какая информация считается актуальной

Информация

Информация (от лат. informatio, разъяснение, изложение, осведомлённость) — сведения о чём-либо, независимо от формы их представления.

В настоящее время не существует единого определения информации как научного термина. С точки зрения различных областей знания данное понятие описывается своим специфическим набором признаков. Например, понятие «информация» является базовым в курсе информатики, и невозможно дать его определение через другие, более «простые» понятия (так же, в геометрии, например, невозможно выразить содержание базовых понятий «точка», «луч», «плоскость» через более простые понятия). Содержание основных, базовых понятий в любой науке должно быть пояснено на примерах или выявлено путём их сопоставления с содержанием других понятий. В случае с понятием «информация» проблема его определения ещё более сложная, так как оно является общенаучным понятием. Данное понятие используется в различных науках (информатике, кибернетике, биологии, физике и др.), при этом в каждой науке понятие «информация» связано с различными системами понятий.

История понятия

Слово «информация» происходит от лат. informatio, что в переводе обозначает сведение, разъяснение, ознакомление. Понятие информации рассматривалось ещё античными философами.

До начала промышленной революции, определение сути информации оставалось прерогативой преимущественно философов. В XX веке вопросами теории информации стали заниматься кибернетика и информатика.

Классификация информации

Информацию можно разделить на виды по различным критериям:

по способу восприятия:

по форме представления:

Что такое актуальная информация?

Еще одной отличительной особенностью данного понятия являются его свойства. К атрибутам информации относят ее качество, количество, новизну, ценность, достоверность, сложность и способность компрессироваться. Каждый из этих показателей можно измерить. Также важное свойство понятия «информация» – это ее актуальность.

Не все данные будут соответствовать этому показателю. Истоки слова «актуальность» прослеживаются в латинском языке, где оно толковалось как «современный», «важный в теперешний момент», «злободневный». Особенность этого качества состоит в том, что оно может быть утрачено при появлении более свежих данных. Этот процесс происходит сразу и полностью либо постепенно и частями.

Актуальная информация – это данные, находящиеся в состоянии, которое соответствует действительности. Будучи устаревшими, они теряют свою ценность.

Значение термина в различных областях знания

Философия

Традиционализм субъективного постоянно доминировал в ранних философских определениях информации, как категории, понятия, свойства материального мира. Информация существует независимо от нашего сознания, и может иметь отражение в нашем восприятии только как результат взаимодействия: отражения, чтения, получения в виде сигнала, стимула. Информация нематериальна, как и все свойства материи. Информация стоит в ряду: материя, пространство, время, системность, функция, и др. что есть основополагающие понятия формализованного отражения объективной реальности в её распространении и изменчивости, разнообразии и проявленности. Информация — свойство материи и отражает её свойства (состояние или способность взаимодействия) и количество (мера) путём взаимодействия.

С материальной точки зрения информация — это порядок следования объектов материального мира. Например, порядок следования букв на листе бумаги по определенным правилам является письменной информацией. Порядок следования разноцветных точек на листе бумаги по определенным правилам является графической информацией. Порядок следования музыкальных нот является музыкальной информацией. Порядок следования генов в ДНК является наследственной информацией. Порядок следования битов в ЭВМ является компьютерной информацией и т. д. и т. п. Для осуществления информационного обмена требуется наличие необходимых и достаточных условий.

Достаточное условие одно:

Наличие субъекта, способного распознавать информацию. Это человек и человеческое общество, общества животных, роботов и т. д.

Различные объекты (буквы, символы, картинки, звуки, слова, предложения, ноты и тп.) взятые по одному разу образуют базис информации. Информационное сообщение строится путем выбора из базиса копий объектов и расположение этих объектов в пространстве в определенном порядке. Длина информационного сообщения определяется как количество копий объектов базиса и всегда выражается целым числом. Необходимо различать длину информационного сообщения, которое всегда измеряется целым числом, и количество знаний, содержащегося в информационном сообщении, которое измеряется в неизвестной единице измерения.

С математической точки зрения информация — это последовательность целых чисел, которые записаны в вектор. Числа — это номер объекта в базисе информации. Вектор называется инвариантом информации, так как он не зависит от физической природы объектов базиса. Одно и то же информационное сообщение может быть выражено буквами, словами, предложениями, файлами, картинками, нотами, песнями, видеоклипами, любой комбинацией всех ранее названных. Чем бы мы ни выражали информацию — изменяется только базис, а не инвариант.

