Pirámide DIKW

La pirámide DIKW, también conocida como pirámide del conocimiento, jerarquía del conocimiento, jerarquía de la información, jerarquía DIKW, jerarquía de la sabiduría, pirámide de datos y pirámide de la información, a veces también estilizada como una cadena, se refiere a modelos de posibles relaciones estructurales y funcionales entre un conjunto de componentes (a menudo cuatro, datos, información, conocimiento y sabiduría), modelos que tenían antecedentes anteriores a la década de 1980. En los últimos años de esa década, el interés en los modelos creció después de presentaciones y debates explícitos, incluidos los de Milan Zeleny, Russell Ackoff y Robert W. Lucky. Los debates importantes posteriores se extendieron a lo largo de líneas teóricas y prácticas en las décadas siguientes.

Aunque continúa el debate sobre el significado real de los términos que componen los modelos de tipo DIKW y la naturaleza real de sus relaciones (incluidas las dudas ocasionales sobre cualquier modelo simple, lineal y unidireccional), aun así se han convertido en representaciones visuales muy populares en uso en empresas, militares y otros. Entre los académicos y populares, no todas las versiones de los modelos de tipo DIKW incluyen los cuatro componentes (las primeras excluían los datos, las posteriores excluían o restaban importancia a la sabiduría y varias incluían componentes adicionales (por ejemplo, Ackoff insertó "comprensión" antes y Zeleny agregó "iluminación" después del componente de sabiduría). Además, los modelos de tipo DIKW ya no siempre se presentan como pirámides, sino también como un gráfico o marco (por ejemplo, por Zeleny), como diagramas de flujo (por ejemplo, por Liew y por Chisholm et al.) y, a veces, como un continuo (por ejemplo, por Choo et al.).

Como señaló Rowley en 2007, el modelo DIKW "se cita a menudo o se utiliza de manera implícita en las definiciones de datos, información y conocimiento en la literatura sobre gestión de la información, sistemas de información y gestión del conocimiento, pero [hasta esa fecha] había habido una discusión directa limitada de la jerarquía". Las revisiones de libros de texto y una encuesta a académicos en campos relevantes indican que no había un consenso en cuanto a las definiciones utilizadas en el modelo en esa fecha, y como lo revisó Liew ese año, aún menos "en la descripción de los procesos que transforman los componentes inferiores en la jerarquía en los superiores".

El trabajo de Zins, publicado en 2007 (a partir de estudios realizados entre 2003 y 2005 que documentaron "130 definiciones de datos, información y conocimiento formuladas por 45 académicos", publicados en 2007) sugiere 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 denomina, "universales" o "colectivos") o ambos. En el uso de Zins, subjetivo y objetivo "no están relacionados con la arbitrariedad y la veracidad, que suelen estar asociadas 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) más que externo (universal-colectivo).

DIKW es un modelo jerárquico que a menudo se representa como una pirámide, a veces como una cadena, con datos en su base y sabiduría en su ápice (o principio y fin de la cadena). Tanto a Zeleny como a Ackoff se les atribuye el origen de la representación piramidal, aunque ninguno utilizó una pirámide para presentar sus ideas. Según Wallace, Debons y sus colegas pueden haber sido los primeros en "presentar la jerarquía gráficamente".

Se han producido muchas variaciones de la pirámide tipo DIKW. Una, que utilizan los administradores de conocimiento del Departamento de Defensa de los Estados Unidos, intenta mostrar la progresión de DIKW para permitir decisiones efectivas y actividades consecuentes que respalden la comprensión compartida en todas las organizaciones de defensa, así como la gestión de los riesgos asociados con las decisiones.

Los paradigmas de información jerárquica de tipo DIKW también se han representado como gráficos bidimensionales y como diagramas de flujo, donde las relaciones entre los componentes pueden presentarse de forma menos jerárquica, con aspectos definitorios de las relaciones, bucles de retroalimentación, etc.

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 el contexto del modelado basado en agentes.

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:

• La cadena de valor comienza con calidad de los datos describiendo la información dentro de los sistemas de mando y control subyacentes.
• Calidad de la información rastrea la integridad, corrección, moneda, consistencia y precisión de los elementos de datos y declaraciones de información disponibles.
• Calidad del conocimiento se ocupa de los conocimientos y la información de procedimiento incrustados en el sistema de mando y control, como plantillas para fuerzas adversarias, supuestos sobre entidades como rangos y armas, y supuestos doctrinales, a menudo codificados como reglas.
• Calidad de la conciencia mide el grado de utilización de la información y los conocimientos incrustados en el sistema de mando y control. La conciencia se coloca explícitamente en el dominio cognitivo.

