Aplikasi Personal Knowledge Management (PKM) seperti Obsidian , Things , dan Readwise Reader telah merevolusi cara kita menangkap dan mengorganisir informasi. Namun masalah yang berkembang telah muncul: alat-alat digital ini menjadi lubang hitam di mana informasi berharga menghilang ke dalam koleksi yang luas, tidak pernah terlihat lagi. Komunitas PKM kini secara aktif mengembangkan solusi kreatif untuk menghidupkan kembali pengetahuan mereka yang terlupakan.
Aplikasi PKM Populer yang Disebutkan:
- Obsidian (pencatatan)
- Things (manajemen tugas)
- Drafts (tangkapan cepat)
- Readwise Reader (RSS dan baca-nanti)
- Raindrop (penanda dan pengarsipan)
Tantangan Pemunculan Kembali Informasi
Masalah inti bukanlah tentang menangkap informasi - aplikasi PKM modern unggul dalam hal itu. Masalahnya terletak pada penemuan kembali apa yang telah Anda simpan. Pengguna melaporkan memiliki ribuan catatan, bookmark, dan tugas yang tidak aktif dalam sistem mereka, menciptakan kecemasan daripada produktivitas. Tidak seperti layanan streaming seperti Spotify yang secara aktif menyarankan konten dari perpustakaan Anda, aplikasi PKM biasanya memerlukan pencarian manual melalui data yang terakumulasi selama bertahun-tahun.
Tantangan ini telah memicu diskusi signifikan di antara para penggemar PKM , dengan banyak yang berbagi frustrasi serupa tentang pengetahuan digital mereka yang menjadi tidak dapat diakses dari waktu ke waktu. Komunitas menyadari bahwa manajemen pengetahuan yang efektif memerlukan input dan keterlibatan kembali secara teratur dengan informasi yang tersimpan.
Solusi yang Didorong Komunitas Muncul
Pengguna PKM tidak menunggu solusi resmi. Mereka membangun alat dan alur kerja mereka sendiri untuk melawan masalah penguburan informasi. Pendekatan populer termasuk skrip kustom yang memunculkan bookmark dan artikel acak, mirip dengan layanan StumbleUpon lama. Yang lain menggunakan sistem penandaan hierarkis yang dikombinasikan dengan ekstensi pencarian khusus untuk menavigasi basis pengetahuan mereka dengan lebih efektif.
Pengguna Obsidian menjadi sangat kreatif, mengembangkan template catatan harian dengan peta konten dinamis, kueri dataview otomatis yang menunjukkan catatan terkait, dan strategi penautan yang ekstensif. Beberapa mengandalkan fitur catatan acak yang sederhana namun efektif, mengklik melalui beberapa catatan selama sesi tinjauan reguler.
Saya menggunakan tag hierarkis dan ekstensi Omnisearch untuk pemunculan kembali dan saya tidak memiliki keluhan.
Solusi Komunitas untuk Memunculkan Kembali Informasi:
- Skrip khusus untuk memunculkan konten secara acak ( StumbleDrop , StumbleWise )
- Sistem penandaan hierarkis dengan ekstensi pencarian khusus
- Template catatan harian dengan peta konten dinamis
- Query dataview otomatis yang menampilkan catatan terkait
- Sesi tinjauan "catatan acak" secara berkala
- Strategi penautan dua arah yang ekstensif
Perdebatan Pembelajaran vs Penyimpanan
Perpecahan menarik telah muncul dalam komunitas antara mereka yang melihat aplikasi PKM sebagai alat pembelajaran versus sistem penyimpanan murni. Beberapa pengguna mengadvokasi penggabungan PKM dengan sistem pengulangan berjarak seperti Anki , dengan berargumen bahwa sekadar menulis catatan tidak sama dengan belajar. Mereka menyarankan menggunakan PKM untuk materi referensi sambil mengandalkan sistem memori khusus untuk informasi yang ingin mereka pertahankan dalam jangka panjang.
Yang lain merangkul filosofi melepaskan, menerima bahwa beberapa catatan akan secara alami memudar menjadi ketidakjelasan saat minat berkembang. Pendekatan ini memperlakukan sistem PKM sebagai alat berpikir dinamis daripada mekanisme pengambilan komprehensif, mirip dengan bagaimana sosiolog terkenal Niklas Luhmann mengelola sistem catatan berbasis kertas yang berpengaruh.
Fitur PKM yang Diinginkan:
- Saran catatan kontekstual berdasarkan tulisan saat ini
- Tampilan "Hari ini dalam sejarah" yang menunjukkan catatan masa lalu
- Pemunculan kembali konten bertenaga AI menggunakan embeddings
- Catatan yang mirip dengan konten yang baru dibuat/diedit
- Notifikasi catatan yang sudah lama tidak aktif
- Pengelompokan catatan berdasarkan sentimen atau algoritma
Masa Depan Manajemen Pengetahuan Cerdas
Diskusi mengungkapkan peluang pasar yang jelas bagi pengembang PKM . Pengguna menginginkan fitur seperti saran catatan kontekstual, tampilan hari ini dalam sejarah, dan pemunculan konten bertenaga AI . Beberapa pengembang sudah merespons - alat baru muncul yang memecah catatan menjadi fakta dan entitas, menggunakan embedding untuk memunculkan koneksi berdasarkan konsep individual daripada kesamaan teks penuh.
Solusi kreatif komunitas menunjukkan baik urgensi masalah ini maupun potensi untuk pendekatan yang lebih canggih. Saat model AI lokal menjadi lebih mudah diakses, impian sistem manajemen pengetahuan yang benar-benar cerdas yang dapat memahami konteks dan secara otomatis memunculkan informasi yang relevan mungkin akhirnya menjadi kenyataan.
Referensi: PKM apps need to get better at resurfacing information