Информатика. 1. Государственный стандарт Российской федерации ИСО 14001

1. Государственный стандарт Российской федерации ИСО 14001. Системы управления окружающей средой, требования и руководство по применению. –М., 1998

2. Государственный стандарт Российской федерации ИСО 14020. Экологические этикетки и декларации, основные принципы. –М., 1999

3. Государственный стандарт Российской федерации ИСО 14020. Экологические этикетки и декларации. Самодекларируемые экологические заявления. -М., 1999

4. Государственный стандарт Российской федерации ИСО 14024. Экологические этикетки и декларации. Экологическая маркировка типа I. –М., 2000

5. Государственный стандарт Российской федерации ИСО 14031. Оценивание экологической эффективности. –М., 2001

6. Грохов В.Л., Кузнецов Л.М., Шмыков А.Ю. Экология. Учебное пособие. СПб, 2005

7. Декларация Конференции ООН по окружающей среде и развитию в Рио-де Жанейро // Зеленый мир, 1993. - № 3 - С.2

8. Норт К. Основы экологического менеджмента (введение в экологию промышленного производства). -М., 2003

9. Пашков Е.В., Фомин Г.С., Красный Д.В. Международные стандарты ИСО 14000. Основы экологического управления. – -М.: 2002

10. Федеральный закон "Об охране окружающей среды". –М, 2001

11. Федеральный закон российской федерации «Об экологической экспертизе». –М., 1995

Информатика

Пособие по изучению дисциплины

1. Введение в информатику

1.1. Основные понятия информатики

1.1.1. Объект и предмет информатики

Информатика – научная дисциплина, изучающая вопросы, связанные с поиском, сбором, хранением, преобразованием и использованием информации в самых различных сферах человеческой деятельности. Генетически информатика связана с вычислительной техникой, компьютерными системами и сетями, так как именно компьютеры позволяют порождать, хранить и автоматически перерабатывать информацию в таких количествах, что научный подход к информационным процес­сам становится одновременно необходимым и возможным.

Объектом информатики выступают как сами ЭВМ (компьютеры), так и основанные на них и телекоммуникационной технике информационные систе­мы (ИС) различного класса и назначения. Информатика изучает все стороны их разработки, проектирования, создания, анализа и использования на практике. Информационные технологии (ИТ) – это машинизированные способы обработки информации, которые реализуются посредством автоматизированных информационных систем (АИС).

Понятие технологии вообще включает комплекс научных и инженер­ных знаний, воплощенных в приемах труда, наборах материальных, тех­нических, энергетических, трудовых факторов производства, способов их соединения для создания продукта или услуги, отвечающих определенным требованиям, стандартам. В таком понимании термин технология неразрывно связан с машинизацией производственного или непроиз­водственного (социального) процесса. Последнее важно подчеркнуть для обозначения точных исторических границ информатики: информатики не могло быть в домашинный период обработки и представления знаний, когда не было ИТ. Переработка информации с помощью ЭВМ и выработка новых знаний, соотнесенных с целями пользователей, – функциональное назначение ИТ.

Информатизация общества в части материально-технической базы, математического и программного обеспечения ИТ изучается раз­личными науками: кибернетикой, системотехникой, теорией информа­ции, а в части формирования функциональных подсистем – различными общественными науками: экономикой, правоведением, психологией. В формировании ИТ участвуют и науки, относящиеся к той или иной автоматизируемой области: медицина, когда речь идет о внедрении ЭВМ в здравоохранение; педагогика (компьютеризация учебного процесса); военные науки (использование ЭВМ в военном деле); экономика и т.д. Каждая из указанных наук рассматривает компьютеризацию со своей стороны, прилагает к ней свои законы и принципы.

А какую же сторону рассматриваемого объекта выбирает информатика, делая ее своим предметом? Она выбирает содержательную, смы­словую сторону создания и функционирования информационных систем и технологий, связанную с их сущностью, социальной отдачей, полезностью, местом в общественных системах, историческим значением как фактора радикального прогресса и выхода общества на качественно новые исторические рубежи.

Информационные технологии и выступили новым средством превращения знаний в информационный ресурс (ИР) общества, его новым движущим фактором, стали средством его эффективного использования. Информационный ресурс стал основным ресурсом человечества, главной ценностью современной цивилизации. Но возникли и сложные проблемы, относящиеся к роли, механизму функционирования, социальным последствиям использования ИР. Для их решения и появилась новая наука – информатика.

Предметом информатики как новой фундаментальной науки выступает ИР – его сущность, законы функционирования, механизмы взаимодействия с другими ресурсами общества и воздействия на социальный прогресс. Переход на уровень ИР в его содержательной трактовке означает переход к изучению внутренних связей и закономерностей социальной динамики, основанной на использовании ИТ.

Таким образом, предметом информатики является информационный ресурс как симбиоз знания и информации. Он выступает в качестве предмета новой науки и с содержательной, и с формально-математической, и с технической сторон. Необходимо разграничивать предмет информатики как фундаментальной науки, ее объект и инструментарий: основанные на ЭВМ вычислительные системы, программы, сети связи и т.д. Без ЭВМ нет информатики, но нельзя объявлять информатику наукой об ЭВМ. Конечно, практическая необходимость в информатике возникла в связи с использованием ЭВМ. Но, “оттолкнувшись от ЭВМ”, информатика во главу угла ставит новые понятия – ИР и его социальную полезность, отдачу.

Важная особенность информатики – широчайшие приложения, охватывающие почти все виды человеческой деятельности: производство, управление, науку, образование, проектные разработки, торговлю, финансовую сферу, медицину, криминалистику, охрану окружающей среды и др. И, может быть, главное из них – совершенствование социального управления на основе новых информационных технологий.

Как наука информатика изучает общие закономерности, свойственные информационным процессам (в самом широком смысле этого понятия). Когда разрабатываются новые носители информации, каналы связи, приемы кодирования, визуального отображения информации и многое другое, конкретная природа этой информации почти не имеет значения. Для разработчика системы управления базами данных (СУБД) важны общие принципы организации и эффективность поиска данных, а не то, какие конкретно данные будут затем заложены в базу многочисленными пользователями. Эти общие закономерности есть предмет информатики как науки.

Перечислим наиболее важные реализации информационных технологий.

АСУ – автоматизированные системы управления – комплекс технических и программных средств, которые во взаимодействии с человеком организуют управление объектами в производстве или общественной сфере. Например, в образовании используются системы АСУ-ВУЗ.

АСУТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами. Например, такая система управляет работой станка с числовым программным управлением (ЧПУ), процессом запуска космического аппарата и т.д.