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 el conocimiento de la situación, el nivel de la cadena de valor tradicionalmente limitado a los métodos puramente cognitivos.

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 arreglo jerárquico ha sido parte del lenguaje de la ciencia de la información durante muchos años. Aunque es incierta cuando y por quien esas relaciones fueron presentadas por primera vez, la ubicuidad de la noción de una jerarquía está incrustada en el uso del DIKW acrónimo como una representación de cortocircuito para la transformación de datos a conocimiento.

Muchos autores creen que la idea de la relación DIKW se originó a partir de dos versos del poema "Coros" de T. S. Eliot, que apareció en la obra teatral The Rock, en 1934:

¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en el conocimiento?
¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido en la información?

En 1927, Clarence W. Barron se dirigió a sus empleados de Dow Jones & Company sobre la jerarquía: "Conocimiento, Inteligencia y Sabiduría".

En 1955, el economista y educador angloamericano Kenneth Boulding presentó una variación de la jerarquía que constaba de "señales, mensajes, información y conocimiento". Sin embargo, "el primer autor que distinguió entre datos, información y conocimiento y que también empleó el término "gestión del conocimiento" pudo haber sido el educador estadounidense Nicholas L. Henry", en un artículo de revista de 1974.

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 y del sociólogo-historiador Daniel Bell. 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.

Posteriormente, en 1987, el educador nacido en Checoslovaquia Milan Zeleny trazó los componentes de la jerarquía como formas de conocimiento: saber-nada, saber-qué, saber-cómo y saber-por qué. A Zeleny "se le ha atribuido con frecuencia la propuesta de la [representación de DIKW como una pirámide]... aunque en realidad no hizo referencia a ningún modelo gráfico de ese tipo".

La jerarquía aparece nuevamente en un discurso pronunciado en 1988 ante la Sociedad Internacional de Investigación de Sistemas Generales, por el teórico organizacional estadounidense Russell Ackoff, publicado en 1989. Autores y libros de texto posteriores citan la de Ackoff como la "articulación original" de la jerarquía o, de otro modo, le atribuyen su propuesta. La versión del modelo de Ackoff incluye un nivel de comprensión (como lo había hecho Adler antes que él), interpuesto entre el conocimiento y la sabiduría. Aunque Ackoff no presentó la jerarquía gráficamente, también se le atribuye su representación como una pirámide.

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. 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. En 1994, Nathan Shedroff presentó la jerarquía DIKW en un contexto de diseño de información.

Jennifer Rowley señaló en 2007 que, hasta esa fecha, había "pocas referencias a la sabiduría" en los debates sobre el DIKW en los libros de texto universitarios publicados, y que, en ocasiones, ella no incluía la sabiduría en su propio debate sobre su investigación. Mientras tanto, el extenso análisis de investigación primaria de Chaim Zins, que conceptualiza los datos, la información y el conocimiento en ese mismo año, no hace ningún comentario explícito sobre la sabiduría, aunque las citas incluidas por Zins sí hacen mención del término (por ejemplo, Dodig-Crnković, Ess y Wormell citados allí).

En 2013, Baskarada y Koronios intentaron realizar una revisión relativamente exhaustiva de las definiciones de los componentes individuales hasta ese momento.

En el contexto de los modelos de tipo DIKW, los datos se conciben, según la formulación de Zins de 2007, como compuestos de símbolos o signos que representan estímulos o señales que, en palabras de Rowley (en 2007), "no sirven de nada hasta que... estén en una forma utilizable (es decir, relevante)". Zeleny caracterizó esta característica no utilizable de los datos como "no saber nada".

En 2007, la opinión era que, en algunos casos, los datos se entienden como referencias no sólo a símbolos, sino también a señales o estímulos a los que se refieren dichos símbolos, lo que Zins denomina "datos subjetivos". Por otra parte, para Rowley, los "datos universales" son "el producto de la "observación", mientras que los datos subjetivos son las observaciones. Esta distinción suele quedar oculta en las definiciones de datos en términos de "hechos".

En la formulación inicial de la jerarquía de Henry, los datos se definían simplemente como "simplemente hechos en bruto". Los textos intermedios definen los datos como "fragmentos de hechos sobre el estado del mundo" y "hechos materiales", respectivamente. Rowley, a raíz de su estudio de 2007 sobre las definiciones de DIKW que se dan en los libros de texto, caracteriza por separado 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". Cleveland no incluye un nivel de datos explícito, pero define la información como "la suma total de... hechos e ideas".

