Съвременните мрежи по дефиниция са ориентирани към информацията, в тях е закодиран своебразен алгоритъм за събиране, анализ и структуриране на данни, предназначени за краен потребител. Информацията е значим капитал и всички организации, базирани на информационен домейн са, от една страна, силно адаптивни, от друга страна, са конкурентоспосбни и могат да генерират значителни печалби. Информацията има стратегическа стойност, изграждане на подходящи платформи за съхранение, извличане и достъп до информация дават значителна предимства на модерните организации. Информационната стратегия има следните цели: да направи информацията по-достъпна; да се ограничат разходите и усилията за управление и използване на информацията; да се насърчава развитието на информационите умения на всички равнища в организацията; да се подобри качеството и  надеждността на информацията.

Основно свойство на информацията е нейната ценност, в момента е по-ценна и от златото. Не случайно информацията е обект на специално законодателство, а правителствата отделят значителни средства за нейната защита и охрана. Възникнаха десетки специализирани институции по света за извличане на информация, а развитите във военно и технологично отношение държави развиват специална методика за организиране и провеждане на информационни операции.

Можем да си зададем въпроса, всичко ли е информация или в повечето случай хората взаимодействат с определени неструктурирани данни, факти и статистика, и често пъти достъпът до актуална информация се превръща в истинско предизвикателство и изпитание за лидерите, обществото и икономиката. Голяма част от съвременните кризи са предизвикани от липса на релевантна информация за процесите в обществото и често пъти са продиктувани от ниската информационна комптентност на лидери и медии.

В практиката са въведени изключително много приложни програми за автоматично извличане и структуриране на информация. Мрежите в реално време са непосредствено свързани с разпространение на информация и улесняват достъпа до огромно количество и оперативни база данни.

Така например, ако в подобни мрежи търсим информация за България за един ден, тя  е от порядъка на няколко изречения, т.е на човек са необходими броени минути, за да я обработи и това пести време и ресурси. Подобно е състоянието в българските медии, при тях липсва копетентност и експертен потенциал за извличане и доставка на информация и от тази гледна точка те са силно не-информативни.

Маркетингови, рекламни и пъблик рилейшънс агенции също отделят особено внимание, време и ресурси за разпространение на информация, но тъй като често пъти разчитат на медиите (традиционни, нови и социални) трудно се справят със задачата да осигурят за клиентите си качествена информация. Нещо повече, голяма част от информационните им кампании, поради некомпетентност, не разпространяват информация, а заблуждават клиентите си относно ефективността им и се обогатяват за сметка на нискоинтелигентния бизнес. За отбелязване е, че в българската практика, тъй като не се зачитат международни стандарти в областта на комуникациите, нещата се случват повече на интуитивно и на битово ниво, компетенциите в информационната сферата са изключително ниски. Админстрацията, от друга страна, в България и в Европа има наклонност да създава информационни офиси, които по същество не могат да генерират информация и целта им е по-скоро ориентирана към самовъзпроизвеждане на административните структури по един ефектен, модерен начин.

Класическият, концептуален  информационен модел има пет ясно разграничени етапа: 1. Информационен източник---съобщение-à 3.Получател-àсъобщениеà 5. Източник на шум. Информацията е мярка за неопределеност или за ентропия. Колкото е по-голяма неопределеността, толкова по-стойностна е информацията. Когато ситуацията е напълно предсказуема, в действителност липсва информация. Повечето хора обикновено правят асоциации между информация, знание и определеност, което противоречи на информационните теории. Но, какво представлява информацията, множество автори дават различни дефиниции, които са взаимоизключващи или противоречащи.

Ще посоча няколко популярни дефиниции за информация, намерили място в електронните речници.

      В речника Merriam Webster информацията [1] е дефинирана като: - комуникация или получаване на знание, или интелект;

- знание получено от изследване, наблюдение или инструкции;

-сигнал или качество на комуникационната система или компютър;

- нещо от типа на съобщение, експериментални данни или снимка, представящи умствени или физически конструкции.

Информацията, съгласно "електронния градски речник", е нов термин, разпространяващ се по територията на САЩ със скоростта на горски пожар. Информацията означава мариухана и да бъдеш информиран значи да бъдеш просветен. Когато някой знае нещо, показва на другите точно противоположното.

В електронния бизнес речник [2] информацията e определена по следния начин. Информация, това са  данни, които са проверени за точност и навременност; специфични и организирани данни, с определена цел; нещо, което е част от контекста и има значение; нещо, което увеличава разбирането за реалността и  ограничава неопределеността.

