如果人们不需要重复利用和应用知识主体（the body of knowledge），前两章中描述的记录和整合工作就没有价值。“寻找和再利用”步骤包括“内化”的问题，这意味着认识和了解所记录知识的内容，让它“进入你的大脑”、转化为你的内部技能。一旦知识内化了，就可以应用它。但在这之前，我们首先必须找到、思考和讨论它。
本章将直接引出下一章的主题——知识组织，并涵盖如下内容：
知识再利用的挑战；
鼓励求知；
知识可寻找的重要性；
知识寻找和再利用的角色；
知识寻找和再利用的流程；
知识寻找和再利用的技术；
知识寻找和再利用的治理。
知识再利用的挑战
寻找和再利用知识存在许多障碍。盖田和陈（Ghaedian and Chen,2012）在瑞典沃尔沃卡车公司研究KM时确定了几个障碍：
1.没时间停下任务去搜索知识；
2.捕获的知识没有经过合并（整合）；
3.不易存取知识；
4.不易搜索和检索知识；
5.很少有员工意识到组织中可能有他们问题的答案；
6.知识再利用没有受到关注；
7.没有形成通过阅读文件获得知识的文化；
8.知识没有在项目和业务组织或其他项目之间清晰流动；
9.员工没有合适的结构来建设他们的网络。
这些障碍中有些与不完整的KM框架有关，第2项与整合有关，第9项与讨论有关，第8项与缺少明确的框架有关，其他项与缺少“查询文化”非常相关。声称没有时间查询知识实际上是在说，“寻找知识不是我们优先考虑的事项”。缺少增强知识可寻找性和可访问性的角色、流程、技术和治理，与第3项和第4项有关。
鼓励求知
许多客户问：“我们应该怎样鼓励知识分享？”我们回答：“不要鼓励知识分享，要鼓励求知，分享就会随之而来。”如果没有明确的需求就分享知识，通常收获很少，因为知识需要得到应用和再利用，然后才能增值。如果没有对知识再利用的强烈愿望，知识分享实际上就可能产生相反的结果：无人访问的数据库充满无人需要的知识，并让人觉得“KM就是在浪费时间”。产生强烈的求知愿望，然后再创建数据库——创造需求才会刺激供应。
在组织中，可以用以下三种方式鼓励求知。
管理人员可以创造一种高绩效文化，鼓励人们不断追求更高的绩效。人如果对当前的绩效满意，就没有理由学习，但是如果希望超出已知的限制，他们就需要寻求新知识。
管理人员可以设定对求知的期望。例如，一个组织的技术总监要求：如果不能证明A项目学习了其他项目，就不批准A项目。
管理人员可以设定持续目标以刺激求知。BP的CEO约翰·布朗设定的期望是“每次我们做事，都应该比上次做得更好”（Prokesch,1997），他还通过连续提高生产目标或连续削减预算来支持这一期望。为了达到目标，团队必须搜索知识。
知识可寻找的重要性
使知识可寻找意味着确保它被标记好了可供搜索，被组织好了可供浏览。它还需要可访问，因为没有什么比下面的情况更让人失望：人们虽然看到了知识产物的存在，却不能打开它，因为它所在的文件夹受到保护。有几种机制支持可访问性。最起码，你可以给系统添加一个“请求访问”功能，它会将访问请求发送给负责知识成果的人。更全面的做法是，KM政策（我们将在第23章介绍）应该给出指导，说明该如何平衡信息安全与知识分享及再利用，才不用一味限制人们对内容的访问。
大家应该知道知识资源的存在并可使用它们。在就职和培训时，需要给他们提供关于知识资源和关键工具（搜索引擎、社区目录、黄页）的介绍，并告诉他们：应用这些资源对他们是有帮助的。
资源本身需要“在环境中可寻找”，这意味着由于其本身的性质，当你开始查看知识或参与需要知识的任务时，它们能“弹”出来（Morville,2005）。例如，在项目管理门户项目启动页面，一选择项目类型，就可链接至相关知识（在律师事务所的系统，就可能给正和委托人开启新工作的律师自动发送相关的先例）。
知识寻找和再利用的角色
业务组织内部的知识寻找、审核和再利用需要有专人负责。项目经理或部门经理通常负责确保人们能查找到他们需要的知识。而个人则负责进行搜索，然后仔细阅读他们找到的材料。在某些组织中，例如律所和政府组织，设立了研究员和分析师的角色，他们为知识工作者提供对记录知识的访问。
知识分析师的部分角色是从各个知识库检索知识和信息，从而为面向客户的人员准备简报。知识分析师的典型任务包括：
评估内部客户的知识需求；
收集和组织知识资源，编辑多个来源的信息和数据，准备统计数字；
提供答复和简报，回应员工、经理和外部客户的质询。
律师事务所中的专业支持律师（PSL）的角色类似于知识分析师的角色。PSL角色需要承担的任务清单如下（Magnusson, 2008,p99）：
