Анализ сложности информационных конструкций

Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334

Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive16/16-05/ Дата публикации: 1.11.2016 № 5 (23). С. 11-14. УДК 001.08

Р.Г.Болбаков

Анализ сложности информационных конструкций

В статье дается анализ сложности на примере сложности информационных конструкций. Раскрывается понятие информационной конструкции. Статья выделяет основные виды сложности, которые встречаются в области информатики и вычислительной техники. Показано, что рост сложности является естественным процессом развития общества. Это обуславливает исследование этого феномена и поиск инструментов для его уменьшения его влияния. Дается систематика различных видов сложности. Раскрывается содержание структурной и когнитивной сложности. Описаны когнитивные характеристики сложности. Показано различие между топологической и структурной сложностью. Описывается семантическая сложность информационных конструкций. Области применения результатов: управление, системный анализ, искусственный интеллект, моделирование и когнитология. Понятие сложности хорошо исследуется на примере информационных конструкций.

Ключевые слова: сложность, системный анализ, информационные конструкции, информационные модели, виды сложности, когнитивная сложность

Perspectives of Science & Education. 2016. 5

International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334

Available: psejournal.wordpress.com/archive16/16-05/ Accepted: 1 October 2016 Published: 1 November 2016 No. 5 (23). pp. 11-14.

R. G. Bolbakov

Analisys the complexity of information constructions

The article analyzes the example of the complexity of the information structures. The article reveals the concept of design information. The article describes the main types of complexity in the field of computer science and computer engineering. The article argues that the growth of complexity is a natural process of development of society. This conclusion requires a study of the phenomenon of complexity. This finding motivates the search for tools to reduce complexity and reduce the impact on management. The paper describes the taxonomy of different kinds of complexity. The article reveals the contents of the structural and cognitive complexity. We describe the characteristics of cognitive complexity. It shows the difference between a topological and structural complexity. It describes the complexity of semantic information structures. The article defines the scope of the results of research: management, systems analysis, artificial intelligence, modeling and cognitive science. The article shows that the complexity of the phenomenon of well-researched information on the example designs

Keywords: complexity, system analysis, information construction, information models, types of complexity, cognitive complexity

Введение

нформационная конструкция - обобщенное концептуальное понятие, которое объединяет информационные модели, информационные объекты, информационные сообщения модели информационных потоков и модели сложных систем [1-3]. Информационную

конструкцию можно сравнить с объектным модулем. Она содержит формальные параметры, которые при трансформации ее в систему или модель, заменяют на фактические. Как и объектный модуль, информационная конструкция может служить основой другой информационной конструкции (подпрограмма), может служить основой системы (загрузочная программа). Информационная конструкция, как некая сущность,

говорит о наличие структуры и о составляющих этой сущности. Информационные конструкции выполняют две основные функции: дескриптивную и процессуальную. Дескриптивная функция информационной конструкции состоит в том, что информационная конструкция является средством описания состояний субстанциональных объектов и состояний ситуаций, в которых они находятся. Процессуальная информационная конструкция служит основой отражения динамики процессов и информационных взаимодействий [4-6]. Процессуальная информационная конструкция является средством описания динамических процессов и переходов из одного состояния в другое.

_Свойства информационных конструкций

Информационные конструкции являются широким понятием. Они описывают разные информационные комплексы: информационные модели и информационные ресурсы [7, 8], системные ресурсы [9-11], национальные информационные ресурсы, такие как национальная инфраструктура пространственных данных и многие другие. Основой многих информационных конструкций являются информационные модели. При этом для современных информационных конструкций все большим фактором становится сложность их организации. Рассмотрение какого либо объекта, включая информационную конструкцию, как сложной системы позволяет выделить общие признаки такой системы и проанализировать ее на предмет структурности и сложности. Информационное моделирование и информационные технологии являются основой формирования информационных конструкций. Информационная конструкция в отличие от системы может характеризоваться нецелостностью и не завершенностью. Она служит основой создания моделей и систем. Поэтому является обобщением, допускающим определенный произвол параметров и функций.

Можно рассматривать сложность информационных конструкций в аспекте системного анализа [12]. С этих позиций следует выделить разные виды сложности [13-16]: объемная (информационный объем), структурная (информационная структура), топологическая, семантическая, когнитивная, динамическая, иерархическая и алгоритмическая и др. Сложность заключается, в первую очередь, в широком разнообразии функций и форм.

Следует отметить несколько важных моментов, связанных с усложнением информационных конструкций. Современное усложнение информационных объектов и информационных процессов - это объективная закономерность. Она приводит к росту, в первую очередь, объемной сложности информационных конструкций. Существует закономерность, по которой сложность

объекта растет быстрее, чем процесс понимания или осознания этих процессов. Эту закономерность необходимо учитывать при формировании информационных конструкций.

В аспекте структурной сложности [13] выделяют составные и простые информационные конструкции. Простые не включают в свой состав другие информационные конструкции, а включают только элементы. Сложные информационные единицы включают в свой состав другие информационные конструкции. Структурная вложенность информационных конструкций - это отражение иерархии между ними. Эмерджентность составной информационной конструкции означает несводимость свойств системы к свойствам ее частей. Следует различать структурную и топологическую сложность. Топологическая сложность это упрощенный вид структурной сложности.

Семантические информационные конструкции — это конструкции, рассматриваемые в аспекте семантической содержательности и обладающие какими-либо смысловыми признаками. Семантическая сложность связана с трудностями интерпретации, обусловленными либо нечеткостью информации, либо противоречивостью информации. Либо неполнотой информации, либо отсутствием адекватных методов интерпретации.

Когнитивная сложность связана с субъектом взаимодействия [17]. В аспекте информационного взаимодействия эта сложность обусловлена взаимодействием разных качеств в субъектных системах: идеального, формального материального и обратно.

Когнитивная сложность хорошо иллюстрируется при работе с пространственными моделями и данными [18]. Для пространственных моделей существуют группы когнитивных характеристик: обозримость, воспринимаемость, интерпретируемость.

Воспринимаемость - свойство моделей, состоящее в том, что человек (в рамках своего интеллекта) в состоянии воспринять и понять данную модель как отражение объективной реальности или ее практическое назначение. Если модель не обозрима или не воспринимаема, она, как правило, отвергается и не применяется человеком. Наличие информационной асимметрии между руководителями и исполнителями приводит к тому, что руководители чаще отвергают новую модель, которая им не понятна.

Интерпретируемость - свойство модели, состоящее в том, что субъект может интерпретировать модель и ее поведение с помощью лингвистических средств, находящихся в его распоряжении. Усложнение модели как конструкции приводит к тому, что модель становится не обозримой, не воспринимаемой, не интерпретируемой. Появление любого из «не» факторов означает появление когнитивной сложности.

Сложность информационных конструкций

Perspectives of Science & Education. 2016. 5

- это свойство, обусловленное внутренней организованностью их как системы, которое определяется рядом важных параметров, включая пространственную структуру и свойства протекающих в этой структуре процессов.

Алгоритмическая сложность возникает при использовании обработки конструкций. В работе [13] выделяют следующие виды сложности условная колмогоровская сложность, простая кол-могоровская сложность, префиксная сложность, сложность ситуации, сложность теории и т.д.

С дихотомических позиций [16, 19] особенность термина «сложный объект» в том, что он может быть рассмотрен как часть дихотомии. Это означает, что существует вторая часть дихотомии

- «простой объект», который показывает предельный случай отличия от первой части - «сложный объект». Например, термин «сложная система» подразумевает характеристику такой системы и ее отличие от «несложной системы» или «простой системы». Оппозиционным понятием сложности является «простота». По словам Пригожина

[12] - «сложность представляет собой понятие, принадлежащее обиходному словарю, и всегда соседствует с понятием простоты». Если сложность информационных конструкций превышает некоторый критический уровень, то резко снижается эффективности использования конструкций.

Современные сложные информационные конструкции отличаются рядом особенностей. Главной особенностью сложных информационных конструкций является невозможность однозначно описать исследуемую совокупность конструкций классическими математическими методами. Это можно определить как сложность описания. Математические модели пригодны для описания, наиболее общих свойств и закономерностей, и всегда остается широкий проблем, которые не могут быть описаны на основе существующих формальных методов.