Съгласно схващанията на теoретиците по информация, концепцията няма отношение към съобщението, фактите или значението. Информацията има отношение към квантифициране на стимулите или сигналите в дадена ситуация. Другото разбиране на тази теза е, че информацията това са необходим брой съобщения, които могат да редицират неопределеността на дадена ситуация. Информацията е комплексен термин, с латински корен "informatio" и означава предавам форма на нещо. Този термин ни отвежда към гръцката онтология и епистемилогия, към концепцията на Платон за "идеята" и на Аристотел за "морфос" или формата. Терминът в модерните времена се модифицират в концепцията OED или – процес на комуникация, водещ до получаване на знание. Някои съвременни автори казват, че съобщението се съотнася към значението; информацията към селекция в определена система; а разбирането към възможността за интегриране на селектирани данни, с предварителното знание. Знанието от своя страна е начин, подход за селектиране на значение в определена физическа или социална система. Още е процес на комуникация, с цел формиране на познание или вникване в същността на нещата. Казано, с други думи, представянето на знание е информация. Знанието включава още данни и отношение между елементите на данните.

Един от първите изследователи, които разработват завършена теория по информацията (1948) е Клод Шанън, смятан за бащата на дигиталната епоха. Информационната теория е резултат не само от изследванията на Шанън, но и на цяла плеяда учени преди него, с различна ориентация и познания. Самият Шанън признава постиженията на учени като Хари Найкуист и Хартли. Едно от най-големите постижения на Шанън е концепцията, че всеки комуникационен канал има ограничения отнoсно скоростта, измервана в бинарни единици за секунда. Въвежда и специална формула за измерване количеството шум в информационната верига. Лошата новина, съгласно разработките на Шанън е, че математически е невъзможно да се създаде свободен от грешки комуникационен канал, без значения колко комплексна формула се използва за корекция на грешките и компресиране на данните. Тоест не е възможно да се предаде информация по канал, без да се загуби част от нея. От друга страна, добрата новина е, че е възможно да се предава информация с нула грешки. Математически Шанън доказва, че има начини да се кодира информацията така, че грешките да бъдат сведени до нула,  въпреки наличния шум и нарушения при транслиране на сигнала. Това се постига с въвеждане на неограничено количество битове и код,  така че отвъдната страна да може да възстанови по-голяма част от информацията. От друга страна, увеличаване на комплексността и дължината на съобщението може да забави максимално комуникационния поток, но същественото е, че сме в състояние да намалим до минимум грешките. Шанън още осъзнава, че съдържанието на съобщението е ирелевантно на неговата трансмисия, без значение какво представя: текст, звук, образ, видео. В крайна сметка данните могат да се представят в цифров вид и предават без грешки. Вижданията на Шанън унифицират съществуващата и бъдещата комуникационната архитектура и инженерство, свързани с предаване на текстове, телефонни сигнали и образи, и оттук нататък всички модели за комуникация могат да бъдат кодирани с помощта на битове. Тази дигитална форма на комуникация се превръща в доминираща в наши дни.

По-късно идеите относно кодиране на информацията са доразвити в Масачузетския университет от учени като Дейвид Хофман и проф. Фано в посока най-вече компресиране на данни и изобретяване на  форматите JPEGS, MP3 и ZIP файлове. Шанън още открива взаимноотношенията между информация, шум и енергия. Изчислява количество информация, съдържаща се в един сигнал, като отбелязва, че това са количеството неочаквани данни, които съобщението съдържа.

Информационнта теория бележи бум в развитието си като следствие от "математическа теория на комуникацията", макар че в публикациите на Шанън не се говори директно за информационна теория.

През 50-те години в елитните, западни университети възникват програми, курсове, специализирани по информационна теория, започват  провеждане на периодични международни симпозиуми и конференции, създават се научни лаборатории и изследователски центрове. Информационната теория се развива в три главни направления: широковълнов технологичен спектър; кодиране на източника на имформация; и кодиране на комуникационния канал. Теорията намира приложения във военната практика за насочване на ракетни системи и защита на радиосигнали от външни влияния. Затова по-голяма част от проектите в областта на теорията и  информационното инженерство са обявени за стратегически и засекретени.

Няколко добре открояващи се проекта, базирани на информационната теория, са разработени през 70-те години в институции и университети като НАСА, Интел и МИТ: “Mariner”, “Voyager”, “Codex”, “Microprocessor 1971”, “AE-96” – първият модем в света, “Linkabit” и сателитни комуникации. Водещи учени, развиващи теорията и разработващи проектите, са проф. Галагер, проф. Форни, Джеймс Маси, Питър Елиас, Ирвин Жакобс, Aндрю Витерби  и Лен Kлайнрок.

По-късно теорията оказва силно влияние върху развитието на CDs, безжични системи за комуникация, компютърни мрежи, сателитни системи, складове за данни, мобилни телефонни мрежи, RAM памет и оптични комуникационни системи. По аналогия със закона на Мур, Шанън дифинира пътна карта за развитие на комуникационните и информационни технологии и дава на хората идеята, къде се намират в момента и къде могат да стигнат в бъдеще.

Информацията, според друг съвременен изследовател, Тифко Сарасевич [3] няма точна дефиниция и в различните области се определя по различен начин като ясно могат да се разграничат следни групи определения:

а/ Дефиниции в по-ограничен смисъл:

Най-често информацията се свързва с термините сигнали или съобщения, с вземането на решения, включва или изключва, до известна степен, когнитивни процеси. Може да се дефинира и като процес, който може да бъде изобразен с помощта на алгоритъм или вероятност. Информацията още е тип съобщение, което се очаква да настъпи с определена вероятност. Примерите, предлагани за информация, се обозначват с термини като "неопределеност" в информационната теория; "перфектната информация" в теория на игрите; информация, отнасяща се до процеса на "вземане на решение"; и информация в раздела "икономика на информацията".

