上就是信息。）

解释：

这一观点强调，公司运作的核心不只是产品、资本或劳动力，而是信息的流动与管理。
现代企业的成功与否，往往取决于其如何管理、处理和应用信息，而不仅仅是生产商品或提供服务。

例子：

科技公司（如谷歌、Facebook）：它们的核心资产不是工厂，而是用户数据、搜索算法、社交网络的信息流动。
供应链管理：亚马逊的成功不仅仅在于销售商品，而在于精准的库存管理和预测需求，这些都依赖信息的收集和处理。
企业文化：公司内部的知识共享（如Slack、企业Wiki）决定了员工如何获取和传递信息，影响决策效率。

2. Castells (1996-1998) gives a comprehensive and critical analysis of the information age, including its social, economic, and cultural dimensions.

（Castells（1996-1998）对信息时代进行了全面而批判性的分析，涵盖了社会、经济和文化维度。）

解释：

社会维度：信息如何改变人们的互动方式，如社交媒体使得人与人之间的联系更加全球化。
经济维度：信息驱动的经济模式，如知识经济、数字化市场和数据资本主义。
文化维度：信息如何塑造价值观，如“网红文化”影响消费模式，信息流的加速改变了人们对事实和真相的认知。

例子：

社会变化：智能手机和社交媒体的普及，使得人们的沟通方式从面对面交流转向线上互动，形成“在线社交文化”。
经济变化：数据驱动的商业模式，如广告精准投放、电子商务个性化推荐，使得信息成为新的经济资源。
文化变化：Netflix、TikTok 等信息流平台，改变了传统文化消费方式，使短视频和个性化内容成为主流。

3. For Hobart and Schiffman (2000), information is not a phenomenon that appears with modern technology but rather the product of the complex interactions between technology and culture.

（Hobart 和 Schiffman（2000）认为，信息并不是随着现代技术才出现的现象，而是技术与文化复杂互动的产物。）

解释：

信息并不是现代科技（如计算机、互联网）发明的新东西，而是长期以来在文化、技术、社会结构等多方面互动下发展出来的。
不同历史时期的信息形式和传播方式虽然不同，但信息本质上一直存在，并随着社会的发展不断演变。

例子：

古代信息传播：口口相传、手抄书籍（如《圣经》在修道院的手抄复制），在当时的文化背景下信息的传播依赖于人工和手工技术。
印刷术革命（15世纪）：印刷机的发明使得书籍和报纸成为主要信息载体，极大地影响了宗教改革和启蒙运动。
广播与电视时代（20世纪）：信息的传播方式发生重大变革，大众传媒塑造了人们对社会和政治的理解，如“电视总统”（如肯尼迪在1960年美国总统选举中因电视辩论获胜）。
互联网与数字时代（21世纪）：社交媒体和搜索引擎的出现，使得信息流动超越了传统媒体机构，形成了信息全球化的新形态。

4. They distinguish between classical, modern, and contemporary information ages, the meaning of information being unique to each age.

（他们区分了古典信息时代、现代信息时代和当代信息时代，并认为信息的含义在每个时代都是独特的。）

解释：

古典信息时代（Classical Information Age）：信息主要通过口头、象形文字、手抄书等方式传播。
现代信息时代（Modern Information Age）：印刷术、广播、电视等媒介使得信息传播速度和覆盖面大幅提升。
当代信息时代（Contemporary Information Age）：数字技术、互联网和人工智能彻底改变了信息的获取、存储和应用方式。

例子：

在古典时代，信息传播主要依赖讲故事、石碑铭文、宗教文本等，信息的获取需要面对面接触或长途旅行。
在现代信息时代，印刷书籍、报纸、广播、电视成为主要的信息载体，使得信息的生产和消费更加大众化。
在当代信息时代，互联网、社交媒体、人工智能推荐算法极大地改变了人们获取和处理信息的方式，信息可以在几秒钟内全球传播，但也带来了信息过载和虚假信息的问题。

5. The fundamental fact of information's historicity liberates us from the conceit that ours is the information age, a conceit that underlies Kauffmanesque inferences from "computer-simulation movies" to history.

（信息的历史性这一基本事实，使我们摆脱了“我们正处于信息时代”这种自负的观念——这种自负观念往往导致从“计算机模拟电影”推断历史的Kauffman式推理。）

解释：

许多人认为现代社会是“信息时代”，但这种说法忽略了信息自古以来就在影响社会的事实。
现代技术只是信息传播的一种新形式，而不是信息本身的起点。
“计算机模拟电影”指的是科幻电影或预测未来的计算机模拟（如《黑客帝国》《人工智能》），但这些想象不能取代历史的真实演变过程。

例子：

历史上的信息革命：印刷术、广播、电视的出现都曾被认为是信息革命，而不是只有互联网才是信息时代的象征。
电影中的未来幻想 vs. 现实：很多科幻电影（如《银翼杀手》《黑客帝国》）预测了高度信息化的社会，但现实中的信息发展更加复杂，并没有完全按照电影设想的路径发展。

6. It allows us to stand outside our contemporary information idiom, to see where it comes from, what it does, and how it shapes our thought. (Hobart & Schiffman, 2000, p. 264)

