camiです。

これはその通りだと思います。

Evernoteの講習会が開かれており、そのまとめブログを眺めることもあるのですが、整理をするなら「複雑な工夫」が必要になっているという印象を受けます。
複雑な工夫をせずに、自然にできるのが理想なんですが、数学的に否定されてしまっていると…。

私事になりますが、Piggydbを使って、「整理」と「学習」できたと感じられたことを一つ。

私には現在、要介護の身内がいます。
金銭的な問題も抱えています。
そして私自身も病院通いの生活です（以前、なかなかコメントしにくいと言ったのはこれが原因でした…）。

まず、一つの問題を解決しようと、対処方法、参考資料などを集めていきました。
そうしているうちにタグフラグメントが浮き出てきて、ある程度の形になりました（「問題の整理」）。
それを、現在抱えている各問題に対して行ったところ、共通するフラグメントが見つかりました。
「もしかしたらこれが核になるかもしれない」と思い、それをまたタグフラグメント化して、付近のフラグメントにタギングしていくと、解決の糸口が見えてきました。
そうこうしているうちに「自分を守りつつ介護する方針」が立ちました。

これはPiggydbのおかげです。
非常に感謝しております。

…で、この流れこそが「整理に対する恣意性」と「学習」ということでいいのでしょうか？

ただ、それはもしかしたら「同時期に複数の問題を抱えていた」という認識があったからこそできたのかもしれません。
たとえば各問題が別々の時期に発生し、時系列として遠く離れたフラグメントからヒントを得なければならない状況だと、この方針を見つけ出せなかった可能性もあります。

結局のところ、そういう関連性を見つけ出すのは脳内の作業です。
そう考えると、距離の大きなフラグメント同士の関連に気付くためには、やっぱり大局的な視点が欲しい気がします。
タグフラグメントを駆使するにしても、タグフラグメントの量自体が増えすぎるという問題も発生しますし。

情報の量と視認性はトレードオフの関係になるわけで、難しい問題なんですよね。