Информацията се разбира и като основна причина за поява на различия между фиксирани и утвърдени вярвания. Ценността на информацията се измерва и от различията между очакванията за ползите от решения, взети без информация и очакваните ползи за най-добрия избор от решения, направени при получаване и анализ на информация. Големият и непреодолим проблем се поражда от оценката на подходящи вероятности.

б/ Дефиниции за информацията, в по-разширен контекст:

Информацията се третира като директно включване на когнитивни процеси и разбиране. Резултатът е взаимодействие между две когнитивни структури "мисловни” и "текстови". Информацията от тази гледна точка е това, което въздейства или променя състоянието на ума. От гледна точка на информационните услуги, информацията често се свързва с предаване, с помощта на дадено средство – на текст, документ, или запис, и т. н. и какво читателят е в състояние да разбере от текстта или документа.

Други учени като Таги и Сутклиф (Tague-Sutcliff, 1995) интерперетират информацията по следния начин: информацията е неосезаема величина, която зависи от концептуализацията и разбиране на човешкото съществуване. Записите съдържат думи или снимки (осезаеми), но информацията в тях се отнася само до потребителя. Информацията се свързва с отношението между текст и читател, между видео и потребител.

в/Дефиниции в най-широк контекст:

Информацията се третира като част от контекста. Информацията включва не само съобщения (първично усещане), когнитивни процеси (вторично усещане), но също и контекст-ситуация, задача, проблем и отношения. Използваме информация, която се предава когнитивно, за дадена задача, в определен случай. Като допълнение друго усещане за информацията включва мотивация, намерение, връзка, с по-широк социален контекст или хоризонт, такива като култура, работа, проблеми. В информационните науки информацията се дефинира  още по-абстрактно в смисъл, че информацията се използва в определен контекст и във връзка с определена причина.

Подобна широка интерпретация на информацията в информационната наука не е ново. Автори като Wersig и Neveling (1975), Belkin и Robertson (1976) свързват информацията с познанието и контекста.

Един от основните принципи на информацията, дефиниран още през 70-те години на ХХ в. е изоморфизмът. Изоморфизъм (”изо” – подобие; ”морфо” – форма) означава сходен, еднакъв по форма. В частност аналогията е сходство, подобие, прилика, еднаквост между обекти, параметри, понятия. Изоморфизмът в кибернетиката, например, е база за дефиниране на смисъла на информацията. Този смисъл се съдържа във взаимовръзката: сигнал-събитие-обект. В случая изоморфизмът е съответствие между структурата на две и повече системи. В интелигентните системи има още същностни изоморфизми: машина-човек-общество; информация и отразявани от нея обекти. Качествено нов изоморфизъм е холографията – при нея всяка част на холограмата носи информация за целия обект, т.е. тя е изоморфна на обекта. Моделирането на информацията се базира на изоморфизъм, тук по същество изучаваме един обект, като го сравняваме с друг, познат за нас. Могат да се изброят и някои основни функции при моделирането на информацията: измерителна; описателна; интерпретационна; ретросказателна; обяснителна; демонстративна; прогностична; транслационна; евристична. Евристичната роля на изоморфизма се заключава в това, че решаването на научни, изобретателски, сложни проблеми става с помощта на аналогията. Може да се говори за два вида изоморфизъм: а/ дължащ се на материалното единство, общност на света; б/ свързан със взаимодействието между нещата/отражението. Информацията кореспондира с втория изоморфизъм, като измененията, настъпили след взаимодействие, благодарение на отражението, водят до хармонизиране на обектите, до съгласуването им, до групови решения/еднакви подходи и модели.

В практиката се наблюдват два класически информационни модела: комуникатор – комуникатор и; комуникатор – аудитория. При първия тип информацията се премества във времето. Във втория случай – в пространството, затова говорим за пространство на потоците; пространство на съобщенията; пространство на символите и образите; инфопространство и киберпространство.

Основните свойства и качества на информацията  можем да структурираме по следния начин: ценност – изравнява се с тази на златото Mi=Mg; контрол на информационния поток – мощни инфоцентрове и сървъри осъществяват контрола; защита на информацията – от манипулиране и вирусни нашествия; охрана и защита на информационните магистрали (физическа и софтуерна, proxy servers); организиране на инфопотока – данните могат да се трансформират в проблем; изборно търсене на информация; шифриране и кодиране на информацията – специални кодове и стандарти, ограничаващи достъпа до определени бази от данни; компресиране на информацията; увеличаване на скоростта за трансфер – до 300–500 Mb/s.