АСНИ – автоматизированная система научных исследований – программно-аппаратный комплекс, в котором научные приборы сопряжены с компьютером, вводят в него данные измерений автоматически, а компьютер производит обработ­ку этих данных и представление их в наиболее удобной для исследователя форме.

АОС – автоматизированная обучающая система. Есть системы, помогающие учащимся осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебные материалы и т.д.

САПР -система автоматизированного проектирования – программно-аппаратный комплекс, который во взаимодействии с человеком (конструктором, инжен­ром-проектировщиком, архитектором и т.д.) позволяет максимально эффективно проектировать механизмы, здания, узлы сложных агрегатов и др.

Упомянем также диагностические системы в медицине, системы организации продажи билетов, системы ведения бухгалтерско-финансовой деятельности, системы обеспечения редакционно-издательской деятельности – спектр применения информационных технологий чрезвычайно широк.

С развитием информатики возникает вопрос о ее взаимосвязи и разграничении с кибернетикой. При этом требуется уточнение предмета кибернетики, более строгое его толкование. Информатика и кибернетика имеют много общего, основанного на концепции управления, но имеют и объективные различия. Один из подходов разграничения информатики и кибернетики – отнесение к области информатики исследований информационных технологий не в любых кибернетических системах (биологических, технических и т.д.), а только в социальных системах. В то время как за кибернетикой сохраняются исследования общих законов движения информа­ции в произвольных системах, информатика, опираясь на этот теоретический фундамент, изучает конкретные способы и приемы переработки, передачи, исполь­зования информации.

1.1.2. Структура современной информатики

Каждая из составных частей информатики может рассматриваться как относительно самостоятельная научная дисциплина; взаимоотношения между ними примерно такие же, как между алгеброй, геометрией и мате­матическим анализом в классической математике – все они хоть и самостоятельные дисциплины, но, несомненно, части одной науки.

Теоретическая информатика – часть информатики, включающая ряд математиче­ских разделов. Она опирается на математическую логику и включает такие разделы, как теория алгоритмов и автоматов, теория информации и теория кодирования, теория формальных языков и грамматик, исследование операций и другие. Этот раздел информатики использует математические методы для общего изучения процессов обработки информации.

Вычислительная техника – раздел, в котором разрабатываются общие принципы построения вычислительных систем. Речь идет не о технических деталях и элек­тронных схемах (это лежит за пределами информатики как таковой), а о принципи­альных решениях на уровне так называемой архитектуры вычислительных (компью­терных) систем, определяющей состав, назначение, функциональные возможности и принципы взаимодействия устройств. Примеры принципиальных, ставших классиче­скими, решений в этой области – неймановская архитектура компьютеров первых поколений, шинная архитектура ЭВМ старших поколений, архитектура параллельной (многопроцессорной) обработки информации.

Программирование – деятельность, связанная с разработкой систем программного обеспечения. Здесь отметим лишь основные разделы современного программирова­ния: создание системного программного обеспечения и создание прикладного про­граммного обеспечения. Среди системного – разработка новых языков программиро­вания и компиляторов к ним, разработка операционных систем (пример – общеизве­стная операционная оболочка и система Windows). Среди прикладного программного обеспечения общего назначения самые популярные – системы обработки текстов, электронные таблицы (табличные процессоры), системы управления базами данных. В каждой области предметных приложений информатики существует множество специализированных прикладных программ более узкого назначения.

Информационные системы – раздел информатики, связанный с решением вопро­сов по анализу потоков информации в различных сложных системах, их оптимиза­ции, структурировании, принципах хранения и поиска информации. Информаци­онно-справочные системы, информационно-поисковые системы, гигантские совре­менные глобальные системы хранения и поиска информации (включая широко известный Internet) в последнее десятилетие XX века привлекают внимание все большего круга пользователей. Без теоретического обоснования принципиальных решений в океане информации можно просто захлебнуться. Известным примером решения проблемы на глобальном уровне может служить гипертекстовая поисковая система WWW, а на значительно более низком уровне – справочная система, к услугам которой мы прибегаем, набрав телефонный номер 09.

Искусственный интеллект – область информатики, в которой решаются слож­нейшие проблемы, находящиеся на пересечении с психологией, физиологией, лингвистикой и другими науками. Как научить компьютер мыслить подобно человеку? Поскольку мы далеко не все знаем о том, как мыслит человек, исследова­ния по искусственному интеллекту, несмотря на полувековую историю, все еще не привели к решению ряда принципиальных проблем. Основные направления разра­боток, относящихся к этой области, – моделирование рассуждений, компьютерная лингвистика, машинный перевод, создание экспертных систем, распознавание образов и другие. От успехов работ в области искусственного интеллекта зависит, в частности, решение такой важнейшей прикладной проблемы, как создание интел­лектуальных интерфейсных систем взаимодействия человека с компьютером, благодаря которым это взаимодействие будет походить на межчеловеческое и станет более эффективным.

1.1.3. Информационные ресурсы

Ресурс – запасы, источники чего-нибудь. Такая трактовка приведена в “Словаре русского языка” С.И. Ожегова.

В индустриальном обществе, где большая часть усилий направлена на материальное производство, известно несколько основных видов ресурсов, ставших уже классическими экономическими категориями:

· материальные ресурсы – совокупность предметов труда, предназначенных для использования в процессе производства общественного продукта, например сырье, мате­риалы, топливо, энергия, полуфабрикаты, детали и т.д.;

· природные ресурсы – объекты, процессы, условия природы, используемые обще­ством для удовлетворения материальных и духовных потребностей людей;

· трудовые ресурсы – люди, обладающие общеобразовательными и профессио­нальными знаниями для работы в обществе;

· финансовые ресурсы – денежные средства, находящиеся в распоряжении госу­дарственной или коммерческой структуры;

· энергетические ресурсы – носители энергии, например уголь, нефть, нефте­продукты, газ, гидроэнергия, электроэнергия и т.д.

Одним из ключевых понятий при информатизации общества стало понятие «информа­ционные ресурсы», толкование и обсуждение которого велось с того момента, когда начали говорить о переходе к информационному обществу. Этому вопросу посвящено довольно много публикаций, в которых отразились и разные мнения и определения, и разные науч­ные школы, рассматривающие эти понятия.

Информационные ресурсы – отдельные документы и отдельные масси­вы документов, документы и массивы документов в информационных сис­темах (библиотеках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах).

Надо понимать, что документы и массивы информации не существуют сами по себе. В них в разных формах представлены знания, которы­ми обладали люди, создававшие их. Таким образом, информационные ресурсы – это зна­ния, подготовленные людьми для социального использования в обществе и зафиксированные на материальном носителе.

