CC BY
97
Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)
Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive17/17-03/ Дата публикации: 1.07.2017 № 3 (27). С. 7-12. УДК 004.9
В. Т. Матчин
Неопределенность в информационном поле
Статья исследует информационную неопределенность в информационном поле. Риск как фактор неопределенности рассмотрен в связи с этим понятием. Статья исследует когнитивные факторы неопределенности. Статья раскрывает содержание информационной неопределенности при когнитивном взаимодействии. Статья анализирует информационную неопределенность при человеко-машинном взаимодействии. Статья раскрывает содержание информационного соответствия. Статья доказывает, что информационное несоответствие является причиной информационной неопределенности. Статья дает систематику информационной неопределенности.
Ключевые слова: информация, философия информации, информационные процессы, информационная неопределенность, систематика
Perspectives of Science & Education. 2017. 3 (27)
International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)
Available: psejournal.wordpress.com/archive17/17-03/ Accepted: 1 June 2017 Published: 1 July 2017 No. 3 (27). pp. 7-12.
V. T. Matchin
Uncertainty in the information field
The article explores information uncertainty in the information field. Risk as a factor of uncertainty is considered in connection with this concept. The article explores the cognitive factors of uncertainty. The article discloses the content of information uncertainty in cognitive interaction. The article analyzes information uncertainty in human-machine interaction. Article discloses the content of information compliance. The article proves that information inconsistency is the cause of information uncertainty. The article provides a systematical information uncertainty.
Keywords: Information, information philosophy, information processes, information uncertainty, taxonomy
_Введение
I / еопределенность в широком смысле / / может быть определена как ситуация
___' V (или состояние), которая содержит
неопределенную информацию или не содержит информацию, необходимую информацию для решения задач. Простой пример неопределенности - неполные условия решения задачи. Неопределенность может быть представлена в «непонятном выражении без непосредственного описания» [1]. Неопределенность возникает в ряде областей: статистика, философия, физика, экономика, психология, социология, метрология, информатика. Неопределенность связана с прогнозированием и измерениями. Неопределенность связана с неточностью описания новых
явлений. Неопределенность возникает в стохастических средах. Неопределенность связана с субъективностью исследования или с человеческим фактором [2] и неточностью приборов. Неопределенность в информационном поле, как правило, связана с информационной неопределенностью [3]. Информационное поле [4, 5] рассматривается как источник информации при решении разных задач. Отличие информационного поля от информационного пространства в том, что информационное поле содержит некий показатель [6, 7] в каждой точке поля, который характеризует некую величину в данной точке пространства. Например, околоземное пространство содержит электрическое, магнитное и гравитационное поля [8]. Пространство есть оболочка, поле - содержание пространства. Не-
определенность в информационном поле это неопределенность, связанная с описанием содержательной части пространства. При этом следует отметить, что поле может иметь масштаб, определяющий его сферу. Например, поле информационной системы или поле базы данных.
Статья исследует неопределенность в информационном поле. Поэтому сознательно пропущены такие виды неопределенности: как неопределенность по В. Гейзенбергу в квантовой механике, теорема о полноте К. Гёделя, меры Р. В. Л. Харли и К.Э. Шеннона. Это будет предметом исследования другой статьи.
_Риск как фактор неопределенности
Существуют неопределенности, которые обусловлены возможными потерями и могут быть описаны с помощью функций потерь [9, 10]. В экономике Фрэнк Найт [11] связывает эти понятия, но отличает риск и неопределенность. Найт называет неопределенностью «риск того, что не поддается измерению, невозможно вычислить» [11]. Это определение не является точным. Можно, развивая его утверждение сказать, что неопределенность то «что не поддается измерению и невозможно вычислить».
Неопределенность связана с понятием риска. В одних случаях неопределенность приводит к появлению риска. В других случаях риск создает неопределенность [12]. Неопределенность создает и такой фактор как информационная асимметрия, которая также является причиной риска [13].
