Экономическая информатика

Понятие тезауруса является фундаментальным в теоретической модели семантической теории информации, предложенной Ю.А. Шрейдером и учитывающей в явной форме роль приемника. Согласно этой модели, тезаурус - это знания приемника информации о внешнем мире, его способность воспринимать те или иные сообщения, а информация - это разность тезаурусов.

Прагматические меры информации

В прагматических концепциях информации этот аспект является центральным, что приводит к необходимости учитывать ценность, определяет ее полезность, эффективность, экономичность информации, т.е. те ее качества, которые определяющим образом влияют на поведение самоорганизующихся, самоуправляющихся, целенаправленных кибернетических систем (биологических, социальных, человеко-машинных).

Одним из ярких представителей прагматических теорий информации является поведенческая модель коммуникации - бихевиористская модель Акоффа-Майлса. Исходным в этой модели является целевая устремленность получателя информации на решение конкретной проблемы. Получатель находится в «целеустремленном состоянии», если он стремится к чему-нибудь и имеет альтернативные пути неодинаковой эффективностиценность для достижения цели. Сообщение, переданное получателю иформативно, если оно изменяет его «целеустремленное состояние».процесса управления. Обычно ценность информации измеряется в тех же единицах, что и целевая функция управления системой.

Для получателя прагматическая ценность сообщения состоит в том, что оно позволяет ему наметить стратегию поведения при достижении цели построением ответов на вопросы: что, как и почему делать на каждом очередном шаге? Для каждого типа информации бихевиористская модель предлагает свою меру, а общая прагматическая ценность информации определяется как функция разности этих количеств в «целеустремленном состоянии» до и после его изменения на новое «целеустремленное состояние».

Следующим этапом в развитии прагматических теорий информации явились работы американского логика Д. Харраха, построившего логико-прагматическую модель коммуникации. Одной из слабостей бихевиористской модели является ее неподготовленность к оценке ложных сообщений. Модель Харраха предполагает учет общественного характера человеческой коммуникации. В соответствии с ней получаемые сообщения должны быть сначала подвергнуты обработке, после которой выделяются сообщения «годные к употреблению».

Теория информации «в смысле Шеннона» возникла как средство решения конкретных прикладных задач в области передачи сигналов по каналам связи. Поэтому, по-существу, она являлась и является прикладной информационной наукой. Семейство таких наук, специально изучающих информационные процессы в том или ином их специфическом содержании и форме, во второй половине нашего века растет довольно быстро. Это - кибернетика, теория систем, документалистика, лингвистика, символическая логика и др. Стержнем, объединяющим все эти исследования, служит общая теория информации - «информология», в основу которой и положены синтаксические, семантические и прагматические концепции информации.

Адекватность информации — это уровень соответствия образа, создаваемого с помощью информации, реальному объекту, процессу, явлению. От степени адекватности информации зависит правильность принятия решения.

Адекватность информации может выражаться в трех формах: синтаксической, семантической и прагматической.

Синтаксическая адекватность отображает формально-структурные характеристики информации, не затрагивая ее смыслового содержания. На синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость ее передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и Точность преобразования этих кодов и т. д. Информацию, рассматриваемую с таких позиций, обычно называют данными.

Семантическая адекватность определяет степень соответствия образа объекта самому объекту. Здесь учитывается смысловое содержание информации. На этом уровне анализируются сведения, отражаемые информацией, рассматриваются смысловые связи. Таким образом, семантическая адекватность проявляется при наличии единства информации и пользователя. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения.

Прагматическая адекватность отражает соответствие информации цели управления, реализуемой на ее основе. Прагматические свойства информации проявляются при наличии единртва информации, пользователя и цели управления. На этом уровне анализируются потребительские свойства информации, связанные с практическим использованием информации, с соответствием ее целевой функции деятельности системы.

Каждой форме адекватности соответствует своя мера количества информации.

Синтаксическая мера информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. На этом уровне объем данных в сообщении измеряется количеством символов в этом сообщении. В современных ЭВМ минимальной единицей измерения данных является бит — один двоичный разряд. Широко используются также более крупные единицы измерения: байт, равный 8 битам; килобайт, равный 1024 байтам; мегабайт, равный 1024 килобайтам, и т. д.

Семантическая мера информации используется для измерения смыслового содержания информации. Наибольшее распространение здесь получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Тезаурус — это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. Максимальное количество семантической информации потребитель получает при согласовании ее смыслового содержания со своим тезаурусом, когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее не известные сведения. С семантической мерой количества информации связан коэффициент содержательности, определяемый как отношение количества семантической информации к общему объему данных.

