В настоящее время много говорят о ценности информации об экономической эффективности системы информационных потоков. Однако следует помнить, что материальные ценности создает только предприятие, а не система информационных потоков. Все, что можно сделать с помощью информационной системы, это представить руководителям информацию, требующуюся для организации производственного процесса. Но чтобы организовать этот процесс оптимальным образом, информация должна умело использоваться в системе управления. Семантика учитывает целесообразность, ценность, полезность или существенность информации.

Если информация используется в системах управления, то ее полезность разумно оценивать по тому эффекту, который она оказывает на результат управления. В связи с этим А.А. Харкевичем была предложена мера ценности информации, которая определяется как изменение верности достижения цели, реализации какой-либо задачи при получении дополнительной информации. Полученная информация может быть пустой, т. е. не изменять вероятности достижения цели, и в этом случае ее мера ценности равна нулю. В других случаях полученная информация может изменять положение дела в худшую сторону, т.е. уменьшать вероятность достижения цели, и тогда она будет дезинформацией, которая измеряется отрицательным значением количества информации. При этом можно различать существенность самого, события, существенность времени совершения этого события и получения информации о нем (рано, поздно, в нужное время), существенность места, адреса, номера, координат совершения события, т. е. по существу различные характеристики реализаций функция управления.

По мере расширения производства увеличивается и число управленческих функций. Реализация этих функций требует создания новых информационных потоков. Новые информационные потоки создаются также и при территориальном расчленении объектов и органов управлений ими. По мере возникновения новых самостоятельный функций управления развиваются новые прикладные науки, призванные повысить эффективность реализации этих функций. Так, например, применение физики и химии для решения производственных задач привело к появлению; технической механики и химической технологии, а следов нательно, и к появлению новых информационных потоков. Одновременно с увеличением со специализацией функций управления возрастает специализация прикладных наук и научных направлений.

Существенной особенностью этого процесса развития прикладных наук, используемых в сфере организационного управления, явилось отсутствие одного важного элемента функция общего руководства развивалась без привлечения науки. Чтобы правильно оценить значение этого явления, необходимо сначала ясно определить существо самой функции общего руководства. Когда общая задача организационного управления разбивается на ряд частных задач, всегда возникает необходимость объединения или интеграции затих разнообразных частных функций в интересах достижения общей цели. Решение такой задачи и составляет содержание функции общего руководства. Для реализации этой функции общего руководства должны быть синтезированы информационные потоки, определяющие цели подчиненных подсистем и критерии, позволяющие оценивать степень достижения этих целей.

На руководителя предприятия, ответственного за деятельность организации в целом, технический прогресс не показывал до некоторого времени такого сильного воздействия, как на сотрудников, непосредственно запятых вопросами производства. Однако с увеличением количества частных задач, ростом их сложности и уменьшением времени на отклик руководители высшего уровня стали использовать новые научные методы организации производства и исследования операций, что также привело к появлению качественно новых информационных потоков. Таким образом, появление новых информационных потоков обусловливается появлением новых задач, требующих решения.

Кроме того, на любую задачу можно взглянуть с различных, позиций, с позиций любой научной дисциплины -- физической, психологической, математической, экономической, биологической и т. д. Естественно, далеко не всегда это следует делать. Однако в отдельных случаях целесообразно рассмотреть и оцепить возможно более широкий диапазон подходов к задаче. Так, если задачу увеличения производительности труда решает психолог, то он будет подбирать наиболее квалифицированные кадры, улучшать уровень их профессиональной подготовки, будет стремиться создать творческую атмосферу в коллективе. Инженер-механик будет усовершенствовать сами стайки. Специалист по организации производства попытается улучшить размещение оборудования, более рационально, распределить функции, предложить рациональные методы контроля и стимулирования. Информационные потоки при к этом будут совершенно различными. Следует отметить, что чей более широк диапазон задач, требующих решения, тем более острой является потребность информировании, сборе и обработке информации, необходимой для эффективной, реализации этих решений.