Важным аспектом является то, что «риск» имеет когнитивную окраску. В некоторых случаях риск обусловлен когнитивными «не факторами» [14]. При достаточном (наличие необходимой информации), но большом количестве информации возникает крайность «не воспринимаемость», не обозримость» [15]. Она обусловлена низкой пропускной способностью человека как устройства восприятия и обработки информации. В других случаях риск обусловлен стереотипностью восприятия, которая может быть не адекватной реальности. Другая крайность - недостаток информации (чистая неопределенность), что также обуславливает риск ошибочного принятия решения.
Фактор «необозримость» также обусловлен спецификой работы оператора с информационной системой [2]. Обработка информации с помощью информационных систем является опосредованной деятельностью человека. Субъект ведет обработку «не видя» результатов на каждом шаге обработки. Его возможные ошибочные действия (например, обусловленные усталостью) создают риск получения неверного результата. При этом он может не замечать собственных ошибок, что также является формой информационной неопределенности. Для устранения подобной неопределенности большое
значение имеет интерфейс пользователя информационной системы [16], что выражается характеристикой «usability». Фактором риска является также, так называемый, семантический разрыв [17], который является аналогом информационной асимметрии на уровне знаний.
Неопределенность при информационном
взаимодействии
Информационное взаимодействие имеет два качественных фактора: «машина - машина», «субъект - машина». Объективное информационное взаимодействие обусловлено информационными процессами в информационном поле. Оно основано на информационных процессах, происходящих без человеческого участия. При этом разделяют информирование, воздействие и взаимодействие [17]. Информационное взаимодействие может быть прямым и сетевым. Объективное информационное взаимодействие осуществляется алгоритмически или по правилам. Неопределенность информационного взаимодействия «машина - машина» обусловлена некорректностью алгоритма.
Анализ человеко-машинной системы приведен в [2]. На нем раскрыто содержание интерактивного комплекса и подсистем взаимодействия. Аппаратно-программный комплекс информационной системы обеспечивает технологии: хранения и обновления информационных моделей; преобразование данных, циркулирующих в информационной системе; формирование информационных моделей и цифровых моделей; обеспечение интерактивного взаимодействия человека с информационной системой; преобразование воздействий, поступающих от человека-оператора, в процессы обработки информации.
Информационная модель, которая используется в информационных процессах, является отражением объекта, находящегося во внешней среде. Субъект, на основе полученного им задания, анализирует информационную модель и обрабатывает ее с помощью аппаратно программного комплекса. Обработка информации состоит в формировании информационной ситуации, анализе информационной ситуации и принятии решений по изменению информационной ситуации объекта исследования или управления. Передача информации при информационном взаимодействии основана на применении специальных протоколов обмена.
Назначение протоколов [18] состоит в том, чтобы гарантировать механизм достоверной и надежной передачи информации между информационной системой и человеком-оператором. Протокол представляет собой правило, задающее взаимодействие и набор процедур обмена между параллельно выполняемыми процессами в реальном масштабе времени. Эти процессы характеризуются отсутствием фиксированных
временных отношений между наступлением событий и отсутствием взаимозависимости между событиями и действиями при их наступлении.
Функции протокола связаны с обменом сообщениями между процессами. Формат протокола образуют логические характеристики протокола. Правила задают процедуры, которые выполняют процессы, совместно участвующие в реализации протокола. Набор правил является процессуальной характеристикой протокола. Используя эти понятия, можно определить протокол как совокупность логических характеристик связи между процессами. Логическое определение протокола составляет синтаксис, а процедурное - семантику протокола.
Информационная модель в человеко-машинном взаимодействии представляется в виде двух компонент: цифровой и визуальной. Цифровая модель представляет собой дискретную модель. Визуальная модель при человеко-машинном взаимодействии имеет множество разновидностей. Она может быть визуальной моделью объекта моделирования. Она может быть визуальной моделью, интегрированная с интерфейсом пользователя. Она может быть визуальной моделью, отражающей процесс обработки и обмена информацией. Все эти, разные по качеству, визуальные модели, используют при эвристической обработке информации.
