Информация и ее свойства. Виды информации. Формы адекватности информации. Меры информации.

Бит при этом является целым (в отличие от вероятностного подхода).Байт состоит из восьми бит. Используя один байт, можно закодировать один символ из 256 возможных (256 = 28). Таким образом, один байт равен одному символу, то есть 8 битам:1 символ = 8 битам = 1 байтуСуществуют и более крупные единицы, основанные на двоичной системе: Килобайт = 1024 байт, Мегабайт = 1024 Килобайт и т.д.Полныйинформационный объем сообщенияVД, равен количеству символов K в сообщении, умноженному на количество информации на каждый символ I: VД=KIОбъем данныхVДв сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в этом сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес, и соответственно меняется единица измерения данных. В двоичной системе счисления используетсяуже рассмотренный выше бит (binary digit– двоичный разряд) и более крупные единицы (байт, килобайт), в десятичной системе счисления единица измерения – дит (десятичный разряд).Отношение количества информации к объему данных называется коэффициентом информативности:Коэффициент информативностипринимает значения от 0 до 1. Чем выше коэффициент информативности Y, тем меньше затратна преобразование информации в системе. Этими двумя подходами вопрос измерения информации не исчерпывается.Помимо вероятностного и объемного методов измерения информации существуют также динамический, топологический и алгоритмический подходы к определению количества информации. Все они являются невероятностными.Для измерения смыслового содержания информации (количества на семантическом уровне)применяется тезаурусная мера, предложенная Ю.И.Шнейдером. Количество информации на семантическом уровне связано со способностью пользователя принимать информацию, или, скорее, понимать поступившее сообщение. Тезаурус в этом смысле выступает как своего рода багаж знаний пользователя. Количество семантической информации I, воспринимаемой пользователемвключаемой им в дальнейшем в свой тезаурус, зависит от соотношения смыслового содержания информацииSи тезауруса пользователяSp (рис. 3). Рис. 3. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезаурусаI=f(Sp)Предельные случаи (I=0):приSp0 пользователь не понимает поступающую информацию;приSpпользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна.Максимальное количество семантической информацииIпользовательполучает, если её смысловое содержание согласовано с его тезаурусом, т.е., когдаприходящая информация понятна пользователю и при этом несет новые (отсутствующие в тезаурусе) сведения.Таким образом, количество семантической информации в сообщении – величина относительная. Одно и то же сообщение может иметь смысл и быть бессмысленным для разных пользователей.Отношение количества семантической информации к ее объему является относительной мерой количества семантической информации и называетсякоэффициентом содержательности:Прагматическая мера информации служит для определения ееполезности(ценности) для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера зависит от того, в какой системе она используется, то есть, как и семантическая мера информации является относительной. Ценность информации лучше измерять в единицах измерения целевой функция.Например, в экономике ценность информации определяетсядостигнутым экономическим эффектом, полученным благодаря использованию этой информации.Ценность информации носит субъективный характер, зависит от цели, которую преследует ее потребитель. Если поставленная задача решена, то использованная информация для него уже не представляет интереса, она утрачивает ценность. Таким образом, помимо информации, обладающей ценностью, существует информация, которая не имеет ценности либо обладает отрицательной ценностью.Ценностный подход к информации поднимает такие вопросы, как связь теории информации с теорией управления, отношение между количеством информации и индивидуальными характеристиками, которые покая являются нерешенными в рамках существующих теорий и их приложений.Единого критерия для определения ценности информации пока не существует, и исследование ценностного подхода к сущности информации нуждается в дальнейшей разработке. Теоретически определение меры количества информации (вероятностный и объемный подходы к измерению информации) разработано достаточно подробно, а вот исследование ценности измеряемой информации затруднено отсутствием однозначного подхода.ЗаключениеЕсли подойти к понятию информации просто, на бытовом уровне, то информация – это сведения о чем-либо.Информацию можно представить в виде сообщений, определяющих форму и представление передаваемой от источника к получателю информации. Вне зависимости от того, каким образом мы определяем информацию, она обладает некоторым набором свойств, через которые и воспринимается человеком, к числу важнейших свойств относятся достоверность, адекватность, объективность, доступность, точность, полнота информации. В зависимости от формы адекатности информации рассматривается и мера информации: при синтаксическом подходе используются вероятностный и объемный методы, при семантическом – количеством информации является мера понимания пользователем поступающей информации. При рассмотрении информации, обращающейся в обществе, количественных методов недостаточно, поэтому используется и ценностный (прагматический) подход к измерению информации. Семантическая и прагматическая мера информации являются относительными величинами, то есть зависят от системы, в которой они применяются.Наиболее разработана и описана теоретически синтаксическая мера информации, семантическая и прагматическая мера информации нуждаются в дальнейших исследованиях.Список использованной литературы:1. Информация. Представление информации в компьютере. [Электронный ресурс] – URL:http://eos.ibi.spb.ru/umk/11_15/5/5_R1_T2.html (дата обращения: 10.02.2022).2. Макарова Н.В., Волков В.Б. Информатика: Учебник для вузов. – Спб.: Питер, 2011. – 576 с.3. Могилев А.В. Информатика: учеб.пособие для студ. пед. вузов/А.В. Могилев, Н.И. Пак, Е.К.Хеннер; под ред. Е.К. Хеннера. – 8-е изд., стер. – М.: Издательский центр «Академия», 2012. – 848 с.4. Романова Ю.Д. Информатика и информационные технологии : учебное пособие / Ю.Д. Романова, И.Г. Лесничная, В.И. Шестаков, И.В. Миссинг, П.А. Музычкин; под ред. Ю.Д. Романовой. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Эксмо, 2008. – 592 с.5. Симонович С.В. Информатика. Базовый курс. 2-е изд. – Спб.: Питер, 2004. – 640 с.6. Хлебников А.А. Информационные технологии : учебник / А.А. Хлебников. – М.: КНОРУС, 2016. – 466 с.7. Шустов, В. В. О материалистическом понимании информации / В. В. Шустов. // Молодой ученый. – 2010. – № 6 (17). – С. 45-50. [Электронный ресурс]– URL: https://moluch.ru/archive/17/1734/ (дата обращения: 10.02.2022).