Синтаксическая мера информации.

Данная мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных Vд в этом случае в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных.

К примеру, в двоичной системе счисления единица измерения - бит (bit-binary digit - двоичный разряд). Бит – это ответ на один двоичный вопрос (“да” или “нет”; “0” или “1”), передаваемый по каналам связи с помощью сигнала. Таким образом, содержащееся в сообщении количество информации в битах определяется количеством двоичных слов естественного языка, количеством знаков в каждом слове, количеством двоичных сигналов, необходимых для выражения каждого знака.

В современных ЭВМ наряду с минимальной единицей измерения данных “бит” широко используется укрупненная единица измерения “байт”, равная 8 бит. В десятичной системе счисления единица измерения “бит” (десятичный разряд).

Количество информации I на синтаксическом уровне невозможно определить без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропии системы). Действительно, получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы, т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичность) сообщения определяется отношением количества информации к объему данных, т.е.

Y= I / Vд, причем 0

С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому стремятся к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

Семантическая мера информации

Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя.

Тезаурус - это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sр изменяется количество семантической информации Iс, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус.

Характер такой зависимости показан на рис. 1. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации Iс равно 0:

при Sр = 0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При Sр  пользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна.

Синтаксическая мера информации

Рис. 1.1. Меры информации

Синтаксическая мера оперирует объемом данных и количеством информации I a , выраженной через энтропию (понятие неопределенности состояния системы).

Семантическая мера оперирует количеством информации, выраженной через ее объем и степень содержательности.

Прагматическая мера определяется ее полезностью, выраженной через соответствующие экономические эффекты.

Синтаксическая мера информации

Эта мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

На сегодняшний день наиболее известны следующие способы количественного измерения информации: объемный, энтропийный, алгоритмический.

Объемный является самым простым и грубым способом измерения информации. Соответствующую количественную оценку информации естественно назвать объемом информации.

Объем информации – это количество символов в сообщении. Поскольку одно и то же число может быть записано многими разными способами, т. е. с использованием разных алфавитов, например двадцать один – 21– XXI– 11001, то этот способ чувствителен к форме представления (записи) сообщения. В вычислительной технике вся обрабатываемая и хранимая информация вне зависимости от ее природы (число, текст, отображение) представлена в двоичной форме (с использованием алфавита, состоящего всего из двух символов "0" и "1").

В двоичной системе счисления единица измерения – бит (bit – binary digit – двоичный разряд).

В теории информации бит – количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений; а в вычислительной технике битом называют наименьшую "порцию" памяти, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" и "1", используемых для внутримашинного представления данных и команд. Это слишком мелкая единица измерения, на практике чаще применяется более крупная единица – байт, – равная 8 бит, необходимых для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256 = 2 8).

Широко используются также еще более крупные производные единицы информации:

1 килобайт (кбайт) = 1024 байт = 2 10 байт;

1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 кбайт = 2 20 байт;

1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 2 30 байт.

В последнее время в связи с увеличением объемов обрабатываемой информации входят в употребление следующие производные единицы:

1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 2 40 байт;

1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 2 50 байт.

В десятичной системе счисления единица измерения – дит (десятичный разряд).

Сообщение в двоичной системе в виде восьмиразрядного двоичного кода 1011 1011 имеет объем данных V Д = 8 бит.

Сообщение в десятичной системе в виде шестиразрядного числа 275 903 имеет объем данных V Д = 6 бит.

В теории информации и кодирования принят энтропийный подход к измерению информации. Получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомлен-ности получателя о состоянии этой системы. Этот способ измерения исходит из следующей модели.

Пусть до получения информации потребитель имеет некоторые предварительные (априорные) сведения о системе α. После получения сообщения b получатель приобрел некоторую дополнительную информацию I(b), уменьшившую его неосведомленность. Эта информация в общем случае недостоверна и выражается вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределенности (энтропия) характеризуется некоторой математической зависимостью от совокупности этих вероятностей. Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшится эта мера после получения сообщения.

Так, американский инженер Р. Хартли (1928 г.) процесс получения информации рассматривает как выбор одного сообщения из конечного наперед заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации i, содержащееся в выбранном сообщении, определяет как двоичный логарифм N (формула Хартли):

Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: , т. е. сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6,644 единицам информации.

Другие примеры равновероятных сообщений:

1) при бросании монеты "выпала решка", "выпал орел";

2) на странице книги "количество букв четное", "количество букв нечетное".

Нельзя ответить однозначно на вопрос, являются ли равновероятными сообщения "первой выйдет из дверей здания женщина" и "первым выйдет из дверей здания мужчина". Все зависит от того, о каком именно здании идет речь. Если это, например, станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины, а если это военная казарма, то для мужчины эта вероятность значительно выше, чем для женщины.

Для задач такого рода американский ученый Клод Шеннон предложил в 1948 г. другую формулу определения количества информации, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе (формула Шеннона):

где – вероятность того, что именно i-е сообщение выделено в наборе из N сообщений.

Легко заметить, что если вероятности … равны, то каждая из них равна и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

Помимо двух рассмотренных подходов к определению количества информации, существуют и другие. Важно помнить, что любые теоретические результаты применимы лишь к определенному кругу случаев, очерченному первоначальными допущениями.

В алгоритмической теории информации (раздел теории алгоритмов) предлагается алгоритмический метод оценки информации в сообщении. Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет ее произвести.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичности) сообщения определяется отношением количества информации к общему объему полученных данных:

, причем 0 < Y < 1.

С увеличением Y уменьшаются объемы работ по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому необходимо стремиться к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

1.4.2.2 Семантическая мера информации

Семантика – наука о смысле, содержании информации.

Для измерения смыслового содержания информации, т. е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Одно и то же информационное сообщение (статья в газете, объявление, письмо, телеграмма, справка, рассказ, чертеж, радиопередача и т. п.) может содержать разное количество информации для разных людей в зависимости от их предшествующих знаний, уровня понимания этого сообщения и интереса к нему.

Для измерения количества семантической информации используется понятие "тезаурус пользователя", т. е. совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя S p изменяется количество семантической информации I c , воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рисунке 1. 2.

Рис. 1. 2. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I C = f(S p)

Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации I C равно 0:

При пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При пользователь все знает и поступающая информация ему не нужна.

Максимальное количество семантической информации потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом (), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации и новых знаний в сообщении, получаемое пользователем, является величиной относительной.

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С, определяемый как отношение количества семантической информации к ее объему.

Как уже отмечалось, понятие информации можно рассматривать при различных ограничениях, накладываемых на ее свойства, т.е. при различных уровнях рассмотрения. В основном выделяют три уровня – синтаксический, семантический и прагматический. Соответственно на каждом из них для определения количества информации применяют различные оценки.

На синтаксическом уровне для оценки количества информации используют вероятностные методы, которые принимают во внимание только вероятностные свойства информации и не учитывают другие (смысловое содержание, полезность, актуальность и т.д.). Разработанные в середине XXв. математические и, в частности, вероятностные методы позволили сформировать подход к оценке количества информации как к мере уменьшения неопределенности знаний.

Такой подход, называемый также вероятностным, постулирует принцип: если некоторое сообщение приводит к уменьшению неопределенности наших знаний, то можно утверждать, что такое сообщение содержит информацию. При этом сообщения содержат информацию о каких-либо событиях, которые могут реализоваться с различными вероятностями.

Формулу для определения количества информации для событий с различными вероятностями и получаемых от дискретного источника информации предложил американский ученый К. Шеннон в 1948г. Согласно этой формуле количество информации может быть определено следующим образом:

Где I – количество информации; N – количество возможных событий (сообщений); p i – вероятность отдельных событий (сообщений).

Определяемое с помощью формулы (2.1) количество информации принимает только положительное значение. Поскольку вероятность отдельных событий меньше единицы, то соответственно выражение log 2 ,- является отрицательной величиной и для получения положительного значения количества информации в формуле (2.1) перед знаком суммы стоит знак «минус».

Если вероятность появления отдельных событий одинаковая и они образуют полную группу событий, т. е.:

то формула (2.1) преобразуется в формулу Р. Хартли:

В формулах (2.1) и (2.2) отношение между количеством информации I и соответственно вероятностью (или количеством) отдельных событий выражается с помощью логарифма.

Применение логарифмов в формулах (2.1) и (2.2) можно объяснить следующим образом. Для простоты рассуждений воспользуемся соотношением (2.2). Будем последовательно присваивать аргументу N значения, выбираемые, например, из ряда чисел: 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64 и т.д. Чтобы определить, какое событие из N равновероятных событий произошло, для каждого числа ряда необходимо последовательно производить операции выбора из двух возможных событий.

Так, при N = 1 количество операций будет равно 0 (вероятность события равна 1), при N = 2, количество операций будет равно 1, при N = 4 количество операций будет равно 2, при N = 8, количество операций будет равно 3 и т.д. Таким образом, получим следующий ряд чисел: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 и т.д., который можно считать соответствующим значениям функции I в соотношении (2.2).

Последовательность значений чисел, которые принимает аргумент N , представляет собой ряд, известный в математике как ряд чисел, образующих геометрическую прогрессию, а последовательность значений чисел, которые принимает функция I , будет являться рядом, образующим арифметическую прогрессию. Таким образом, логарифм в формулах (2.1) и (2.2) устанавливает соотношение между рядами, представляющими геометрическую и арифметическую прогрессии, что достаточно хорошо известно в математике.

Для количественного определения (оценки) любой физической величины необходимо определить единицу измерения, которая в теории измерений носит название меры .

Как уже отмечалось, информацию перед обработкой, передачей и хранением необходимо подвергнуть кодированию.

Кодирование производится с помощью специальных алфавитов (знаковых систем). В информатике, изучающей процессы получения, обработки, передачи и хранения информации с помощью вычислительных (компьютерных) систем, в основном используется двоичное кодирование, при котором используется знаковая система, состоящая из двух символов 0 и 1. По этой причине в формулах (2.1) и (2.2) в качестве основания логарифма используется цифра 2.

Исходя из вероятностного подхода к определению количества информации эти два символа двоичной знаковой системы можно рассматривать как два различных возможных события, поэтому за единицу количества информации принято такое количество информации, которое содержит сообщение, уменьшающее неопределенность знания в два раза (до получения событий их вероятность равна 0,5, после получения – 1, неопределенность уменьшается соответственно: 1/0,5 = 2, т.е. в2 раза). Такая единица измерения информации называется битом (от англ. слова binary digit – двоичная цифра). Таким образом, в качестве меры для оценки количества информации на синтаксическом уровне, при условии двоичного кодирования, принят один бит.

Следующей по величине единицей измерения количества информации является байт, представляющий собой последовательность, составленную из восьми бит, т.е.:

1 байт = 2 3 бит = 8 бит.

В информатике также широко используются кратные байту единицы измерения количества информации, однако в отличие от метрической системы мер, где в качестве множителей кратных единиц применяют коэффициент 10n, где n = 3, 6, 9 и т.д., в кратных единицах измерения количества информации используется коэффициент 2n. Выбор этот объясняется тем, что компьютер в основном оперирует числами не в десятичной, а в двоичной системе счисления.

Кратные байту единицы измерения количества информации вводятся следующим образом:

1 килобайт (Кбайт) = 210 байт = 1024 байт;

1 мегабайт (Мбайт) = 210 Кбайт = 1024 Кбайт;

1 гигабайт (Гбайт) = 210 Мбайт = 1024 Мбайт;

1 терабайт (Тбайт) = 210 Гбайт = 1024 Гбайт;

1 петабайт (Пбайт) = 210 Тбайт = 1024 Тбайт;

1 экзабайт (Эбайт) = 210 Пбайт = 1024 Пбайт.

Единицы измерения количества информации, в названии которых есть приставки «кило», «мега» и т.д., с точки зрения теории измерений не являются корректными, поскольку эти приставки используются в метрической системе мер, в которой в качестве множителей кратных единиц используется коэффициент 10 n , где n = 3, 6, 9 и т.д. Для устранения этой некорректности международная организация International Electrotechnical Commission , занимающаяся созданием стандартов для отрасли электронных технологий, утвердила ряд новых приставок для единиц измерения количества информации: киби (kibi), меби (mebi), гиби (gibi), теби (tebi), пети (peti), эксби (exbi). Однако пока используются старые обозначения единиц измерения количества информации, и требуется время, чтобы новые названия начали широко применяться.

Вероятностный подход используется и при определении количества информации, представленной с помощью знаковых систем. Если рассматривать символы алфавита как множество возможных сообщений N, то количество информации, которое несет один знак алфавита, можно определить по формуле (2.1). При равновероятном появлении каждого знака алфавита в тексте сообщения для определения количества информации можно воспользоваться формулой (2.2).

Количество информации, которое несет один знак алфавита, тем больше, чем больше знаков входит в этот алфавит. Количество знаков, входящих в алфавит, называется мощностью алфавита. Количество информации (информационный объем), содержащееся в сообщении, закодированном с помощью знаковой системы и содержащем определенное количество знаков (символов), определяется с помощью формулы:

где V – информационный объем сообщения; I = log 2 N , информационный объем одного символа (знака); К – количество символов (знаков) в сообщении; N – мощность алфавита (количество знаков в алфавите).

Синтаксическая мера информации

В качестве синтаксической меры количество информации представляет объем данных.

Объем данных V d в сообщении «в» измеряется количестве символов (разрядов) в этом сообщении. Как мы упоминали, в двоичной системе счисления единица измерения - бит. На практике наряду с этой «самой мелкой» единицей измерения данных чаще применяется более крупная единица - байт, равная 8 бит . Для удобства в качестве измерителей используются кило- (10 3), мега- (10 6), гига- (10 9) и тера- (10 12) байты и т.д. В знакомых всем байтах измеряется объем кратких письменных сообщений, толстых книг, музыкальных произведений, изображений, а также программных продуктов. Понятно, что эта мера никак не может характеризовать того, что и зачем несут эти единицы информации. Измерять в килобайтах роман Л.Н. Толстого «Война и мир» полезно, например, чтобы понять, сможет ли он разместиться на свободном месте твердого диска. Это столь же полезно, как измерять размер книги - ее высоту, толщину и ширину, чтобы оценить, поместится ли она на книжной полке, или взвешивать ее на предмет того, выдержит ли портфель совокупную тяжесть

Итак. одной синтаксической меры информации явно недостаточно для характеристики сообщения: в нашем примере с погодой в последнем случае сообщение приятеля содержало ненулевой объем данных, но в нем не было нужной нам информации. Заключение о полезности информации следует из рассмотрения содержания сообщения. Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, введем понятие «тезаурус получателя информации».

Тезаурус - это совокупность сведений и связей между ними, которыми располагает получатель информации. Можно сказать, что тезаурус - это накопленные знания получателя.

В очень простом случае, когда получателем является техническое устройство - персональный компьютер, тезаурус формируется «вооружением» компьютера - заложенными в него программами и устройствами, позволяющими принимать, обрабатывать и представлять текстовые сообщения на разных языках, использующих разные алфавиты, шрифты, а также аудио- и видеоинформацию из локальной или всемирной сети. Если компьютер не снабжен сетевой картой, нельзя ожидать получения на него сообщений от других пользователей сети ни в каком виде. Отсутствие драйверов с русскими шрифтами не позволит работать с сообщениями на русском языке и т.д.

Если получателем является человек, его тезаурус - это тоже своеобразное интеллектуальное вооружение человека, арсенал его знаний. Он также образует своеобразный фильтр для поступающих сообщений. Поступившее сообщение обрабатывается с использованием имеющихся знаний с целью получения информации. Если тезаурус очень богат, то арсенал знаний глубок и многообразен, он позволит извлекать информацию из практически любого сообщения. Маленький тезаурус, содержащий скудный багаж знаний, может стать препятствием для понимания сообщений, требующих лучшей подготовки.

Заметим, однако, что одного понимания сообщения для влияния на принятие решения мало - надо, чтобы в нем содержалась нужная для этого информация, которой нет в нашем тезаурусе и которую мы в него хотим включить. В случае с погодой в нашем тезаурусе не было последней, «актуальной» информации о погоде в районе университета. Если полученное сообщение изменяет наш тезаурус, может измениться и выбор решения. Такое изменение тезауруса и служит семантической мерой количества информации своеобразной мерой полезности полученного сообщения.

Формально количество семантической информации I s , включаемой в дальнейшем в тезаурус, определяется соотношением тезауруса получателя S i , и содержания передаваемой в сообщении «в» информации S. Графический вид этой зависимости показан на рис.1.

Рассмотрим случаи, когда количество семантической информации I s равно или близко к нулю:

При S i = 0 получатель не воспринимает поступающую информацию;

При 0 < S i < S 0 получатель воспринимает, но не понимает поступившую в сообщении информацию;

При S i -» ∞получатель имеет исчерпывающие знания и поступающая информация не может пополнить его тезауруса.

Рис. Зависимость количества семантической информации от тезаурса получателя

При тезаурусе S i > S 0 количество семантической информации I s , получаемое из вложенной сообщение β информации S вначале быстро растет с ростом собственного тезауруса получателя, а затем - начиная с некоторого значения S i - падает . Падение количества полезной для получателя информации происходит оттого, что багаж знаний получателя стал достаточно солидным и удивить его чем-то новым становится все труднее.

Это можно проиллюстрировать на примере студентов, изучающих экономическую информатику и читающих материалы сайтов по корпоративным ИС. Вначале при формировании первых знаний об информационных системах чтение мало что дает - много непонятных терминов, аббревиатур, даже заголовки не все понятны. Настойчивость в чтении книг, посещение лекций и семинаров, общение с профессионалами помогают пополнить тезаурус. Со временем чтение материалов сайта становится приятным и полезным, а к концу профессиональной карьеры - после написания многих статей и книг - получение новых полезных сведений с популярного сайта будет случаться намного реже.

Можно говорить об оптимальном для данной информации S тезаурусе получателя, при котором им будет получена максимальная информация Is, а также об оптимальной информации в сообщении «в» для данного тезауруса Sj. В нашем примере, когда получателем является компьютер, оптимальный тезаурус означает, что его аппаратная часть и установленное программное обеспечение воспринимают и правильно интерпретируют для пользователя все содержащиеся в сообщении «в» символы, передающие смысл информации S. Если в сообщении есть знаки, которые не соответствуют содержимому тезауруса, часть информации будет утрачена и величина I s уменьшится.

С другой стороны, если мы знаем, что получатель не имеет возможности получать тексты на русском (его компьютер не имеет нужных драйверов), а иностранных языков, на которых наше сообщение может быть послано, ни он, ни мы не изучали, для передачи необходимой информации мы можем прибегнуть к транслитерации - написанию русских текстов с использованием букв иностранного алфавита, хорошо воспринимаемого компьютером получателя. Так мы приведем в соответствие нашу информацию с имеющимся в распоряжении получателя тезаурусом компьютера. Сообщение будет выглядеть некрасиво, но всю необходимую информацию получателю удастся прочитать.