（这使我们能够站在当代信息话语之外，去审视信息的来源、作用及其如何塑造我们的思想。（Hobart & Schiffman, 2000，第264页））

解释：

现代社会容易认为自己处于“前所未有的信息时代”，但如果我们理解信息的历史演变，就能更客观地看待信息的影响。
信息不仅仅是技术发展的一部分，它也影响了社会思维模式、权力结构和文化形态。

例子：

信息如何塑造思想：在社交媒体时代，推荐算法决定了我们看到什么内容，从而影响我们的世界观。
历史视角下的信息传播：启蒙运动时期，印刷术让思想家们的著作得以广泛传播，塑造了民主思想；今天，互联网的开放信息流同样塑造着社会和政治舆论。

总结

这段话强调信息不仅是现代社会的现象，而是长期以来由技术、文化、社会互动共同塑造的。每个时代的信息形态都不同，而我们需要摆脱“信息时代的自负感”，用历史视角来看待信息的演变和影响。

这句话的意思比较复杂，涉及conceit（自负的观念）、Kauffmanesque（Kauffman式的）、computer-simulation movies（计算机模拟电影）和对历史的推理，我们逐一拆解分析：

1. 什么是 "computer-simulation movies"（计算机模拟电影）？

"Computer-simulation movies" 指的是那些以计算机模拟世界或虚拟现实为核心主题的电影，通常探讨现实与虚拟的边界、人工智能、信息社会的发展等话题。这类电影的典型例子包括：

《黑客帝国》（The Matrix, 1999）：讲述人类其实生活在一个由计算机控制的虚拟世界中，现实是被人工智能主宰的机器世界。
《银翼杀手》（Blade Runner, 1982, 2017）：探索人类和人工智能（复制人）之间的界限，以及科技如何塑造社会。
《她》（Her, 2013）：描绘人工智能（AI）成为人类情感生活的重要组成部分，并影响社会关系。
《西部世界》（Westworld, 2016-2022, 美剧）：讲述一个高度逼真的AI模拟世界，人类和机器人之间的关系变得模糊。
《楚门的世界》（The Truman Show, 1998）：尽管不是严格意义上的计算机模拟电影，但它描述了一个完全被控制和设计的“现实”，类似于计算机模拟环境。

这些电影假设未来世界完全由计算机、人工智能和虚拟现实主导，并通过模拟构建一个新的世界观。

2. 什么是 "Kauffmanesque inferences"（Kauffman式推理）？

"Kauffmanesque" 这个词来源于斯图亚特·考夫曼（Stuart Kauffman），他是复杂系统理论、进化生物学和自组织理论的研究者。他的研究关注如何从简单规则或基本条件中推导出复杂系统的行为，尤其是在生物学、经济学和社会学中。

Kauffman 的核心观点：

复杂系统（如生物进化、市场经济、社会发展）是自组织的，并不是完全由外部力量决定，而是由内部规则和随机性共同作用形成的。
复杂系统的未来状态往往难以预测，但可以从现有模式中推演可能的发展方向。

在这里，“Kauffmanesque inferences from computer-simulation movies to history” 指的是：

一种过于简单化的推理方式，即把计算机模拟电影中的未来设想，当作对现实历史演进的预测。
这种推理方式可能认为，我们当代社会的信息技术发展，最终会导致电影中描绘的那种完全由计算机控制的社会，例如人类最终会被人工智能取代，或现实会变成《黑客帝国》那样的虚拟世界。

换句话说，这种推理方式过分依赖计算机模拟的假设，把科幻电影的想象当作现实发展的必然趋势，而忽略了历史的复杂性和多样性。

3. 这句话的完整解释

“The fundamental fact of information’s historicity liberates us from the conceit that ours is the information age, a conceit that underlies Kauffmanesque inferences from ‘computer-simulation movies’ to history.”
（信息的历史性这一基本事实，使我们摆脱“我们正处于信息时代”这种自负的观念——而这种自负观念往往导致一种“Kauffman式的推理”，即从“计算机模拟电影”推断历史的走向。）

这句话的核心观点是：

信息并不是现代社会才有的现象，而是有历史延续性的。
我们不应该自负地认为自己正处于一个“前所未有的信息时代”，因为信息在不同历史阶段都有不同的形态（如口述传统、印刷术、广播电视）。
很多人误以为计算机技术将决定历史的未来走向，就像科幻电影（如《黑客帝国》）所描述的那样——这种推断方式是过度简化的，并不符合历史的复杂性。
Kauffman式的推理错误在于：认为技术的趋势是可以精准预测的，而忽视了社会、文化、经济等多种因素的影响。

4. 举个具体的现实例子

· 在 1990 年代，很多人预测互联网会让所有传统行业消失，例如：

书店会完全消失（但实际上，纸质书籍仍然有市场，独立书店甚至在某些地区复兴）。
报纸会完全消失（尽管数字新闻崛起，但纸媒在某些领域仍然存在）。
实体商店会被电商完全取代（但事实上，实体零售业正在通过“线上+线下”模式融合）。

· 在 2010 年代，很多人预测人工智能会接管世界，例如：

所有工人都会被机器人取代（但实际上，自动化取代了一些重复性工作，但创造了更多新职业，如AI 工程师、数据分析师）。
人类将生活在虚拟现实世界里（尽管 VR 发展迅速，但人们仍然更喜欢现实社交）。
AI 会控制人类社会（像《黑镜》或《终结者》那样的情景并未发生）。

