La pirámide DIKW , también conocida como jerarquía DIKW , jerarquía de sabiduría , jerarquía de conocimiento , jerarquía de información, pirámide de información y pirámide de datos [1] , se refiere a una clase de modelos [2] que representan supuestas relaciones estructurales o funcionales entre datos , información , conocimiento y sabiduría . Afirma que la comprensión profunda de un tema surge a través de cuatro etapas cualitativas: datos, información, conocimiento y sabiduría [1]
No todas las versiones del modelo DIKW hacen referencia a los cuatro componentes (las versiones anteriores no incluían datos, las versiones posteriores omitían o restaban importancia a la sabiduría) y algunas incluyen componentes adicionales. [3] Además de una jerarquía y una pirámide, el modelo DIKW también se ha caracterizado como una cadena , [4] [5] un marco, [6] y un continuo . [7]
Danny P. Wallace, profesor de bibliotecología y ciencias de la información , explicó que el origen de la pirámide DIKW es incierto:
La presentación de las relaciones entre datos, información, conocimiento y, a veces, sabiduría en un orden jerárquico ha sido parte del lenguaje de la ciencia de la información durante muchos años. Aunque no se sabe con certeza cuándo y quién presentó por primera vez esas relaciones, la ubicuidad de la noción de jerarquía está arraigada en el uso del acrónimo DIKW como representación abreviada de la transformación de datos a información, a conocimiento y a sabiduría. [8]
Muchos autores piensan que la idea de la relación DIKW se originó a partir de dos líneas del poema "Coros", de TS Eliot , que apareció en la obra teatral The Rock , en 1934: [9]
¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en el conocimiento?
¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido en la información? [10]
En 1927, Clarence W. Barron se dirigió a sus empleados de Dow Jones & Company sobre la jerarquía: “Conocimiento, Inteligencia y Sabiduría”. [11]
En 1955, el economista y educador angloamericano Kenneth Boulding presentó una variación de la jerarquía que consiste en " señales , mensajes , información y conocimiento". [8] [12] Sin embargo, "el primer autor en distinguir entre datos, información y conocimiento y en emplear también el término ' gestión del conocimiento ' puede haber sido el educador estadounidense Nicholas L. Henry", [8] en un artículo de revista de 1974. [13]
Otras versiones tempranas (anteriores a 1982) de la jerarquía que hacen referencia a un nivel de datos incluyen las del geógrafo chino-estadounidense Yi-Fu Tuan [14] [ verificación necesaria ] [15] y del sociólogo-historiador Daniel Bell . [14] [ verificación necesaria ] [15] En 1980, el ingeniero nacido en Irlanda Mike Cooley invocó la misma jerarquía en su crítica de la automatización y la informatización , en su libro Architect or Bee?: The Human / Technology Relationship . [16] [ verificación necesaria ] [15]
Posteriormente, en 1987, el educador nacido en Checoslovaquia Milan Zeleny trazó los elementos de la jerarquía como formas de conocimiento: saber-nada , saber-qué , saber-cómo y saber-por qué . [17] [ verificación necesaria ] A Zeleny "se le ha atribuido frecuentemente la propuesta de la [representación de DIKW como una pirámide]... aunque en realidad no hizo referencia a ningún modelo gráfico de ese tipo". [8]
La jerarquía aparece nuevamente en un discurso de 1988 ante la Sociedad Internacional para la Investigación de Sistemas Generales , por el teórico organizacional estadounidense Russell Ackoff , publicado en 1989. [18] Autores y libros de texto posteriores citan a Ackoff como la "articulación original" [1] de la jerarquía o de otra manera le dan crédito a Ackoff por su propuesta. [19] La versión de Ackoff del modelo incluye un nivel de comprensión (como lo había hecho Adler, antes que él [8] [20] [21] ), interpuesto entre el conocimiento y la sabiduría . Aunque Ackoff no presentó la jerarquía gráficamente, también se le ha atribuido su representación como una pirámide. [8] [18]
En 1989, Robert W. Lucky, veterano de Bell Labs, escribió sobre la " jerarquía de la información " de cuatro niveles en forma de pirámide en su libro Silicon Dreams . [9] El mismo año en que Ackoff presentó su discurso, el científico de la información Anthony Debons y sus colegas introdujeron una jerarquía extendida, con niveles de "eventos", "símbolos" y "reglas y formulaciones " por delante de los datos. [8] [22] En 1994, Nathan Shedroff presentó la jerarquía DIKW en un contexto de diseño de información . [23]
Jennifer Rowley señaló en 2007 que había "pocas referencias a la sabiduría" en la discusión del DIKW en los libros de texto universitarios publicados recientemente, [1] y no incluye la sabiduría en sus propias definiciones posteriores a esa investigación. [19] Mientras tanto, el extenso análisis de Chaim Zins de las conceptualizaciones de datos, información y conocimiento, en su estudio de investigación de 2007, no hace ningún comentario explícito sobre la sabiduría, [2] aunque algunas de las citas incluidas por Zins sí mencionan el término. [24] [25] [26]