提供专门知识（给律师提建议、起草先例、提供更新、维护知识库）；
提供内部和外部培训，举行推进会；
业务开发（推介支持、客户提醒和研讨）。
以下这几个关键知识组织角色，为人们提供IT基础设施内的工具，以支持知识查找。
企业分类学者负责开发和实施整个企业的知识分类，他们使用控制性词汇将相关的知识和信息内容联系在一起。这些词汇也可把人与内容联系起来，例如，人工默认在特定的主题领域贡献了许多知识，那么该分类标签就可以与他们在系统中的人员资料关联。当有人对该主题进行搜索时，他们就可以看到该知识以及与该主题密切关联的人。当项目负责人或客户经理主动连接到管理能力框架时，分类法甚至能有更大的能力帮助他们寻找有合适资格和经验的项目人员（Lambe, 2007年，p106-112）。分类学者负责将这些联系反映到分类中。
信息架构师负责设计组织的信息和知识环境，便于人们在信息资源中轻松导航和查找。他们的工作非常像物理空间的建筑师，即组织和指示“信息空间”，以便人们可以轻松导航。信息架构师需要确定和分析不同用户在他们的工作环境中的信息和知识需求，还需要与分类学者密切合作。分类学者提供术语和类别，而信息架构师用分类法设计整体环境，以支持确定的用户需求。
企业搜索专家负责实施的搜索技术能有效地利用分类，支持信息架构的设计。
例如，企业分类通常收集可表达分类术语的所有替代术语，并将那些替代术语与分类中的受控术语连接。然后，人们只要搜索查询时用了其中一个替代术语，搜索引擎就会检索标有分类术语的所有资源和人。搜索者用不同的词指同一个东西，这是一种克服资源“分散”的方法。搜索专家必须配置搜索引擎才能完成上述操作。
同样，搜索专家将给分类学者提供常用搜索查询的报告。这些都是应该纳入分类或备选术语集的术语，因为它们是人们思考知识内容的证据。
搜索专家与信息架构师合作，让组织的知识资源“在环境中可查找”。信息架构师确定在特定环境中对知识资源的需求。搜索专家部署分类法和搜索引擎，寻找特定资源，并把它们输送到相关的用户界面。
知识寻找和再利用的流程
人们最熟悉的知识寻找和再利用流程就是行动前审查。在这里，寻找和审核知识资源被合并到讨论过程中。当行动前审查作为项目管理流程的一个固定步骤时最有用，通常在项目启动阶段进行行动前审查。在英国国民健康保险制度（NHS）中，行动前审查是项目规定流程的一部分，它的主要开展形式是由下面四个问题引导的促进讨论会（Department of Health,2010）。
1.我们要实现什么？
2.从其他地方的类似情况和过去的项目中，能学到什么？
3.什么会有助于取得成功？
4.为了避免问题和采用良好的做法，我们需要采取什么行动？
问题2需要通过参考以前的知识资源和经验教训来做一些准备，这是知识寻找和再利用对规划阶段的一个回馈。新加坡军队在任务或军事行动的规划阶段，就以类似的方式进行行动前审查（新加坡国防部，2014,p208）。
在大多数组织中，当人们搜索知识时，并没有专门的过程讨论和知识评估。当KM框架的其他要素就位时，行动前审查可能有用，但当它作为备选项时，它经常会被完全忽略。
KM规划进程让知识再利用流程更为系统，这个规划过程最终可形成一份KM计划（Milton,2005,p117）。某个项目（或部门或实践社区）的KM计划详细描述了以下内容。
项目需要寻找、审核和合并什么知识；
已知的知识差距以及项目的知识需求；
在哪里寻求知识；
如何获得知识；
谁负责知识的获取；
何时需要获取知识；
项目会产生什么知识；
如何确定和记录项目产生的知识（会用到哪些流程，何时用）；
谁负责记录；
记录的知识保存在哪里，如何确保它可寻找和可访问；
项目中需要应用哪些KM框架（包括角色与责任、流程、技术和治理）。
KM计划一般在KM规划研讨会上产生，并作为项目规划和启动活动的一部分保存。研讨内容包括项目所需知识的讨论，在讨论期间，将安排知识寻找。KM计划将推动知识寻找和审查的行动，因为许多知识寻找行动包含对所记录知识的搜索。
知识寻找和再利用的技术
有四种主要的技术可支持知识寻找和再利用：
标记系统和“标签云”；
企业搜索和基于搜索的应用；
自动分类工具；
分类管理系统。
标记系统经常与知识分析工具一起使用，如博客、维基和在线讨论平台。它们允许用户定义关键词或标签，来标记帖子，标签云是它的扩展。最常用的标签用页面上的集群表示，字体按照标签使用的频率调整。在快速流动的知识分享环境中，这是确定趋势主题的好方法。
