知识计量是以整个人类知识体系为对象，运用对象分析和计算技术对社会的知识（生产、流通、消费、累积和增殖等）能力和知识的社会关系（组织形式、协作网络、社会建制等）进行综合研究的一门交叉学科，是正在形成的知识科学中的一门方法性的分支学科。

知识计量学是以知识为研究对象的，因此对知识的界定显得非常重要。知识是人类社会的重要财富，也是推动人类社会发展的重要因素。因此对知识的研究很早就有，很多知名学者都对知识进行了定义。

——知识是可应用于解决问题的有组织信息(Woolf，1980)

——知识是经过组织与分析的信息，因此可以令人了解与应用于解决问题或决策(Turban，1992)

——知识由下列的元素组成:事实与信念、观点与概念、评断与期望、方法论与实际技能(Wiig，1993)

——知识是一整套被评估为是正确与真实的，因此用来引导人类思想、行为及沟通的洞察能力、经验以及流程

——知识是对于数据与信息的评断与整理，藉以主动引发绩效产生、问题解决、决策、学习与教导等能力(Beckman，1997)

——Leonard2Barton(1995)以知识基础的观点定义核心能力(core competency)，并将组织核心能力分为四个构面，它们分别是:(1)员工的知识与技能(employee knowledge and skill):包括了科学知识、产业特有的知识、及公司专属知识。(2)技术系统(physical system):代表了许多工作上可使用的信息与程序，可能包含软件、硬件与仪器，主要是由过去许多组织成员的知识，所逐渐累积而编纂成的。(3)管理系统(managerial system):组织化的日常资源累积与调度管理，这些管理系统创造了知识取得和流通的管道。

(4)价值观和规范(value and norm):根植于公司对人性的假设，以及创始人的价值观。价值观和规范决定员工应追求和培育何种知识，以及何种知识创造的活动可被容许和鼓励。

虽然这四个构面的某些层面易为外人所模仿吸收，但是整个系统之间的联系和加乘效果，却难以被转移或模仿，而这正是公司的策略优势所在。

——Harris(1996)将知识定义为:知识是信息、文化脉络以及经验的组合。其中，文化脉络为人们看待事情时的观念，会受到社会价值、宗教信仰、天性以及性别等影响;经验则是个人从前所获得的知识;而信息则是在数据经过储存、分析以及解释后所产生的，因此信息具有实质内容与目标。知识之所以在数据与信息之上，是因为它更接近行动，它与决策相关。

——Zack(1999)知识是我们从信息中所组成基本的信仰与标准，知识可以分成两种，一种是事务(thing)，被储存与使用;另一种是程序(process)，是了解与行动同时发生的。对此定义，似乎说明了知识是为行动或决策做好先备条件。

——知识是一种藉由分析信息来掌握先机的能力，也是开创价值所需要的直接材料。

——在知识管理的领域中，知识指的是具有资产价值的知识，系限定在对公司经营有益的范围之内。

从以上定义中我们可以总结出知识的几个重要特征:(1)知识的实用性。并不是任何信息都可以称作是知识，知识必须具有实用性，必须是能够解决解决问题的。可以是某些学术领域的问题，也可是是生产实践中的问题，所以我们常称知识为“有用的信息”。我们生活在一个信息泛滥的世界里，但知识却是匮乏的。(2)知识的价值性。知识能够创造价值，这已经是毋庸置疑的事实了。当今的时代又称为“知识经济时代”，知识就是力量，知识就是财富，知识可以直接或间接地应用于生产活动从而创造社会价值。(3)知识的动态性。知识与人类活动是密切相关的，知识也常常蕴含在人类活动的过程中，人类的创新活动中就产生了知识。因此我们不该把知识仅仅理解为是一种人类创造的成果，也应该理解为一个动态的过程。了解了知识的定义和一些基本的特点，是进行知识计量的基础。对如何进行知识计量具有指导意义。