Информационные ресурсы общества, если их понимать как знания, отчуждены от тех людей, которые их накапливали, обобщали, анализировали, создавали и т.п. Эти знания ма­териализовались в виде документов, баз данных, баз знаний, алгоритмов, компьютерных программ, а также произведений искусства, литературы, науки.

В настоящее время не разработана методология количественной и качественной оцен­ки информационных ресурсов, а также прогнозирования потребностей общества в них. Это снижает эффективность информации, накапливаемой в виде информационных ресурсов, и увеличивает продолжительность переходного периода от индустриального общества к информацион­ному. Кроме того, неизвестно, какой объем трудовых ресурсов должен быть за­действован в сфере производства и распространения информационных ресурсов в информационном обществе. Несомненно, в будущем эти проблемы будут решены.

Информационные ресурсы страны, региона, организации должны рассматриваться как стратегические ресурсы, аналогичные по значимости запасам сырья, энергии, ископаемых и прочим ресурсам.

1.2. История развития информатики

До настоящего времени толкование термина “информатика” (в том смысле как он используется в современной научной и методической литературе) еще не является установившимся и общепринятым. Обратимся к истории вопроса, восходящей ко времени появления электронных вычислительных машин.

После второй мировой войны возникла и начала бурно развиваться кибернетика как наука об общих закономерностях в управлении и связи в различных системах: искусственных, биологических, социальных. Рождение кибернетики принято связы­вать с опубликованием в 1948 г. американским математиком Норбертом Винером ставшей знаменитой книги “Кибернетика или управление и связь в животном и машине”. В этой работе были показаны пути создания общей теории управления и заложены основы методов рассмотрения проблем управления и связи для различных систем с единой точки зрения. Развиваясь одновременно с развитием электронно-вычислительных машин, кибернетика со временем превращалась в более общую науку о преобразовании информации. Под информацией в кибернетике понимается любая совокупность сигналов, воздействий или сведений, которые некоторой системой воспринимаются от окружающей среды (входная информация X), выдаются в окружающую среду (выходная информация Y), а также хранятся в себе (внутренняя, внутрисистемная информация Z).

Развитие кибернетики в нашей стране встретило идеологические препятствия. Как писал академик А.И.Берг, “... в 1955–57 гг. и даже позже в нашей литературе были допущены грубые ошибки в оценке значения и возможностей кибернетики. Это нанесло серьезный ущерб развитию науки в нашей стране, привело к задержке в разработке многих теоретических положений и даже самих электронных машин”. Достаточно сказать, что еще в философском словаре 1959 года издания кибернетика характеризовалась как “буржуазная лженаука”. Причиной этому послужили, с одной стороны, недооценка новой бурно развивающейся науки отдельными учены­ми “классического” направления, с другой – неумеренное пустословие тех, кто вмес­то активной разработки конкретных проблем кибернетики в различных областях спекулировал на полуфантастических прогнозах о безграничных возможностях кибернетики, дискредитируя тем самым эту науку.

Дело к тому же осложнялось тем, что развитие отечественной кибернетики на протяжении многих лет сопровождалось серьезными трудностями в реализации крупных государственных проектов, например, создания автоматизированных систем управления (АСУ). Однако за это время удалось накопить значительный опыт создания информационных систем и систем управления технико-экономическими объектами. Требовалось выделить из кибернетики здоровое научное и техническое ядро и консолидировать силы для развития нового движения к давно уже стоящим глобальным целям.

Подойдем сейчас к этому вопросу с терминологической точки зрения. Вскоре вслед за появлением термина “кибернетика” в мировой науке стало использо­ваться англоязычное “Computer Science”, а чуть позже, на рубеже шестидесятых и семидесятых годов, французы ввели получивший сейчас широкое распростране­ние термин “Informatique”. В русском языке раннее употребление термина “информатика” связано с узко-конкретной областью изучения структуры и общих свойств научной информации, передаваемой посредством научной литературы. Эта информационно-аналитическая деятельность, совершенно необходимая и сегодня в библиотечном деле, книгоиздании и т.д., уже давно не отражает совре­менного понимания информатики. Как отмечал академик А.П.Ершов, в совре­менных условиях термин информатика “вводится в русский язык в новом и куда более широком значении – как название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации. При таком толковании информатика оказывается более непосредственно связанной с философскими и общенаучными категориями, проясняется и ее место в кругу «традиционных» академических научных дисциплин”.

Попытку определить, что же такое современная информатика, сделал в 1978 г. Международный конгресс по информатике: “Понятие информатики охватывает области, связанные с разработкой, созданием, использованием и материально-техническим обслуживанием систем обработки информации, включая машины, оборудование, математическое обеспечение, организационные аспекты, а также комплекс промышленного, коммерческого, административного и социального воздействия”.

1.3. Место информатики в ряду других фундаментальных наук

Рассмотрим место науки информатики в традиционно сложившейся системе на­ук (технических, естественных, гуманитарных и т.д.).

Напомним, что по определению А.П.Ершова информатика – “фундаментальная естественная наука”. Академик Б.Н.Наумов определял информатику “как естест­венную науку, изучающую общие свойства информации, процессы, методы и средства ее обработки (сбор, хранение, преобразование, перемещение, выдача)”.

Уточним, что такое фундаментальная наука и что такое естественная наука. К фундаментальным принято относить те науки, основные понятия которых носят общенаучный характер, используются во многих других науках и видах деятель­ности. Нет, например, сомнений в фундаментальности столь разных наук как математика и философия. В этом же ряду и информатика, так как понятия “информация”, “процессы обработки информации” несомненно имеют общена­учную значимость.

Естественные науки – физика, химия, биология и другие – имеют дело с объек­тивными сущностями мира, существующими независимо от нашего сознания. Отнесение к ним информатики отражает единство законов обработки информации в системах самой разной природы – искусственных, биологических, общественных.

Рис. 1.1 К вопросу о месте информатики в системе наук

Однако многие ученые подчеркивают, что информатика имеет характерные чер­ты и других групп наук – технических и гуманитарных (или общественных).

Черты технической науки придают информатике ее аспекты, связанные с созда­нием и функционированием машинных систем обработки информации. Так, академик А.А.Дородницын определяет состав информатики как “три неразрывно и существенно связанные части: технические средства, программные и алгорит­мические”. Науке информатике присущи и неко­торые черты гуманитарной (общественной) науки, что обусловлено ее вкладом в развитие и совершенствование социальной сферы. Таким образом, информатика является комплексной, междисциплинарной отраслью научного знания, как это изображено на рис. 1.1.

1.4. Информационные технологии

Информационная технология – процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной инфор­мации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).