El modelo DIKW "se cita a menudo, o se utiliza implícitamente, en las definiciones de datos, información y conocimiento en la literatura sobre gestión de la información, sistemas de información y gestión del conocimiento, pero ha habido una discusión directa limitada de la jerarquía". [1] Las revisiones de libros de texto [1] y una encuesta a académicos en campos relevantes [2] indican que no hay un consenso en cuanto a las definiciones utilizadas en el modelo, y menos aún "en la descripción de los procesos que transforman los elementos inferiores en la jerarquía en los superiores". [1] [27]
Esto ha llevado a Zins a sugerir que los componentes de datos-información-conocimiento de DIKW se refieren a una clase de no menos de cinco modelos, en función de si los datos, la información y el conocimiento se conciben como subjetivos , objetivos (lo que Zins llama, "universales" o "colectivos") o ambos. En el uso de Zins, subjetivo y objetivo "no están relacionados con la arbitrariedad y la veracidad, que generalmente se asocian a los conceptos de conocimiento subjetivo y conocimiento objetivo". La ciencia de la información , sostiene Zins, estudia los datos y la información, pero no el conocimiento, ya que el conocimiento es un fenómeno interno (subjetivo) en lugar de externo (universal-colectivo). [2]
En el contexto de DIKW, los datos se conciben como símbolos o signos que representan estímulos o señales [2] que "no sirven de nada hasta que... estén en una forma utilizable (es decir, relevante)". [19] Zeleny caracterizó esta característica no utilizable de los datos como "no saber nada" [17] [ se necesita verificación ] . [15]
En algunos casos, se entiende que los datos se refieren no sólo a símbolos, sino también a señales o estímulos a los que hacen referencia dichos símbolos, lo que Zins denomina datos subjetivos . [2] Mientras que los datos universales , para Zins, son "el producto de la observación " [19] (cursiva en el original), los datos subjetivos son las observaciones. Esta distinción a menudo se oscurece en las definiciones de datos en términos de " hechos ".
Rowley, siguiendo su estudio de las definiciones de DIKW que se dan en los libros de texto, [1] caracteriza a los datos "como hechos u observaciones discretos y objetivos, que no están organizados ni procesados y, por lo tanto, no tienen significado ni valor debido a la falta de contexto e interpretación". [19] En la formulación temprana de la jerarquía de Henry, los datos se definían simplemente como "simplemente hechos en bruto", [13] mientras que dos textos recientes definen los datos como "fragmentos de hechos sobre el estado del mundo" [28] y "hechos materiales", [29] respectivamente. [8] Cleveland no incluye un nivel de datos explícito, pero define la información como "la suma total de ... hechos e ideas". [8] [14]
En la medida en que los hechos tienen como propiedad fundamental ser verdaderos , tener realidad objetiva o ser verificados de otra manera , tales definiciones excluirían datos falsos , sin sentido y sin sentido del modelo DIKW, de modo que el principio de basura que entra, basura que sale no se tendría en cuenta bajo el modelo DIKW.
En el dominio subjetivo, los datos se conciben como "estímulos sensoriales que percibimos a través de nuestros sentidos", [2] o "lecturas de señales", incluidas "lecturas sensoriales y/o de luz, sonido, olor, gusto y tacto". [27] Otros han argumentado que lo que Zins llama datos subjetivos en realidad cuentan como un nivel de "señal" (como lo había hecho Boulding [8] [12] ), que precede a los datos en la cadena DIKW. [7]
El científico de la información estadounidense Glynn Harmon definió los datos como "uno o más tipos de ondas o partículas de energía (luz, calor, sonido, fuerza, electromagnetismo) seleccionadas por un organismo consciente o un agente inteligente sobre la base de un marco preexistente o un mecanismo inferencial en el organismo o agente". [30]
El significado de los estímulos sensoriales también puede considerarse como datos subjetivos:
La información es el significado de estos estímulos sensoriales ( es decir , la percepción empírica). Por ejemplo, los ruidos que oigo son datos. El significado de estos ruidos ( por ejemplo , el motor de un coche en marcha) es información . Sin embargo, hay otra alternativa sobre cómo definir estos dos conceptos, que parece incluso mejor. Los datos son estímulos sensoriales, o su significado ( es decir , la percepción empírica). En consecuencia, en el ejemplo anterior, los ruidos fuertes, así como la percepción de un motor de coche en marcha , son datos. [2] (Cursiva añadida. Negrita en el original).