这些过度简化的预测，就是“Kauffmanesque inferences” 的体现——把技术发展的某个趋势当作历史的决定性力量，而忽视了社会、文化、经济等复杂因素。

5. 这句话的现实启示

这句话告诉我们：

不要盲目相信“技术决定论”（Technological Determinism），认为科技发展就必然会让社会变成科幻电影的样子。
要用历史视角看待信息时代，信息的传播方式虽然变化了，但信息本身一直存在，并非现代社会独有的现象。
社会的未来是多种因素共同决定的，技术只是其中的一部分，我们不能简单地用计算机模拟的方式推断历史。

6. 总结

“计算机模拟电影”：指像《黑客帝国》《银翼杀手》这类基于计算机世界的科幻电影。
“Kauffmanesque inferences”：指的是过于简单化的推理方式，即认为技术发展决定一切，而忽略了社会、文化、历史的复杂性。
这句话的核心意思是：我们不应自负地认为自己正处于“前所未有的信息时代”，也不能简单地用计算机模拟电影中的假设来推断历史的未来，因为历史的发展是复杂的，不是单纯由技术进步决定的。

Brown and Duguid (2000) question "the myth of information" and information technologies that would be able to shape social organization by themselves. For it is not shared information but shared interpretation that binds people together. Borgmann's (1999, p. 57) critical appraisal of the nature of information is a plea for a new cultural and ethical balance between what he calls technological, natural, and cultural information: "Natural information pivots on natural signs — clouds, smoke, tracks. Cultural information centers on conventional signs — letters and texts, lines and graphs, notes and scores."

Borgmann (1999, pp. 218-219) sees technological information is the product of developments that began a century ago:

Based on information technology, our omniscience and omnipotence have achieved such transparency and control of information that there are not things any more to be discovered beyond the signs. Nothing is any longer buried beneath information. Behind the virtual self-representations there are no real persons left to be acknowledged.

We close this by no means exhaustive analysis of the concept of information in the humanities and social sciences with Eliot's (1969, p. 147) famous quotation:

Where is the Life we have lost in living?
Where is the wisdom we have lost in knowledge?
Where is the knowledge we have lost in information?

We started this presentation of interdisciplinary theories by asking whether a common core can be found in the concept of information. According to Karpatschof (2000, pp. 131-132):

Information

The quality of a certain signal in relation to a
certain release mechanism. The signal being a l
ow energy phenomenon fulfilling some release specifications.

The signal is thus the indirect cause, and the process of the release mechanism the direct cause of the resulting high-energy reaction.

The release mechanism itself is, of course, an emergent entity, when it is seen from a cosmological position. This is the precise agenda, for biogony and biogenesis to furnish theories with an analysis of this emergence. We can thus more precisely define:

Release Mechanisms
Systems having at their disposal a store of potential energy, the system being ”designed” to let this energy out in a specific way, whenever trigged by a signal fulfilling the specifications of the release mechanism.

It is now clear why there has been this tendency to consider information to be an obscure category that is in addition to the classical categories of physics. Information is indeed a new category, but it cannot be placed, eclectically, beside the prior physical categories. Information is a category, not beside, but indeed above the classical categories of physics. Therefore, information is neither directly reducible to these classical categories, nor is it a radically different category of another nature than mass and energy. Information is, in fact, the causal result of existing physical components and processes. Moreover, it is an emergent result of such physical entities. This is revealed in the systemic definition of information. It is a relational concept that includes the source, the signal, the release mechanism and the reaction as its relatants. One might ask where I place the category of information in my system of ontology.
Should it be placed in the object field of cosmology, just as mass, energy and causality? Or, should it be placed in the object field of biology? My answer to this question will be the latter position. (all emphasis in original)

In our opinion Karpatschof's explanation identifies a key perspective of the concept of information that most interdisciplinary discussions can agree upon. It seems to be a reductionistic and indeed mechanical perspective, antithetical to a humanistic understanding. However, this is not the case. Karpatschof does not explain psychological or sociological phenomena by physical or biological principles. He does not consider information as a thing or as something objective. He forces us to look at the many different kinds of mechanisms at different levels in evolution and culture that have evolved to discriminate certain kinds of signals.

In other words, he forces us to shift the perspective from information as an object to the subjective mechanisms that account for discrimination, interpretation, or selection. What distinguishes different theories of information is, thus, not so much the concept of information itself. It is, to a much higher degree, the nature of the "release mechanism" (or “information processing mechanisms”), the selectors or interpreters. To ask about the nature of this mechanism means, for instance, to ask about the nature of living organisms, the nature of human beings, human language, society, and technology. Because there are many kinds of release mechanisms developed both in biology, in the human mind, in cultures, and in technologies, different sciences tend to work with different concepts and theoretical frames of reference. Information can and should thus be studied within a network of different disciplines, not just by "information science" (Capurro 2001). No wonder, then, that the mechanisms of information — and information itself — had been so difficult to tackle.