Цель информационной технологии – производство информации для ее анализа чело­веком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия.

Информационная технология является наиболее важной составляющей процесса использо­вания информационных ресурсов общества. К настоящему времени она прошла несколько эволюционных этапов, смена которых определялась главным образом развитием научно-технического прогресса, появлением новых технических средств переработки информации. В современном обществе основным техническим средством технологии переработки ин­формации служит персональный компьютер, который существенно повлиял как на концеп­цию построения и использования технологических процессов, так и на качество результатной информации.

Внедрение персонального компьютера в информационную сферу и применение телекоммуникационных средств связи определили новый этап разви­тия информационной технологии и, как следствие, изменение ее названия за счет присоеди­нения одного из синонимов: «новая», «компьютерная» или «современная».

Инструментарий информационной технологии – один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа ком­пьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленную пользователем цель.

В качестве инструментария можно использовать следующие распространенные виды программных продуктов для персонального компьютера: текстовый процессор (редактор), настольные издательские системы, электронные таблицы, системы управления базами дан­ных, электронные записные книжки, электронные календари, информационные системы функционального назначения (финансовые, бухгалтерские, для маркетинга и пр.), экспертные системы и т.д.

Информационная технология является процессом, состоящим из четко регламентиро­ванных правил выполнения операций, действий, этапов разной степени сложности над дан­ными, хранящимися в компьютерах. Основная цель информационной технологии – в результате целенаправленных действий по переработке первичной информации получить необходимую для пользователя информацию.

Информационная технология тесно связана с информационными системами, которые явля­ются для нее основной средой.

Информационная система является средой, составляющими элементами которой явля­ются компьютеры, компьютерные сети, программные продукты, базы данных, люди, раз­личного рода технические и программные средства связи и т.д. Основная цель информационной системы – организация хранения и передачи информации. Информа­ционная система представляет собой человеко-компьютерную систему обработки инфор­мации.

На рис. 1.2 технологический процесс переработки информации представлен в виде иерархической структуры по уровням.

Рис.1.2. Представление информационной технологии в виде иерархической структуры, состоящей из этапов, действий, операций

Необходимо понимать, что освоение информационной технологии и дальнейшее ее использование должны свестись к тому, что вы должны сначала хорошо овладеть набором элементарных операций, число которых ограничено. Из этого ограниченного числа элемен­тарных операций в разных комбинациях составляется действие, а из действий, также в раз­ных комбинациях, составляются операции, которые определяют тот или иной технологический этап. Совокупность технологических этапов образует технологический процесс (технологию).

Информационная технология, как и любая другая, должна отвечать следующим требо­ваниям:

· обеспечивать высокую степень расчленения всего процесса обработки информации на этапы (фазы), операции, действия;

· включать весь набор элементов, необходимых для достижения поставленной цели;

· иметь регулярный характер. Этапы, действия, операции технологического процесса могут быть стандартизированы и унифицированы, что позволит более эффективно осуществлять целенаправленное управление информационными процессами.

1.5. Социально-экономические аспекты информационных технологий

Термин “социальные аспекты” применительно к большей части наук, тем более фундаментальных, звучит странно. Вряд ли фраза “Социальные аспекты математи­ки” имеет смысл. Однако информатика – не только наука. Вспомним цитированное выше определение: “... комплекс промышленного, коммерческого, административ­ного и социального воздействия”.

И действительно, мало какие факторы так влияют на социальную сферу обществ (разумеется, находящихся в состоянии относительно спокойного развития, без войн и катаклизмов), как информатизация. Информатизация общества – процесс про­никновения информационных технологий во все сферы жизни и деятельности общества. Многие социологи и политологи полагают, что мир стоит на пороге информационного общества. В.А. Извозчиков предлагает следующее определение: “Будем понимать под термином “информационное” (“компьютеризированное”) общество то, во все сферы жизни и деятельности членов которого включены компьютер, телематика, другие средства информатики в качестве орудий интеллек­туального труда, позво­ляющих с огромной скоростью проводить вычисления и перерабатывать любую информацию, моделировать реальные и прогнозируемые события, процессы, явления, управлять производством, автоматизировать обучение и т.д.”. Под “телематикой” в приведенной цитате понимаются службы обработки информации на расстоянии (кроме традиционных телефона и телеграфа).

Последние полвека информатизация является одной из причин перетока людей из сферы прямого материального производства в так называемую информацион­ную сферу. Промышленные рабочие и крестьяне, составлявшие в середине XX века более 2/3 населения, сегодня в развитых странах составляют менее 1/3. Все больше тех, кого называют “белые воротнички”, – людей, не создающих материальные ценности непосредственно, а занятых обработкой информации (в самом широком смысле): это и учителя, и банковские служащие, и программисты, и многие другие категории работников. Появились и новые пограничные специальности. Можно ли назвать рабочим программиста, разрабатывающего программы для станков с числовым программным управлением? По ряду параметров можно, однако его труд не физический, а интеллектуальный.

Информатизация сильнейшим образом влияет на структуру экономики ведущих в экономическом отношении стран. Среди лидирующих отраслей промышлен­ности традиционные добывающие и обрабатывающие отрасли оттеснены макси­мально наукоемкими производствами электроники, средств связи и вычислительной техники (так называемой сферой высоких технологий). В этих странах постоянно растут капиталовложения в научные исследования, включая фундаментальные науки. Темпы развития сферы высоких технологий и уровень прибылей в ней превышают в 5-10 раз темпы развития традиционных отраслей производства.

Такая политика имеет и социальные последствия – увеличение потребности в высокообразованных специалистах и связанный с этим прогресс системы высшего образования. Информатизация меняет и облик традиционных отраслей промыш­ленности и сельского хозяйства. Промышленные роботы, управляемые ЭВМ, станки с ЧПУ стали обычным оборудованием. Новейшие технологии в сельскохо­зяйственном производстве не только увеличивают производительность труда, но и облегчают его, вовлекают более образованных людей.

