Диссертация (1024674), страница 27

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 27)

Перейдем к документоведению и связанными с ним теориями. К сожалению, специалисты в области технической информатики зачастую не представляют себе в полной мере значения документоведения для современной информатики. Хотя, казалось бы, роль и значение документированной информации, как самой прагматически ценной информации, в специальном разъяснении не нуждается и ее роль закреплена в федеральном законе “Об информации, информационных технологиях и защите информации”.

В информационных терминосистемах (раздел 3.2), а также в DIKW – диаграммах (раздел 2.1) рассматриваемый терминологический ряд, по - существу, ограничен понятиями знаний. Однако это ограничение обусловлено рамками рассматриваемых задач.

В действительности терминологическо-понятийный ряд современной информатик и значительно шире. В работе [112] рассматривались основные информационные понятия, в работе [148] это рассмотрение было расширено. Ниже приведен терминологический ряд, используемый в курсах специальности “Прикладная информатика” МИИГАиКа:

информатика;

информация;

данные;

знания;

сознание;

информационные технологии;

информационные процессы;

информационная система;

информационный объект;

информационная модель;

информационная сфера (среда);

информационная безопасность;

инфологическая модель;

документ (или документированная информация);

документ электронный;

средства обеспечения автоматизированных информационных систем и их технологий;

база данных.

Курсивом выделены термины, прямо относящиеся к документоведению. Из семнадцати терминов три термина составляют заметную часть, при этом само документоведение в программу обучения не входит. Вышесказанное позволяет заключить о существенном месте документоведческих терминов и значении документоведения в курсах специальности “Прикладная информатика”.

Следует иметь в виду, что названная специальность формировалась, в основном, с ориентацией на подготовку специалистов в области современных информационных технологий социально - экономического направления. Под современными информационными технологиями понимались компьютерные технологии, как современная альтернатива традиционным информационным технологиям, связанными с бумажным документооборотом и неавтоматизированной обработкой документов. В силу этого и в первом государственном образовательном стандарте по направлению “Прикладная информатика” и во всех последующих его версиях глубокого внимания документоведению не уделялось.

В первой главе приведены основные исторические вехи развития информационных наук, показывающие более раннее развитие документоведения, которое опередило кибернетику и технические информационные науки на несколько десятилетий. Документное дело и документные технологии стали важной частью цивилизации еще в древности, начиная с развития римского права. Документоведение, как наука, теоретически анализировало и обобщало факты из документного дела, накопленные за многие столетия.

В настоящее время эта наука считается вполне сложившейся, хотя и довольно молодой. Воспроизведем определение из книги [94]: “документоведение - научная дисциплина, изучающая документ в историческом развитии, закономерности образования документов, способы их создания, становление и развитие систем документации”. Общеизвестно определение из федерального закона “Об информации, информационных технологиях и защите информации” : “документ (документированная информация) – зафиксированная на материальном носителе информация с реквизитами, позволяющими ее идентифицировать”.

Появление той или иной научной дисциплины обусловлено общественными потребностями. Такой потребностью стало упорядочение документооборота, так как объем документации, образующейся в обществе, растет в геометрической прогрессии с усложнением социальной организации и развитием средств коммуникации, технических средств документирования и связи.

Объектом документоведения являются также закономерности, связанные с системами документации. Система документации – совокупность документов, взаимосвязанных по признакам происхождения, назначения, вида, сферы деятельности, единых требований к их оформлению. Приведенные основные определения документоведения используются не только в других конкретных науках, но и в широкой социальной практике.

Кроме самого документоведения, как науке о документах, в последнее время появились и другие теории, развивающие документоведение и связанные с коммуникацией и информационным обменом. Один из классиков отечественной информатики А.В. Соколов в своих работах [172, 173] развивает “метатеорию социальной коммуникации”. В этой теории рассматриваются процессы социальной коммуникации не только с точки зрения документоведения, но и с точки зрения информационных потребностей.