Brown 和 Duguid（2000）对“信息的神话”提出质疑，并认为信息技术本身并不能塑造社会组织。他们认为，真正将人们联系在一起的不是共享的信息，而是共享的解释。

Borgmann（1999，第57页）对信息本质的批判性评价呼吁在他所谓的技术信息、自然信息和文化信息之间建立新的文化与伦理平衡。他写道：

“自然信息依赖于自然符号——云、烟、足迹。
文化信息围绕约定俗成的符号展开——字母与文本、线条与图表、音符与乐谱。”

Borgmann（1999，第218-219页）认为，技术信息是一个世纪前开始发展的产物：

“基于信息技术，我们的全知与全能已经实现了对信息的高度透明化和控制，以至于再也没有隐藏在符号背后的事物。没有任何东西被埋藏在信息之下。在虚拟的自我表现背后，已经没有真正的个体值得去认知。”

我们在此结束对人文学科和社会科学中信息概念的分析（尽管仍不完全），以 Eliot（1969，第147页）的著名引述作结：

“我们在生活中失去了生命？
我们在知识中失去了智慧？
我们在信息中失去了知识？”

我们在跨学科理论的讨论之初，就提出了一个问题：信息概念是否具有一个共同的核心？根据 Karpatschof（2000，第131-132页）的观点：

信息
某一信号相对于某一释放机制的质量。该信号是一种低能量现象，满足释放机制的特定条件。
因此，信号是间接原因，而释放机制的过程则是导致高能量反应的直接原因。
从宇宙学的角度来看，释放机制本身是一种涌现实体。这正是生物发生学（biogony）和生物起源学（biogenesis）需要提供理论分析的关键议题。我们可以更精确地定义：

释放机制
一个系统，其内部储存有潜在能量，并被“设计”成在满足特定信号触发条件时，以特定方式释放该能量。

这也清楚地解释了为何人们倾向于将信息视为一个晦涩难懂的类别，它似乎超越了经典物理学的范畴。事实上，信息确实是一种新的范畴，但它不能被随意地添加到物理学的传统类别之中。信息并非简单地并列于物理学的经典范畴之下，而是位于其之上。因此，信息既不能直接归约为这些经典范畴（如质量与能量），也不是一种完全独立于质量和能量的全新类别。相反，信息实际上是现有物理成分和过程的因果结果，并且是这些物理实体的涌现产物。这一点在系统性的信息定义中得到了揭示——信息是一个关系性概念，它包括信息源、信号、释放机制以及由此产生的反应。

因此，我们可以进一步追问：信息在本体论体系中应该被放置在哪里？

它是否应当与质量、能量、因果性一样，归属于宇宙学的研究领域？
还是应该被归入生物学的研究对象之中？

Karpatschof 选择了后者，即信息应属于生物学领域。（所有强调均来自原文。）

在我们看来，Karpatschof 的解释揭示了一个关于信息概念的关键视角，这个视角得到了大多数跨学科讨论的认可。乍看之下，这种观点似乎是一种还原论和机械论的观点，与人文主义的理解相对立。但实际上，情况并非如此。Karpatschof 并没有试图用物理学或生物学的原则来解释心理学或社会学现象。他不认为信息是一种客观的、独立存在的“物”。相反，他促使我们关注不同层次的机制，这些机制在生物进化和文化发展过程中，逐渐形成了对特定信号的辨别能力。

换句话说，Karpatschof 迫使我们改变视角——从把信息视为一种“客观对象”转向关注主观机制，这些机制决定了信息的辨别、解释和选择。因此，不同的信息理论的核心区别并不在于“信息”本身的定义，而更多地取决于“释放机制”（或“信息处理机制”）的性质，即信号的选择者和解释者。

探讨这种机制的本质，实际上就是探讨：

生命的本质
人类的本质
人类语言的本质
社会的本质
技术的本质

因为，在生物学、人类心理、文化和技术的不同发展过程中，都演化出了不同的信息释放机制。**不同的学科因此会采用不同的信息概念和理论框架。**因此，信息不应仅仅被“信息科学”所研究，而应当放入一个跨学科的研究网络之中（Capurro 2001）。

所以，信息的机制——以及信息本身——之所以如此难以定义，正是因为它涉及多个层次的复杂性。

1. Brown and Duguid (2000) question "the myth of information" and information technologies that would be able to shape social organization by themselves.

（Brown 和 Duguid（2000）质疑“信息的神话”，以及信息技术本身是否能够独立塑造社会组织。）

分析

“信息的神话”（the myth of information）指的是这样一种假设：只要信息足够流通和丰富，就能够自动改变社会结构，促进进步和创新。
Brown 和 Duguid 质疑这一假设，他们认为信息本身并不会自动塑造社会组织，社会结构的变化依赖于人们如何解释和使用信息，而不是信息的存在本身。
现代社会常常将信息技术（如互联网、人工智能、大数据）视为塑造社会的决定性力量，但 Brown 和Duguid 提醒我们，社会组织并不仅仅依赖于技术本身，而是依赖于人们如何在技术的框架下做出决策、解释和行动。

