Оперативность обработки информации и конкуренция

Признак «Популярность» можно дифференцировать по 4 градациям:

1 - «не популярна» - использование  ИР не имеет никакой популярности;

2 - «мало популярна» - использование ИР имеет достаточно  малую популярность;

3 - «популярна» - использование ИР имеет весьма значимую, но не главенствующую популярность;

4 - «крайне популярно» - использование ИР имеет преимущественную  популярность.

Признак «Запоминаемость» можно дифференцировать по 4 градациям:

1 - «не запоминаемая»  - использование ИР не оказывает никакого влияния;

2 - «мало запоминаемая»  - использование ИР оказывает  малое влияние;

3 - «запоминается» - использование  ИР оказывает хорошую запоминаемость, но не отличную;

4 - «очень запоминается»  - использование ИР оказывает  отличную запоминаемость, забыть очень сложно.

Признак «Понятливость» можно дифференцировать по 2 градациям:

1 - «непонятная» - содержание  ИР не воспринимается легко;

2 - «понятная» -  содержание  ИР воспринимается легко.

Признак «Правдивость»  можно дифференцировать по 2 градациям:

1 - «неправдивая» 

2 - «правдивая»

 Аналогичным образом  рассматриваются признаки негативного  характера. Так признак «Доступность»  целесообразно дифференцировать  по трем градациям:

1 - «бесплатная доступность» - ИР доступен в бесплатном  варианте;

2 - «по низкой цене» - ИР можно приобрести по низкой цене;

3 - «по высокой цене»  - ИР можно приобрести только  по высокой цене.

Признак «Вред» можно  дифференцировать по 4 градациям:

1 - «не вызывающая вред»  - использование ИР не приводит  к какому-либо вреду;

2 - «вызывающий возможно незначительный вред» - использование ИР приводит к незначительному вреду;

3 - «вызывающий возможно  значительный вред» - использование  ИР приводит к значительному  вреду;

4 - «вызывающий возможно  весьма значительный вред» - использование ИР приводит к весьма значительному вреду.

 

2.1.2 Определение количественного  значения каждого критерия

Для первого класса признаков:

• Интерес (Ри) — 4 градации (qи = 4);
• Популярность (Рп) — 4 градации (qп = 4);
• Запоминаемость (Рз) — 4 градации (qз = 4);
• Понятливость (Рп) — 2 градации (qп = 2);
• Правдивость (Рк) — 2 градации (qк = 2).

Для второго класса признаков:

• Доступность (Рд) — 3 градации (qд = 3);
• Вред (Рв) — 4 градации (qв = 4).

Количественные значения для каждого уровня шкалы градационного  разбиения отдельных признаков  качества с учетом назначенных коэффициентов  весомости каждого признака.

Предположим, что для каждого позитивного признака экспертным путем установлены следующие коэффициенты весомости:

• Интерес (Ри) — kи = 3;
• Популярность (Рп) — kп = 2;
• Запоминаемость (Рз) — kз = 3;
• Понятливость (Рп) — kп = 1;
• Правдивость (Рк) — kк = 1.

Для каждого негативного признака экспертным путем установлены следующие коэффициенты весомости:

• Доступность (Рд) — kд = 4;
• Вред (Рв) — kв = 1.

Коэффициенты нормирования для каждого класса признаков:

N⁺     =  100  /  10 = 10  _,

N^-     =  100  /  5   = 20

ранги для каждого  признака:

Для первого класса признаков:

rи   =  entier  { kи   *  N+ } =  entier  { 3 * 10 }  =  30;

rп  =  entier  { kп   *  N+ } =  entier  { 2 * 10 }  =  20;

rз   =  entier  { kз   *  N+ } =  entier  { 3 * 10 }  =  30;

rц   =  entier  { kп   *   N+ } =  entier  { 1 * 10 }  =  10;

rк   =  entier  { kк   *   N+ } =  entier  { 1 * 10 }   =  10.

Для второго класса признаков:

rЦ   =  entier  { kц   *  N- } =  entier  { 4 * 20 }  =  80;

rв   =  entier  { kв   *   N- } =  entier  { 1 * 20 }  =  20.