标记系统的缺点是缺乏对所选术语的控制，一个人可能用“传染病”这个术语，第二个人用“传染性疾病”，第三个人用“带菌者控制”，第四个人用“疾病传播”，但他们的帖子内容都是关于同一个主题的。甚至同一个用户在不同的时间也可能给同一主题贴上不同的标签。如果没有某种形式的管理或控制，例如把标签集中在企业分类内，这些相关的帖子就不会被集合起来。这时就需要知识组织能力。
企业搜索指的是将查询与结果匹配的技术。最简单的形式是，搜索引擎把某一搜索查询与已经生成的术语索引对照，并把术语依次链接到知识和信息源。其中，有大量的工作是关于使企业搜索结果与用户相关的，这些工作通常包括以下四个方面。
确定规则以确保进入索引的术语对用户很重要且能代表内容。例如，包含“谷歌”这个词的文档不一定就是“关于”谷歌的，所以需要“告诉”搜索引擎如何识别一个文档的“相关性”，这样它就能编译一个智能索引。
确定规则，即如何根据索引词的来源（例如，一篇结构完整的文档中的分类元数据、文档标题、摘要或具体章节）对搜索结果进行排序。
确定规则，即如何根据用户是谁（基于系统对他们搜索行为、下载行为、标签行为或他们在组织中的智能角色的了解）对搜索结果进行排序。
基于搜索的应用是搜索引擎非常有针对性的用途，通常与分类法一起使用。例如，在本章的前面，我们提到了“在环境中可查找”的例子，知识被输送到与它相关和需要它的特定情况与环境中。这些例子由企业搜索工具提供动力，将资源匹配到工作流程中的特定页，人们打开页面，开始预定义的查询，之后拉出与该活动关联的所有最相关资源。
自动分类工具是给文档分配标签或对主题分类的一种手段，不需要用户手动加标签（2010,p199-229）。这些工具可以减轻手动加标签的负担，特别是在知识贡献者面临时间压力，或者他们可能没有意识到自己的贡献与他人相关，因此可能没有分配与这些用户相关的标签。自动分类工具在有命名的实体（地方、人员、组织）中或定义非常清楚的技术词汇（如工程法律）时最好用，而有摘要主题（如活动、主题领域或概念）时就不太好用。这是因为该工具靠术语识别工作，在语言复杂变化的环境中，工具的力量比较弱；在语言略有严密性的环境中，工具就好用。
工具与分类和搜索结合使用时，可以变得非常强大。例如，BBC（英国广播公司）使用自动分类工具，并把它集成到记者的报道归档界面。当记者键入他的报道时，系统利用参考分类法识别人、地方和组织的名称，然后通过搜索引擎把以前关于这些人、地方或组织的报道的链接自动填充至右侧栏。记者会更正建议的术语并添加自己的分类主题，因为他们立刻就认识到这个工具使他们的工作更轻松（Shearer and Tarling,2013）。
分类管理系统解决了庞大复杂的组织使用多个知识分析和存储平台的问题，包括网上社区、讨论论坛、知识库、内容库、支持工作流程的门户、经验教训数据库等。没有共同的企业分类，这些系统就变成知识孤岛，每个人都用自己的一套主题和检索工具。如果要把相关的知识内容拉到一起，即用企业搜索引擎在这些系统中抓取，那么最重要的就是用相同的受控词汇表一致地标记内容。企业分类管理系统提供了一个中心地点，在这里可以管理、维护和更新组成分类和元数据的所有受控词汇。然后系统把这些词汇提供给需要它们的内容系统，并向搜索引擎咨询。没有这样的系统，保持多平台词汇一致的任务会耗费人力且容易出错（Hedden,2010,pp154-162）。
知识寻找和再利用的治理
支持知识寻找和审核的一些治理要素如下：
明确分配和委托责任，确保新项目和新活动向之前的项目及活动学习；
针对搜索和审核已记录的知识及在未来的工作中纳入相关知识，提出明确期望；
针对准确标记知识以支持寻找能力提出明确期望，针对确保访问权及知识分享提出明确期望；
针对规划和使用KM计划提出明确期望；
针对监督执行提出期望；
针对分类和搜索技术方面的应用提供培训；
收集关于知识再利用和从中创造价值的成功案例。
小贴士
在将其充分融入你的试点方法之前，人们对知识寻找和再利用的所有技术和治理要求都不会太清晰。因而不要太早将任务托付给一套技术或知识组织工具。在你进行试点时，维护寻找和再利用需求日志，并定期审查它们，然后在此基础上形成对知识寻找和再利用的整体要求。
总结
知识寻找和再利用，是从已记录的知识中传递价值的关键步骤，这一步经常不受关注，并且往往得不到支持和治理。如果你要达到给组织的知识工作者提供完整的“知识供应链”的目标，就需要特别关注KM框架的知识寻找和再利用要素。