Интерпретация информационных конструкций

иа

Е. Е. Чехарин Интерпретация информационных конструкций

Статья описывает интерпретацию информационных конструкций в информационной семантике. Предлагается интерпретировать формализованные объекты с использованием понятий области интерпретации и семантического окружения.

Принцип формальной интерпретируемости показан наоснове трех информационных ситуаций: полная интерпретируемость информационной единицы, частичная интерпретируемость информационной единицы и не интерпретируемость информационной единицы.

Рассматривается оценка интерпретационного поля по когнитивным признакам с использованием зон: оценочной, энциклопедической, утилитарной, паремиологической.

Описан структурный анализ информационной конструкции как этап ее интерпретации. Показано различие между формальной и когнитивной интерпретацией информационных объектов.

Ключевые слова: философия информации, информация, информационные модели, информационные конструкции , информационные единицы, семантика , когнитивная семантика , интерпретация

Е. Е. Chekhaгin

Interpretation of information constructions

This article describes the interpretation of the information constructions in informational semantics. It is proposed to interpret the formal objects using the concepts of the semantic field of interpretation and the environment.

The formal principle of interpretability shown on the basis of three information conditions: full interpretability of information unit, partial interpretability of the information unit, not interpretability of the information unit.

Discusses the assessment of the interpretation field on the cognitive characteristics using areas: assessment,encyclopedic,utilitarian,paremiological.

Describes a structural analysis of the information structure as a stage interpretation. Shows the difference between formal and cognitive interpretation of information objects.

Keywords: philosophy of information, information, information models, information design, information items, semantics, cognitive semantics, interpretation

Введение

нтерпретация во многих науках трактуется как [1] совокупность значений, придаваемых тем или иным способом элементам какой-либо естественнонаучной или абстрактной теории. Интерпретация имеет большое гносеологическое значение, поскольку она играет важную роль при сопоставлении научных теорий с описываемыми ими областями. В информационном поле [2] интерпретация может быть рассмотрена как информационный процесс информирования [3]. Как правило, любая научная теория создается для описания и интерпретации некоторой области реальной Действительности. Возможность взаимной интерпретируемости различных дедуктивных теорий играет важную роль в формировании совре-Шцййых теоретико-йознавательных концепций.

Интерпретация информационных моделей, информационных единиц и информационных конструкций осуществляется в информационной области [4]. Информационная область - это пространство, где находится информация, информационные ресурсы, при этом информация и информационные ресурсы создаются, транспортируются, обрабатываются и используются. Информационная конструкция это обобщенное понятие [5]. Оно включает понятие информационная модель, информационное сообщение и информационный объект.

Основная часть Когнитивная информационная семантика является частью когнитивной информационной лингвистики. Обе науки используют междисциплинарный перенос понятий наук об информации в семантику и лингвистику.

Когнитивная"' информационная Шяантика дёлиТ семантику на смысловое построение и выражение знания. Этим когнитивная информационная семантика изучает многое из того, что входило в сферу прагматики, а также семантики. Когнитивная информационная семантика осуществляет смысловое построение на основе интерпретации информационных объектов и информационных моделей. Такая интерпретация требует создания таких моделей, что является определенной трудностью. Однако при успешной реализации информационных моделей появляется возможность объективизации характеристик, которые ранее входили в когнитивную область и были связаны с субъектом и его возможностями.

Интерпретация информационной конструкции и информационных единиц осуществляется в интерпретационном поле. Интерпретационное поле включает семантическое окружение [6]. Информационная модель семантического окру-Вжения [7] включает формальные и когнитивные признаки, которые в том или ином аспекте интерпретируют основное информационное содержание информационной конструкции, вытекают из него, либо дают его качественную оценку.

Рис. 1. Информационное поле информационной конструкции и ее интерпретируемость

Интерпретационное поле информационной конструкции включает многочисленные признаки, характеризующие знание данной области исследования. Интерпретационное поле неоднородно по формальным и когнитивным признакам. В нем вычленяются несколько зон интерпретационного поля, которые обладают определенным внутренним содержательным единством и объединяют близкие по содер-¡жанию когнитивные признаки [8]. Рассмотрим формальные признаки (см. рис.1).

На рис.1 показаны три информационные ЦЪцтуации: 1 — полная интерпретируемость информационной единицы; 2 — не интерпретируемость ИЕ; 3 — частичная интерпретируемость ИЕ. Здесь область интерпретации показана заштрихованными областями. Точка обозначает

информационйУЮКюнструЩию. Кружок вокруг! точки показывает область семантического окружения информационной конструкции [9].

Принцип формальной интерпретируемости прост и понятен. Если семантическое окружение попадает в область интерпретации (1), то имеет место полная формальная интерпретируемость. Это означает что признаки, образующие семантическое окружение информационной конструкции полностью совпадают с множеством признаков интерпретации. Частичная интерпретируемость (3) — это ситуация, в которой которой семантическое окружение принадлежит частично области интерпретации. Это означает, что для части признаков интерпретация имеет место, а для другой части не имеет. Используя рис.1, имеем 3 информационные конструкции: (ICI, IC2, IC3), и соответствующих им информационных окружения (IE1, IE2, IE3) и области интерпретации (А) и не интерпретации (В). Тогда:

ICI C IE1 C А; IC2 C IE2 П А; IC3 C IE3 C А

Более сложной является оценка интерпретационного поля по когнитивным признакам. Воспользуемся оценкой из работы [8]. Для когнитивной интерпретации используют понятие зоны, что в топологическом представлении соответствует образу множества. Осуществим междисциплинарный перенос понятий, применив анализ концепта к анализу информационной конструкции. Это допустимо, поскольку информационная конструкция включает в себя понятие концепта в информационной области. Авторы [8] выделяют следующие зоны или области: оценочная, энциклопедическая, утилитарная, паремиологическая.

Оценочная область интерпретационного поля включает когнитивные признаки, выражающие общую оценку. При этом часто такая оценка лежит в оппозиционной шкале и выражается через оппозиционные переменные [10]. Например, (хороший/ плохой), (точный /неточный) и т.д.

Энциклопедическая область интерпретационного поля — объединяет когнитивные признаки, характеризующие общие, принятые понятия. Энциклопедических признаков обычно выделяется много, но они часто имеют ярко выраженный групповой и индивидуальный характер;

Утилитарная область интерпретационного поля — объединяет когнитивные признаки, выражающие прагматическое значение, связанное с возможностью его использования для каких-либо практических целей.

Паремиологическая область интерпретационного поля — совокупность когнитивных! признаков, объективируемых афоризмами, поговорками или жаргоном, характерным для

3

2

рнР^йРраРчрвй"" области. ПарёмЙояfичёская область отражает не современные, а преимуще-Вгаенно исторические представления об отношении к концепту.

Важным этапом интерпретации информационных конструкций является их декомпозиция на информационные единицы и интерпретация информационных единиц разных уровней иерархии. При этом необходимо учитывать свойство смысловой эмерджентности, свойственное составным информационным единицам. При переходе к интерпретации смысловая эмер-джентность означает дополнительное смысловое значение, не присущее составляющим смысловым значениям информационных единиц. Под когнитивной интерпретацией информационной конструкции понимаем мысленное обобщение результатов формальных описаний.

Формальное описание существенно зависит от выбора информационных единиц. Значения информационных единиц, номинирующих информационную конструкцию, для выявления формальных признаков, репрезентируют информационную конструкцию в информационном поле.

Для информационных конструкций, благодаря их структурности возможен структурный интерпретирующий анализ. Как показано выше интерпретация и область интерпретации связана с параметрами интерпретируемого объекта. Нахождение параметров объекта в том числе параметров информационной конструкции возможно на основе дихотомического анализа [10]

Дихотомический системный анализ позволяет на основе последовательных шагов анализа выявлять все существенные параметры, информационной конструкции. Он позволяет оценивать параметры не только объектов, но параметры ситуаций [9] и параметры целей [11] систем.

На рисунке приведена схема структурного анализа. На первом этапе выбирается существенное свойство Р1. Проводится анализ на наличие этого свойства. Информационная конструкция разделяется на части: «Р1» и «Не Р1». Часть «Не Р1» подвергается дальнейшему анализу. В результате анализа выделяется часть Р2. Если выясняется, что часть «Р2» является составной, она подвергается дополнительному анализу. Дополнительный анализ (показан пунктирной линией) выявляет наличие составляющих частей Р21 и Р22.

Пунктирная линия показывает возможность такого процесса и его необязательность. В результате анализа на этом этапе остается часть (не Р1 и Р2». Она подвергается дальнейшему дихотомическому анализу. На заключительном этапе выделяется системное свойство РЕ и некий остаток. Этим остатком пренебрегают в силу несущественного влияния его на свойства объекта.

В результате анализа, в соответствии со схемой на рисунке, информационная конструкция примет вид

1С=Н

Схема, приведенная на рисунке, называется «деревом разбора». Эта схема позволяет решать много задач. Например, если критерием деления будет структура, то для сложной системы параметры, входящие в выражение (1), предстанут как структурные элементы [12] системы. Для информационной конструкции при структурном анализе параметры, входящие в выражение (1), предстанут как структурные информационные единицы [13]. При семантическом анализе параметры, входящие в выражение (1), предстанут как семантические информационные единицы [14].

Дихотомический анализ позволяет не только выявить системные признаки объекта исследования, но и оценить его сложность [15]. Согласно дихотомии объекты можно разделять на группы «простые - сложные»

Простым назовем объект, описание которого соответствует выражению (1). Параметры, входящие в выражение (1) называют первичными. Описание простого объекта получается линейным прохождением дерева разбора. Сложным

Рис. 2. Структурный анализ информационной конструкции

назовем объект, первичные параметры которого включают вторичные параметры. Например! если пунктир на рисунке заменить сплошной линией, то получим описание объекта исследования в виде:

Ob=F(P1, Р2[Р21, Р22], "Р3, .... РЕ) (2);

Вложенность параметров определяет уровень ¡¡сложности. Для примера на рисунке 2 и в выражении (2) уровень сложности равен 1.

Итогом этапа структурного исследования информационной конструкции является максимально полное выявление параметров ее описания. В итоге получается параметрическое описание представлено своим набором схем.

Принципиально возможны несколько интерпретаций. Это зависит от того, какой параметр выбирается первым. Если интерпретации оказываются равновероятными, то признается многозначность информационной конструкции и за ней закрепляются полисемические значения.

Вторым этапом интерпретации информационной конструкции является обобщение от-

дельных признаков и выявление на их основе классификационных признаков. Все выявленные классификационные признаки расширяют область интерпретации и семантического окружения.

Заключение

Таким образом, интерпретация информационных конструкций является более широкой по сравнению с технологиями интерпретации в когнитивной лингвистике. Это достигается за счет использования информационных моделей и формализации параметров интерпретации. Это достигается за счет объективизации описания информационной конструкции по сравнению с вербальной или лингвистической конструкцией.

8.

9.

10.

11. 12.

13.

14.

15.

8.

9.

10.

11. 12.

13.

14.

15.

ЛИТЕРАТУРА

Википедия - свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki (дата обращения: 1.12.2014). Tsvetkov V.Ya. Information field // Life Science Journal. 2014. 11(5). рр.551-554.

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

Соловьёв И.В. О субъекте и объекте инфосферы // Перспективы науки и образования. 2013. № 5. С. 14-18. Tsvetkov V.Ya. The K.E. Shannon and L. Floridi's amount of information // Life Science Journal 2014;11 (11), pp. 667-671. Цветков В.Я., Чехарин Е.Е. Окружение информационных единиц // Вестник МГТУ МИРЭА «MSTU MlREA HERALD». 2014. № 2 (3). С. 36-42.

Чехарин Е.Е. Информационная модель семантического окружения // Перспективы науки и образования. 2014. № 4. С. 20-24.

Попова З.Д., Стернин И.А. Когнитивная лингвистика. Воронеж.: ВГУ 2007. 314 с.

Tsvetkov V. Yа. Semantic environment of information units // European Researcher, 2014, Vol.(76), № 6-1, p. 1059-1065. Tsvetkov V. Ya. Opposition Variables as a Tool of Qualitative Analysis // World Applied Sciences Journal. 2014. 30 (11). Р. 17031706.

Clark R. M. Intelligence analysis: a target-centric approach. Washington, DC: CQ Press, 2004. p.16.

Gane C. P., Sarson T. Structured systems analysis: tools and techniques. Prentice Hall Professional Technical Reference, 1979. Perttunen J. et al. LIGNUM: a tree model based on simple structural units //Annals of botany. 1996. Т. 77. №. 1. p.87-98. V. Ya. Tsvetkov. Semantic Information Units as L. Floridi's Ideas Development // European Researcher. 2012. Vol.(25). № 7. p.1036-1041.

Li M., Vitanyi P. M. B. An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. Springer, 2009.

REFERENCES

Wikipedia - the free encyclopedia. Available at: https://ru.wikipedia.org/wiki (accessed 1 December 2014). Tsvetkov V.Ya. Information field. Life Science Journal, 2014, no. 11(5), pp. 551-554.

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

Solov'ev I.V. About the subject and the object infosphere. Perspektivy nauki i obrazovaniia - Perspectives of science and education,

2013, no. 5, pp. 14-18 (in Russian).

Tsvetkov V.Ya. The K.E. Shannon and L. Floridi's amount of information. Life Science Journal, 2014, no. 11 (11), pp. 667-671. Tsvetkov V.Ia., Chekharin E.E. Environment information items. Vestnik MGTUMIREA - MSTUMIREA Herald, 2014, no. 2 (3), 36-42 (in Russian).

Chekharin E.E. Information model semantic environment. Perspektivy nauki i obrazovaniia - Perspectives of science and education,

2014, no. 4, pp. 20-24 (in Russian).

Popova Z.D., Sternin I.A. Kognitivnaia lingvistika [Cognitive linguistics]. Voronezh, VGU Publ., 2007. 314 p. Tsvetkov V. Ya. Semantic environment of information units. European Researcher, 2014, Vol.(76), no. 6-1, pp. 1059-1065. Tsvetkov V. Ya. Opposition Variables as a Tool of Qualitative Analysis. World Applied Sciences Journal, 2014, no. 30 (11), pp. 17031706.

Clark R. M. Intelligence analysis: a target-centric approach. Washington, DC: CQ Press, 2004. p.16.

Gane C. P., Sarson T. Structured systems analysis: tools and techniques. Prentice Hall Professional Technical Reference, 1979. Perttunen J. et al. LIGNUM: a tree model based on simple structural units. Annals of botany, 1996, V. 77, no. 1, pp. 87-98. V. Ya. Tsvetkov. Semantic Information Units as L. Floridi's Ideas Development. European Researcher, 2012, Vol.(25), no. 7, pp. 1036-1041.

Li M., Vitanyi P. M. B. An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. Springer, 2009.

Информация об авторе

Чехарин Евгений Евгеньевич

(Россия, Москва) Старший преподаватель кафедры информатики и информационных систем Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики Е-ша11:су|'7@ша11.ги

Information about the author

Chekharin Evgenii Evgen'evich

(Russia, Moscow) Senior Lecturer of the Department of Computer Science and Information Systems Moscow State Technical University of Radioengineering, Electronics and Automation E-mail:cvj7@mail.ru

7

4

7