Генерирование визуальной модели с помощью информационной системы позволяет получать представление информационной модели не только в цифровом но и в графическом виде. В зависимости от вида работ выделяют требования по алфавиту составу информационных единиц [19] графических моделей, по способу формирования графических символов и по разновидности использования элементов изображения. Используемый алфавит характеризует тип модели, её изобразительные возможности. Он определяется классом решаемых задач, задается числом и типом знаков, количеством градаций яркости, ориентацией символов, частотой мерцания изображения и др.
Формирование информационной модели объекта исследований в визуальной форме может быть интерпретировано как объективная модель объекта. Эта модель формируется на основе сходства с реальным объектом исследования. Отсюда вытекает требование изоморфизма [20] визуальной модели и структуры отображаемых объектов и окружающей среды.
Визуализация изображения осуществляется на основе представления информационной модели. В этом аспекте информационная человеко-машинная система выполняет когнитивные функции. В частности, технологической фазой является репрезентация [21] информационной модели. Репрезентация - это представление в человеческом воображении частей модели мира и процессов в нем. Репрезентация позволяет создавать полную картину мира [22, 23] в научных
исследованиях. В информационных системах и, особенно геоинформационных системах, визуализация играет роль описания картины мира. Основой визуализации является информационная модель.
Информационная модель служит основой для оператора, на которой он формирует образ реального объекта. Информационная модель, как правило, переопределена и включает большое количество элементов. Системный подход дает основание представить информационную модель 1М как совокупность взаимосвязанных элементов:
к
1М - {1Мп} , Д = и Я"
]=1
где Rj - множество элементов информационной модели ^й группы, п=1,...^ число групп к=1,...К. число элементов в группе.
Количество групп компонентов информационной модели определяется требованиями информационного соответствия. Кроме того, информационная модель связана с графическим изображением. Элементы информационной модели могут выступать как элементы изображения. Визуальная информационная модель включает набора графических информационных единиц, задающих графический образ, соответствующий реальному объекту и обладающий геометрическими свойствами. При организации процесса обработки информации [24] в информационных интерактивных системах используют две категории информации.
Статическая информация - стабильная по содержанию информация, используемая в качестве фона. Например, координатная сетка, план, изображение местности и т.д. Динамическая информация - информация, изменяющаяся в определенном интервале времени по содержанию. Например, подвижный объект, результаты вычислений, эвристические данные. Динамическая информация является функцией некоторых текущих параметров.
Подобное деление считается условным. При создании человеко-машинной системы возрастает роль человеческого фактора анализа информации и эргономического обеспечения системы. Основной задачей эргономического обеспечения является оптимизация взаимодействия между человеком и системой. Это определяет требования к интерфейсу пользователя. В частности, можно привести основные функциональные принципы построения интерфейса. Основным к интерфейсу является информационное соответствие. Информационное соответствие [25] может быть реализовано по разному. Необходимо разделять системное, синтаксическое, семантическое, структурное - соответствие.
Синтаксическое соответствие определяет исключение противоречивости в протоколах и правилах обработки информации.
Семантическое соответствие заключается в требовании выполнения полноты информационной модели и отсутствие противоречивости в данных.
Системное соответствие заключается в соблюдении баланса и исключении противоречивости между семантической, синтаксической, физической, согласованностями и требованием получить синергетический эффект.
Структурное соответствие (в базе данных) заключается в соответствии информационной модели по типам данных и связям структуре базы данных [26].
Оппозиционным видам соответствия является «несоответствие». Отсутствие любого из перечисленных видов информационного соответствия создает информационное несоответствие и влечет информационную неопределенность.
Системное соответствие возможна только при наличии четкой структуры информации, информационных моделей. Неструктурированная информация и большие данные также
ведут к появлению информационной неопределенности
Структурное соответствие [26] является более мягким требованием, чем системное соответствие, поскольку касается фрагментарных факторов, но не учитывает их согласованность на общем концептуальном уровне. В целом все виды согласованности важны для исключения информационной неопределенности.
