Časť I: O informácii

Cieľom tejto časti je pojednať o fenoméne informácie hľadaním odpovede na otázku „Čo to je?“, na príkladoch známych teórií demonštrovať rôzne pohľady naň a priblížiť súčasný stav poznania v tejto oblasti.

Obsah

1.1 Čo je informácia 1.2 História 1.3 Definície informácie 1.4 Pohľady na informáciu 1.5 Gramotnosť a informácia

1.1 Fenomén informácie

Na na prvý pohľad triviálnu otázku „Čo je informácia?“ nevieme dať jednoznačnú odpoveď. Slovo informácia je jedno z dnes najviac používaných slov a frekvencia rastu jeho používania takmer sleduje Moorov zákon. Podľa Moorovho zákona sa výkonnosť počítačov zdvojnásobí približne každých 18 mesiacov

1

Kým na začiatku tohto tisícročia našiel internetový vyhľadávač k slovu „information“ cca 1 500 000 000 odkazov, v roku 2005 to už bol približne dvojnásobok a v polovici roku 2010 4 930 000 000 odkazov. (Pre slovenské slovo „informácia“ to bolo 824 000 odkazov.) Paradoxom pritom je, že do vedeckej komunikácie priniesli pojem „informácia“ až vedy, ktoré sa konštituovali v polovici 20. Storočia – kybernetika, teória informácie a neskôr informatika. Dovtedy veda informáciu ako pojem takmer nepotrebovala. Dnes naopak, sa bez nej nezaobíde skoro žiadna vedná disciplína. S pojmom informácia pracuje fyzika, biológia, psychológia, či sociológia, ale i ekonómia, politológia a ďalšie vedné odbory. Pomocou pojmu informácia sa dnes pokúšame vysvetliť takmer všetko a existujú tendencie pasovať informáciu na tretiu základnú substanciu vesmíru, popri hmote a energii. Korene tejto

1 Moore, Gordon E. (1965): "Cramming more components onto integrated circuits" Electronics Magazine. Dostupné na ftp://download.intel.com/museum/Moores_Law/Articles-press_Releases/Gordon_Moore_1965_Article.pdf..) (cit. 20.5.2010)

tendencie možno nájsť už u Wienera2, v jeho lakonickom

konštatovaní, že „Informácia je informácia, nie je to ani hmota ani energia“, ("Information is information, not matter or energy). Dnes je to predovšetkým teória torzných vĺn ruského akademika Šipova, podľa ktorej informácia hrala kľúčovú rolu pri vzniku vesmíru

3.

Ak hľadáme odpoveď na otázku „Čo je informácia?“ na webe, ako odozvu síce získame pestrú paletu názorov (25 400 000 odkazov v júni 2010), ale väčšina z nich sú variácie klasických prác Rogersa, Batesona, Shanona, Wienera, atď. podľa nášho názoru najbližšie k univerzálnej pravde je Batesonovo tvrdenie „Informácia je rozdiel, ktorý spôsobuje rozdielnosť“ ("(information is a difference that makes a difference"), (Bateson, 1972)

4 Výrok samotný nič

nenapovedá o pôvodcovi zmeny, a práve okolo problému jeho identifikácie sa vykryštalizovali dva tábory:

Prvý tábor v odpovedi na otázku „Kto, resp. čo (aká kvalita), môže byť pôvodcom zmeny?“ (t.j. v konečnom dôsledku pôvodcom informácie) tvrdí, že to je výsadou človeka,

Druhý tábor je revolučnejší a pripúšťa, že (v extréme) pôvodcom informácie môže byť ľubovoľný objekt živej i neživej prírody, resp., všeobecne, vesmíru.

Inými slovami, jablkom sváru je odpoveď na otázku: „Existuje informácia i mimo človeka (ľudskej kultúry)“?

Ak je odpoveď kladná, znamená to, že informácia môže vznikať a pôsobiť nielen pomimo ľudskej spoločnosti, resp. živočíšneho

2 Wiener N.(1049): Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and

the Machine. Paris, France: Librairie Hermann & Cie, and Cambridge, MA: MIT

Press.Cambridge, MA: MIT Press. ISBN 9780262730099

3 Shipov G.I.: UNIFICATION OF INTERACTIONS IN THE THEORY OF PHYSICAL VACUUM, Dostupné na http://shipov.com/files/unif1.pdf (cit: 20.5.2009)

Shipov G.I.: Novaja naučnaja paradigma i torsnyje polja, Dostupné na http://www.shipov.com/science.html (cit: 20.5.2009)

4 Bateson, G. (1972). Steps to an Ecology of Mind: Collected Essays in Anthropology,

Psychiatry, Evolution, and Epistemology. University Of Chicago Press. ISBN 0-226-03905-6

sveta ale i tzv. neživom svete v celej šírke jeho spektra (tuhé látky, kvapaliny, plyny,…). V literatúre nájdeme množstvo zástancov tohto postoja (viď napr. Ursul, 1975, Šmajs, 2006)

5. Ak odpoveď znie

„nie“, potom je schopnosť tvoriť a používať informáciu výhradou výsadou človeka. Dnes sa vynára i ďalší potenciálny producent informácie – človekom vytvorený systém a tak vyvstáva i ďalšia otázka: Môže informácia vznikať autonómne od človeka v systémoch, vytvorených človekom (napr. systémy umelej inteligencie, virtuálnej reality a pod.)?

V kontexte výlučne ľudského pôvodu informácie je pravdepodobne najcitovanejším autorom Machlup - podľa neho „Informácia je určená pre ľudské mysle a prijímaná ľudskými mysľami“ („Information is addressed to human minds and is received by human minds.")

6

Argumentuje tým že jedine človek vie informácii priradiť zmysel a pretaviť ju do poznatku, resp. znalosti. Použitie pojmu informácie mimo tento kontext (t.j. jeho aplikácii na neživú prírodu, ale aj na ľudskú spoločnosť v jej abstraktnom ponímaní) je podľa Machluba oprávnené len vo forme metafory

7.: „Real information can come

only from an informant. Information without an informant – without a person who tells something – is information in an only metaphic sense.“ .

Faktom ale je, že existuje i celý rad autorov, ktorí pracujú s pojmom informácia pri vysvetľovaní javov vo fyzike, biológii, chémii, atď. V súlade s princípmi Darwinovej teórie

8 o evolúcii tvrdia, že prechod

od nižších štruktúr k štruktúram vyšším sa nezaobíde bez odovzdávania informácii. Prakticky to znamená, že informácia je

5 Ursul, D.A.( 1975): Metodologické aspekty informace, Academia Praha,

Šmajs,J.( 2006): Ohrozená kultúra, vydavateľstvo PRO, ISBN: 80-89057-12-8. 6 Machlup, F.: Semantic Quirks in Studies of Information, in Machlup,F. and

Mansfield, U.: The study of Information: Interdisciplinary Messages, NY, John Wiley, str. 657

7 tamtiež 8 Darwin, Charles (1859): "On the Origin of Species by Means of Natural Selection, or

the Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life,"

považovaná za „motor“ procesov, prebiehajúcich vo fyzikálnych, biologických i spoločenských systémoch.

Tak či onak, vonkajším prejavom informácie je zmena. Informácia pôsobí buď v smere zmeny (podporuje ju, je užitočná), alebo proti nej (je negatívne užitočná – pôsobí ako šum). Podľa tejto teórie život a informácia na seba vzájomne pôsobia: z ne-života pôsobením informácie vznikol (nielen ľudský) život, informácia je návod na replikáciu života, modifikáciou informácie vznikajú nové formy života.

V tomto duchu vývoj sveta možno popísať nasledovným reťazcom: informácia – hmota – život. Tento reťazec možno interpretovať materialisticky: - informácia - veľký tresk a posun od fyziky (vesmírny prach) ku chémii (vznik vody) a následne k biológii (vznik života), alebo idealisticky: božie slovo – svet - človek.

Z pohľadu etymológie sa slovo informácia dostalo do slovníka všetkých novodobých jazykov z latinčiny cez francúzštinu s významom formovať (vedomie), oboznamovať, usmerňovať, riadiť, resp. poúčať. V masovom meradle sa začalo používať až v dvadsiatom storočí.

1.1.1 Pohľady na pojem informácia v 20. storočí

Dvadsiate storočie bolo charakteristické nástupom tzv. informačno-komunikačných technológií (IKT). Prvou v rade (ak neuvažujeme tlač novín) bola technológia prenosu informácií po drôtových vedeniach. Druhou technológiou bola technológia rádiového vysielania, reprezentovaná najskôr rozhlasom a potom televíziou (tzv. elektronické médiá). Za ňou prišla technológia číslicových počítačov, ktorá vyústila do vytvorenia internetu. Vďaka týmto technológiám sa slovo informácia stalo jedným z najfrekventovanejších slov. Súbežne s rozvojom IKT a zvýšenou frekvenciou používania slova informácia narastali i aktivity na poli teórie.

„Technologicky orientovaní“ bádatelia na poli teórie informácie si uvedomovali slabé miesto technológií, t.j. že technológie nie sú

schopné myslieť, a tým pádom ani kvalitatívne vyhodnocovať informácie. Druhým dôvodom ich nezáujmu o kvalitatívnu stránku informácie bol fakt, že riešili úlohy optimalizácie prenosu, resp. všeobecne manipulácie s informáciami na fyzikálnej úrovni. Preto ich vyjadrenia o tom, čo je informácia, sa niesli práve v tomto duchu:

1. Hartley: „Technologické systémy nie sú schopné rozpoznať sémantické aspekty, a preto si pri tvorbe miery množstva informácie treba vychádzať len z fyzikálnych veličín.“

9

("It is desirable therefore to eliminate the psychological factors involved and to establish a measure of information in terms of purely physical quantities.")

2. Claude E. Shannon: „Sémantické aspekty komunikácie sú irelevantné pri riešení inžinierskych aspektov“

10 ( "the semantic

aspects of communication are irrelevant to the engineering aspects." )

3. Weaver: „Pojem informácia treba analyzovať vzhľadom na:

a. technické otázky ohľadom množstva informácie, ako to robí Shannonova teória,

b. sémantické otázky, vzťahujúce sa ku kategóriám význam (meaning) a pravda, resp. pravdivosť (truth)

c. otázky vplyvu informácie na ľudské správanie.“11

(“a tripartite analysis of information in terms of (1) technical problems concerning the quantification of information – i.e. Shannon's theory; (2) semantic problems relating to meaning and truth; (3) influential problems concerning the impact and effectiveness of information on human behaviour.”

9 Hartley,V.L.( 1928): Transmission of Information, Bell system Research, str. 536 10 Shannon, C. E. (1948): "A mathematical theory of communications", Part I, Bell Systems Technical Journal, 27, str. 379-423

11

Shannon, Claude E. & Warren Weaver (1949): A Mathematical Model of

Communication. Urbana, IL: University of Illinois Press

Jasne tu vystupuje do popredia snaha oddeliť „inžinierske aspekty“ od „sémantických aspektov (viď uvedená citácia Shannona). V skutočnosti je všetko otázkou rozlišovacej schopnosti (stupňa rozlíšenia, mierky) a zvoleného stupňa abstrakcie. Floridi sformoval štyri vzájomne nezávislé kategórie, ktoré vo všeobecnosti napĺňajú pojem informácia

12 :

1. kategória: informácia o niečom (jave, stave veci, procesu, deja, ..., napr. telefónny zoznam),

2. kategória: informácia ako niečo fyzické (napr. biometrické údaje o osobe, zaznamenané v pase)

3. kategória: informácia ako riadiaci fenomén (napr. počítačový program)

4. kategória: informácia, obsiahnutá v niečom (napr. kryštálovej mriežke)

Spomedzi československých autorov vypichneme F. Kroutla, ktorý videl informáciu ako prvotný pojem, ktorý sa ďalej nedefinuje. Prejavom informácie je prechod zo stavu „neviem“ do stavu „viem“

13.

Bez ohľadu na spôsob nazerania na pojem informácia, môžeme vysloviť nasledovné konštatovania:

- Informácia je produktom/príčinou interakcií,

- Prirodzeným (pokojovým) stavom informácie je pohyb/ aktivita,

- Informácia má dnes rozmer kategórie:: a. Filozofickej, b. Spoločenskej, c. Ekonomickej, d. Technologickej, e. Fyzikálnej, f. Štatistickej, g. Inej, nepatriacej ani do jednej z vyššie uvedených

kategórií.

12 Floridi, Luciano (2010): The Philosophy of Information Oxford University Press, ISBN 978-0-19-923238-3

13 Kroutl, F. (1964): Signály a hluky, NADAS

1.1.2 Životný cyklus informácie

Podobne ako pri hmotných produktoch, možno i v prípade informácie hovoriť o životnom cykle, pozostávajúcom z nasledovných fáz:

1. Vznik, vrátane príjmu, ak je pôvodcom informácie iný subjekt (informácia može vzniknúť spontánne, alebo jej vznik môže byť vynútený okolím),

2. spracovanie,

3. použitie, pôsobenie,

4. zánik.

1.1.3 Význam informácie pre človeka

Vo vzťahu k človeku zmysel pojmu informácia obyčajne vysvetľujeme pomocou synoným, akými sú oznam, novina, inštrukcia, hlásenie, atď. Takéto ponímanie pojmu informácia implicitne predpokladá, že komunikujúcimi objektmi sú ľudia:

- Informáciou je všetko, čo je pre človeka nové.

- Človek je schopný informáciu vyhodnotiť a tak ju zmeniť na poznatok.

- Pri sprostredkovanej komunikácii sa informácia prenáša pomocou signálov (optických, elektrických),

- Dnes prevládajú digitálne signály, reprezentované postupnosťou binárnych symbolov - bitov - (jednotiek a núl), pričom tok (postupnosť) bitov nazývame dátami.

Tá istá informácia má pre rôznych ľudí rôzny význam – obr. 1.1.

Obr.1.1: Význam informácie pre zainteresovaného a nezainteresovaného

Hodnota informácie sa mení so stupňom zainteresovanosti zúčastnených na obsahu informácie: inú hodnotu má pre adresáta informácie, náhodného príjemcu informácie, prípadne zlodeja informácie.

Hodnota informácie sa mení v závislosti od jej obsahu – posúďme nasledovné výroky:

- Marienka, ja ťa ľúbim,

- Marienka, ja ľúbim syr.

Ďalej, hodnota informácie sa mení v závislosti od jej zrozumiteľnosti, napríklad:

- Marienka, ja ťa ľúbim,

Nakoniec, hodnota informácie sa mení v závislosti od aktuálnosti obsahu:

- Marienka, ja ťa strašne ľúbim,

- Marienka, ja som ťa strašne ľúbil.

1.1.4 Zovšeobecnený význam pojmu informácia

Dnes sa slovo informácia nepoužíva len v súvislosti s komunikáciou medzi ľuďmi, ale aj medzi človekom a počítačom, dvomi počítačmi, alebo dokonca medzi človekom a procesom, prebiehajúcim podľa určitých pravidiel. Musíme teda pripustiť, že slovo "informácia" môže mať i iný, "neľudský" zmysel – obr. 1.2.

Obr. 1.2: komunikujúce subjekty V súvislosti s tým vznikajú dva typy problémov:

1. Ako merať kvalitu informácie, ktorá môže existovať i mimo človeka,

- Ako vzájomne zladiť dve rôzne kvality – človeka a stroj. Inými slovami, akú podobu má mať rozhranie človek/stroj, resp. rozhranie človek/proces.

V záujme vytvorenia univerzálneho pohľadu na problém, budeme to, čo si medzi sebou komunikujúce objekty vymieňajú budeme vo všeobecnosti nazývať správou. Správa bude pre nás predstavovať usporiadaný súbor prvkov, prostredníctvom ktorých sa uskutočňuje proces komunikácie. Môže to byť, napr. postupnosť hlások v hovore, písmen v texte, tónov v hudobnej skladbe, postupnosť prvkov TV obrazu, postupnosť meracích a riadiacich signálov,

stroj človek

človek proces

stroj stroj

stroj stroj

postupnosť bitov, predstavujúcich vstupné parametre programu, atď. Správa je akoby kontajnerom, obsahujúcim informáciu.

