Меры информации семантического уровня. Синтаксическая, семантическая и прагматическая меры информации

Синтаксическая мера информации.

Данная мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных Vд в этом случае в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных.

К примеру, в двоичной системе счисления единица измерения - бит (bit-binary digit - двоичный разряд). Бит – это ответ на один двоичный вопрос (“да” или “нет”; “0” или “1”), передаваемый по каналам связи с помощью сигнала. Таким образом, содержащееся в сообщении количество информации в битах определяется количеством двоичных слов естественного языка, количеством знаков в каждом слове, количеством двоичных сигналов, необходимых для выражения каждого знака.

В современных ЭВМ наряду с минимальной единицей измерения данных “бит” широко используется укрупненная единица измерения “байт”, равная 8 бит. В десятичной системе счисления единица измерения “бит” (десятичный разряд).

Количество информации I на синтаксическом уровне невозможно определить без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропии системы). Действительно, получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы, т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичность) сообщения определяется отношением количества информации к объему данных, т.е.

Y= I / Vд, причем 0

С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому стремятся к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

Семантическая мера информации

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя.

Тезаурус - это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sр изменяется количество семантической информации Iс, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус.

Характер такой зависимости показан на рис. 1. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации Iс равно 0:

при Sр = 0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При Sр  пользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна.

Информации - это что такое? На чем он базируется? Какие цели преследует и задачи выполняет? Обо всём этом мы и поговорим в рамках данной статьи.

Общая информация

В каких случаях применяется семантический способ измерения информации? Используется сущность информации, интересует содержательная сторона полученного сообщения - вот показания для его применения. Но для начала давайте дадим изъяснение того, что он собой представляет. Следует отметить, что семантический способ измерения информации - это трудно формализованный подход, который до сих пор полностью не сформировался. Используется он для того, чтобы измерять количество смысла в данных, которые были получены. Иными словами, какой объем информации из полученной является необходимым в данном случае. Такой подход используется для определения содержательной стороны получаемых сведений. И если мы говорим про семантический способ измерения информации, используется понятие тезауруса, которое неразрывно связано с рассматриваемой темой. Что же оно собой представляет?

Тезаурус

Хочется сделать небольшое введение и дать ответ на один вопрос про семантический способ измерения информации. Кем введен он? Предложил использовать этот метод основатель кибернетики Норберт Винер, но значительное развитие он получил под влиянием нашего соотечественника А. Ю. Шрейдера. Чем же является название используется для обозначения совокупности сведений, которые есть у получателя информации. Если соотнести тезаурус с содержанием сообщения, которое поступило, то можно выяснить, насколько оно снизило неопределённость. Хочется исправить одну ошибку, под влияние которой часто попадает большое количество людей. Так, они считают, что семантический способ измерения информации введен Клодом Шенноном. Неизвестно, как именно возникло это заблуждение, но это мнение неверно. Клод Шеннон ввёл статистический способ измерения информации, «наследником» которого и считается семантический.

Графический подход для определения объема смысловой информации в полученном сообщении

Для чего нужно что-то рисовать? Семантический способ измерения использует такую возможность для наглядного предоставления данных о полезности данных в виде легко понимаемых рисунков. Что же это значит на практике? Для пояснения положения дел строят зависимость в виде графика. Если у пользователя отсутствуют знания о сути сообщения, которое было получено (равняется нулю), то объем семантической информации будет равен этому же значению. Можно ли найти оптимальное значение? Да! Так называется тезаурус, где объем семантической информации максимальный. Давайте рассмотрим небольшой пример. Допустим, пользователю поступило сообщение, написанное на незнакомом иностранном языке, или же человек может прочитать, что там написано, но это для него уже не является новостью, поскольку всё это известно. В таких случаях говорят о том, что в сообщении содержится ноль семантической информации.

Историческое развитие

Вероятно, об этом следовало поговорить немного выше, но наверстать упущенное ещё не поздно. Первоначально семантический способ измерения информации введен Ральфом Хартли в 1928 году. Ранее упоминалось, что в качестве основателя часто упоминают Клода Шеннона. Почему же возникла такая путаница? Дело в том, что, хотя семантический способ измерения информации и был введён Ральфом Хартли в 1928 году, обобщили его в 1948 году именно Клод Шеннон и Уоррен Уивер. После этого основоположник кибернетики Норберт Винер сформировал идею тезаурусного метода, которая получила наибольшее признание в виде меры, разработанной Ю. И. Шнейдером. Следует отметить, что для того чтобы разобраться в этом, необходим достаточно высокий уровень знаний.