Впервые термин “информационные потребности” был использован журналистом Р. Тэйлором в статье “Способ задавать вопросы” [25]. В этой статье Р. Тейлор попытался описать, как индивид сознательно или бессознательно получает ответ от информационной системы. Также он изучал взаимное влияние между искателем информации и данной системой. Согласно Тейлору, информационные потребности имеют четыре уровня чёткости формулирования запроса:

‒ “идеальный вопрос”, который пользователь не сможет сформулировать реально, но он присутствует в его подсознании не оформлено;

‒ осознанное отношение к информационной потребности, но в неопределённой форме (при этой степени понимания индивид может обратиться к знающему человеку, который поможет ему оформить запрос);

‒ вопрос исследователя, осознающего, что он ищет и в каком виде;

‒ вопрос в таком виде, в каком он представлен в информационной системе.

Р. Тейлором была предложена модель осознанности информационного запроса. Также он затронул тему возможности существования неосознанного информационного запроса. Информация в неосознанном виде не может быть чётко структурированной. Изначально потребность возникает на уровне психики человека, затем она переходит на уровень мышления, после чего следует языковой уровень, в котором модель вербализуется. Переходя с уровня на уровень, модель часто деформируется и, в итоге, преобразуется в запрос не совсем соответствующий модели, возникшей на психическом уровне.

Эти модельные представления были развиты А.В. Соколовым в стройную теорию биогенных и социогенных индивидуальных информационных потребностей, от которых происходят массовые информационные потребности. В пятой главе “Техногенные информационные потребности и информационные революции” теория информационных потребностей представлена в том расширении, которое представляется автору настоящего исследования важным для анализа возможностей развития современных цифровых технологий.

Это расширение достигается введением наряду с биогенными и социогенными индивидуальными потребностями нового третьего вида информационных потребностей - “техногенных информационных потребностей”. С полным основанием можно утверждать, что теория информационных потребностей далеко выходит за рамки документоведческого направления и вполне применима к изучению, в том числе, перспектив развития цифровых информационных технологий, то есть в технических направлениях информатики, в частности, современных “гаджетов” [151].

1. Место и значение математической теории связи К. Шеннона

и информационных теорий в биологии

В разделе 2.4 “Понимание и разъяснение информации М. Мазуром в теории К. Шеннона” описана математическая теории связи К. Шеннона, которую ошибочно понимают, как “теорию информации”, а также приведена развернутая критика этого понимания. М. Мазур указал ограничения возможностей применения теории рамками “вероятностно - событийной” модели получения того или иного сообщения. Теория К. Шеннона посвящена не изучению информации, а изучению количества информации. В разделе 2.2. “Проблема и практическое значение оценки количества информации” приведена сводка всех известных подходов к оценке количества информации. Среди них: комбинаторный, вероятностный (статистический), прагматический, структурный (также его называют алфавитным или объемным) и семантический (по тезаурусной мере Ю.А. Шрейдера).

Математический аппарат теории К. Шеннона позволяет в рамках равновероятной модели, когда получение информации рассматривается как выбор одного сообщения из конечного множества равновероятных сообщений, получить оценку количества информации, отвечающей комбинаторному подходу Р. Хартли. Среди приведенных выше пяти подходов к оценке количества информации теория К. Шеннона относится лишь к комбинаторному подходу. И может быть применим при переходе к неравновероятной модели также и к статистическому подходу. Таким образом, расширительное понимание теории К. Шеннона ошибочно и связано с очень узкими и давно устаревшими представлениями.

Л. Флориди, полагает: “так как математическая теория сообщений имеет дело не с семантической информацией как таковой, а с данными констатуирующими ее, то есть с сообщениями, содержащими не интерпретированные символы, закодированные в хорошо структурированные цепочки сигналов, то она обычно определяется как изучение информации на синтаксическом уровне. Математическая теория сообщений может быть с успехом использована в информационных и коммуникационных технологиях постольку, поскольку компьютер является синтаксическим техническим устройством” [216]. У К. Шеннона, как известно, не было намерения заниматься природой семантической информации, о чем он высказывался в работе [273].