Na určitej úrovni abstrakcie možno spracovanie informácie človekom (t.j. myslenie) modelovať rovnakým spôsobom, ako spracovanie informácie strojom či procesom – obr. 1.3.

vstup centrálne

informácie spracovanie

uschovanie výber využitie

informácie informácie informácie

Obr. 1.3

Ľudský spôsob spracovania však má nasledovné špecifiká: - vstup informácie sa deje cez ľudské zmysly, predovšetkým zrak

a sluch. - niektoré z informácií sú ihneď odfiltrované, iné postupujú ďalej

na spracovanie mozgom. - pri spracovaní informácie v mozgu dochádza k priradeniu

významu k danej informácii. - dlhodobá pamäť si uschováva informáciu podľa určitých

kategórií, spoločne s väzbami na iné informácie. - pri výbere informácie sa z dlhodobej pamäte vyberajú

informácie tak, aby sa obnovil pôvodný vnem, aj keď nie vždy v pôvodnej podobe.

- informácie (čerstvé i vybrané z dlhodobej pamäte) ovplyvňujú činnosť človeka.

V dôsledku zmeny životného štýlu, výrobných postupov i spôsobu trávenia voľného času dochádza k významnej reštrukturalizácii záujmov a činností jednotlivcov, skupín ľudí, verejnej správy, firiem,

a pod. Rozdiely medzi prácou a vzdelávaním, prácou a trávením voľného času, prácou a umením, a pod. sa postupne zmenšujú. Všeobecne sa predpokladá, že spoločnosť ako celok i jej jednotlivý členovia budú „konzumovať“ oveľa väčšie množstvá najrôznejších informácií, ako je tomu doteraz. Tým vznikne situácia, kedy sa informácia stane tovarom, dodávaným konzumentovi predovšetkým prostredníctvom elektronických informačných služieb.

Informácia je ale tovar, ktorý sa svojimi vlastnosťami radikálne líši od materiálnych tovarov. Najdôležitejšie rozdiely sú v nasledovnom:

1. Informácie sa draho produkujú ale ľahko reprodukujú. 2. Informácia je charakterizovaná vysokými fixnými nákladmi

a skoro nulovými variabilnými nákladmi. 3. Pri predaji informácií sa oveľa ťažšie uplatňuje ochrana

autorských práv. 4. Predaj informácie neznamená automaticky zmenu

vlastníckych práv. Ide skôr o proces reprodukcie alebo kopírovania.

5. Kupujúci si spravidla nemôže dopredu prezrieť, čo kupuje. 6. V konkurenčnom prostredí existuje viac zdrojov, z ktorých

sa dajú kúpiť informácie, pričom vyhľadávanie a overovanie kvality informácií môže byť dosť nákladné.

7. Predaj informácie cez hranice je jednoducho realizovateľný a ťažko kontrolovateľný.

8. Príjmy z predaja informácie sa delia medzi subjekty hodnotového reťazca až po predaji informácie.

9. Informácia sa použitím neskonzumuje. 10. Informáciu nemožno konzumentovi poskytnúť „na

vyskúšanie“.

Na druhej strane má informácia aj niektoré atribúty materiálnych tovarov:

1. Informácia má konečnú dobu trvanlivosti. 2. Hodnota informácie klesá s časom. 3. Množstvo informácie je merateľné, aspoň na objektívnej

úrovni.

„Objektívnou úrovňou“ rozumieme takú úroveň abstrakcie, na ktorej človek, stroj i proces pracujú s informáciou rovnakým

spôsobom. Inými slovami, neberieme do úvahy zmysel, resp. hodnotu informácie pre človeka, ale len jej číslom vyjadriteľné množstvo. Potom platí:

- Číselne je množstvo informácie obsiahnuté v správe rovné počtu otázok, ktoré musíme položiť, aby sme sa dozvedeli celý obsah správy.

- Otázky musia byť formulované tak, aby sa na ne dalo odpovedať len áno alebo nie, pričom obe možnosti majú byť rovnako pravdepodobné. Z odpovede na takto položenú otázku sa dozvieme práve jednu jednotku informácie.

- Ak priradíme k odpovedi "áno" binárnu jednotku a k odpovedi "nie" binárnu nulu, môžeme množstvo informácie, obsiahnuté v akejkoľvek správe vyjadriť (reprezentovať) príslušným počtom jednotiek a núl.

- Platí i opačné tvrdenie: postupnosť jednotiek a núl je nositeľom informácie.

Okrem už uvedených atribútov informácie sa často uvádzajú i ďalšie, dnes by sme povedali kontroverzné, atribúty, napríklad:

- Informácia je slobodná, t.j. nemá sa umelo brániť v prístupe k nej,

- Informácia je verejným statkom, t.j. nemalo by sa za ňu platiť (resp. platiť by mal štát)

1.2 História informácie

Význam pojmu „informácia“ sa, z pohľadu času, menil raz postupne, inokedy skokom. Etymológia slova informácia identifikuje nasledovné významy:

- vtláčať tvar, formu (hmote), čo je pôvodný význam slova, - vtláčať podobu (myšlienke, správe), - opisovať (vec, dej, ...), - učiť, poučovať o niečom, - inštruovať, - riadiť, - sprostredkovať, zdieľať, komunikovať skutočnosti.

Krátky slovník slovenského jazyka vysvetľuje pojem „história“ pomocou synoným „minulosť“, resp. „dejiny“ (KSSJ, str.114). Ak teda chceme faktograficky uchopiť históriu informácie, mali by sme si obuť topánky dejepisca. Tento prístup má z nášho pohľadu ( t.j. z pohľadu mediamatiky) jednu veľkú chybu krásy – nevenuje sa dostatočne analýze metamorfóz obsahu pojmu informácia. Všeobecne sa uznáva, že obsah ľubovoľného pojmu sa s časom mení, aj keď obvykle nejde o zmenu radikálnu, ale skôr o významový posun. Je to spôsobené väzbou príslušného pojmu s kontextom (prostredia, kultúry, technológií). I napriek prevládajúcej graduálnosti zmien obsahu daného pojmu však obvykle dokážeme, z dlhodobého hľadiska, identifikovať miesta kde dochádza k skokovej zmene kvality pojmu. Samozrejme, polohu týchto miest nedokážeme určiť na časovej osi s absolútnou presnosťou, t.j. s presnosťou na deň, mesiac, či rok. Obvykle sa uspokojíme s presnosťou na storočia. V súvislosti so zmenou pohľadu na obsah pojmu informácia sa v literatúre najčastejšie používa členenie, opierajúce sa o spôsob používania pojmu informácia v jazyku. Tak dostaneme nasledovné členenie

14

- rímske obdobie a obdobie latinčiny,

14 Capurro & Hjorland,B.(2003,): The Concept of Information. In: Blaise Cronin (Ed.): Annual Review of Information Science and Technology (ARIST), Vol. 37 (2003) Chapter 8, 343-411.

- stredovek - obdobie scholastiky, - novovek - moderné obdobie, - súčasnosť.

Podrobnejšie členenie uvádza napríklad A. Vreeken15

, (Vreeken, A, 2005):

- rímske obdobie a obdobie latinčiny, - stredovek - obdobie scholastiky, - novovek - moderné obdobie - obdobie štátnej byrokracie, - informačná spoločnosť, - reakcia na informačnú spoločnosť.

Pokiaľ ide o umiestnenie týchto období v čase, najčastejšie sa uvádzajú nasledovne intervaly (Capurro & Hjorland 2003, , Vreeken, A, 2005):

- rímske obdobie a obdobie latinčiny - od vzniku rímskej ríše do 5. – 10. storočia n.l.,

- stredovek - obdobie scholastiky - od 10.st do konca 15. -16.st. n.l.,

- novovek - moderné obdobie - od 16. - 17. st. do polovice/konca 19. st. n.l.,

- obdobie štátnej byrokracie - od polovice 18./začiatku 19. st. do polovice/konca 20. st. n.l,

- súčasnosť - od začiatku 3. tisícročia dodnes.

Pozrime sa teraz podrobnejšie na obsah pojmu informácia v týchto obdobiach.

15 Vreeken, A. (2005): "The History of Information: Lessons for Information Management," University of Amsterdam, Netherlands . Sprouts: Working Papers on Information Systems, 5(2). Online, (cit. 20.6.2010) http://sprouts.aisnet.org/5-2

1.2.1 Rímske obdobie a obdobie latinčiny

V tomto období prevláda používanie pojmu informácia v zmysle „vtláčania formy“ či už hmote alebo vedomiu. Dokazujú to nasledovné príklady:

1. vtláčanie formy hmote (informatum) možno nájsť u Vergília (asi 70 až 20 pred n.l.) v jeho opisoch práce božského kováča Vulkana (grécky Hefaistós), pracujúceho pre najvyššieho boha Dia (Zeus), alebo v opise kovania zbroje pre Aeneasa. V týchto opisoch ide doslova o formovanie hmoty (kovu).

2. Cicero a ďalší vzdelanci používajú pojem informatio, resp. informo pri prekladoch z gréčtiny ako ekvivalent, resp. vysvetlenie gréckych filozofických termínov z oblasti ontológie a epistemológie

16: hypotyposis, prolepsis, eidos,

morphe, hyle, typos, idea.17

Tu už ide o formovanie v prenesenom zmysle slova, predovšetkým o formovanie vedomia, resp. odrazu materiálneho sveta vo vedomí - informatio materiae

18.

3. s nástupom kresťanstva sa pojmy infromatio, informo, informatur začali používať v kontexte prenášania (kresťanských) myšlienok a šírenia (kresťanskej) osvety, čo by sme dnes mohli zahrnúť do pojmu vzdelávanie.

Môžeme teda zhrnúť, že použitie pojmu informatio v antike znamenalo vtláčanie podoby/tvaru/formy a to ako hmote, prostredníctvom mechanického spracovania, tak i vedomia prostredníctvom vzdelávania a vnímania sveta zmyslami. Treťou oblasťou, kde sa „informovalo“ bola oblasť biologického

16 Ontológia = náuka o bytí, Epistemológia = náuka o vedomí

17 Eidos/morphe = forma, hyle = hmota, Prolepis = odraz, reprezentácia vecí a priori

(predtým, ako sme s nimi konfrontovaní), Hypotyposis = model správania

18 Aristotelov koncept jednoty hmoty a vedomia (tela a ducha) v latinčine informatio materiae

prenosu dedičných poznatkov z matky na ešte nenarodené dieťa.

1.2.2 Stredovek - scholastika

Po zániku rímskej ríše latinčina zostala ešte po celé nasledujúce storočia rečou vzdelancov. Pojem informatio sa často vyskytuje v nábožensko-filozofických dielach, napr. T. Akvinského i v prácach renesančných učencov .a to v troch rôznych kontextoch:

- (nábožensko) vzdelávací, - Ontologický, - Epistemologický.

Výrazne sa to prejavuje najmä v oživovaní Aristotelovho hylomorfizmu, hlásajúceho, že veci majú svoju formu a obsah. Z pohľadu používania pojmu informatio/informo možno zovšeobecniť, že išlo najmä o aktívne formovanie vzťahu človeka k vesmíru/vtláčanie formy vedomiu/šírenie poznania cez náboženstvo. Napríklad, T. Akvinský rozlišoval medzi vnímaním – abstrakciou formy vecí : informatio sensus, a ich opätovným zmyslovým vybavovaním si človekom: informatio intellectus possibilis

19

1.2.3 Novovek - moderné obdobie

Počínajúc zhruba polovicou 14 storočia sa začína prejavovať odklon od in-formovania v materiálnom i ontologickom zmysle a do popredia sa začína dostávať aspekt vzdelávania a s ním spojenej komunikácie. Dôkazy o tom možno nájsť po celej vtedajšej modernej Európe – Taliansku, Francúzsku, Nemecku, Anglicku a pod. V literatúre sa na dôkaz tohto tvrdenia obvykle cituje z Oxford English Dictionary a prác Capurra

20 a Petersa

21.

19 Akvinsky,T: Summa theologica, I, 14.2.co/4

20 Capurro, R. (1978): Information. Ein Beitrag zur etymologischen und ideengeschichtlichen Begründung des Informationsbegriffs. München 1978.

Najvýraznejšie je tento posun badať vo filozofických dielach René Descarta z počiatku 17. storočia, v ktorých presadzuje myšlienku, že myšlienky (idei) informujú vedomie (ducha). Idea podľa Descarta stojí niekde medzi reálnym svetom a vedomím, pričom neexistuje priamy funkčný vzťah medzi ideou a svetom, t.j. idea nie je niečím ako fotografiou reality.

Zatiaľ čo v predchádzajúcich obdobiach sa pozornosť zameriavala na štúdium a optimalizáciu procesu „formovania“ teraz začína byť dôležitým aj vlastný obsah informácie. To so sebou prinieslo ďalšie posuny

22 (Peters):

- „miesto pôsobenia“ informácie sa presúva zo sveta ako takého do ľudskej mysle aj ľudských zmyslov,

- Objekty vonkajšieho sveta informujú o ňom ľudské zmysly (spôsob, akým sa to deje sa stal predmetom bádania empiristicizmu)

23

- Pojem informácia sa prestáva vzťahovať ku štruktúre a viaže sa na materiál (informačný obsah), dôraz na formu sa mení na dôraz na substanciu, poriadok myšlienok nahradili zmyslové vnemy.

1.2.4 Obdobie štátnej byrokracie

Koncom 19. storočia v súvislosti s nástupom moderných foriem štátu sa aktuálnym problémom stala komunikácia štátnej moci s občanmi a efektívna správa vecí verejných. Na svet prišla byrokracia, v prvopočiatkoch ešte bez dnešného pejoratívneho náboja, stavajúca na tvorbe, spracovaní a využívaní štatistik. Štatistiky najrôznejšieho typu sa stali informáciou, slúžiacou štátu (a sprostredkovane i jeho občanom). To so sebou prinieslo nástup

21 Peters, J.D. (1988) Information: notes toward a critical history. Journal of Communications Inquiry, vol12, p9-23. 22 tamtiež 23Empiricizmus = vtláčanie formy individuálnemu vedomiu

mechanického ponímania pojmu informácia a to zasa odklon od otázok bytia/vedomia k otázkam zberu/spracovania/sprístupňovania informácií. Klasické obdobie štátnej byrokracie skončilo nástupom elektronických médií a počítačov.

Nástup IKT so sebou priniesol i sledovanie osôb, priemyselnú a politickú špionáž. Tak vznikol i nový typ informácií (o osobe, výrobných postupoch, náladách v spoločnosti a pod.). Masové médiá zas oprášili pojem „cenzúra informácií“.

1.2.5 Súčasnosť

V súčasnosti nesie slovo informácia skoro automaticky prívlastok „digitálna“. Slovné spojenie „digitálny svet“ je možno vnímať ako klišé, ale napriek tomu má i svoju hlbokú myšlienku. Digitálny svet má svoje vlastné charakteristiky, diametrálne odlišné od „klasického sveta“:

- fragmentácia informácie na postupnosť bitov, - vďaka Shannovi sa informácia stala technickým pojmom, - informácia je vnímaná ako vec, - informácia je vnímaná ako potenciálna znalosť majúca

charakter tovaru, - informácia je niečo abstraktné, odľudštené (bit), - informácia sa meria kvantitatívne (veľkosťou súboru), - informácia je ale aj súčasťou procesu, formujúceho

spoločnosť, súčasťou procesu vnímania/chápania, získavania znalosti,

- informácia nadobúda zmysel len v kontexte (spoločenskom, kultúrnom).

1.2.5.1 Digitalizácia informácie

Až do objavenia počítača bola informácia vždy istým spôsobom viazaná na jazyk. Inými slovami, presadzoval sa „ľudský pohľad“ na informáciu. Objav Turingovho stroja, tvoriaceho podstatu súčasných

počítačov (stroj potrebuje poznať súčasnú vstupnú hodnotu, svoj súčasný a algoritmus činnosti) priniesol možnosť digitalizácie informácie. Z technického pohľadu ide o používanie dvojkovej číselnej sústavy, rozoznávajúcej len dve veľkosti - hodnotu 1, resp. 0. Odtiaľ označenie bit (binary digit). Z pohľadu vyjadrenia informácie ide o jej mechanické rozdrobenie na postupnosť bitov bez akejkoľvek väzby na štruktúru (systém) jazyka, reči a písma.

