Подходы к оценке информации — Информация

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ИНФОРМАЦИИ


Понятие информации. Подходы к оценке информации

Любая деятельность человека основывается на информации. В се­редине XX века в результате социального и научно-технического про­гресса ее роль возросла. Произошло лавинообразное нарастание массы различной информации, получившее название «информационного взры­ва». Возникла потребность в создании более эффективных средств обработки информации, что подразумевало применение научного под­хода. Информация, ее свойства стали объектом пристального внимания исследователей. Изменилась трактовка этого понятия. Во-первых, оно стало включать не только обмен сведениями между человеком и человеком, но также между человеком и автоматом, автоматом и авто­матом; обмен сигналами в животном и растительном мире. В науке появилось целое направление — кибернетика.

Кибернетика (от греч. kybernao правлю рулем, управляю) — наука об управлении, связи и переработке информации. Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые киберне­тические системы. В общей (или теоретической) кибернетике такие системы рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе. Высокий уровень абстракции позволяет кибер­нетике находить общие методы подхода к изучению систем качествен­но различной природы, например технических, биологических и даже социальных.

С точки зрения кибернетики управление — это процесс целенаправ­ленной обработки информации.

Во-вторых, была предложена количественная мера информации, что привело к созданию теории информации.

Согласно Большой Советской Энциклопедии, информация (от лат. information — разъяснение, наложение) (веления, передаваемые од­ними людьми другим людям устным, письменным или каким-либо другим способом (например, с помощью условных сигналов, с исполь­зованием технических средств и т.д.), а также сам процесс передачи или получения лих сведений.

Дадим определение информации.

Информация сведения об окружающем мире (объектах, явлени­ях, событиях, процессах и Т.Д.), уменьшающие имеющуюся степень неопределенности, отчужденные от их создателя и славшие сообще­ниями, которые можно воспроизводить путем передачи людьми уст­ным, письменным или другим способом.

В этом определении важно выделить следующее:

информация     это не любые сведения, а нечто новое, уменьша­ющее имеющуюся неопределенность;

информация существует отдельно ОТ ее создателя;

информация является сообщением, так как она выражена на определенном языке в виде знаков;

сообщение может быть сохранено в виде записи на материальном
носителе информации.

Для оценки количества информации применяются различные под­ходы, среди которых можно выделить статистический, семантический и прагматический.

Статистический подход реализуется в теории информации. Его осно­воположником считается Клод Шеннон, опубликовавший в 1948 году свою математическую теорию связи.

Согласно К. Шеннону, количество информации намеряется вели­чиной уменьшения неопределенности состояния системы после полу­чения информации. Количественно выраженная неопределенность со­стояния получила название энтропии. При получении информации снижается энтропия системы.

К моменту приема информации ее получатель имеет некоторые априорные сведения о системе X. Оставшаяся неосведомленность яв­ляется для него мерой неопределенности состояния — энтропией сис­темы. Обозначим априорную энтропию системы X через Н(Х). После приема сообщения получатель приобрел дополнительную информацию 1(Х), уменьшившую его начальную неосведомленность так. что апостериорная неопределенность состояния системы стала Н'(Х). То­гда количество информации 1 может быть определено как 1(Х)=Н(Х)-Н'(X). Другими словами, количество информации измеряется умень­шением неопределенности состояния системы. Недостатком статисти­ческого подхода к определению количества информации является то, что он практически не учитывает семантического аспекта информа­ции (то есть ее смысла, содержания).

Семантический подход является трудно формализуемым. В науке он еще до конца не определен.

Наиболее часто для измерения смыслового содержания информа­ции используется тезаурусная мера, предложенная К). И. Шнейдером.

Тезаурус (от греч. thesaurus сокровище, сокровищница) — это совок­упность смысловыражающих единиц языка с заданной системой семантических отношений. Первоначально тезаурус рассматривали как одноязычный словарь, в котором семантические отношения определяются группировкой слов по тематическим рубрикам. Концепция тезаурусного метода состоит в том, что для восприятия информации ее полу­чатель должен обладать определенным запасом знаний (тезаурусом).

Если индивидуальный тезаурус получателя S отражает его знания о данном предмете, то количество информации I, содержащееся в некотором сообщении, можно оценить степенью изменения ЭТОГО тезау­руса, произошедшего посте приема сообщения. Таким образом, количе­ство информации I нелинейно зависит от состояния индивидуального тезауруса пользователя. Несмотря на то, что смысловое содержание сообщения S постоянно, получатели, имеющие разные тезаурусы, бу­дут получать неодинаковое количество информации. Если индивиду­альный тезаурус получателя информации близок к нулю S 0, то в этом случае и количество воспринятой информации равно нулю I = 0 (получатель не понимает сообщения). Примером такой ситуации может быть прослушивание сообщения на языке, которым получатель не владеет.

Количество информации I в сообщении также будет равно нулю, если получатель информации абсолютно все знает о предмете. В та­ком случае сообщение не дает ему ничего нового.

Между ЭТИМИ полярными значениями тезауруса пользователя су­ществует некоторое оптимальное значение S , при котором количе­ство информации I, извлекаемое из сообщения, становится для полу­чателя максимальным.

В прагматическом подходе количество информации рассматрива­ется с точки зрения достижения получателем поставленной цели. Под­ход основывается на статистической теории Шеннона и рассматрива­ет количество информации как Приращение вероятности достижения цели.

Популярные статьи

 

БАНКИ ДАННЫХ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ
ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ВИДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ АЛГОРИТМОВ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОФИСА
КОМПЛЕКСНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ
КОМПОНЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЗАЦИИ ОФИСА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАБОЧЕЕ МЕСТО СПЕЦИАЛИСТА
ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАТИЗАЦИИ
ПОНЯТИЕ МУНИЦИПАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 
РЕЖИМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
ФУНКЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ
МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
ПРАВИЛА ЗАЩИТЫ ОТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ВИРУСОВ
ДОКУМЕНТАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
ПРОТОКОЛЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
ДЕСТРУКТИВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ВИРУСОВ
КЛАССИФИКАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ, ЛОГИЧЕСКАЯ И ФИЗИЧЕСКАЯ МОДЕЛИ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДГОТОВКИ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
ДИАЛОГОВЫЙ РЕЖИМ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