Информационные процессы и классификация источников информации: теоретические основы, цифровые трансформации и этико-правовое регулирование

В современном мире, пронизанном потоками данных и мгновенной коммуникацией, информационные процессы стали неотъемлемой частью не только профессиональной деятельности, но и повседневной жизни каждого человека. От их эффективности, надежности и этической корректности напрямую зависят темпы научно-технического прогресса, экономическое развитие, социальная стабильность и индивидуальное благополучие. Курсовая работа, посвященная комплексным аспектам информационных процессов и всесторонней классификации источников информации, приобретает особую актуальность в условиях глобальной цифровизации и экспоненциального роста объемов данных, становясь краеугольным камнем для понимания динамики современного мира.

Целью данного исследования является всестороннее раскрытие теоретических основ информационных процессов, представление глубокой и систематизированной классификации источников информации, а также анализ влияния современных цифровых технологий и этико-правовых аспектов на эти фундаментальные явления. Для достижения поставленной цели перед нами стоят следующие задачи:

1. Определить ключевые понятия, связанные с информацией и информационными процессами, и описать их основные виды и этапы.
2. Рассмотреть и проанализировать классические и кибернетические модели информационных процессов, выявив их сущность и прикладное значение.
3. Представить исчерпывающую классификацию источников информации по разнообразным критериям, подкрепленную примерами и актуальными стандартами.
4. Разработать методологический подход к анализу и оценке достоверности источников информации в контексте научного исследования.
5. Изучить влияние современных цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, 5G и Интернет вещей, на эволюцию информационных процессов и возникновение новых типов источников.
6. Проанализировать этические и правовые аспекты использования и классификации источников информации в условиях цифровой глобализации.
7. Проследить историческую ретроспективу развития информационных процессов и эволюцию профессиональной деятельности в информационной сфере.

Структура данной работы последовательно раскрывает обозначенные задачи, начиная с фундаментальных определений и теоретических моделей, переходя к практическим аспектам классификации и верификации, а затем углубляясь в современные вызовы и исторические трансформации. Значимость исследования заключается в предоставлении студентам технических и гуманитарных специальностей, таких как «Информатика и вычислительная техника», «Прикладная информатика», «Библиотечно-информационная деятельность» и «Документоведение и архивоведение», глубокой теоретической базы и практических инструментов для эффективной работы с информацией в их будущей профессиональной деятельности.

Теоретические основы информационных процессов

Понятие и сущность информации и данных

В основе любой осмысленной деятельности, будь то научное исследование, управление производством или обыденное общение, лежит работа с информацией. Однако что же именно мы подразумеваем под этим вездесущим термином? Для начала важно провести четкое разграничение между двумя фундаментальными понятиями: данные и информация.

Согласно ГОСТ Р ИСО 9000, информация — это значимые данные. Эта лаконичная формулировка указывает на ключевую идею: данные сами по себе являются всего лишь представлением чего-либо в формализованном виде. Это могут быть цифры, символы, сигналы, изображения, звуки, пригодные для передачи, интерпретации или обработки. Однако, чтобы стать информацией, данные должны быть осмыслены, интерпретированы в определенном контексте и обладать для кого-то ценностью. Например, последовательность цифр «23.10.2025» — это данные. Но когда мы понимаем, что это «текущая дата» и она обозначает конкретный день в календаре, эти данные приобретают смысл и превращаются в информацию. Таким образом, информация — это сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления, обладающие полезностью и значением для воспринимающего субъекта.

Центральным понятием, вокруг которого строится вся наша работа, является информационный процесс. Это не просто набор разрозненных действий, а последовательность взаимосвязанных операций, связанных с информацией, таких как ее получение, обработка, использование, сбор, создание, накопление, поиск, распространение и хранение. Информационные процессы пронизывают все сферы человеческой деятельности и являются объектом изучения целого ряда научных дисциплин. В частности, информатика как наука занимается изучением информационных процессов в системах различной природы и исследует возможности их автоматизации. А информационная технология (ИТ) определяется как совокупность процессов, методов поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации, а также способов осуществления таких процессов и методов.

Понимание этих базовых определений является отправной точкой для глубокого анализа механизмов, посредством которых информация циркулирует, преобразуется и используется в современном мире.

Основные виды и этапы информационных процессов

Информационные процессы представляют собой сложный и динамичный цикл, состоящий из взаимосвязанных этапов, каждый из которых играет свою уникальную роль. Эти этапы можно представить как логическую последовательность, начиная от момента возникновения информации и заканчивая ее применением.