Rôzne zdroje uvádzajú viac alebo menej odlišné čísla, ale prakticky všetky sa zhodujú v tom, že za posledných 25 – 30 rokov sa vyprodukovalo približne rovnaké množstvo informácií (merané v bitoch) ako od počiatku ľudstva do cca 1980-tych rokov. Len pre zaujímavosť, toto množstvo sa vyjadruje rádovo v stovkách až tisícoch petabytov, čo je ekvivalentom jedného kvadrilionu alfanumerických znakov. Ak počítame na jednu normalizovanú stranu A4 1800 takýchto znakov (30 riadkov po 60 znakov/riadok) dostaneme približne 50 triliónov strán.

Digitalizácia informácie priniesla so sebou aj ďalšiu odlišnosť – jej odtrhnutie od fyzikálnej reality (sveta) a vytvorenie vzťahov v rámci virtuálnej reality. Virtuálizácia otvára nové možnosti pokiaľ ide o premeny informácie – text možno syntézou zmeniť na reč a naopak, rovnako ako možno text vizualizovať formou obrazu, obraz možno zmeniť na hudobnú skladbu a pod..

1.2.5.2 Jazyk, písmo, bit

V súvislosti s používaním pojmu informácia sa spravidla uvádzajú ďalšie dva pojmy „jazyk“ a „písmo“. V ostatnom období sa ku nim pridáva ešte pojem tretí – „bit“.

Jazyk = Sústava vyjadrovacích znakových prostriedkov istého spoločenstva, ktorá slúži ako nástroj myslenia, dorozumievania a ukladania poznatkov. Jej čiastkovým útvarom je reč. (KSSJ)

Písmo = Sústava grafických znakov na zachytenie reči. (KSSJ) Krátky slovník v tomto prípade podáva skutočne krátky výklad. Oveľa širší nájdem v encyklopédii Britannica:

Writing = "Form of human communication by means of a set of visible marks that are related, by convention, to some particular structural level of language. Writing is in principle the representation of rather than a direct representation of thought..." (Encyclopedia Britannica)

Kým človek žil životom lovca, dokázal si korisť spočítať na prstoch rúk a nepociťoval potrebu mať ďalšiu pomôcku na tvorbu záznamov. Človek – roľník a ešte viac človek – obchodník už takúto pomôcku, ktorá im pomôže udržiavať záznamy o stave zásob už nutne potrebovali. Tak vzniklo písmo. Podľa súčasného stavu poznania prvé písmo vytvorili Sumeri okolo roku 8000 pred n.l. prvé písmo, ktoré kopírovalo hovorenú reč vytvorili však až antickí Gréci niekedy okolo roku 1500 pred n.l. Nasledovalo vytvorenie abecedy, ktoré sa pripisuje Semitom.

Reč, vzhľadom na čas, prezentuje informáciu dynamickým spôsobom. Naopak písmo je statické a dokáže informáciu fixovať bez ohľadu na čas. Preto platí, že vypovedané slovo sa stráca, ale zapísané slovo pretrvá veky. To ale neznamená, že informácia ním zachytená bude tiež naveky zrozumiteľná. Tak, ako sa jazyk v čase vyvíja ako sa mení prostredie, v ktorom človek existuje, kultúra i človek samotný, stráca sa postupne kontext, vysvetľujúci (pomáhajúci pochopiť) zmysel informácie. Za istým časovým bodom potom prestane byť informácia pre súčasníkov zrozumiteľná. Preto dnes máme problém rozlúštiť dávnoveké klinové písmo alebo hieroglyfy.

Iným faktorom, ohrozujúcim priamo fyzickú existenciu informácie je postupná degradácia nosiča, na ktorej je zaznamenaná, resp. v súčasnej dobe i nemožnosť prečítať informáciu kvôli nemožnosti získať vhodné čítacie zariadenie.

Konečne, písmo nedokáže postihnúť všetky rozmery jazyka. Platón ho dokonca považoval za pre človeka škodlivé kvôli tomu, že tvorivé myslenie nahrádza mechanickým čítaním.

1.2.6 Závery

Táto história popisuje vznik a postupný vývoj pojmu „informácia“ v ľudskej spoločnosti.. nerieši otázku vzniku informácie, ani sa nezaoberá históriou tzv. prirodzenej informácie, existujúcej v prírode nezávisle od existencie človeka. Záujemcov o tento smer bádania odkazujeme na vynikajúcu Šmajsovu publikáciu

24.

Intuitívne môžeme dôjsť k poznaniu, že forma informácie sa s časom menila a mení v závislosti od vývoja človeka a vývoja „pomôcok“, ktoré si postupne vytváral na uľahčenie života. Tak na začiatku vývoja človeka mala informácia formu neartikulovaných zvukov, z ktorých sa neskôr vyvinula reč. Objav písma znamenal kvalitatívny skok, rovnako ako objav tlače. Zatiaľ posledným kvalitatívnym skok bol spôsobený nástupom informačno-komunikačných technológií.

V súvislosti s nástupom digitálneho sveta sa stáva aktuálnou otázka „Čo vlastne komunikujeme: dáta, poznanie, znalosť alebo informáciu?“ Až do doby Shannona si ľudia medzi sebou vymieňali správy. Až médiá a IKT vyniesli opäť na povrch slovo informácia.

1.3 Definovanie pojmu „informácia“

Viacznačnosť slov, ich skupín ako aj jazyka samotného vedie k potrebe presného určenia významu daného konkrétneho slova, resp. slovného spojenia v danom kontexte. Takéto vymedzenie nazývame definíciou. Definíciou vo všeobecnosti rozumieme jednoznačné vysvetlenie/určenie významu toho, čoho sa definícia týka (napr. slova, slovného spojenia, ale aj symbolu, resp. znaku). Podľa slovníka sa pojem „definícia“ môže vzťahovať na

25:

1. akt definície, 2. výrok, objasňujúci podstatu niečoho,

24

Šmajs,J.( 2006): Ohrozená kultúra, vydavateľstvo PRO, ISBN: 80-89057-12-8. 25 Dostupné na www.merriam-webster.com/dictionary/definition

3. určenie významu slova alebo skupiny slov, alebo znamenia, alebo symbolu

4. akt popísania, vysvetlenia, objasnenia alebo urobenia jednoznačným.

V tejto kapitole budeme venovať pozornosť všetkým štyrom aspektom pojmu definícia a to konkrétne vo vzťahu ku konceptu informácie. Konceptom informácie rozumieme všeobecnú predstavu, ktorú si o pojme informácia odvodíme od skúmania jej jednotlivých konkrétnych prejavov. Zmyslom výskumu konceptu informácie je nájsť odpovede na dve základné otázky:

1. otázku podstaty: Čo to je?

2. otázku pôvodu: Odkiaľ to pochádza?

Odpoveďou na prvú otázku prakticky sformulujeme definíciu pojmu (konceptu) „informácia“. Odpoveďou na druhú otázku je zaradíme skúmaný koncept do príslušnej (filozofickej) kategórie.

Predtým ako začneme hľadať odpovede na spomínané dve otázky vo vzťahu k informácii si pripomeňme základné pravidlá, ktoré treba dodržiavať pri výskume akéhokoľvek konceptu. Potreba vytvoriť novú definíciu je najčastejšie viazaná na objavenie sa nového konceptu. Ten sa obvykle objaví najskôr ako voľne formulovaná myšlienka, za ktorou, ak sa ukáže byť hodnou záujmu, nasleduje vytvorenie myšlienku rozvíjajúcej teórie. Tá sa následne potvrdzuje/vyvracia pozorovaním a/alebo experimentom. V tomto procese treba nevyhnutne používať definície, aby si zainteresovaní navzájom rozumeli a mohli porovnávať/konfrontovať svoje náhľady a výsledky.

Pre vlastný akt tvorby definície platia metodologické pravidlá, podľa ktorých definícia má:

- byť taká presná, ako sa len dá, - pokryť všetko to, čo daným pojmom je, - vylúčiť to, čo daným pojmom nie je, - podávať vysvetlenie významu pojmu, - mať vzťah k (v bežnom jazyku) zaužívanému významu

pojmu,

- ísť ďalej za zaužívaný význam ak tento nemá potrebnú všeobecnosť/presnosť/výpovednú schopnosť.

Pokiaľ ide o presnosť, tu neplatí priama úmera: čím dlhšia definícia, tým presnejšia. Naopak, podľa tzv. Occamovho pravidla, resp. Occamovej britvy

26, najpresnejšia definícia je tá, ktorá

najjednoduchším spôsobom opisuje daný fenomén na najširšom súbore situácií z najširšieho súboru disciplín a teórií. Inými slovami, ideálna definícia obsahuje len všeobecne známe, jednoduché, jednoznačné pojmy a platí pre všetky oblasti, kde sa s daným pojmom pracuje. Ďalej, definíciu nemožno posudzovať dvojhodnotovou logikou - pravda/nepravda, resp. platí/neplatí - ale len stupňom jej priblíženia sa k (objektívnej) pravde. Z toho vyplýva, že definícia nie je platná naveky, ale je treba ju časom modifikovať tak, aby vždy reflektovala aktuálny stupeň poznania. Tvorba novej definície vôbec nie je podobná čítaniu veštice z kryštáľovej gule, ale sa vyznačuje dôsledným dodržiavaním vedeckého prístupu, opierajúceho sa o nasledovné pravidlá:

- základom je pozorovanie, - Výsledky pozorovania sa vyjadria jazykom príslušnej teórie, - Presnosť postulátov je len natoľko presná, nakoľko presná

je teória, v jazyku ktorej sú postuláty formulované.

Aplikácia Occarovho pravidla na tvorbu definície pojmu „informácia“ objektívne naráža na problémy, vyplývajúce z polymorfnosti a polysémantickosti tohto pojmu. Potvrdzuje to aj známy Shannonov výrok

27

„It is hardly to be expected that a single concept of information would satisfactorily account for the numerous possible applications of this general field.“ (Ťažko možno predpokladať, že jediný

26 Merriam-Webster's Collegiate Dictionary (11th ed.). New York: Merriam-Webster. 2003. ISBN 0-87779-809-5. Dostupné na http://www.merriam-webster.com/dictionary/Occam%27s%20razor.

27

Shannon, C. E. (1948): "A mathematical theory of communications", Part I, Bell Systems Technical Journal, 27, str. 379-423

koncept (pojmu) „informácia“ bude uspokojivo pokrývať všetky jeho rôznorodé aplikácie.).

Pri tvorbe definície ľubovoľného pojmu treba vždy brať do úvahy nielen stav poznania v tomto odbore ale aj jeho ciele. Inými slovami, definícia musí byť zasadená do aktuálneho kontextu nielen v čase, ale aj v smerovaní. Preto je len prirodzené, že v rôznych vedných odboroch a rôznych obdobiach môže byť jeden a ten istý pojem definovaný rôzne. Napriek tomu obvykle predsa len existuje jedna univerzálna definícia príslušného pojmu, stojaca nad čiastkovými definíciami a pochádzajúca spravidla z dielne filozofie. V prípade informácie tomu tak nie je. Napriek tomu, že sa filozofi týmto pojmom pasujú minimálne už od čias antiky (viď Aristotel, Plato,) a i dnes sa informácii venuje celý rad filozofov a že dokonca existuje i filozofia informácie ako zvláštna odnož filozofie, „všeobjímajúcu“ definíciu pojmu „informácia“ zatiaľ nemáme. Stále platí Wiesackerovo tvrdenie

28 „neexistuje žiaden absolútny (t.j.

univerzálny) koncept informácie“ ( No absolute concept of information exists ...“).

Podobne Mahler29

tvrdí, že „pojem informácia možno definovať vždy len v rámci určitého scenára, informácia neexistuje len tak voľne bez väzby na čokoľvek“. ("information can only be defined within the scenario, it is not just out there.").

Nedá sa však hovotiť o nečinnosti na poli formovania definície konceptu informácia. Práve naopak, dodnes bolo vytvorených okolo tisícky rôznych definícií. A, ako sme práve uviedli, napriek tomu na otázku „Čo je informácia“ ešte nevieme dať jedno-jednoznačnú odpoveď. Dôvodov je viacero, najzávažnejšie sú dva:

28 Weizsäcker, C.F. von (1985). Aufbau der Physik *Foundation of physics+. Munich: Hanser

29 Mahler, G.,( 1996): “Quantum Information“, in K. Kornwachs & K. Jacoby, eds., Information. New Questions to a Multidisciplinary Concept (pp. 103-118), Akademie Verlag

1. s konceptom informácie sa pracuje naprieč väčšinou vedných odborov,

2. neexistuje zhoda v odpovedi na už spomínanú otázku „Čo to je?“.

Začnime teda budovať definíciu pojmu informácia od toho, čo je všeobecne akceptované. V provom rade sú to štyri atribúty, sformulované Floridim

30: „… information ought to be quantifiable

(at least in terms of partia ordering), additive, storable and transmitable.“

(informácia musí byť merateľná (prinajmenšom porovnávaním), aditívna, uschovateľná a prenesitelná.).

Merateľnosťou rozumieme možnosť vyjadrovať množstvo informácie číslom. Ako bude ukázané ďalej, objektívne merať množstvo informácie dokážeme len na nesémantickej úrovni. V dnešnom svete, kde sú modlou IKT, sa v súvislosti s meraním množstva informácie najčastejšie spomína Shannonova teória, podľa ktorej množstvo informácie je číslo, vypočítateľné podľa vzorca:

I = - log p(x)

kde p(x) je relevantná pravdepodobnosť výskytu javu x.

Ponímať informáciu ako číslo má jednu veľkú výhodu a zároveň jednu rovnako veľkú nevýhodu:

- číslo chápe každý rovnako, takže môžeme hovoriť o objektívnej miere množstva informácie,

- číslo nedokáže postihnúť individuálnu hodnotu informácie pre konkrétneho človeka v konkrétnom čase a konkrétnej situácii.

30 Floridi,L. (2004): Open Problems in the Philosophy of Information

in Metaphilosophy, volume 35, no. 3, April 2004

Porovnávanie všeobecne je postup, majúci za cieľ určiť ktorý prvok je väčší/menší, resp. ktorých prvkov je viac/menej. Požiadavka aditívnosti je požiadavkou na to, aby množstvo informácie, získané postupným pozorovaním jednotlivých častí bolo rovnaké, ako množstvo získané pozorovaním celku. Možnosť uložiť - aspoň dočasne - informáciu požadujeme z pragmatických dôvodov, aby sme ju boli schopní spracovať. Nemáme tu na mysli práve len ukladanie informácie na disk, alebo iné umelé pamäťové médium, ale všeobecne možnosť uložiť informáciu do pamäte systému, ktorému je určená, napr. do pamäte človeka. Konečne možnosť prenášať informáciu je nutnou podmienkou vytvárania interakcie medzi subjektmi a prakticky ide o schopnosť informácie byť vstrebaná komunikačným médiom.

Ďalšie nutné atribúty informácie identifikoval Carl Friedrich von Weizsäcker

31:

- “informáciou je len to, čo sa dá pochopiť“, - „informáciou je len to, čo generuje informáciu“.

(Information ist nur, was verstanden wird" , "Information ist nur, was Information erzeugt"

Vo vzťahu informácia – človek vystupujú do popredia úplne iné atribúty: - byť niečím, - podávať nové, - byť pravdivou, - byť o niečom

(1. be something, although the exact nature (substance, energy, or abstract concept) isn't clear;

2. provide ``new" information: a repetition of previously received messages isn't informative;

3. be ``true:" a lie or false or counterfactual information is mis-information, not information itself;

31 Weizsäcker, C.-F. von (1974): Sprache als Information. In: ders.: Die Einheit der Natur. München, str. 351-352

4. be ``about" something.

1.3.1 Prístupy k tvorbe definície pojmu informácia“

Pri tvorbe definície určitého termínu (konceptu) môžeme, ako jednu z možností, využiť výskum spôsobov využívania tohto termínu. Ak však ide o termín, využívaný vo viacerých sférach života, existuje vysoká pravdepodobnosť toho, že sa spôsoby využívania budú i diametrálne líšiť. A to je príve prépad pojmu „informácia“. Inou prekážkou aplikácie tohto prístupu je existencia významného rozdielu medzi vedeckým a bežným nazeraním koncept informácia. Dnes sa pri tvorbe definícií pojmu „informácia“ týmto postupom najviac používa hypotéza, že „ informácia je komunikovaná znalosť“

32. V hypotéze sa odráža trend, nastúpený

v polovici 20. storočia, spájajúci pojem informácia s procesom komunikácie. Je to dôsledok nástupu masových, predovšetkým elektronických médií.