В информатике

Предметом изучения науки информатика являются именно данные: методы их создания, хранения, обработки и передачи. А сама информация, зафиксированная в данных, её содержательный смысл интересны пользователям информационных систем, являющимся специалистами различных наук и областей деятельности: медика интересует медицинская информация, геолога — геологическая, предпринимателя — коммерческая и т. п. (в том числе специалиста по информатике интересует информация по вопросам работы с данными).

Системология

Работа с информацией связана с преобразованиями и всегда подтверждает её материальную природу:

Системология рассматривает информацию через связь с другими основаниями: I=S/F[MvRvT], где: I — информация; S — системность мироздания; F — функциональная связь; M — материя; v — (v подчёркнутое) знак великого объединения (системности, единства оснований); R — пространство; T — Время.

В физике

Объекты материального мира находятся в состоянии непрерывного изменения, которое характеризуется обменом энергией объекта с окружающей средой. Изменение состояния одного объекта всегда приводит к изменению состояния некоторого другого объекта окружающей среды. Это явление вне зависимости от того, как, какие именно состояния и каких именно объектов изменились, может рассматриваться как передача сигнала от одного объекта другому. Изменение состояния объекта при передаче ему сигнала называется регистрацией сигнала.

Сигнал или последовательность сигналов образуют сообщение, которое может быть воспринято получателем в том или ином виде, а также в том или ином объёме. Информация в физике есть термин, качественно обобщающий понятия «сигнал» и «сообщение». Если сигналы и сообщения можно исчислять количественно, то можно сказать, что сигналы и сообщения являются единицами измерения объёма информации.

В математике

В математике теория информации (математическая теория связи) — раздел прикладной математики, определяющий понятие информации, её свойства и устанавливающий предельные соотношения для систем передачи данных. Основные разделы теории информации — кодирование источника (сжимающее кодирование) и канальное (помехоустойчивое) кодирование. Математика является больше чем научной дисциплиной. Она создает единый язык всей Науки.

Предметом исследований математики являются абстрактные объекты: число, функция, вектор, множество, и другие. При этом большинство из них вводится акcиоматически (аксиома), то есть без всякой связи с другими понятиями и без какого-либо определения.

Информация не входит в число предметов исследования математики. Тем не менее, слово «информация» употребляется в математических терминах — собственная информация и взаимная информация, относящихся к абстрактной (математической) части теории информации. Однако, в математической теории понятие «информация» связано с исключительно абстрактными объектами — случайными величинами, в то время как в современной теории информации это понятие рассматривается значительно шире — как свойство материальных объектов.

Связь между этими двумя одинаковыми терминами несомненна. Именно математический аппарат случайных чисел использовал автор теории информации Клод Шеннон. Сам он подразумевает под термином «информация» нечто фундаментальное (нередуцируемое). В теории Шеннона интуитивно полагается, что информация имеет содержание. Информация уменьшает общую неопределённость и информационную энтропию. Количество информации доступно измерению. Однако он предостерегает исследователей от механического переноса понятий из его теории в другие области науки.

«Поиск путей применения теории информации в других областях науки не сводится к тривиальному переносу терминов из одной области науки в другую. Этот поиск осуществляется в длительном процессе выдвижения новых гипотез и их экспериментальной проверке.» К. Шеннон.

В юриспруденции

Правовое определение понятия «информация» дано в федеральном законе от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (Статья 2): «информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления».

Федеральный закон № 149-ФЗ определяет и закрепляет права на защиту информации и информационную безопасность граждан и организаций в ЭВМ и в информационных системах, а также вопросы информационной безопасности граждан, организаций, общества и государства.

В теории управления

В теории управления (кибернетике), предметом исследования которой являются основные законы управления, то есть развития систем управления, информацией называются сообщения, получаемые системой из внешнего мира при адаптивном управлении (приспособлении, самосохранении системы управления).

Основоположник кибернетики Норберт Винер говорил об информации так:

— Н. Винер Кибернетика, или управление и связь в животном и машине; или Кибернетика и общество

Эта мысль Винера дает прямое указание на объективность информации, то есть её существование в природе независимо от сознания (восприятия) человека.

Объективную информацию современная кибернетика определяет как объективное свойство материальных объектов и явлений порождать многообразие состояний, которые посредством фундаментальных взаимодействий материи передаются от одного объекта (процесса) другому, и запечатлеваются в его структуре.

Материальная система в кибернетике рассматривается как множество объектов, которые сами по себе могут находиться в различных состояниях, но состояние каждого из них определяется состояниями других объектов системы. В природе множество состояний системы представляет собой информацию, сами состояния представляют собой первичный код, или код источника. Таким образом, каждая материальная система является источником информации.