Los datos subjetivos, entendidos de esta manera, serían comparables al conocimiento por contacto directo , en el sentido de que se basan en la experiencia directa de los estímulos. Sin embargo, a diferencia del conocimiento por contacto directo, tal como lo describen Bertrand Russell y otros, el dominio subjetivo "no está relacionado con... la veracidad". [2]
La validez de la definición alternativa de Zins dependería de si "el funcionamiento del motor de un automóvil" se entiende como un hecho objetivo o como una interpretación contextual.
Independientemente de si se considera que la definición de datos de DIKW incluye los datos subjetivos de Zins (con o sin significado), los datos se definen consistentemente para incluir "símbolos", [18] [31] o "conjuntos de signos que representan estímulos o percepciones empíricas ", [2] de "una propiedad de un objeto, un evento o de su entorno". [19] Los datos, en este sentido, son " símbolos registrados (capturados o almacenados) ", incluyendo "palabras (texto y/o verbales), números, diagramas e imágenes (fijas y/o video), que son los bloques de construcción de la comunicación", cuyo propósito "es registrar actividades o situaciones, para intentar capturar la imagen verdadera o el evento real", de modo que "todos los datos son históricos , a menos que se utilicen con fines ilustrativos, como la previsión ". [27]
La versión de DIKW de Boulding nombró explícitamente el nivel debajo del nivel de información message , distinguiéndolo de un nivel de señal subyacente. [8] [12] Debons y sus colegas invierten esta relación, identificando un nivel de símbolo explícito como uno de varios niveles subyacentes a los datos. [8] [22]
Zins determinó que, para la mayoría de los encuestados, los datos “se caracterizan como fenómenos del dominio universal”. “Aparentemente”, aclara Zins, “es más útil relacionarse con los datos, la información y el conocimiento como conjuntos de signos que como significados y sus componentes básicos”. [2]
En el contexto de DIKW, la información cumple con la definición de conocimiento por descripción ("la información está contenida en descripciones " [19] ), y se diferencia de los datos en que es "útil". "La información se infiere de los datos", [19] en el proceso de responder preguntas interrogativas ( por ejemplo , "quién", "qué", "dónde", "cuántos", "cuándo"), [18] [19] lo que hace que los datos sean útiles [31] para "decisiones y/o acciones". [27] "Clásicamente", afirma un texto de 2007, "la información se define como datos que están dotados de significado y propósito". [8] [28]
Rowley, después de su revisión de cómo se presenta DIKW en los libros de texto, [1] describe la información como "datos organizados o estructurados, que han sido procesados de tal manera que la información ahora tiene relevancia para un propósito o contexto específico y, por lo tanto, es significativa, valiosa, útil y relevante". Nótese que esta definición contrasta con la caracterización que hace Rowley de las definiciones de Ackoff, donde "[l]a diferencia entre datos e información es estructural, no funcional". [19]
En su formulación de la jerarquía, Henry definió la información como “datos que nos cambian”, [8] [13] siendo esta una distinción funcional, más que estructural, entre datos e información. Mientras tanto, Cleveland, quien no hizo referencia a un nivel de datos en su versión de DIKW, describió la información como “la suma total de todos los hechos e ideas que están disponibles para ser conocidos por alguien en un momento dado”. [8] [14]
El educador estadounidense Bob Boiko es más oscuro y define la información sólo como "un hecho". [8] [29]
La información puede ser concebida en los modelos DIKW como: universal, existente como símbolos y signos; subjetiva, el significado al que se asocian los símbolos; o ambas cosas. [2] Algunos ejemplos de información como símbolo y significado incluyen:
Zeleny describía anteriormente la información como "saber qué", [17] [ cita requerida ], pero desde entonces ha refinado esta idea para diferenciar entre "qué tener o poseer" (información) y "qué hacer, actuar o llevar a cabo" (sabiduría). A esta conceptualización de la información, también añade "por qué es", a diferencia de "por qué hacer" (otro aspecto de la sabiduría). Zeleny sostiene además que no existe tal cosa como el conocimiento explícito , sino que el conocimiento, una vez hecho explícito en forma simbólica, se convierte en información. [4]
En general, se acepta que el componente de conocimiento del DIKW es un concepto elusivo y difícil de definir. La definición del DIKW de conocimiento difiere de la utilizada por la epistemología . La visión del DIKW es que "el conocimiento se define con referencia a la información". [19] Las definiciones pueden referirse a la información que ha sido procesada, organizada o estructurada de alguna manera, o bien a su aplicación o puesta en práctica.