Результативность

Что же нам даёт тезаурусный метод на практике? Он является реальным подтверждением тезиса о том, что информация обладает таким свойством, как относительность. При этом следует отметить, что она обладает относительной (или же субъективной) ценностью. Для того чтобы можно было объективно оценивать научную информацию, ввели понятие общечеловеческого тезауруса. Его степень изменения и показывает значительность знаний, которые получает человечество. При этом нельзя точно сказать, какой конечный результат (или же промежуточный) можно будет получить от информации. Возьмём, к примеру, компьютеры. Вычислительная техника создавалась на основе ламповой технологии и битового состояния каждого структурного элемента и первоначально использовалась для осуществления расчетов. Сейчас же почти у каждого человека есть что-то, что работает на основании данной технологии: радио, телефон, компьютер, телевизор, ноутбук. Даже современные холодильники, плиты и умывальники содержат в себе немного электроники, в основе работы которой лежит информация об облегчении использования человеком данных бытовых устройств.

Научный подход

Где же изучается семантический способ измерения информации? Информатика - вот та наука, которая занимается различными аспектами этого вопроса. В чём же заключается особенность? В основу способа положено использование системы «истина/ложь», или же битовая система «единица/ноль». Когда поступает определённая информация, то она разбивается на отдельные блоки, которые именуются подобно единицам речи: слова, слоги и тому подобное. Каждый блок получает определённое значение. Давайте рассмотрим небольшой пример. Рядом стоят два друга. Один обращается ко второму со словами: «Завтра у нас выходной». Когда дни для отдыха - знает каждый. Поэтому ценность этой информации нулевая. Но если второй скажет, что он завтра работает, то для первого это будет неожиданность. Ведь в таком случае может оказаться, что будут нарушены планы, которые строил один человек, например, сходить поиграть в боулинг или же покопаться в мастерской. Каждую часть описанного примера можно описать с помощью единиц и нулей.

Оперирование понятиями

Но что же используется ещё, кроме тезауруса? Что ещё нужно знать, чтобы понимать семантический способ измерения информации? Основные понятия, которые дополнительно можно изучить ещё, - это знаковые системы. Под ними понимают средства выражения смысла, вроде правил интерпретации знаков или же их сочетаний. Давайте рассмотрим ещё один пример из информатики. Компьютеры оперируют условными нулями и единицами. По сути, это низкое и высокое напряжение, которое подаётся на компоненты техники. Причем передают они эти единицы и нули без конца и края. Как же делать различие между ними технике? Ответ на это был найден - прерывания. Когда передаётся эта же самая информация, то получаются различные блоки вроде слов, словосочетаний и отдельных значений. В устной человеческой речи для разбивки данных на отдельные блоки тоже используются паузы. Они настолько незаметны, что большинство из них мы замечаем на «автомате». В письме для этой цели служат точки и запятые.

Особенности

Давайте затронем ещё и тему свойств, которые есть у семантического способа измерения информации. Мы уже знаем, что так называется специальный подход, которые оценивает важность информации. Можно ли говорить, что данные, которые будут оцениваться таким способом, будут объективными? Нет, это не верно. Информация является субъективной. Давайте рассмотрим это на примере школы. Есть отличник, который идёт впереди утверждённой программы, и среднестатистический середнячок, который изучает то, что излагается на занятиях. Для первого большинство информации, которую он будет получать в школе, будет представлять достаточно слабый интерес, поскольку он это уже знает и не впервые слышит/читает. Поэтому на субъективном уровне для него это будет не очень ценно (за счёт разве что отдельных замечаний учителя, которые он подметил за время изложения своего предмета). Тогда как середнячок о новой информации что-то слыхал только отдаленно, поэтому для него ценность данных, которые будут излагаться на уроках, на порядок больше.

