情報

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情報は処理され、整理され、構造化されたデータです。データのコンテキストを提供し、意思決定プロセスを可能にします。たとえば、レストランでの1人の顧客の売り上げはデータです。これは、企業が最も人気のある料理または最も人気のない料理を特定できる場合の情報になります。[1]

より技術的には、情報不確実性の解決と考えることができます。それは「エンティティとは何か」という質問に答え、したがってその本質とその特性の性質の両方を定義します。情報の概念は、さまざまなコンテキストでさまざまな意味を持っています。[2]したがって、この概念は、制約コミュニケーション制御データ形式教育知識意味理解精神的刺激パターンの概念と同義になります知覚命題表現、およびエントロピー

情報はデータに関連付けられています違いは、情報が不確実性を解決することです。データは冗長なシンボルを表すことができますが、最適なデータ圧縮を通じて情報にアプローチします

情報は、データストレージを介して時間内に送信でき通信電気通信を介して空間を送信できます[3]情報は、メッセージの内容として、または直接的または間接的な観察を通じて表現されます。されているものの知覚は、それ自体でメッセージとして解釈することができ、その意味では、情報は常にメッセージの内容として搬送されます。

情報は送信および解釈のためにさまざまな形式にエンコードできます(たとえば、情報は一連記号にエンコードされたり、信号を介して送信されたりする場合があります)。安全な保管と通信のため暗号化することもできます。

イベントの不確実性は、その発生確率によって測定されます。不確実性は発生確率に反比例します。情報理論は、不確実なイベントが多いほど、不確実性を解決するためにより多くの情報が必要であると結論付けることにより、この事実を利用します。ビットが典型的である情報の単位。それは「不確実性を半分に減らすもの」です。[4] natなどの他のユニットを使用することもできます。たとえば、1つの「公正な」コイントスでエンコードされた情報はlog 2(2/1)= 1ビットであり、2つの公正なコイントスではlog 2(4/1)= 2ビットです。 2011年の科学記事によると、技術的に保存された情報の97%は2007年にすでにデジタルビットであり、2002年は情報ストレージのデジタル時代の始まりでした(デジタルストレージ容量は初めてアナログをバイパスしました)。[5]

語源

英語の「情報」という言葉は、中フランス語の情報/情報/情報「犯罪捜査」とその語源であるラテン語の情報(n)「概念、教育、創造」に由来します。[6]

英語では、「情報」は数え切れない不可算名詞です。

情報理論

情報理論は、情報の定量化保存、および伝達に関する科学的研究です。この分野は、1920年代ハリーナイキストラルフハートレー、1940年代にクロードシャノンの作品によって基本的に確立されました。この分野は、確率論統計学、コンピューターサイエンス、統計力学情報工学電気工学の交差点にあります。

情報理論の重要な尺度はエントロピーです。エントロピーは、確率変数の値またはランダムプロセスの結果に含まれる不確実性の量を定量化します。たとえば、公正なコイントスの結果(2つの同じように起こりそうな結果)を特定することは、サイコロを振った結果(6つの同じように起こりそうな結果)を指定するよりも少ない情報(より低いエントロピー)を提供します。情報理論における他のいくつかの重要な尺度は、相互情報量、チャネル容量、エラー指数、および相対エントロピーです。情報理論の重要なサブフィールドには、ソースコーディングが含まれますアルゴリズムの複雑さの理論アルゴリズムの情報理論、および情報理論的安全性

情報理論の基本的なトピックのアプリケーションには、ソースコーディング/データ圧縮ZIPファイルなど)、およびチャネルコーディング/エラー検出と訂正DSLなど)が含まれます。その影響は、深宇宙へボイジャーミッションの成功コンパクトディスクの発明、携帯電話の実現可能性、およびインターネットの開発にとって非常に重要でした。この理論は、統計的推論[7] 暗号化神経生物学[8] 知覚[9]言語学、進化など、他の分野でも応用されています。分子コード(バイオインフォマティクス)、熱物理学 [12]量子コンピューティング、ブラックホール、情報検索インテリジェンス収集盗作検出 [13]パターン認識異常検出[14]、さらにはアートの[10]および機能[11]作成。

感覚入力として

多くの場合、情報は生物またはシステムへの一種の入力と見なすことができます。入力には2種類あります。いくつかの入力は、それ自体が生物(たとえば、食物)またはシステム(エネルギーの機能にとって重要です。彼の著書SensoryEcology [15]の中で、生物物理学者のDavid B. Dusenberyは、これらの因果的インプットを呼びました。他の入力(情報)は、因果的入力に関連付けられており、後で(そしておそらく別の場所で)因果的入力の発生予測するために使用できるため、重要です。一部の情報は他の情報と関連しているため重要ですが、最終的には因果関係の入力に関連している必要があります。

実際には、情報は通常、弱い刺激によって運ばれます。弱い刺激は、特殊な感覚システムによって検出され、生物またはシステムに対して機能する前にエネルギー入力によって増幅される必要があります。たとえば、光は主に(たとえば、植物が光源の方向に成長する可能性があるだけでなく)植物への因果的入力ですが、動物の場合は情報を提供するだけです。花から反射された色の光は光合成には弱すぎますが、ミツバチの視覚系はそれを検出し、ミツバチの神経系はその情報を使用してミツバチを花に導きます。 、栄養機能を果たします。

表現と複雑さとして

認知科学者や数学者ロナウドビーゴを適用すると、情報が定量的に理解するために、少なくとも二つの関連エンティティを必要とした概念であると主張しています。これらは、オブジェクトSの任意の次元で定義されたカテゴリであり、そのサブセットRのいずれかです。Rは、本質的にSの表現であり、言い換えると、Sに関する表現(したがって概念)情報を伝達します。次に、Vigoは次のように定義します。情報の量はその変化率としてSについてのR伝える複雑R内のオブジェクトは、「ビーゴ情報」S.下から除去されるたびにSの、パターン、不変性、複雑さ、表現、及びの情報5の基本構築普遍的な科学—新しい数学的枠組みの下で統一されています。[16] [17] [18]とりわけ、このフレームワークは、主観的な情報を特徴付けて測定しようとするときにシャノンウィーバー情報の制限を克服することを目的としています。

変革につながる影響として

情報は、他のパターンの形成または変換に影響を与えるあらゆるタイプのパターンです。[19] [20]この意味で、意識的な心がパターンを知覚する必要はありません。たとえば、DNAについて考えてみます。ヌクレオチドの配列は、意識的な心を必要とせずに、生物の形成と発達に影響を与えるパターンです。人間が意識的にパターン、例えばヌクレオチドを定義することは、当然、意識的な情報処理を伴うと主張する人もいるかもしれません。

システム理論は、情報が必ずしも意識的な心を必要としないと仮定して、この意味で情報を参照しているように見えることがあり、システム内を循環するパターン(フィードバックによる)は情報と呼ぶことができます。言い換えれば、この意味での情報は、その目的のために作成または提示されたものではなく、潜在的に表象として認識されるものであると言えます。たとえば、Gregory Batesonは、「情報」を「違いを生む違い」と定義しています。[21]

しかし、「影響力」の前提が、情報が意識的な心によって知覚され、またそれによって解釈されたことを意味する場合、この解釈に関連する特定のコンテキストは、情報を知識に変換する可能性があります。 「情報」と「知識」の両方の複雑な定義は、そのような意味的および論理的分析を困難にしますが、「変換」の条件は、知識に関連するため、特に知識管理のビジネス分野において、情報の研究における重要なポイントです。この実践では、ツールとプロセスを使用して、知識労働者が調査を実行し、次のような手順を含む意思決定を行うのを支援します。

  • 情報を確認して、価値と意味を効果的に導き出します
  • 利用可能な場合はメタデータを参照
  • 多くの場合、多くの可能なコンテキストから、関連する コンテキストを確立します
  • 情報から新しい知識を引き出す
  • 得られた知識から決定または推奨を行う

Stewart(2001)は、情報を知識に変換することが重要であり、現代の企業にとって価値創造と競争上の優位性の中核にあると主張しています。

デンマークの情報用語辞典[22]は、情報は提起された質問に対する答えを提供するだけであると主張しています。答えが知識を提供するかどうかは、情報を与えられた人に依存します。したがって、概念の一般化された定義は次のようになります。「情報」=特定の質問への回答」。

マーシャル・マクルーハンメディアとそれが人間の文化に与える影響について語るとき、彼は私たちの行動や考え方を形作るアーティファクトの構造に言及します。また、フェロモンはこの意味で「情報」とよく言われます。

技術的に仲介された情報

これらのセクションでは、情報を直接測定できないため、情報ではなくデータの測定値を使用しています。

2007年現在

情報を保存する世界の技術的能力は、1986年の2.6(最適に圧縮された)エクサバイト(1人あたり730 MBのCD-ROM 1未満(1人あたり539 MB)に相当する情報)から295(最適に圧縮された)に増加したと推定されます。圧縮)2007年のエクサバイト[5]これは、2007年の1人あたり約61枚のCD-ROMに相当する情報です[3]

一方向の放送ネットワークを介して情報を受信する世界の総合的な技術的能力は、2007年の1日1人あたり174の新聞に相当する情報でした[5]

双方向通信ネットワークを介して情報を交換する世界の合計有効容量は、2007年の1日1人あたり6紙の情報に相当します。[3]

2007年の時点で、すべての新しい情報の推定90%はデジタルであり、ほとんどがハードドライブに保存されています。[23]

2020年現在

世界で作成、キャプチャ、コピー、および消費されるデータの総量は急速に増加し、2020年には64.2ゼタバイトに達すると予測されています。2025年までの今後5年間で、世界のデータ作成は180ゼタバイトを超えると予測されています。[24]