En la medida en que los hechos tienen como propiedad fundamental ser verdaderos, tener realidad objetiva o ser verificables 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 en el modelo DIKW.

En el dominio subjetivo, según el trabajo de Zins de 2007, los datos se conciben como "estímulos sensoriales que percibimos a través de nuestros sentidos" o "lecturas de señales", incluidas "lecturas sensoriales y/o de luz, sonido, olor, gusto y tacto". Otros han argumentado que lo que Zins llama datos subjetivos en realidad cuentan como un nivel de "señal" (como lo había hecho Boulding), que precede a los datos en la cadena DIKW.

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" (por ejemplo, Harmon, citado por Zins)

El significado de los estímulos sensoriales también puede considerarse como datos subjetivos; como afirmó Zins en 2007, la información

es el significado de estos estímulos sensoriales (i.e., la percepción empírica). Por ejemplo, los ruidos que escucho son datos. El significado de estos ruidos (Por ejemplo., un motor de coche en funcionamiento) es información. Sin embargo, hay otra alternativa en cuanto a cómo definir estos dos conceptos, que parece incluso mejor. Los datos son estímulos sensoriales o su significado (i.e., la percepción empírica). En consecuencia, en el ejemplo anterior, los ruidos fuertes, así como la percepción de un motor de coche en funcionamiento, son datos.

Asimismo, según el trabajo de Zins, los datos subjetivos, si se los entiende de esta manera, serían comparables al conocimiento por contacto, en cuanto que se basan en la experiencia directa de los estímulos; sin embargo, a diferencia del conocimiento por contacto, como lo describen Bertrand Russell y otros, el dominio subjetivo "no está relacionado con... la veracidad".

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 la visión de Zins de 2007 de los datos subjetivos (con o sin significado), los datos se definen de manera bastante consistente para incluir "símbolos" o, según Zins, "conjuntos de signos que representan estímulos o percepciones empíricas", en palabras de Rowley (escrito en ese mismo año), de "una propiedad de un objeto, un evento o de su entorno". Los datos, en este sentido, como los describe Liew, igualmente en 2007, son "símbolos registrados (capturados o almacenados)", incluyendo "palabras (textuales y/o verbales), números, diagramas e imágenes (fijas y/o de 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".

La versión de Boulding de los modelos de tipo DIKW nombró explícitamente el nivel por debajo del nivel de información mensaje, lo que lo distingue de un nivel de señal subyacente. Debons y sus colegas invierten esta relación, identificando un nivel de símbolo explícito como uno de los varios niveles subyacentes a los datos.

Zins sostiene en el mismo trabajo 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 en lugar de como significados y sus bloques de construcción".

"Clásicamente", afirma el texto de Gamble de 2007, "la información se define como datos que están dotados de significado y propósito". En el contexto de DIKW, tal como lo presentó Rowley en 2007, la información cumple con la definición de conocimiento por descripción ("la información está contenida en las descripciones"), y se diferencia de los datos en que es "útil". En sus palabras, "la información se infiere de los datos" en el proceso de responder preguntas interrogativas (por ejemplo, "quién", "qué", "dónde", "cuántos", "cuándo" de Ackoff), lo que hace que los datos sean útiles para "tomar decisiones y/o actuar".

Rowley, después de su revisión de 2007 de cómo se presenta el DIKW en los libros de texto, 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 separada de Rowley de las definiciones de Ackoff, donde "[l]a diferencia entre datos e información es estructural, no funcional".

En su formulación de la jerarquía, Henry definió la información como "datos que nos cambian", siendo esta una distinción funcional, más que estructural, entre datos e información. Mientras tanto, Cleveland, que 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".

El educador estadounidense Bob Boiko es más ambiguo y define la información sólo como "un hecho".

La información puede concebirse en los modelos de tipo DIKW como universal, según el escrito de Zin en 2007, existiendo como símbolos y signos; subjetiva, el significado al que se asocian los símbolos; o ambas cosas. Los ejemplos de información como símbolo y significado, según el análisis de Zin basado en el trabajo de otros, incluyen:

• American information scientific La caracterización de la información de Anthony Debons como representa "un estado de conciencia (consciencia) y las manifestaciones físicas que forman", tales que "[i]nformación, como fenómeno, representa tanto un proceso como un producto; un estado cognitivo/afectivo, y el contraparte físico (producto de) el estado cognitivo/affectivo".
• La descripción de la información del científico danés Hanne Albrechtsen como "relacionado con el significado o la intención humana", ya sea como "el contenido de bases de datos, la web, etc." (italics añadidos) o "el significado de las declaraciones tal como están destinadas por el altavoz / escritor y entendido / entendido por el oyente / lector."

