5. Барьеры в информационном взаимодействии. Общие понятие виды.

Информационное взаимодействие - процесс взаимодействия двух и более субъектов, целью и основным содержанием которого является изменение имеющейся информации хотя бы у одного из них.

Информационный барьер - препятствие, мешающее оптимальному протеканию информационных процессов. Различают:

• объективные информационные барьеры, возникающие и существующие независимо от человека;

• субъективные информационные барьеры, создаваемые источником информации; и

• субъективные информационные барьеры, возникающие за счет приемника информации.

барьеры восприятия; семантические барьеры; невербальные барьеры; барьеры, возникающие при плохом слушании; барьеры, возникающие при некачественной обратной связи.

Приведем (условную) классификацию информационных взаимодействий для трех типов систем (технических, смешанных и живых) и шести уровней (аспектов) представления и обработки информации (конечно, эти уровни частично пересекаются): физический, сигнальный, лингвистический, семантический, коллективного поведения, воспроизводства и эволюции.

6. Понятие системы. Системные принципы. Классификация систем

ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ. СИСТЕМНЫЕ ПРИНЦИПЫ.

В самом широком минимальном определении СИСТЕМА понимается так: множество предметов образует систему в том случае, если на этом множестве задано какое-то отноше­ние R, обладающее каким-то заранее фиксированным свойством.

Свойство - это то, что является общим множеству предметов или то, что различает предметы.

Система - это совокупность элементов и отношений, закономерно связанных друг с другом в единое целое, которое обладает свойствами, отсутствующими у элементов и отношений его образующих. Смысл греческого слова "система" - целое, состоящее из частей. Систему можно определить как совокупность элементов, рассматриваемых во взаимодейст­вии.

Подсистема – система, являющаяся частью другой системы и способная выполнять относительно независимые функции, имеющая подцели, направленные на достижение обще цели системы.Система рассматривается как порядок, противопоставленный хаосу. Под структурой системы понимается строение, расположение, порядок или качественно оп­ределенное и относительно устойчивое единство элементов и их отношений. У .Р.Эшби оп­ределяет общую теорию систем как общую теорию упрощения.

Системные принципы:целостность (несводимость свойств системы к сумме свойств составляющих ее эле­ментов) и невыводимость из них общих свойств целого);

• зависимость каждого элемента, свойства и отношения системы от его места, функ­ций внутри целого; структурность (возможность описания системы через установление ее структуры, т.е. сети связей и отношений системы); обусловленность поведения системы поведением ее отдельных элементов и свойст­вами ее структуры); взаимозависимость системы и среды; иерархичность; множественность описания.

КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ

Системы могут быть проклассифицированы в зависимости от их природы, тогда мо­гут различаться механические, гидравлические, космические, химические и многие дру­гие классы систем, однако существует основание классификации, которое наиболее существенно для правоведения, именно деление всех систем на простые и сложные (с рядом промежуточных классов).

Важнейшей особенностью систем как кибернетических объектов является инфор­мационная природа тех объединительных связей, которые и позволяют восприни­мать систему как единый целостный объект.

"Без регулярно осуществляемой информационной связи невозможно функциони­рование самоуправляемой системы и сохранение ее целостности. Ослабление или полная потеря информационной связи элементов самоуправляемой системы неизбеж­но приводит к разрушению всех других связей, к прекращению физических и других взаимодействий в рамках системы как целостного образования, к распаду системы"

Системы можно классифицировать по обу­словленности их действия и степени сложности: Детерминированной системой принято называть такую систему, у которой составляющие ее элементы и связи между ними взаимодей­ствуют так, что если известны начальное состояние системы и программа перехода ее в другое состояние, то всегда можно точно описать, каким будет это новое состояние системы. Случайной (вероятностной, стохастической) системой называют такую сис­тему, у которой составляющие ее элементы и связи между ними взаимодействуют та­ким образом, что нельзя сделать точного, детального предсказания ее поведения, ут­верждать о последовательности состояний. Такая система всегда остается неопреде­ленной, и предсказание о ее будущем поведении никогда не выходит из рамок вероят­ностных категорий, с помощью которых это поведение описывается.

По степени сложности системы подразделяются на простые и сложные. Простая система не имеет разветвленной структуры, содержит небольшое число взаимодейст­вующих элементов и выполняет простейшие функции. Важное место в теории систем

занимает выяснение того, что есть сложная система и чем она отличается от просто системы с большим числом элементов (такие системы можно назвать громоздкими).

Сложная система - это система имеющая разветвленную структуру и значи­тельное количество взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, выполняющих более сложные функции. Противопоставление сложных систем просто кибернетиче­ским системам можно сформулировать так: Сложная система имеет семиотическую (т.е. полноценно языковую) природу информационных связей между подсистемами в противовес простым системам, где имеется функциональная сигнализация... В слож­ной системе обмен информацией происходит на семантическом уровне в противо­вес простым системам, где все информ. связи осуществляются на синтаксическом уровне.

