CC BY
59
Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)
Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive17/17-02/ Дата публикации: 1.05.2017 № 2 (26). С. 17-22. УДК 001
С. А. Кудж
Отношения в информационном поле
Статья анализирует понятия отношения и связи в информационном поле. Показано различие между отношением и связами. Выполняется анализ разных видов отношений и на основе этого делается обобщение. Рассмотрены импликативные отношения и модели отношений, которые формируют на их основе. Рассмотрены парадигматические и синтагматические отношения как основа для построения структур и детализации структур и сценариев. На основе исследований вводится формулировка понятий связь и отношение.
Ключевые слова: информационное поле, философия информации, отношения, связи, информационные отношения, моделирование
Perspectives of Science & Education. 2017. 2 (26)
International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)
Available: psejournal.wordpress.com/archive17/17-02/ Accepted: 1 March 2017 Published: 1 May 2017 No. 2 (26). pp. 17-22.
S. A. Ku DZH
The relationship in the information field
The article analyzes the relationship and communication in the information field. This article describes the difference between the relationships and connections. The article analyzes the different types of relationships. Article performs synthesis concepts attitude to identify the main features. The article analyzes the implicative relationships and relationship patterns that form on their basis. The article analyzes the paradigmatic and syntagmatic relations as a basis for the construction of structures and detail structures and scenarios. The article introduces the definitions for the terms communication and relationship.
Keywords: information field, information, philosophy, relations, communications, information relations, modeling
Введение
ермин «информационное поле» [1-3] используется достаточно широко в области наук об информации. Однако, иногда понятия «информационное поле» и «информационное пространство» рассматривают как синонимы. По нашему мнению это не корректно. Понятие «поле» применяют в разных научных направлениях для описания свойств реального мира. Поле, как характеристику пространства, связывают с непрерывной или дискретной совокупностью величин, отражающих качество или свойство этого пространства. Примером дискретного поля является терминологическое поле. Информационное поле вложено в информационное пространство и является
его характеристикой. Поле содержит в первую очередь связи между элементами поля и отношения. Информационное поле характеризуется наличием информационного взаимодействия [4, 5]. Существует естественное и искусственное информационное поле [6]. Естественное информационное поле отражает объективные свойства окружающего мира. Искусственное информационное поле является моделью естественного поля, создаваемой человеком. При создании искусственного информационного поля человек не только переносит в него закономерности естественного поля, но создает свои искусственные закономерности. Примером таких искусственных закономерностей могут служить: закон Мура [7], закон Ципфа [8], эффект Роршаха [8], принцип Парето [9], закон Энгельбарта [10], закон «Белла
для классов компьютеров» [11] и другие [8]. Эти закономерности обусловлены существующими в информационном поле отношениями и связями.
_Отношения и связи
В литературе не всегда неоднозначно определяют отношения и связи. Иногда отношения называют связями, что является грубой ошибкой. Приведем корректное определение. Отношение — философская категория или научный термин, обозначающий любое понятие, реальным коррелятом которого является определенное соотнесение (связь) двух и более предметов (БСЭ). В качестве некорректного определения приведем определение из [12] «Взаимная связь разных величин, предметов, действий, между двумя величинами». Поэтому ниже проведем анализ этих понятий. Точка зрения автора в том, что «отношение» это в узком смысле факт или состояние. В широком смысле «отношение» может быть рассмотрено как информационная ситуация [13].
Отношения и связи в топологии и пространстве. На рис. 1 приведен пример топологической связанности объектов. Объекты соответствуют вершинам графа. Связи соответствуют дугам в графе.
Рис. .1 Топологическая связанность объектов
На рис. 2 приведены некоторые топологические отношения, которые существуют в геоинформатике, в картографии и при формировании пространственных знаний.
ницами объектов. Если d < dmin, то говорят об отношении близости. Если d > dmax, то говорят об отношении удаленности. Слабым местом в таком описании является то, что величины dmin, dmax задает эксперт в соответствии с решаемой задачей. Большое расстояние или удаленность для автомобиля является малым расстоянием или близостью для самолета.