レコードとして

レコードは特殊な形式の情報です。基本的に、記録とは、意識的に、または事業活動や取引の副産物として作成され、その価値のために保持される情報です。主に、それらの価値は組織の活動の証拠としてのものですが、情報価値のために保持される場合もあります。健全な記録管理[25]は、記録の完全性が必要な限り維持されることを保証します。

記録管理に関する国際規格であるISO15489は、記録を「法的義務の遂行またはビジネスの取引において、組織または個人によって証拠および情報として作成、受信、および維持される情報」と定義しています。[26]電子記録に関する国際アーカイブ委員会(ICA)委員会は、記録を次のように定義しました。活動の証拠」。[27]

記録は、組織の企業記憶を保持するため、または組織に課せられた法的​​、財政的、または説明責任の要件を満たすために維持される場合がありますウィリスは、ビジネス記録と情報の健全な管理が「...優れたコーポレートガバナンスのための6つの重要な要件...透明性、説明責任、正当なプロセス、コンプライアンス、法定および慣習法の要件への適合、および個人情報と企業情報のセキュリティ。」[28]

記号論

Michael Bucklandは、「情報」をその用途の観点から分類しました。「プロセスとしての情報」、「知識としての情報」、「物としての情報」です。[29]

Beynon-Davies [30] [31]は、記号と信号記号システムの観点から情報の多面的な概念を説明しています。記号自体は、記号論の4つの相互依存レベル、層、または分岐の観点から考えることができます。語用論、意味論、構文、および経験です。これらの4つの層は、一方では社会的世界を、他方では物理的または技術的世界を接続するのに役立ちます。

語用論はコミュニケーションの目的に関係しています。語用論は、記号の問題を、記号が使用されるコンテキストと関連付けます。語用論の焦点は、コミュニケーション行動の根底にある生きているエージェントの意図にあります。言い換えれば、語用論は言語を行動に結びつけます。

セマンティクスは、コミュニケーション行為で伝えられるメッセージの意味に関係しています。セマンティクスはコミュニケーションの内容を考慮します。意味論は、記号の意味の研究です-記号と行動の間の関連。セマンティクスは、記号とその指示対象または概念との間のリンク、特に記号が人間の行動に関連する方法の研究と見なすことができます。

構文は、メッセージを表すために使用される形式に関係しています。領域としての構文は、記号システムの論理と文法の観点からコミュニケーションの形式を研究します。構文は、記号や記号システムの内容ではなく、形式の研究に専念しています。

Nielsen(2008)は、辞書に関連する記号論と情報の関係について論じています。彼は辞書編集情報コストの概念を紹介し、辞書のユーザーが最初にデータを見つけて理解し、情報を生成できるようにするために必要な作業について言及しています。

コミュニケーションは通常、何らかの社会的状況の文脈の中で存在します。社会的状況は、伝えられる意図(語用論)とコミュニケーションの形態の背景を設定します。コミュニケーションの状況では、意図は、コミュニケーションに関与するエージェントによって相互に理解される言語から取られた相互に関連するサインのコレクションを含むメッセージを通じて表現されます。相互理解とは、関係するエージェントが、合意された構文(構文)とセマンティクスの観点から、選択された言語を理解することを意味します。送信者はメッセージをその言語でコーディングし、何らかの通信チャネル(経験)に沿って信号としてメッセージを送信します。選択した通信チャネルには、通信を実行できる速度や距離などの結果を決定する固有のプロパティがあります。

情報研究の応用

情報サイクル(全体として、またはその個別のコンポーネントで対処される)は、情報技術情報システム、および情報科学にとって大きな関心事です。これらの分野は、情報の取得(センサーを介して)および生成(計算定式化または構成を介して)、処理(エンコード、暗号化、圧縮、パッケージングを含む)、送信(すべての通信方法を含む)、プレゼンテーション(視覚化/表示方法)、ストレージ(ホログラフィック法を含む磁気または光学など)など。

情報の視覚化(InfoVisと略記)は、データの計算とデジタル表現に依存し、パターン認識異常検出でユーザーを支援します。

情報セキュリティ(InfoSecと略される)は、監視と検出に焦点を当てたアルゴリズムと手順を通じて、情報と情報システムを不正アクセス、使用、開示、破壊、変更、中断、または配布から保護するためのデューデリジェンスを実行する継続的なプロセスです。インシデント対応と修理も同様です。

情報分析は、意思決定プロセスをサポートするために、生データを実用的な知識に変換することにより、情報を検査、変換、およびモデル化するプロセスです。

情報品質(InfoQと短縮)は、特定の経験的分析方法を使用して特定の(科学的または実用的な)目標を達成するためのデータセットの可能性です。

情報通信は、情報学、電気通信、視聴覚メディアとコンテンツの融合を表しています。

も参照してください

参考文献

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さらに読む

外部リンク