Системы классифицируются по характеру связей параметров системы с окружающей средой.

• закрытые системы — какой-либо обмен энергией, веществом и информацией с окружающей средой отсутствует. Для закрытых систем характерно увеличение беспорядка (второй закон термодинамики).

• замкнутые системы — обмениваются только энергией, но не обмениваются веществом; изолированные системы — любой обмен исключен.

Открытые системы — свободно обменивающиеся энергией, веществом и информацией с окружающей средой. В открытых системах могут происходить явления самоорганизации, усложнения или спонтанного возникновения порядка.

Классификации систем по происхождению (природной принадлежности): естественные (природные)-неорганические; биологические; экологические; другие.

Искусственные -материальные; абстрактные (идеальные); абстрактно-материальные; Смешанные - социо-технологические; организациоино-технические;социально-экономические.

7. ПОНЯТИЕ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ, СТЕПЕНИ И ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ В ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ.

ПОНЯТИЕ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Оказывается, существуют особые множества, принадлежность или непринадлежность к которым определяется не двузначной логикой (да – нет), а гораздо более сложной.

Парадоксы "Куча" и "Лысый" были открыты древнегреческим философом Евбулидом (IV в. до н.э.) и могут быть сформулированы следующим образом.

• "Куча": если к зерну добавлять по одному зерну, то с какого добавленного зерна начнется куча.1 "

• Лысый": если человек теряет волос за волосом, то с какого потерянного волоса он становится лысым?

К рассматриваемой проблеме имеет отношение понятие физической непрерывности опреде­ление которой было дано АЛуанкарв в книге "Наука и гипотеза" (1902 г.). Этот выдающийся фран­цузский математик и физик считал, что понятие физической непрерывности сводится к допущению возможности одновременного и совместного существования следующих равенств и неравенства: А = В, В = С, А< С. Таким образом, приведенные соотношения, по мнению Э.Бореля, сводятся к заявлению, что средства, которыми мы не располагаем, не позволяют нам отличать величину А от величины В, ве­личину В от величины С, но все же мы можем установить, что величина А меньше величины С. Э. Борель считает, что формулы А. Пуанкаре не только дают единственное логичное разрешение пара­докса "Куча", но и показывают, что этот парадокс позволяет выявить фундаментальное свойство экспериментальной науки - наличие понятия физической непрерывности. Все сказанное в полной мере относится и к парадоксу "Лысый".

Теория нечетких множеств была разработана как инструмент для приближенного описания явлений, когда они настолько сложны и плохо определены, что не поддаются описанию в общепри­нятых количественных терминах.

Теория нечетких множеств — раздел прикладной математики, посвященный методам анализа неопределенных данных, в которых описание неопределенностей реальных явлений и процессов проводится с помощью понятия о множествах, не имеющих четких границ.

Теория нечетких множеств — это расширение классической теории множеств.

В классической теории множеств принадлежность элементов некоторому множеств понимается в бинарных терминах в соответствии с четким условием — элемент либо принадлежит, либо не принадлежит данному множеству. В теории нечётких множество допускается градуированное понимание принадлежности элемента множеству; степень принадлежности элемента описывается при помощи функции принадлежности.

В данной теории введено понятие лингвистической переменной, значениями которой являются слова и предложения естественного или искусственного языка. Каж­дая лингвистическая переменная может иметь несколько лингвистических значений, которые в сово­купности образуют терм-множество этой переменной.

Если понимать слово истинность как лингвистическую переменную, принимающую значения "истинно", "очень истинно", "совершенно истинно", "не очень истинно" и т.д., то можно перейти к так называемой нечеткой лингвистической логике или просто нечеткой логике. В такой логике "истинность" трактуется как лингвистическая переменная, для которой значения "истинно" и "лож­но" - лишь два первичных терма в терм-множестве этой переменной, а не пара крайних точек в мно­жестве значений истинности. Нечеткая логика может служить основой для приближенных (т.е. не строгих) рассуждений, чем традиционная двузначная логика.

Формально НЕЧЕТКОЕ МНОЖЕСТВО можно представить как множество, принадлежность к которому определяется функцией, принимающей значения на отрезке [0,1]. Это позволяет рассмат­ривать нечеткую логику как обобщение многозначной логики. В таком же смысле классическую ло­гику можно рассматривать как обобщение двузначной логики.