Систематика неопределенности. На рис.1 дана примерная систематика неопределенности в информационном поле. Она делится на две качественные категории: субъективную и объективную. Субъективная неопределенность связана с моральным и институциональным факторами. Эти факторы можно назвать общественными, поскольку в разных обществах они отличаются. Узко индивидуальные факторы связаны в первую очередь со стереотипным мышлением, которое усиливается с возрастом и состоит в личных пристрастиях к определенным методам, теориям и терминам.
Рис.1. Систематика неопределенностей в информационном поле
Низкая квалификация или различие в квалификации также могут создавать субъективную неопределенность результатов деятельности. Например, терминологический сленг представителей одной профессии создает неопределенность в понимании их другими членами общества. Усталость и болезнь - также создают субъективную неопределенность.
Неясности или двусмысленности из области субъективной неопределенности иногда называют «неопределенностью второго порядка», которая включает неопределенность определений (полисемия, синонимия), неопределенных интерпретаций состояний или результатов. Особенность такой неопределенности в том, что она имеет антропогенный характер, а не является объективным фактом природы. На практике ее моделируют с использованием нечеткой логики и теории возможностей.
Объективная неопределенность (рис.1) имеет другую природу. Объективную неопределенность иногда называют «неопределенностью первого порядка». Она не зависит от субъекта и является объективным фактом природы. Неопределенность может быть следствием недостатка знаний, или недостатка получаемых фактов. Объективная неопределенность часто представляется в количественном виде. Количественная неопределенности результата измерения, как правило, состоит из нескольких компонентов. Компоненты рассматриваются как случайные величины, и могут быть сгруппированы в разные категории в зависимости от метода, используемого для оценки их количественных значений.
Следует выделить когнитивную неопределенность. Формально как «необозримость» и «не воспринимаемость» она относится к объективной неопределенности. Однако различие в интеллектах разных людей создает некое разли-
чие в этом факторе. То, что непонятно обычному человеку, может быть понятно специалисту. Поэтому данный фактор с некоторой условностью надо относить к объективным факторам неопределенности.
Заключение
Информационная неопределенность в информационном поле является важным фактором обработки информации и для принятия решений. В эвристических человеко-машинных системах информационная неопределенность разнообразна и создает множественные риски. Количественные оценки неопределенности широко применяют в таких областях, как теория вероятностей, актуарные исследования, теория информации. Но за пределами математического использования термина, понятие неопределенности варьируется в широких пределах. В когнитивной психологии, неопределенность может быть реальной (объективной), или просто временной (ожидание, угрозы и т.д.). В квантовой механике принцип неопределенности Гейзен-берга ставит ограничения на сколько наблюдатель может когда - либо знать одновременно точную информацию о положении и скорости частицы. Это не является незнание потенциально получаемых фактов, так как не существует ситуации когда эти факты можно найти. Существует проблема в физике в том, что неясно является ли такая неопределенность свойством природы или есть "скрытые переменные", которые описывают состояние частицы более точно, чем позволяет принцип неопределенности Гейзенберга. При измерениях часто используется методика расчета неопределенности измерений, которая описана в "Руководстве по выражению неопределенности измерений» (GUM) , опубликованной ISO.
ЛИТЕРАТУРА
1. Antunes, Ricardo; Gonzalez, Vicente (2015-03-03). "A Production Model for Construction: A Theoretical Framework". Buildings. 5 (1): 209-228. doi:10.3390/buildings5010209.
2. Матчин В.Т. Информационная модель в человеко-машинной системе // Перспективы науки и образования-2014. - №6. - с.14-18.
3. Цветков В.Я. Информационная неопределенность и определенность в науках об информации // Информационные технологии. - 2015. - №1. -с.3-7/
4. Денисов А.А. Информационное поле. - СПб.: Изд-во "Омега", 1998 -64с
5. Майоров А.А. Информационное поле //Славянский форум. - 2013. - 2(4). -с.144-150.
6. Tsvetkov V.Ya. Information field. // Life Science Journal. - 2014 - 11(5). -рр.551-554.
7. Кулагин В.П. Геореференция как полевая переменная. // Перспективы науки и образования. - 2016. - №6. -с.101-105.