От казаното дотук става ясно, че информационният домейн е толкова важен за развитие на обществото, колкото и  за развитие на природата, т.е. без информация тя също трудно се развива и усъвършенства. Огромни масиви от информация са закодирани в ДНК на организмите, например човешката ДНК съдържа толкова информация, колкото са всичките данни, записани в съвременните компютърни системи по целия свят. По- нататък накратко ще се спрем на постановките, идеите и тезите на съвременния изследовател Пери Маршал [4], инженер по комуникационно инженерство и експерт по контролни и информационни системи, лектор и автор на поредица популярни книги. Информацията от биологична гледна точка има съвсем различно значение, в сравнение с тази от комуникационна. Най-общо казано, според Пери информацията не е материална величина, тя е повече от материя или енергия. Според него информацията може да бъде съхранена или предадена, с помощта на материални или енергитични средства, но сама по себе си не е материя или енергия.

Информацията включва съобщение, което е въображаемо, може да бъде представено с помощта на символи по няколко начина, след което да се достави до някого. Информацията е част от дизайна на системата. Дизайнът за разлика от образеца изисква информация. Организацията сама по себе си не представя информация. Информацията се състои от материя, енергия, намерение и воля. За да разполагаме с информация, някой трябва да е решил да я създаде. В една ДНК молекула, например, се съдържа повече информация, отколкото човека може да възпроизведе с други средства. ДНК е код, но и език т.е. могат да се открият връзки между езика и ДНК кода, като например изброените по-долу понятия:

нуклеотида= характеристика;

биологичния код=буква;

ген =дума;

"оперон" =изречение;

"регулон" = параграф

DNK кодът е базиран на 4 основни букви: (A) Adenine, (T) Thymine, (G) Guanine, (C) Cytosine.

ДНК молекулата сама по себе си представлява кодиращо-декодираща система, която може да предава репродуктивна информация. Един от изводите, до които достига Пери, е, че ако информацията изисква интелигентност и ДНК съдържа информация, тогава молекулата изисква интелигентност, за да бъде създадена.

Експертите по информационни теории, от друга страна, дефинират пет степени на информация: статистическа; синтаксис; семантика; прагматика; апробатика. От страната на получателя (не е задължително да бъде човек) също се наблюдават пет информационни състояния: приемане на сигнала; декодиране; разбиране на идеята; разбиране на командата, за предприемане на някакво действие; достигане на целта.

Нивата на информация могат да се класифицират по следния начин: статистическо: най-ниско равнище на информация, единственото, което се изисква, е да знаеш да изчисляваш; синтактично: информацията е структурирана, базирана е на определени правила; има начин да бъде записана, преди да се запише обаче е необходимо да се усвоят правилата на синтаксиса; семантично: включва значение на информацията, т.е. този тип е не само структурирана информация, но има значение и е по-комплексна величина; прагматично: ориентирана към изпълнение на действия, които кореспондират със значението на информацията,  цялата прагматична информация, която съществува в света е създадена от човека; апробатично: има отношение към поставените цели и е ориентирана към постигане резултатите на иформацията. Примери за комуникационна дейност: ако искаме да изпратим съобщението HELLO от един на друг компютър, използвайки ASCII код, компютърът ще изпрати следната поредица от битове или цифри:    0100100001000101010011000100110001001111 или

'Hello'=0100100001100101011011000110110001101111.

Основен принцип в интернет е "информацията да бъде свободна", т.е. след като се публикува един път някаква  новина, музика или видео, те са достъпни до всички в мрежата, които притежават компетентност да я открият. Но в този случай се нарушават основни правила в бизнеса, че  всяка услуга трябва се заплаща под определена форма и напоследък се приема по пазарно ориентиран модел за ползване на информация в мрежата. Например много американски медии се ориентират към платена форма за осигуряване на качествено съдържание. Рекламата е един от моделите да се заплаща ползването на информация, но компаниите трудно измерват ефекта от онлайн реклама и не могат да разчитат само на този модел за приходи. 2010 г. стана ключова, когато бизнесът като цяло за пръв път отхвърли идеята за безплатни услуги в Интернет.

Няколко примера в тази насока: “Google” експериментира с “YouTube Rentals”, нова услуга, позволяваща на компаниите да таксуват потребителите при гледане на определен тип видео от вида на филми и ТВ шоу. “The Times of London”, собственост на Рупърт Мърдок, изисква за онлайн изданието си такса от 3$ на седмица и 1.50$ на ден  за четене на статии. Търсещи машини от типа на  “Google”  се  подлагат на санкции при осигуряване на линкове към материали от изданието. “New York Times” обяви планове за платено съдържание, ако читателят се върне няколко пъти на сайта, в рамките на един месец е задължен да плаща. За да спечели читатели изданието дава свободен достъп до съдържанието си на потребители, които идват на страницата на вестника от други търсещи машини.

Списанието  “The New Yorker” предлагат план за ендократно заплащане за цялото си съдържание. Абонатите заплащат  единна такса, след което имат достъп до всички форми на списанието – печатни, чрез iPad,  Kindle и други  четящи устройства. “Wired Magazine” таксува  $4.99 за достъп до изданието си на таблетен компютър. Версията на iPad включва  интерактивни елементи, които не са достъпни, чрез печатната версия на списанието. Уебсайтът “Hulu” също започва да таксува зрителите, за да гледат популярно съдържание от типа на ТВ сериали и игри. Софтуерът на компанията е предназначен за ползване на iPad и Xbox 360 за видео игри.