Таким образом, максимальное количество семантической информации Is из сообщения β получатель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S c тезаурусом Si, (при Si = Sj opt). Информация из одного и того же сообщения может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленной для пользователя некомпетентного. Количество семантической информации в сообщении, получаемом пользователем, является величиной индивидуальной, персонифицированной - в отличие от синтаксической информации. Однако измеряется семантическая информация так же, как синтаксическая, - в битах и байтах.

Относительной мерой количества семантической информации служит коэффициент содержательности С, который определяется как отношение количества семантической информации к ее объему данных V d , содержащихся в сообщении β:

С = Is / Vd

Лекция 2 по дисциплине «Информатика и ИКТ»

Лекция № 7

Тема: Меры информации: синтаксическая, семантическая, прагматическая .

Информация - это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состояниях, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Информатика рассматривает информацию как связанные между собой сведения, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира. С этой точки зрения информацию можно рассматривать как совокупность знаний о фактических данных и зависимостях между ними.

В процессе обработки информация может менять структуру и форму. Признаком структуры являются элементы информации и их взаимосвязь. Формы представления информации могут быть различны. Основными из них являются: символьная (основана на использовании различных символов), текстовая (текст - это символы, расположенные в определенном порядке), графическая (различные виды изображений), звуковая.

В повседневной практике такие понятия, как информация и данные, часто рассматриваются как синонимы. На самом деле между ними имеются различия. Данными называется информация, представленная в удобном для обработки виде. Данные могут быть представлены в виде текста, графики, аудио-визуального ряда. Представление данных называется языком информатики, представляющим собой совокупность символов, соглашений и правил, используемых для общения, отображения, передачи информации в электронном виде.

Информационная коммуникация – это пути процессы, обеспечивающие передачу сообщений от источника информации к её потребителю. Для потребителей информации важной характеристикой является адекватность.

Адекватность информации – определенный уровень соответствия, создаваемого с помощью полученной информации образа реальному образу, процессу или явлению.

Одной из важнейших характеристик информации является ее адекватность. От степени адекватности информации зависит правильность принятия решения.

Адекватность информации может выражаться в трех формах: синтаксической, семантической и прагматической.

Синтаксическая адекватность отображает формально-структурные характеристики информации, не затрагивая ее смыслового содержания. На синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость ее передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и Точность преобразования этих кодов и т. д. Информацию, рассматриваемую с таких позиций, обычно называют данными.

Семантическая адекватность определяет степень соответствия образа объекта самому объекту. Здесь учитывается смысловое содержание информации. На этом уровне анализируются сведения, отражаемые информацией, рассматриваются смысловые связи. Таким образом, семантическая адекватность проявляется при наличии единства информации и пользователя. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения.

Прагматическая адекватность отражает соответствие информации цели управления, реализуемой на ее основе. Прагматические свойства информации проявляются при наличии единртва информации, пользователя и цели управления. На этом уровне анализируются потребительские свойства информации, связанные с практическим использованием информации, с соответствием ее целевой функции деятельности системы.

Каждой форме адекватности соответствует своя мера количества информации.

Синтаксическая мера информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. На этом уровне объем данных в сообщении измеряется количеством символов в этом сообщении. В современных ЭВМ минимальной единицей измерения данных является бит - один двоичный разряд. Широко используются также более крупные единицы измерения: байт, равный 8 битам; килобайт, равный 1024 байтам; мегабайт, равный 1024 килобайтам, и т. д.

Семантическая мера информации используется для измерения смыслового содержания информации. Наибольшее распространение здесь получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Тезаурус - это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. Максимальное количество семантической информации потребитель получает при согласовании ее смыслового содержания со своим тезаурусом, когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее не известные сведения. С семантической мерой количества информации связан коэффициент содержательности, определяемый как отношение количества семантической информации к общему объему данных.