知识计量学研究的对象是知识，在微观层次上，我们是对知识进行计量。但是在我们生活的宏观世界中，知识可能有不同的表现形式。例如一种公认的分类是把知识分为隐性知识和显性知识。显性知识是用能用文字记录的知识，而隐性知识是存在于人脑中的知识。知识具有动态性，总是与人类的活动密切相关，因此知识与人类活动所产生的组织、社会等是密切相关的。针对这些特点，知识计量的对象在宏层次上可是分为，对知识成果的计量和对人的计量。对知识成果的计量可以是对文献的知识计量、对某项发明成果的知识计量等等，对人的计量可以是对个人的知识创造贡献及潜力的计量，对一个组织、社会知识创新度的计量。

知识计量对人的依赖性。知识计量是针对知识单元的，计量对象更加广泛，包括文献、 网页及各种能提取出知识的信息形式，知识的定义和特性也说明，知识是抽象的，有时候甚至没有具体形式的载体，这无疑给知识计量增加了难度。知识计量人员对知识认知程度的不同可能会造成对知识计量的结果也不同。知识计量人员不仅要具有数学、统计学、计算机技术等方面的知识，也需要具有专业知识、具有敏锐的洞察力、判断力。

知识计量体现了“量变导致质变”。以文献为例，单独的一篇文献可能没有特别引起人们特别地关注，它所包含的知识量也是非常小的，但是若同时又给出与这篇文献相关的其他文献，并且这些文献的关联能够揭示出某种人类未知的知识，那么这些文献的知识量增加了，比单独的文献知识量都要大。但是如何才能找到与文献相关的其他文献，并且能够揭示出某种未知的知识，是重点也是难点。

知识计量的时效性。知识是有用的信息，我们更多地把知识与人类创新结合起来，知识不仅要有用，而且要体现出其创新性。人类社会是不断发展的，多知识随着人类认知的提高慢慢转变成常识或是一些不重要的东西，我们说其知识含量随时间是在下降的。而有些时候则不然，很多科学家在其生前的一些研究成果都没有得到高度的重视，在其去世若干年后，其研究成果的重要性才被后人发现，在这种情况下 ,知识量是随着时间而增加的。

一个学科的兴起与人类活动需求是密切相关的，知识计量学的兴起也一样。随着人们对知识的需求的加深和对知识研究的深入，迫切地需要一个评价标准，可以对知识进行有效的计量，进而进行知识评估。知识计量的作用主要有：对知识产品的合理定价，长久以来，知识产品的定价就是一个备受争议的问题，如果能对产品的知识含量进行定量的测度，能在知识产品的定价上提供一定的依据；知识资源的有效流通和分配，知识也是一种资源，如果能对知识资源进行有效计量，也能像物质资源一样有效地进行流通和分配了；衡量社会进步的程度，对社会知识水平的计量是衡量一个社会进步程度的重要指标；对知识创造者贡献的评价，知识是由人创造的，知识对社会的贡献有多大，知识创造者对社会的贡献就有多大，我们应该对知识创造者的贡献予以肯定并予以适当的奖励，对一个知识创造者的知识进行计量也是对知识创造者贡献的评价。

知识的特点要求知识计量方法也具有与之相应的特点，知识计量应该分为知识的发现和知识测度两个方面。

——知识的发现。知识比文献和信息更为抽象 ,知识可能是隐含在人类活动中的 ,或是隐含在大量的信息中的。因此对知识计量首先要发现知识。发现知识的技术方法有： (1) 数据挖掘技术。数据挖掘技术用于从大量的数据中发现隐含的有用知识。是近年来计算机技术的一个研究热点问题。数据挖掘主要应用遗传算法、神经网络算法等。(2) 专家法。专家识别也是发现知识的一个重要方法，对某一学科有深入研究的专家，往往具有敏锐的洞察力，能够识别出重要的研究成果，并予以重视。(3) 其他计量学方法。知识计量学是对其他计量学的深化研究，文献计量学、科学计量学的研究方法和研究成果可以作为知识计量学的基础。文献计量学、科学计量学方法往往也能发现和预测一些重要的研究成果和方向。

——知识的测度。发现了知识以后 ,接下来就是对知识进行有效测度。知识的评价方法是近年来专家学者研究的一个热点问题。对知识的测度要将定量和定性方法相结合。测度人员不仅需要有相关专业的专业知识，还要具备数学、统计学知识和应用能力，同时能应用先进的计算机方法。