Казалось бы, компьютеризация и информационные технологии несут в мир одну лишь благодать, но социальная сфера столь сложна, что последствия любо­го, даже гораздо менее глобального процесса редко бывают однозначными. Рассмотрим, например, такие социальные последствия информатизации, как рост производительности труда, интенсификацию труда, изменение условий труда. Все это, с одной стороны, улучшает условия жизни многих людей, повышает степень материального и интеллектуального комфорта, стимулирует рост числа высоко­образованных людей, а с другой – является источником повышенной социальной напряженности. Например, появление на производстве промышленных роботов ведет к полному изменению технологии, которая перестает быть ориентирован­ной на человека. Тем самым меняется номенклатура профессий. Значительная часть людей вынуждена менять либо специальность, либо место работы – рост миграции населения характерен для большинства развитых стран. Государство и частные фирмы поддерживают систему повышения квалификации и переподго­товки, но не все люди справляются с сопутствующим стрессом. Прогрессом информатики порожден и другой достаточно опасный для демократического общества процесс – все большее количество данных о каждом гражданине сосре­доточивается в разных (государственных и негосударственных) банках данных. Это данные о профессиональной карьере (базы данных отделов кадров), здоро­вье (базы данных учреждений здравоохранения), имущественных возможностях (базы данных страховых компаний), перемещении по миру и т.д. (не говоря уже о тех, которые копят специальные службы). В каждом конкретном случае создание банка может быть оправдано, но в результате возникает система невиданной раньше ни в одном тоталитарном обществе прозрачности личности, чреватой возможным вмешательством государства или злоумышленников в частную жизнь. Одним словом, жизнь в “информационном обществе” легче, по-видимому, не становится, а вот то, что она значительно меняется, – несомненно.

1.6. Правовые и этические аспекты информационных технологий

Деятельность программистов и других специалистов, работающих в сфере ин­форматики, все чаще выступает в качестве объекта правового регулирования. Некоторые действия при этом могут быть квалифицированы как правонарушения (преступления).

Необходимо отметить, что регулирование в сфере, связанной с защитой инфор­мации, программированием и т.д., является для российского законодательства принципиально новым, еще слабо разработанным направлением. В 1992 году был принят Закон Российской Федерации “О правовой охране программ для электронных вычислительных машин и баз данных”, содержащий обширный план приведения российского законодательства в сфере информатики в соответствие с мировой практикой. Действие этого Закона распространяется на отношения, связанные с созданием и использованием про­грамм для ЭВМ и баз данных. Также предусматривалось внести изменения и дополнения в Гражданский кодекс РФ, в Уголовный кодекс РФ, другие законода­тельные акты, связанные с вопросами правовой охраны программ для электрон­ных вычислительных машин и баз данных, привести решения Правительства РФ в соответствие с Законом, обеспечить пересмотр и отмену государственными ведомствами и другими организациями РФ их нормативных актов, противореча­щих указанному Закону, обеспечить принятие нормативных актов в соответствии с указанным Законом и т.д.

Главное содержание данного Закона – юридическое определение понятий, свя­занных с авторством и распространением компьютерных программ и баз данных, таких как Авторство, Адаптация, База данных, Воспроизведение, Декомпилирование, Использование, Модификация и т.д., а также установление прав, возникающих при создании программ и баз данных, – авторских, имущественных, на передачу, защиту, регистрацию, неприкосновенность и т.д.

Авторское право распространяется на любые программы для ЭВМ и базы дан­ных (как выпущенные, так и не выпущенные в свет), представленные в объективной форме, независимо от их материального носителя, назначения и достоинства. Авторское право распространяется на программы для ЭВМ и базы данных, являю­щиеся результатом творческой деятельности автора. Творческий характер деятель­ности автора предполагается до тех пор, пока не доказано обратное.

Авторское право на программы для ЭВМ и базы данных возникает в силу их соз­дания. Для признания и осуществления авторского права на программы для ЭВМ и базы данных не требуется опубликования, регистрации или соблюдения иных фор­мальностей. Авторское право на базу данных признается при условии соблюдения авторского права на каждое из произведений, включенных в базу данных.

Автором программы для ЭВМ и базы данных признается физическое лицо, в результате творческой деятельности которого они созданы.

Автору программы для ЭВМ или базы данных или иному правообладателю принадлежит исключительное право осуществлять и (или) разрешать осуществление следующих действий:

· выпуск в свет программы для ЭВМ и базы данных;

· воспроизведение программы для ЭВМ и базы данных (полное или частичное) в любой форме, любыми способами;

· распространение программы для ЭВМ и баз данных;

· модификацию программы для ЭВМ и базы данных, в том числе перевод про­граммы для ЭВМ и базы данных с одного языка на другой;

· иное использование программы для ЭВМ и базы данных.

В настоящее время уголовное законодательство РФ не в полной мере учитывает все возможные компьютерные преступления. Вообще же, в законодательной прак­тике многих стран отмечены различные виды компьютерных преступлений и разработаны методы борьбы с ними.

Компьютерные преступления условно можно разделить на две большие категории:

1) преступления, связанные с вмешательством в работу компьютеров;

2) преступления, использующие компьютеры как необходимые технические средства.

Можно выделить следующие виды компьютерной преступности 1-го вида:

· несанкционированный доступ в компьютерные сети и системы, банки дан­ных с целью шпионажа или диверсии (военного, промышленного, экономиче­ского), с целью так называемого компьютерного хищения или из хулиганских побуждений;

· ввод в программное обеспечение так называемых “логических бомб”, сраба­тывающих при определенных условиях (логические бомбы, угрожающие уничтоже­нием данных, могут использоваться для шантажа владельцев информационных систем или выполнять новые, не планировавшиеся владельцем программы, функции при сохранении работоспособности системы; известны случаи, когда программисты вводили в программы финансового учета команды, переводящие на счета этих программистов денежные суммы или скрывающие денежные суммы от учета, что позволяло незаконно получать их);

· разработку и распространение компьютерных вирусов;

· преступную небрежность в разработке, изготовлении и эксплуатации про­граммно-вычислительных комплексов, приведшую к тяжким последствиям;

· подделку компьютерной информации (продукции) и сдачу заказчикам нерабо­тоспособных программ, подделку результатов выборов, референдумов;

· хищение компьютерной информации (нарушение авторского права и права владения программными средствами и базами данных).

Для современного состояния правового регулирования сферы, связанной с ин­форматикой, в России в настоящее время наиболее актуальными являются вопросы, касающиеся нарушения авторских прав. Большая часть программного обеспече­ния, использующегося отдельными программистами и пользователями и целыми организациями, приобретена в результате незаконного копирования, т.е. хищения. Назрела потребность узаконить способы борьбы с этой порочной практикой, поскольку она мешает, прежде всего, развитию самой информатики.

Далеко не все правила, регламентирующие деятельность в сфере информатики, можно свести к правовым нормам. Очень многое определяется соблюдением непи­саных правил поведения для тех, кто причастен к миру компьютеров. Впрочем, в этом отношении информатика ничуть не отличается от любой другой сферы деятельности человека в обществе.