Прагматическая мера информации определяет ее полезность, ценность для процесса управления. Обычно ценность информации измеряется в тех же единицах, что и целевая функция управления системой.

13.    Что такое энтропия?

Энтропия (акронимсокращённо от Emerging Network To Reduce Orwellian Potency Yield — ENTROPY) — децентрализованная компьютерная сеть коммуникаций peer-to-peer, разработанная с целью быть стойкой к цензуре.

Специальная программа ENTROPY подсоединяет компьютер пользователя к сети компьютеров, на которых также установлена эта программа. Сеть ENTROPY работает параллельно сети WWW, а также другим интернет сервисам, подобным FTP, e-mail, ICQ, e-mail, ICQ и т. д.

Со стороны пользователя сеть ENTROPY смотрится как коллекция веб-страниц. Отличием является отсутствие центрального сервера, а значит и оператора сайта, который может отследить кто, когда и что загружает на свой компьютер. Каждый компьютер сети ENTROPY, наряду с функцией клиента сети, является и сервером и роутером, и кэширующим прокси-сервером для других пользователей сети.

Энтропи́я (информационная) — мера хаотичности информации, неопределённость появления какого-либо символа первичного алфавита. При отсутствии информационных потерь численно равна количеству информации на символ передаваемого сообщения.

Так, возьмём, например, последовательность символов, составляющих какое-либо предложение на русском языке. Каждый символ появляется с разной частотой, следовательно, неопределённость появления для некоторых символов больше, чем для других. Если же учесть, что некоторые сочетания символов встречаются очень редко, то неопределённость ещё более уменьшается (в этом случае говорят об энтропии n-ого порядка, см. Условная энтропия).

Количество информации на синтаксическом уровне невозможно определить без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропии системы). Действительно, получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы. Пусть до получения информации потребитель имеет некоторые предварительные  (априорные) сведения о системе . Мерой его неосведомленности о системе является функция H(), которая в то же время служит и мерой неопределенности состояния системы.

Поэтому стремятся к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации

14.    В каких единицах измеряется количество информации?

Думаю, надо еще рассказать про меры в синтаксич., лсемантич. И прагматич.

В ЭВМ применяется двоичная система счисления, т.е. все числа в компьютере представляются с помощью нулей и единиц, поэтому компьютер может обрабатывать только информацию, представленную в цифровой форме.

Для преобразования числовой, текстовой, графической, звуковой информации в цифровую необходимо применить кодирование. Кодирование – это преобразование данных одного типа через данные другого типа. В ЭВМ применяется система двоичного кодирования, основанная на представлении данных последовательностью двух знаков: 1 и 0, которые называются двоичными цифрами (binary digit – сокращенно bit). I=log(Основание 2)К-это 1 бит.min основание=2.

Таким образом, единицей информации в компьютере является один бит, т.е. двоичный разряд, который может принимать значение 0 или 1. Восемь последовательных битов составляют байт. В одном байте можно закодировать значение одного символа из 256 возможных (256 = 2 в степени 8). Более крупной единицей информации является килобайт (Кбайт), равный 1024 байтам (1024 = 2 в степени 10). Байт - в запоминающих устройствах - наименьшая адресуемая единица данных в памяти ЭВМ, обрабатываемая как единое целое. По умолчанию байт считается равным 8 битам. Обычно в системах кодирования данных байт представляет собой код одного печатного или управляющего символа.

Байт - в измерении информации - единица измерения количества информации, объема памяти и емкости запоминающего устройства и основа производных единиц:
- 1 килобайт = 1024 байт,
- 1 мегабайт = 1024 Кбайт,
- 1 гигабайт = 1024 Мбайт,
- 1 терабайт = 1024 Гбайт,
- 1 петабайт = 1024 Тбайт.

Целые числа кодируются двоичным кодом довольно просто (путем деления числа на два). Для кодирования нечисловой информации используется следующий алгоритм: все возможные значения кодируемой информации нумеруются и эти номера кодируются с помощью двоичного кода.

Например, для представления текстовой информации используется таблица нумерации символов или таблица кодировки символов, в которой каждому символу соответствует целое число (порядковый номер). Восемь двоичных разрядов могут закодировать 256 различных символов.