Druhou možnosťou je použiť techniku lexikálnej tvorby definície a definovať termín informácia pomocou iných, už definovaných termínov. Tým ale nutne vytvárame medzi použitými termínmi koreláciu, v dôsledku čoho sa bude zmysel termínu informácia posúvať /meniť v závislosti od vznikajúcich posunov zmyslov parciálnych termínov, použitých pri jeho definícii. Inými slovami, takto sformulovaná definícia bude časovo variantná. Nadá sa však povedať, že to je na škodu veci, lebo definície logicky musia odrážať vývoj v stave poznania.

Koncept informácie sa využíva ako vo vede, tak i v bežnom živote v rôznych kontextoch, odboroch a situáciách. Preto, pre získanie komplexného obrazu, považujeme za potrebné diskutovať definície pojmu informácia z rôznych uhlov pohľadu. Informácia (z pohľadu epistemológie) je „niečo“, čo nemá hmotu ani energiu, nedá sa priamo vnímať zmyslami, nezaberá priestor a predsa existuje

32viď napr. Rafael Capurro, Birger Hjorland,: The concept of information, dostupné na http://www.db.dk/bh/publ_uk.htm

v objektívnej realite. Inak povedané, napriek všetkým svojim špecifikám, informácia nie je len umelý termín (pojem, slovo), vytvorený človekom, ale skutočne existujúca entita.

1.3.2 Informácia z pohľadu teórie systémov

Pri tvorbe definície pojmu informácia v oblasti teórie systémov musíme prihliadať k charakteristike relevantného systému (a jeho už definovaných prvkov), ktorý s ňou (t.j. s informáciou) bude pracovať. Informácia sa v systéme využíva na riedenie systému, resp. jeho udržanie v predpísaných medziach. Teoreticky najvšeobecnejším systémom je vesmír. Prvkami systému potom je hmota v rôznych podobách (plyn, kvapalina, pevné telesá). Identifikáciu jednotlivých prvkov - podôb hmoty - možno urobiť len na základe porovnávania a následného určenia odlišností (rozdielov). Koncept rozdielu je preto bázou, okolo ktorej je vybudovaná definícia pojmu informácie v teórii systémov: „informácia je ľubovoľný, systémom detekovateľný rozdiel.“ Pritom rozdiel je to, čo je systém schopný objektívne registrovať. Na registrovanie rozdielu systém používa detektory. Rozdiel sám o sebe nie je objektívnou realitou. Ide skôr o reláciu, presnejšie povedané o reláciu obojsmernej neidentickosti: X nie je identické s Y a zároveň Y nie je identické s X. Táto relácia sa môže meniť len vonkajším pôsobením a nie sama o sebe.

Ak sa naopak, od vemíru presunieme k systémom, fungujúcim na miroúrovni a pracujúcim s kvantami, potom relevantná definíciia pojmu „informácia“ znie”

33:

“Quantum information refers to the distinctive information processing properties of quantum systems, which arise when

33Caves, C. M. and Fuchs, C. A. (1996): Quantum Information: How Much Information in a State Vector?, in The Dilemma of Einstein, Podolsky and Rosen – 60 Years Later, edited by A. Mann and M. Revzen, Ann. Israel Phys. Soc. 12, 226–257

information is stored in or retrieved from nonorthogonal quantum states. ((pojem) kvantová informácia odkazuje na špeciálne vlastnosti (charakteristiky) kvantových systémov v oblasti spracovania informácií, ktoré sa prejavujú, ak informácia je ukladaná do alebo získavaná z neortogonálnych kvantových stavov.)

1.3.3 Informácia z pohľadu filozofie

Už sme konštatovali neukončenosť procesu hľadania odpovede na otázku „Čo to je?“ vo vzťahu k informácii. Vybrali sme preto štyri definície, vidiace informáciu „ filozofickými očami“:

1. Vlastnosť hmotnej reality byť usporiadanou a jej schopnosť usporiadávať. (Zeman Poznání a informace (1962))

Teda istá forma existencie hmoty, rovnocenná s kategóriami priestoru, času a pohybu.

2. vnímateľný obsah poznaného alebo predpokladaného obrazu skutočnost.i

3. potenciálne komunikovateľný poznatok o objektívnej realite. 4. objektívny obsah komunikácie medzi vzájomne súvisiacimi

hmotnými objektmi prejavujúci sa zmenou ich stavu. 5. potencionálne komunikovateľný poznatok o objektívnej

realite

namiesto tradičnej bodky nad „i“ zopakujeme slová filozofujúceho matematika Wienera

34:

“Information is information, not matter nor energy.”

(Informácia je informácie, nie je to ani hmota, ani energia.)

1.3.3 Informácia z pohľadu telekomunikácií a kybernetiky

Prvá časť slova telekomunikácie - „tele“- indikuje, že ide o komunikáciu na diaľku. Z toho vyplýva, že kľúčovým problémom telekomunikácií je verný a rýchly prenos informácie na väčšie vzdialenosti. Práve pre účely riešenia tohto problému vytvoril

34

Wiener N.(1049): Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and

the Machine. Paris, France: Librairie Hermann & Cie, and Cambridge, MA: MIT Press.Cambridge, MA: MIT Press. ISBN 9780262730099

Shannon svoju (štatisticko-pravdepodobnostnú) teóriu informácie, z ktorej pochádza aj nasledovná definícia

35

“(information is) That which reduces uncertainty” (informáciou je to, čo redukuje neurčitosť)

Otec kybernetiky, Wiener, definoval informáciu takto36

:

“(Information is) a name for the content of what is exchanged with the outer world as we adjust to it, and make our adjustment felt upon it.” (slovo informácia) je meno pre obsah toho, čo si vymieňame s okolitým svetom v procese prispôsobovania sa mu a pôsobenia naň tým, že sa mu prispôsobujeme.

1.3.4 Informácia z pohľadu spoločenských vied

Dalo by sa predpkladať, že v tomto kontexte bude v centre záujmu pri tvorbe definície pojmu “informácia” človek. Je to pravda iba čiastočne. Napríklad Bateson sa pokúša v jednej svojej definícii dať do súvisu ľudstvo a informáciu

37:

“That which changes us.” To, čo nás mení.

V inej už ale formuluje i oveľa komplikovanejšiu väzbu cez zavedenie konceptu zmeny:

“… what we mean by information — the elementary unit of information — is a difference which makes a difference”. Informácia, elementárna jednotka informácie je rozdiel, ktorý spôsobuje rozdiel.

35

Claude E. Shannon and W. Weaver (1949): The Mathematical Theory of

Communication. University of Illinois Press, Urbana, Ill. 36 Wiener, N. (1954). Cybernetics in History. In The human use of human beings: Cybernetics and society (pp.15-27). Boston: Houghton Mifflin, str. 16 37 Bateson,G. (1972): Steps to an Ecology of Mind. New York: Ballantine, 1972, str. 25-26.

1.3.5 Informácia z pohľadu knižnično – informačnej vedy

Predmetom výskumu v knižnično – informačnej vede je práve informácia, predovšetkým vo väzbe k procesu ľudského poznania. V tomto duchu sa nesú i definície pojmu „informácia“:

1. „(informácia je) poznatok o určitej skutočnosti, predmete alebo jave zachytený v sprístupniteľnej forme a využiteľný pri prispôsobovaní sa človeka životnému prostrediu.“

38

2. obsah procesu ľudskej komunikácie, odovzdávanie a príjem oznámení, ich prenos osobným kontaktom, zvukom, signálom a prostriedkami masovej komunikácie.

3. každý znakový prejav, ktorý má zmysel pre komunikátora a príjemcu.

4. Informací se rozumí především sdělení, komunikovatelný poznatek, který má význam pro příjemce nebo údaj usnadňující volbu mezi alternativními rozhodovacími možnostmi. Významné pro informační vědu je také pojetí informace jako psychofyziologického jevu a procesu, tedy jako součásti lidského vědomí.

39

1.3.6 Informácia v slovníkových definíciách a encyklopédiách

Doteraz uvádzané definície boli vždy ovplyvnené charakteristikami vedného odboru, v ktorom vznikli. Definície, uvádzané v slovníkoch majú tiež rovnakú „chybu krásy“ spočívajúcu v tom, že sa snažia definovať pojem „informácia“ v kontexte istého jazyka. Z toho potom vyplýva orientácia na hľadanie synoným a výpočet spôsobov (oblastí) použitia pojmu:

38 CIGÁNIK, M. (1979): Informačné systémy vo vede, technike a ekonomike. 2. vyd. Bratislava : ALFA, 1979.

CIGÁNIK, M. (1984): Informatická základňa poznatkov. In INFOS’84 : zborník zo 14. informatického seminára s medzinárodnou účasťou konaného v dňoch 9.-12. apríla 1984 na Štrbskom Plese . Bratislava : ALFA, 1984, s. 64-74.

39 Pozri Česká terminologická databáze knihovnictví a informační vědy

„Informácia: správa, údaj, poučenie; v kybernetike údaj, hodnota ap. spracúvaná strojovo.“ (KSSJ, str. 136)

Definície v encyklopédiách, na rozdiel od slovníkových, sa snažia zachytiť všetky významy daného pojmu, aj keď len vo všeobecnej rovine:

(information):

1: the communication or reception of knowledge or intelligence2 a (1): knowledge obtained from investigation, study, or instruction (2): INTELLIGENCE , NEWS (3): FACTS , DATA b: the attribute inherent in and communicated by one of two or more alternative sequences or arrangements of something (as nucleotides in DNA or binary digits in a computer program) that produce specific effects c (1): a signal or character (as in a communication system or computer) representing data (2): something (as a message, experimental data, or a picture) which justifies change in a construct (as a plan or theory) that represents physical or mental experience or another construct d: a quantitative measure of the content of information ; specifically : a numerical quantity that measures the uncertainty in the outcome of an experiment to be performed3: the act of informing against a person4: a formal accusation of a crime made by a prosecuting officer as distinguished from an indictment presented by a grand jury.

1. komunikácia alebo príjem znalosti alebo správy 2. a(1) znalosť, získaná výskumom, štúdiom alebo

poučovaním

2. a(2) správa, novina

2. a(3) fakty, dáta

2. b - atribút, schovaný v a komunikovaný jednou z dvoch alebo viacerých alternatívnych postupností alebo usporiadaní niečoho (napr. nukleotidy v DNA alebo dvojkové číslice v počítačovom programe) ktorý produkuje špecifické efekty.

2. c(1) signál alebo znak (napr. v komunikačnom systéme alebo počítači) reprezentujúci dáta

2. c(2) niečo (napr. správa, dáta o experimente, obraz) čo potvrdzuje zmenu v konštrukcii (plán, teória), ktorá

reprezentuje fyzikálnu alebo mentálnu skúsenosť inej konštrukcie

2. d – kvantitatívna miera obsahu informácie; špecificky: numerická hodnota ktorá meria neurčitosť vo výstupe experimentu, ktorý bude uskutočnený 3. akt svedectva proti osobe 4. formálne obvinenie žalobcom, líšiace sa od obvinenia pred

veľkou porotou.40

1.3.7 Závery

1. Pojmy „dáta“, „informácia“, „znalosť“, prípadne „poznatok“ sa v literatúre uvádzajú aj ako synonymá, aj ako špecifické pojmy. V tom druhom prípade sa informáciou spravidla chápe určitý stimul, ktorý vo vymedzenom kontexte má pre príjemcu zmysel, t.j. vie ho potenciálne využiť. Oproti tomu dátami sa označuje to, čo je určené na (spravidla počítačové) spracovanie; výstupom spracovania dát je práve informácia. (Bližšie sa pojmom dáta zaoberáme v samostatnej kapitole.) Praktickým využitím (aplikáciou) informácie sa získava znalosť.

2. v najvšeobecnejšom zmysle sa informáciou rozumie detekovatelná zmena stavu istého objektu.

3. informácia môže byť chápaná aj ako vlastnosť hmoty, vyjadrujúca jej varietu, tak aj za výsledok procesu poznávania, fixovaný na istom nosiči. V ekonómii sa informáciou rozumie správa/oznam/poznatok, potenciálne prinášajúca zisk/úžitok.

40

Ďalšie slovníkové a encyklopedické definície pojmu „informácia“ sú dostupné on-

line napríklad na Merriam-Webster Online. http://www.merriam-webster.com/dictionary/information (cit. 26.6. 2010)

Encyclopædia Britannica Online: http://www.britannica.com/EBchecked/topic/287834/information (cit. 26.6. 2010)

1.4 Pohľady na teóriu informácie

Tak ako nie je iba jediná správna definícia pojmu informácia tak nie je iba jediná správna teória informácie. Úmyselne sme dvakrát za sebou použili slovo správna, aby sme zdôraznili, že o tom istom koncepte môžu existovať rôzne teórie a nie vždy len jedna z nich musí byť pravdivá. V prípade teórie informácie existujú principiálne dva typy teórií:

- teórie orientované na kvantitatívny aspekt informácie, z ktorých najznámejšia je Shannonova a v ostatnom období sa veľa hovorí i o dátovej teórii informácie,

- teórie orientované na kvalitatívne stránky informácie, kde najznámejšou ešte stále je Caenap-Bar-Hillelova teória, ktorá je analógiou k spomínanej Shannonovej teórii.

Vzhľadom na limitovaný rozsah tejto publikácie sa budeme zaoberať len výkladom dvoch teórií Shannonovej a „dátovej“ od L. Floridiho.

1.4.1 Úvod do Shannonovej teórie informácie

Shannova teória rieši prenosové aspekty informácie, t.j. problém optimalizácie prenosu informácie z hľadiska rýchlosti a vernosti prenosu. Za cieľ si kladie nájsť teoretické hranice možností pri prenose informácie; ukazuje, čo je teoreticky možné, nedáva však návod na technickú realizáciu. Stavia na troch kľúčových pojmoch: informácia/entropia, optimálne kódovanie a kapacita prenosového kanála. My sa zameriame len na prvý z nich – informáciu, resp. jej náprotivok entropiu. Budeme pritom stavať na pôvodnej Shannonovej práci „Matematická teória informácie“.

1.4.1 Vlastná informácia

Pojem informácia používame v súvislosti s procesom poznávania principiálne dvoma spôsobmi:

- konkrétnym, vyjadrujúcim určitú kvalitu a - abstraktným, vyjadrujúcim množstvo.

Informáciou teda na jednej strane rozumieme obsah konkrétnej správy a na druhej strane číselnú hodnotu, vyjadrenú v jednotkách množstva informácie. Preto je výhodnejšie kvôli rozlíšeniu hovoriť o informácií a o množstve informácie. Zamyslime sa nad významom slova informácia v kvalitatívnom zmysle. Bez ťažkostí nájdeme rad synonymických slov, napr. oznam, novina, inštrukcia, ohlásenie, charakteristika atď. Z tohto výpočtu vidíme, že presné vymedzenie kvalitatívneho obsahu slova informácia je ťažké. Navyše, ako ukazujeme na inom mieste, jedna a tá istá informácia môže mať v rozličných situáciách rôznu cenu. Konečne, posudzovanie informácie zo sémantického hľadiska je výsadou ľudí a nemôžeme ju vyžadovať od strojov. Preto sa pri pokuse o objektívne posudzovanie informácie musíme zamerať nie na skúmanie jej kvalitatívnej stránky (jej zmyslu pre človeka), ale na skúmanie jej kvantitatívnej stránky, t.j. na určenie množstva informácie, obsiahnutej v danej správe.

Aby sme mohli posúdiť, aké veľké množstvo informácie obsahuje tá-ktorá správa, musíme definovať mieru množstva informácie. Zdá sa rozumné predpokladať, že množstvo informácie, obsiahnuté v správe bude tým väčšie, čím neočakávanejšia bude správa. Ďalej môžeme intuitívne očakávať, že množstvo informácie obsiahnutej v určitej správe bude rovné súčtu množstiev informácie obsiahnutých v čiastkových správach, na ktoré môžeme pôvodnú správu rozdeliť. V súlade s týmito predpokladmi budeme požadovať od miery množstva informácie nasledovné vlastnosti:

1. Množstvo informácie, obsiahnuté v správe je tým väčšie, čím neočakávanejšia je skutočnosť, ktorú správa popisuje.

2. Miera množstva informácie má mať vlastnosť aditívnosti, t.j. množstvo informácie získané zo správy S = S1 + S2 sa má rovnať súčtu množstiev informácie získaných z jednotlivých správ S1 a S2. Na základe toho môžeme mieru množstva informácie definovať vzťahom

I = - logap (1.4.1)

kde p je pravdepodobnosť výskytu určitého stavu pozorovaného objektu. Vzťah (1.4.1) definuje vlastnú informáciu, obsiahnutú v správe o stave objektu.