Заключение

Следует отметить, что в информатике семантический способ измерений информации - это не единственный вариант, в рамках которого можно решать имеющиеся задачи. Выбор должен зависеть от поставленных целей и присутствующих возможностей. Поэтому, если тема заинтересовала или же в ней существует потребность, то можно только настоятельно порекомендовать изучить её более подробно и узнать, какие ещё способы измерения информации, кроме семантического, существуют.

При реализации информационных процессов всегда происходит перенос информации в пространстве и времени от источника информации к приемнику (получателю). При этом для передачи информации используют различные знаки или символы, например естественного или искусственного (формального) языка, позволяющие выразить ее в некоторой форме, называемой сообщением.

Сообщение – форма представления информации в виде совокупности знаков (символов), используемая для передачи.

Сообщение как совокупность знаков с точки зрения семиотики (от греч. setneion - знак, признак ) – науки, занимающейся исследованием свойств знаков и знаковых систем, - может изучаться на трех уровнях:

1) синтаксическом , где рассматриваются внутренние свойства сообщений, т. е. отношения между знаками, отражающие структуру данной знаковой системы. Внешние свойства изучают на семантическом и прагматическом уровнях. На этом уровне рассматривают проблемы доставки получателю сообщений как совокупности знаков, учитывая при этом тип носителя и способ представления информации, скорость передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и точность преобразования этих кодов и т. п., полностью абстрагируясь от смыслового содержания сообщений и их целевого предназначения. На этом уровне информацию, рассматриваемую только с синтаксических позиций, обычно называют данными, так как смысловая сторона при этом не имеет значения.

Современная теория информации исследует в основном проблемы именно этого уровня. Она опирается на понятие «количество информации», являющееся мерой частоты употребления знаков, которая никак не отражает ни смысла, ни важности передаваемых сообщений. В связи с этим иногда говорят, что современная теория информации находится на синтаксическом уровне.

2) семантическом , где анализируются отношения между знаками и обозначаемыми ими предметами, действиями, качествами, т. е. смысловое содержание сообщения, его отношение к источнику информации. Проблемы семантического уровня связаны с формализацией и учетом смысла передаваемой информации, определения степени соответствия образа объекта и самого объекта. На данном уровне анализируются те сведения, которые отражает информация, рассматриваются смысловые связи, формируются понятия и представления, выявляется смысл, содержание информации, осуществляется ее обобщение.

3) прагматическом , где рассматриваются отношения между сообщением и получателем, т. е. потребительское содержание сообщения, его отношение к получателю.

На этом уровне интересуют последствия от получения и использования данной информации потребителем. Проблемы этого уровня связаны с определением ценности и полезности использования информации при выработке потребителем решения для достижения своей цели. Основная сложность здесь состоит в том, что ценность, полезность информации может быть совершенно различной для различных получателей и, кроме того, она зависит от ряда факторов, таких, например, как своевременность ее доставки и использования.

Для каждого из рассмотренных выше уровней проблем передачи информации существуют свои подходы к измерению количества информации и свои меры информации. Различают соответственно меры информации синтаксического уровня, семантического уроня и прагматического уровня.

Меры информации синтаксического уровня. Количественная оценка информации этого уровня не связана с содержательной стороной информации, а оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. В связи с этим данная мера дает возможность оценки информационных потоков в таких разных по своей природе объектах, как системы связи, вычислительные машины, системы управления, нервная система живого организма и т. п.

Для измерения информации на синтаксическом уровне вводятся два параметра: объем информации (данных) – V д (объемный подход) и количество информации – I (энтропийный подход).

Объем информацииV д (объемный подход). При реализации информационных процессов информация передается в виде сообщения, представляющего собой совокупность символов какого-либо алфавита. При этом каждый новый символ в сообщении увеличивает количество информации, представленной последовательностью символов данного алфавита. Если теперь количество информации, содержащейся в сообщении из одного символа, принять за единицу, то объем информации (данных) V д в любом другом сообщении будет равен количеству символов (разрядов) в этом сообщении. Так как одна и та же информация может быть представлена многими разными способами (с использованием разных алфавитов), то и единица измерения информации (данных) соответственно будет меняться.

Так, в десятичной системе счисления один разряд имеет вес, равный 10, и соответственно единицей измерения информации будет дит (десятичный разряд п п дит. Например, четырехразрядное число 2009 имеет объем данных V д = 4 дит.