Нечеткое множество характеризуется функцией принадлежности, отображающей некоторое множество (носитель нечеткого множества) в отрезок [0; 1]. Значение функции принадлежности показывает степень принадлежности соответствующего элемента носителя рассматриваемому нечеткому множеству. Это значение меняется от 0 (полная непринадлежность) до 1 (полная принадлежность). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ. Теория нечетких множеств применяется в теории и практике управления системами, в экономике и финансах для решения задач в условиях неопределенности ключевых показателей. Ряд стиральных машин и фотоаппаратов сегодня оборудованы нечёткими контроллерами.

СТЕПЕНИ И ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ В ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Определение. Пусть X= x- совокупность объектов (точек), обозначаемых через x. Тогда нечеткое множество A в X есть совокупность упорядоченных пар A = x, _A (x), x  X, где _A (x) представляет собой степень принадлежности x к A, а _{A :} X  M - функция, отображающая X в пространство M, называемое пространством принадлежности.

В дальнейшем будем предполагать, что М есть интервал [0,1], причем 0 и 1 представляют собой соответственно высшую и низшую степени принадлежности. Некоторые основные определения и операции. Два нечетких (размытых) множества равны тогда и только тогда, когда _A (x) = _B (x) для всех x в X. Этот факт обозначается А = В.

Включение. Нечеткое множество А содержится в нечетком множестве В, или является подмножеством В (записывается как А В) тогда и только тогда, когда _A (x)  _B (x). В этом смысле нечеткое множество очень больших чисел есть подмножество множества больших чисел. Объединением нечетких множеств А и В в Х называется нечеткое множество

А В с функцией принадлежности вида (Рис. 1): _AВ (x) = max _A (x), _В (x), , x  X.



_A

_В

_AВ (x)

x

Рис. 1. Объединение нечетких множеств А и В можно определить и через алгебраическую сумму их функций принадлежности:

 1 при _A (x) + _В (x)  1

_AВ (x) = 

 _A (x) + _В (x) в противном случае

Пересечением нечетких множеств А и В в Х называется нечеткое множество АВ с функцией принадлежности вида (Рис.2.): _AВ (x) = min _A (x), _В (x), , x  X.

Еще один способ определения пересечения нечетких множеств А и В - использование алгебраического произведения их функций принадлежности: _AВ (x) = _A (x)_* _В (x); x  X.

_В (x)

_A (x)

_AВ (x)

x

Рис. 2. Дополнением нечеткого множества А в Х называется нечеткое множество А’ с функцией принадлежности вида: _A’(x) = 1 - _A (x), x  X.

В отличие от обычных множеств АА’   (см. вышеприведенные определения пересечения). Разность нечетких множеств А и В в Х определяется как нечеткое множество А \ В с функцией принадлежности вида:

 _A (x) - _В (x) при _A (x)  _В (x)

_{A \ В} (x) = 

 0 в противном случае

Декартово произведение А₁ х ...х А_n нечетких множеств А_i в Х_i , i = 1,2, ...,n, определяется как нечеткое множество А в декартовом произведении Х = Х₁ х ...х Х_n с функцией принадлежности вида: _A (x) = min _A1 (x₁), ..., _Аn (x_n), x = (x₁ , ..., x_n)  X.

Нечеткие цели и ограничения……………………………………..

8. ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОТРЕБНОСТИ. ОБЪЕКТИВНЫЕ И СУБЪЕКТИВНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ. ПОНЯТИЕ РЕЛЕВАНТНОСТИ И ПЕРТИНЕНТНОСТИ В ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОТРЕБНОСТИ.

Информационная потребность - потребность, возникающая, когда цель, стоящая перед пользователем в процессе его профессиональной деятельности либо в ею социально-бытовой практике, не может быть достигнута без привлечения дополнительной информации.

Информационная потребность - это осознанная нужда в информации, требую­щейся для решения поставленной задачи по разработанному плану. Она - одно из цен­тральных понятий информационной науки и практики. Для ее удовлетворения с древно­сти создавались библиотеки и архивы, а в последнее время - сложные информационные системы. Вообще говоря, информационные потребности имеют сугубо индивидуаль­ный (персональный) характер: они зависят не только от особенностей решаемых задач, но также от психологических, образовательных и других личностных особенностей лица, принимающего решение. В связи с этим необходимо отметить, что создатели современ­ных информационных систем стремятся к тому, чтобы их пользователи имели как мож­но меньше ограничений в выражении своих вкусов и предпочтений, т.е. чтобы они обла­дали самыми широкими возможностями для выбора. Иначе говоря, современная инфор­мационная система должна восприниматься пользователем как его личная (персональная) система

Принято различать два основных типа информационных потребностей:

• текущие, которые обусловлены присущей человеку любознательностью и заклю­чаются в его стремлении быть в курсе всего, что происходит в мире, стране, городе, про­фессиональной области...