Субъективную (семантическую) информацию кибернетика определяет как смысл или содержание сообщения. (см. там же) Информация — это характеристика объекта.

Дезинформация

Дезинформацией (также дезинформированием) называется один из способов манипулирования информацией, как то введение кого-либо в заблуждение путём предоставления неполной информации или полной, но уже не нужной информации, или полной, но не в нужной области, искажения контекста, искажения части информации.

Цель такого воздействия всегда одна — оппонент должен поступить так, как это необходимо манипулятору. Поступок объекта, против которого направлена дезинформация, может заключаться в принятии нужного манипулятору решения или в отказе от принятия невыгодного для манипулятора решения. Но в любом случае конечная цель — это действие, которое будет предпринято.

Поиск информации

Современность представляет собой безграничный океан данных, в котором ежедневно требуется находить то, что будет удовлетворять наши запросы. С целью структуризации процесса поиска информации даже была создана отдельная наука. Ее отцом считается американский учений Кельвин Мауэрс. Информационный поиск, согласно определению исследователя, – это процесс выявления в неопределенном количестве документов тех, которые смогут удовлетворить наши информационные потребности, то есть содержат необходимые данные.

Алгоритм действий включает в себя операции по сбору, обработке и предоставлению запрашиваемых сведений. Для эффективного поиска информации нужно следовать следующему плану:

Данный алгоритм способен облегчить образовательный процесс и подготовку к написанию научных статей. Он был создан путем осознания автором того, что информация – это безграничное пространство вокруг нас. И извлечение необходимых данных возможно только при условии систематизации своих усилий.

Сбор и хранение информации

В зависимости от поставленных целей данные и сведения можно подвергать различным операциям. Сбор и хранение – одни из них.

Работа с информацией возможна только после тщательного поиска. Этот процесс имеет название сбор данных, то есть накопление с целью обеспечения достаточного количества для дальнейшей обработки. Данный этап работы с информацией считается одним из самых важных, ведь от него зависят качество и актуальность данных, с которыми придется иметь дело в последующем.

Фазы сбора сведений:

Следующим этапом в работе с информацией является обеспечение ее сохранности для последующего пользования.

Хранение данных – это способ налаживания их обращения в пространстве и времени. Этот процесс зависит от носителя – диск, картина, фотография, книга и т.д. Срок хранения тоже дифференцируется: школьный дневник нужно хранить на протяжении учебного года, а билет в метро – только во время поездки.

Информация – это то, что существует только на определенном носителе. Поэтому процессы сбора и хранения можно считать ключевыми в работе с ней.

Copyright © Галеон
г. Москва, Сущёвский Вал, 75с1

Источник

Показатели качества публичных данных

Проблема качества данных представляет собой достаточно серьезную тему и не только в связи с их обработкой и анализом. На данных в современном цифровом мире построено множество процессов, в том числе и связанных с безопасностью. Поэтому от того, насколько качественные данные используются в государственных и коммерческих организациях зависит эффективность и результат их работы.

Рассмотрим несколько показателей, которые могли бы составить интегрированную оценку качества публичных (открытых) данных.

Прежде чем начать.

Настоящая публикация является продолжением в общей серии по теме публичных данных. Многие понятия, встречающиеся в тексте рассматривались в предыдущих статьях. Несмотря на то, что речь идет о публичных (открытых, разделяемых) данных, предлагаемый набор показателей качества может использоваться и для оценки других категорий данных с некоторыми поправками. Предлагаемый список является в некотором смысле гипотезой и не претендует на звание «исчерпывающего».

Данные имеют ограниченный срок годности

Первичные данные всегда актуальны на какой-то конкретный момент времени в прошлом и очень редко актуальны в течение какого-либо длительного периода.

Это одна из проблем качества: цифровые данные, как регистрация исторического состояния объекта или системы постоянно теряют свою актуальность со временем и их приходится обновлять.

Качество данных – характеристика наборов цифровых данных, показывающая степень их пригодности к обработке и анализу и соответствия обязательным и специальным требованиям, в связи с этим к ним предъявляемым.

А что может составлять такое понятие как «качество публичных данных»? Выделим девять показателей.

1. Актуальность данных

Обозначенный или косвенно определяемый момент времени, на который данные отражают реальное состояние целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

Актуальность данных также может быть обозначена через период времени в течение которого они сохраняют свою значимость. Учитывая постоянные изменения экономических систем, публичные экономические данные имеют достаточно короткие сроки актуальности.

