Метрика и законы движения информации

 

Изучение закономерностей движения информации в обществе и развития общественного информационного производства необходимо начать с определения системы мер, характеризующих эти процессы количественно. Шенноновская мера информации неплохо характеризует качество сигналов как средства взаимодействия систем управления и их частей. Эта мера с успехом может быть использована при исследовании некоторых конкретных информационных производств, целью которых является уменьшение или увеличение неопределенности в какой-либо информационной системе.

Для раскрытия общих закономерностей движения информации в обществе необходимы более грубые и более предметные измерения информации и ее потоков. Нейропсихологи утверждают, что кратковременная память человека в состоянии удерживать около семи различных объектов, обдумываемых им одновременно. При этом сложность и природа объектов может быть различной. Причем в шенноновских битах (двоичных единицах) эти объекты, как правило, измерить не удается.

Общаясь друг с другом, люди работают в режиме «вопрос – ответ», причем в битах можно измерить только длину, передаваемых друг другу сообщений. С позиций движения информации нас больше интересует число вопросов и ответов, произведенных в процессе общения. Сложность вопросов и ответов только косвенно можно измерить битами. В зависимости от субъектов и темы общения сложность может измеряться в более крупных, чем бит или символ (буква, байт и пр.), единицах.

В сложных информационных производствах одновременно общаются друг с другом много пар: «человек – человек», «человек – машина», «машина – машина».

В процессе общения вырабатываются и на какое-то время фиксируются некоторые порции информации. Сопоставить различные информационные производства можно только при относительно близких единицах измерения этих порций или единицах информации.

В библиотеке, т. е. в информационном производстве, призванном обслуживать читателей, можно обнаружить несколько различных единиц информации: это книги, их библиографические описания, рефераты, каталожные записи, формуляры читателей и др. Причем все эти виды информации взаимодействуют в процессе обслуживания читателей, а также в процессах кооперации библиотеки с другими информационными производствами: другими библиотеками, коллекторами, издательствами и пр. Аналогичную картину можно обнаружить в информационном производстве любого другого типа.

В каждом информационном производстве информация перемещается в процессе ее использования или создания от одной технологической позиции к другой порциями, имеющими некоторое законченное содержание в виде формальных записей на бумажных, магнитных, электронных, акустических и других носителях, воспринимаемых получающей стороной, в том числе и памятью людей.

Мы будем различать следующие порции (единицы) информации, принятые во многих информационных производствах: символ, поле, запись, документ, текст, файл или другие массивы информации.

Символ является одним из знаков принятого в производстве языка общения. Несколько символов составляют поле, имеющее в языке общения смысл некоторого указателя – слова или числа.

Несколько полей составляют запись, в которой содержится информация об одном или нескольких взаимосвязанных событиях и/или фактах, используемых или получаемых в процессе информационного производства. Документ содержит несколько записей.

Из документов и записей составляются массивы информации краткосрочного или долговременного хранения. Наличие таких массивов предполагает использование в информационном производстве технологических позиций, обеспечивающих формирование и хранение массивов, поиск в массиве требуемых документов и/или записей и ознакомление с ними заинтересованных лиц – смежников по технологической цепочке производства. Поиск задается некоторой записью или документом, называемым запросом.

В библиотеке имеется несколько взаимосвязанных массивов. Прежде всего это массив книг (документов), в котором так приятно покопаться библиофилу. Расстановка книг в хранилище массива однозначно отражается в одном или нескольких массивах указателей (предметном, алфавитном, авторском и пр.). Одно из полей библиографической записи в этих указателях содержит адрес книги в хранилище книг. Запросы читателей оформляются специальной записью типа «бланк заказа».

Аналогичную организацию массивов можно наблюдать в каждом информационном производстве, включая информационное производство человека.

Пока мы остановимся на следующих единицах информации, участвующих в процессах информационного производства: символ, поле, запись, документ, массив.

Если представить общественное информационное производство в виде множества взаимосвязанных информационных производств, то в нем можно наблюдать потоки документов и/или записей. Эти потоки формируются благодаря как фиксированным связям между отдельными информационными производствами, так и временным, и разовым связям, возникающим по мере необходимости,

В первом случае информация распространяется по заранее установленному регламенту (контракт, кооперация, подписка и пр.) и не требует многократного оформления запроса. В таких случаях принято считать, что действует постоянный запрос.

Во втором случае для получения информации заинтересованное информационное производство должно отправить запрос другому производству, которое по своей технологии подготовит и отправит заказчику ответ в виде записи или документа, или массивов записей и/или документов.

Наблюдая процессы передачи информации можно заметить, что между отдельными субъектами общественного информационного производства идет интенсивный обмен информацией, в то время как между другими его практически нет. В этом случае мы говорим о наличии или отсутствии взаимного интереса. Очевидно, что предложить общую меру интереса, применимую для каждого конкретного случая, очень трудно. Этот показатель зависит от многих факторов или, по терминологии математики, он является функцией многих аргументов. Перечислить все эти факторы или аргументы не представляется возможным. Для наших целей достаточно рассмотреть зависимость показателя интереса от трех обобщенных факторов – информационного расстояния R, информационной сложности S и старения Т.

Под информационным расстоянием будем понимать некоторую усредненную величину, характеризующую удаленность двух субъектов общественного информационного производства, входящих в общую технологическую структуру.

Информационное расстояние между субъектами информационного производства можно описать некоторым многомерным вектором, компоненты которого соответствуют географической, родственной, служебной, этнической и другой близости этих субъектов. Некоторую скалярную норму этого вектора мы обозначим R.

Такое определение информационного расстояния, конечно, не является строгим (жестким). Уточнить его можно только при рассмотрении отдельных небольших групп информационных производств со взвешенными связями друг с другом. Однако, для установления характера зависимости меры информационного интереса от информационного расстояния последнее можно определить также качественно.

Информационное расстояние до последнего времени существенно зависело от географического: чем дальше субъекты по месту их нахождения, тем больше информационное расстояние между ними. Если субъекты информационного производства – люди, информационное расстояние между ними увеличивается по мере удаленности родственных отношений, мест жительства, учебы или работы, профессиональных интересов и пр.

Представим себе, что мы измерили интенсивность информационных потоков между всеми парами субъектов общественного производства и рассортировали их по величине информационного расстояния между субъектами пары. Для каждого достаточно малого интервала информационного расстояния R÷R±∆R найдем среднюю величину интереса по всем парам с информационным расстоянием, лежащем в этом интервале – J(R).

Многочисленные наблюдения показывают, что эта зависимость представляет собой круто падающую функцию аргумента на относительно малом интервале R близком к нулю. Если считать, что интерес субъекта информационного производства к самому себе (R=0) бесконечен, то зависимость среднего интереса от информационного расстояния может быть приблизительно описана выражением J(R)=K/R², что позволяет сформулировать эмпирический закон информационного тяготения.