Príklad

Každému písmenu abecedy prislúcha určitá apriorná pravdepodobnosť vyjadrujúca frekvenciu jeho výskytu v určitej správe. Množstvo informácie, obsiahnuté v objavení sa určitého písmena v správe generovanej zdrojom informácie je podľa (1.4.1) nepriamoúmerné apriornej pravdepodobnosti jeho výskytu. Najčastejšie sa vyskytujúcim písmenom v slovenských a českých textoch je písmeno e. Jeho apriorná pravdepodobnosť výskytu bude preto najvyššia. Na druhej strane jedným z najmenej sa vyskytujúcich písmen je písmeno q, ktorého pravdepodobnosť výskytu pq bude oveľa menšia ako pravdepodobnosť pe. Odtiaľ podľa (1.4.1)dostaneme

Ie = - logape

Iq = - logapq

Ie < Iq

Množstvo vlastnej informácie Iq obsiahnuté vo výskyte písmena q v texte je teda väčšie ako množstvo vlastnej informácie Ie obsiahnuté vo výskyte písmena e v texte. Za predpokladu, že v definičnom vzťahu (1.4.1) použijeme logaritmus pri základe a = 2, ľahko ukážeme, že množstvo vlastnej informácie, vypočítané podľa tohto vzťahu je rovné počtu otázok (na ktoré možno odpovedať iba áno alebo nie), potrebných na poznanie stavu skúmaného objektu. Ak kladnú odpoveď označíme 1 a zápornú 0, môžeme merať množstvo informácie pomocou počtu 0 a 1 nevyhnutne potrebných na vyjadrenie správy. Z toho vyplýva, že:

1. Každú informáciu môžeme vyjadriť pomocou binárnej sústavy.

2. Odpoveď na otázku, ktorá môže byť zodpovedaná iba spôsobom áno – nie, kde pravdepodobnosť oboch odpovedí je rovnaká a rovná 0,5, obsahuje jednu jednotku informácie; obsah vlastnej otázky je pritom irelevantný. Inými slovami, jednotkou množstva vlastnej informácie je množstvo, ktoré sa dá vyjadriť jednou binárnou 0 alebo 1. To je dôvod, prečo jednotka množstva informácie dostala pôvodne názov „bit“.

Príklad

Uvažujme tzv. ideálny symetrický binárny prenosový kanál, ktorý umožňuje realizovať bezchybný prenos binárnych dát – obr. 1.4.

Obr. 1.4

Prenosom jedného binárneho symbolu (0 alebo 1) cez tento kanál prenesieme množstvo informácie o veľkosti 1 bit.

Z definičného vzťahu (1.4.1) vidieť, že množstvo vlastnej informácie je kategória, o ktorej má zmysel hovoriť iba v súvislosti s objektmi, ktoré nadobúdajú konečný počet stavov. Pritom platí

Pi є (0,1) i = 1,2, ..., N, N < ∞

N

Σ Pi = 1 i=1

Prípad pi = 0 by definoval objekt s nekonečným počtom stavov, prípad pi = 1 by robil výskyt i-teho stavu určitým javom, ktorý nenesie žiadnu informáciu.

Uvažujme teraz diskrétnu náhodnú veličinu x, o ktorej vieme, že prislúcha k súboru H, obsahujúcemu N prvkov a náhodnú veličinu y, prislúchajúcu k súboru J, obsahujúcemu M prvkov. Nájdime množstvo informácie obsiahnuté vo výskyte konkrétneho páru (xi yj), patriaceho do súboru všetkých možných párov (xy), za predpokladu, že všetky prvky majú rovnakú apriornú pravdepodobnosť výskytu. Je zrejmé, že súbor všetkých možných párov (x,y) má M.N prvkov. Potom, podľa (1.4.1) bude vo výskyte konkrétneho páru (xi yj) obsiahnuté množstvo informácie o veľkosti

I = - log2 (1/M.N) = log2 M.N

Na druhej strane môžeme zvlášť vypočítať množstvá informácie prislúchajúce výskytu prvkov xi a yj. Podľa (1.4.1) tieto množstvá budú log2N, resp. log2M. Celkové množstvo informácie, vypočítané týmto spôsobom bude (log2N + log2M). Toto množstvo je identické s množstvom vypočítaným predtým, pretože platí

log2 M.N = log2N + log2M (1.4.2)

Vzťah (1.4.2) je nazývaný zákonom aditívnosti informácie.

Doteraz sme predpokladali, že všetky prvky z uvažovaného súboru majú rovnakú pravdepodobnosť výskytu. Predpokladajme teraz, že jednotlivým prvkom súboru prislúchajú rôzne pravdepodobnosti výskytu p1, p2, ..., pN , kde N je konečné číslo. Pozorovaním súboru získame množstvo informácie o veľkosti

I = - (p1log2p1 + p2log2p2 + ... + pNlog2pN) (1.4.3)

Vzťah (1.4.3) je známy ako Shannonova formula a prakticky určuje priemerné množstvo informácie, obsiahnuté vo výskyte jedného prvku z uvažovaného súboru. Inými slovami, ak vyjadríme každý z prvkov súboru určitou (jednoznačnou) kombináciou binárnych 0 a 1, potom I určuje s pravdepodobnosťou ľubovoľne blízkou jednej minimálny počet bitov potrebných na jednoznačné priradenie binárnych kombinácií súboru. V prípade p1 = p2 = ... = pN = 1/N, zjednoduší sa vzťah (1.4.3) do tvaru

I = log2N (1.4.4)

čo je tzv. Hartleyova formula.

1.4.2 Entropia zdroja informácie

Podobne ako sme definovali množstvo informácie získané poznaním stavu objektu, môžeme definovať i mieru neurčitosti, ktorá prislúcha objektu pred presným určením jeho stavu. Neurčitosť objektu bude zrejme závisieť od počtu možných stavov, v ktorých sa objekt môže nachádzať a od pravdepodobnosti výskytu týchto stavov. Ak budeme opäť uvažovať konečný počet možných stavov objektu, bude apriórna neurčitosť objektu vyjadrená vzťahom

n

HX = - Σ pilog2 pi (1.4.5) i=1

kde n je počet stavov systému a pi je pravdepodobnosť výskytu i-tého stavu. Hodnotu H vypočítanú podľa vzťahu (1.4.5) nazývame entropiou systému. Z porovnania vzťahov (1.4.3) a (1.4.5) vidieť, že platí I = HX. To znamená, že množstvo informácie, získané z úplného objasnenia stavu objektu sa číselne rovná entropii tohto objektu pred začatím pozorovania.

Vzťah (1.4.5) nie je známy iba z teórie informácie. Naopak, Boltzman už dávno pred Shannonom ukázal, že ak plyn obsahuje veľký počet molekúl a pravdepodobnosti možných polôh molekúl sú p1, p2, ... pN, potom entropia skúmaného systému je

H = c. (p1log2 1 + p2log2

1 + ...)

p1 p2

kde c je konštanta. Entropia fyzikálneho systému je mierou jeho neusporiadanosti. Môžeme ju tiež chápať ako veličinu, charakterizujúcu neurčitosť polohy molekúl v danom systéme.

Vidíme, že neurčitosť nie je nič iné, ako nedostatok informácií o stave systému. Z toho vyplýva, že získavaním informácií dochádza k poklesu neurčitosti. V ľubovoľnom okamžiku je súčet existujúcej neurčitosti a informácie o stave objektu konštantný. Shannonova formula (vzťah 1.4.3) môže teda byť interpretovaná nasledovne: Ak náhodná veličina X nadobúda hodnoty x1, x2, ... xN s pravdepodobnosťami p1, p2, ... pN, potom entropia veličiny X bude

N

HX = - Σ pilog2 pi

i=1

HX nezávisí od hodnôt náhodnej premennej X (t.j. od xi), ale len od pravdepodobností pi , s ktorými tieto hodnoty nadobúda.

Príklad

Ak budeme za skúmaný objekt považovať zdroj informácie, ktorý vytvára správy náhodnou kombináciou konečného počtu prvkov x i abecedy zdroja, bude entropia zdroja informácie HX rovná priemernému množstvu informácie iX , pripadajúcemu na jeden prvok správy. Pomocou vzťahov (1.4.3) a (1.4.5) môžeme teda vypočítať priemerné množstvo informácie, obsiahnuté v jednom prvku správy na výstupe zdroja informácie.

Doteraz sme vždy predpokladali, že skúmaný systém sa nachádza v jednom z konečného počtu možných stavov. Takýto systém nazývame diskrétnym systémom. Rovnako však môžeme predpokladať i existenciu spojitého systému s nekonečným počtom možných stavov. Príkladom takéhoto systému je spojitý zdroj informácie – napríklad mikrofón, analógová kamera a pod. Signál na výstupe spojitého zdroja informácie bude teoreticky spojitý – obr. 1.4.3, prakticky ho však dokážeme merať iba s konečnou presnosťou Δx. Interval hodnôt spojitej veličiny x preto môžeme rozdeliť na diferenciálne úseky o veľkosti Δx. V hraničnom prípade bude Δx → 0. Potom namiesto pravdepodobnosti výskytu konkrétnej hodnoty x i musíme uvažovať hustotu rozdelenia pravdepodobnosti p(x). Pravdepodobnosť výskytu veličiny x v intervale hodnôt <xi, xi, ... Δx> bude p(x).Δx. Po dosadení tejto pravdepodobnosti do vzťahu

(1.4.5) dostaneme v limite pre Δx → 0 vzťah pre výpočet entropie spojitého systému

41

Obr. 1.4.3: Spojitý zdroj informácie

N

HX = - lim Σ p(xi). Δx.log(p/xi/. Δx) (1.4.6)

Δx→0 i=- N

Po úprave dostaneme

N N

HX = - lim Σ p(xi) (log p/xi/). Δx – lim Σ p/xi/(log Δx) . Δx

Δx→0 i=- N Δx→0 i=- N

Odkiaľ dostaneme pre entropiu spojitého zdroja

∞

HX = - ∫ p(x). log p(x).dx + lim log --1

(1.4.7) -

∞ Δx→0 Δx

kde sme využili platnosť vzťahu

41 Kroutl, F., Krbaťa,M. a Konvit,M.( 1981): Teorie a logika sdělovacích ptenosů, NADAS

t ti

Δx

xi

x/t/

N

Σ p(xi). Δx = 1

i=- N

Vidíme, že vzťah pre výpočet entropie spojitého zdroja má dve časti. Prvý člen v tomto vzťahu predstavuje tzv. diferenciálnu entropiu.

∞

HX = - ∫ p(x). log p(x).dx (1.4.8) -

∞

Druhý člen je reprezentovaný výrazom

HX = lim log 1

(1.4.9) Δx→0 Δx

ktorý, ako vidieť z (1.4.9) nadobúda pre Δx → 0 nekonečne veľkú hodnotu. Z toho vyplýva, že entropia spojitého systému je nekonečne veľká. V praxi obvykle tento druhý člen neuvažujeme, pretože sa jeho pôsobenie v skutočnosti vytráca v dôsledku neustále vznikajúcich rozdielov entropie, spôsobovaných pôsobením porúch.

Podobne zo vzťahu (1.4.7) vidíme, že hodnota entropie spojitého zdroja informácie závisí od rozdelenia hustoty pravdepodobnosti p(x). Bude preto dôležité zistiť, pre aké rozdelenie p(x) nadobúda entropia HX maximálnu hodnotu. Túto úlohu môžeme matematicky formulovať nasledovne

∞

max{HX} = max {- ∫ p(x). log p(x).dx- -

∞

po dodržaní podmienky

∞

∫ p(x). dx = 1 -

∞

Riešením je rozdelenie

p(x) = 2A-log(e)

t.j. rovnomerné rozdelenie p(x) = konšt. Ak si zavedieme ďalšie ohraničenie, spočívajúce v predpoklade, že spojitý zdroj informácie môže na svojom výstupe produkovať signály s maximálnou amplitúdou ±^x , môžeme vypočítať hodnotu konštanty A riešením rovnice

^x ^x

∫ p(x).dx = ∫ 2A-log(e)

.dx = 1

^x ^x

Odtiaľ

A = log(e) – log (2^x)

takže pre rozdelenie p(x) môžeme konečne napísať:

p(x) = 1

2^x

Teda za predpokladu, že spojitý zdroj informácie je schopný na svojom výstupe produkovať iba amplitúdovo obmedzený signál (čo odpovedá realite), bude entropia zdroja maximálna v tom prípade, keď sa všetky prvky abecedy zdroja budú na výstupe objavovať s rovnakou hustotou pravdepodobnosti.

Obr. 1.5: Priebeh funkcie –p.log2 p,

1.4.2.1 Vlastnosti entropie

Entropia určuje množstvo neurčitosti, neočakávanosti, alebo informácie obsiahnuté v určitej správe, alebo výsledku experimentu. Naším cieľom je dosiahnuť maximálnu entropiu. Preto treba skúmať entropiu samú o sebe a zisťovať jej vlastnosti. Na obr. 1.5 je znázornený priebeh funkcie p.log 1/p

.

Z obrázku i z rovnice d (p. log2

1 ) = log2

1 – log2 e

dp p p

vyplýva, že v bode p = 0 má táto krivka vertikálnu dotyčnicu a maximálnu hodnotu nadobúda pre p = 1/e.

0 0,5

H/p/

H/p/

Príklad

Nájdime priebeh krivky entropie diskrétneho systému, ktorý sa môže nachádzať v jednom z dvoch stavov s pravdepodobnosťami p a 1-p.

Riešenie:

Aplikáciou vzťahu (1.4.2) dostaneme

H2(p) = p.log2 1

+ (1 – p) . log2 1

p

1-p

Priebeh funkcie H3(p) má v bodoch p = 0 a p = 1 vertikálnu dotyčnicu. V prípade p = 1-p je hodnota entropie systému rovná informácií, obsiahnutej v správe o stave systému.

Ukázali sme, že minimálnu hodnotu nadobúda entropia systému v prípade, že pravdepodobnosť niektorého z jeho stavov je pi = 1. Nájdime teraz pre aké rozdelenie pravdepodobností nadobúda entropia maximálnu hodnotu. Podľa (1.4.5) platí

HX = - Σ pi . log2 pi , pri Σ pi = 1 i i

Túto rovnicu upravíme do tvaru

N N N

HX – log2 N = - Σ pi . log2 pi – log2 N Σ pi = log2e Σ pi . loge 1

i=1 i=1 i=1

Np

i

Analýzou priebehu krivky y = logex sa dá dokázať, že platí:

log2 x ≤ x – 1 (1.4.10)

pričom rovnosť platí pre x = 1. Použijúc vzťah (1.4.10) dostaneme

N N N

HX – log2 N ≤ log2e Σ pi ( 1 – 1) ≤ log2 (Σ

1 - Σ

1 pi) ≤ log2e (1-1) = 0

i=1 Npi i=1 N i=1

Odtiaľ dostaneme

HX ≤ log2 N (1.4.11)

Dá sa už jednoducho ukázať, že rovnosť vo vzťahu (1.4.11) platí iba pre pi = 1/N. Inými slovami: Systém má maximálnu entropiu vtedy, keď sú pravdepodobnosti výskytu jeho stavov rovnaké. Ďalšou dôležitou vlastnosťou entropie je jej aditívnosť: Ak sa niekoľko nezávislých systémov zlúči do jedného, ich entropie sa spočítajú.

Dôkaz:

Nech systém ,X- nadobúda stavy ,x1, x2, ..., xN} s pravdepodobnosťami ,p1, p2, ..., pN} a systém ,Y- nadobúda stavy {y1, y2, ..., yM} s pravdepodobnosťami ,py1, py2, ..., pyM-. Nový systém ,XY- bude mať N z M rôznych stavov. Označme pij pravdepodobnosť, že systém ,XY- bude práve v stave {xi, yj}

pij = P {X = xi, Y = yj}

Podľa definičného vzťahu (1.4.5) je entropia daná strednou hodnotou

HXY = E [- log2 P(X, Y)] (1.4.12)

kde E je symbol strednej hodnoty, P(X,Y) je pravdepodobnosť výskytu určitého stavu systému. Pre nezávislé systémy ,X-, ,Y- platí

P(X, Y) = P(X) . P(Y)

Odtiaľ

log2 P(X, Y) = log2 P(X) + log2 P(Y)

Dosadením do vzťahu (1.4.12) dostaneme

HXY = E [- log2 P(X) - log2 P(Y)]

čo môžeme prepísať do tvaru

HXY = HX + HY

Vyššie uvedený vzťah môžeme zovšeobecniť pre ľubovoľný počet nezávislých systémov

N

HX1X2X3 ... XN = Σ HXk (1.4.13) k=1

Vzťah (1.4.13) predstavuje zovšeobecnený zákon aditívnosti informácie.

1.4.2.2 Podmienená entropia a vzájomná informácia

V predchádzajúcej časti sme odvodili zákon aditívnosti informácie pre nezávislé systémy. V prípade, že zlučované systémy sú závislé, musíme pri výpočte entropie nového zdroja vyjsť z podmienených pravdepodobností P(yj/xi), vyjadrujúcich pravdepodobnosť, že systém Y sa nachádza v stave yj za podmienky, že systém X je v stave xi

P(yj/xi) = P(Y) = yj/X = xi)

Nech B je ľubovoľný jav s kladnou pravdepodobnosťou výskytu, X je náhodná premenná nadobúdajúca x1, x2, ..., xN možných hodnôt a Ak je jav, že Xk nadobudne hodnotu xk, k = 1, 2, ..., N. Podmienená entropia premennej X za podmienky výskytu javu B je daná vzťahom

HX/B = Σ P(Ak/B) . log2 1

(1.4.14) k P(A

k/B)

kde P(Ak/B) je podmienená pravdepodobnosť výskytu javu Ak za podmienky, že sa vyskytne jav B. Pre pravdepodobnosť P(Ak/B) platí P(A

kB)

P(Ak/B) = ___________

P(B)

Kde P(AkB) je pravdepodobnosť súčasného výskytu javov Ak a B.

Uvažujme teraz inú náhodnú premennú Y, ktorá môže nadobúdať hodnoty y1, y2, ..., yM. Označme ďalej Bj jav Y = yj, j = 1, 2,

..., M. Podmienená entropia premennej X vzhľadom na premennú Y je definovaná ako stredná hodnota HX/Bj a označujeme ju

HX/Y = Σ P(Bj) . HX/Bj = Σ Σ P(Ak/Bj) . log2 P(B

j)

(1.4.15) j k j P(A

kB

j)

Preskúmajme teraz do akej miery pozorovania náhodnej premennej Y zmenšuje neurčitosť prislúchajúcu náhodnej premennej X. Nech IXY je množstvo informácie, ktoré získame o X pozorovaním Y. Podľa definície platí

IXY = HX - HX/Y

IXY = Σ P(Ak) . log2 1

- Σ Σ P(Ak/Bj) . log2 P(B

j)

k P(Ak

) k j P(Ak

Bj)

Pretože P(Ak/Bj) = P(Ak), (toto tvrdenie vyplýva zo skutočnosti, že javy Ak B1 ..., AkBN sa vzájomne vylučujú, takže ak nastane Ak , môže nastať jedine jeden jav AkBj), môžeme vyššie uvedený vzťah prepísať do tvaru

IX/Y = Σ Σ P(Ak/Bj) . log2 P(A

kB

j)

(1.4.16)

k

j P(Ak

). P( B j)

Na základe analýzy vzťahu (1.4.16) môžeme vysloviť nasledovné tvrdenia o vzájomnej informácií IX/Y:

1. IX/Y je vždy nezáporná a je rovná nule iba vtedy, ak X a Y sú nezávislé. V posledne uvedenom prípade pozorovaním Y nezískame žiadnu informáciu o X. Naopak, ak X určitým spôsobom závisí od Y, potom pozorovaním Y získame určité množstvo informácie o X.

2. Platí IX/Y ≤ HX, pričom znamienko rovnosti platí iba v prípade X = f(Y), t.j. v prípade, kedy hodnota Y jednoznačne určuje hodnotu X. V prípade existencie funkčnej závislosti medzi X a Y môžeme pozorovaním Y získať úplnú informáciu o X. Toto platí zvlášť v prípade, keď X = Y.

3. Platí IXY = IYX. To znamená, že pozorovaním Y získame o X rovnaké množstvo informácie, ako získame pozorovaním X o Y. Z rovnosti IXY = IYX vyplýva, že v prípade, keď skúmame dve nejakým spôsobom závislé náhodné veličiny nemôžeme pomocou teórie informácie určiť, ktorá z nich je príčinou a ktorá následkom. Jediné čo vieme určiť je miera ich vzájomnej závislosti.

Význam pojmu relatívna informácia môžeme vysvetliť i nasledovným spôsobom:

Priraďme ku každému možnému stavu systému číslo N(A), ktoré vyjadruje neočakávanosť výskytu stavu A. Predpokladáme pritom, že N(A) má nasledovné vlastnosti:

1. N(A) závisí iba od pravdepodobnosti výskytu stavu A, t.j.

N(A) = f P(A), kde f P(A) je monotónne klesajúcou funkciou. Z toho vyplýva, že danému stavu prislúcha tým väčšia neočakávanosť, čím menšia je pravdepodobnosť jeho výskytu.

2. Ak sú stavy A a B vzájomne nezávislé, potom neočakávanosť ich súčasného výskytu je rovná súčtu ich individuálnych neočakávaností, t.j. N(AB) = N(A) + N(B)

3. Za jednotku neočakávanosti zvolíme neočakávanosť stavu, ktorého pravdepodobnosť výskytu je 0,5, t.j. f(0,5) = 1

Vyššie uvedené tri predpoklady sú splnené len v prípade, ak platí

N(A) = log2 1

(1.4.16) P(A)

Pričom (1.4.16) definuje neočakávanosť vzniku stavu A.

Koncept neočakávanosti môžeme využiť i na určenie entropie. Ak náhodná premenná X nadobúda hodnoty x1, x2, ..., xN s pravdepodobnosťou p1, p2, ..., pN a Ak označuje skutočnosť, že X nadobudla hodnotu xk, k = 1, 2, ..., N, potom neočakávanosť javu Ak je log2 1/pk. Odtiaľ pre entropiu platí

HX = p1. log2 1

+ ... + pN. log2 1

(1.4.5) p

1 p

N

čo je opäť Shannonova formula (1.4.5), ktorú sme predtým odvodili iným spôsobom. Entropia je teda zároveň i strednou hodnotou neočakávanosti, prislúchajúcej určitému systému.

Ukážme ešte, ako môžeme pomocou neočakávanosti vyjadriť relatívnu informáciu. Označme preto A, B dva ľubovoľné javy, vzťahujúce sa k určitému systému. Za predpokladu, že medzi javmi existuje závislosť, zmení výskyt javu B neočakávanosť výskytu javu A z pôvodnej hodnoty N(A) = log2 1(P/A) na hodnotu

N (AB) = log2 1

- log2 1

= log2 P(A/B)

P(A) P(A/B) P(A)

N(AB) = log2 P(AB)

P(A). P(B)

kde sme využili skutočnosť, že pre podmienenú pravdepodobnosť P(A/B) platí

P(A/B) = P(AB)/(P/B).

Neočakávanosť N(AB) bude kladná, ak P(AB) > P(A).P(B), záporná, ak P(AB) < P(A).P(B) a rovná nule, ak P(AB) = P(A).P(B), t.j. – ak sú A a B nezávislé.

Uvažujme opäť náhodné premenné X a Y, ktoré môžu nadobúdať hodnoty x1, ..., xN s pravdepodobnosťami p1, ..., pN, respektíve hodnoty y1, ..., yM s pravdepodobnosťami py1, ..., pyM. Nech Ak je jav, pri ktorom X = xk a Bj je jav, pri ktorom Y = yj. Chceme vypočítať, o koľko sa v priemere zmení neočakávanosť prislúchajúca X v dôsledku pozorovania Y. Inými slovami, chceme vypočítať strednú hodnotu veličiny N(AkBj), pre ktorú platí

N M N M

Σ Σ P(AkBj).N(AkBj) = Σ Σ P(AkBj). log2 P(A

kB

j) = IXY

k=1 j=1 k=1 j=1 P(A

k). P(B

j)

Dospeli sme k záveru, že relatívnu informáciu IXY môžeme tiež definovať ako strednú zmenu neočakávanosti, prislúchajúcu premennej X, spôsobenú pozorovaním premennej Y. Môžeme teda vysloviť tvrdenie, že pokles neurčitosti u danej náhodnej premennej X, spôsobený pozorovaním premennej Y je rovný strednej zmene neočakávanosti u premennej X, vyplývajúcej z pozorovania Y.

Čo sa týka vysvetlenia významu slov neurčitosť a neočakávanosť, môžeme povedať nasledovné: náhodnému javu prislúcha neočakávanosť jeho výskytu, zatiaľ čo u náhodnej premennej hovoríme o neurčitosti nadobudnutia určitej hodnoty. Rozdiel medzi neočakávanosťou a neurčitosťou najlepšie ukážeme, keď budeme uvažovať ľubovoľný náhodný jav A spolu s náhodnou premennou w, ktorej hodnoty závisia len od toho, či sa jav A vyskytol a w = 0 v opačnom prípade. Náhodná premenná w je indikátorom výskytu javu A. Nech je pravdepodobnosť výskytu javu A rovná P(A) = p. Neočakávanosť javu A je N(A) = log2 (1/p). Neurčitosť prislúchajúca indikátoru w je H = p.log2 (1/p) + (1 – p). log2 [1/(1 - p)] – obr. 1.6. Z obrázku vidíme, že N(A) = H iba pre dve hodnoty p:

pri p = 0,5 je N(A) = H = 1,

pri p = 1 je N(A) = H = 0.

Pre p → 0 sa neurčitosť H blíži k nule, zatiaľ čo neočakávanosť rastie nad všetky medze. Vzájomný vzťah neurčitosti a neočakávanosti môžeme vyjadriť zápisom

H = p. NA(p) + (1-p). NA(1-p)

Neurčitosť podľa tohto zápisu nie je nič iné ako vážený priemer neočakávaností javov A a ¯A. Neurčitosť je maximálna pre p = 0,5, zatiaľ čo neočakávanosť neustále rastie s poklesom p. Zmena neočakávanosti sa na zmene neurčitosti prejaví nasledovným spôsobom:

Pozorovaním náhodnej premennej Y bude neurčitosť (entropia) prislúchajúca náhodnej premennej X vždy klesať, alebo zostane bez zmeny (ak sú X a Y nezávislé).

Obr. 1.6

Tvary kriviek neurčitosti a neočakávanosti

Pozorovaním určitého javu môže neočakávanosť iného javu rásť, klesať, alebo zostávať bez zmeny.

Pokles neurčitosti môžeme vždy interpretovať ako informáciu. Zmena neočakávanosti nepredstavuje priamo informáciu. Ako informáciu môžeme interpretovať iba strednú hodnotu zmeny neočakávanosti. Ďalší rozdiel medzi neurčitosťou a neočakávanosťou je ten, že zatiaľ čo pokles neurčitosti môžeme vyjadrovať v jednotkách množstva informácie, neočakávanosť je bezrozmerným číslom.

Z toho, čo už doteraz vieme o entropii a vzájomnej informácií, môžeme urobiť nasledovné uzávery:

1. Ukázali sme, že platí

IXY = HX + HY – HXY (1.4.18)

0 0,5

H/p/

N/A/ N/A/ = log2 1

p

H/p/

p,A

Zo vzťahu (1.4.18) a zo skutočnosti, že vzájomná informácia nemôže byť záporná vyplýva, že ak X a Y sú náhodné premenné, potom

2. HXY ≤ HX + HY

kde rovnosť platí iba v prípade, že X a Y sú nezávislé. Dosadením za Hxy od (1.4.18) dostaneme

HXY = HX + HY - IXY = HY + HY/X (1.4.18b)

Podľa predchádzajúceho vzťahu môžeme vypočítať entropiu Hxy sčítaním entropií Hx a Hy a odpočítaním od tohto súčtu informácie, ktorá je v ňom obsiahnutá dvakrát.

1.4.2.3 Informačná vzdialenosť

Uvažujme pravdepodobnostné rozdelenie P = ,p1, p2, ..., pN } Q = q1, q2, ..., qN, kde pi, qi sú pravdepodobnosti, pre ktoré platí

N M

Σ pi = Σ qi = 1 i=1 i=1

Informačná vzdialenosť rozdelenia P od rozdelenia Q je definovaná vzťahom

D(P,Q) = Σ pi. log2 p

i (1.4.19)

i=1 q

i

Z konvexnosti funkcie log2 1/x vyplýva, že vzdialenosť D(P,Q) je vždy nezáporná a rovná nule iba pre P = Q. Vzťah (1.4.19) môžeme prepísať do tvaru

D(P,Q) = Σ (pi. /log2 1

- log2 1

) i q

i p

i

Vysvetlenie významu pojmu informačná vzdialenosť vyplynie z nasledovnej úvahy: Predpokladajme, že rozdelenie Q je tvorené pravdepodobnosťami qi = P(Ai) výskytu vzájomne sa vylučujúcich javov Ai, ktoré reprezentujú výsledky určitého

experimentu. Rozdelenie P je tvorené pravdepodobnosťami výskytu tých istých javov v tom istom experimente, ale za iných podmienok. Potom log21/qi - log2 1/pi vyjadruje zmenu neočakávanosti javu Ai spôsobenú zmenou podmienok experimentu. Vzdialenosť D(P,Q) je vlastne strednou hodnotou tejto zmeny.

Pokúsme sa teraz vyjadriť pomocou informačnej vzdialenosti entropiu a vzájomnú informáciu. Predpokladajme, že rozdelenie P je rozdelením náhodnej premennej X, ktorá nadobúda diskrétne hodnoty xi s pravdepodobnosťami pi. O rozdelení Q predpokladáme, že je rovnomerné s N prvkami, t.j.

Q = 1, 1

, ..., 1

.

N N

N

Potom platí

Hx = log2 N – D(P,Q) (1.4.20)

Tým sme ukázali závislosť medzi entropiou Hx a informačnou vzdialenosťou D(P,Q).

Uvažujme teraz dve náhodné premenné X a Y, ktoré môže nadobúdať hodnoty xi, i= 1, ..., N a yi, i= 1, ..., M s pravdepodobnosťami pxi = P(Ai), resp. pyi = P(Bi), kde Ai označuje jav X = xi a Bi označuje jav Y = yi. Označme R = P(AkBj) diskrétne rozdelenie náhodných premenných X a Y a PzQ pravdepodobnostné rozdelenie {P(Ak) P(Bj)- náhodných premenných X1 a Y1. Rozdelenie X1 je totožné s rozdelením X a rozdelenie Y1 je totožné s rozdelením Y, avšak premenné X1 a Y1 sú vzájomne nezávislé, zatiaľ, čo X a Y môžu byť i závislé. S použitím vyššiu zavedeného označovania môžeme vzájomnú informáciu vyjadriť v tvare

IXY = D(R, PzQ) (1.4.21)

Vzájomná informácia je teda rovná informačnej vzdialenosti rozdelenia R od rozdelenia PzQ.

1.4.2.4 Zákon zachovania informácie

V kapitole 1.4.2.3 sme bez dôkazu uviedli tvrdenie

IXY = HX + HY - HXY

Pretože z tohto tvrdenia vyplývajú pre nás dôležité závery, začneme jeho dôkazom. Tvrdenie dokážeme dosadením do definičného vzťahu

IXY = Σ Σ P(AkBj). log2 P(A

kB

j)

= k j P(A

k).P(B

j)

= Σ Σ P(AkBj). log2 P(A B) - log2 P(Ak) - log2 P(Bj)

k j

= HX + HY - HXY ≥ 0

Použijúc vzťah (1.4.18), podľa ktorého platí

HXY = HX + HY/X = HY + HX/Y

dostaneme

IXY = HX - HX/Y = HY - HY/X ≥ 0 (1.4.22)

Vzťah (1.4.22) môžeme kvôli názornosti prepísať do tvaru

HX + HY/X = HY + HX/Y

Fyzikálna interpretácia tohto vzťahu je nasledovná:

HX predstavuje entropiu zdroja informácie, HY/X predstavuje pôsobenie prenosového prostredia na prenášanú informáciu, HX/Y

vyjadruje vplyv aditívneho šumu na prenášanú informáciu a HY je entropia na výstupe prenosového kanála. Ak budeme namiesto neurčitosti hovoriť o informácií, môžeme na základe predchádzajúceho vysloviť nasledovné tvrdenie:

Množstvo informácie, ktoré vystupuje do prenosového kanála je rovné množstvu informácie, ktoré z kanála vystupuje. Toto tvrdenie je známe ako zákon o zachovaní informácie. Musíme si však uvedomiť, že pojem informácia je tu použitý v abstraktnom zmysle a nerozlišuje medzi užitočnou a parazitnou informáciou (šumom).