Zeleny describía anteriormente la información como "saber qué", pero desde entonces ha refinado esta definición 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.

Los filósofos estadounidenses John Dewey y Arthur Bentley, en su libro de 1949 Knowing and the Known, sostuvieron que el "conocimiento" es una "palabra vaga" y presentaron una visión, distinta pero que prefiguraba los modelos de tipo DIKW, que esbozaba diecinueve "guías terminológicas". Otras definiciones pueden referirse a la información que ha sido procesada, organizada o estructurada de alguna manera, o que se ha aplicado o puesto en acción. Como tal, el componente de conocimiento de los modelos de tipo DIKW se entiende generalmente como un concepto elusivo y difícil de definir. Asimismo, las definiciones de conocimiento de quienes estudian los modelos de tipo DIKW difieren de las utilizadas por la epistemología.

Según Rowley, en un artículo de 2007, la visión del DIKW es que "el conocimiento se define con referencia a la información". Zins, también en un artículo de 2007, ha sugerido que el conocimiento, al ser subjetivo en lugar de universal, no es objeto de estudio en la ciencia de la información, y que a menudo se define en términos proposicionales, mientras que Zeleny ha afirmado que capturar el conocimiento en forma simbólica es convertirlo en información, es decir, que "todo conocimiento es tácito".

"Una de las definiciones más frecuentemente citadas" del conocimiento recoge 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 marco para evaluar e incorporar nuevas experiencias e información. Se origina y se aplica en las mentes de los conocedores. En las organizaciones a menudo se incrusta no sólo en documentos y repositorios, sino también en rutinas, procesos, prácticas y normas organizativas.

Reflejando la descripción de la información como "datos organizados o estructurados", el conocimiento se describió, a partir de 2007, como:

• "síntesis de múltiples fuentes de información con el tiempo"...
• "organización y procesamiento para transmitir comprensión, experiencia [y] aprendizaje acumulado"... o
• "una mezcla de información contextual, valores, experiencia y reglas".

Una de las definiciones de conocimiento de Boulding había sido "una estructura mental" y Cleveland describió el conocimiento como "el resultado de que alguien aplique el fuego refinador a [la información], seleccionando y organizando lo que es útil para alguien". Un texto de 2007 describe el conocimiento como "información conectada en relaciones".

Zeleny define el conocimiento como "saber cómo" (es decir, conocimiento procedimental), y también "saber quién" y "saber cuándo", cada uno obtenido a través de la "experiencia práctica". "El conocimiento... genera a partir del trasfondo de la experiencia un conjunto coherente y autoconsistente de acciones coordinadas". Además, sosteniendo implícitamente que la información es descriptiva, Zeleny declara que "el conocimiento es acción, no una descripción de la acción".

Ackoff, asimismo, describió el conocimiento como la "aplicación de datos e información", que "responde a preguntas del tipo 'cómo'", es decir, en la visión de Rowley, "saber cómo".

Mientras tanto, como describió Rowley en 2007, se encontró que los libros de texto que tratan sobre DIKW describen el conocimiento de diversas maneras en términos de experiencia, habilidad, pericia o capacidad, por ejemplo como

• "estudio y experiencia"...
• "una mezcla de información contextual, opinión experta, habilidades y experiencia"...
• "información combinada con comprensión y capacidad"... o
• "percepción, habilidades, entrenamiento, sentido común y experiencia".

Los empresarios James Chisholm y Greg Warman, escribiendo ese mismo año, caracterizaron el conocimiento simplemente como "hacer las cosas bien".

En las opiniones de Rowley de 2007, el conocimiento puede describirse como "estructuración de creencias" e "internalización con referencia a marcos cognitivos". Una definición dada por Boulding para el conocimiento fue "la percepción subjetiva del mundo y el lugar que uno ocupa en él", mientras que Zeleny dijo que el conocimiento "debería referirse a la distinción que hace un observador de "objetos" (totales, unidades)".

Zins, asimismo, escribió en 2007 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. Boiko parece hacerse eco de este sentimiento, en su afirmación de que "el conocimiento y la sabiduría pueden ser información".

