Gary Klein 等人从人机交互（特别是以人为中心的计算）的视角，对意义建构的相关文献进行了回顾。他们指出，这个术语的含义已变得相当宽泛模糊，而且人们所构想的各种解决方案，是否真正有助于解决人们在现实中遇到的问题，也远未明确。
他们提供了一个很有用的定义：
意义建构是一个有动机的、持续的过程，旨在理解事物间的关联（人、地、事皆可），从而预测其发展轨迹并有效行动。
在这个定义下，像「数据融合」和「自动假设推断」这类解决方案是否真的有帮助，就远非明朗了。
他们提出了意义建构的多种功能，其中许多让我深有同感：
- 它满足了我们==去理解的需求或驱动力==。
- 它帮助我们==检验并提升既有解释的合理性，并对明显的反常现象作出解释==。一个解释是否讲得通，取决于进行意义建构的人本身。「解释」并非陈述的固有属性，而是人、情境与知识三者互动的结果。
- 它常常是对过往事件的回顾性分析。它==澄清了过去==，但并非使其全然明朗（即被完全理解）。
- 它==预见了未来==。这使得行动成为可能，尽管未来仍不确定。它帮助我们调集资源、预见困难、察觉问题并意识到潜在的忧患。
- 它并非是对某个解释的简单选择，而是一个==在多种合理的解释之间进行权衡的过程==。
- 它引导着我们对信息的探索。
- 它==常常是一种旨在促进达成共识的社交活动==，而不仅仅是个人行为。
意义建构[1]是一个{有动机的、持续的过程}，旨在{理解事物间的关联}，从而{预测其发展轨迹并有效地行动}。
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Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 gemini-2.5-pro，校对 Jarrett Ye
原文：Klein, G., Moon, B., & Hoffman, R. R. (2006). Making Sense of Sensemaking 1: Alternative Perspectives. IEEE Intelligent Systems, 21(4), 70–73