Zins ha sugerido que el conocimiento, al ser subjetivo más que universal, no es objeto de estudio en la ciencia de la información , y que a menudo se define en términos proposicionales , [2] mientras que Zeleny ha afirmado que capturar el conocimiento en forma simbólica es convertirlo en información, es decir , que "Todo conocimiento es tácito". [4]
"Una de las definiciones más frecuentemente citadas" [8] del conocimiento captura algunas de las diversas formas en que otros lo han definido:
El conocimiento es una mezcla fluida de experiencia enmarcada, valores, información contextual, perspicacia experta e intuición fundamentada que proporciona un entorno y un marco para evaluar e incorporar nuevas experiencias e información. Se origina y se aplica en las mentes de quienes lo conocen. En las organizaciones, a menudo se integra no solo en documentos y repositorios, sino también en rutinas, procesos, prácticas y normas organizacionales. [8] [34]
Siguiendo la descripción de la información como "datos organizados o estructurados", el conocimiento a veces se describe como:
Una de las definiciones de conocimiento de Boulding había sido "una estructura mental" [8] [12] y Cleveland describió el conocimiento como "el resultado de alguien que aplica el fuego del refinador a [la información], seleccionando y organizando lo que es útil para alguien". [8] [14] Un texto de 2007 describe el conocimiento como "información conectada en relaciones". [8] [28]
Zeleny define el conocimiento como "saber cómo" [4] [17] ( es decir , conocimiento procedimental ), y también "saber quién" y "saber cuándo", cada uno obtenido a través de la "experiencia práctica". [4] "El conocimiento... genera a partir del trasfondo de la experiencia un conjunto coherente y autoconsistente de acciones coordinadas". [8] [17] Además, sosteniendo implícitamente que la información es descriptiva, Zeleny declara que "el conocimiento es acción, no una descripción de la acción". [4]
Ackoff, asimismo, describió el conocimiento como la "aplicación de datos e información", que "responde a preguntas de 'cómo'", [18] [ se necesita verificación ] [31] es decir, "saber cómo". [19]
Mientras tanto, se ha descubierto que los libros de texto que tratan sobre DIKW describen el conocimiento de diversas formas, en términos de experiencia , habilidad , pericia o capacidad:
Los empresarios James Chisholm y Greg Warman caracterizan el conocimiento simplemente como "hacer las cosas bien". [6]
El conocimiento se describe a veces como "estructuración de creencias" e "internalización con referencia a marcos cognitivos". [19] Una definición dada por Boulding para el conocimiento fue "la 'percepción subjetiva del mundo y el lugar que uno ocupa en él'", [8] [12] mientras que Zeleny dijo que el conocimiento "debería referirse a la distinción que hace un observador de 'objetos' (todos, unidades)". [8] [17]
Zins, de la misma manera, encontró que el conocimiento se describe en términos proposicionales , como creencias justificables (dominio subjetivo, similar al conocimiento tácito ), y a veces también como signos que representan tales creencias (dominio universal/colectivo, similar al conocimiento explícito ). Zeleny ha rechazado la idea del conocimiento explícito (como en el conocimiento universal de Zins), argumentando que una vez convertido en simbólico, el conocimiento se convierte en información. [4] Boiko parece hacerse eco de este sentimiento, en su afirmación de que "el conocimiento y la sabiduría pueden ser información". [8] [29]
En el dominio subjetivo:
El conocimiento es un pensamiento en la mente del individuo , que se caracteriza por la creencia justificable del individuo de que es verdadero . Puede ser empírico y no empírico, como en el caso del conocimiento lógico y matemático ( por ejemplo , "cada triángulo tiene tres lados"), el conocimiento religioso ( por ejemplo , " Dios existe "), el conocimiento filosófico ( por ejemplo , " Cogito ergo sum "), y similares. Nótese que el conocimiento es el contenido de un pensamiento en la mente del individuo, que se caracteriza por la creencia justificable del individuo de que es verdadero, mientras que "saber" es un estado mental que se caracteriza por las tres condiciones: (1) el individuo cree que es verdadero, (2) puede justificarlo , y (3) es verdadero, o [parece] ser verdadero. [2] (Cursiva añadida. Negrita en el original).