Уърнър Гит [5], учен, изследващ информационните теории и възникване на живота, дефинира няколко принципа на информацията от гледна точка на сeмантичните и аспекти:

ü  информация не може да съществува без код;

ü  не е възможно да съществува код без свободно ясно споразумение;

ü  няма информация без наличието на пет задължителни йерархични нива: статистическо; прагматично; синтактично; семантично; и свързано с целите;

ü  не може да има информация в обикновен статистически процес;

ü  няма информация без предавател;

ü  не може да съществува информационн верига без  умствена идея;

ü  никаква информация не може да бъде предадена без начален източник на идея; това означава, че информацията по природа е ментална, а не материална величина;

ü  не може да има информация, без наличие на воля.

Гит предлага и няколко теореми, свързани с информацията:

Теорема 1: Статистическата информация съдържа верига от символи и представлява количествена величина. Може да се представи в битове (бинарни единици).

Теорема 2: Според теорията на Шанън изкривените сигнали съдържат повече информация, от тези без смущения, защото са заложени повече възможности и алтернативи за поведение.

Теорема 3: Дефиницията на информацията от времето на Шанън има отношение към статистически зависмости на символите и се игнорира семантичния й аспект, тази концепция за информация е напълно неподходяща за оценка на веригата от символи, предаващи значение.

Теорема 4: Кодът е абсолютно необходимо условие за представяне на информация.

Теорема 5: Предназначението на символа зависи от умствени процеси.

Теорема 6: След като е договорен кодът между участниците в съглашението, необходимо е да се спазва стриктно.

Теорема 7: Кодът трябва да бъде познат и на предаващия, и на приемащия информация, за да бъде разбираема.

Теорема8: Само структури, базирани на код, могат да представят информация, това е необходимо, но не задължително условие за съществуване на информация.

Теорема 9: Само тази част, която съдържа семантични елементи, е информация.

Теорема 10: Всяка част от информацията може да бъде проследявана до първоизточника.

Теорема 11. Целевият аспект на информацията е много важен, защото е обвързан с намеренията на предаващия.

Теорема 12: Индивидуалните части на информацията са свързани помежду си, и то по такъв начин, че ниските нива са условие за реализиране на високите.

От разсъжденията, на изброените по-горе популярни автори става ясно, че е необходимо познаване на основните теории и модели, приципи и модели в информационната наука, за да може съвременните институции и организиации да генерират качествена информация, без да подвеждат потребителя. На практика обаче това се случва рядко и много специалисти по маркетинг, връзки с обществеността, реклама, журналисти не осигуряват информация за хората, въпреки че претендират за това. Това се получава основно, както изтъкнахме по-рано, поради ниско равнище на компетенции и непознаване на основни принципи на информацията.

Информацията има различни форми:

* текстове – статии, книги, новини;

* звуци – музика, разговори, четене;

* образи – снимки и илюстрации;

* компютърни файлове – папки, слайд-шоу.

