В статье раскрыты основные аспекты развития информационных технологий в различных сферах общественной жизни. Освещены течения и направления, возникшие в результате эволюции информационных технологий.
Ключевые слова: информация, оценка достоверности, объем данных, потребление информации, машинное обучение.
Потребление информации становится все более значимой частью жизни современного общества. Информационные технологии и интернет привели к появлению новых понятий и концепций, связывающих общество и информацию. Одним из таких понятий является информационное общество.
Как указано в [1], информационное общество — это такой этап развития общества, при котором информация является главным фактором производства и оказывает существенное влияние на все сферы общественной жизни. Информация оказывает колоссальное влияние не только на отдельного человека, но и на общество в целом. Важное значение информации в обществе доказывается тем, что современный человек не может существовать без информации.
Информационное общество характеризуется широким доступом к информации и ее обмену, возможностью мгновенной коммуникации и свободным доступом к знаниям и образованию через интернет. Это также общество, в котором информационные технологии изменяют структуру экономики, создавая новые виды бизнеса и рабочих мест, и способствуют развитию инноваций и технологическому прогрессу.
Однако информационное общество также вносит свои вызовы и проблемы. Например, с ростом объема доступной информации возникает проблема фильтрации и оценки ее достоверности. Также существуют проблемы конфиденциальности и безопасности данных, связанные с хранением и передачей информации.
В связи с научно-техническими достижениями, с появлением новых средств и форм передачи информации, потребитель стал по-новому получать информацию, изучать ее и использовать. Люди имеют доступ к множеству источников информации 24 часа в сутки 7 дней в неделю, активно ими пользуются, причем в большинстве случаев они одновременно задействуют несколько источников [2]. Вместе с этим растет количественное потребление информации.
Одним из главных факторов роста количества потребления информации является социальные сети. Пользователи активно делятся своими мыслями, фотографиями, видео и другими формами контента, создавая огромные объемы информации. Каждую минуту миллионы сообщений публикуются в социальных сетях, что создает постоянный поток информации, в который люди погружены.
Рост количества информации также обусловлен расширением возможностей мультимедийных технологий. Видео, аудио и графические материалы стали более доступными и качественными, что привлекает внимание людей и увеличивает объем потребляемой информации [3]. Платформы для стримингового видео, музыки и подкастов позволяют пользователям наслаждаться контентом по своему выбору в любое время и в любом месте.
Также стоит отметить значительный рост количества новостных и информационных источников. Сейчас каждый может создать свой собственный блог, подкаст или видеоканал и делиться своими знаниями и мнениями с огромной аудиторией. Новостные сайты и приложения предлагают широкий спектр новостей и статей по самым разным темам.
Однако, рост количества потребления информации также сопровождается некоторыми вызовами. Информационная перегрузка становится все более распространенной, что может приводить к проблемам с концентрацией, утомлению и стрессу. Возникает необходимость фильтрации и выбора наиболее релевантной и достоверной информации среди огромного объема доступных данных.
В целом, рост количества потребления информации в обществе является неотъемлемой частью современной жизни.
Он отражает развитие технологий и расширение возможностей доступа к информации. Важно научиться эффективно управлять этим потоком информации, чтобы извлекать пользу и наслаждение от общения с миром, который нам предоставляется.
Прогноз, упомянутый в докладе аналитической фирмы IDC «Эра данных 2025», указывает на геометрическое прогрессирующее увеличение объема информации. Уже сегодня информационное пространство нашей планеты является огромным «океаном данных», в котором только небольшая часть информации является полезной и используемой.
Кроме того, прогноз международной исследовательской и консалтинговой компании IDC указывает на значительный рост объема данных. Согласно прогнозу, объем данных увеличится в 55 раз, от 0,8 зеттабайт в 2009 году до 163 зеттабайт в 2025 году. Это свидетельствует о взрывном росте объема информации, создаваемой и собираемой в различных сферах деятельности, таких как социальные сети, интернет вещей, бизнес-транзакции и другие [4].