8. I.V. Barmin, V.P. Kulagin, V.P. Savinykh, V.Ya. Tsvetkov. Near_Earth Space as an Object of Global Monitoring // Solar System Research, 2014, Vol. 48, No. 7, pp. 531-535. DOI: 10.1134/S003809461407003X
9. Jean-Jacques Laffont (1989). The Economics of Uncertainty and Information, MIT Press. Description and chapter-preview links.
10. Robert G. Chambers and John Quiggin (2000). Uncertainty, Production, Choice, and Agency: The State-Contingent Approach. Cambridge. Description and preview. ISBN 0-521-62244-1
11. Knight, F. H. (1921). Risk, Uncertainty, and Profit. Boston: Hart, Schaffner & Marx.
12. Болбаков Р.Г. Взаимодействие субъекта и объекта в информационном поле // Перспективы науки и образования. - 2017. - №1(25). - с.24-28.
13. Tsvetkov V. Yа. Information Asymmetry as a Risk Factor // European researcher, Series A. 2014, Vol.(86), № 11-1, pp. 1937-1943. DOI: 10.13187/er.2014.86.1937
;-14. Нариньяни А.С. НЕ-факторы: краткое введение.// Новости искусственного интеллекта. - Вып.2/2004. -М:
КОМКНИГА, 2006 , стр. 52 - 63.
15. Цветков В.Я. Когнитивные аспекты построения виртуальных образовательных моделей// Перспективы науки и образования- 2013. -№3. С38-46.
16. Стогний А. А. и др. Человеко-машинная система решения задач обработки данных //Алгоритмы и организация решения экономических задач. - 1980. - №. 14. - С. 172-195
17. Tsvetkov V. Ya. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination // European researcher. Series A. 2013. № 4-1 (45). - c. 782-786.
18. Таненбаум Э. С., Таненбаум Э. С. Компьютерные сети:[Пер. с англ.]. - Издательский дом" Питер", 2012.
19. Tsvetkov V. Ya. Information Units as the Elements of Complex Models // Nanotechnology Research and Practice. -2014, Vol.(1), № 1, р57-64.
20. Ullmann J. R. An algorithm for subgraph isomorphism //Journal of the ACM (JACM). - 1976. - Т. 23. - №. 1. - р.31-42.
21. Сухарев М.В. Распределенные когнитивные модели и социальное партнерство // Петрозаводск - 300: Карелия в процессе перемен. - Петрозаводск, КарНц РАН, 2004 г. - С. 341 - 347.
22. Цветков В.Я. Информационные единицы как средство построения картины мира // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2014. (Часть 4) - № 8 - стр. 36-40.
23. Тупик Н. В. Модель мира человека и информационные технологии // Успехи современного естествознания.
- 2009. - № 4 - С. 49-50.
24. Garner W. R. The processing of information and structure. - Psychology Press, 2014.
25. Цветков В.Я. Информационное соответствие // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2016. - №1 (часть 3) - с.454-455.
26. Дулин С. К., Киселев И. А. Управление структурным соответствием в базе знаний //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. - 1991. - №. 5. - С. 29-39.
27. Марон И. А. Основы вычислительной математики. - М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1963.
28. Tsvetkov V. Yа. Spatial Information Models // European researcher. Series A. 2013. №10-1(60). с.2386-2392.
29. Павлов А.И. Цифровое моделирование при мониторинге деформаций // Образовательные ресурсы и технологии. - 2016. - №4 (16). - с.98-106.
30. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии. - 1999. - №3. - с.23- 27.
31. Бондур В.Г. Информационные поля в космических исследованиях // Образовательные ресурсы и технологии.
- 2015. - №2 (10). - с.107-113
Информация об авторе Матчин Василий Тимофеевич
Information about the author
Matchin Vasilii Timofeevich
(Russia, Moscow) St. lecturer, MTU MIREA E-mail: matchin.v@gmail.com
(Россия, Москва) Ст. преподаватель, МТУ МИРЭА
E-mail: matchin.v@gmail.com
