Wiki 的神话与现实

诞生于10前的 Wiki 技术正受到越来越多的欢迎,而许多公司正怀着一种不切实际的期望启动他们的 Wiki 项目。然而近期的一些报告,如,CMS Watch企业社会软件报告,以及企业中的 Wiki,都显示了 Wiki 项目之痛。对于 Wiki,夸夸其谈的项目主管们抱有多种神话心态,而现实却是另外一回事。本文是著名 CMS 研究机构 CMS Watch 发表的一篇关于企业 Wiki 的文章。

Wiki 的三个神话

  1. Wiki 会推动员工自觉地贡献信息。
  2. 员工凭直觉就能使用 Wiki 工具。
  3. Wiki 会让信息的管理变得简单明了。

然而现实中,Wiki 虽然确实拥有不小的价值,但象所有信息技术一样,你需要抱着批评的眼光来看待这种技术。

神话 #1: Wiki 将推动员工对信息的贡献

关于 Wiki 一个古老的神话就是,Wiki 技术会推动员工对信息的贡献。很多企业认为,Wiki 会推动员工贡献内容和意见的积极性。看看 Wikipedia,那些志愿者撰写了700万篇文章,当内容提供者可以自己决定什么可以写,什么不可以写的时候,他们就有了动力。

然而,很多公司的 Wiki 项目总是稍纵即逝,最终只剩下空荡荡的页面,这种情形往往来自那些没有明确目标的 Wiki 项目,这些项目并不知道其服务的对象与原因,或者因为什么都想做而变得空泛。

另一个典型的障碍是文化。信息的自由发布对一些组织化的管理文化来讲并不受欢迎,另外还会引发对内容质量的担忧,就是说,Wiki 中的一些信息可能是错误的。组织化的管理认为,那些一经发布的信息,都应该是权威的,完整的,有良好的文档。而 Wiki 却是边做边说,如果管理方不愿同这种文化对话,同时,员工又特别乐于提交那些未完成的内容时,Wiki 成功的几率就很小了。

象所有信息系统一样,Wiki 必须对员工的日常工作带来帮助,而不是定位于一个没有差错的信息档案系统。多数成功的 Wiki 项目都有明确的目标,而不是为 Wiki 而 Wiki,它们是围绕着信息的协同作业。

在这个基本前提之上,你还要通过各种方式鼓励内容的贡献。首先,不要推出一个空的 Wiki,里面要事先放一些基本内容,如样例内容或基本的信息结构。要将 Wiki 同其它企业工具集成,比如,在公司的 Intranet 上对你们的 Wiki 提供链接,让更多人知道它的存在。记住,没有相应的推动,Wiki 不会自己成长。

另外,高度成功的 Wiki 项目经常是那些熟知IT的人推动的,他们对这种技术有一定的了解与经验,或者他们曾在 Wikipedia 写过文章。在向非技术人员介绍 Wiki 时,可能面临着挑战,因为 Wiki 要求一种新的,不熟悉的个工作方式,而且这些系统的易用性常常是个很大的问题。

神话 #2: 员工都知道如何使用 Wiki

很多公司指望他们的员工立即投入到 Wiki 技术中,Wiki 的概念非常简单是否意味着它同样易于使用?

然而,事实上,Wiki 要求以一种新的方式对待内容与结构。那些熟悉 Wiki 的人往往并不知道普通人对 Wiki 的不解。比如,在 Wiki 中,链接以前的内容,在创建新页之前,你需要首先考虑可以从哪些页链接出来,这看上去是个小细节,然而对编辑者来说这是一种新的视角,需要实践。Wiki 的力量在于其自下而上的,基于链接的天性,然而要实现其全部价值,必须从一开始就坚持这种思路。你需要提供一些指引让用户全面用好链接以消除内容的冗余。

另外,多数 Wiki 系统的界面并不是那么用户友好。很多 Wiki 使用专用的置标语言(如 *text* 代表黑体, _text_ 代表斜体),而不是在其它在线出版系统(如 CMS 网站内容管理系统)中已经非常普遍的富内容编辑器。同时,不同的 Wiki 系统可能使用不同的置标语言,这些语言更适合小众的技术人群而非企业用户。因此,技术培训是必需的。

然而,即使是那些熟练的 Wiki 作者,在你的企业环境中,也需要培训,他们或许知道基本的概念,却对一些有用的功能知之甚少,如新内容的邮件提醒功能,版本回溯功能,以及离线工作模式。(CMS Watch企业社会软件报告的读者知道并不是所有 Wiki 系统都支持这些功能)

神话 #3: Wiki 会让你随时找到需要的信息

很多 Wiki 的推广者认为,Wiki 的灵活性可以保证那些最新的,最需要的信息总能被轻易发现,因为员工随时都在更新内容。

事实上,这些企业很快会发现,对 Wiki 的重度依赖将导致内容的增长失去控制。当整个结构陷入混乱,在堆积如山的内容中查找信息如同大海捞针一样。如果每一个新页都需要一个不一样的名字,你如何 查找有意义的名字;当发布一个新页比查找一个旧页更简单的时候,你如何避免信息的爆炸。

这还不算,在多数 Wiki 系统中,搜索功能都很弱。搜索结果经常首先显示那些最新改动过的内容,如果你想找一些新东西,这可能有用,但在成千上万的搜索结果中,这没有多少用处。

Information-capacity gap

如果你不事先规划并制定指引,Wiki 最终会不堪重负,信息过载与有限容量之间的鸿沟会给企业带来风险,意味着人们越来越难发现信息,或者信息越来越膨胀。

要实现一个实用的 Wiki,你需要专门的努力。你需要指定几个 Wiki 经理或管理员,他们定期检查内容的质量。另外,还需要向用户提供帮助和最佳实践,如怎样创建和维护结构,如何大量使用链接。除此之外,还需要一些简单的指 引,帮助用户维护内容,链接,结构。尽管 Wiki 为了保持灵活而不强制使用模板,但开发一些模板指引还是有用的,如,在每页的顶部放一个 TOC 目录,让用户知道这页的主要内容与结构。

Wiki 的现实

Wiki 是一种灵活地创建与分享信息的方法,然而灵活与简单并不能证明 Wiki 的成功。简单还可能给你带来更大的挑战,尽管短期可以获得成效,然而长期来看,有可能导致过度膨胀而失去控制。

因此,尽管 Wiki 是非传统的工具,然而那些传统的技术神话依然会对 Wiki 带来厄运,在开展 Wiki 之前需要仔细规划,保证管理者知道你们有多少资源,尤其是人力资源。最终,你的企业文化可能成为成败的关键,一个鼓励开放式沟通,注重实践的领导者将成为 一个成功的 Wiki 项目的基石。

本文国际来源:http://www.cmswatch.com/Feature/190-Wiki-Myths?source=RSS
中文翻译来源:COMSHARP CMS 官方网站(35公里译)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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