Актуальность данных чаще всего устанавливается поставщиком, в дополнение к которой он также может «дать обещание» периодического их обновления для её поддержания.

Получатель данных может самостоятельно оценивать их актуальность на основании информации от поставщика или иными способами.

2. Объективность данных

Точность отражения данными реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

Объективность напрямую зависит от применяемого метода и процедур сбора информации, а также от плотности регистрируемых данных. В процессе обработки наборов цифровых данных, они теряют свою объективность и обогащаются агрегированными, округленными, приведенными и расчетными показателями. Однако за счет этого данные «насыщаются» знаниями, тем самым позволяя в последующем сокращать последовательность операций по извлечению из них значимых для практики сведений.

Поставщик может указать объективность публичных данных охарактеризовав их первичность и описав процедуру их получения.

Получатель вправе критично отнестись к вторичным данным, особенно если их объективность не доказана применяемыми формулами и математическими расчетными моделями.

3. Целостность данных

Полнота отражения данными реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

В отличии от объективности, целостность показывает насколько полными и безошибочными являются данные как в части смыслового непротиворечия, так и в части соответствия заданной структуре или выбранного формата. Целостность зависит от корректного разделения на элементарные неделимые единицы, сохранения их неделимости, правильной идентификации и взаимной связанности.

Данные публикуемые добросовестным поставщиком по умолчанию должны являться целостными.

Получатель определяет целостность специальными проверочными методами оценивая смысловое содержание, корректность определения структуры и технически проверяя формат.

4. Релевантность данных

Соответствие данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.) решаемой задачи (поставленной цели) и возможность их применения с учетом имеющегося содержания, структуры и формата.

Понимание релевантности напрямую увязывается с целью пользователя данных и конкретной исполняемой им задачи, а значит и с располагаемым исходным набором данных.

Поставщик не может повлиять на релевантность данных, но может существенно упростить понимание данного показателя качества с помощью расширенных метаданных, применения распространенных форматов и традиционных структур, а также указанием рекомендаций по их использованию.

Получатель в каждом конкретном случае оценивает релевантность наборов данных исходя из тематики и рабочего формата (т.е. используемых инструментов).

5. Совместимость данных

Совместная обработка данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.) с имеющимися в рамках решаемой задачи (поставленной цели).

В отличие от релевантности, совместимость — это процедурный показатель, который характеризует возможность включить данные в обрабатываемый массив для дальнейшего анализа и не связан напрямую с сутью и критериями текущей задачи. С другой стороны, совместимость на содержательном уровне с тематикой исполняемой задачи важна для эффективной обработки цифровых данных. Публичные данные должны особенно тщательно оцениваться на совместимость, в том числе с точки зрения их разновидности. Допустимо ли для конкретных целей совмещение – взаимное использование — открытых данных и разделяемых данных или разделяемы и делегируемых данных зависит от оценки аналитика. Чаще всего необходимо соблюдать условия раздельного хранения и контроля разных видов публичных данных.

Поставщик публичных данных задает совместимость через метаданные и ссылки на контекст.

Получатель определяет возможность совместного использования данных для каждого набора как по содержанию и структуре, так и по формату. Но в отличие от релевантности, несовместимые данные можно попытаться привести к совместимому с помощью различных операций трансформации, перекодирования, перевода и т.п.

6. Измеримость данных

Присутствие в данных обрабатываемых качественных или количественных характеристик реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.), а также подсчитанный конечный объем набора цифровых данных.

Содержательная измеримость данных является основой для выполнения последующих процедур их обработки и анализа. Измерение же общего объема данных необходимо для выбора инструментария и контроля их целостности в процессе обработки и по итогам анализа.

Поставщик может явно указывать «измерения», включенные в данные, как количественные, так и качественные. Как минимум, сопровождение наборов публичных данных записью об итоговом или пофайловом их размере в байтах почти является общепринятым стандартом.

Получатель публичных данных восстанавливает измеримость в содержании данных анализируя их и исследуя структуру и всегда точно или бегло проверяет насколько их физический размер соответствует заявленному.

7. Управляемость данных

Возможность целевым и осмысленным образом обработать, передать и контролировать данные о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

Управляемость обусловлена необходимостью изменять, исправлять, структурировать, организовывать, фильтровать, сохранять, пересылать, оценивать, распределять данные. Она во многом основывается на правильно выбранной структуре и формате.

Поставщик может заявить об управляемости данных через сопровождение их специальными метаданными, но получатель, как правило, самостоятельно проводит её оценку исходя из имеющихся у него компетенций и инструментов.