Морально-этические нормы в среде информатиков отличаются от этики повсе­дневной жизни несколько большей открытостью, альтруизмом. Большинство нынешних специалистов-информатиков сформировались и приобрели свои знания и квалификацию благодаря бескорыстным консультациям и содействию других специалистов. Очевидно, поэтому они готовы оказать бескорыстную помощь, дать совет или консультацию, предоставить компьютер для выполнения каких-либо манипуляций с дискетами и т.д. Ярким примером особой психологической атмо­сферы в среде информатиков является расширяющееся международное движение программистов, предоставляющих созданные ими программные средства для свободного распространения.

Особую остроту этические проблемы приобретают при работе в глобальных телекоммуникационных сетях. Вскрыть защиту чужой базы данных – уголовное преступление. А можно ли позволять себе нецензурные выражения? Коммерческую рекламу в некоммерческой телеконференции? Независимо от того, предусмотрено за это законом возмездие или нет, порядочный человек этого делать не станет.

Этика – система норм нравственного поведения человека. Порядочный человек не прочтет содержимое дискеты, забытой соседом на рабочем месте, не потому, что это грозит ему наказанием, а потому, что это безнравственный поступок. Он не скопирует программу в отсутствие ее хозяина не потому, что на него могут подать в суд, а потому, что этот поступок осудят его коллеги. Всякий раз, собираясь совершить сомнительный поступок в сфере профессиональной деятельности, человек должен задуматься, соответствует ли он этическим нормам, сложившимся в профессиональ­ном сообществе.

2. Информация

2.1. Понятие информации. Носители информации. Сигналы

Термин “информация” имеет много определений. В широком смысле информация – отражение реального мира. Существует определение тер­мина в узком смысле: информация – любые сведения, являющиеся объек­том хранения, передачи и преобразования. Оба определения важны для по­нимания процессов функционирования вычислительной машины.

Все, что нас окружает и с чем мы сталкиваемся ежедневно, относится либо к физическим телам, либо к физическим полям. Из курса физики мы знаем, что состояния абсолютного покоя не существует и физические объекты находятся в состоянии непрерывного движении и изменения, которое сопровождается обменом энергией и ее переходом из одной формы в другую.

Все виды энергообмена сопровождаются появлением сигналов, то есть все сигналы имеют в своей основе материальную энергетическую природу. При взаимодействии сигналов с физическими телами в последних возникают определенные изменения свойств – это явление называется регистрацией сигналов. Такие изменения можно наблюдать, измерять или фиксировать иными способами – при этом возникают и регистрируются новые сигналы, то есть образуются данные. При этом физический метод регистрации может быть любым: механическое перемещение физических тел, изменение их формы или пара­метров качества поверхности, изменение электрических, магнитных, оптических характеристик, химического состава и (или) характера химических связей, изменение состояния электронной системы и многое другое. В соответствии с методом регистра­ции данные могут храниться и транспортироваться на носителях различных видов.

Самым распространенным носителем данных, хотя и не самым экономичным, по-видимому, является бумага. На бумаге данные регистрируются путем изменения опти­ческих характеристик ее поверхности. Изменение оптических свойств (изменение коэффициента отражения поверхности в определенном диапазоне длин волн) исполь­зуется также в устройствах, осуществляющих запись лазерным лучом на пластмассо­вых носителях с отражающим покрытием (CD-ROM). В качестве носителей, исполь­зующих изменение магнитных свойств, можно назвать магнитные ленты и диски. Регистрация данных путем изменения химического состава поверхностных веществ носителя широко используется в фотографии. На биохимическом уровне происхо­дит накопление и передача данных в живой природе.

Носители данных интересуют нас не сами по себе, а постольку, поскольку свойства информации весьма тесно связаны со свойствами ее носителей. Любой носитель можно характеризовать параметром разрешающей способности (количеством данных, записанных в принятой для носителя единице измерения) и динамическим диапа­зоном (логарифмическим отношением интенсивности амплитуд максимального и минимального регистрируемого сигналов). От этих свойств носителя нередко зави­сят такие свойства информации, как полнота, доступность и достоверность. Так, например, мы можем рассчитывать на то, что в базе данных, размещаемой на компакт-диске, проще обеспечить полноту информации, чем в аналогичной по назначению базе данных, размещенной на гибком магнитном диске, поскольку в первом случае плотность записи данных на единице длины дорожки намного выше. Для обычного потребителя доступность информации в книге заметно выше, чем той же инфор­мации на компакт-диске, поскольку не все потребители обладают необходимым оборудованием. И, наконец, известно, что визуальный эффект от просмотра слайда в проекторе намного больше, чем от просмотра аналогичной иллюстрации, напеча­танной на бумаге, поскольку диапазон яркостных сигналов в проходящем свете на два-три порядка больше, чем в отраженном.

Задача преобразования данных с целью смены носителя относится к одной из важней­ших задач информатики. В структуре стоимости вычислительных систем устройства для ввода и вывода данных, работающие с носителями информации, составляют до половины стоимости аппаратных средств.

2.2. Измерение информации. Энтропия. Количество информации

Информационные меры, как правило, рассматриваются в трех аспек­тах: структурном, статистическом и семантическом.

В структурном аспекте рассматривается строение массивов информа­ции и их измерение простым подсчетом информационных элементов или комбинаторным методом. Структурный подход применяется для оценки возможностей информационных систем вне зависимости от условий их применения.

При статистическом подходе используется понятие энтропии как ме­ры неопределенности, учитывающей вероятность появления и информа­тивность того или иного сообщения. Статистический подход учитывает конкретные условия применения информационных систем.

Семантический подход позволяет выделить полезность или ценность информационного сообщения.

2.2.1. Структурная мера информации

Информация всегда представляется в виде сообщения. Элементарная единица сообщений – символ. Символы, собранные в группы, – слова. Сообщение, оформленное в виде слов или отдельных символов, всегда пе­редается в материально-энергетической форме (электрический, световой, звуковой сигналы и т. д.).

Различают информацию непрерывную и дискретную.

Рис. 2.1. Способы представления информации

Функция x(t), изображенная на рис. 2.1, а, может быть представлена в непрерывном (рис. 2.1, б) и дискретном (рис. 2.1, в) видах. В непрерывном виде эта функция может принимать любые вещественные значения в дан­ном диапазоне изменения аргумента t, т. е. множество значений непрерыв­ной функции бесконечно. В дискретном виде функция x(t) может прини­мать вещественные значения только при определенных значениях аргумента. Какой бы малый интервал дискретности (т. е. расстояние между соседними значениями аргумента) ни выбирался, множество значений дис­кретной функции для заданного диапазона изменений аргумента (если он не бесконечный) будет конечно (ограничено).

