Методы получения информации
Лекция 2. Основные процессы преобразования информации
Методы получения информации можно разбить на три большие группы:
эмпирические методы или методы получения эмпирических данных.
теоретические методы или методы построения различных теорий.
эмпирико-теоретические методы (смешанные) или методы построения теорий на основе полученных эмпирических данных об объекте, процессе, явлении.
Охарактеризуем кратко эмпирические методы.
Наблюдение – сбор первичной информации об объекте, процессе, явлении.
Сравнение – обнаружение и соотнесение общего и различного.
Измерение – поиск с помощью измерительных приборов эмпирических фактов.
Эксперимент – преобразование, рассмотрение объекта, процесса, явления с целью выявления каких-то новых свойств.
Кроме классических форм их реализации, в последнее время используются опрос, интервью, тестирование и другие.
Охарактеризуем кратко эмпирико-теоретические методы.
Абстрагирование – выделение наиболее важных для исследования свойств, сторон исследуемого объекта, процесса, явления и игнорирование несущественных и второстепенных.
Анализ – разъединение целого на части с целью выявления их связей.
Декомпозиция – разъединение целого на части с сохранением их связей с окружением.
Синтез – соединение частей в целое с целью выявления их взаимосвязей.
Композиция — соединение частей целого с сохранением их взаимосвязей с окружением.
Индукция – получение знания о целом по знаниям о частях.
Дедукция – получение знания о частях по знаниям о целом.
Эвристики, использование эвристических процедур – получение знания о целом по знаниям о частях и по наблюдениям, опыту, интуиции, предвидению.
Моделирование (простое моделирование), использование приборов – получение знания о целом или о его частях с помощью модели или приборов.
Исторический метод – поиск знаний с использованием предыстории, реально существовавшей или же мыслимой.
Логический метод – поиск знаний путем воспроизведения частей, связей или элементов в мышлении.
Макетирование – получение информации по макету, представлению частей в упрощенном, но целостном виде.
Актуализация – получение информации с помощью перевода целого или его частей (а, следовательно, и целого) из статического состояния в динамическое состояние.
Визуализация – получение информации с помощью наглядного или визуального представления состояний объекта, процесса, явления.
Кроме указанных классических форм реализации теоретико-эмпирических методов часто используются и мониторинг (система наблюдений и анализа состояний), деловые игры и ситуации, экспертные оценки (экспертное оценивание), имитация (подражание) и другие формы.
Охарактеризуем кратко теоретические методы.
Восхождение от абстрактного к конкретному – получение знаний о целом или о его частях на основе знаний об абстрактных проявлениях в сознании, в мышлении.
Идеализация – получение знаний о целом или его частях путем представления в мышлении целого или частей, не существующих в действительности.
Формализация – получение знаний о целом или его частях с помощью языков искусственного происхождения (формальное описание, представление).
Аксиоматизация – получение знаний о целом или его частях с помощью некоторых аксиом (не доказываемых в данной теории утверждений) и правил получения из них (и из ранее полученных утверждений) новых верных утверждений.
Виртуализация – получение знаний о целом или его частях с помощью искусственной среды, ситуации.
Например, для построения модели планирования и управления производством в рамках страны, региона или крупной отрасли нужно решить следующие проблемы:
· определить структурные связи, уровни управления и принятия решений, ресурсы; при этом чаще используются методы наблюдения, сравнения, измерения, эксперимента, анализа и синтеза, дедукции и индукции, эвристический, исторический и логический методы, макетирование и др.;
· определить гипотезы, цели, возможные проблемы планирования; наиболее используемые методы – наблюдение, сравнение, эксперимент, абстрагирование, анализ, синтез, дедукция, индукция, эвристический, исторический, логический и др.;
· конструирование эмпирических моделей; наиболее используемые методы – абстрагирование, анализ, синтез, индукция, дедукция, формализация, идеализация и др.;
· поиск решения проблемы планирования и просчет различных вариантов, директив планирования, поиск оптимального решения; используемые чаще методы – измерение, сравнение, эксперимент, анализ, синтез, индукция, дедукция, актуализация, макетирование, визуализация, виртуализация и др.
Суть задачи управления любой системой – отделение ценной информации от «шумов» (бесполезного, иногда даже вредного для системы возмущения информации) и выделение информации, которая позволяет этой системе существовать и развиваться.
Информационная система – это система, в которой элементы, структура, цель, ресурсы рассматриваются на информационном уровне (хотя, естественно, имеются и другие уровни рассмотрения).
Информационная среда – это среда (система и ее окружение) из взаимодействующих информационных систем, включая и информацию, актуализируемую в этих системах.
Установление отношений и связей, описание их формальными средствами, языками, разработка соответствующих описаниям моделей, методов, алгоритмов, создание и актуализация технологий, поддерживающих эти модели и методы, и составляет основную задачу информатики как науки, образовательной области, сферы человеческой деятельности.
Информатику можно определить как науку, изучающую неизменные сущности (инварианты) информационных процессов, которые протекают в различных предметных областях, в обществе, в познании, в природе.
Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет
Источник
Теоретический способ получения информации
Методы получения и использования информации можно разделить на три группы, иногда условно разграничиваемые.
1. Эмпирические методы или методы получения эмпирической информации (эмпирических данных).
2. Теоретические методы или методы получения теоретической информации (построения теорий).
3. Эмпирико — теоретические методы (смешанные, полуэмпирические) или методы получения эмпирико-теоретической информации.
Охарактеризуем кратко эмпирические методы.
1. Наблюдение — сбор первичной информации или эмпирических утверждений о системе (в системе).
2. Сравнение — установление общего и различного в исследуемой системе или системах.
3. Измерение — нахождение, формулирование эмпирических законов, фактов.
4. Эксперимент — целенаправленное преобразование исследуемой системы (систем) для выявления ее (их) свойств.
Кроме классических форм их реализации в последнее время используются и такие формы как опрос, интервью, тестирование и другие формы.
Охарактеризуем кратко эмпирико — теоретические методы.
1. Абстрагирование — установление общих свойств и сторон объекта (или объектов), замещение объекта или системы ее моделью. Абстракция в информатике и в математике играет важнейшую роль, понимается в двух следующих смыслах:
а) абстракция, абстрагирование — метод исследования (изучения) некоторых явлений, объектов, в результате которого можно выделить основные, наиболее важные для исследования свойства, стороны исследуемого объекта или явления и игнорировать несущественные и второстепенные;
б) абстракция — как описание или представление объекта (явления), полученного с помощью метода абстрагирования; особо важно и используемо в информатике такое понятие, как абстракция потенциальной осуществимости, которое позволяет нам исследовать конструктивно объекты, системы с потенциальной осуществимостью т.е. они могли бы быть осуществимы, если бы не было ограничений по ресурсам (время, пространство, вещество, энергия, информация, организация, человек); используются и абстракция актуальной бесконечности — существования бесконечных, неконструктивных множеств и систем, процессов, а также абстракция отождествления — возможности отождествления любых двух одинаковых букв, символов любого алфавита, объектов — независимо от места их появления в словах, конструкциях, хотя их информационная ценность при этом может быть различна.
2. Анализ — разъединение системы на подсистемы с целью выявления их взаимосвязей.
3. Синтез — соединение подсистем в систему с целью выявления их взаимосвязей.
4. Индукция — получение знания о системе по знаниям о подсистемах; индуктивное мышление — распознавание эффективных решений, ситуаций и затем проблем, которые оно может разрешать.
5. Дедукция — получение знания о подсистемах по знаниям о системе; дедуктивное мышление — определение проблемы и поиск затем ситуации его разрешающей.
6. Эвристики, использование эвристических процедур — получение знания о системе по знаниям о подсистемах и наблюдениям, опыту.
7. Моделирование и/или использование приборов — получение знания об объекте с помощью модели и/или приборов; моделирование основано на возможности выделять, описывать и изучать наиболее важные факторы и игнорировать при формальном рассмотрении второстепенные.
8. Исторический метод — нахождение знаний о системе путем использования его предыстории — реально существовавшей или же мыслимой, возможной (виртуальной).
9. Логический метод — метод нахождения знаний о системе путём воспроизведения его некоторых подсистем, связей или элементов в мышлении, в сознании.
10. Макетирование — получение информации по макету объекта или системы, т.е. с помощью представления структурных, функциональных, организационных и технологических подсистем в упрощенном виде, сохраняющем информацию, необходимую для понимания взаимодействия и связей этих подсистем.
11. Актуализация — получение информации с помощью активизации, инициализации ее, т.е. переводом из статического (неактуального) состояния в динамическое (актуальное) состояние; при этом все необходимые связи и отношения (открытой) системы с внешней средой должны быть учтены (именно они актуализируют систему).
12. Визуализация — получение информации с помощью наглядного или визуального представления состояний актуализированной системы; визуализация предполагает возможность выполнения в системе операции типа “передвинуть”, “повернуть”, “укрупнить”, “уменьшить”, “удалить”, “добавить” и т.д. (как по отношению к отдельным элементам, так и к подсистемам системы), т.е. — это метод визуального восприятия информации.
