диссертация (1169158), страница 45
Текст из файла (страница 45)
Данная идея расширяет возможности минимизации искажений впроцессе политической коммуникации.348Карпова А.Ю. Механизмы влияния на массовое сознание в публичном поле политической коммуникациирегионального телевидения // Вестник Томского государственного университета. 2011. – № 352. – С. 58-61.349Луман Н. Реальность масс медиа. – С. 189.224Что касается самого процесса, то для его описания нам необходимообозначить границы, в рамках которых на каждом этапе совершаютсяразличного рода аберрации, которые в свою очередь имеют искусственную иестественные формы происхождения. Описание альтернативной модели мыпроизведем в следующем параграфе.Поскольку аберрации – это новая переменная, которую мы ввели,следует обозначить, в каких элементах на схеме Лумана производятсяаберрации.Рис.
7. Аберрации в модели ЛуманаМы выделили три элемента коммуникации, которые составляютбазовую модель Лумана. Аберрации присутствуют в каждом из элементовэтой модели. Первоначально, аберрациям подвергается сама информация,которую источник передает для транспортировки в СМИ, далее аберрацииподвергается информационное сообщение в каналах СМИ, и последний видаберраций – при получении сообщения получателем.Модель Шеннона состоит из нескольких блоков, которые условноможно разделить на сектора совместив с Лумановской моделью. Объединивмодели в одной схеме (рис.8) мы показали, что сектора техническойкоммуникации Шеннона совпадают с Лумановской моделью.225Рис.
8. Объединенное представление моделей Лумана и ШеннонаВ объединенном представлении двух моделей сохранены всеэлементы коммуникации, которые были заложены Луманом и Шенноном.В объединенной модели мы учитываем триединство селекцииинформации, сообщения, понимания. Также учитывается и то, чтоинформацияподвергаетсякодированию-«бинарныйсхематизм»вЛумановской концепции350.
Новым элементом в этой обобщенной моделиявляются аберрации. Но, простое объединение моделей не позволяетотразить процесс информационной аномии в политической коммуникации ирезультат этого процесса. Результат – это зависимая переменная, следствиевоздействия информационного сообщения на получателя информации.Прим. автора: по Луману «Бинарные схематизмы служат не разделению, а связываниюпротивоположного».
См.: Луман Н. Власть / Пер. с нем. А. Ю. Антоновского. – М.: Праксис, 2001. – С. 32.350226Кроме того, это изменяющаяся переменная, которая имеет вероятностныйхарактер при прогнозировании. Объединение моделей Лумана и Шеннонапозволяет смоделировать сам процесс коммуникации, акцентировать в немсемантическую составляющую и показать скрытую переменную – аберрации.Но, для того, чтобы показать, как производятся аберрации, и «работает»зависимая переменная необходимы дополнительные элементы.
Поэтому, мыпостроили собственную аналитическую модель.Подводя итог, мы хотим подчеркнуть, модификация процессаполитической коммуникации направлена на то, чтобы показать какиекачественныеизменениякоммуникации, какпроисходиливпроцессеразвитияизменялось состояние объекта, итеориикакие новыеразновидности моделей появлялись в научно исследовательской традицииизучения политической коммуникации в XX-XXI веке.Основные выводы по параграфу заключаются в следующих тезисах:Теория информации и кибернетики оказали значительное влияние наисследование процесса информационного воздействия и взаимодействия вполитическом сфере.
Прежде всего, это связано с тем, что изменилисьпредставленияоб(неопределенность,информации,определенынеожиданность,трудность,еебазовыеэнтропия),атрибутыразработанаппарат для исследования процесса технической коммуникации, введентермининформационнаятеоретическогоикоммуникацииуказалэнтропия.практическогоН.НавозможностьпримененияопытаисследованийтехническойЛуман,обозначив,чтотакогородаметодологический подход открывает широкие перспективы для изученияполитической коммуникации.Теоретические и прикладные модели политической коммуникациисоздавались неоднократно в период развития теории коммуникации, нокаждая из них имеет свои сильные и слабые стороны. В отличие отуниверсальной модели технической коммуникации, которая разработана подразные случаи применения в технических каналах связи, в теории227политической коммуникации такой модели не существует. Но, в научнойобласти исследований политической коммуникации назрела необходимость всоздании модели, которая позволит объяснить процесс функционированиякоммуникации с учетом темпоральных особенностей его протекания иизмерения эффектов такого информационного взаимодействия.Прямое применение модели Шеннона к процессу информационногообмена в политической коммуникации ограничено элиминированиемсемантической составляющей информации.