При использовании структурных мер информации учитывается толь­ко дискретное строение сообщения, количество содержащихся в нем ин­формационных элементов, связей между ними. При структурном подходе различаются геометрическая, комбинаторная и аддитивная меры инфор­мации.

Геометрическая мера предполагает измерение параметра геометриче­ской модели информационного сообщения (длины, площади, объема и т. п.) в дискретных единицах. Например, геометрической моделью информации может быть линия единичной длины (рис 2.2,а – одноразрядное слово, принимающее значение 0 или 1), квадрат (рис. 2.2,б– двухразрядное сло­во) или куб (рис 2.2,в – трехразрядное слово). Максимально возможное количество информации в заданных структурах определяет информацион­ную емкость модели (системы), которая определяется как сумма дискрет­ных значений по всем измерениям (координатам).

Рис. 2.2. Геометрическая модель информации

В комбинаторной мере количе­ство информации определяется как число комбинаций элементов (симво­лов). Возможное количество инфор­мации совпадает с числом возмож­ных сочетаний, перестановок и размещений элементов. Комбиниро­вание символов в словах, состоящих только из 0 и 1, меняет значения слов. Рассмотрим две пары слов 100110 и 001101, 011101 и 111010. В них проведена перестановка крайних разрядов (изменено местоположение знакового разряда в числе – перене­сен слева направо).

Аддитивная мера (мера Хартли), в соответствии с которой количество информации измеряется в двоичных единицах (битах), наиболее рас­пространена. Вводятся понятия глубины q и длины n числа.

Глубина числа q – количество символов (элементов), принятых для представления информации. В каждый момент времени реализуется только один какой-либо символ. Глубина числа соответствует основанию системы счисления.

Длина числа n – количество позиций, необходимых и достаточных для представления чисел заданной величины. Длина числа соответствует разрядности системы счисления.

При заданных глубине и длине числа коли­чество чисел, которое можно представить, N = qn. Величина N неудобна для оценки информационной емкости. Хартли ввел аддитивную двоичную логарифмическую меру, по­зволяющую вычислять количество информации в двоичных единицах – битах:

I = log2N = n log2 q (2.1)

При n = 1, q = 2 I = log2 2 = 1 бит. Это и есть единица информации по Хартли.

Следовательно, 1 бит информации соответствует одному элементарно­му событию, которое может произойти или не произойти. Такая мера коли­чества информации удобна тем, что она обеспечивает возможность опери­ровать мерой как числом. Количество информации при этом эквивалентно количеству двоичных символов 0 или 1. При наличии нескольких источников информации общее количество информации:

(2.2)

где I(qk) – количество информации от источника k.

Логарифмическая мера информации позволяет измерять количество информации и используется на практике.

2.2.2. Статистическая мера информации

В статистической теории информации вводится более общая мера ко­личества информации, в соответствии с которой рассматривается не само событие, а информация о нем. Этот вопрос глубоко проработан К. Шенноном в работе “Избранные труды по теории информации”. Если появляется сообщение о часто встречающемся событии, вероятность появления которого близка к единице, то такое сообщение для получателя малоинформативно. Столь же малоинформативны сообщения о событиях, ве­роятность появления которых близка к нулю.

События можно рассматривать как возможные исходы некоторого опыта, причем все исходы этого опыта составляют полную группу событий. К. Шеннон ввел понятие неопределенности ситуации, воз­никающей в процессе опыта, назвав ее энтропией. Энтропия полной группы событий есть количественная мера ее неопределенности и, следовательно, информатив­ности, количественно выражаемая как средняя функция множества вероят­ностей каждого из возможных исходов опыта. Иными словами, количество информации, получаемое в результате проведения опыта, равно снятой во время этого опыта неопределенности.

Для понимания вероятностного подхода лучше всего рассмотреть несложный пример, связанный с бросанием правильной иг­ральной кости, имеющей N граней (наиболее распространенным является случай шестигранной кости: N = 6). Результатом данного опыта может быть выпадение грани с одним из следующих знаков: 1, 2,... N.

Введем в рассмотрение численную величину, измеряющую неопределенность -энтропию (обозначим ее Н). Величины N и Н связаны между собой некоторой функциональной зависимостью:

, (2.3)

а сама функция f является возрастающей, неотрицательной и определенной (в рассматриваемом нами примере) для N = 1, 2,... 6.

Рассмотрим процедуру бросания кости более подробно:

1) готовимся бросить кость; исход опыта неизвестен, т.е. имеется некоторая не­определенность; обозначим ее Н1;

2) кость брошена; информация об исходе данного опыта получена; обозначим количество этой информации через I;

3) обозначим неопределенность данного опыта после его осуществления через H2.

За количество информации, которое получено в ходе осуществления опыта, примем разность неопределенностей “до” и “после” опыта:

(2.4)

Очевидно, что в случае, когда получен конкретный результат, имевшаяся неоп­ределенность снята (H2=0), и, таким образом, количество полученной информации совпадает с первоначальной энтропией. Иначе говоря, неопределенность, заклю­ченная в опыте, совпадает с информацией об исходе этого опыта. Заметим, что значение H2 могло быть и не равным нулю, например, в случае, когда в ходе опыта следующей выпала грань со значением, большим трех.

Следующим важным моментом является определение вида функции f в формуле (2.3). Если варьировать число граней N и число бросаний кости (обозначим эту величину через М), общее число исходов (векторов длины М, состоящих из знаков 1, 2,..., N) будет равно N в степени М:

(2.5)

Так, в случае двух бросаний кости с шестью гранями имеем: Х=62=36. Фактически каждый исход Х есть некоторая пара (X1, X2), где Х1 и X2 – соответственно исходы первого и второго бросаний (общее число таких пар – X).

Ситуацию с бросанием М раз кости можно рассматривать как некую сложную систему, состоящую из независимых друг от друга подсистем – “однократных бросаний кости”. Энтропия такой системы в М раз больше, чем энтропия одной системы (так называемый “принцип аддитивности энтропии”):

(2.6)

Из приведенных формул выводится мера Хартли:

(2.7)

Важным при введении какой-либо величины является вопрос о том, что прини­мать за единицу ее измерения. Очевидно, H будет равно единице при N = 2. Иначе говоря, в качестве единицы измерения информации принимается количество информации, связанное с проведением опыта, состоящего в получении одного из двух равновероятных исходов (примером такого опыта может служить бросание монеты при котором возможны два исхода: “орел”, “решка”). Такая единица количества информации называется бит.

В случае, когда вероятности различных исходов опыта не равновероятны (а имеют вероятности Pi), меру энтропии вычисляют по формуле Шеннона:

(2.8)

В качестве примера определим количество информации, связанное с появлением каждого символа в сообщениях, записанных на русском языке. Будем считать, что русский алфавит состоит из 33 букв и знака “пробел” для разделения слов. По формуле (2.7) получаем: Н» 5 бит.