例子

社交媒体与社会变革：很多人认为社交媒体（如 Twitter、Facebook）能带来民主化进程，比如 2011 年的“阿拉伯之春”运动中，社交媒体被广泛用于组织抗议。然而，现实情况比“信息促进民主”这一神话更复杂，信息的流通并不必然导致社会变革，最终的结果取决于社会力量如何利用这些技术。
大数据与公司管理：许多企业认为，只要收集足够的数据（如客户消费习惯、市场趋势），就能做出最优决策。然而，数据本身并不产生价值，关键在于如何解读数据，并结合企业文化、社会趋势做出正确的决策。

2. For it is not shared information but shared interpretation that binds people together.

（真正将人们联系在一起的，不是共享的信息，而是共享的解释。）

分析

信息本身并不会自动促进社会凝聚力或理解，真正让人们形成共同体的，是他们如何解释和理解这些信息。
同样的信息可以被不同群体以完全不同的方式解读，导致截然不同的行动和社会后果。

例子

新闻报道的不同解读：一条关于移民政策的新闻，同样的数据，自由派和保守派可能会做出完全不同的解读，从而导致不同的政治立场。
历史事件的不同阐释：第二次世界大战的历史，在不同国家的历史书中可能会有不同的角度，影响国民对战争的记忆和态度。
公司文化：公司内部共享的数据如果没有形成共同的解释和理解，员工之间仍可能存在沟通障碍。例如，销售部门和财务部门可能都在使用同样的数据，但他们的解读方式可能完全不同。

3. Borgmann's (1999, p. 57) critical appraisal of the nature of information is a plea for a new cultural and ethical balance between what he calls technological, natural, and cultural information.

（Borgmann（1999，第57页）对信息本质的批判性评价，是对技术信息、自然信息和文化信息之间新的文化与伦理平衡的呼吁。）

分析

Borgmann 认为，现代社会过度依赖技术信息（technological information），导致了文化和伦理的不平衡。
他希望重新平衡三种不同的信息类型：

技术信息（Technological Information）：由信息技术产生的数字化数据、编码、计算机处理的信息。
自然信息（Natural Information）：存在于自然环境中的信息，如天气、地理、生物迹象（如云层、烟雾、足迹）。
文化信息（Cultural Information）：基于人类创造的符号系统，如语言、书籍、音乐、艺术。

例子

数字时代的“文化缺失”：现代社会越来越依赖技术信息（如算法推荐、数据分析），但如果忽视文化信息（如历史、哲学、人文教育），社会可能会失去深层次的文化理解能力。
人与自然的脱节：人们越来越依赖天气预报 APP，而不是通过观察自然迹象（如云层变化）来判断天气，导致对自然信息的感知能力下降。

4. "Natural information pivots on natural signs — clouds, smoke, tracks. Cultural information centers on conventional signs — letters and texts, lines and graphs, notes and scores."

（自然信息依赖于自然符号——云、烟、足迹。文化信息围绕约定俗成的符号展开——字母与文本、线条与图表、音符与乐谱。）

分析

自然信息（Natural Information）是直接从自然界中获取的，如观察云层来预测天气，看到烟雾判断是否有火灾。
文化信息（Cultural Information）是人类创造的约定符号，如书写系统、数学符号、音乐记谱法。

例子

农民 vs. 城市居民：传统农民可以通过云层、风向判断天气，而现代城市居民依赖天气预报 APP，这就是自然信息与技术信息的区别。
古典音乐 vs. 现代音乐软件：在古典音乐中，演奏者需要通过乐谱（文化信息）理解作曲家的意图，而在现代，AI 可能会根据数据生成音乐（技术信息）。

5. Borgmann (1999, pp. 218-219) sees technological information as the product of developments that began a century ago:

（Borgmann（1999，第218-219页）认为，技术信息是一个世纪前开始发展的产物。）

"Based on information technology, our omniscience and omnipotence have achieved such transparency and control of information that there are not things any more to be discovered beyond the signs. Nothing is any longer buried beneath information. Behind the virtual self-representations there are no real persons left to be acknowledged."
（基于信息技术，我们的全知与全能已经实现了对信息的高度透明化和控制，以至于再也没有隐藏在符号背后的事物。没有任何东西被埋藏在信息之下。在虚拟的自我表现背后，已经没有真正的个体值得去认知。）

分析

Borgmann 认为，现代技术信息已经高度透明化，但这种透明化带来了问题：一切都变成了符号，我们已经找不到真实的东西了。
虚拟身份的泛滥使得人与人之间的联系变成了表面的数据，而不是深层的互动。

例子

社交媒体与虚拟身份：在 Instagram、Facebook 上，人们展示的往往是经过修饰的“虚拟自我”，而不是现实生活中的真正个体。
数据主义：现代社会过度依赖数据分析，认为只要有足够的数据，就能解释一切，但现实世界比数据所呈现的要复杂得多。

1. 什么是“全知（omniscience）”和“全能（omnipotence）”？

这两个词来源于神学和哲学：

全知（omniscience）：指知道一切，无所不知。在现代科技语境下，意味着拥有所有信息、数据和知识的能力。
全能（omnipotence）：指能够控制一切，无所不能。在信息技术的背景下，意味着可以完全掌控信息的流动、存储、分析和利用。