8. Привязка к источнику данных

Связанная и достоверная идентификация цепочки поставки данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

При этом в описание «цепочки поставки публичных данных» лучше включить указания на все субъекты, которые исполняли основные роли трансфера данных: генератор (автор), владелец, поставщик. Привязка к источнику позволяет поставщику и получателю сослаться и восстановить авторство, правоотношения, достоверность источника, доверие к распространителям.

Публичные данные почти всегда распространяются с указанием владельца и поставщика. И более того, одним из ограничений использования данных является необходимость указать первоисточник при их последующей публикации или использовании. Следует учитывать, что хорошая привязка данных позволяет по необходимости получить её повторно с уточнениями, дополнительной актуализацией или с восстановленной целостностью, т.е. – с повышенным качеством.

9. Доверие к поставщику данных

Оценка получателем деловых качеств поставщика публичных данных о целевом состоянии субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.), как ответственного, авторитетного, организованного и относительно независимого издателя цифровой информации высокого качества.

Данный показатель выступает некоторой интегрированной ретроспективной оценкой всех предыдущих трансферов данных поставщика – репутация издателя публичных данных.

Получатель всегда исходит из внутренней убежденности при определении такого показателя качества данных, но у поставщика есть несколько путей по формированию и поддержанию нужного ему уровня доверия. К ним можно, например, отнести: тщательную подготовку данных для публичного трансфера, высокий уровень организации процессов издания «цифры», поддержку обратной связи с получателями, своевременную актуализацию и извещение об обнаруженных в данных проблемах, специальные мероприятия, участие в независимой оценке и ассоциациях.

Любой из указанных показателей качества данных субъективен, как в части смыслового содержания данных, так и в части его восприятия разными поставщиками и получателями.
Тем не менее все показатели можно разделить на:

Общая проблема качества публичных данных зависит как от каждого из перечисленных показателей, так и от интегрированной субъективной оценки получателя. В любом случае, качество важно в первую очередь получателю, как лицу выполняющему операции обработки и анализа.

В случае завершения обратной связи стороннего результативного пользователя данных с поставщиком, «проблема» качества данных возвращается последнему «бумерангом». Если данные были предоставлены «плохие» или с ошибками, то ожидать от тех, кто их использовал, сколь-либо хороших и адекватных итогов не приходится. Тогда утрачивается весь смысл усилий по выбору, подготовке и публикации данных – поставщик не получает никаких новых полезных решений и знаний (продуктов или сервисов).

Важнейший показатель качества данных – это их целостность

Он оказывает сильное влияние на совместимость и управляемость данных. А неоднократная публикация данных с нарушением целостности обязательно скажется на доверии к их поставщику. Целостность данных не является чем-то обособленным от смысла, структуры или формата и должна соблюдать на всех уровнях цифровой информации.

Нарушение целостности данных возможно:

За качество публикуемых данных, конечно же, отвечает поставщик. Но получатель вынужден выполнять проверку и по необходимости корректировать сами данные.

Если публичные данные оказываются низкого качества, то имеет смысл отказаться от их использования и направить подробное уведомление поставщику. Добросовестный и заинтересованный поставщик обязательно предпримет усилия по исправлению ситуации. Он как минимум должен закрыть доступ к некачественным данным на время разбирательства и маркировать их соответствующим образом.

Адресованная поставщику претензия относительно качества данных, в условиях максимальной открытости сетевого общения, вынуждает в обязательном порядке помещать специальный заявительный отказ от принятия претензии с обоснованием такого отказа, либо повышать качество данных и повторно их издавать с соответствующими разъяснениями. А в случае, если поддерживается адресная связь с получателями – уведомлять их специальным образом.

Поставщик, который не готов отвечать за качество данных достаточно быстро переходит в разряд «безответственных» и теряет все преимущества, предоставляемые сообществом аналитиков и экспертов, занятых в соответствующей предметной области.

Из вышесказанного вытекает необходимость постоянного контроля качества данных как со стороны получателя, так и со стороны поставщика. Что в свою очередь вынуждает разрабатывать и применять специальные контрольно-измерительные инструменты.

Исследование проблемы качества цифровых данных, а особенно качества открытых, разделяемых и делегируемых данных должно осуществляться аналитиками и экспертами как на микро-уровне заинтересованных бизнесов, так и на макро-уровне сообществ и государственных структур. Во многом безопасность будущей цифровой экономики будет базироваться на активном мониторинге качества используемых данных.

Источник