В двоичной системе счисления один разряд имеет вес, равный 2, и соответственно единицей измерения информации будет бит (bit (binary digit) – двоичный разряд ). В этом случае сообщение в виде n -разрядного числа имеет объем данных V д = п бит. Например, восьмиразрядный двоичный код 11001011 имеет объем данных V д = 8 бит.

В современной вычислительной технике наряду с минимальной единицей измерения данных бит широко используется укрупненная единица измерения байт , равная 8 бит. Именно восемь битов требуется для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256=2 8).

При работе с большими объемами информации для подсчета ее количества применяют более крупные единицы измерения:

1 Килобайт (Кбайт) = 1024 байт = 2 10 байт,

1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 Кбайт = 2 20 байт = 1 048 576 байт;

1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 2 30 байт = 1 073 741 824 байт;

В последнее время в связи с увеличением объёмов обрабатываемой информации входят в употребление такие производные единицы, как:

1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 2 40 байт = 1 099 511 627 776 байт;

1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 2 50 байт = 1 125 899 906 842 624 байт.

Следует обратить внимание, что в системе измерения двоичной (компьютерной) информации, в отличие от метрической системы, единицы с приставками «кило», «мега» и т. д. получаются путем умножения основной единицы не на 10 3 = 1000, 10 6 = 1 000 000 и т. д., а на 2 10 = 1024, 2 20 = 1 048 576 и т. д.

Количество информации I (энтропийный подход). В теории информации и кодирования принят энтропийный подход к измерению информации. Этот подход основан на том, что факт получения информации всегда связан с уменьшением разнообразия или неопределенности (энтропии) системы. Исходя из этого, количество информации в сообщении определяется как мера уменьшения неопределенности состояния данной системы после получения сообщения. Неопределенность может быть интерпретирована в смысле того, насколько мало известно наблюдателю о данной системе. Как только наблюдатель выявил что-нибудь в физической системе, энтропия системы снизилась, так как для наблюдателя система стала более упорядоченной.

Таким образом, 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 Н , а количество информации равно:

I = H apr – H aps

где, H apr – априорная энтропия о состоянии исследуемой системы или процесса;

H aps – апостериорная энтропия.

Апостериори (от лат. a posteriori – из последующего ) – происходящее из опыта (испытания, измерения).

Априори (от лат. a priori – из предшествующего ) – понятие, характеризующее знание, предшествующее опыту (испытанию), и независимое от него.

В случае, когда в ходе испытания имевшаяся неопределенность снята (получен конкретный результат, т. е. Н = 0), количество полученной информации совпадает с первоначальной энтропией

Рассмотрим в качестве исследуемой системы дискретный источник информации (источник дискретных сообщений), под которым будем понимать физическую систему, имеющую конечное множество возможных состояний {а i }, i = .

Все множество А = {a 1 , a 2 , ..., а n } состояний системы в теории информации называют абстрактным алфавитом или алфавитом источника сообщений.

Отдельные состояния a 1 , а 2 ,..., а n называют буквами или символами алфавита.

Такая система может в каждый момент времени случайным образом принять одно из конечных множеств возможных состояний a i . При этом говорят, что различные состояния реализуются вследствие выбора их источником.

Получатель информации (сообщения) имеет определенное представление о возможных наступлениях некоторых событий. Эти представления в общем случае недостоверны и выражаются вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределенности (энтропия) характеризуется некоторой математической зависимостью от этих вероятностей, количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшается мера неопределенности после получения сообщения.

Поясним эту идею на примере.

Пусть у нас имеется 32 различные карты. Возможность выбора одной карты из колоды – 32. До произведения выбора, естественно предложить, что шансы выбрать некоторую определенную карту, одинаковы для всех карт. Произведя выбор, мы устраняем эту неопределенность. При этом неопределенность можно охарактеризовать количеством возможных равновероятностных выборов. Если теперь определить количество информации как меру устранения неопределенности, то полученную в результате выбора информацию можно охарактеризовать числом 32. Однако удобнее использовать не само это число, а логарифм от полученной выше оценки по основанию 2:

где m – число возможных равновероятных выборов (При m=2, получим информацию в один бит). То есть в нашем случае

H = log 2 32 = 5.