Семантическая ценность информации изменяется во времени. Влияние этого изменения особенно сильно сказывается при решении задач оперативного управления, т. е. при возникновении каких-либо неполадок, аварий и т. д. Информация о каком-либо стихийном бедствии, полученная слишком поздно, не обладает никакой ценностью, поскольку изменить уже ничего нельзя. И наоборот, информация о прогнозе стихийного бедствия или аварии либо, информация об их свершении, полученная вовремя, обладает большой ценностью, так как позволяет принять действенные меры. Поэтому в системах оперативного управления для повышения ценности поступающей информации, повышении уровня управляемости производственными процессами стремятся сократить длительность передачи, и первичной обработки информации введением систем автоматизированной обработки данных.

Влияние изменения семантической ценности информации на качество решения плановых задач в силу их специфики не так существенно. Однако если организация при разработке стратегии своего поведения перестает учитывать изменение информации, необходимой для планирования, то такая политика со временем также окажется устаревшей. В качестве примера можно сослаться па американского автомобильного магната Генри Форда, который настаивал па производстве только одной модели машины п только черного цвета. Другие автомобильные фирмы начали менять свои модели каждые 3--4 года -- и через 15 лет компания «Форд» уступила лидерство другой фирме так как ее первоначальная политика устарела и стала не эффективной.

Изменение семантической ценности информации во времени можно проследить на примере изменения степени использования библиотечных книг. Годовой, месячный или дневной снос определяет ценность научной информации, содержащейся в той или иной книге. Обычно в первые годы спрос на ту или иную книгу максимален, затем по экспоненте снижается до минимума через десять -- двенадцать лет. Однако некоторые книги по ряду причин снова приобретают популярность, но затем снова наблюдается спад, причем более резкий, чем в первый период ее использования. Скорость старения книг, уменьшения ценности научной информации, естественно, в значительной степени определяется их тематикой. Так, книги по химии устаревают и выходят из употребления медленнее, чем книги по геологии и по управлению.

Организация, система управления, для которой разрабатывается информационная система, динамична. Изменения возникают как внутри организации, так и во внешней среде. Изменяя ценность существующих информационных потоков, информационная система должна приспосабливаться к этим изменениям. Однако повышение гибкости системы увеличивает ее стоимость

Дерево целей и информации

Концепция целеобразования оказывает непосредственной воздействие на методологию разработки информационных потоков систем управления. Поскольку информация для формирования целей и критериев и контроля за их достижением, очевидно, наиболее важная, то деревья целей и критериев могут служить своеобразным средством отбора, фильтрации информации: кто, что, о чем должен знать. Это в свою очередь дает основание для отбора источников и проектирования исходных массивов информации. Иерархия целей определяет ранжирование сообщений и режим их передачи. Формулировка целей и критериев содействует проектированию наиболее содержательных показателей учета и отчетности. Структура дерева целей может лечь в основу проектирования части каналов и технологий переработки информации, указывая, до какого звена управления и в какой степени агрегации вести сообщения.

Деревья целей и критериев используются для различных назначений и прежде всего для упорядочения целей и критериев сплошных систем, однако все они характеризуются некоторыми общими чертами как метод организации информационных потоков

Исходя из поставленной цели, в весьма общем плане устанавливается иерархия составляющих ее проблем и подпроблем. Первый уровень выражает обычно общую комплексную цель, уровни второй, третий и четвертый -- общие социально-политические, экономические и иные цели и критерии, так что от уровня первого до четвертого группируется информация о целях и критериях. Начиная с четвертого уровня, детализация проблем доходит до программ конкретных мероприятий, осуществляемых крупными организациями. Можно сказать, что уровни четвертый -- шестой организуют информацию о средствах достижения целей, сформулированных на высших уровнях. И только после шестого уровня информация дезагрегируется настолько, чтобы соответствовать отдельным конкретным заданиям для определенных отраслей производства, ведомств, отдельных научных организаций. Таким образом, на низшей группе уровней, организуется информация о конкретных работах, осуществляемых в ходе проведения мероприятий для достижения общих целей.

Дерево целей представляет собой как бы остов системы, в рамках которой осуществляется достижение поставленных целей. Дерево целей структуризирует проблему в целом, оно также служит основой структуризации информации, которая будет использована в решении этой проблемы. Для каждой ветви дерева на определенном его уровне используется определенный состав информации и определенная степень ее агрегации. Поэтому дерево целей и критериев позволяет синтезировать в его рамках самые различные сведения, необходимые для решения общей проблемы и достижения общих целей, а также информацию, необходимую для решения каждой отдельной составляющей подпроблемы любого уровня. В рамках системы, представленной в виде графов целей и критериев, можно наиболее эффективно организовать информационные потоки между подсистемами различных уровней. Дерево целей и критериев является средством агрегации и дезагрегации не только конкретной технико-экономической информации, но и информации о целях и критериях. Поэтому оно содействует достижению взаимопонимания между работниками различных уровней управления и сфер ответственности. Следует отметить, что построение деревьев само по себе порождает новую информацию высокой ценности - информацию о структуре проблемы, а также о взаимосвязи между отдельными подпроблемами и направлениями работ.

Синтезированные деревья целей и критериев формируются с учетом информации сегодняшнего дня. По мере поступления новой информации с течением времени все эти представления постоянно подвергаются большим или меньшим изменениям. Кроме того, непрерывно возрастает число альтернатив выбора средств для достижения каждой определенной цели. Эта информация также может быть зафиксирована на графе дерева, которое таким образом приобретает новые функции -- организации информации относительно выбора вариантов. Структурный граф типа дерева предназначен главным образом для выявления критических проблем и определения относительной важности тех или иных мероприятий и соответствующих им информационных потоков. В рамках данного метода не существует понятия абсолютной важности частичных проблем и абсолютной ценности информационных потоков. Относительная ценность информационных потоков и относительная важность проблем может быть рассмотрена только в иерархии структурного дерева. При решении других проблем эти соотношения могут измениться.

Деревья целей и критериев сами по себе не содержат механизма обратных связей, поэтому при их использовании должны быть разработаны некоторые дополняющие механизмы тина нормативных показателей для каждого уровня и подсистем оперативного управления.

Дерево целей и критериев может служить в качестве своеобразного фильтра информационных потоков: прежде всего оценивается, имеет ли данное сообщение отношение и решению интересующей нас проблемы, а затем, к какому уровню решения проблемы оно относится.

Создатель классической теории информации К. Шеннон отметил, что смысл (т.е. семантика – “о чём”) сообщений не имеет никакого отношения к его теории информации и занимающегося текстовыми сообщениями. Но возможность точного измерения информации в сообщениях, созданная теорией информации Шеннона, наводила на мысль о возможности существования способов измерения информации более общего вида – макроинформации Кастлера-Чернавского и семантической информации, содержащейся в предложениях естественного или (хотя бы) формализованного языка.

Эта задача далека от своего решения, но имеет всё возрастающее теоретическое и практическое значение.

Понятия ценности, осмысленности информации – центральные в современной информатике, системном анализе. Ценностью информации, смыслом сообщений занимается семантическая теория информации.

Основные положения семантической теории информации.

1.Ценность информации зависит от цели.

Если цель достижима, то ценность информации может быть определена по уменьшению затрат на её достижение.

Если достижение цели – не обязательно то ценность информации V по Бонгарду и Харкевичу равна:

V = log 2 ; (5)

p- вероятность достижения цели до получения информации;

P- вероятность достижения после получения информации;

Априорная вероятность p зависит от информационной тары, от полного количества информации I, определяемого по формуле (2): p=2 - I .

Так если все варианты равновероятны то p=1/n; I=log 2 n ;

Апостериорную вероятность P может быть как больше, так и меньше p; тогда (P < p). Это – дезинформация. При изменении апостериорной вероятности P в пределах 0

Ценность информации по Корогодину даётся формулой:

Она изменяется в пределах V ≤ V≤ 1.

2.Ценность информации зависит от величины p , от так называемого тезауруса (предварительной информации).

Если предварительной информации нет, то p= ;

а если p=1 то ценность V=V max = log 2 n; т.е. совпадает с максимальным количеством информации в данном множестве символов (в данной информационной таре).

Это совпадение не случайно, именно для этого была выбрана формула (5) для определения ценности информации– при этом ценность информации можно понимать как количество ценной информации.

В формуле (6) при

P = 1 получаем:

Итак, по Бонгарду-Харкевичу:

-∞ < V ≤ log2n

По Корогодину (здесь нет понятия дезинформации)

0 ≤ V ≤ 1 0 соответственно P = 0, p = 0

При введении понятия дезинформации

Рmin = 0 Рmin =

Pmax = 1 Pmax = 1 P

3. Количество информации, имеющей нулевую ценность, как правило, не мало с количеством информации, имеющем хоть какую-то ценность для реципиента (получателя).

Понятно, что ценность информации субъективна – она зависит от целей и тезауруса реципиента.

Бессмысленная информация – это информация, не имеющая ценности ни для кого из тех, кого интересует смысл текста. Соответственно, как противоположность, возникает понятие осмысленной информации .

Объективность понятия «осмысленная информация» основана на следующем утверждении: в информационной таре, куда может быть помещена данная информация, можно выделить определенное количество информации, которая ни для кого, ни для каких дел не понадобится. Это – бессмысленная информация, все остальное – осмысленная. Но! Осмысленность текста зависит от тезауруса. Для человека, не знающего иероглифов, любой текст, составленный из них – текст бессмысленный.

Итак, различение понятий «количество информации», «ценность информации», «осмысленность информации» очень важно.

Во-первых, в традиционной информатике, основанной на классической теории информации (названной автором, Шенноном «математической теорией связи»), не существуют и не обсуждаются вопросы о ценной информации, её возникновении и эволюции. Ценность рассматривается в предположении, что цель задана извне. Вопрос о спонтанном возникновении цели внутри системы не рассматривается.

С точки зрения теории систем, здесь рассматриваются процессы в связях, а системному анализу нужны и связи, и элементы. И понятие цели играет в системном анализе основополагающую роль, поскольку он занимается целенаправленными системами.

В синергетике где также исследуются эти проблемы, показано [Чернавский], что ценность информации способна эволюционировать: неценная информация становится ценной, а бессмысленная – осмысленной, и наоборот. Цели системы могут возникать, меняться и исчезать в процессе развития.

Во-вторых, отождествление понятий просто информации, ценной информации, осмысленной информации приводит к недоразумениям. Для них невозможно дать единое объективное (воспринимаемое всеми) и конструктивное (полезное для развития науки и практики) определение. Напротив, разделив эти понятия можно дать конструктивное определение каждому из них, оговорить меру условности и субъективности.

Мы ранее рассмотрели меры ценности информации. Это мера Бонгарда-Харкевича, и мера Корогодина.

Вот еще две меры, связанные с истинностью информации [Лидовский].

inf(s) = -log2 p(s) = -1.44 ln p(s)

где s – предложение, смысл которого измеряется;

p(s) – вероятность того, что предложение S – истинно.

Понятно, что эта мера подходит только для простых предложений. Но тем не менее.

Некоторые свойства функции inf(s):

1) inf(s) ≥ 0 поскольку 0 ≤ p(s) ≤ 1;

2) при p(s) = 1, inf(s) = 0 (в тривиальном (истинном) предложении никакой информации не содержится);

3) при p(s) → 0, inf(s) → ∞ – чем неожиданнее сообщение, тем больше информации в нём содержится.

Из свойств (2) и (3) следует, что p(s) совпадает с априорной информацией р в формулах Бонгарда и Корогодина.

Но здесь это «внешняя» информация, находящаяся в сообщении, а там – «внутренняя», определяемая также и тезаурусом получателя.

4) если s1 → s2 (из s1 следует s2 ) истинна, то inf(s1) ≥ inf(s2);

5) условия независимости: inf(s1s2 ) = inf(s1) + inf(s2) ↔ p(s1) * p(s2) = p(s1*s2).

Значение функции-меры inf(s) больше для предложений, исключающих большое количество возможностей. Пример: из s1 : “a > 3” из s2 : “а = 7”, следует, что s1 → s2 и inf(s2) > inf(s1). Ясно, что s2 исключает больше возможностей, чем s1 .

cont(s) = 1 - p(s).

Связь между этими мерами даётся формулами:

cont(s) = 1 – 2-inf(s)= 1 – e-0.69 inf(s);

inf(s) = -log2(1 - cont(s)) = -0.69ln(1 – inf(s))

Задача. Вычислить меры истинности inf(s) и cont(s) для трёх предложений:

1) предложения s1 , про которое известно, что оно достоверно на 25%;

2) предложения s2 , достоверного на 50%;

3) предложения s3 , достоверного на 75%.

Наряду с количеством часто рассматривается вопрос о ценности получаемой информации. Мы уже рассматривали примеры, когда одна и та же информация может иметь разную ценность для разных людей. Человек обычно уверенно отбирает информацию по ее субъективной ценности. Интересно понять, как он это делает. Интерес этот не является чисто теоретическим. Проблема отбора информации по ее ценности из зачастую очень большого входного потока имеет большое значение для оперативного управления сложными системами.

Определения ценности информации вводились многими авторами. Обычно эти определения строятся на основе сопоставления по каким-то критериям вариантов достижения заданных целей. Например, предлагается сравнивать вероятности достижения определенной цели с учетом или без учета пришедшей информации (см., например, ) либо сравнивать варианты достижения цели до и после получения информации по расходу каких-либо полезных ресурсов, например, таких как материалы, энергия , денежные средства и т. п. Такие определения ценности информации естественно назвать "поведенческими", поскольку в них всегда присутствует цель поведения или управления. Отличия состоят в разных критериях сравнения вариантов достижения поведенческой (управленческой) цели.

Приведенные подходы к определению ценности информации имеют серьезные недостатки. Во-первых, поведенческий аспект, связанный с задачей достижения заданной цели, не является единственным при получении и использовании информации. Во-вторых, предлагаемые формулы оценки вариантов чаще всего являются чисто теоретическими и их практическое применение может быть невозможно либо связано со значительными трудностями. Есть и другие недостатки, на которых мы остановимся ниже.

Можно выделить два варианта использования поступающей в мозг информации. В первом варианте информация принимается и используется для построения в мозге отображения целостной системы знаний о проблемной среде. Информационные срезы, которые в этом случае делает принимающий информацию субъект, конечно, определяются задачей поведения, но не оперативной задачей, а общей задачей удовлетворения первичных и вторичных потребностей, т. е. задачей максимально долгого удержания потребностей внутри условной субъективной области существования (принцип maxT ). При этом какие-то вторичные цели, с учетом которых строилась в мозге субъективная область существования, могут быть значительно отнесены во времени от текущей ситуации принятия решения.

Человек целенаправленно отбирает нужную ему информацию, определяя ее ценность по связи со сформированной в его мозге субъективной областью существования. Так, студент математического факультета и студент консерватории выберут в библиотеке или в магазине разные учебники. Информация , которая содержится в учебнике, выбранном математиком, как правило, будет иметь нулевую ценность для музыканта, так же как и информация в учебнике, выбранном музыкантом, - для математика . В обоих случаях могут иметься очень общие отдаленные поведенческие цели: получить музыкальное или математическое образование, т. е. построить специальные отображения проблемной среды. Количественное определение ценности информации в этих случаях вряд ли возможно.

Во втором варианте поступающая в мозг информация принимается и используется для организации оперативного поведения. На первый взгляд, этот случай подходит для применения формул подсчета ценности информации типа предложенной М.М. Бонгардом :

где - вероятность достижения цели до получения оцениваемой информации, а - вероятность достижения цели после получения информации.

Однако практически воспользоваться приведенными формулами в реальных случаях управления чаще всего будет невозможно. Во-первых, трудности могут возникнуть при подсчете вероятностей. Во-вторых, вероятности достижения цели до и после получения информации могут быть одинаковыми и оказаться равными, например, 1. В этом, как и в других случаях, сравнивать варианты достижения цели может оказаться полезным не по вероятностям, а по каким-то иным критериям, например, по времени. В общем случае этот выбор может быть многокритериальным, т. е. сравниваться должны не отдельные параметры, а изменения целевой функции многих параметров. В-третьих, для работы с приведенными формулами должна рассматриваться фиксированная цель, в то время как информация может использоваться для оценки и выбора целей. И наконец, недостатком является и то, что при использовании приведенных формул задача должна просчитываться до конца (до цели), что не всегда возможно. В принципе, те же недостатки относятся и к случаю, когда предлагается сравнивать не вероятности достижения цели, а какие-то расходуемые ресурсы.

Представляется, что во многих случаях ценность информации, используемой для оперативного поведения (управления), может определяться на основе рассмотрения задачи максимизации времени удержания системы внутри области допустимых значений регулируемых переменных (принцип maxT ). Информация , используемая для принятия решения в задаче поведения, может быть двух типов. Во-первых, это базовая информация о среде. Источник этой информации - построенное в мозге отображение , или модель среды. Во-вторых, это информация о текущей ситуации. Эта информация поступает по сенсорным каналам и актуализирует соответствующий ей фрагмент модели среды. И та и другая информация используется для выбора варианта поведения на основе оценки вариантов приращения целевой функции на рассматриваемых локальных шагах поведения.

Если задача описывается рассмотренной нами ранее упрощенной формальной схемой, то выбор варианта поведения осуществляется по формуле:

Эта же формула лежит в основе "эмоциональной" оценки сравниваемых вариантов поведения. Общие принципы сведения более сложной реальной задачи поведения или управления к этой упрощенной схеме рассматриваются в "Формальная модель поведения" и в последующих лекциях. В реальной задаче управления формула подсчета приращения целевой функции при управлении по критерию maxT может быть иной.

Формула для выбора варианта поведения приведена здесь для иллюстрации того, каким многоплановым может быть процесс принятия решения в сложной динамической системе. Получение дополнительной информации может изменить количественную оценку как любого имеющего значение параметра , так и сравниваемых вариантов управления . Соответствующее изменение значения целевой функции или эмоциональной оценки в случае поведения может происходить и в положительную, и в отрицательную сторону. Абсолютное нормированное по значению целевой функции. В таких случаях иногда говорят об отрицательной ценности информации. Представляется, что в этом случае правильнее говорить не об отрицательной ценности, а о дезинформации. Значимость дезинформации, в принципе, можно измерять также, как и ценность информации, например, по изменению целевой функции.

Для определения ценности с использованием приведенных выше формул информацию нужно получить и решить задачу с ее использованием либо на локальном шаге поведения, либо до конца. В обоих случаях определение значимости полученной и уже использованной информации особого смысла не имеет.

Полезной была бы какая-то быстрая априорная предварительная оценка и отбор важной информации из большого входного потока. Например, для оперативного управления полезно по каким-то простым признакам отсеивать ненужные сообщения, отбирать нужные документы, назначать нужные встречи и т. п. Также по каким-то внешним признакам можно устанавливать градации важности (ценности) входной информации и соответствующие приоритеты ее приема и использования. В такой постановке задача определения ценности информации для ее предварительного "просеивания" близка задаче распознавания. Точного решения такая задача в общем случае не имеет. Использование построенных на основе опыта эвристик и решающих правил сопряжено с риском ошибиться.

Л. Бриллюэн отмечает, что установление любого критерия ценности ведет к оценке полученной информации. Это равносильно отбору информации, обладающей определенной мерой качества. Некоторая ее часть может быть признана важной и сохранена вместе со всей ее ценностью, тогда как другая часть может считаться не имеющей ценности и быть отброшенной .

Ценность информации - свойство, определяемое ее пригодностью к практическому использованию в различных областях целенаправленной деятельности. Ценность и полезность информации детерминируются ее качественными и количественными характеристиками. Качество информации можно рассматривать как степень развитости свойств, обусловливающих ее практическую пригодность (полноты, достоверности и др.). Полезность информации определяется тем, насколько она уменьшает неопределенность ситуации, и связана с оценкой ее необходимого количества. Количество информации, характеризующее подлежащее передаче сообщение, не зависит от его смыслового содержания. Качество и количество информации не могут быть однозначно охарактеризованы каким-то одним показателем и определяются с помощью ряда характеристик .

Оценочные характеристики информации изучались на основе синхронического и диахронического подходов. Синхронический подход сконцентрировался на исследовании существа семантических, прагматических, аксиологических свойств; диахронический подход основное внимание уделял процессу становления и развития этих свойств информации.

В рамках синхронического подхода первоначально изучалось в основном предметное значение знаковых выражений, смысл же продолжал оставаться «в тени» . Семантическая теория возникла как попытка измерить содержание (значение) сообщений, имеющих форму суждений, посредством таких терминов, как «описание состояния», «мера описания состояния», с соответствующим аппаратом индуктивной (вероятностной) логики.

Семантическая информация есть смысл, или содержание, заключающееся в данном сообщении. С точки зрения кибернетики семантика определяет меру смысла и управляет его потерями в системе сообщения .

Семантический аспект изучения свойств информации позволил уточнить понятие «количество информации». Ю. А. Шрейдер предложил способ количественной оценки образного, смыслового значения знаков. Он использовал понятие тезауруса как некоего запаса знаний, фиксируемых в виде слов и смысловых связей между ними. Содержащийся в сообщении смысл описывается путем соотнесения с хранящейся в приемнике (тезаурусе) семантической информацией, количество которой выражается степенью изменения тезауруса под влиянием воспринимаемого получателем сообщения (текста) .

Е. К. Войшвилло ввел понятие «энтропия вопроса-проблемы». Качество информации по отношению к проблеме определяется тем, насколько доказательство или допущение истинности суждения способно уменьшить энтропию проблемы . Д. М. Маккей предложил считать единицей семантической информации «логон», или такое «приращение знаний», которое добавляет к уже имеющимся некоторую минимально различимую часть .

Синхронический подход к анализу феномена информации реализовал себя также в рамках ценностно-аксиологической и прагматической теорий.

Аксиологический аспект изучения свойств информации позволил уточнить понятия ее качества и количества. Одна и та же информация может иметь разную ценность, если рассматривать ее с точки зрения использования в различных целях . Ценность получаемой информации условна, поскольку зависит от ее получателя: одно и то же сообщение может для кого-то оказаться очень важным, а для другого не будет иметь никакого значения . Аксиологическая теория определяет меру оценки количества информации, заключающейся в сообщении, через уменьшение неопределенности , содержащейся в одной случайной величине, относительно другой .

Прагматический аспект информации отражает ее характеристику с точки зрения полезности, пригодности для решения определенных задач . Количество прагматической информации приводится в терминах целевой функции. При этом обычно каким-либо образом сравниваются апостериорная (после проведения опыта) и априорная неопределенность задачи и сопоставляется степень априорной и апостериорной (на основе дополнительной информации) успешности достижения цели. Окончательная оценка прагматической информации формируется в абсолютных и относительных единицах .

Одним из первых на возможность измерения ценности информации обратил внимание А. А. Харкевич. Он предложил определять ценность информации через приращение вероятности достижения цели , для которой собирается информация (вероятности достижения цели до и после получения информации). Ценность информации предлагалось вычислять посредством измерения ее количества . Кибернетические варианты измерения ценности информации, использующие теорию игр и решений, алгоритмы оптимального управления были предложены также М. М. Бонгардом, Р. Л. Стратонови- чем, Т. А. Гришаниным и др. .

Диахронический вариант анализа параметров информации предполагает рассмотрение ее процессных семантических и ценностно-прагматических характеристик. Качество информации можно интерпретировать как процесс, ибо оно, во-первых, подвержено действию временного фактора (время способно снизить или вообще устранить присущие субъекту или объекту информационные качества); во-вторых, становление и функционирование качества информации сопровождаются теми или иными ее трансформациями . Таким образом, смысловая информация, содержащаяся в сообщении, оценивается степенью изменений тезауруса под действием данного сообщения.

Ценность маркетинговой информации не исчерпывается параметрами ее качества и количества. По мнению Джона О’Шонесси, ценность информации может быть измерена стоимостью решений , принимаемых на ее основе, и выражаться денежным эквивалентом разницы между решениями, принимаемыми при наличии информации и при ее отсутствии . Ценность маркетинговой информации зависит также от важности принимаемого решения, уровня неопределенности и степени, в которой полученная информация повлияет на принимаемое решение. Если решение очень значимо, например, касается крупных инвестиций или может обусловить успех организации в долгосрочном периоде, ценность информации будет велика. Чтобы информация считалась ценной, неопределенность относительно принимаемого решения должна быть высокой. Если заранее известно, к чему приведет решение, или если результаты исследования не смогут на него повлиять, то ценность информации равна нулю .

Исследование понятия информации с использованием разных критериев позволило выявить свойства, определяющие степень ее пригодности для принятия управленческих решений и основные принципы управления информационными потоками. В гносеологическом отношении оказалось важно учитывать, что ценность информации непосредственно зависит от целей, которые ставит перед собой ее потребитель - человек (общество). Как отмечает Дж. О’Шо- несси, информация может считаться значимой лишь в том случае, если, по мнению менеджеров, она имеет отношение к их задачам, т. е. может влиять на их решения . При этом, как уже упоминалось, информация характеризуется специфичным механизмом старения по сравнению с моральным износом основных фондов и старением материальных потребительских благ. Информация не изнашивается, но ее ценность со временем уменьшается. Например, в соответствии с процессным подходом к оценке информации, использованная информация уже не представляет «первоначальной» ценности, если управляющая система достигла поставленной цели. Однако в информационной деятельности следует учитывать многоаспектный характер самой ценности: она не исчерпывается лишь субъективным интересом отдельного человека или группы людей. Представляется, что ценность информации оп- ределяе.ся также ее содержанием. В ней заключается объективная истина об окружают н человека действительности независимо от того, как она воспринимается отдельным субъектом или их совокупностью. Это обусловливает хранение и повторное использование информации (например, ретроспективный анализ проблемы помогает структурировать гипотезы предстоящего маркетингового исследования).