La distinción aquí entre conocimiento subjetivo e información subjetiva es que el conocimiento subjetivo se caracteriza por una creencia justificable, mientras que la información subjetiva es un tipo de conocimiento relativo al significado de los datos.
Boiko dio a entender que el conocimiento estaba abierto tanto al discurso racional como a la justificación, cuando definió el conocimiento como "una cuestión de disputa". [8] [29]
Aunque se incluye comúnmente como un nivel en DIKW, "hay una referencia limitada a la sabiduría" [1] en las discusiones sobre el modelo. Boiko parece haber descartado la sabiduría, caracterizándola como "no material". [8] [29]
Ackoff se refiere a la comprensión como una "apreciación del 'por qué'", y a la sabiduría como "comprensión evaluada", donde la comprensión se postula como una capa discreta entre el conocimiento y la sabiduría. [8] [18] [31] Adler había incluido previamente también un nivel de comprensión, [8] [20] [21] mientras que otros autores han representado la comprensión como una dimensión en relación con la cual se traza el DIKW. [6] [31]
Cleveland describió la sabiduría simplemente como "conocimiento integrado: información que se vuelve superútil". [8] [14] Otros autores han caracterizado la sabiduría como "saber qué hacer correctamente" [6] y "la capacidad de tomar decisiones y juicios sólidos aparentemente sin pensar". [8] [28] La sabiduría implica utilizar el conocimiento para el bien mayor. Por eso, la sabiduría es más profunda y más exclusivamente humana. Requiere un sentido del bien y del mal, lo correcto y lo incorrecto, lo ético y lo no ético.
Zeleny describió la sabiduría como "saber por qué", [17] pero luego refinó sus definiciones, de modo de diferenciar "por qué hacer" (sabiduría) de "por qué es" (información), y amplió su definición para incluir una forma de saber qué ("qué hacer, actuar o llevar a cabo"). [4] Según Nikhil Sharma, Zeleny ha abogado por un nivel del modelo más allá de la sabiduría, denominado "iluminación". [15]
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DIKW es un modelo jerárquico que a menudo se representa como una pirámide, [1] [8] con los datos en su base y la sabiduría en su cúspide. En este sentido, es similar a la jerarquía de necesidades de Maslow , en el sentido de que se sostiene que cada nivel de la jerarquía es un precursor esencial de los niveles superiores. A diferencia de la jerarquía de Maslow, que describe relaciones de prioridad (los niveles inferiores se centran en lo primero), DIKW describe supuestas relaciones estructurales o funcionales (los niveles inferiores comprenden el material de los niveles superiores). Se ha atribuido a Zeleny y Ackoff la creación de la representación piramidal, [8] aunque ninguno utilizó una pirámide para presentar sus ideas. [8] [17] [18]
DIKW también se ha representado como un diagrama bidimensional [6] [35] o como uno o más diagramas de flujo. [27] En tales casos, las relaciones entre los elementos pueden presentarse como menos jerárquicas, con bucles de retroalimentación y relaciones de control.
Es posible que Debons y sus colegas [22] hayan sido los primeros en "presentar la jerarquía gráficamente". [8]
A lo largo de los años se han producido muchas adaptaciones de la pirámide DIKW. Una adaptación en evolución, que utilizan los administradores de conocimiento en el Departamento de Defensa de los Estados Unidos , intenta mostrar la progresión que transforma los datos en información, luego en conocimiento y finalmente en sabiduría para permitir la toma de decisiones efectivas, así como las actividades involucradas para finalmente crear un entendimiento compartido en toda la organización y gestionar el riesgo de las decisiones. [36]
Los sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones intentan mejorar la toma de decisiones mediante la introducción de nuevas tecnologías y métodos del ámbito del modelado y la simulación en general, y en particular del ámbito de los agentes de software inteligentes en los contextos del modelado basado en agentes . [37]
El siguiente ejemplo describe un sistema de apoyo a la toma de decisiones militares, pero la arquitectura y la idea conceptual subyacente son transferibles a otros dominios de aplicación: [37]
Mediante la introducción de una imagen operativa común , los datos se ponen en contexto, lo que conduce a información en lugar de datos. El siguiente paso, que es posible gracias a las infraestructuras basadas en la web orientadas a servicios (pero que aún no se utilizan de forma operativa), es el uso de modelos y simulaciones para el apoyo a la toma de decisiones. Los sistemas de simulación son el prototipo del conocimiento procedimental, que es la base de la calidad del conocimiento. Por último, utilizando agentes de software inteligentes para observar continuamente la esfera de batalla, aplicar modelos y simulaciones para analizar lo que está sucediendo, para supervisar la ejecución de un plan y para realizar todas las tareas necesarias para que el responsable de la toma de decisiones esté al tanto de lo que está sucediendo, los sistemas de mando y control podrían incluso respaldar la conciencia situacional, el nivel de la cadena de valor tradicionalmente limitado a los métodos cognitivos puros. [37]
Rafael Capurro, filósofo radicado en Alemania, sostiene que los datos son una abstracción, la información se refiere al “acto de comunicar significado” y el conocimiento “es el evento de selección de significado de un sistema (psíquico/social) a partir de su ‘mundo’ sobre la base de la comunicación”. Por lo tanto, cualquier impresión de una jerarquía lógica entre estos conceptos “es un cuento de hadas”. [38]
Una objeción que ofrece Zins es que, si bien el conocimiento puede ser un fenómeno exclusivamente cognitivo, la dificultad de señalar un hecho dado como distintivamente información o conocimiento, pero no ambos, hace que el modelo DIKW sea inviable.
¿La famosa ecuación de Albert Einstein “E = mc2 ” (que está impresa en la pantalla de mi computadora y que definitivamente está separada de cualquier mente humana) es información o conocimiento? ¿“2 + 2 = 4” es información o conocimiento? [2]
Alternativamente, la información y el conocimiento podrían verse como sinónimos . [39] En respuesta a estas críticas, Zins sostiene que, dejando de lado la filosofía subjetivista y empirista , "los tres conceptos fundamentales de datos, información y conocimiento y las relaciones entre ellos, tal como los perciben los principales académicos de la comunidad académica de las ciencias de la información", tienen significados abiertos a definiciones distintas. [2] Rowley hace eco de este punto al argumentar que, cuando las definiciones de conocimiento pueden discrepar, "[e]stas diversas perspectivas toman como punto de partida la relación entre datos, información y conocimiento". [19]
Los filósofos estadounidenses John Dewey y Arthur Bentley , en su libro de 1949 Knowing and the Known , argumentaron que "conocimiento" era "una palabra vaga", y presentaron una alternativa compleja a DIKW que incluía diecinueve "guías terminológicas". [8] [40]
La teoría del procesamiento de la información sostiene que el mundo físico está hecho de información en sí misma. [ cita requerida ] Según esta definición, los datos están compuestos de información física o son sinónimos de ella. Sin embargo, no está claro si la información tal como se concibe en el modelo DIKW se consideraría derivada de información física/datos o sinónimo de información física. En el primer caso, el modelo DIKW está abierto a la falacia de equívoco . En el segundo, el nivel de datos del modelo DIKW se ve reemplazado por una afirmación de monismo neutral .
El educador Martin Frické ha publicado un artículo criticando la jerarquía DIKW, en el que sostiene que el modelo se basa en "posiciones filosóficas anticuadas e insatisfactorias del operacionalismo y el inductivismo ", que la información y el conocimiento son ambos conocimientos débiles, y que la sabiduría es la "posesión y uso de un amplio conocimiento práctico ". [41]
David Weinberger sostiene que, aunque la pirámide DIKW parece ser una progresión lógica y directa, esto es incorrecto. "Lo que parece una progresión lógica es en realidad un grito desesperado de ayuda". [42] Señala que existe una discontinuidad entre los Datos y la Información (que se almacenan en computadoras), frente al Conocimiento y la Sabiduría (que son esfuerzos humanos). Esto sugiere que la pirámide DIKW es demasiado simplista a la hora de representar cómo interactúan estos conceptos. "... El conocimiento no está determinado por la información, ya que es el proceso de conocimiento el que primero decide qué información es relevante y cómo se debe utilizar". [42]