|
82 Особенности вероятностных характеристик, используемых в излагаемом подходе, по нашему мнению, соответствуют особенностям рассматриваемой в настоящем исследовании проблемы разработки оценки инноваций на рынке информационных услуг. Действительно, в общем случае вероятность достижения цели к и и вероятность актуализации информационного продукта, т.е. вероятность использования оцениваемой компоненты (свойства) при принятии решения 41, имеют более широкую трактовку, чем статистические вероятности, определяемые на основе репрезентативной выборки и подчиняющиеся той или иной статистической закономерности. Следовательно, они могут трактоваться и использоваться не только для оценки и анализа стохастических, повторяющихся явлений, а характеризовать единичные явления, события, выборки. Иными словами, р! и — это вероятности, более близкие по смыслу вероятностям теории размытых множеств Заде [40]. Наконец, в качестве единицы измерения ДА элементной базы исходной (синтаксической) информации о компоненте (факторе) рассматриваемого инновационного продукта при вероятностной форме представления информационных характеристик принимается, как обычно, единица, основанная на двоичном логарифме, дающая в качестве минимальной единицы информации 1 бит, т.е. 1 = -1оё2РИтак, задачу системной оценки эффективности различных информационных ресурсов, анализа новых видов информационных услуг можно поставить как задачу оценки степени их влияния на реализацию целей системы (реализация принципа целесоответствия) и использовать при этом вероятностную меру, т.е. оценивать вероятность того, что данный информационный ресурс будет использован при достижении подцелей. Такие оценки можно получать как оценки относительной важности, относительного вклада информационного ресурса в реализацию соответствующей подцели. Предложенная в [21] информационная мера степени влияния инновационного ресурса на реализацию подцелей позволяет учесть не только вероятность достиже |
54 : где р 1 вероятность достижения дели; ^ вероятность того, что оцениваемая компонента (фактор, свойство инновационного продукта), будет использована (окажется ценной, необходимой, будет актуализирована) для достижения цели. Особенности вероятностных характеристик, используемых в излагаемом подходе, по нашему мнению, соответствуют особенностям рассматриваемой в настоящем исследовании проблемы разработки оценки инноваций на рынке информационных услуг. Действительно, в общем случае вероятность достижения цели к \ и вероятность актуализации информационного продукта, т.е. вероятность использования оцениваемой компоненты (свойства) при принятии решения Ць имеют более широкую трактовку, чем статистические вероятности, определяемые на основе репрезентативной выборки и подчиняющиеся той или иной статистической закономерности. Следовательно, они могут трактоваться и использоваться не только для оценки и анализа стохастических, повторяющихся явлений, а характеризовать единичные явления, события, выборки. Иными словами, ^ и ^ это вероятности, более близкие по смыслу вероятностям теории размытых множеств Заде [38]. Наконец, в качестве единицы измерения ЛЛ элементной базы исходной (синтаксической) информации о компоненте (факторе) рассматриваемого инновационного продукта при вероятностной форме представления информационных характеристик принимается, как обычно, единица, основанная на двоичном логарифме, дающая в качестве минимальной единицы информации 1бит, т.е. } = -\og2PИтак, задачу системной оценки эффективности различных информационных ресурсов, анализа новых видов информационных услуг можно поставить как задачу оценки степени их влияния на реализацию целей системы (реализация принципа целесоотвстствия) и использовать при этом вероятностную меру, т.е. оценивать вероятность того, что данный информационный ресурс будет использован при достижении подцелей. Такие 55 оценки можно получать как оценки относительной важности, относительного вклада информационного ресурса в реализацию соответствующей подцели. Предложенная в [21] информационная мера степени влияния инновационного ресурса на реализацию подцелей позволяет учесть не только вероятность достижения подцели р\ но и вероятность того, что данная информация будет использована лицом, принимающим решение, при реализации подцели: № = Х ^ оёО -р ,) Возникающая при этом проблема, связана с тем, что одна и та же информация может влиять не на одну подцель. В этом случае может быть использована идея метода решающих матриц Г.С.Поспелова [80]. При этом учитывается то, что информация обладает свойством сохранения потенциальной эффективности при многократном использовании. Оценка информационного потенциала Н, удобнее оценок относительной важности: их можно суммировать; можно учесть не только р\ но и qi. Отметим, что здесь, как и при любом подходе к оценке степени целесоответствия необходимо выбрать критерии оценки, разработать методику организации сложной экспертной процедуры, сочетая при необходимости экспертные оценки степени целесоответствия с косвенными количественными оценками. Эти вопросы подробно рассматриваются в 3-ей главе настоящей работы. 1.2.2. Подход к оценке информационных ресурсов в системной теории экономической информации. В различных науках об информации предпринимались попытки ее измерения. Широко известна мера К. Шеннона, предложенная им для оценки |