Понятие информации в теории Клода Шеннона

Источники могут передавать больше информации в сообщении, если исходное пространство информационных выборов является более широким, т. е. если имеется множество сообщений, их которых можно выбрать одно для передачи.

Другими словами, чем большая неопределенность получателя снимается в процессе коммуникативного взаимодействия, или чем большая случайность имеет место быть, тем больший объем информации содержится в сообщении. Шеннон трактует уровень случайности выбора сообщения из пространства информационных выборов как энтропию".

Логика рассуждения автора такова: «когда энтропия высока, получателю сообщения трудно точно определить, какое конкретно сообщение из множества возможных поступит от источника, поскольку последний может отправить любое их них. Таким образов, высокая энтропия влечет за собой большую неопределенность для получателя информации. Именно эта определенность и снижается в результате коммуникативного взаимодействия. При этом объем информации в сообщении равен объему неопределенности, который снижен у получателя в результате акта коммуникации. Чем выше эта неопределенность, или энтропия, тем больше информации может быть передано в сообщении».

Шеннон использовал понятие энтропии для измерения количества информации в сообщении.

Согласно теории Клода Шеннона, «безупречно четкая коммуникация происходит тогда, когда объем информации, переданной источником, равен объему информации, полученной получателем. Когда эти объемы неравны, возможны две ситуации: либо присутствует шум, либо канал неспособен передавать информацию».

Математическая модель коммуникации Шеннона позволяет измерить эффективность коммуникации в так называемом объективистском ключе. При этом следует понимать, что данная модель предназначена, прежде всего, для анализа технических аспектов коммуникации и работает на уровне количественных параметров передаваемой информации, но не на уровне ее содержания (смысла). Значение сообщений в принципе остается за скобками этой модели. Также и сам процесс коммуникации рассматривается здесь как линейный и односторонний — в нем не предусмотрена обратная связь, воздействие имеет начальную и конечные точки.

Модель коммуникации Клода Шеннона была и остается крайне полезной для исследования массовой коммуникации, обеспечивая ее количественным, объективистским подходом к измерению параметров коммуникативного взаимодействия. Но в то же время ее явно недостаточно для описания и анализа различных субъективных составляющих процесса человеческой коммуникации.

Заключение

Мы рассмотрели теорию об информации Клода Шеннона в математическим и социально-коммуникативном плане и можем прийти к некоторым выводам.

Выдающееся достижение Шеннона в теории информации состоит в том, что он первым сформулировал понятие об информации и теорию измерения ее количества. Шеннон первым определил количество информации через энтропию — величину, известную в термодинамике и статистической физике как меру разупорядоченности системы. При этом за единицу информации Шеннон принял 1 и 0 — то, что впоследствии было названо «битом» (выбор одного из двух равновероятных вариантов).

Суть теоремы Шеннона в следующем: всякий зашумленный канал связи характеризуется своей предельной скоростью передачи информации, называемой пределом Шеннона. При скоростях передачи выше этого предела неизбежны ошибки в передаваемой информации. Зато снизу к этому пределу можно подойти сколь угодно близко, обеспечивая соответствующим кодированием информации сколь угодно малую вероятность ошибки при любой зашумленности канала Такой теоретико-информационный подход оказался полезным для целого комплекса математических дисциплин. А исследования вероятностных процессов позволили развить математическую теорию информации до современного уровня и расширить круг ее практических приложений.

Модель Шеннона также успешно работает в рамках социальной коммуникации. Здесь она предназначена, прежде всего, для анализа технических аспектов коммуникации и хорошо работает на уровне количественных параметров передаваемой информации. Однако она не универсальна, и не учитывает аспекта содержания информации (ее смысла). Значение сообщений в принципе остается за скобками этой модели, хотя в человеческой коммуникации это наиболее важный аспект.

Схема социальной коммуникации Клода Шеннона может быть успешно применена к большинству видов информационного обмена между социальными субъектами. Именно по этой причине модель Шеннона принадлежит к числу наиболее авторитетных и часто применяемых в теории коммуникации. Модель коммуникации Клода Шеннона была и остается полезной для исследования массовой коммуникации, но ее недостаточно для описания и анализа различных субъективных составляющих процесса человеческой коммуникации.

Словарь иностранных слов русского языка. М., Наука. 1995.

Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. — 173 с.

Кашкин В.Б.

Введение

в теорию коммуникации. Воронеж, 2000. — 212 с.

Конецкая В. П. Социология коммуникаций. М., 1997. — 287 с.

Математическое моделирование. Распознавание и принятие решений в АСУ. Учебное пособие. М., 2000. — 278 с.

Соколов А. В. Общая теория социальной коммуникации. Спб., 2002 — 390 с.

Яковлев И. П. Современные теории массовой коммуникации. Спб., 2004. — 156 с.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998.

Математическое моделирование. Распознавание и принятие решений в АСУ. Учебное пособие. М., 2000. С. 55.

Там же. С. 67.

Математическое моделирование. Распознавание и принятие решений в АСУ. Учебное пособие. М., 2000. С. 68.

Там же. С. 68.

Там же. С. 69.

Математическое моделирование. Распознавание и принятие решений в АСУ. Учебное пособие. М., 2000. С. 80.

Там же. С. 81.

Математическое моделирование. Распознавание и принятие решений в АСУ. Учебное пособие. М., 2000. С. 82.

Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 53.

Яковлев И. П. Современные теории массовой коммуникации. Спб., 2004. С. 44.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998

Цит. по работе: Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 101.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998

Цит. по работе: Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 102.

Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 103.

Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 103.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998

Цит. по работе: Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 102.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998

Цит. по работе: Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 104.

Там же. С. 105.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998

Цит. по работе: Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 106.

Там же. С. 105.

Shannon, C. The mathematical theory of communication. 2th edition. Urbana, 1998

Цит. по работе: Гавра Д. П. Основы теории коммуникации. Учебное пособие в 2х частях. Спб., 2005 г. С. 106.