Однако, в словах русского языка (равно как и в словах других языков) различ­ные буквы встречаются неодинаково часто. Для учета данного обстоятельства воспользуемся для подсчета Н вероятностными частотами употребления различных знаков русского алфавита, полученных на основе анализа очень больших по объему текстов. По формуле (2.8) получаем: Н» 4.72 бит. Полученное значе­ние Н, как и можно было предположить, меньше вычисленного ранее. Величина Н, вычисляемая по формуле (2.7), является максимальным количеством информации, которое могло бы приходиться на один знак.

2.2.3. Семантическая мера информации

Вычислительные машины обрабатывают и преобразуют информацию разного содержания – от числовых данных до сочинения музыки и стихов. Вся эта информация изображается соответствующими символами. Оценка содержания разнохарактерной информации – весьма сложная проблема.

Среди семантических мер наиболее распространены содержатель­ность, логическое количество, целесообразность и существенность ин­формации.

Содержательность события i выражается через функцию меры m(i) – содержательности его отрицания. Оценка содержательности осно­вана на математической логике, в которой логические функции истинно­сти m(i) и ложности m(о) имеют формальное сходство с функциями ве­роятностей события p(i) и антисобытия q(i) в теории вероятностей.

Как и вероятность, содержательность события изменяется в пределах 0?m(i)?1.

Логическое количество информации Inf, сходное со статистическим количеством информации, вычисляется по выражению:

Inf = log2 [1/m(i)] = – log2 m(о)

Отличие статистической оценки от логической состоит в том, что в первом случае учитываются вероятности реализации тех или иных собы­тий, что приближает к оценке смысла информации.

Если информация используется в системах управления, то ее полез­ность целесообразно оценивать по тому эффекту, который она оказывает на результат управления.

Мера целесообразности информации определяется как изменение ве­роятности достижения цели при получении дополнительной информации. Полученная информация может быть пустой, т. е. не изменять вероятности достижения цели, и в этом случае ее мера равна нулю. В других случаях полученная информация может изменять положение дела в худшую сторо­ну, т. е. уменьшить вероятность достижения цели, и тогда она будет дезин­формацией, измеряющейся отрицательным значением количества инфор­мации. Наконец, в благоприятном случае получается добротная информация, которая увеличивает вероятность достижения цели и измеря­ется положительной величиной количества информации.

Мера целесообразности в общем виде может быть аналитически выра­жена в виде соотношения:

(2.9)

где p0и p1– начальная (до получения информации) и конечная (после получения информации) вероятности достижения цели.

Следует различать: существенность самого события; существенность времени совершения события или его наблюдения (рано–поздно–момент); существенность координаты совершения события.

Измерение некоторого параметра Х можно характеризовать несколь­кими функциями величины х: вероятностью р(х), погрешностью измере­ния е(х) и существенностью с(х). Каждой из этих функций можно поста­вить в соответствие определенную меру информации. Мерой Хартли оценивается функция погрешности е при фиксированных значениях функ­ции вероятности (р = const) и существенности (с = const). Мерой Шеннона оценивается функция вероятности (р = var) при фиксированных значениях функций погрешности (е = const) и существенности (с = const). Мера су­щественности относится к ситуации с фиксированными функциями по­грешности (е = const) и вероятности (р = const).

2.3. Свойства информации

Информация является динамическим объектом, образующимся в момент вза­имодействия объективных данных и субъективных методов. Как и всякий объект, она обладает свойствами (объекты различимы по своим свойствам). Характерной особенностью информации, отличающей ее от других объектов природы и обще­ства, является отмеченный выше дуализм: на свойства информации влияют как свойства данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, взаимодействующих с данными в ходе информационного процесса. По окончании информационного процесса свойства информации переносятся на свойства новых данных, то есть свойства методов могут переходить на свойства данных.

Можно привести немало разнообразных свойств информации. Каждая научная дисциплина рассматривает те свойства информации, которые ей наиболее важны. Рассмотрим наиболее важные свойства информации с позиций изучаемой дисциплины.

Объективность и субъективность информации. Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъек­тивными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. Так, например, принято считать, что в результате наблюдения фотоснимка природного объекта или явления образуется более объективная информация, чем в результате наблюдения рисунка того же объекта, выполненного человеком. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых дисциплинах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосред­ственно наблюдавших события или получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц). В не меньшей степени объективность информации учитывают в исторических дисциплинах. Одни и те же события, зафиксированные в исторических документах разных стран и народов, выглядят совершенно по-разному. У историков имеются свои методы для тестирования объективности исторических данных и создания новых, более достоверных данных путем сопоставления, фильтрации и селекции исходных данных. Обратим внимание на то, что здесь речь идет не о повышении объективности данных, а о повышении их достоверности (это совсем другое свойство).

Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапа­зон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.

Адекватность информации – это степень соответствия информации, полученной в информационном процессе, реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов.

Доступность информации – мера возможности получить ту или иную информа­цию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным при наличии адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной. Отсутствие адекват­ных методов для работы с данными во многих случаях приводит к применению неадекватных методов, в результате чего образуется неполная, неадекватная или недостоверная информация.

Актуальность информации – это степень соответствия информации текущему моменту времени. Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммер­ческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приво­дить к ошибочным решениям. Необходимость поиска (или разработки) адекватного метода для работы с данными может приводить к такой задержке в получении инфор­мации, что она становится неактуальной и ненужной. На этом, в частности, осно­ваны многие современные системы шифрования данных с открытым ключом. Лица, не владеющие ключом (методом) для чтения данных, могут заняться поиском ключа, поскольку алгоритм его работы доступен, но продолжительность этого поиска столь велика, что за время работы информация теряет актуальность и, соответственно, связанную с ней практическую ценность.

Точность информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.п. Для информации, отображаемой цифровым кодом, известны четыре классификационных понятия точности:

· формальная точность, измеряемая значением единицы младшего разряда числа;

· реальная точность, определяемая значением единицы последнего разряда числа, вер­ность которого гарантируется;

· максимальная точность, которую можно получить в конкретных условиях функциони­рования системы;

· необходимая точность, определяемая функциональным назначением показателя.

Достоверность информации определяется ее свойством отражать реально суще­ствующие объекты с необходимой точностью. Измеряется достоверность информации дове­рительной вероятностью необходимой точности, т.е. вероятностью того, что отображаемое информацией значение параметра отличается от истинного значения этого параметра в пре­делах необходимой точности.

Поиск по сайту: