Citation - Busch, P., & Richards, D. (2000). Graphically defining articulable tacit knowledge. ACM International Conference Proceeding Series, 51-60.

Keyword - atlas.ti, qualitative research, knowledge representation, knowledge management, tacit knowledge, formal concept analysis

介紹以圖型表現內隱知識的方法。第一種以形式概念分析具象化受訪者問卷中的內隱知識差異；第二種以 ATLAS.ti 質性的分析文本資料並產生 network view 呈現。

內隱知識通常不會被記錄(codify)或被表示(articulate)。但是隨著社會化交流，內隱知識會隨著時間轉變為外顯(codified)。

• Sternberg (et al. 1995) and his Yale University research group.
• Likert scale / 李克特量表
• 典型的測驗： 12個情境，每個情境有5-20種對應行為，每一個對應行為都需要在量表上給定一個分數。
• 本研究的測驗： 20個情境，每個情境有5種對應行為，每一個對應行為需要在7點量表中給分。
  • 因此研究總共會提供700種概念(25*5*7)
  • 另加 20種 IT 職務與12種 生物統計因素
  • 以 MCRDR/FCA 分析資料。此為根據 Wille 的 FCA 所開發的工具。

(我還看不懂這種方法的意義，其FCA Concept Lattice 圖也看不太懂。)

“Bear in mind that we are showing differences in tacit knowledge utilisation in using this technique. From comparing these results to those results form a group of 'exports' in any subject domain we may then illustrate which individuals have more tacit knowledge than others.” (看來似乎是用這種方法，比較內隱知識間的差異)

接下來介紹第二種質性取向的方法：透過 ATLAS.ti 的 network view ，呈現內隱知識的模型。

• 以紮根理論方法進行質性資料編碼，繪製概念間的 network view

• (coding 的結構看起來很亂，目前還沒有看到對於編碼過程的說明。認為編碼過程並沒有仔細考慮過。)

看完以後，覺得蠻廢的一篇文章。

不過我因此學到一個FCA的關鍵字。

file link - Google Schloar, XXC