• конкретные (специальные), которые заключаются в стремлении получить информа­цию, необходимую для решения конкретной задачи - исследовательской, профессио­нальной, - управленческой.

ОБЪЕКТИВНЫЕ И СУБЪЕКТИВНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМ. ПОТРЕБНОСТЕЙ.

Отнесение человеком поступающей к нему информации к категории релевантной или нереле­вантной полностью определяется тем, какой образ поставленной задачи сложился у данного чело­века. А этот образ зависит от факторов, отражающих индивидуальные особенности человека:

1. информации, которая уже накоплена в его памяти;

2. выбранного пути решения задачи;

3. темпов и промежуточных результатов решения.

Чтобы адекватно выразить в запросе свою информационную потребность, человек должен достаточно четко познать не только стоящие перед ним производственные задачи, но и состояние своего, так сказать, индивидуального тезауруса, свои собственные психологические возможности формулирования информационных потребностей. Сделать это специалист далеко не всегда способен. Отсюда и возникает та самая "неадекватность".

Зависит она от многих причин неадекватности:

1. от степени понимания специалистом стоящей перед ним задачи, что в свою очередь неред­ко зависит от степени разработанности самой проблемы;

2. от психолингвистических способностей специалиста, проще - его умения выразить то, что ему требуется. Потребность обычно формируется на уровне психики в виде психической модели, за­тем она переводится в виде психической модели, затем она переводится в сознании субъекта на уро­вень мышления в виде мыслительной, понятийной модели, затем - языковой уровень, модель "об­растает" словами, и, наконец, на речевом уровне - в виде текста (запроса). Переходя с одного уровня на другой, психическая модель (образ) в большей или меньшей степени деформируется, изменяется, теряет какие-то детали и "на выходе" порой имеет лишь самое общее сходство с "оригиналом";

3. от места, занимаемого специалистом в цикле "исследование - производство", т.е. характера проводимых работ.

И, наконец, проблема создания комфортной информационной среды в условиях научно-технической революции требует разработки эффективных информационных процессов и систем.

Таким образом, чтобы адекватно выразить в запросе свою информационную потребность, человек должен достаточно четко познать не только стоящие перед ним производственные задачи, но и состояние своего, так сказать, индивидуального тезауруса, свои собственные психологические возможности формулирования информационных потребностей.

ПОНЯТИЕ РЕЛЕВАНТНОСТИ И ПЕРТИНЕНТНОСТИ В ТЕОРИИ ИНФОРМ. СИСТЕМ.

Информационные потребности эксплицируются либо в виде информационных за­просов, выражаемых в устной или письменной форме, либо в поведении потребителя по отношению к потенциальным источникам информации - другим людям, литературе, ра­дио и т.д. Если информационная потребность выражена в письменном виде и отчуждена от ее источника, то возникает проблема точности и полноты выражения информаци­онной потребности в информационном запросе. Когда информационная потребность выражена в запросе неточно и/или неполно, то не следует ожидать ее точного и полного удовлетворения. В связи с этим необходимо отметить, что специалисты в области ин­формационного поиска различают информацию, имеющую отношение к информацион­ной потребности - ее называют релевантной, и информацию, непосредственно удовле­творяющую информационную потребность - ее называют пертинентной [Д56, с. 210].

Информационная потребность возникает у человека при постановке перед ним ка­кой-то задачи. Эта задача может быть поставлена как им самим под воздействием тех или иных обстоятельств, так и другими лицами. Человек обдумывает эту задачу, в результате чего и в соответствующей зоне его долговременной памяти складывается образ или внутренняя модель этой задачи. Данный образ и служит эталоном, с которым с этого момента сравнивается вся поступающая к человеку информация. Если информация име­ет отношение к данному эталону, то она считается релевантной и заносится в определен­ную зону долговременной памяти или во внешнюю память (т.е. записывается на карточ­ку, в специальную тетрадь или компьютер). Вся не относящаяся к этому эталону ин­формация считается нерелевантной.

Когда человеком накоплено необходимое количество релевантной информации, он находит решение этой задачи.

При таком представлении о процессах возникновения информационной потребности, накопления релевантной информации и решения поставленной задачи на передний план выдвигается вопрос, что представляет собой образ или внутренняя модель задачи.

Релевантность (англ. relevant) — применительно к результатам работы поисковой системы и экспертной системы — степень соответствия запроса и найденною, то есть уместность результата. В более общем смысле, одно из наиболее близких понятию качества «релевантности» — «адекватность», то есть оценка степени соответствия, но и степени практической применимости результата, а также степени социальной применимости варианта решения задачи.

Пертинентность (англ. pertinent) — соотношение объёма полезной информации к общему объёму полученной информации. Тоесть соответствие найденных информационно-поисковой системой документов информационным потребностям