在这里，Borgmann 指的是现代信息技术使我们获得了一种接近“全知”和“全能”的能力：

全知：我们可以通过搜索引擎、数据库、人工智能获取海量的信息。
全能：我们可以利用技术来存储、分析、操控这些信息，从而影响社会、经济、文化，甚至个体行为。

例子：

搜索引擎（如谷歌）：几乎所有的知识都可以在互联网上查到，看似我们“全知”，但实际上信息的组织方式受到算法的影响。
大数据分析：政府和企业利用信息技术精准控制市场、预测趋势、影响选民决策，让人类拥有某种“全能”。
人工智能（如ChatGPT）：能够提供即时的信息和决策支持，进一步放大了人类“全知”与“全能”的错觉。

2. 为什么说信息技术已经实现了对信息的高度透明化和控制？

“Our omniscience and omnipotence have achieved such transparency and control of information”
（我们的全知与全能已经实现了对信息的高度透明化和控制）

信息透明化（transparency）：
- 现代信息技术能够即时生成、存储、处理和分发信息，几乎没有什么信息是“隐藏的”。
- 一切都可以被记录、追踪和检索，从网络行为到个人身份，再到商业交易和政府决策，几乎所有信息都被系统化地管理。
- 例子：
  - 社交媒体：我们在 Facebook、Instagram 上的行为数据被实时分析，甚至可以预测我们的兴趣和偏好。
  - 政府数据透明化：各国政府推动开放数据（Open Data）政策，使得公众可以查阅财政支出、法律文件、公共决策。
信息控制（control）：
- 现代社会不仅可以获取信息，还可以选择性地操纵、管理、删除或放大某些信息。
- 例子：
  - 算法推荐：YouTube、TikTok、Netflix 利用算法推荐，控制用户看到的信息，使得某些内容被优先推广，而其他内容被隐藏。
  - 政府信息监管：某些国家实施信息审查，屏蔽不符合政治利益的内容，掌控公众舆论。
  - 数据监控：科技公司收集用户数据，并利用这些数据进行市场预测、广告投放，甚至影响选举（如 2016 年美国大选中的“剑桥分析事件”）。

3. 为什么说“再也没有隐藏在符号背后的事物”？

“There are not things any more to be discovered beyond the signs.”
（再也没有隐藏在符号背后的事物。）

这句话的意思是：

由于信息技术的高度发展，我们越来越依赖数据、符号和算法来理解世界，而不是亲身体验现实。
一切都已经被数据化、标签化、分类化，我们不再相信有“未知的事物”存在于这些符号之外。
换句话说，我们认为**“一切真实存在的东西都可以用信息符号来表示”**，但这种想法可能是错误的。

例子：

旅行体验 vs. 谷歌地图：今天，人们更习惯于在谷歌地图上“探索”一个城市，而不是亲自去走一走，导致地图的符号化世界代替了真实世界的体验。
健康数据 vs. 真实健康状况：现代医学通过心率监测、血氧仪、健康 APP 记录身体状态，但数据并不能完全代表一个人的健康状况，它只是“符号化”的表征。
社交媒体 vs. 现实关系：人们在社交媒体上展示“完美生活”（如美食、旅行、健身照），但这些只是符号化的自我表现，未必是真正的自我。

Borgmann 在这里批判的是，我们变得过于依赖数据、信息、符号，而忽视了真实世界的复杂性和多维度体验。

4. 为什么说“没有任何东西被埋藏在信息之下”？

“Nothing is any longer buried beneath information.”
（没有任何东西被埋藏在信息之下。）

传统上，我们认为世界有许多未知的事物等待被发现，而现代信息技术似乎已经让一切都变得“可知”。
在高度数字化的世界里，我们相信一切都有数据可查，因此不会去思考数据之外的可能性。
但 Borgmann 认为，这种想法可能是错的——信息并不能完全等同于现实，现实比信息更加复杂。

例子：

历史记忆 vs. 互联网记录：
过去，我们通过口述历史、文化传承来保存记忆，而现在，人们认为所有历史都可以通过“维基百科、档案馆”找到，但实际上，历史不只是文件和数据，它也包含情感、经历和主观视角。
人工智能 vs. 真实智慧：
AI 可以提供大量信息和分析，但它无法代替人类的直觉、创造力和情感智慧。例如，AI 可以写诗，但它无法真正理解诗歌的情感和意义。

5. 为什么说“在虚拟的自我表现背后，已经没有真正的个体值得去认知”？

“Behind the virtual self-representations there are no real persons left to be acknowledged.”
（在虚拟的自我表现背后，已经没有真正的个体值得去认知。）

这句话批评的是现代社交媒体文化和虚拟身份：
- 现代人越来越多地在网络世界中塑造自己的形象，而这些形象往往是精心构建的，而非真实自我。
- 在社交网络上，我们看到的“人”只是一个个数据化的形象，而不是有血有肉的个体。
- 这种现象导致人们在社交媒体上“认识”了很多人，但却很难真正理解他们。

例子：

社交媒体上的“完美形象”：Instagram 上的网红往往精心修图、策划生活，但这些并不一定反映他们的真实生活状态。
虚拟偶像 vs. 真实明星：AI 生成的虚拟偶像（如 Hatsune Miku）越来越受欢迎，而现实中的明星却受到隐私泄露、网络暴力等问题影响。
数字身份 vs. 现实社交：许多人在网上很活跃，但现实生活中却缺乏社交能力，人际关系变得更加表面化。

总结

Borgmann 认为，信息技术让我们拥有了前所未有的“全知”和“全能”能力，但这种能力让我们误以为符号化的信息可以代表一切现实。
现代社会的信息透明化和控制，使得我们过于依赖数据，而忽略了现实世界的丰富性。
社交媒体和虚拟身份让人与人的联系变得符号化、表面化，我们失去了真正的个体认知。
信息并不等同于现实，过度依赖符号化世界，会导致我们对现实世界的误解和疏远。

6. Eliot's (1969, p. 147) famous quotation:

"Where is the Life we have lost in living?
Where is the wisdom we have lost in knowledge?
Where is the knowledge we have lost in information?"