Друг съвременен автор в областта на информационните науки е Уйлям Дембски [6] и според него все още няма фундаментална дефиниция на информацията, и най-общо казано под информация се разбира трансмисия на сигнали по даден комуникационен канал, но по-скоро се разчита на актуализацията на една възможност, за сметка на други.  Информацията, съгласно наблюденията на Дембски, предполага не само средство за комуникация, но и случайни процеси. Преди него друг автор като Роберт Сталкнер (1984) също отбелязва, че съдържанието изисква случайност. Да научим нещо, да придобием информация, означава да очертаем възможностите. За да разберем информацията, предадена с помощта на комуникационни средства, е необходимо да знаем още кои възможности са изключени. Дембски отбелязва, че за да представим информацията като концепция, полезна за науката, ние се нуждаем от две неща: първо, да покажем как ще измерваме информацията (изключителна важна теза от съвременна гледна точка на дигиталните технологии и метрични системи, когато е необходимо да измерваме в реално време всяко наше действие или инициатива); и второ, да въведем ясно разграничение между специфична и неспецифична информация. По първия пункт, относно измерване на информацията, може да се отбележи, че измерването не е само очертаване на броя възможности, които са изключени при предаването на сигнали, но и предлагане на точен брой, като релевантна мярка на информацията. Проблемът идва от това, че просто изреждане на пропуснатите възможности не ни подсказва как са подбрани. Ако предположим, че разполагаме само с едно копие от книгата на Шекспир "Хамлет" и направим две копия на книгата, то тогава двете копия не носят повече информация от едното. Информацията от тази гледна точка е комплексна величина, измерване на информацията означава измерване на комплексността. Мрежата от възможности почти винаги ни предлага различни степени на усложнение на ситуацията, подредени от максимално прости до максимално комлицирани случаи. За измерване на информацията и нейната сложност ние се нуждаем от битове. Колкото е по-сложен проблемът, който изчисляваме, толкова повече време и пространство се изисква, за да въведем алгоритъм, необходим за решаване на проблема. Дембски, в резултат на своите изследвания дефинира информацията по следния начин: за да съществува информация, се нуждаем от многочислени и ясно разграничени възможности, всяка от които може да се случи. Когато една от тези възможности стане реалност, а другите са изключени, тогава говорим за актуализирана информация. Следователно, информацията с най-общи термини може да се дефинира като актуализация на една от възможностите, при изключване на другите.  Дефиницията на Дембски разширява разбиранията на Шанън за средното количество информация, идваща от един източник, водеща до статистически обобщения за възможните последствия. По скоро неговите идеи са свързани с понятията "проста" и "комлексна" информация; специфична и неспецифична информация и подходи за измерване на информацията. Специфичната информация е информация, базирана на модели и образци, но не винаги съгласуваната информация е специфична. Налице са и неадекватни модели, които водят до фабрикуване на информация. Специфичната и неспицифичната информация могат да бъдат дефинирани по следния начин: актуализацията на една възможност е специфична, възможността зависи от използваните образци. Неспецифичната информация е противоположно състояние на специфичната. Например при трансмисия на кодирани сигнали по дадена криптираща система се формира неспецифична информация, след разбиването на криптосистемата предаваната информация става специфична. Различна от Шанън теория за информацията разработват учените Григорий Четин, Рей Соломоноф и Андрей Колмогоров. Вместо да правят статистически обобщение на съобщенията от един информационен източник, те разработват алгоритмична информационна теория, разглеждаща индивидуалните последствия от отделните символи. При тях информацията H (X) се дефинира като минимален размер от програма, необходима да генерира дадено следствие X. За да разберем тази теория се изискват познания за машината на Тюринг. Известно е, че професор Алан Тюринг (един от създателите на компютърната наука) доказва, че е възможно да се изобрети една единствена машина U, способна да изчисли всяко възможно следствие. Тази идея на Тюринг винаги е пораждала трудности, но се правят непрекъснати опити в практиката на компютърните системи да се преодолеят. Елементите на Тюринговата машина са своебразна програма, записан в четящо устройство, работеща част, статична таблица и таблица за действия.

     Програмата е има точно определена дължина, съдържа и ясни символи. Работният вариант на програмата е празен и се запълва със стойности от наличните таблици. Следните действия са необходими, за да се реализира машината на Тюринг:  а/ начало на програмата; б/ задействане на програмния код; в/ задействане на работната част на машината; г/ връщане един символ назад; е/ изтриване на текущия символ в работещата част; ж/ изписване на всеки един от R символите върху работещата част на машината.

В последните години се отделя голямо внимание на развитие на системите за търсене и извличане на информация от големи масиви данни, откриването на адекватна информация за дефиниране и решаване на проблеми се превръща в стратегически ресурс за развитие на медиите, бизнеса и обществото, Важни международни програми в тази посока са иницитивите на ООН и ЕС за повишаване на информационната, кибернетичната и дигитална грамотност на хората. Една от най-големите в света телекомуникационни компании “AT&T” обръща сериозно внимание на информационната грамотност на своите служители, както и на информационните модели за решаване на проблеми. На своята  официална страница, в раздела Knowledge Network Explorer детайлно се обяснява методиката за извличане и използване на информация за целите на иновативния бизнес, като специално внимание се отделя на платформата Big6TM. Това е методичен проект, разработен от Майк Айзенберг и Боб Берковитц [7] за изграждане на умения и използване на систематичен подход за решаване на информационни проблеми, използва се още за обучение на ученици, студенти, мениджъри и други категории обучаващи се. Ключови характеристики на методиката са конфигуриране на изследователски инструменти, включващи речници, библиотеки, карти, база данни, с цел изграждане и тестване на умения за решаване на проблеми, с помощта на качествена информация и  развиване на компетенции.  Следните фази и  въпроси по-ясно дефинират платформата:

Ø  Фокусиране на вниманието върху определяне на задачите. Какъв е проблема?

Ø  Формулиране на стратегии за търсене на информация. Как да намерим информация?

Ø  Определяне на мястото и възможности за достъпа до данни. Какво искаме да постигнем?

Ø   Използване на селектирана информация. Какво е важно за нас?

Ø  Синтез и производство. Какво искаме да знаем и как да синхронизираме нещата?

Ø  Оценка на резултата. Какво сме научили?

По-голям интерес за нас, с цел обучение на студенти и журналисти, представлява моделът за изграждане на стратегии за  откриване на информация, включващо вземане на решения за преодоляване на проблема и селектиране на ресурси за дефиниране на задачите.

В тази фаза търсим отговор на следните въпроси: Кои са всички потенциални източници на информация? Кои са най-добрите от всички възможности? Кои са алтернативните методи за придобиване на информация? След дефиниране на информационната стратегия започва процеса на откриване на технологични стредства и  търсещи информация машини, с цел изграждане на база данни, онлайн каталози и структуриране на материалите.