Существующий стандарт ASCII (8 – разрядная система кодирования) содержит две таблицы кодирования – базовую и расширенную. Первая таблица содержит 128 основных символов, в ней размещены коды символов английского алфавита, а во второй таблице кодирования содержатся 128 расширенных символов.

Так как в этот стандарт не входят символы национальных алфавитов других стран, то в каждой стране 128 кодов расширенных символов заменяются символами национального алфавита. В настоящее время существует множество таблиц кодировки символов, в которых 128 кодов расширенных символов заменены символами национального алфавита.

Так, например, кодировка символов русского языка Widows – 1251 используется для компьютеров, которые работают под ОС Windows. Другая кодировка для русского языка – это КОИ – 8, которая также широко используется в компьютерных сетях и российском секторе Интернет.

В настоящее время существует универсальная система UNICODE, основанная на 16 – разрядном кодировании символов. Эта 16 – разрядная система обеспечивает универсальные коды для 65536 различных символов, т.е. в этой таблице могут разместиться символы языков большинства стран мира.

Для кодирования графических данных применяется, например, такой метод кодирования как растр. Координаты точек и их свойства описываются с помощью целых чисел, которые кодируются с помощью двоичного кода. Так черно-белые графические объекты могут быть описаны комбинацией точек с 256 градациями серого цвета, т.е. для кодирования яркости любой точки достаточно 8 - разрядного двоичного числа.

Режим представления цветной графики в системе RGB с использованием 24 разрядов (по 8 разрядов для каждого из трех основных цветов) называется полноцветным. Для поноцветного режима в системе CMYK необходимо иметь 32 разряда (четыре цвета по 8 разрядов).

15.    Расскажите о свойствах данных, информации и знаний.

Св-ва данных:

1)репрезентативность(представительность)-данные адекватно отображают  св-ва оплачиваемого явления, процесса, объекта.

Как добиться?

а)правильный выбор объектов для сбора данных.

б)определение набора существенных признаков

в)достаточное кол-во объектов

г)соответствие данных формулировке задачи.

2)а)реальная точность(значения единого последовательного ряда,достоверность,кот гарантируется)

    б)макс.точность или достижимая,кот может быть достигнута при конкретных условиях измерения данных.

   в)необходимая точность

3)достоверность-способность данных представлять объекты с заданной по условию точностью.

Что влияет?

-точность измерения

-методика измерения

В случае,когда погрешность можно оценить,такие данные наз-ся надежными.

Качественные данные:

1)репрезентативные

2)точные

3)надежные

Св-ва информации:

1)актуальность-степень пригодности для принятия решений.

2)своевременность

Св-ва знаний:

1)конкретная форма знаний-методика принятия решений.

2)методология-знания о знаниях (Таблица Менделеева)

16.    Чем объясняется субъективность семантической меры информации?

Семантическая адекватность определяет степень соответствия образа объекта самому объекту. Здесь учитывается смысловое содержание информации. На этом уровне анализируются сведения, отражаемые информацией, рассматриваются смысловые связи. Таким образом, семантическая адекватность проявляется при наличии единства информации и пользователя. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения.

Семантическая мера информации используется для измерения смыслового содержания информации. Наибольшее распространение здесь получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Тезаурус — это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. Максимальное количество семантической информации потребитель получает при согласовании ее смыслового содержания со своим тезаурусом, когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее не известные сведения. С семантической мерой количества информации связан коэффициент содержательности, определяемый как отношение количества семантической информации к общему объему данных

Новый этап теоретического расширения понятия информации связан с кибернетикой - наукой об управлении и связи в живых организмах, обществе и машинах. Оставаясь на позициях шенноновского подхода, кибернетика формулирует принцип единства информации и управления, который особенно важен для анализа сути процессов, протекающих в самоуправляющихся, самоорганизующихся биологических и социальных системах. Развитая в работах Н. Винера концепция предполагает, что процесс управления в упомянутых системах является процессом переработки (преобразования) некоторым центральным устройством информации, получаемой от источников первичной информации (сенсорных рецепторов) и передачи ее в те участки системы, где она воспринимается ее элементами как приказ для выполнения того или иного действия. По совершении самого действия сенсорные рецепторы готовы к передаче информации об изменившейся ситуации для выполнения нового цикла управления. Так организуется циклический алгоритм (последовательность действий) управления и циркуляции информации в системе. При этом важно, что главную роль играет здесь содержание информации, передаваемой рецепторами и центральным устройством. Информация, по Винеру - это «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств».