Курсовая работа: Информационный процесс в автоматизированных системах

8. Качество информации

Возможность и эффективность использования информации обусловливаются такими основными ее потребительскими показателями качества, как репрезентативность, содержательность, достаточность, доступность, актуальность, своевременность, точность, достоверность, устойчивость. Репрезентативность информации связано с правильностью ее отбора и формирования в целях адекватного отражения свойств объекта. Важнейшее значение имеют: правильность концепции, на базе которой сформулировано исходное понятие и обоснованность отбора существенных признаков и связей отображаемого явления.

2. Измерение информации

Мощность информационного сигнала, также как и вес носителя информации не могут служить оценкой количества информации, переносимой сигналом.

Истрепанная книжка, если в ней нет вырванных страниц, несет для вас ровно столько же информации, сколько такая же новая.

2.1. Измерение информации в быту (информация как новизна)

Вы получили какое-то сообщение. В этом сообщении содержится какое-то количество информации. Как оценить, сколько информации вы получили? Другими словами, как измерить информацию? Можно ли сказать, что чем больше статья, тем больше информации она содержит?

Разные люди, получившие одно и тоже сообщение, по-разному оценивают количество информации, содержащееся в нем. Это происходит оттого, что знания людей об этих событиях, явлениях до получения сообщения были различными. Поэтому те, кто знал об этом мало, сочтут, что получили много информации, те же, кто знал больше, чем написано в статье, скажут, что информации не получили вовсе. Количество информации в сообщении зависит от того, насколько важно сообщение для получателя. При таком подходе непонятно, по каким критериям можно ввести единицу измерения информации. С точки зрения информации как новизны можно оценить количество информации, содержащейся в научном открытии, музыкальном стиле, новой теории общественного развития.

2.2. Измерение информации в технике

В технике информацией считается любая хранящаяся, обрабатываемая или передаваемая последовательность знаков, символов. В технике под количеством информации понимают количество кодируемых, передаваемых или хранимых символов.

Определить понятие «количество информации» сложно. В решении этой проблемы существуют два основных подхода. Исторически они возникли почти одновременно. В конце 40-х годов XX века Клод Шеннон развил вероятностный подход к измерению количества информации, работы по созданию ЭВМ привели к «объемному» подходу. В технике используют простой способ определения количества информации, названный объемным, основанный на подсчете числа символов в сообщении, не связан с его длиной и не учитывает содержания.

Пример: собака – 6 символов, dog – 3 символа.

Человеку привычно работать с символами, а компьютеру - с кодами. Каждый символ кодируется двоичным кодом, длиной в 8 знаков (восьмибитный код).

Прежде чем измерить информацию в битах, вы определяете количество символов в этом сообщении. Каждый символ не случайно кодируется 8-битным кодом. Для удобства введена более "крупная" единица информации в технике – байт, с помощью которой легче подсчитать количество информации в техническом сообщении - оно совпадает с количеством символов в нем.

В вычислительной технике: бит (binary digit) - двоичный знак двоичного алфавита {0, 1}, минимальная единица измерения информации.

Байт (byte) - единица количества информации в системе СИ. Байт - восьмиразрядный двоичный код, с помощью которого можно представить один символ.

Единицы измерения информации в вычислительной технике:

Информационный объем сообщения (информационная емкость сообщения) - количество информации в сообщении, измеренное в битах, байтах, производных единицах (Кб, Мб и т.д.) [2].

Длина сообщения зависит от числа различных символов, употребляемых для записи сообщения. Например, слово "мир" в русском алфавите записывается тремя знаками, в английском - пятью (peace), а в КОИ-8 - двадцатью четырьмя битами (111011011110100111110010).

2.3. Измерение информации в теории информации (информация как снятая неопределенность)

В теории информации количеством информации называют числовую характеристику сигнала, не зависящую от его формы и содержания и характеризующую неопределенность, которая исчезает после получения сообщения в виде данного сигнала - в этом случае количество информации зависит от вероятности получения сообщения о том или ином событии.

Для абсолютно достоверного события (событие обязательно произойдет, поэтому его вероятность равна 1) количество вероятности в сообщении о нем равно 0. Чем вероятнее событие, тем больше информации о нем несет сообщение.

Лишь при равновероятных ответах ответ "да" или "нет" несет 1 бит информации. Оценка количества информации основывается на законах теории информации. Сообщение имеет ценность, несет информацию, когда мы узнаем и понимаем смысл данного сообщения.

Какое количество информации содержится, к примеру, в тексте романа "Война и мир", в фресках Рафаэля или в генетическом коде человека? Ответа на эти вопросы наука не даёт и, по всей вероятности, даст не скоро.

А возможно ли объективно измерить количество информации? Важнейшим результатом теории информации является вывод: в определенных, весьма широких условиях можно пренебречь качественными особенностями информации, выразить её количество числом, а также сравнить количество информации, содержащейся в различных группах данных.

Теория информации как самостоятельная научная дисциплина была основана Клодом Шенноном в конце 40-х годов 20 века. Предложенная им теория основывалась на фундаментальном понятии количественной меры неопределенности – энтропии и связанного с нею понятия количества информации.

Сигнал – это материальный носитель информации (предмет, явление, процесс) в пространстве и во времени. Любой сигнал неразрывно связан с определенной системой, которая является системой связи или системой передачи информации и состоит из следующих модулей: источник, передатчик, канал связи, приемник и адресат. Источник информации задает некоторое множество сообщений. Генерация определенного сообщения заключается в выборе его из множества всех возможных. Сообщения бывают дискретными и непрерывными. Светофор или передача сообщения с помощью азбуки Морзе – примеры дискретного сигнала.

Особым видом сигналов являются знаки, которые в отличие от сигналов естественного происхождения создаются самоорганизующимися системами и предназначаются для передачи и хранения информации. Есть знаки, входящие в четко организованную систему, и внесистемные знаки. Например: знаки дорожного движения, система цветов светофора, музыка, речь и языки, как естественные, так и искусственные. Внесистемные знаки – это или остатки некогда существовавших знаковых систем, или знаки, созданные временно, обычно в небольших коллективах людей. Например, языки жестов и поз.

В теории информации и кодировании принят энтропийный подход к измерению информации, который основан на том, что факт получения информации всегда связан с уменьшением разнообразия или неопределенности (энтропии) системы. Неопределенность может быть интерпретирована в смысле того, насколько мало известно наблюдателю о данной системе, энтропия системы снизилась, так как для наблюдателя система стала более упорядоченной.

При энтропийном подходе под информацией понимается количественная величина исчезнувшей в ходе какого-либо процесса (испытания, измерения и т.д.) неопределенности. При этом в качестве меры неопределенности вводится энтропия [1].