 В средата на 50-те години на миналия век се формира достатъчно мощна група от учени, инженери, изследователи, предприемачи, ентусиазирано работещи, за решаване на проблемите, дефинирани от Ваневар Буш относно информационните реалности и предизвикателства. През 1951 г. Калвин Моерс, пионер в областта на информационните науки, въвежда термина Information retrieval (IR) или "Система за извличане на информация", като описва  и самият процес. IR обхваща интелектуалните аспекти за описание на информацията,  определяне на специфични методи за търсене на информация и изграждане на системи, техники и машини за изпълнение на горните задачи. В наши дни този процес включва по-големи възможности за интеракция с потребителя и въвеждане на елементи за усилена реалност. Важни аспекти на информацията са вече: контекстуално-когнитивен елемент; афективен елемент; ситуационен аспект. Базираната на IR информационна, онлайн индустрия започва активно да се разраства след 1970 г. – въвеждат се в действия  стотици машини, техники и елементи за извличане на информация.  Други учени, които доразвиват технологията, са Мортимър Тауб, Джеймс Пери, Алън Кент, Ханс Питър Лун, Уайт Маккейн, Сарасевич и Хартър. Системите вече са ориентирани към центричен подход за извличане на информация и включват умствени, интерактивни и текстуални процеси. Системите са адресирани към потребителя, ползата, ситуацията, контекстта и взаимодействието. Възникват поредица от асоциации и професионални групи като Interest Group on Information Retrieval (SIGIR), Association for Computing Machinery (ACM), American Society for Information Science (ASIS). За съжаление Европа е изключена от тези процеси и като следствие изоставането й в областта на информационните теории и технологии е доста голямо. В Източна Европа нещата са още по-трагични и  в момента ситуацията не се е подобрила, а влошила през ХХІ век. По-долу изброяваме някои от проектите в тази област и разработените, налични програми: “ActivePoint”, “TX5 (TM) Discovery”, “Aiaioo Labs”, “Alceste”, “Attensity” – предлага средства за извличане на информация и факти по методиката "who", "what", "where", "when"  и"why", “Clarabridge”, “ClearForest”, “Compare Suite”, “Connexor Machinese”, “Copernic Summarizer”, “Crossminder”, “Dhiti” – осигурява приложения за комбиниране на текстове в реално време, “DiscoverText”, “dtSearch”, “Eaagle”, “Enkata”, “Files Search Assistant”, “Intellexer”, “IxReveal”, “KXEN Text Coder” (KTC), “Leximancer”, “Lextek Profiling Engine”, “Linguamatics”, “Megaputer Text Analyst”, “Monarch”, “NewsFeed Researcher” (RSS), “Nstein”, “Odin Text”, “Power Text Solutions”.

В днешно време например уеб “скенерите” [8] играят важна роля за откриване на  информация в мрежата. Това са минипрограми, които методически претърсват мрежата за търсените от човека ресурси, намират съответните връзки и осигуряват актуален списък с релевантни сайтове, отговарящи на подадените заявки от потребителя за търсене на информация. С развитие на мрежата се усъвършенстват и уеб програмите за интерпретиране на съдържанието, например в семантичните мрежи вече се включват и други ресурси, където се намират отговори на зададени въпроси, т.е. търсенето става вече не само в текстове, но и във видео-, аудио- и интерактивни формати. Появиха се  така наречените мултимедийни "дешифриращи паяци" за откриване на информация в новите мрежи. Обикновено, в традиционен тип мрежа, уеб потребителят задава ключови думи за търсене на информация, като впоследствие "уеб скенерът", следвайки определен алгоритъм, открива полезни сайтове, базирани на ключови думи, като се измерва и популярността на линковете. След това потребителят трябва да провери резултатите и да намери онова специфичното късче информация, което търси. Мултимедийните „паяци” вършат самостоятелно тези дейности, като заместват човека. С развитие на изкуствения интелект в мрежата и стандартизация на уеб пространството тези интелигентни програми значително намаляват времето за откриване на информация и същевременно усилват мощта на мрежата. За съжаление тези нови ресурси се използват ограничено и то в рамките на лабораторни, медийни изследвания или за военни цели. Внимателните наблюдения в областта на информационни операции, провеждани от мултинационални групировки и модерните западни армии, показват три важни императива за организирането им:

а/ успешното концентриране на информационните ефекти в дадена област или точка изисква от лидерите ясно дефиниране на целта за интегриране на всички налични елементи на операцията в информационния домейн; б/ необходимо е още по-точно прецизиране, планиране и организиране на  изпълнението, свързано с операциите; в/ мениджърите на всички равнища да играят свързваща роля между инфооперациите (ИО) и комуникациите. Всички функции на ИО директно въздействат на способността на конкурентите да организират подобни операции и  отказът им в бъдеще от каквато и да е информационна инициатива. Крайната цел на ИО е пълен контрол на комуникациите и мрежите на  опонентите.