Принципиальным следствием из рис.1 и рис.2 является то, что отношения (рис.2) и связи (рис.1) не эквивалентны.
Теоретико- множественные отношения. На рис.3 приведены примеры теоретико-множественных отношений
Рис. 3. Теоретико-множественные отношения
Ситуация а) описывает пресечение множеств М1 и М2. Информационная ситуация б) описывает включение множества М4 в множество М3.
Отношения и связи в алгебре и геометрии. Рассмотрим два примера: константу и линейную зависимость отражающую связь:1) X=a; 2) Y=k X
Первая связь есть связь «один ко многим», при которой одному значению х=а соответствует множество значений у. Вторая линейная связь отражает связь «один ко одному» при которой одному значению х соответствует одно значение у. Связь в этих выражениях отражается знаком равенства. Все выражения отражаются линиями или линейными множествами. Эти связи показаны на рис. 4. Они определяют функциональные зависимости между функцией и аргументом.
У
Рис. 2. Топологические отношения
Информационная ситуация а) на рис.2 описывает отношение близости между объектами. Ситуация б) описывает отношение примыкания (тангенциальные отношения) между объектами. Ситуация в) описывает отношение удаленности между объектами [14]. Отношения близости и удаленности выглядят как качественные, но они подразумевают некий числовой критерий d, который определяется по расстоянию между гра-
Х=а
X
Рис. 4. Геометрические связи
Рассмотрим те же выражения связанные отношением «больше»: 1) X>a; 2) Y>k X Эти отношения приведены на рис.5.
б
а
а
б
в
а
У
Х=а
а
X
У
я
+ 1ГГ
X
а
б
Рис. 5 Геометрические отношения
Отношения на рис.5 описывают полуплоскость, то есть ареальное множество. Случай а) пример 1, полуплоскость, справа от х=а; Случай б) пример 2 полуплоскость выше прямой; Вывод: связи отображается линейными объектами, отношения ареальным, то есть объектами разных категорий. Следствием из рис.4 и рис.5 является то, что отношения (рис.5) и связи (рис.4) не эквивалентны.
В области искусственного интеллекта, в которой исследуют пространственное знание [15], и в геоинформатике существуют пространственные отношения [16, 17]. Эти отношения описывают отношения между частью и целым, а также топологические отношения типа (рис.2). Эти отношения также не приравнивают к связам.
Бинарные отношения дают сравнительную оценку пар множества по каким-то свойствам. Двумерным или бинарным отношением R называется подмножество пар (а,Ь^ декартового произведения М1 х М2 , т.е. R С М1 х М2. Множество М1 называют областью определения отношений, множество М2 - областью значений. Возможно рассмотрение отношения R между парами одного и того же множества М1 х М2 . В этом случае R С М х М . Если (а,Ь) находятся в отношении R, то это записывается как aRb
На приведенных примерах видно, что «связь» и «отношение» в представляют собой разные категории и не являются эквивалентными. Нельзя выражать отношение через связь. Поэтому определение термина «отношение» и определение термина «связь» уместно выражать через общий термин «соответствие». Отсюда вытекают два определения:
Связь - функциональное соответствие между разными величинами одной категории на основе математического выражения или аналитической функции.
Отношение - категория, характеризующая состояние или ситуацию соответствия элементов двух систем, которые могут относиться к разным
категориям или к одной. Отношения фиксируют состояние и возможность наличия связи, Но связь они не описывают. При одном и том же отношении возможны разные виды связей. Например, отношение между функцией и аргументом может отражаться множество линейных и нелинейных функциональных зависимостей.
Импликативные отношения. Термин «импли-кативные информационные отношения» введен работе [18]. Этот вид отношений играет важную роль, поскольку используется повсеместно в разных науках, от математики до экономики и медицины. Эти отношения используют для обозначения следования, причинно-следственной связи или перехода. Они в отдельных случаях могут констатировать наличие связи, но не описывают конкретно эту связь.
Импликативные информационные отношения это отношения в информационном поле, которые обозначают с помощью символа импликации (стрелка). Они являются обобщением отношений и могут описывать качественно разные отношения. Импликативные информационные отношения выражают расширение внутри категории или категориальный переход. Импликативные информационные отношения выражают также причинно-следственные связи.
Например, категория «знание» по отношению к категории «данные» характеризуется новым качеством и ступенчатым переходом. Истинное знание по отношению к правдоподобному знанию характеризуется синергетическим скачком, то есть новым качеством. Интерес многочисленных исследований представляет система отношений «данные - знания», которая отражает процесс получения знаний. Существуют простые модели отношений и сложные модели отношений. Отметим, что как отражение реальных отношений информационные отношения бывают двух типов. Одни отражают реально существующие отношения и являются их трансформацией в информационном поле. Другие информационные отношения создаются человеком при описании создаваемых им информационных
конструкций. В [19] воспроизведена трехэтапная схема отношений "данные - информация - знания" или модель (DIK).
D ^ I ^ K. (1)
Модель (1) называется линейной, поскольку отображается линейной последовательностью отношений и поддерживает правило переноса транзитивности. В [20] описана весьма популярная за рубежом четырехуровневая модель, DIKW-модель (Data, Information, Knowledge, Wisdom — данные, информация, знания, мудрость), в которой содержит с одной стороны информационные иерархические отношения категорий, с другой характеристики синергетических скачков.
D ^ I ^ K ^ W (2)
Особенностью данной модели отношений является то, что первые три понятия являются информационно определенными, а четвертая категория Wisdom (мудрость) является скорее философской, чем информационной категорией. DIKW - модель показывает отношения между категориями и переходы между ними.
Следствие. Одно отношение в информационном поле фиксирует состояние соответствия или ситуацию соответствия между категориями. Модель нескольких отношений показывает переходы между категориями или фиксирует информационную ситуацию перехода между категориями.
Многие импликативные отношения описывают «иерархию» слева направо или «Е-дерево» [21]. Каждый последующий уровень добавляет определенные свойства к предыдущему уровню. Принципиальным при использовании моделей отношений является то, что они предшествуют обработке и получению знаний и создают основу для обработки или получения ресурса.
В современных условиях модель служит основой получения знаний, а не информация напрямую. Это учли авторы работы [22], в альтернативу модели DIKW (2), предложили пятиуровневую модель отношений — DIMKC. В ее основании D (data), следующий уровень I (informatoin), следующий уровень М (model-модель), следующий уровень K (knowledge), следующий уровень C (competence - компетенция).
D^I^M^K^C (3)
Эта модель отношений является сравнительно информационно определенной, поскольку на практике в обработке используют именно модели (информационные) как структурированную совокупность, а не информацию как нечто аморфное.
Достаточно широкое исследование отноше-
ний моделей данных (около 10) в информационном поле приведено в работе [18]. По существу в работе рассмотрены парадигматические информационные отношения, связанные с тем или иным методом получения знаний или информационной обработке. Примечательно, что в работе вводится понятие первичного и вторичного знания. Для модели отношений типа (1) вводится понятие первичное знание. то есть полученное без постобработки. Для модели отношений типа (5) вводится понятие вторичное знание.
В развитие модели (2) можно предложить модель отношений, учитывающую правдоподобное и истинное знание. Она включает следующие компоненеты: данные (D); информационная модель (Im); правдоподобное знание (Plausible knowledge -Pk); достоверное знание (True knowledge - Tk). С определенной осторожностью для двух последних категорий можно использовать введенные Аристотелем понятия «докса» и «эпистеме» [23]. В этом случае DIKW-модель (2) предстанет как (DImPkTk) -модель. Эта модель четко отражает синергетические переходы.
D^Im^Pk^Tk (4)
Парадигматические и синтагматические отношения как основа построения структур
Любая сложная система или информационная конструкция имеет структуру. Структура характеризуется наличием частей, элементов и внутренних связей между ними. Система взаимодействует с внешней средой и с другими системами, что определяет наличие внешних связей. Основой формирования связей являются отношения. Наличие отношения служит основой анализа для формирования связей, но не подменяет их. Наличие отношений позволяет соотносить между собой части совокупности, которая изначально системой не является.
Выбор отношений для построения структуры играет важную роль так как задает качества связей и качества частей структуры. По качественному признаку выделяют парадигматические и синтагматические отношения [24, 25]. Термин «парадигма» достаточно широко применяют в разных областях. Он, чаще всего, является примером реализации парадигматических отношений. Синтагматические и парадигматические отношения применяют в и философии. Парадигматические и синтагматические отношения помогают строить структуры информационных моделей и информационных конструкций. Они задают функциональные связи и служат инструментом интерпретации.
Парадигматические (In absentia) и синтагматические (in praesentia) отношения служат основой анализа и построения структур. Построение структуры системы на основе этих отношений
осуществляется как от уровня к уровню, так в пределах одного уровня.
На рис.6 приведена схема построения сценария с применением парадигматических и синтагматических отношений. Парадигматические отношения (П) обозначены отрезками без стрелок. Они характеризуют межуровневые отношения и переход между качествами. Синтагматические отношения (С) обозначены отрезками со стрелками. Они характеризуют механизм следования путем развертывание сценария внутри уровня (подтемы). Сценарии разбиваются на сцены с использованием синтагматических отношений. Время реализации сцены зависит от применяемой технологии поддержки. Однако реальным ограничением числа связанных сценариев (от 1 до К) является лекционное время и модуль. Если сценарии не укладываются в допустимое время обучения, то подтема А дополняется подтемой Б, которые связаны парадигматическими отношениями. Если сцены полностью включат тему и допускают ее изложение в допустимое время, то подтемы не создают.
Рис.6. Применение парадигматических и синтагматических отношений при построении сценариев обучения
Рис.6 показывает построение сценариев и сцен. Он показывает, что синтагматические и парадигматические отношения позволяют осуществлять полную структуризацию образовательных процессов. Синтагматические отношения расширяют смысловой уровень и детализируют содержание уровня. Парадигматические отношения
задают межуровневые отношения и помогают установить связи.
Следует подчеркнуть разницу при использовании парадигматических и синтагматических отношений в информационных конструкциях. В иерархической стратифицированной конструкции синтагматические отношения задают отношения на уровне иерархии, но не задают связи. В иерархической структуре связи идут только от уровня к уровню, то есть задаются парадигматическими отношениями. Синтагматические отношения в информационной конструкции позволяют строить интерпретирующие цепочки отношений и раскрывать смысл уровней. Но связи они не задают.
Заключение
Проведенный анализ показывает, что «связь» и «отношение» в информационном поле представляют собой разные категории и не являются эквивалентными. Как знак «равенства» не эквивалентен знакам «больше» или «меньше», так и отношение не эквивалентно связям. Связь можно строить, опираясь на отношения, но нельзя определять отношение через связь. Отношение является более общим понятием. Совокупность отношений позволяет создавать модели отношений, который описывают процесс или структуру. Отношение применяют в основном как элемент качественного описания. Существуют и количественные отношения, но они также характеризуют качество, например, такие как правило «трех сигм». Определение термина «отношение» и определение термина «связь» уместно выражать через общий термин «соответствие». Проведенные исследования дают основание сформулировать два определения:
Связь - категория, характеризующая детерминированное соответствие между разными величинами на основе математического выражения или аналитической функции.
Отношение - категория, характеризующая факт наличия или наличие ситуации соответствия элементов разных систем или внутри одной системы.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бондур В.Г. Информационные поля в космических исследованиях // Образовательные ресурсы и технологии. - 2015. -№2 (10). - с.107-113
2. Мордвинов В. А. Синергетика в информационном поле// Перспективы науки и образования. - 2015. -№3. - с.25-31
3. Morrill R. L., Pitts F. R. Marriage, migration, and the mean information field: A study in uniqueness and generality //Annals of the association of American Geographers. - 1967. - V. 57. - №. 2. - p. 401-422.
4. Tsvetkov V. Yа. Information interaction // European Researcher. Series. A. 2013, Vol.(62), № 11-1. - p.2573- 2577.
5. Кузнецов Н. А., Мусхелишвили Н. Л., Шрейдер Ю. А. Информационное взаимодействие как объект научного исследования // Вопросы философии. - 1999. - №. 1. - С. 77-87.
6. Цветков В. Я. Естественное и искусственное информационное поле// Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -2014. - №5, ч.2. - с.178 -180.
7. Moore, Gordon E. (1965)."Cramming more components onto integrated circuits". Electronics Magazine, p.4.
8. Кудж С.А., Цветков В.Я. Закономерности информационного поля: Монография. - М.: МАКС Пресс, 2017. - 80 с.
Я Pareto, Vilfredo, Cours d'Economie Politique: Nouvelle édition par G.-H. Bousquetet G. Busino, LibrairieDroz, Geneva, 1964,
pages 299 -345.
10. Douglas C. Engelbart. Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework. dougengelbart.org (October 1962).
11. Bell, G., "Bell's Law for the Birth and Death of Computer Classes", Communications of the ACM, January 2008, Vol 51, No. 1, pp 86-94.
?12. Философская энциклопедия. http://dic.academic.ru/contents.nsf /enc_philosophy/. Дата доступа 18.12. 2016
ВВ. Tsvetkov V. Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. Series A. 2012, Vol.(36), 12-1, p.2166- 2170
Й4. Цветков В.Я. Отношения и связи в геоинформатике // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2016. - №3. (часть 2) - с.501-502.
15. Antony Galton. Spatial and temporal knowledge representation // Earth Science Informatics, September, 2009, Volume 2,Issue 3, pp 169-187.
16. Васютинская С.Ю. Пространственные отношения в кадастре // Образовательные ресурсы и технологии. - 2015. - №4 (12). - с.91-96
17. Цветков В.Я. Пространственные отношения в геоинформатике// Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». Выпуск 01-2012.- с.59-61.
18. V. Ya. Tsvetkov. Information Relations // Modeling of Artificial Intelligence, 2015, Vol.(8), Is. 4. - р.252-260. DOI: 10.13187/ mai.2015.8.252 www.ejournal11.com
19. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Основы теории информации - М.: МаксПресс, 2007. - 356с/
20. Gene Bellinger, Durval Castro, Anthony Mills. "Data, Information, Knowledge, and Wisdom". http://www.systems-thinking.org/ dikw/dikw.htm/ Дата доступа 14.12.2016.
21. ЦикритзисД., Лоховски Ф. Модели данных. - М.: Финансы и ста-тистика, 1986. - 344 с
22. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Мордвинов В. А. Получение знаний методами информатики и геоинформатики // Вестник Московского государственного областного университета. - 2012. - №3. - с 140-142.
23. Лекторский В.А., Кудж С.А., Никитина Е.А. Эпистемология, наука, жизненный мир человека // Российский технологический журнал 2014 - № 2 (3) - с.1-12.
24. Цветков В.Я. Парадигматические и синтагматические отношения в информационных образовательных конструкциях // Дистанционное и виртуальное обучение. 2016. - № 10. - с.43-50.
25. Чехарин Е.Е. Парадигматические и синтагматические отношения в информационном моделировании // Перспективы науки и образования. - 2016. - №4. - с.13-17.
Информация об авторе Кудж Станислав Алексеевич
(Россия, Москва) Профессор, доктор технических наук, ректор. Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики E-mail: [email protected]
Information about the author
Kudzh Stanislav Alekseevich
(Russia, Moscow) Professor, Doctor of Technical Sciences. Rector. Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation E-mail: [email protected]