Модель Лумана ограничена вприкладном использовании в силу своей специфики, высокая теоретическаяабстракция. Объединение ключевых свойств обеих моделей позволяетсоздать базу для построения аналитической модели, которая можетрассматриваться как альтернативная универсальной модели техническойкоммуникации. Объединение моделей Лумана и Шеннона позволяетсмоделироватьсампроцесскоммуникации,акцентироватьвнемсемантическую составляющую и показать скрытую переменную – аберрации.Результат аномичной политической коммуникации: это зависимаяпеременная,следствиевоздействияинформационногосообщениянаполучателя информации; это изменяющаяся переменная, которая имеетвероятностный характер при прогнозировании.Вцелом,позволиламодификациязафиксироватьпроцессановоеполитическойсостояниеобъектакоммуникациивсовременноминформационном обществе, которое возможно отразить, смоделировавпроцесс и отразив его новые свойства.3.2.ВОперационализация ключевых атрибутов авторской моделиполитической коммуникацииданномпараграфемырассматриваемнормативностьинформационного обмена, определяем ключевые атрибуты модели, и228предлагаем авторское определение понятий, которыми будем оперировать вдальнейшем.Прежде всего, нам необходимы рамки, чтобы обозначить условныеграницы того, что мы определяем нормой информационного обмена.
Самоопределение «нормы» в коммуникативном акте передачи от источника кполучателю, как мы уже подчеркивали в первой главе, является довольнорасплывчатым, в некоторой степени абстрактным правилом. Характеризуетсявыбранным, усредненным диапазоном допустимых отклонений «абсолютнойинформации», то есть той, которая изначально существует в виде данных и«относительной информацией», которая пройдя через все элементыкоммуникативной цепи, трансформируется в новые данные.
Усредненныйдиапазондопустимыхотклоненийопределяетсяверхнейинижнейграницами: доверие/недоверие содержанию информационного сообщения, вкоторомлибоприсутствует,либоотсутствуетзначительнаячасть«абсолютной информации». Определить точное содержание «абсолютнойинформации» по любому информационному поводу, не представляетсявозможным, но, можно измерить уровень доверия источнику информации иканалу коммуникации.Мы хотим отметить, что понятие «абсолютная информация» и«относительнаяинформация»применяетсяисследователямитеорииинформации. Например, современный физик-теоретик, специалист в областиАСУ (автоматизированных систем управления) Е.В. Луценко предлагаеттакуюинтерпретацию(«информационноедлясырье»),разделенияинформации:относительнаяабсолютная(«информационныйполуфабрикат»), аналитическая («информационный товар»)351.
СледуетПрим. автора: Е.В. Луценко предлагает следующее различение: «Абсолютная информация – этоинформация, содержащаяся в абсолютных числах, таких как количество чего-либо, взятого "само по себе",т.е. безотносительно к объему совокупности, из которой оно собственно "взято". Относительнаяинформация – это информация, содержащаяся в отношениях абсолютного количества к объемусовокупности. Относительная информация измеряется в частях, процентах, промиле и других единицах.Аналитическая (сопоставительная) информация – это информация, содержащаяся в отношенияхвероятностей или процентов. Аналитическая информация измеряется в БИТах».
См.: Луценко Е.В.Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теорияинформации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических,229351отметить, что данное различение применяется в программировании, как длятехнической области, так и в области социо-гуманитарных исследований. Кпримеру, при создании программы для подсчета голосов избирателей.В теории связи нет понятия «абсолютной» и «относительной»информации, но есть определение меры качества передачи информационногосообщения по каналу связи, что и рассматривается как норма. Этой меройявляется точность воспроизведения сообщений в приемнике.
Считается, чтодаже при имеющейся технической возможности предельно минимизироватьвлияние шума и помех, информация все равно будет подвержена искажению,пусть и в малой степени. Это связано с устройством физических каналов, вотличие от идеальных математических моделей.В практике передачи сообщения по каналу связи нельзя считатьполностью известными статистические параметры источника и канала, крометого, они могут изменяться в процессе передачи, поэтому необходимоопределение принадлежности источника и канала к некоторому классу.Следуя такого рода допущениям, устанавливается средний критерий качествапередачи, который оценивается для наихудших возможных источниковсообщений и каналов, принадлежащих определенному классу352.В математической теории связи предполагается, что из множествавозможных сообщений выбирается одно «в предположении, что всесообщения равновероятны, – это является по утверждению Шеннона, –мерой информации»353.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