Ще завършим изследването с пет нови тенденции [9] за развитие на информационния домейн в мрежата:

1. Mобилният уеб ще се превърне в интелигентна мрежа, за пръв път през 2010 г. броят на смартфоните надвиши броя на персоналните компютри, всеки ден се активират 350 000 нови телефона, базирани на  операционна система на “Android”. Над 10 милиона приложения могат да бъдат заредени от “Apple's App Store”.

2. Видеото започва да доминира в мрежата. Например, коя е втората най-голяма машина за търсене на информация в мрежата? Ако кажете “Yahoo” или “Bing” ще сгрешите, отговорът е “YouTube”. Всеки месец потребителите по целия свят прекарват 2 млрд. часа в “YouTube”.

3. Ежедневно различни физически обекти се включват в мрежата и започват да генерират информация. Като пример могат да се посочат сензорите за измерване на радиацията в японските адрени централи, включени директно в мрежата след аварията. Стартира ерата на "интернет на вещите". В момента започва да доминира комуникацията от типа М2М (machine-to-machine). Очаква се в най-скоро време информацията от всички включени интелигентни сензори в мрежата да надхвърли информацията, произвеждана от хората. Изследователите от Университета в Карнеги изобретявяат сензори за наблюдение на сгради, пътища, мостове в реално време. Картографирането на данни от вездесъщите сензори, с помощта на социални графи, може да осигури ценна информация за нас самите и промените в заобикалящия ни свят. Хората в бъдеще ще намерят начини да използват този поток от информация, за да получат някакви предимства в социалната сфера или бизнеса.

4. Мрежата от данни в момента е във възход. Съгласно проучванията на фирмата IDC количество данни, създадени  в целия свят през 2010 г. превишава 1 zettabyte – или това е около 1 милиард terabytes. “Google” създава технологията “MapReduce”, мрежа от суперсложни алгоритми, с цел дистрибуция на огромни блокове от данни и изгражда суперсекретни data centers, които работят като складове за компютърни услуги.

5. Гласът и жестовете ще променят взаимодействието между човека и компютъра. Смартфоните и таблетите популяризират други форми за комуникация с машините, освен традиционните досега клавитура и мишка. Реагиращи на допир устройства трайно започват да доминират на пазара.  Следващата стъпка е търсене на информация с помощта на гласова команда, вече е практика в системите, базирани на “Андроид” и приложението Siri – iPhone 4S  на “Ейпъл”, по същество представлява семантична платформа.

Другата метатенденция в информационния домейн е свързана с откритието на учените Ейро Мануеки  от Университета Chuo и Масаки Сано от Университета в Токио в края на 2010 г. Те успяха да направят експеримент, показващ трансформирането на информация в енергия, като са използвали "демона на Максуел". Целта на опита била да  се изгради реална версия на наномашина, която благодарение на прецизна постановка успява да генерира полезна енергия, захранвана само от  информация или получaване на "нещо от нищо". Експериментът беше активно дискутиран в специализираните издания за нанотехнологии и най-вече в “New Scientist magazine”. Демонът на Максуел цели да демонстрира недостатъците на вторият принцип на термодинамиката. Двамата изследователи използват нанотехнологии и микроскопични ротори, работещи в  електрично поле и специална метасреда, наречена "буферен", за да демонстрират работеща версия на идеята на Максуел. Роторите се формират от две взаимосвързани, микроскопични полистеренови сфери, с размери около 300 нанометра. Единият от роторите е закрепен неподвижно върху стъклена повърхност, а другият се върти около него, всичко това се задвижва в имерсивна, флуидна среда. Ускоряваното от молекулите устройство било енергийно "по-изгодно" да се върти по часовниковата стрелка, отколкото в обратната посока. В допълнение учените осигуряват и електрическо поле, което  въздейства на въртящия момент на ротора, като непрекъснато се променят ъглите на въртене. Усукващият момент е аналогичен на силата на гравитация, задвижваща фини сфери по въображаема стълба. От време на време роторът се задейства от движещите се молекули в обратна посока и накрая въвеждат демона на Максуел, който представлява финна видео-камера, свързана с компютър, контролиращ посоката на електронното поле. Роторът, благодарение на полето и получената информация може да прави завъртания с една стъпка нагоре, по стълбата, нарушаваща законите на термодинамиката и произвежда енергия само за сметка на получената информация, относно позицията на въртенето на ротора и усукващия момент. Видеоинформацията относно позицията на ротора може да бъде квантифицирана в дигитални битове, където при стайна температура един бит информация може да се превърне в 3 x 10 (на степен 21) джаула топлинна енергия. Може да се каже, че и други изследователи преди тях са правели подобни експерименти, но не са засичали реални стойности на енергия. Двамата учени доказват, че в действителност може да се конвертира информация в потенциална енергия и, че фундаменталният принцип на "демона" е истината. Засечената енергия е прекалена незабележима, но в бъдеще може да бъде достатъчна за захранване на наномашини. Нещо повече отношенията между енергия и информация могат един ден да наложат фундаментално ограничение на количеството информация, която може да бъде съхранена на суперкомпютри.

обратно нагоре