---

Оценивание маркетинговой информации

При создании информационных систем обработки данных оценивают маркетинговую информацию объекта управления. Это необходимо для определения ресурсов МИС, расчета потребности в кадрах, отбора полезных сведений для управленческих решений и т.п. В мире идей науки о знаковых системах - семиотики, адекватность информации, т.е. соответствие содержания образа отображаемому объекту, может оказаться в трех формах: синтаксической, семантической, прагматической.

è Синтаксическая адекватность связана с восприятием формально-структурных характеристик отображения абстрагированно от содержательных и потребительских (полезных) параметров объектов. На синтаксическом уровне учитывается тип носителя и способ представления информации, скорость ее передачи и обработки, размеры кодов, надежность и точность преобразования этих кодов и т.д.

è Семантическая адекватность выражает соответствие образа, знака и объекта, т.е. отношение информации и источника ее возникновения. Семантический аспект предусматривает учет содержания информации: на этом уровне анализируются те сведения, которые отображает информация, рассматриваются содержательные связи между кодами представления информации.

è Прагматическая адекватность  выражает соответствие информации целям управления, которые реализуются на ее основе. Прагматический аспект оценки информации связан с ее ценностью и полезностью для принятия эффективного управленческого решения.

Согласно трем формам адекватности выполняется и измерение информации. Терминологически говорят о количестве информации и размерах данных.

è Синтаксическая мера информации. Размер данных в сообщениях измеряется количеством символов (разрядов) взятого для этого сообщения алфавита. Очень часто информация подается числовым кодом в той или другой системе исчисления. Естественно, что одно и то самое количество строк в разных системах исчисления может передавать разное количество (число)  состояний отображаемого объекта. В самом деле,

N = mⁿ,                                                                                                                                                             (3.1.)

где N— количество разнообразных отображаемых состояний;

m — основа системы исчисления (разнообразие символов, которые применяются в алфавите);

N  — количество разрядов (символов) в сообщении.

Поэтому в разных системах исчисления один разряд имеет разный вес и соответственно изменяется единица измерения данных. Так, в двоичной системе исчисления единицей измерения информации  является  бит (Ьіпагу еligit — двоичный разряд), в десятичной системе исчисления — Дит (десятичный разряд). Например: а) сообщение 10111011 в двоичной системе имеет размер данных В₈ = 8 бит; б) сообщение 275109 в десятичной системе имеет размер В₈=6 дит.

В современных ЭВМ наиболее распространенной единицей измерения информации есть «байт», который равняется 8 битам.

Определить количество информации на синтаксическом уровне невозможно без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропия системы). Поиск  информации о любой системе всегда связан с изменением степени  вероятности знаний пользователя о состоянии этой системы.

Прежде чем получить информацию пользователь мог иметь некоторые предыдущие (априорные) сведения о системе а; степень неинформированности о системе Н(а) и  является для него степенью неопределенности состояния системы. Получив некоторое сообщение, пользователь получает некоторую дополнительную информацию I_b(а), которая уменьшает его априорную неинформированность таким образом,  что апостериорная (после получения сообщения Ь) неопределенность состояния системы становится Нь(а).

Тогда количество информации І_ь(а) о системе а, что содержится в сообщении Ь, определяется так:

І_ь(а) = Н(а) — Н_ь(а),                                                                                                                     (3.2.)

т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы.

Если конечная неопределенность Нь(а) превратится на нуль, то начальное неполное знание заменится полным знанием и количество информации І_ь(а) = Нь(а).  Иначе говоря, энтропия системы Н(а) может рассматриваться как мера информации, которая недостоверна.

Энтропия системы Н(а), которая имеет N возможных состояний, согласно формуле Шеннона определяется:

 

N(a) =  – S_i=1^N P_i *logP_i

N(a) =  –S_i=1^N P_i *logP_i

где P_i — вероятность того, что система находится в i-м состоянии.

Для случая, когда все состояния системы  равновероятны, ее  энтропия

 

N(a) =  – S_i=1^N 1/N *log(1/N) = 1/N                                                                                            (3.3.)

 

Пример 2. По каналу связи передается «n-разрядное сообщение, которое использует m разных символов. Поскольку количество разнообразных кодовых комбинаций N =mⁿ, то в случае одинаковой вероятности появления любого из них количество информации, которую приобретает абонент, получив сообщение, подается так называемой формулой Хартли:

I =  lоgN = п 1оg m                                                                                                                         (3.4.)

Если за основу логарифма взять m, то I = n. В данном случае количество информации (при условии полного априорного незнания абонентом содержания сообщения) равняется размеру данных I = В₈, добытых по каналам связи. Для состояний системы с неравной вероятностью всегда

І< V_g = n                                                                                                                  (3.5.)

Чаще всего используются двоичные и десятичные логарифмы. Единицами измерения в этих случаях будет соответственно бит и дит. Степень информативности сообщения определяется отношением количества информации к размеру данных, т.е.:

V = 1 / V_g ,                                                                                                                                                                                                                                                (3.6.)

при этом 0 £ V £ 1 (V— характеризует лаконичность сообщения). С увеличением V уменьшаются объемы работ по переработке информации (данных) в системе.

è Семантическая мера информации. Семантические меры количества информации вообще не могут быть непосредственно использованы для измерения смыслового содержания, поскольку касаются обезличенной информации, которая не  выражает содержательного отношения к объекту.

Для измерения смыслового содержания информации (ее количества на семантическом уровне) наибольшего признания получила мера, предложенная Ю.И. Шнейдером. Автор связывает семантические свойства информации прежде всего со способностью пользователя принимать поступающие сведения. Используется понятие «тезаурус пользователя». Тезаурус можно толковать как совокупность сведений, которые  имеет система, пользователь.

В зависимости от соотношения между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя Sь изменяется количество семантической информации І_с, которую воспринимает пользователь и которую он вносит дальше в своей тезаурус. При S » 0  пользователь не воспринимает, не понимает информации, которая поступает; при S ®¥  пользователь все знает, и потому информация ему не нужна. В обoих случаях І_с » 0. Максимального значения І_с приобретает при согласовании S с тезаурусом S_k (S_k -  S_kopt) (рис. 3.5), когда поступающая информация, понятна пользователю и несет ему неизвестные ранее (отсутствующие  в его тезаурусе) скедения.

Итак, количество семантической информации в сведениях, количество новых знаний, которые получает пользователь, является величиной относительной: одно и то самое сообщение может иметь значимое  содержание для компетентного и быть бессодержательным (семантический шум) для некомпетентного пользователя; вместе с тем поняно, но известная — компетентному пользователю информация является для него также семантическим шумом.