Главными причинами, затрудняющими формализованное описание информационных конструкций, являются:

1. Неполнота и нечеткость информации, входящей в информационные конструкции о состоянии и поведении сложных систем.

2. Антропоэнтропия.

3. Отсутствие перечня всех четко сформулированных целей использования конструкций.

4. Отсутствие перечня всех ограничения, накладываемые на них извне или изнутри.

5. Слабая структурированность и нелинейность

6. Отсутствие полной согласованности форматов данных

Следует отметить антропоэтропию, в частности такой фактор как «догма одномерности»

[13]. Догма одномерности характеризуется тремя признаками. Эти признаки проявляются как совместно, так и раздельно. Первый признак догмы одномерности: Попытка определить сложное понятие (полисемическое понятие),

сложную ситуацию, сложное явление — одним определением или одной трактовкой. Второй признак догмы одномерности. Попытка рассмотреть и трактовать сложное явление с одной точки зрения, в одном аспекте или с учетом одной причинно-следственной связи. Третий признак догмы одномерности исключать, искажать или упрощать другие определения, другие точки зрения, другие аспекты, которые наряду с принятой трактовкой дают альтернативное объяснение данному явлению, процессу или закономерности. Все три признака связаны с упрощением «сложной сущности» и заменой «сложной сущности» на «простую сущность».

В настоящее время для описания сложных информационных конструкций как сложных систем применим термин "системный кризис". Чаще всего он имеет два значения. Первое значение обусловлено наличием сложной, нелинейной, структуры конструкций, что препятствует выделению в явном виде подсистем конструкций. Второе значение в подмене целей всей системы (которые не известны полностью) интересами какой-либо подсистемы.

Основными характеристиками информационных конструкций, являются функциональное назначение и целенаправленность. Функцию системы конструкций как целого называют общей функцией, а функции подсистем или частей информационных конструкций - частными функциями. Информационная модель как основа информационных конструкций имеет функциональное назначение и целенаправленность. Любые информационные конструкции как система обладают рядом функций. Наличие функций предполагает наличие функциональных единиц, благодаря которым становится возможным реализация каждой функции. При системном анализе информационных конструкций следует говорить об информационных единицах.

Информационные конструкции как система взаимодействуют с другими объектами во внешней среде. Наличие взаимодействия определяет коммуникативную функцию конструкций. Эта функция приводит к необходимости введения для описания информационной модели конструкций информационных единиц обмена информацией.

Потребность в получении и передачи знания внутри системы определяет функцию анализа содержательности и смысловых значений. Обработка информации с учетом ее семантического содержания влечет образование нового качества. Это может быть новое качество исходной сущности, а может быть новая сущность. Обработка информации с учетом ее семантического содержания принципиально отличается от подхода основанного только на кодировании и декодировании. Функция анализа содержательности и смысловых значений приводит к необходимости введения и исследования семантических информационных единиц.

Информационные конструкции позволяют эффективно учитывать социально-экономическую информацию при управлении, производстве и в бизнесе. Применительно к среде применения, они выполняют три основные функции.

Первая функция — связующая. Она заключается в том, что информационные конструкции служат основой связи и интеграции разных видов информации как наиболее общая модель.

Вторая функция — оценочная. Она используется для различных расчетов и для получения количественных оценок. Большую часть в них составляют социально-экономические данные.

Третья функция — прогностическая. Она связана с тем, что применение конструкций связано с распространением в реальной пространственной среде. Факторы диффузии и диссипации могут иметь пространственные зависимости. Исследование диффузии конструкций как динамического процесса в реальном пространстве возможно на основе прогнозов. Такие пространственные прогнозы возможны на основе применения информационных конструкций.

Связи между видами информационных конструкцией и сложностью бывают трех видов: функциональная, обобщения, ассоциации. Функциональная связь описывает изменение сложности конструкций с помощью функции. Связь обобщения показывает отношение между слож-

ностью конструкции и внешней средой. Ассоциативная связь соотносит сложность информационной конструкции с визуальными моделями и формами ее представления.

