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.
Интерес субъектов информационного производства друг к другу обратно пропорционален квадрату информационного расстояния между ними.
|
|
Несколько проще определяется зависимость показателя интереса от сложности информации. С достаточной определенностью сложность документа или записи можно измерить количеством содержащихся в них полей или символов. Если сложность документа очень большая, то им интересуется не очень много людей и/или информационных производств.
Полный комплект технической документации на производство самолета, пожалуй, не интересует никого в отдельности. Но наличием свободных мест на конкретные рейсы самолета интересуются многие тысячи людей ежедневно, причем большинство из них не интересуются даже маркой самолета, обслуживающего рейс. Полный комплект документации на самолет содержит сотни тысяч или миллионы записей, а информация о наличии свободных мест укладывается в одной короткой записи. Подсчитав число запросов на документы различной сложности в течение достаточно длительного промежутка времени мы, можем построить зависимость средней величины показателя интереса к документам от их сложности – J(S).
Наблюдения показывают, что эта зависимость также представляет собой круто падающую у нуля кривую. В точке нулевой сложности интерес также равен нулю, поэтому функция величины показателя интереса определяется только для сложности большей некоторой величины. Такую функцию можно представить в виде гиперболы, примыкающей к минимальной сложности s – J(S)= L/(S-s), и мы приходим к эмпирическому закону информационной сложности.
|
|
Интерес к документу обратно пропорционален его сложности.
Этот закон наблюдают и используют на практике многие действующие информационные производства. В библиотеке гораздо интенсивнее обращаются к библиографическим карточкам, чем к книгам. Для этого и создаются в библиотеках, архивах, музеях и других хранилищах сложных документов справочные массивы их кратких смысловых идентификаторов. Конечно, никакие справочные массивы не могут полностью заменить необходимость ознакомления со сложными документами. Старение информации также снижает интерес к ней. Это настолько известно всем, что не требует пространного обоснования в данных заметках. Наибольший интерес в библиотеке обычно вызывают стенды новых поступлений. Вчерашняя ежедневная газета мало кого интересует и т. д.
Для многих информационных продуктов процесс старения периодически прерывается проявлением к нему интереса какими-либо субъектами информационного производства. Проявленный интерес одного или нескольких субъектов информационного производства к казалось бы забытому информационному продукту как бы обновляет его.
Эмпирическая зависимость средней величины показателя интереса от старения информации может быть аппроксимирована аналогичной с зависимостью от информационного расстояния возможно только с другим постоянными коэффициентом и другим показателем степени – и мы получаем формулировку эмпирического закона старения информации.
Интерес к информации обратно пропорционален времени, прошедшему с момента ее последнего проявления.
|
|
Под моментом последнего проявления понимается момент последнего использования информации в каком-либо акте общения в информационном производстве. Старый документ может быть интересен бесконечно долго, если к содержащейся в нем информации люди обращаются достаточно часто. Примером тому могут быть религиозные трактаты и учебники, содержащие проверенные практикой научные истины – Библия, Коран, алгебра и т. п.
Параметры закона старения информации, определенные в каком-либо информационном производстве, могут помочь в совершенствовании технологии перемещения записей и документов между массивами оперативного, ретроспективного и архивного хранения (большой, средней и малой величины показателя информационного интереса). Интерес, проявленный к ретроспективному и/или архивному документу, позволяет вернуть его в оперативный фонд, где, как правило, реализуются более оперативные технологии копирования и распространения.
Обращаем внимание на тот факт, что формулы замеченных закономерностей варьируют в литературе по этим проблемам в зависимости от метрики принятой авторами и их интерпретации поведения указанных зависимостей в нуле и на бесконечности.
Следует еще раз подчеркнуть, что все три закона хорошо согласуются с практикой. Наблюдаемые отклонения от них, как правило, проявляются в относительно узких специфических информационных производствах, а также вблизи нулевых значений величин информационного расстояния, информационной сложности и времени старения.
Информационные производства развиваются под давлением спроса на информацию, который, в свою очередь, определяется интересом. Развитые информационные производства, эффективно удовлетворяющие спрос (находящиеся в активном общении), развивают интерес к производимой ими информации. Если какое-либо информационное производство успешно развивается, можно утверждать то, что оно подчиняется приведенным выше законам информатики. Если информационное производство топчется на месте или деградирует, то оно по каким-либо причинам не подчиняется этим законам.
Наглядным проявлением законов движения информации является развитие информационных сетей. При передаче в США в 60-гг. в коммерческую эксплуатацию автоматизированной системы связи ARPA предполагалось, что она позволит университетам и крупным промышленным исследовательским центрам объединить мощности своих вычислительных центров для решения сложных математических и проектно-конструкторских задач. Некоторые эксперименты по такому объединению проводятся и до сих пор. Однако очень скоро обнаружилось, что подавляющая часть трафика сети используется для передачи запросов на простейшую информацию типа справок, рефератов и прочее, а также на передачу информации в виде рефератов, справок, банковских поручений и/или их подборок. При этом никаких сложных преобразований информации не требовалось. Для решения сложных задач оказалось эффективнее наращивать собственные вычислительные мощности исследовательских центров.
Еще одним ярким примером действия законов движения информации является развитие алгоритмических языков программирования. В 60-е гг. начали широко применяться три алгоритмических языка: ФОРТРАН – для технических задач, КОБОЛ – для решения экономических задач и АЛГОЛ – для универсального применения. В США разрабатывались и использовались трансляторы для всех этих языков. Кадровые и финансовые проблемы не давали возможности нашей стране поступать так же. Поэтому было принято решение сосредоточить усилия на разработке трансляторов с универсального языка, который к тому же в версии АЛГОЛ-60 был признан международным.
К моменту окончания разработки этих трансляторов для машин советского производства обнаружилось, что в мире более 95 % решаемых на ЭВМ задач относятся к классу простейших технических задач, для которых наиболее эффективным языком является ФОРТРАН, а следующим по интенсивности решения оказались экономические задачи, описанные на языке КОБОЛ. АЛГОЛ оказался элитарным языком и не оправдал затраченных на него в СССР усилий.
Наряду с тремя статическими законами, отмечающими стационарные закономерности движения информации, наблюдаются и динамические закономерности движения информации, связанные с изменением ее содержания в информационных продуктах.
Сама проблема отношения формы (информационного продукта) и содержания (содержащейся и/или извлекаемой информации) является вечной.
Преобразуясь по мере движения от одного информационного производства к другому, информация содержательно может сохраняться, обогащаться и теряться. Оставаясь в пределах вербальной информации можно обнаружить, что она сохраняется в процессах простого копирования, т. е. в процессах переноса символов с одного физического носителя на другой.
Информация может обогащаться и не теряться, если наряду с копированием предмета информационного производства к нему добавляются некоторые комментарии. Заметим, что добавление реквизитов копировального производства обогащает исходный предмет труда информационного производства.
Если в продукте информационного производства присутствует только часть предмета труда и нет комментариев, то происходит потеря информации. Эта процедура часто используется для создания простых и достаточно эффективных идентификаторов сложных информационных продуктов. Однако такая процедура бывает связана и с умышленным, а иногда и с криминальным утаиванием информации.
Частичное присутствие предмета труда в продукте информационного производства вместе с комментариями, не смотря на потери, приводит к обогащению. Обращаем внимание на то обстоятельство, что сопровождение реквизитами производителя частичной копии предмета труда обогащает его. Обогащением следует считать подборки частичных копий предметов труда и результаты их статистической, математической, аналитической и др. обработки и обобщения.
Любое обобщение информации, содержащейся в предмете труда, приводит как к обогащению, так и к потере информации, если в продукте информационного производства отсутствует точная копия предмета труда.
Отмеченную закономерность можно выразить в форме первого закона информационной динамики: