4. Адекватность информации.
Для потребителя информации очень важной характеристикой является ее адекватность.
Адекватность информации – это определенный уровень соответствия создаваемого с помощью полученной информации образа реальному объекту, процессу, явлению.
Формы адекватности информации:
Синтаксический – связан со способом представления информации не зависимо от ее смысловых и потребительских качеств. На синтаксическом уровне рассматриваются формы представления информации для ее передачи и хранения. Информацию рассмотренную только относительно синтаксического аспекта, часто называют данными.
Семантический – определяет степень соответствия образа объекта и самого объекта, передает смысловое содержание информации и соотносит ее с ранее имевшейся информацией.
Прагматический – определяет возможность достижения поставленной цели с учетом полученной информации.
5. Меры информации.
Для того чтобы оценить и измерить количество информации применяются различные подходы и методы:
Статистический подход
Основатель этого подхода К. Шеннон, им было введено понятие количества информации как меры неопределенности состояния системы. Количественно выраженная неопределенность состояния получила название энтропии (по аналогии с подобным понятием в статистической механике). При получении информации уменьшается неопределенность, то есть энтропия системы. Очевидно, что чем больше информации получает наблюдатель, тем больше снимается неопределенность, и энтропия системы уменьшается. При энтропии равной 0, о системе имеется полная информация.
Численно это выражается в виде I(X)= H(X) – H’(X),
Где I(X)- количество полученной информации о системе Х.
H(X) – априорная(предварительная) неопределенность(энтропия) системы.
H’(X) – апостериорная (после получения информации) энтропия системы.
Другими словами количество информации измеряется уменьшением (изменением) неопределенности состояния системы.
Если апостериорная энтропия системы обратится в нуль, то первоначально неполное знание заменится полным знанием и количество информации, полученной в этом случае, будет: I(X)=H(X), т.е. энтропия системы может рассматриваться как мера недостающей информации.
Если
система Х обладает дискретными состояниями
(т.е. переходит из состояния в состояние
скачком), их количество равно N, а
вероятность нахождения системы в каждом
из состояний – Р1, Р2 , Р3 … РN (причем
, то согласно теореме Шеннона
энтропия системы
В случае, когда все состояния системы равновероятны, т.е. их вероятности равны Pi=1/N, то ее энтропия
b. Семантический подход
Для измерения смыслового содержания информации наибольшее признание получила тезаурусная мера, предложенная Шнейдером. Тезаурус – это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.
В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sp изменяется количество информации Ic, воспринимаемой пользователем и включаемой им в свой тезаурус.
Рассмотрим график этой зависимости
З
ависимость
количества семантической информации,
воспринимаемой потребителем, от его
тезауруса.
При
пользователь не воспринимает, не
понимает поступающую информацию
(например, как мы не воспринимаем
иностранную речь).
При
пользователь все знает, и поступающая
информация ему не нужна.Максимум информации пользователь получает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом
,когда
поступающая информация понятна
пользователю и несет ему ранее не
известные (отсутствующие в его тезаурусе)
сведения.
Количество семантической информации в сообщении является величиной относительной, одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным для пользователя некомпетентного.
Прагматический подход.
Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера величина относительная, обусловленная особенностями использования этой информации в той или иной системе.
Структурный подход.
Он связан с проблемами хранения, реорганизации и извлечения информации и по мере увеличения объемов накапливаемой в компьютерах информации приобретает все большое значение.
При этом подходе абстрагируются от субъективности, относительной ценности информации и рассматривают логические и физические структуры организации информации. С изобретением ПК появилась возможность хранить на машинных носителях огромные объемы информации. Но для ее эффективного использования необходимо определить такие структуры организации информации, чтобы существовала возможность быстрого поиска, извлечения, записи, модификации информационной базы.
При машинном хранении структурной единицей информации является байт, содержащий 8 бит (двоичных единиц информации). Менее определенной, но также переводимой в байты является единица логической информации - реквизит – логически неделимый информационный элемент, который описывает определенное свойство объекта, процесса, явления и т.п. (Например информация о каждом студенте может быть представлена набором одинаковых реквизитов: ФИО, пол, год рождения, адрес, телефон).