Однако, как уже упоминалось, большое количество информации не всегда означает ее полезность или использование. Проблема фильтрации, оценки достоверности и обработки такого огромного объема данных становится значительной задачей.
Фильтрация, оценка достоверности и обработка огромного объема данных — это сложные задачи, с которыми сталкиваются в современной информационной эпохе. Решение этих проблем требует применения различных подходов и методов.
Для фильтрации данных можно использовать автоматические алгоритмы, которые основываются на заданных правилах или на машинном обучении. Они позволяют отсеивать некорректные или нежелательные данные, например, на основе ключевых слов, контекста или статистических показателей.
Оценка достоверности данных может включать проверку источника информации, анализ контекста, проверку фактов и кросс-проверку с другими надежными источниками. Также можно использовать методы машинного обучения для определения паттернов и аномалий, указывающих на потенциальную недостоверность данных.
Обработка огромного объема данных требует использования масштабируемых и эффективных алгоритмов. Это может включать распределенные вычисления, параллельную обработку данных, использование индексов и оптимизированных структур данных. Также важно оптимизировать алгоритмы для работы с большими объемами данных и использовать инструменты для управления и мониторинга процесса обработки.
В целом, для решения проблем фильтрации, оценки достоверности и обработки огромного объема данных необходимо комбинировать различные методы и инструменты, а также учитывать особенности конкретной задачи и доступные ресурсы.
Развитие технологий и методов анализа больших данных (big data) становится важным для эффективного использования информации и извлечения ценных знаний из этого океана данных.
Big data (бигдата) относится к сбору, обработке и анализу огромных объемов данных, которые невозможно эффективно обработать с использованием традиционных методов и инструментов. Возникновение бигдата обусловлено не только увеличением количества информации, но и разнообразием ее источников, таких как социальные сети, цифровые устройства, сенсоры и другие [2].
Одна из основных задач бигдата состоит в обработке и фильтрации большого объема данных с целью выделения полезной и значимой информации. Это включает в себя разработку алгоритмов и методов, способных автоматически обрабатывать данные и выделять важные паттерны, тенденции и знания.
Оценка достоверности информации является еще одним важным аспектом в области бигдата. Поскольку объем информации растет, становится все сложнее определить, какие данные являются достоверными и надежными. Возникает необходимость в разработке методов и моделей для проверки и верификации информации, чтобы отсеивать ложные или некачественные данные.
Развитие бигдата также требует разработки и использования специализированных инструментов и платформ. Это включает в себя базы данных, инфраструктуру для хранения и обработки данных, аналитические инструменты, алгоритмы машинного обучения и другие технологии, способные обрабатывать и анализировать большие объемы информации.
Однако развитие бигдата также вызывает некоторые вопросы и вызовы. Важно обеспечить соблюдение приватности и защиту данных, чтобы предотвратить возможные нарушения конфиденциальности. Также возникают этические вопросы, связанные с использованием и интерпретацией больших данных.
В целом, развитие бигдата становится все более важным в свете роста количества потребления информации в обществе. Это открывает новые возможности для анализа данных, извлечения ценной информации и принятия обоснованных решений в различных областях, включая бизнес, науку, здравоохранение и государственное управление.
Литература:
1. Информационное общество. — Текст: электронный // Spravochnick: [сайт]. — URL: https://spravochnick.ru/informatika/informacionnye_processy_i_informaciya/informacionnoe_obschestvo/ (дата обращения: 10.05.2023).
2. Поколения y и z: особенности медиапотребления. — Текст: электронный // Cyberleninka: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pokoleniya-y-i-z-osobennosti-mediapotrebleniya (дата обращения: 12.05.2023).
3. Объем данных всего мира к 2025 году.. — Текст: электронный // Aftershock: [сайт]. — URL: https://aftershock.news/?q=node/758635&full (дата обращения: 14.05.2023).
4. Попытки расчета количества информации на планете Земля. — Текст: электронный // Nag: [сайт]. — URL: https://nag.ru/material/32857 (дата обращения: 15.05.2023).