1.4.3 Matematický model zdroja informácie

Zdroj informácie môže mať najrôznejšiu podobu. Môže ním byť napr. kniha, svadobné oznámenie, telefónny účet, ale i gramofónová platňa, obraz, tanec, matematický výraz a pod. Z hľadiska teórie informácie chápeme zdroj informácie ako generátor, ktorý generuje správy náhodným výberom (z pohľadu príjemcu správy) a skladaním prvkov abecedy zdroja, ktorá mu je implicitne priradená. Prvky abecedy zdroja vytvárajú množinu ,X- s konečným, alebo nekonečným počtom prvkov. Podľa toho rozlišujeme diskrétne a spojité zdroje. Ako vidieť i z predchádzajúcich častí v teórii informácie pracujeme väčšinou s diskrétnymi zdrojmi, ktoré majú z hľadiska prenosu informácie oproti spojitým zdrojom dve výhody:

- správy nimi generované sú odolnejšie voči pôsobeniu šumu,

- pri tvorbe, prenose a spracovaní diskrétnych správ môžeme využiť počítače, čo je pri súčasnom stave technológie ekonomicky výhodné.

Každému z prvkov xi abecedy diskrétneho zdroja prislúcha apriorna pravdepodobnosť pxi, vyjadrujúca frekvenciu výskytu prvku xi v správach, generovaných zdrojom. Úplný súbor pravdepodobností {pxi- potom predstavuje matematický model zdroja informácie.

Vyššie uvedené tvrdenie platí pre tzv. nezávislý zdroj. Nezávislým zdrojom rozumieme zdroj, u ktorého je pravdepodobnosť pxi výskytu určitého prvku abecedy zdroja na výstupe zdroja nezávislá od toho, aké prvky ho v správe predchádzali, ani to toho, aké prvky budú v správe nasledovať za ním. Ak tento predpoklad nie je splnený, hovoríme o zdroji s medziprvkovou závislosťou. Modelom takéhoto zdroja je sústava podmienených pravdepodobností typu pxi/pxj, pxk, ... pxq, pričom počet prvkov uvedených v podmienke určuje dĺžku závislosti. Všeobecne, ak dĺžka závislosti je j prvkov, hovoríme o zdroji informácie j-tého rádu. Takýto zdroj produkuje na svojom výstupe náhodný proces, ktorý má charakter markovského procesu j-tého

stupňa. Za predpokladu, že abeceda zdroja obsahuje N prvkov, bude môcť markovský proces nadobúdať N

j rôznych stavov.

Príklad

Klasickým príkladom závislého zdroja je zdroj, produkujúci písaný text. Uvažujme jednoduchý zdroj s pamäťou 1. rádu, ktorého abeceda obsahuje tri prvky: a, b, c. Nech je pravdepodobnosť toho, že za písmenom a nasleduje ľubovoľné písmeno rovná 1/3. Pravdepodobnosť, že za b pôjde opäť b nech je ½ a pravdepodobnosť, že za b pôjde a alebo c nech je ¼. Konečne nech pravdepodobnosť, že za c bude opäť c je ½ a pravdepodobnosť, že za c pôjde a alebo b nech je ¼. Máme teda

p(a/a) = 1/3 p(b/a) = 1/3 p(c/a) = 1/3

p(a/b) = 1/4 p(b/b) = 1/2 p(c/b) = 1/4

p(a/c) = 1/4 p(b/c) = 1/4 p(c/c) = 1/2.

Zodpovedajúci markovský proces môžeme znázorniť grafom prechodov, alebo ho popísať maticou prechodov – obr. 1.7.

a b c

a 1/3 1/3 1/3

b 1/4 1/2 1/4

c 1/4 1/4 1/4

Obr. 1.7: Popis Markovského procesu: maticou prechodov

Zdroj informácie môžeme vidieť i inými očami – budeme si všímať, do akej miery je informácia, resp. správa nim generovaná už príjemcovi známa. Správu nesúcu informáciu, možno rozdeliť z dvoch hľadísk vždy na dve časti– obr. 1.8. Relevantnou časťou

správy nazývame tú časť správy, ktorá je podstatná pre vyjadrenie informácie v nej obsiahnutej. Irelevantná časť správy obsahuje okrajové údaje, dokresľujúce informáciu. Z iného hľadiska môžeme správu rozdeliť na redundantnú a neredundantnú časť. Redundantná časť predstavuje známu, nadbytočnú časť správy, ktorá príjemcovi neprinesie nové poznatky. Neredundantná časť predstavuje neznámu časť správy, prinášajúcu nové poznatky pre príjemcu. Pri prenose správy k príjemcovi teoreticky stačí prenášať jej relevantnú neredundantnú časť – obr. 1.4.7b. Ostatné časti správy sa pred prenosom snažíme pritlačiť. Potlačenie (redukcia) irelevantnej časti správy je nevratný proces. Povolená miera potlačenia irelevantnej časti správy preto do značnej miery závisí od vlastností (schopností) príjemcu správy. Potlačenie redundantnej časti správy je vratný proces, ktorý nespôsobuje stratu informácie.

Obr. 1.8: Delenie správy

Irelevanciu v správe môžeme znížiť nasledovnými spôsobmi:

1. Výberom parametrov vytvárania, prenosu a vyhodnocovania správ podľa charakteristík príjemcu.

2. Výberom parametrov vytvárania, prenosu a vyhodnocovania správ podľa predpokladaného účelu a využitia správ

3. Statickou, prípadne dynamickou adaptáciou parametrov s využitím vzájomných väzieb medzi kvalitatívnymi charakteristikami príjemcu.

Ešte iný pohľad na zdroj informácie získame, ak ho budeme klasifikovať podľa toho, či informácia, ktorú produkuje má pevne predpísanú štruktúru alebo nie. Štrukturovaná informácia je informácia, ktorej zmysel je jednoznačný a explicitne vyjadrený štruktúrou alebo formátom dát. Príkladom takejto informácie je zápis metadát o dokumente, vytvorený podľa štandardu MARC 21. Neštrukturovaná informácia je informácia, ktorej zmysel je iba voľne viazaný s jej formou a preto si vyžaduje interpretáciu, ktorá bližšie tento zmysel vymedzí. Príkladom je dokument, vytvorený v prirodzenom jazyku bez ohľadu na to, či ide o reč, audio, nepohyblivý obraz, video, resp. inú formu vyjadrenia informácie.

1.4.4 Dátová teória informácie

V ére súťaženia človeka s počítačom sa popri slove informácia čoraz častejšie objavuje slovo dáta. A to ako v pozícii podriadenej kvality (interpretáciou dát vzniká informácia) tak i kvality rovnocennej, t.j. ako synonymum – počítač raz spracováva dáta, inokedy informácie, množstvo novovzniknutých informácií vyjadrujeme v bitoch, t.j. vlastne meriame objem dát, atď. Dátová teória informácie je postavená na hypotéze, že bez dát niet informácie. Samotné spojenie „dátová teória informácie“ nie je najkorektnejšie, ale zaviedli sme ho ako analógiu k Shannonovej „Štatistickej teórii informácie“, aby sme zvýraznili odlišný koncept, na ktorom je táto teória vybudovaná.

Pri tvorbe akejkoľvek teórie informácie je rozhodujúce, aký zmysel priradíme pojmu informácia. Pripomeňme si, že Wiener už v päťdesiatych rokoch 20. storočia slovami sformuloval to, čo bolo každému intuitívne jasné: „Informácia nie je ani hmota, ani energia“. Ak vylúčime hmotu a energiu, potom nám ostávajú principiálne len dve možnosti:

1. postaviť informáciu na roveň hmote a energii, t.j. urobiť z nej hmote a energii rovnocennú substanciu (základnú filozofickú kategóriu) a ďalej ju už nedefinovať,

2. definovať pojem „informácia“ v novom kontexte.

Štatistická teória informácie bola vybudovaná v kontexte tele-komunikácie a rieši otázky optimálneho prenosu signálov. V prípade dátovej teórie informácie je kontextom sémantický zmysel prijatého signálu. Jej východiskovým bodom je už nami diskutovaná téza, sformulovaná Batesonom

42: „V skutočnosti, to čo

rozumieme pod pojmom informácia - elementárnou jednotkou informácie – je rozdiel, ktorý spôsobuje rozdiel“

(„In fact, what we mean by information — the elementary unit of information — is a difference which makes a difference”.

Podľa nej je nutnou podmienkou existencie informácie existencia rozdielu, ktorý sa dá interpretovať. Entitou, používanou pri reprezentácii rozdielu sú práve dáta. Preto definícia pojmu „informácia“ v dátovej teórii informácie znie „Informácia sú interpretované dáta.“ Definícia stručná a v súčasnosti často využívaná najmä pri popise princípov dataminingu, manažmentu informácií a pod., má jednu veľkú výhodu a jednu veľkú nevýhodu:

- Výhodou je, že zjednodušuje pomery tým, že sa vyhýba potrebe hľadania filozofickej podstaty pojmu informácia – informácia nie je nič iné ako interpretované dáta.

- Nevýhodou, resp. .koncepčnou chybou je, že využíva pojem „dáta“, ktorý, aby definícia pojmu „informácia“ bola jednoznačná, treba samostatne definovať.

Na základe hypotézy, že informácii v sémantickej rovine zodpovedá dvojica (dáta, zmysel) bola sformulovaná tzv. všeobecná definícia informácie

43 :

42 Pozri Bateson 1973, 428).

43 Floridi.L.(2005) "Is Information Meaningful Data?" Philosophy and Phenomenological Research, 70(2): 351–370.

Informácia je informáciou, v sémantickom zmysle vtedy a len vtedy, ak:

- pozostáva aspoň z jedného dátového prvku, - dáta, ju tvoriace sú usporiadané - usporiadané dáta dávajú zmysel.

Usporiadanosťou rozumieme rešpektovanie zvolenej syntaxe, t.j. aplikáciu pravidiel, určujúcich formu a štruktúru dát v uvažovanom systéme. Zmysluplnosť znamená rešpektovanie sémantických pravidiel daného systému.

Všeobecná definícia informácie vykazuje taxonomickú a typologickú, ontologickú a genetickú neutrálnosť:

- taxonomická neutrálnosť – informácia (obsah informácie) nezávisí od zvolenej taxonómie,

- typologická neutrálnosť - informácia môže byť konštituovaná interpretáciou ktoréhokoľvek typu dát,

- ontologická neutrálnosť - nemôže byť informácie bez reprezentácie dát.

- genetická neutrálnosť – dáta, prezentované ako reláta44

, majú svoju sémantiku nezávisle od príjemcu informácie

(napríklad nápis v jazyku, neznámom pre príjemcu, má svoju sémantiku, ktorú však príjemca nedokáže rozlúštiť. (viď históriu lúštenia nápisov Sumerov a Egypťanov)

1.4.4.1 Definícia pojmu „dáta“

Podobne ako pri pojme „informácia“ i pri definovaní pojmu „dáta“ treba brať do úvahy kontext, v ktorom sa definícia bude používať. V prípade dátovej teórie informácie je kontextom interpretácia rozdielu subjektom. Preto najvhodnejšou definíciou sa zdá byť definícia v tvare „Dáta sú fyzikálnou manifestáciou rozdielu“.

Podľa toho, ako rozdiel vzniká, môžeme hovoriť o troch rôznych pôvodoch dát

45 :

44

Relata = dáta, uvádzajúce veci do súvislosti

1. dáta, ako prejav rozdielu „de re“, t.j. prejav existencie neuniformity v okolitom reálnom svete. Tento typ dát sa obvykle označuje pojmom dedomena, t.j. čisté dáta (čisté v zmysle bez prímesy, úplne pôvodné) pred ich epistemologickou interpretáciou

2. dáta ako prejav rozdielu „de signo“, t.j. (vnímaný) rozdiel dvoch fyzikálnych stavov (svieti/nesvieti).

3. dáta ako prejav rozdielu „de dicto“ t.j. prejav neuniformity (rozdielnosti) dvoch symbolov, napr. dvoch rôznych písmen abecedy.

Pokiaľ ide o typy dát, rozlišujeme: 1. primárne dáta – základné dáta, obvykle tvoriace databázu. 2. sekundárne dáta (antidáta), vznikajúce ako dôsledok

absencie primárnych dát, sô zdrojom sekundárnej informácie.

3. metadáta – dáta o primárnych dátach, odpovedá im metainformácia

4. operatívne (prevádzkové) dáta . operatívna informácia charakterizuje napr. stav fyzikálneho systému

5. odvodené dáta - dáta o určitom subjekte/jave/procese, ktoré možno získať z dát o inom subjekte/jave/procese. Typickým príkladom je tzv. „elektronická stopa“, ktorú za sebou zanecháva každý, kto platí kreditnou kartou.

Minimálne množstvo dát, ktorého interpretáciou ešte môže vzniknúť informácia, budeme nazývať datum

46. Datum je všeobecne

akceptovaný fakt, označujúci istý rozdiel alebo nedostatok uniformity existujúci v určitom kontexte. Inými slovami, datum je minimálny rozdiel, ktorý ešte dokážeme vyjadriť (registrovať).

45 Floridi.L.(2005) "Is Information Meaningful Data?" Philosophy and Phenomenological Research, 70(2): 351–370.

46 datum = gramaticky:: jednotné číslo pre dáta, fyzikálne: minimálne rozpoznateľné

množstvo dát

Datum si môžeme prestaviť ako entitu, schopnú vyjadriť (ešte rozpoznateľnú) anomáliu (nehomogenitu). Datum je relačnou entitou - relácia nerovnosti, ktorá je kľúčovou, je symetrickou reláciou. Datum objektívne nemôže rxistovať „samo pre seba“ (per se). Schopnosť predstavovať datum je vonkajšou (externou) vlastnosťou určitej entity.

Dátová teória informácie vychádza z hypotézy, že výskyt informácie je viazaný na výskyt syntakticky usporiadaných dát, ktoré sú zas viazané na výskyt fyzikálne zaregistrovateľných rozdielov. Vďaka tomu možno informáciu, pri určovaní jej sémantického zmyslu, oddeliť od jej podpornej entity, t.j. od dát. Z toho zas ďalej vyplýva, že typ média (analógové/digitálne), formát, jazyk a použitý kód nie sú relevantné pri posudzovaní sémantickej informácie. Pokiaľ ide o určovanie významu informácie, najčastejšie je v tejto súvislosti citovaná už spomínaná Richardsova teória.

1.5 Informácia a gramotnosť

V krátkom slovníku slovenského jazyka (KSSJ) heslo „gramotnosť“ nie je. Slovník uvádza len , že „ gramotný je ten, kto vie písať a čítať“ – to je gramotný človek; ďalej slovník uvádza spojenia „počítačová, internetová gramotnosť spolu s vysvetlením, že ide o ovládanie komunikácie s počítačom, s internetom“. Pokus nájsť definíciu gramotnosti cez tzv. negatívnu definíciu, t.j. cez pojem „negramotnosť“ viedol k rovnakému výsledku - slovník pozná len pojem negramotný, čo je ten, kto:.

1.. nevie písať ani čítať,

2. je nevzdelaný v niečom.

Česká Wikipedia47

definuje gramotnosť ako „… individuální schopnost číst a psát. Neznamená pouze schopnost identifikovat jednotlivá písmena nebo schopnost napsat jednoduchá slova. Gramotnost je schopnost plynule číst i delší text a ptedevším - schopnost porozumět jeho obsahu.“

Rovnako pre anglický ekvivalent pojmu gramotnosť, termín „literacy“, nájdeme

48 :

1. „the ability to read and write“ (schopnosť čítať a písať) 2. competence or knowledge in a specified area :computer

literacy is essential (kompetencie, resp. znalosti z určitej oblasti, napr.počítačová gramotnosť je nutná)

3. Definícia gramotnosti podľa UNESCO49

: gramotnosťou rozumieme schopnosť človeka identifikovať, porozumieť,

47 Pozri (cs.wikipedia.org/wiki/Gramotnost)

48 Dostuoné online www.oxforddictionaries.com/

49 Viď www.UNESCO.org

interpretovať, vytvoriť, komunikovať a počítačom spracovávať (informáciu) s využitím tlačených a písaných materiálov, v rôznych kontextoch.

Pokiaľ ide o etymológiu, slovo gramotnosť, má korene v starogréckom diphtera (pokožka, koža), odkiaľ prešlo do etruského litera a následne latinského litera (list, epištola) a tiež latinského literatus (učený, kultivovaný, erudovaný, význačný). Anglické „literacy“ má pôvod v slove l“literate“ (gramotný) a pochádza z 19. Storočia, kedy vznikla potreba odlíšiť tých, čo vedia čítať a písať (gramotných) od tých, ktorí takúto schopnosť nemajú

50.

Dnes akoby sa s gramotnosťami vrece roztrhlo: napríklad anglická verzia wikipedie rozpoznáva 21 rôznych typov gramotnosti . Z toho môžeme vyvodiť dva závery:

1. pojem „gramotnosť“ je vo všeobecnosti oveľa komplikovanejší, ako je jeho laické chápanie: Gramotnosť je vždy výrazom istých kultúrnych a spoločenských noriem a konvencií. Je previazaná s historickým, sociálnym a kultúrnym kontextom, to znamená, že nie je neutrálnou, raz a navždy definovanou psychologickou resp. kultúrnou zručnosťou, ale naopak, treba ju vnímať ako isté politikum, ktoré sa mení v závislosti od toho, aké aktuálne spoločensko-kultúrne kompetencie definujú v danom období gramotného človeka.

51

2. gramotnosť je nutnou podmienkou zvládnutia procesu

komunikácie v jej mnohorakých podobách a sekundárne i nutnou podmienkou zvládnutia tradičných i nových média: „posun v pojme gramotný bol teda viazaný na zmeny, súvisiace so spoločenským kontextom – význam sa

50 Viac na (http://www.myetymology.com/english/literacy.html ) 51 ZÁPOTOČNÁ, O. (2004): Kultúrna gramotnosť v sociálnopsychologických súvislostiach. Bratislava : Album, 2004. ISBN 80-968667-3-9

postupne posúval od ten, kto sa nevie podpísať cez ten, kto nevie čítať a písať až po širší význam, aký mu prisudzujeme v súčasnosti (Zápotočná, 2004).

OECD v projekte PISA52

skúmala nedávno gramotnosť mladej generácie. Pod pojmom gramotnosť sa v projekte rozumela nielen poznanie symbolov, ale i schopnosť žiaka aplikovať vedomosti a zručnosti z istej oblasti a tiež schopnosť analyzovať a efektívne komunikovať vlastné názory a postoje a riešiť a interpretovať problémy v rozličných životných situáciách. OECD pracuje s tromi typmi gramotnosti: čitateľskú, matematickú a prírodovednú. Čitateľskú gramotnosť OECD PISA definuje ako spôsobilosť porozumieť písanému textu, používať písaný text a premýšľať o ňom. Je predpokladom rozvíjania čitateľových vedomostí a potenciálu, ktorý mu umožní aktívne sa zapojiť do života v spoločnosti. Matematická gramotnosť je spôsobilosťou rozpoznať možnosť využitia poznatkov z matematiky v životných situáciách. Prírodovedná gramotnosť je zas spôsobilosť podobným spôsobom

využívať prírodovedné vedomosti,

1.5.1 Gramotnosť a vývoj písma

Najväčšou hybnou silou ľudského pokroku je lenivosť. Človek bol lenivý vláčiť bremená v rukách a tak vymyslel koleso a fúrik. Podobne lenivosti vďačíme za vývoj písma: prvé typy písma, ktoré človek vymyslel (napr. klinové písmo) obsahovali množstvo komplikovaných znakov, ktoré sa rovnako komplikovaným spôsobom vyrývali najčastejšie do hlineného podkladu. Lenivý človek preto objavil pergamen, papyrus a štetec, ktoré spolu zmenili otročinu písania na umenie maľovať obrázkové písmo. Počet písmen obrázkového písma sa počítal (a počíta – viď Čína, resp. Japonsko) na tisíce. Zapamätanie ich významu bolo pre človeka – lenivca

52 OECD PISA (2007): Science Competencies for Tomorrow’sWorld

(online) Dostupné na http://www.oecd.org/dataoecd/15/13/39725224.pdf

priveľa a tak sa písmo ďalej zjednodušovalo – prišla grécka abeceda a za ňou latinka, v ktorej počet písmen klesol doslova na pár desiatok. Tu sa na dlhú dobu pokrok zastavil – bol dosiahnutý stav rovnováhy medzi lenivosťou a náročnosťou vymýšľať jednoduchšie písmo. V poslednej dobe sa však vývoj dal opäť do pohybu, dokonca by sme mohli hovoriť o revolučnom skoku: celú latinskú abecedu nahradili dve číslice a aby toho nebolo dosť, človeka nahradil v procese tvorby a prezentácie písma počítač.

Hoci človek vynašiel písmo už dávno, pojem „gramotnosť“ začal byť aktuálny až po vynájdení kníhtlače. Je to pochopiteľné, ak si uvedomíme, že dovtedy sa potreba vedieť čítať a písať týkala len veľmi úzkeho okruhu zasvätencov (kňazi, pisári, vedci). Masová výroba kníh priniesla potrebu gramotnosti más. Keďže túto potrebu vyvolala tlačená kniha (reprezentant písomného média), pod gramotnosťou sa od prvopočiatku chápala, a stále ešte zúžene chápe, schopnosť čítať tlačený/písaný text a schopnosť písať. To, že niekto dokáže prečítať napísané ale ešte automaticky neznamená, že prečítanému aj porozumel. Dokazujú to aj výsledky spomínaných prieskumov OECD na základných školách v EU, ktoré ukázali, že značná časť žiakov neporozumela zmyslu toho, čo prečítala Inými slovami, povinná školská dochádzka teoreticky odstránila negramotnosť v tom najužšom slova zmysle, ale čím ďalej tým menej sa darí nad schopnosťou mechanicky čítať/písať vypestovať aj vyššiu schopnosť porozumieť prečítanému

53

Tento stav má z časti na svedomí i to, že mládež v predškolskom veku sa čoraz častejšie stretáva s obrazovou informáciou, ktorá je do značnej miery samovysvetľujúcou a jej porozumenie je jednoduchšie, ako porozumenie informácie, vyjadrenej písmom. Navyše, dnes už len s tradičnou gramotnosťou človek nevystačí.

53

OECD PISA (2007): Science Competencies for Tomorrow’sWorld

(online) Dostupné na http://www.oecd.org/statisticsdata/0,3381,en_2649_37455_1_119656_1_1_37455,00.html

Podľa štatistických zistení dnes človek strávi iba 15% svojho času komunikáciou prostredníctvom čítania a písania

54

Spomedzi všetkých gramotností sú pre mediamatiku dôležité najmä:

- počítačová - kultúrna - Informačná - Mediálna - Vizuálna

V nasledujúcich odstavcoch sa týmto typom gramotnosti venujeme podrobnejšie.

1.5.3 Počítačová (IKT) gramotnosť

Počítačová, resp. IKT gramotnosť, resp. digitálna gramotnosť je schopnosť porozumieť a používať informácie rôznych formátov z rôznych zdrojov s využitím počítača. Dnes je prezentovaná predovšetkým vo forme licencie ECDL.

1.5.4 Kultúrna gramotnosť

„Kultúrna gramotnosť človeku umožňuje účasť na zdieľaní a (re)produkcii kultúrnych hodnôt a nástrojov, ktoré konkrétny kultúrny priestor nejako spájajú. Kultúrna gramotnosť potom do seba zahsňa nielen schopnosť (pre)čítať a (pre)písať, ale najmä vyznať sa a byť aktívny vo svojom sémantickom priestore.“

55 Čo je

54 Online, dostupne na: http://www.media-awareness.ca/english/resources/educational/teaching_backgrounders/media_literacy/expanding_definition.cfm

55 Pupala, B.: Kto je (ne)gramotný? (online, cit. 20.6.2010) dostupne na http://www.inzine.sk/article.asp?art=2856

však z takéhoto poňatia gramotnosti navyše poučné i jasné - že ako kritérium definovania hodnoty rozdielnych kultúr je pojem gramotnosti historicky i medzikultúrne neprenosný. Zhruba to znamená, že napr. národom, ktoré my definujeme ako primitívne, môže byť naša vlastná gramotnosť v podstate ukradnutá.

1.5.5 Informačná gramotnosť

Dnešný človek je zavalený prívalom informácií z najrôznejších informačných zdrojov. Informácie sa dajú získať v knižniciach, novinách, časopisoch, rádiu, TV, Internete, od špecializovaných agentúr a organizácií, z vládnych zdrojov, atď. Len zlepšenie prístupu k množstvu informácií však ešte automaticky nezaručí lepšiu informovanosť jednotlivca, či spoločnosti ako takej. Na to je potrebné získať určité zručnosti, týkajúce sa vyhľadávania, získavania, triedenia, vyhodnocovania a využitia informácií.

1.5.5.1 Definícia informačnej gramotnosti

O informačnej gramotnosti sa začalo hovoriť ešte v ére pred internetom, na prelome 60-tych a 70-tych rokov minulého storočia, t.j. v dobe prudkého nárastu diaľkových prenosov informácií a ich počítačového spracovania. Náplň pojmu „informačná gramotnosť“ sa od tých čias menila, predovšetkým v závislosti od vývoja technológií, používaných pri narábaní s informáciami. Podľa P. Zurkowského, prezidenta americkej IIA (Information Industry Association) bola v spomínaných 70-tych rokoch informačná gramotnosť reprezentovaná schopnosťou jednotlivca využívať pri svojej činnosti informačné zdroje a zvládnutím techník a nástrojov pre prácu s informáciami. Na konci 80-tych rokov sa v správe výboru pre informačnú gramotnosť americkej asociácie knižníc (ALA – American Library Association)

56 uvádza, že informačná gramotnosť

je „schopnosť efektívne vyhľadávať a hodnotiť informácie,

56 Viď webovú stránku ALA

vzťahujúce sa na určitú potrebu“. Na prvý pohľad kozmetická úprava – vloženie schopnosti informácie aj vyhodnocovať – v skutočnosti znamená významný posun smerom k zvýšeniu dôrazu na porozumenie informácii a jej následnému využitiu.

„Informačná gramotnosť je súbor schopností, umožňujúci jednotlivcovi rozpoznať, kedy akú informáciu treba, lokalizovať ju, vyhodnotiť ju a efektívne použiť. Informačne gramotný človek dokáže:

Určiť typ potrebnej informácie,

Určiť rozsah potrebnej informácie,

Efektívnym a účinným spôsobom získať informáciu,

Kriticky zhodnotiť získanú informáciu a informačný zdroj,

Robiť syntézu informácií z rôznych informačných zdrojov,

Zakomponovať získanú informáciu do vlastnej báze znalostí,

Použiť efektívne informáciu na dosiahnutie vytýčeného cieľa,

Poznať ekonomické, legislatívne a sociálne ohraničenia týkajúce sa použitia informácie

Rešpektovať etické a legislatívne normy narábania s informáciou.

1.5.6 Mediálna gramotnosť

Mediálna gramotnosť je podľa britského regulačného úradu Ofcom schopnosť pristupovať, porozumieť a vytvárať komunikácie v rôznych kontextoch “media literacy”, defined by Ofcom as “the ability to access, understand and create communications in a variety of contexts”

Viac viď v časti II „O médiu“.

1.5.7 Trans-gramotnosť

Trans-gramotnosťou (po anglicky transliteracy) rozumieme schopnosť čítať, písať a reagovať bez ohľadu na typ komunikačnej platformy, nástrojov a média (od orálneho, cez písmo až k novému médiu). Predpona „trans“ môže naznačovať jednak pohyb smerom do hĺbky (t.j. niečo, čo ide ešte ďalej, ako tradičná gramotnosť), alebo pohyb smerom do šírky (t.j. akúsi univerzálnu gramotnosť, zahrnujúcu v sebe všetky dnes známe typy gramotnosti). Z iného uhla pohľadu predpona „trans“ môže indikovať istý druh mapovania jedného súboru symbolov do iného súboru tak, že každému pôvodnému symbolu hľadáme najpríbuznejší symbol nový (napr. najpodobnejší zvuk, najpodobnejší znak (písmeno), a pod.). to, čo sa dnes vyžaduje je praktický pohyb vo všetkých troch spomínaných smeroch – do hĺbky, šírky i priestoru.

Trans – gramotnosť v sebe zahrňuje ako digitálnu gramotnosť, tak aj mediálnu gramotnosť

57.

1.5.8 Funkčná gramotnosť

Pojem gramotnosť je tradične spájaná s používaním písma, a preto sa dosť často nepresne interpretuje ako schopnosť písať a čítať. Presná interpretácia zahrňuje okrem spomenutých schopností čítať a písať ešte aj schopnosť porozumieť čítanému, resp. písanému. Práve z tohto dôvodu, t.j. že gramotnosť v sebe zahrňuje aj aspekt porozumenia, sa často hovorí o funkčnej gramotnosti, ktorá má tri zložky: literárnu, dokumentovú a numerickú, ktoré sú medzi sebou viazané operátorom AND. To znamená, že funkčne gramotný je len

57 Sue Thomas, Chris Joseph, Jess Laccetti, Bruce Mason, Simon Mills, Simon Perril,

and Kate Pullinger(2007): Transliteracy- Crossing divides, First Monday, Volume 12 Number 12 - 3 December 2007 http://www.uic.edu/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/viewArticle/2060/1908

ten, kto zvládol literárnu gramotnosť, dokumentovú gramotnosť aj numerickú gramotnosť. V súvislosti s čoraz väčšou prevahou komunikácie v angličtine sa k týmto trom zložkám dnes pridáva aj zložka tretia – zvládnutie jazyka, v ktorom komunikácia prebieha.

Funkčná G= literárna G + dokumentová G + numerická G + jazyková G

Pojem funkčná gramotnosť sa používa od 70. rokov 20. storočia na označenie schopnosti (resp. neschopnosti) aktívne využívať kompetencie vyplývajúce z gramotnosti

58

Vzťah medzi funkčnou a informačnou gramotnosťou je možno schematicky popísať nasledujúcou rovnicou

informačná G = funkčná G + počítačová (internetová) G

1.5.9 Xxx gramotnosť

Symbolom Xxx chceme nielen potvrdiť výrok P. Rankova59

„Nikto nie je úplne a definitívne gramotný.“ ale i pridať k nemu dôvetok“ Nikto nevie, akú novú gramotnosť bude potrebovať zajtra“.

Pred príchodom webu sa pozornosť pri posudzovaní informačnej gramotnosti sústreďovala na schopnosť nájsť si a získať potrebné informácie. Bolo to prirodzené v ére, ktorá bola charakterizovaná nedostatkom informácií. Web so sebou priniesol informačnú povodeň a tým i inú prioritu: schopnosť efektívne pracovať s nadbytkom informácií. Takúto schopnosť má človeku poskytnúť nová informačná gramotnosť. Naproti tomu, mediálna gramotnosť

58 ZÁPOTOČNÁ, O. (2004): Kultúrna gramotnosť v sociálnopsychologických súvislostiach. Bratislava : Album, 2004. ISBN 80-968667-3-9, str.69

59

Rankov, P.: Aspekty informačnej gramotnosti

http://www.sakba.sk/bulletin/2006/bull2/rankov2_06.pdf)

sa zameriava na pestovanie schopnosti analyzovať informácie, sprostredkované médiami.

Kombináciou informačnej a mediálnej gramotnosti potom vznikne informačno-mediálna gramotnosť, ktorá by mala človeku dať schopnosť tvoriť, vyhľadávať, používať a komunikovať informácie. porozumieť im, hodnotiť ich a kriticky ich analyzovať bez ohľadu na ich formu a zdroj.

Dnes, kedy popri knihách existuje celý rad iných informačných zdrojov, založených spravidla na IKT, sa pojem „gramotnosť“ často používa i v prenesenom slova zmysle ako určitá (ľudská) schopnosť v určitej oblasti. Gramotnosť treba vnímať v kontexte existencie triády informácia – komunikácia – médium.