Властивості, якісні характеристики та кількісна оцінка інформації

Стійкість – це властивість результуючої інформації реагувати на зміну вихідних даних без порушення необхідної точності.

Як вже відзначалося раніше, цінність, корисність інформації визначається тим наскільки ефективно вона впливає на досягнення поставленої мети. Однак, деколи цінність інформації може бути від’ємною (негативною). У цьому випадку вона називається дезінформацією, а її джерелом є суб’єктивні фактори (думки, погляди, оцінки). Можливе також навмисне спотворення інформації з певною метою. Якщо ця мета викликана суспільними інтересами, то дезінформація може бути корисною (наприклад, у військовій справі – використання хибних сигналів, неправдивих повідомлень, фальшивих позначень, щоб ввести в оману ворога).

Говорячи про якість інформації, не можна не згадати про таку характеристику, як оптимальність, оскільки дуже часто вживають терміни «оптимальна інформація», «оптимальне повідомлення», не розшифровуючи про що йдеться. Оптимальних у всіх відношеннях процесів, об’єктів не існує. Оптимальний – це значить найкращий з точки зору якогось критерію. Тому, говорячи про оптимальне повідомлення, слід уточняти з точки зору якого критерію воно оптимальне. Крім цього потребує уточнення по відношенню до кого це повідомлення є оптимальним, оскільки для одного одержувача воно може бути оптимальним, а для іншого не міститиме нічого нового або взагалі буде незрозумілим. В ідеальному випадку повідомлення можна вважати оптимальним, якщо воно по своїй формі, змісту, цілі та часу відповідатиме можливостям та потребам його одержувача.

Наукове визначення поняття «інформація» базується на імовірнісних властивостях отриманих відомостей. Чим менша ймовірність події (процесу, явища і т.п.) про яку повідомляється, тим більшу інформацію містить це повідомлення. Для кількісної оцінки інформації використовують поняття ентропії. Вона означає міру невизначеності системи або деякої ситуації (випадкової події, випадкової величини) при умові, що загальна кількість станів (виходів) кінцева (може бути порахована).

Ентропія системи α, яка має N можливих станів - H(α), визначається за формулою Шеннона

(1.3)

де P_i - ймовірність того, що система знаходиться в і-му стані.

Ентропія H(α) характеризує степінь невизначеності системи α і має такі властивості:

· вона є неперервною функцією аргументу;

· ентропія максимальна, якщо кожний можливий результат рівно ймовірний;

· ентропія дорівнює нулю, коли немає ніякої невизначеності (тобто, коли ймовірність кожного з результатів дорівнює 1);

· ентропія двох незалежних подій дорівнює сумі ентропій цих подій;

· ентропія збільшується з числом можливих результатів експериментів. Якщо набір можливих експериментальних результатів розбити на групи, то для отримання результуючої ентропії необхідно значення ентропій індивідуальних груп помножити на їх статистичні ваги.

У відповідності з трьома формами адекватності інформації (синтаксична, семантична та прагматична) виконується і її вимірювання. Перша форма відповідає сприйняттю зовнішніх структурних характеристик, тобто синтаксичної сторони інформації; друга – забезпечує формування понять та представлень, виявлення смислу, змісту інформації та її узагальнення, а третя безпосередньо зв’язана з практичним використанням інформації для мети діяльності системи [13].

Кількісна оцінка інформації на синтаксичному рівнінеможлива без визначення ентропії системи. Одержання інформації зв’язано із зміною ступеня непоінформованості одержувача про стан системи.

Нехай, наприклад, до одержання повідомлення одержувач має деякі попередні (апріорні) відомості про систему α. Ентропія H(α) є для нього мірою непоінформованості про систему, мірою невизначеності її стану. Після одержання деякого повідомлення β одержувач набуває додаткової інформації Iβ(α), яка зменшує його апріорну невизначеність так, що апостеріорна (після одержання повідомлення β) невизначеність стану системи стає H(α / β). Тоді кількість інформації Iβ(α) про систему α, отримана в повідомленні β буде визначатись, як:

(1.4)

Тобто кількість інформації вимірюється зменшенням невизначеності стану системи, а ентропія системи H(α) може розглядатись як міра невистачаючої інформації.

Важливою характеристикою на синтаксичному рівні є об’єм даних у повідомленні - V_Д. Він вимірюється кількістю символів (розрядів) прийнятого алфавіту в цьому повідомленні. Нехай, наприклад, по каналу зв’язку передається n – розрядне повідомлення, яке використовує m різних символів. Тоді об’єм даних у повідомленні буде становити V_Д = n, а кількість всіляких кодових комбінацій - N = mⁿ. У випадку рівно ймовірної появи будь-якої кодової комбінації, кількість інформації, придбаної абонентом внаслідок отримання вірного повідомлення, буде I = log N = n log m. Для не рівно ймовірних станів системи завжди:

, . (1.5)

Степінь інформативності повідомлення Y визначається відношенням кількості інформації до об’єму даних, тобто Y = I / V_Д, причому 0 < Y < 1 (Y характеризує лаконічність повідомлення). Із збільшенням Y зменшуються об’єми робіт пов’язані з перетворенням даних в системі. Тому прагнуть до підвищення інформативності, для чого розробляються спеціальні методи оптимального кодування інформації.

У різних системах числення один розряд має різну вагу і, відповідно, змінюється одиниця вимірювання об’єму даних. Так, у двійковій системі числення мінімальною одиницею вимірювання служить біт, широко використовується укрупнена одиниця вимірювання – байт; у десятковій системі числення одиницею вимірювання є діт (десятковий розряд).

Для вимірювання смислового змісту інформації, тобто її кількості на семантичному рівні, найбільше визнання отримала тезаурусна міра інформації, запропонована Ю. І. Шнейдером, яка зв’язує її семантичні властивості із здатністю користувача сприймати повідомлення яке надійшло. Для цього використовується поняття тезаурус користувача – сукупність відомостей які він має у своєму розпорядженні. В залежності від співвідношень між смисловим змістом інформації - S* та тезаурусом користувача – S_к змінюється кількість семантичної інформації I_с, що сприймається і включається у свій тезаурус користувачем (рис. 1.2).

При S_к 0 користувач не сприймає, не розуміє інформацію, яка поступає, при користувач усе знає і ця інформація йому не потрібна. В обох випадках I_с = 0. Максимального значення I_с набуває при погодженні S* з тезаурусом S_к (S_к = S_корt - рис. 1.2), коли інформація, яка поступає, зрозуміла користувачу і несе йому раніше не відомі (відсутні у його тезаурусі) відомості.

Рис. 1.2. Залежність I_с = f (S_к) [13]

Слід прагнути до погодження величин S* та S_к так, щоб інформація, яка циркулює в системі, була зрозумілою, доступною для сприйняття і мала найбільшу змістовність S, тобто S = I_с / V_Д.

Прагматичною мірою інформації є її корисність, цінність для користувача, для управління. Так, наприклад, в системі управління виробництвом цінність інформації визначається ефективністю економічного управління, яке здійснюється на її основі:

, (1.6)

де Iпβ (α) – цінність інформаційного повідомлення β для системи управління α; П (α) – апріорний очікуваний економічний ефект від функціонування системи управління α; П (α / β) – очікуваний ефект функціонування системи α при умові, що для управління буде використана інформація, яка міститься у повідомленні β.

Корисність економічної інформації можна визначити зростанням економічних показників організації, обумовлених її використанням (під економічною інформацією розуміють сукупність відомостей про соціально-економічні процеси, що слугують для управління цими процесами і колективами людей у виробничій і невиробничій сферах [29]).