4. Цінність інформації

Про цінність інформації можна говорити лише тоді, коли перед кібернетичною системою стоїть чітка цільова функція, тобто мета.

У повідомленні цінною є така інформація, завдяки якій кібернетичні системи досягають поставленої перед собою мети . Згідно з концепцією автора такого підходу А. А. Харкевича, цінність інформації (V) вимірюють як

V = log P0 – log P1,

де P0 — імовірність правильного розв’язування задачі до отримання повідомлення, а P1 — імовірність правильного розв’язування задачі після отримання повідомлення.

У часі цінність інформації є величиною змінною. На неї впливає поява нової інформації щодо досягнення мети.

Метою для кібернетичних систем може бути задоволення пізнавальних, емоційних, естетичних чи інших потреб, можливість виконання якихось дій тощо.

Приклад. Реципієнти можуть мати таку мету: дізнатися прогноз погоди на завтра; отримати від поетичної збірки естетичну насолоду; отримати від перегляду телевізійного фільму про кохання емоційне задоволення. Лише сприйнявши вибрані повідомлення, вони можуть встановити, чи досягли поставленої мети.

Для визначення цінності інформації потрібно мати сформульовані не тільки поточну, а й перспективну мету тих реципієнтських груп, для яких готують повідомлення. Наявність у повідомленні інформації, яка може стати корисною не лише в якийсь конкретний момент сприймання, але і в майбутньому (інформація “про запас”), різко піднімає цінність усього повідомлення.

Будемо вимірювати цінність за спрощеною методикою (у відсотках). Використовуватимемо шкалу від 0,0% до 100,0% і два види оцінок: двозначні (100,0% — цінна; 0,0% — нецінна) і багатозначні (наприклад: 0,0%; 1,0%; 2,0%; 3,0% … 100,0% — чи з вищою точністю вимірювання).

5. Складність інформації

Складність інформації в незнакових повідомленнях.

Для незнакового повідомлення його складність визначається тим, наскільки ми можемо задати алгоритм (функцію), яка описує його будову. Наприклад, для повідомлення

01010101010101010101010…

можна задати алгоритм, який задає чергування 0 і 1 через один розряд.

Існують і такі повідомлення, для яких задати функцію (алгоритм) неможливо. Тоді таке повідомлення буде максимально складним, а можливість знаходження його розв’язку — лищн імовірнісним, як, наприклад, у різних числових лотереях.

Розглянемо визначення складності для наукових повідомлень.

Складність інформації в незнакових повідомленнях.

Прикладом незнакового повідомлення, для якого необхідно знайти розв’язки, можуть бути різні ребуси, кросворди, головоломки, які друкують ЗМІ. Публікуючи такі повідомлення, працівники ЗМІ повинні контролювати, щоби для знаходження правильних рушень цих ребусів, кросвордів чи головоломок були хай доволі складні, але чіткі алгоритми. В іншому випадку реципієнти через надмірну складність таких повідомлень не зможуть знаходити привальних рішень, а, отже, можуть частково втратити й інтерес до видання в цілому.

Складність інформації в знакових повідомленнях.

Синтаксична складність повiдомлення.

Одним із видів складності є синтаксична складність повідомлення (іноді її називають ще читабельністю). Синтаксична складнiсть повідомлення залежить від ступеня агрегацiї одних одиниць мови — в інші (наприклад, лiтер — у слова, слiв — у речення, речень — у надфразові єдності тощо). Можна сказати, що чим бiльшу кiлькість складових має певна лінгвістична одиниця (наприклад, слово чи речення), тим важче реципієнтові встановити зв'язки мiж цими складовими (літерами, словами чи реченнями).

Існують дві групи методів визначення синтаксичної складностi. До першої, яка легко піддається формалізації, належать метод Флеша i метод CRES, а до другої, яка не формалізується, — метод питань i вiдповiдей та метод резюме.