En el ámbito subjetivo, según el trabajo de Zins de 2007, el conocimiento es

un pensamiento en la mente del individuo, que se caracteriza por la creencia justificable del individuo que es verdad. Puede ser empírico y no empírico, como en el caso del conocimiento lógico y matemático (Por ejemplo., "todo triángulo tiene tres lados"), conocimiento religioso (Por ejemplo., "Dios existe"), conocimiento filosófico (Por ejemplo."Cogito ergo sum"), y similares. Tenga en cuenta que el conocimiento es el contenido de un pensamiento en la mente del individuo, que se caracteriza por la creencia justificable del individuo que es verdad, mientras que "conocer" es un estado mental que se caracteriza por las tres condiciones: (1) el individuo cree que es verdad, (2) S/él puede justificarlo, y (3) Es verdad, o [parece] ser verdad.

La distinción 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".

Aunque se la suele incluir como un nivel en los modelos de tipo DIKW, Rowley señaló en 2007 que, en las discusiones sobre los modelos de tipo DIKW, "hay una referencia limitada a la sabiduría". Boiko parece haber descartado la sabiduría, caracterizándola como "no material".

Ackoff se refiere a la comprensión como una "apreciación del 'por qué'", y a la sabiduría como una "comprensión evaluada", donde la comprensión se postula como una capa discreta entre el conocimiento y la sabiduría. Adler también había incluido anteriormente un nivel de comprensión, mientras que otros autores han descrito la comprensión como una dimensión en relación con la cual se traza el DIKW.

Cleveland describió la sabiduría simplemente como "conocimiento integrado, información que se vuelve superútil". Otros autores han caracterizado la sabiduría como "saber qué hacer correctamente" y "la capacidad de tomar decisiones y juicios sólidos aparentemente sin pensar". La sabiduría implica utilizar el conocimiento para el bien mayor; por eso, se la describe como algo más profundo y exclusivamente humano, y requiere un sentido del bien y del mal, de lo correcto y lo incorrecto, de lo ético y lo no ético.

Zeleny describió la sabiduría como "saber por qué", pero luego refinó sus definiciones para 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"). Y, como señaló Nikhil Sharma, Zeleny ha defendido la existencia de un nivel más allá de la sabiduría, denominado "iluminación".

Rafael Capurro, filósofo radicado en Alemania, sostiene -según la descripción de Zins de 2007- que los datos son una abstracción, que la información se refiere al "acto de comunicar significado" y que 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". Como tal, cualquier impresión de una jerarquía lógica entre estos conceptos "es un cuento de hadas".

Una objeción que plantea Zins: si bien el conocimiento puede ser un fenómeno exclusivamente cognitivo, la dificultad de señalar un hecho dado como información o conocimiento, pero no ambos, hace que los modelos de tipo DIKW no sean viables, por ejemplo, pregunta

es la famosa ecuación de Albert Einstein "E = mc²" (que está impreso en mi pantalla de computadora, y está definitivamente separado de cualquier mente humana) información o conocimiento? ¿Es "2 + 2 = 4" información o conocimiento?

Alternativamente, en el análisis de Zins de 2007 que hace referencia a Roberto Poli, la información y el conocimiento podrían considerarse sinónimos. 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 de ciencias de la información", tienen significados abiertos a distintas definiciones. Rowley, en su discusión de 2007, se 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".

La teoría del procesamiento de la información sostiene que el mundo físico está hecho de información en sí misma. 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 equivocación. 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 en el que critica 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 conocimientos débiles y que la sabiduría es la "posesión y el uso de un amplio conocimiento práctico".

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". Señala que existe una discontinuidad entre los Datos y la Información (que se almacenan en las 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".

• La taxonomía de Bloom – Sistema de clasificación en la educación
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• Ciclo de inteligencia – Estadios de procesamiento de información de inteligencia
• Escalera de la inferencia – Modelo metafórico de cognición y acción por Chris Argyris
• Modelo de complejidad jerárquica – Marco para determinar qué tan complejo es un comportamiento
• La jerarquía de las necesidades de Maslow – Teoría de la psicología del desarrollo, un gráfico similar en el campo de la psicología
• pirámide invertida (periodismo), una metáfora utilizada por periodistas y escritores para priorizar y estructurar la información más destacada e información importante sobre información general

• Hola, Jonathan (diciembre de 2004). "Los datos, la información, el conocimiento, la cadena de la sabiduría: el enlace metafórico" (PDF). Archivado desde el original (PDF) el 2 de diciembre de 2007. Retrieved Octubre 2, 2016.