6.2. Мониторинг развития информационного общества

Задачи и направления мониторинга

В условиях новой экономики значительно изменилась роль государства в модернизации общества. Государство не может руководить действиями всех непосредственных исполнителей; оно может лишь создавать благоприятную обстановку для тех мероприятий, которые представляются уместными. Для того чтобы действия, способствующие реализации Программы, были разумными и своевременными, необходимо наличие полной оперативной информации о ходе ее выполнения и последствиях информатизации. В связи с этим особое значение приобретает проблема мониторинга развития информационного общества.

Задачей мониторинга является объективная, очищенная от эмоций оценка сложившейся ситуации в каждой сфере информатизации, на каждом ее этапе. Формирование системы мониторинга развития информационного общества предполагает создание:

• средств сбора, транспортировки и хранения данных;

• средств верификации, выявления закономерностей и прогнозирования;

• средств структуризации и анализа данных.

Любая система мониторинга включает две основные подсистемы:

• сбора, транспортировки и хранения первичных данных;

• обработки данных, обеспечивающей решение задач верификации данных, анализа и прогнозирования.

Подсистемы первого вида являются более или менее стандартными и широко используются в различных областях. Пользователи таких подсистем собирают огромные объемы информации, как правило, плохо используемой ввиду невозможности их анализа за приемлемое время без использования средств автоматизации. Собираемая информация может быть противоречивой и неполной, кроме того, она достаточно быстро устаревает. Подсистемы второго вида предназначены для определения пропусков и противоречий, а по возможности, - их устранения за счет анализа контекста. Еще одной задачей, решаемой системами интеллектуального анализа данных, является выделение из этой информации простых и ясных правил, обрисовывающих сложившуюся ситуацию и дающих обоснованные рекомендации по исправлению и восполнению информации.

Развитие систем обработки и интеллектуального анализа информации является тем направлением, в котором у России есть все возможности занять лидирующее положение в мире. Разработанные российскими учеными методы анализа информации, распознавания образов и прогнозирования позволяют выделять в реальном режиме времени наиболее важные особенности сложившейся ситуации, определять узкие места и вырабатывать оптимальную стратегию развития.

Основными источниками данных для системы мониторинга развития информационного общества могут быть данные статистических исследований и результаты специальных социологических опросов. При этом создание средств импорта статистических данных из разнородных источников и результатов социологических опросов потребует проведения комплекса целенаправленных междисциплинарных работ. Транспортировка и хранение данных будут реализованы с помощью стандартных средств.

Развитие информационного общества представляет собой совокупность большого числа взаимосвязанных процессов. Данные о развитии информационного общества неизбежно будут разнородными, часто неполными или недостоверными, внутренне противоречивыми. Для полноценной обработки данных такого рода необходимо применение специально разработанных средств верификации, позволяющих как выявлять ошибки, неточности и противоречия, так и осуществлять их коррекцию. Для получения адекватной картины заведомо недостаточно использования только статистических характеристик. Большую ценность представляет информация о наличии и виде скрытых закономерностей и взаимосвязей в данных. Эта же информация необходима и для высококачественного решения задач прогнозирования и других задач интеллектуального анализа данных.

Темпы развития средств интеллектуального анализа данных в настоящее время существенно выше, чем средств вычислительной техники, телекоммуникаций, системного программного обеспечения. Поэтому использование представленных на рынке решений в данной области в самом ближайшем будущем неизбежно приведет к необходимости их замены. Выходом является ориентация на уникальные отечественные разработки, существенно опережающие в данной области зарубежные аналоги.

Здесь следует выделить подход, основанный на анализе прецедентов и применении алгоритмов распознавания образов. Он хорошо зарекомендовал себя в ситуациях, где построение физических моделей не дает удовлетворительных результатов, но в то же время анализируемая система является структурно стабильной, то есть общие закономерности ее функционирования со временем изменяются не слишком резко.