分析

Eliot 质疑现代社会是否因过度追求信息而丧失了更深层次的价值（生命、智慧、知识）。
这句话暗示，信息过载的时代可能导致真正的智慧和知识的流失。

例子

快餐式阅读 vs. 深度学习：社交媒体时代，人们阅读大量碎片化信息，但缺乏深度思考，导致智慧的缺失。

总结

这段话批判了现代社会对信息技术的过度依赖，强调信息的意义在于解读和理解，而不仅仅是传播和存储。真正重要的不是信息本身，而是如何解释和应用这些信息。

1. 介绍信息概念的跨学科理论

"We started this presentation of interdisciplinary theories by asking whether a common core can be found in the concept of information."
（我们在介绍跨学科理论时，首先提出了一个问题：在信息的概念中，是否可以找到一个共同的核心？）

分析

信息概念的复杂性：

“信息”（Information）是一个跨学科的概念，在不同领域（如物理学、生物学、计算机科学、社会学、哲学）中有不同的定义。
例如，在计算机科学中，信息指的是比特流；在生物学中，信息可以指 DNA 序列；在社会学中，信息可能是文化或语言交流的一部分。
这个问题试图探讨：信息是否有一个共同的本质，还是不同学科对信息的理解是完全不同的？

例子

计算机科学：一封电子邮件的比特流是信息。
生物学：DNA 序列中的基因指令是信息。
社会学：人们交流时所使用的语言、符号和文化信息。

2. Karpatschof 提出的信息定义

"Information: The quality of a certain signal in relation to a certain release mechanism."
（信息：某一信号相对于某一释放机制的质量。）

分析

这个定义强调了信息的相对性：信息不是绝对存在的，而是依赖于接收系统（释放机制）的特性。
换句话说，信息的“意义”取决于它与接收它的机制之间的关系。
这里的**“释放机制”（release mechanism）**可以理解为：

生物系统中的神经系统（大脑如何处理外界信号）。
物理系统中的触发器（比如核反应中的临界点）。
社会系统中的认知机制（如人类如何解读语言或符号）。

例子

语言交流：

“你好”这句话（信号）只有在人类社会（释放机制）中才具有意义。
如果对方不懂汉语，这个信号就不具备“信息质量”。

生物反应：

植物接收阳光（信号），然后触发光合作用（释放机制）。

机械控制：

计算机系统接收到一个指令（信号），然后 CPU 运行相应的程序（释放机制）。

3. 低能量信号触发高能量反应

"The signal being a low energy phenomenon fulfilling some release specifications."
（信号是满足某些释放机制规格的低能量现象。）

"The signal is thus the indirect cause, and the process of the release mechanism the direct cause of the resulting high-energy reaction."
（因此，信号是间接原因，而释放机制的过程是导致高能量反应的直接原因。）

分析

信号本身通常是低能量的，但它可以触发一个高能量的反应。
信号 ≠ 结果，信号只是间接触发因素，而真正的因果关系来自“释放机制”。
这一观点与物理学、生物学、计算机科学的系统触发机制一致：

小信号触发大效应（“蝴蝶效应”）。
开关按钮控制机器运行。
神经元接受刺激后触发大脑反应。

例子

生物学：神经反射

信号：手指触摸高温物体（低能量刺激）。
释放机制：神经系统传递信号到大脑。
结果：身体迅速做出收缩反应（高能量反应）。

物理学：核裂变

信号：一颗中子撞击铀-235 原子核（低能量）。
释放机制：裂变反应开始，链式反应触发。
结果：大量能量释放，产生爆炸（高能量反应）。

计算机科学：按钮触发事件

信号：用户点击“播放”按钮。
释放机制：计算机执行播放命令。
结果：计算机播放视频（高能量反应）。

4. 释放机制是涌现现象

"The release mechanism itself is, of course, an emergent entity, when it is seen from a cosmological position."
（从宇宙学的角度来看，释放机制本身是一种涌现实体。）

分析

“涌现”（Emergence）指的是：简单规则或基本单位的相互作用，会导致复杂结构或现象的出现。
这里的“释放机制”不是固定的，而是在系统演化过程中自发产生的。
这与进化论、生物起源、信息理论有关：