Как показано в [20, 21], сложность может определяться энтропией, на величину которой существенное влияние оказывает способ разбиения множества возможных результатов на элементарные релевантные события. Кроме того, суммарная сложность конструкций как системы зависит от четкости и точности их формализации

Заключение

Сложность информационных конструкций позволят всесторонне рассмотреть проблему сложности. Информационные конструкции являются обобщенным универсальным механизмом, позволяющим связывать и описывать разные модели и разные предметные области. Применение системного подхода к изучению сложности информационных конструкций позволяет объективно оценить сложность с разных точек зрения. Модель конструкций как системы характеризуется не только разными функциями, но и разными группами функций. Учет системных факторов позволяет адекватно оценить сложность информационных конструкций и связанных с ними информационных моделей и информационных систем.

ЛИТЕРАТУРА

1. Tsvetkov V. Ya. Information Constructions // European Journal of Technology and Design, 2014, Vol.(5), № 3- p147-152.

2. Baris Aksakal. Makeshift information constructions: Information flow and undercover police : дис. - University of North Texas, 2005.

3. Бондур В.Г. Информационные конструкции в космических исследованиях // Образовательные ресурсы и технологии. -2016. - 3 (15). - с.79-88.

4. Tsvetkov V. Ya. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination // European Researcher, 2013, Vol.(45), № 4-1, p.782- 786.

5. Розенберг И.Н.Взаимодействие в информационных системах// Славянский форум, 2015. - 4(10) - с.292-300.

6. Кузнецов Н. А., Мусхелишвили Н. Л., Шрейдер Ю. А. Информационное взаимодействие как объект научного исследования //Вопросы философии. - 1999. - №. 1. - С. 77-87

7. Хорошилов А. В., Селетков С. Н. Мировые информационные ресурсы -СПб.: Питер. - 2004.

8. Веревченко А. П. и др. Информационные ресурсы для принятия решений //М.: Академический проект. - 2002.

9. Монахов С.В., Савиных В.П., Цветков В.Я. Методология анализа и проектирования сложных информационных систем. -М.: Просвещение, 2005. - 264с.

10. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоданные как системный информационный ресурс // Вестник Российской Академии Наук, 2014, том 84, № 9, - с.826-829.

11. Клейнер Г. Б. и др. Системный ресурс экономики //Вопросы экономики. - 2011. - Т. 20011. - С. 89-100.

12. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного - М.: Мир, 1990. - 343с.

13. V. Ya. Tsvetkov. Complexity Index // European Journal of Technology and Design, 2013, Vol.(1), № 1, p.64-69.

14. Железняков В. А. Уровни сложности информационных систем// Славянский форум, 2015. - 3(9) - с.97-104.

15. Ожерельева Т.А. Сложность информационных ресурсов //Современные наукоемкие технологии. 2014. - № 4 . - с. 80-85.

16. Цветков В.Я. Дихотомический анализ сложности системы // Перспективы науки и образования- 2014. - №2. - с.15-20.

17. Горина Е. В., Лазарева Э. А. Когнитивное взаимодействие и когнитивное столкновение в Интернете //Известия Уральского Федерального университета. Серия 1. Проблемы образования, науки и культуры. - 2013. - №. 1. - С. 48-55.

18. Tsvetkov V. Ya. Spatial Information Models // European Researcher. - 2013. - Vol.(60). - № 10-1. - p.2386- 2392.

19. Елсуков П. Ю. Формирование структурной модели при управлении энергосбережением //Вестник МГТУ МИРЭА. - 2014. - №. 3. - С. 4.

20. Прангишвили И.В. Энтропийные и другие системные закономерности: Вопросы управления сложными системами - М.: Наука, 2003. - 428 с.

21. V. Yа. Tsvetkov, N.V. Azarenkova. Entropy in corporate information systems // European Researcher, 2014, Vol.(70), № 3-1, p.471-477.

Информация об авторе Болбаков Роман Геннадьевич

(Россия, Москва) Доцент, кандидат технических наук, доцент кафедры информатики и информационных систем Института информационных технологий Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники (МИРЭА) E-mail: antaros05@ya.ru

Information about the author Bolbakov Roman Gennad'evich

(Russia, Moscow) Associate Professor, Ph.D. in Technical Scinces

Assistant professor Chair of Informatics and Information Systems Institute of Information Technology Moscow State University of Information Technologies, Radio Engineering and Electronics (MIREA) E-mail: antaros05@ya.ru