Cтраница 1

Рассматривая определение ценности информации в процессах управления, надо прежде всего заметить, что как и всякая информация, связанная с какой-то конкретной системой, она является смысловой. Ее следует рассматривать с двух позиций. Эти два вида смыслового содержания информации, рассматриваемого с точки зрения ее полезности как для определения состояния или поведения системы, так и для достижения той или иной цели функционирования систем (оставляя в стороне вопросы строгости терминологии), соответственно будем трактовать как ее семантическое и прагматические содержание.  

Вопрос об определении ценности информации в настоящее время не решен даже в общем теоретическом аспекте.  

Очевидно, что определение ценности информации является критическим шагом при принятии любого решения о защите, впрочем это относится и к управлению обработкой информации в нормальных условиях. Хотя было предпринято много различных попыток формализовать этот процесс с использованием методов теории информации и анализа решений, процесс оценки до сих пор остается весьма субъективным.  

Описанный выше способ определения ценности информации можно распространить на общий случай.  

Таким образом, в процессе определения ценности информации необходимо учитывать свойства самой информации, возможные угрозы и заинтересованную сторону. В частных случаях, например, могут быть использованы оценки типа затраты держателя на защиту информации X против раскрытия и затраты злоумышленника на изменение информации У.  

Сравнивая (9.3.13) с (9.2.5), замечаем аналогию этих двух определений ценности информации. В обоих случаях V (/) имеет смысл максимально возможного (при условии фиксированного количества /) уменьшения средних штрафов.  

Разумеется, нетрудно записать и соответствующий этому случаю вариант определения ценности харт-лиевской информации.  

Понятие смысловой (семантической) информации близко примыкает к определению ценности информации, но не является с ней идентичной. Ценность информации не является абсолютной величиной, она характеризуется субъективным отношением к ней. Однако ценность информации при обучении приобретает большую определенность как относительная величина - она может быть выражена количеством через приращение вероятности достижения поставленной цели, ради которой сообщается данная информация.  

Понятие смысловой (семантической) информации близко примыкает к определению ценности информации, но не является с ней идентичной. Ценность информации не является абсолютной величиной, она характеризуется субъективным отношением к ней. Для одного человека данная информация имеет большое значение, а для другого она не представляет никакого интереса. Однако ценность информации как относительная величина может быть определена и выражена количеством через приращение вероятности достижения поставленной цели, ради которой собирается данная информация.  

Эта обстоятельства, видимо, способствовали тому, что наиболее широкое распространение в системах ИРИ для определения ценности информации нашли качественные шкалы оценок с различным числом градаций. При разработке шкал стремились к тому, чтобы различия между категориями оценок в пределах каждой шкалы были достаточно очевидны и не вызывали затруднений у абонента при отнесении документа к той или иной категории оценки.  

Первая категория - это поведенческие теории ценности информации; они сохраняют тесную связь с теорией информации Шеннона и используют количественные методы для решения ряда прагматических вопросов связи и для определения ценности информации Предлагаемые ими меры, как правило, носят вероятностно-статистический характер и ориентированы обычно на применение при описании функционирования систем управления, обучаемых и самоорганизующихся систем. В основе этих теорий лежит идея о естественной связи прагматического аспекта информации с целью (задачей, проблемой) как регулятором поведения. Вторую категорию прагматических теорий информации составляют теории, включающие логические модели коммуникации (И. И. Гришкин, 1969, стр.  

Понятие ценности информации, вводимое в настоящей главе, связывает шенноновскую теорию информации с теорией стастисти-ческих решений. В последней теории основным является понятие средних потерь или риска, которое характеризирует качество принимаемых решений. Ценность информации специализируется как та максимальная польза, которую данное количество информации способно принести в деле уменьшения средних потерь. Такое определение ценности информации оказывается связанным с формулировкой и решением определенных условных вариационных задач.  

Страницы:      1