Изложенный подход принадлежит английскому математику Р. Хартли (1928 г.). Он имеет любопытную интерпретацию. Он характеризуется числом вопросов с ответами «да» или «нет», позволяющим определить, какую карту выбрал человек. Таких вопросов достаточно 5.

Если при выборе карты, возможность появления каждой карты не одинаковы (разновероятны), то получим статистический подход к измерению информации, предложенный К. Шенноном (1948 г.). В этом случае мера информации измеряется по формуле:

где p i – вероятность выбора i -го символа алфавита.

Легко заметить, что если вероятности p 1 , ..., p n равны, то каждая из них равна 1/N , и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

Меры информации семантического уровня. Для измерения смыслового содержания информации, т. е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее распространение получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Действительно, для понимания и использования полученной информации получатель должен обладать определенным запасом знаний. Полное незнание предмета не позволяет извлечь полезную информацию из принятого сообщения об этом предмете. По мере роста знаний о предмете растет и количество полезной информации, извлекаемой из сообщения.

Если назвать имеющиеся у получателя знания о данном предмете тезаурусом (т. е. неким сводом слов, понятий, названий объектов, связанных смысловыми связями), то количество информации, содержащееся в некотором сообщении, можно оценить степенью изменения индивидуального тезауруса под воздействием данного сообщения.

Тезаурус - совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

Иными словами, количество семантической информации, извлекаемой получателем из поступающих сообщений, зависит от степени подготовленности его тезауруса для восприятия такой информации.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя S p изменяется количество семантической информации I с , воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рис. 2.1. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации I с равно 0:

а) при S p = 0 пользователь не воспринимает (не понимает) поступающую информацию;

б) при S -> ∞ пользователь «все знает», и поступающая информация ему не нужна.

Рис. 1.2. Зависимость количества семантической информации,

воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I c =f(S p)

Максимальное количество семантической информации потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом S p (S = S p opt), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации в сообщении, количество новых знаний, получаемых пользователем, является величиной относительной. Одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным для пользователя некомпетентного.

При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и Sp.

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С, который определяется как отношение количества семантической информации к ее объему:

С = I с / V д

Меры информации прагматического уровня. Эта мера определяет полезность информации для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера также величина относительная, обусловленная особенностями использования этой информации в той или иной системе.

Одним из первых российских ученых к проблеме оценки информации прагматического уровня обратился А.А. Харкевич, который предложил принять за меру ценности информации количество информации, необходимое для достижения поставленной цели, т. е. рассчитывать приращение вероятности достижения цели. Так, если до получения информации вероятность достижения цели равнялась р 0 , а после ее получения – p 1 то ценность информации определяется как логарифм отношения p 1 /p 0:

I = log 2 p 1 – log 2 р 0 = log 2 (p 1 /p 0)

Таким образом, ценность информации при этом измеряется в единицах информации, в данном случае в битах.

Для измерения информации вводятся два параметра: количество информации I и объем данных V д.

Эти параметры имеют разные выражения и интерпретацию в зависимости от рассматриваемой формы адекватности.

Синтаксическая адекватность. Она отображает формально-структурные характеристики информации и не затрагивает ее смыслового содержания. На синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и точность преобразования этих кодов и т. п.

Информацию, рассматриваемую только с синтаксических позиций, обычно называют данными, так как при этом не имеет значения смысловая сторона.

Семантическая (смысловая) адекватность. Эта форма определяет степень соответствия образа объекта и самого объекта. Семантический аспект предполагает учет смыслового содержания информации. На этом уровне анализируются те сведения, которые отражает информация, рассматриваются смысловые связи. В информатике смысловые связи устанавливаются между кодами представления информации. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения.

Прагматическая (потребительская) адекватность. Она отражает отношение информации и ее потребителя, соответствие информации цели управления, которая на ее основе реализуется. Проявляются прагматические свойства информации только при наличии единства информации (объекта), пользователя и цели управления.

Прагматический аспект рассмотрения связан с ценностью, полезностью использования информации при выработке потребителем решения для достижения своей цели. С этой точки зрения анализируются потребительские свойства информации. Эта форма адекватности непосредственно связана с практическим использованием информации, с соответствием ее целевой функции деятельности системы.

Каждой форме адекватности соответствует своя мера количества информации и объема данных (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Меры информации

2.2.1. Синтаксическая мера информации

Синтаксическая мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

Объем данных V д в 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 единица измерения — бит ( bit — binary digit — двоичный разряд);
• в десятичной системе счисления единица измерения — дит (десятичный разряд).

Пример. Сообщение в двоичной системе в виде восьмиразрядного двоичного кода 10111011 имеет объем данных V д = 8 бит.

Сообщение в десятичной системе в виде шестиразрядного числа 275903 имеет объем данных V д = 6 дит.

Количество информации определяется по формуле:

где H (α) - энтропия, т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Энтропия системы Н (α), имеющая N возможных состояний, согласно формуле Шеннона, равна:

где p i - вероятность того, что система находится в i -м состоянии.

Для случая, когда все состояния системы равновероятны, ее энтропия определяется соотношением

где N - число всевозможных отображаемых состояний;

m - основание системы счисления (разнообразие символов, применяемых в алфавите);

n - число разрядов (символов) в сообщении.

2.2.2. Семантическая мера информации

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя .

Тезаурус — это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений смыслового содержания информации S и тезауруса пользователя S p изменяется количество семантической информации I с , воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рис.2.2:

• при S p =0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;
• при S p → ∞ пользователь все знает, поступающая информация ему не нужна.

Рис. 2.2. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I с = f (S p )

При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и S p .

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С , который определяется как отношение количества семантической информации к ее объему:

2.2.3. Прагматическая мера информации

Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера также величина относительная, обусловленная особенностями использования информации в той или иной системе. Ценность информации целесообразно измерять в тех же самых единицах (или близких к ним), в которых измеряется целевая функция.

Для сопоставления введенные меры информации представим в табл. 2.1.

Таблица 2.1. Единицы измерения информации и примеры

При оценке информации различают такие её аспекты, как синтаксический, семантический, прагматический. Синтаксический аспект связан со способом передачи информации вне зависимости от её смысловых и потребительских качеств. На синтаксическом уровне рассматриваются формы её передачи и хранения. Обычно информация, предназначенная для передачи, называется сообщением. Сообщение может быть представлено в виде знаков и символов, преобразованных в электрическую форму и закодированную, т.е. представленную в виде определённой последовательности электрических сигналов, однозначно отображающих передаваемые сообщения. Характеристики процессов преобразования сообщений для передачи определяет синтаксический аспект. При хранении синтаксический аспект определяется другими формами представления информации, которые позволяют наилучшим образом осуществлять поиск, запись, обновления, изменение информации в информационной базе. Информацию, рассмотренную только относительно синтаксического аспекта, часто называют данными . Семантический аспект передаёт смысловое содержание информации и соотносит её с ранее имевшейся информацией. Смысловые связи между словами и другими элементами языка отражает “тезаурус” (словарь). Он состоит из двух частей: списка слов и устойчивых словосочетаний, сгруппированных по смыслу, и некоторого ключа (алфавит), позволяющего расположить слова в определённом порядке. При получении информации тезаурус может быть изменён, и степень этого изменения характеризует количество воспроизводимой информации. Прагматический аспект определяет возможность достижения поставленной цели с учётом получаемой информации. Этот аспект отражает потребительские свойства информации - если информация оказалось ценной, поведение её потребителя меняется в нужном направлении. Прагматический аспект проявляется при наличии единства потребителя и поставленной цели.

Таким образом, информация относительно её возникновения и преобразований проходит 3 этапа, которые определяют её семантический, синтаксический и прагматический аспект. Человек сначала наблюдает некоторые факты окружающей действительности, которые отражаются в виде определённого набора данных в его сознании - здесь проявляется синтаксический аспект . Затем, после структуризации этих данных в соответствии с предметной областью человек формализует знания о структуре объекта - это семантический аспект полученной информации. Информация в виде знаний имеет высокую степень структуризации, что позволяет выделять полную информацию об окружающей действительности и создавать информационные модели исследуемых объектов. Полученные знания человек затем использует в своей практике, то есть для достижения поставленных целей, что отражает прагматический аспект .