1. Содержательный подход.

Количество информации, заключенное в сообщении, определяется объемом знаний, которое оно несет приемнику информации (получающему человеку).

Американский инженер Р. Хартли в 1928 г. процесс получения информации рассматривал как выбор одного сообщения из конечного, наперёд заданного, множества из N равновероятных сообщений, а количество информации I, содержащееся в выбранном сообщении, определял как двоичный логарифм N.

Формула Хартли:   I = log₂

Пример. В лотерейном барабане 32 шара. Сколько информации содержит сообщение о первом выпавшем номере?

Решение.

Выпадение любого из шаров равновероятно. Поэтому количество информации о первом выпавшем номере можно найти из уравнения

2^I=32

Отсюда I=5.

Примеры равновероятных сообщений:

а) при бросании монеты выпала решка или орел;

б) на странице книги: количество букв чётно или нечётно.

Примеры не равновероятных сообщений.

Для сообщения «первой выйдет из дверей здания женщина» или «первым выйдет из дверей здания мужчина» значение зависит от того, о каком здании идет речь. Если это станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины. А если это военная казарма? А если это женская консультация?

2. Алфавитный подход.

Позволяет определить количество информации, заключенной в тексте.

Пусть i – количество информации, которое несет один символ, вычисляется по формуле:

i = log₂N,

где N – мощность данного алфавита.

Тогда количество информации во всем тексте I может быть определено как

I = i * K,

где К – количество символов в тексте.

Пример. Книга, набранная на компьютере, имеет 150 страниц, на странице 40 строк, в каждой строке 60 символов. Каков полный объем информации?

Решение. Мощность компьютерного алфавита равна 256. Один символ несет один байт информации. Объем всей информации:

150 * 40 * 60 = 360 000 байт.

3. Вероятностный подход.

Определяет количественную связь между вероятностью появления некоторого события (р) и количеством информации в сообщении о наступлении этого события, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе:

i = log₂(1/p).

Для задач такого рода американский учёный Клод Шеннон предложил в 1948 г. следующую формулу определения количества информации:

I = – ( p₁log₂ p₁ + p₂ log₂ p₂ + . . . + p_N log₂ p_N),

где p_i – вероятность наступления i – го события из набора, в котором может быть N событий.

Заметим, что при равных вероятностях p₁, ..., p_N, каждая из них равна 1/N, и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

7. Содержание и характеристики базовых информационных процессов: сбора, хранения, обработки и передачи информации

1.2.2. Информационные процессы

Очевидно, чтобы иметь возможность сохранить или передать сведения об объектах и явлениях внешнего мира, необходимо' придать мысли материальную форму. Процессы изменения формы представления информации или ее содержания принято называть ее обработкой. Следовательно, данные – результат такого преобразования информации, при котором форма ее представления изменяется таким образом, что создается возможность хранить, передавать и обрабатывать информацию. Такая форма представления информации называется данными [10]. Процесс такого преобразования называется кодированием. При этом термин “код” служит для обозначения системы символов, применяемой для хранения, передачи и обработки информации.

Взаимосвязь объектов внешнего мира, информации и данных представлена на рис. 1.3. Из представленной схемы понятно, что когда человек считывает данные, в его сознании они воспринимаются как информация.

Совокупность последовательных действий, производимых над информацией, принято называть информационными процессами. В соответствии с [15] к числу информационных процессов относятся сбор, обработка, накопление, хранение, поиск и распространение информации. Рассмотрим подробнее эти процессы.