Рассчитывается шаг градации для каждого признака:

Для первого класса признаков:

hи   =  entier { rи  / (qи  -  1) } = entier { 30  / (4  -  1)  } = 10;

hп   =  entier { rп  / (qп  -  1)  } = entier { 20  / (4  -  1)  } =   7;

hз   =  entier { rз  / (qз  -  1) } = entier { 30  / (4  -  1)  } = 10;

hц   =  entier { rп  / (qп  -  1)  } = entier { 10  / (2  -  1)  } =  10;

hк   =  entier { rк  /  (qк  -  1)  } = entier { 10  / (2  -  1)  } =  10.

Для второго класса признаков:

hц   =  entier { rц / (qц  -  1)  } = entier { 80 / (3  -  1)  } =  40;

hв   =  entier { rв  / (qв  -  1)  } = entier { 20  / (4  -  1)  } =    7.

Рассчитываем значения уровней градации для каждого  признака.

Для первого класса признаков:

Pи (1)  = 0,    Pи  (2)  = 10,    Pи (3)  = 20,    Pи (4)  = 30;

Pп (1)  = 0,    Pп (2)  =   7,    Pп (3)  = 14,    Pп (4)  = 20;

Pз (1)  = 0,    Pз  (2)  = 10,    Pз (3)  = 20,    Pз(4)  = 30

Pц (1)  = 0,    Pц  (2)  = 10;

Pк (1)  = 0,    Pк  (2)  =  10.

Для второго класса признаков:

PЦ (1)  = 0,    PЦ  (2)  =  40,    PЦ (3) = 80;

Pв (1)  = 0,    Pв(2)  =   7,    Pв (3)  = 14,    Pв (4)  = 20.

 

2.2 Оценка информационного  ресурса

Выберите в каждой таблице уровень проявления  позитивного  признака при использовании данного  ресурса,  значение соответствующей  градации и проставьте его  в качестве оценки признака:

 

Признак	Интерес				Оценка, %
Градация	не интересный	мало интересный	интересный	крайне интересный
Значение	0	hП	2*hП	rП

 

 

Признак	Популярность				Оценка, %
Градация	не популярный	мало популярный	популярный	крайне популярный
Значение	0	hВ	2*hВ	rВ

 

 

Признак	Запоминаемость				Оценка, %
Градация	не запоминаемый	мало запоминаемый	запоминаемый	очень запоминаемый
Значение	0	hА	2*hА	rА

 

 

Признак	Понятливость		Оценка, %
Градация	непонятный	понятный
Значение	0	rT

 

 

Признак	Правдивость		Оценка, %
Градация	неправдивый	правдивый
Значение	0	rЗ

 

 

Просуммируйте оценки всех позитивных признаков:

 

Общая   суммарная   оценка   позитивных   свойств S P+i (s)            в   %

 

Выберите в каждой таблице уровень проявления негативного признака при использовании данного ресурса, значение соответствующей градации и проставьте его  в качестве оценки признака:

 

Признак	Доступность			Оценка, %
Градация	бесплатно	по низкой цене	по высокой цене
Значение	0	hЦ	rЦ

 

 

Признак	Вред				Оценка, %
Градация	не вызывающий вреда	вызывающий  возможно незначительный вред	вызывающий  возможно  значительный вред	вызывающий возможно  весьма значительный вред
Значение	0	hУ	2*hУ	rУ

 

 

Просуммируйте оценки всех негативных  признаков:

 

Общая   суммарная   оценка   негативных    свойств S P-j (s)         в   %

 

Вычислите общую оценку информационного ресурса путем  вычитания  из общей   суммарной   оценки   позитивных   свойств  общую   суммарную    оценку   негативных    свойств:

 

Общая   суммарная   оценка эффективности использования Информационного ресурса    Э  =  S P+i (s)   -   S P-j (s)                 в   %

 

Глава 3. Анализ эффективности информационного  ресурса

 

 

http://yourlib.net/content/view/12894/153/

http://www.ngpedia.ru/id210084p1.html

http://www.ngpedia.ru/id210083p3.html

http://arhidelo.ru/article/metodi-obrabotki-informatsii-sbor-i-obrabotka-informatsii.php

http://library.fentu.ru/book/iu/11/_6.html