Наибольшее разнообразие теоретических представлений об информации принадлежит биологическим наукам. Из отечественных ученых неоспоримый вклад внесли Волькенштейн А. М., Корогодин В. И., Чернавский Д. С., Каменская М. А., а в последнее время – Гринченко С.Н. и другие. Первым попытался применить информационный подход в биологии австро-американский врач и биолог Г. Кастлер, который дал весьма необычное определение информации как “запомненного выбора”. Многие биологи впоследствии развивали его теоретические достижения.

В сорок восьмом году прошлого века, когда были созданы концепции кибернетики и основы математической теории связи, к анализу биологических систем подошли две различных ветви биологии : генетика и нейрофизиология. То есть - еще задолго до работ Г. Кастлера. Работы Л. Берталанфи по представлению биологических объектов как открытых систем, работы по развитию генетических представлений Г. Менделя в теории Т. Моргана о локализации генов в хромосомах в начале двадцатого века и работы Г. Дейла о механизмах передачи электрохимического импульса в нейронах в середине прошлого века привели к новому этапу. Это - этап, на котором появилась необходимость введения нового термина. Без нового термина было невозможно описать эволюционные отношения, открытые в биологических системах на микроуровне.

В качестве такого термина оказалось возможным использование термина информации. Изначально как информационные макромолекулы (ДНК, РНК, белки), так и нейронные пути передачи сигналов рассматривались как полные аналоги рукотворных объектов – соответственно текстов и каналов связи. То есть, использовались своеобразные техногенные метафоры.

В [41] дан весьма содержательный очерк развития информационного подхода в биологии, фрагмент которого мы воспроизведем далее с незначительными сокращениями: “биологические системы сразу же стали очень перспективными объектами для кибернетики. С одной стороны, это – физические, материальные объекты, доступные разным методам экспериментальных исследований, воспроизводимые (и даже самовоспроизводящиеся). С другой стороны – управление и информационный обмен являются важнейшими характеристиками поведения этих систем. Появление математических моделей и теорий управления и информационного обмена, общих для биологических и технических систем, а именно так понимал кибернетику Н. Винер, позволяло надеяться на математизацию биологии, на построение теоретической биологии по образу и подобию теоретической физики”.

Далее авторы очерка отмечают: “Шенноновская математическая теория связи позволяет измерять количество информации в сообщениях, исследовать и разрабатывать приемы ее кодирования в передатчике и декодирования в приемнике, измерять пропускную способность канала связи между ними, вычислять уровень шума в канале и минимизировать его воздействия”. Развитие кибернетики и шенноновской теории информации создали условия, для предположения, “что информация как универсальная мера сложности и гетерогенности любых систем, анализ кодов, каналов связи и шумов станут компонентами будущей общенаучной методологии – особенно на волне триумфов физикализма в точных и естественных науках”.

Уже в пятьдесят шестом году двадцатого столетия Г. Кастлер отметил, что “теория Шеннона была с энтузиазмом принята психологами, лингвистами, историками, экономистами, библиотекарями, социологами и биологами, интересующимися самыми различными вопросами”. Однако тогда же он отметил и принципиальные ограничения этой теории: “меры количества информации зависят от других характеристик систем. Они относятся не к элементам, а к их совокупностям; они относительны, а не абсолютны; информационные емкости систем не всегда используются полностью”.

Тем не менее, анализируя применения “приложений теории информации” в биологии, он показал, что “эти ограничения не столь серьезны, если постоянно помнить о них”. Тогда же Г. Кастлер обратил внимание на семантическую сторону информации, которую начали исследовать в пятьдесят втором году Р. Карнап и И. Бар-Хиллель, поскольку оказалось, что мера количества, предложенная К. Шенноном для анализа сообщений, передаваемых по каналам связи, не могла стать единственной и универсальной мерой количества информации.

Характеристики

Список файлов диссертации