Кроме указанных классических форм реализации теоретико- эмпирических методов в последнее время часто используются и такие формы как мониторинг (система наблюдений и анализа состояний системы), деловые игры и ситуации, экспертные оценки (экспертное оценивание), имитация (подражание) и другие формы.
Охарактеризуем кратко теоретические методы.
1. Восхождение от абстрактного к конкретному — получение знаний о системе на основе знаний о его абстрактных проявлениях в сознании, в мышлении.
2. Идеализация — получение знаний о системе или о ее подсистемах путём мысленного конструирования, представления в мышлении систем и/или подсистем, не существующих в действительности.
3. Формализация — получение знаний о системе с помощью знаков или же формул, т.е. зыков искусственного происхождения, например, языка математики (или математическое, формальное описание, представление).
4. Аксиоматизация — получение знаний о системе или процессе с помощью некоторых, специально для этого сформулированных аксиом и правил вывода из этой системы аксиом, т.е. правил получения выводов, знаний из аксиом.
5. Виртуализация — получение знаний о системе созданием особой среды, обстановки, ситуации (в которую помещается исследуемая система и/или ее исследующий субъект), которую реально, без этой среды невозможно реализовать и получить соответствующие знания.
Эти методы получения информации применяются системно.
Пример. Для построения модели планирования и управления производством в рамках страны, региона, отрасли необходимо решить следующие проблемы:
1. определить структурные связи системы (как вертикальные, так и горизонтальные), уровни управления и принятия решений, ресурсы; при этом чаще используются методы наблюдения, сравнения, измерения, эксперимента, анализа и синтеза, дедукции и индукции, эвристический, исторический и логический, макетирование и др.;
2. определить гипотезы, цели, возможные проблемы планирования; наиболее используемые при этом методы: наблюдение, сравнение, эксперимент, абстрагирование, анализ, синтез, дедукция, индукция, эвристический, исторический, логический и др.;
3. конструирование эмпирических моделей системы; наиболее при этом используемые методы: абстрагирование, анализ, синтез, индукция, дедукция, формализация, идеализация и др.;
4. поиск решения проблемы планирования и просчет различных вариантов, директив планирования, поиск оптимального решения; используемые чаще методы: измерение, сравнение, эксперимент, анализ, синтез, индукция, дедукция, актуализация, макетирование, визуализация, виртуализация и др.
Рис. Структура познания системы
Информация, таким образом, может быть рассмотрена как кортеж А= , где носитель X — сведения, знания о предметной области, множество Y — сообщения, отражающие эти сведения, отношение f — отношение кодирования между элементами X, Y т.е. их актуализации.
Пример. Пусть X=<супруги, дети супругов>, Y= <“Иванов Петр Сидорович”, “Иванова Ольга Николаевна”, “Иванов Олег Петрович”, “Иванова Наталья Петровна”, “мать”, “отец”, “сын”, “дочь”, “родители”, “дети”>, отношение f может быть задано (словесно) перечислением связей вида: “Иванов Олег Петрович — супруг Ивановой Ольги Николаевны”, “Иванова Наталья Петровна — дочь Ивановой Ольги Николаевны” и т.д.
Таким образом, основная задача науки состоит в построении, исследовании, актуализации или хранении множеств с заданным классом X однотипных задач, Y — классом структур и ресурсов связываемых с этими задачами и f — процессами их сопоставления и актуализации с помощью некоторых ресурсов.
Такие задачи мы решаем в ежедневной жизни, но в то же время часто правило f нельзя явно отыскать или построить явно или конструктивно. В этом случае приходится заменять искомый закон f с помощью подходящих явных или конструктивных представлений f, X, Y и/или Z (см. рис.) и применять эти представления всякий раз.
Рис. Инвариант всех решаемых проблем информатики.
Правило j задает правило кодирования или интерпретации входного алфавита, правило y — правило декодирования или интерпретации выходного алфавита, т.е. входной и выходной коды (правила, функции). При этом справедливы законы:
Правило f* подбирают так, чтобы в отличие от f , его можно было бы найти и/или исследовать, применить. Для каждого сообщения хIХ определена триада:
Информация — содержание сообщения, сообщение — форма проявления или актуализации информации. Информация всегда имеет носитель, передача (актуализация) информации связана с изменением носителя, ресурсов.
Пример. Сведения о сути товара могут быть изложены в рекламе, передаваемой различными сообщениями (по телевидению, по радио, в газете и т.д.). При этом соответствие этой рекламы действительности может быть независима от типа сообщений, т.е. имеется третья сторона информации (кроме её абстрактной сущности, её представления сообщениями) — соответствие сведений заложенных в информации с проявлениями реальной системы.
Выше было отмечено, что информация может пониматься и интерпретироваться по разному. Вследствие этого имеются различные подходы к определению измерения информации, меры количества информации. Раздел информатики (теории информации) изучающий методы измерения информации называется информметрией.
Количество информации — числовая величина, адекватно характеризующая актуализируемую информацию по разнообразию, сложности, структурированности (упорядоченности), определённости, выбору состояний отображаемой системы.
Если рассматривается некоторая система, которая может принимать одно из n возможных состояний, то актуальной задачей является задача оценки такого выбора, исхода. Такой оценкой может стать мера информации (или события). Мера — это некоторая непрерывная действительная неотрицательная функция, определённая на множестве событий и являющаяся аддитивной т.е. мера конечного объединения событий (множеств) равна сумме мер каждого события.
Меры могут быть статические и динамические — в зависимости от того, какую информация они позволяют оценивать — статическую (не актуализированную т.е. на самом деле оцениваются представляющие информацию сообщения без учёта ресурсов и формы актуализации) или динамическую (актуализированную т.е. оцениваются также и затраты ресурсов для актуализации информации).
Отметим, что ниже мы не всегда будем (в основном, для большей убедительности и большего содержательного понимания) проводить четкие математические границы между понятиями »количество информации» и “мера количества информации», но строгому читателю необходимо всё время задавать достаточно важные вопросы типа: о количестве информации или о мере информации в конкретной последовательности событий идёт речь? о детерминированной или стохастической информации идёт речь?
Мера Р. Хартли. Пусть имеется N состояний системы S или N опытов с различными, равновозможными последовательными состояниями системы. Если каждое состояние системы закодировать, например, двоичными кодами определённой длины d , то эту длину необходимо выбрать так, чтобы число всех различных комбинаций было бы не меньше, чем N . Наименьшее число, при котором это возможно или мера разнообразия множества состояний системы задаётся формулой Р. Хартли:
где k — коэффициент пропорциональности (масштабирования, в зависимости от выбранной, рассматриваемой единицы измерения меры), а — основание рассматриваемой системы.
Пример. Чтобы узнать положение точки в системе из двух клеток т.е. получить некоторую информацию, необходимо задать 1 вопрос («Левая или правая клетка?»). Узнав положение точки, мы увеличиваем суммарную информацию о системе на 1 бит ( I=log 2 2 ). Для системы из четырех клеток необходимо задать 2 аналогичных вопроса, а информация равна 2 битам ( I=log 2 4 ). Если система имеет n различных состояний, то максимальное количество информации равно I=log 2 n .
Если измерение ведётся в экспоненциальной (натуральной) системе, то
если измерение ведётся в двоичной системе, то
если измерение ведётся в десятичной системе, то
Справедливо утверждение Хартли : если во множестве X=
По Хартли, чтобы мера информации имела практическую ценность — она должна быть такова, чтобы информация была пропорциональна числу выборов.
Пример. Имеются 192 монеты из которых одна фальшивая. Определим сколько взвешиваний нужно произвести, чтобы определить ее. Если положить на весы равное количество монет, то получим 2 возможности: а) левая чашка ниже; б) правая чашка ниже. Таким образом, каждое взвешивание дает количество информации I=log 2 2=1 и, следовательно, для определения этой фальшивой монеты нужно сделать не менее k взвешиваний, где k удовлетворяет условию log 2 2 k ?log 2 192. Отсюда, k?7. Следовательно, необходимо (достаточно) сделать не менее 7 взвешиваний.
Эта формула отвлечена от семантических и качественных, индивидуальных свойств рассматриваемой системы (качества информации, содержащейся в системе, в проявлениях системы с помощью рассматриваемых состояний системы). Это положительная сторона этой формулы. Но имеется и отрицательная сторона: формула не учитывает различимость и различность рассматриваемых N состояний системы.
Уменьшение (увеличение) Н может свидетельствовать об уменьшении (увеличении) разнообразия состояний N системы. Обратное, как это следует из формулы Хартли (основание логарифма берётся больше 1!), — также верно.
Мера К. Шеннона. Формула Шеннона дает оценку информации независимо, отвлеченно от ее смысла:
где n — число состояний системы; р i — вероятность (или относительная частота) перехода системы в i -ое состояние, причем
Если все состояния равновероятны (т.е. р i =1/n), то I=log 2 n (как и ожидалось).
К. Шенноном доказана теорема о единственности меры количества информации). Для случая равномерного закона распределения плотности вероятности мера Шеннона совпадает с мерой Хартли.
Источник