生命体如何形成神经系统（生物信息处理机制）。
社会如何形成语言和文化（人类信息传递机制）。
计算机系统如何形成复杂的软件架构（人工信息处理机制）。

例子

生物学：生物信号系统的演化

原始生命没有复杂的神经系统，但在进化过程中，神经网络逐步形成，使生物可以更有效地处理信息。

语言的演变

语言并不是一次性发明的，而是在长期交流中逐渐形成和复杂化的。

人工智能的进化

机器学习系统最初只有简单算法，但随着数据增加，它们的行为模式逐渐变得复杂，甚至具有“智能”特征。

5. 释放机制的定义

"Release Mechanisms: Systems having at their disposal a store of potential energy, the system being 'designed' to let this energy out in a specific way, whenever triggered by a signal fulfilling the specifications of the release mechanism."
（释放机制：一个系统，其内部储存有潜在能量，并被‘设计’成在满足特定信号触发条件时，以特定方式释放该能量。）

分析

释放机制是存储能量的系统，当信号符合一定条件时，它就会触发一个反应，将能量释放出去。
这一概念适用于物理、生物、社会、技术等多个领域。

例子

物理学：弹簧

弹簧（释放机制）储存了弹性势能。
当受到外力（信号）作用时，它释放能量并产生运动。

生物学：基因表达

基因（释放机制）存储遗传信息。
当特定条件（信号）触发时，基因表达，产生蛋白质。

经济学：市场反应

经济市场（释放机制）储存资本和劳动力。
当某些信号（如政策变化、金融危机）触发时，市场会出现波动。

总结

信息不仅仅是数据或符号，而是与“释放机制”相关的信号。
信息本身只是触发因素，真正的因果关系来自释放机制的作用。
释放机制是涌现现象，不同学科领域有不同的释放机制。
这一理论可以解释自然、技术、社会中的信息处理模式，揭示了跨学科的信息概念。

这段话来自信息哲学或信息理论的讨论，尤其是从一种跨学科的角度来看待“信息”这一概念。它引用了Karpatschof对“信息”的解释，然后又补充了Capurro（2001）对这种观点的进一步阐释。整体上，这段话是在讨论“信息”的本体地位和它在不同学科中的意义。

下面我来逐步拆解、解释，并通过例子让它更清晰：

一、信息是一种“新的范畴”

原文中提到：

“信息确实是一个新的范畴……它不是与质量和能量并列的那种‘不同性质的东西’，而是它们的因果结果，也是它们的涌现结果。”

举个例子：

在物理学里，我们谈论“质量”和“能量”这两个基本概念，比如牛顿力学或相对论中都以此为基础。

但“信息”不是和它们同类的一个“东西”，而是在这些物理过程当中自然产生出来的一种现象。

比如：

DNA 是一种生物分子，它的物理结构由原子组成（质量和能量）。
但当我们说 DNA“携带遗传信息”时，我们指的是它的结构被某种系统（比如细胞）解读和使用。
信息并不是 DNA 分子的“附加物”，而是因为细胞“能读取和解释”这种结构，所以才有“信息”的概念。

所以，信息是从物质结构和能量互动中涌现出来的结果，不是“另外一种东西”。

- 所以“遗传信息”不是 DNA 额外携带的东西，而是“细胞读懂它时产生的意义”。

二、信息的“系统定义”：关系性

“它是一个关系性概念，包含了源头、信号、释放机制、反应等关系要素。”

举个例子：

你和朋友在聊天，你说了一句话：“今天下雨了”。

源头：你。
信号：你的声音和语言。
释放机制：你通过说话器官发出这句话。
反应：朋友听懂后拿了雨伞。

这整套系统才构成了“信息”的产生与流动。离开了这些环节，单独看“声音波”是无法说它是信息的。

三、信息属于哪个领域？

Karpatschof 提出：

“信息不是属于物理宇宙（cosmology）的那种基本对象范畴，而是应该放在生物学领域。”

也就是说，信息真正变得重要是从生命系统出现开始，因为生命体能对信号产生反应并做出选择。

举个例子：

一块石头不会处理信息。
但一只狗听到哨子声会跑过来（它的大脑处理了信号）。
所以，只有具有处理机制的生命体，才会让“信息”这个概念变得有意义。

四、核心观点：信息的关键是“释放机制”或“解释机制”

Capurro 指出，不同的信息理论之间真正的区别，其实不是对“信息”定义的不同，而是：

谁在解释（或选择）这个信息？这个机制的性质是什么？

举个例子：

在计算机科学中，信息是被“算法和处理器”处理的。
在神经科学中，信息是被“大脑神经系统”处理的。
在社会学中，信息是被“人类社会、语言和文化”解释和选择的。
在艺术中，一幅画的“信息”取决于观者的解释（多义性）。

所以，要理解信息，不能只看“数据”，还要看解释者是谁，他们用什么机制来解读信息。

五、结论：信息的复杂性来源于它的多层次“机制”

“因为在生物学、心智、人类语言、文化、技术中发展出许多种不同的机制，所以信息变得难以处理。”

这是作者最后强调的观点：信息不是孤立存在的东西，而是依赖于不同领域中的解释与选择机制，所以要真正理解它，必须跨学科合作。

总结（简化版）：

这段话的意思是：

信息不是和质量、能量并列的东西，而是它们的涌现结果。
信息是“关系性”的，必须有发送者、信号、解释机制和反应才成立。
真正让信息重要的，是“解释它的机制”（比如人脑、细胞、语言系统）。
不同学科理解信息的方式不同，因为它们研究的“解释机制”不同。
所以我们必须用跨学科的方法来研究信息。