1. Получение (сбор) информации. Этот этап является начальным и включает в себя сбор данных из различных источников. Он может быть как активным (целенаправленный поиск и запрос), так и пассивным (наблюдение, регистрация событий). Ключевыми элементами здесь являются идентификация релевантных источников, а также первичная фильтрация и классификация полученных сведений для отделения шума от полезных данных. Эффективность этого этапа напрямую влияет на качество всей последующей работы с информацией, определяя фундамент для дальнейшего анализа.
2. Обработка информации. После получения данные редко бывают готовы к немедленному использованию. Обработка информации подразумевает ее преобразование к другому виду или изменение содержания. Этот этап может включать широкий спектр операций:
   • Сортировка: упорядочивание данных по определенным критериям.
   • Фильтрация: отсеивание ненужной или избыточной информации.
   • Анализ: выявление закономерностей, зависимостей и скрытых смыслов.
   • Синтез: объединение разрозненных данных для создания нового знания.
   • Логические рассуждения: вывод новых фактов на основе имеющихся.
   • Кодирование/Декодирование: изменение формы представления для удобства хранения или передачи.

   Цель обработки — придать информации вид, наиболее подходящий для ее дальнейшего использования или хранения.

3. Хранение информации. Этот этап критически важен для ее многократного использования и обеспечения доступа в будущем. Хранение предполагает закрепление информации на физическом или цифровом носителе. Исторически это были камень, папирус, бумага, затем появились магнитные ленты и диски, а в современную эпоху доминируют электронные носители, память компьютеров, базы данных и облачные хранилища. Эффективная система хранения должна обеспечивать сохранность, доступность, целостность и конфиденциальность информации.
4. Передача (распространение) информации. Информация часто необходима не только тому, кто ее получил или обработал. Передача информации необходима для ее распространения, осуществляясь через различные каналы связи. Это могут быть непосредственное общение, почтовая связь, телефония, телекоммуникационные сети, радио, телевидение, и, конечно, глобальная сеть Интернет. Основные требования к передаче — быстрота, надежность, точность и безопасность, особенно в условиях увеличивающихся объемов данных и киберугроз.
5. Использование информации. Финальный и, по сути, целевой этап всего информационного процесса. Использование информации – это применение полученных сведений для ориентирования, активного действия, управления, сохранения, совершенствования и развития системы. Без этого этапа все предыдущие действия теряют свой смысл, ведь информация без применения остается лишь потенциалом.

Взаимосвязь этих этапов циклична и непрерывна. Например, результаты использования информации могут стать исходными данными для нового цикла получения и обработки, создавая непрерывный процесс обучения и адаптации систем.

Классические модели информационных процессов

Понимание механизмов информационных процессов требует обращения к теоретическим моделям, которые схематически описывают их структуру и динамику. Одной из наиболее влиятельных и фундаментальных моделей является модель коммуникации Шеннона-Уивера.

Эта модель, предложенная в 1949 году (хотя статья Клода Шеннона «Математическая теория связи» была опубликована в Bell System Technical Journal еще в 1948 году, а Уоррен Уивер в 1949 году написал к ней введение, способствовавшее популяризации), представляет собой линейную модель передачи сообщений. Изначально разработанная для оптимизации телекоммуникационных систем, она описывает коммуникацию как односторонний процесс и включает шесть ключевых элементов:

1. Источник (Source): Откуда исходит сообщение (например, человек, компьютер).
2. Передатчик (Encoder/Transmitter): Устройство или механизм, который преобразует сообщение от источника в сигнал (например, телефон, модем).
3. Сигнал (Signal): Физическое представление сообщения, передаваемое по каналу (например, электрический импульс, радиоволна).
4. Канал (Channel): Среда, по которой передается сигнал (например, телефонный провод, радиоэфир, оптоволокно).
5. Приемник (Decoder/Receiver): Устройство или механизм, который преобразует сигнал обратно в сообщение (например, телефон, модем).
6. Адресат (Destination): Конечный получатель сообщения.

Ключевым дополнением к этой модели является концепция «шума» (Noise). Шум — это любые помехи или искажения, которые могут возникнуть в канале связи и повлиять на качество передаваемого сигнала, приводя к потере или изменению информации. Шум может быть техническим (например, помехи в радиоэфире) или семантическим (непонимание термина).

В своей работе Шеннон также ввел понятие «бит» как наименьшую единицу информации, а также определил энтропию как меру неопределённости информации в передаваемом сообщении. Высокая энтропия означает высокую степень неожиданности или неопределенности сообщения, что, при успешной передаче, приносит больше информации получателю.

Несмотря на свою техническую направленность, модель Шеннона-Уивера оказала огромное влияние не только на телекоммуникации, но и на социальные науки, заложив теоретические основы изучения коммуникации. Однако ее линейность и отсутствие явной обратной связи (хотя Уивер косвенно упоминал ее) часто подвергались критике, поскольку реальные человеческие коммуникации гораздо сложнее и интерактивнее. Тем не менее, эта модель остается мощным аналитическим инструментом для понимания базовых принципов передачи информации.

Кибернетические модели информационных процессов

Если модель Шеннона-Уивера фокусируется на односторонней передаче сообщения, то кибернетические модели погружаются в гораздо более сложную динамику — процессы управления и связи в системах, где присутствует обратная связь.

Основоположником кибернетики — науки об управлении и связи в животном и машине — считается американский математик Норберт Винер. Он ввел термин «кибернетика» в 1947 году, а уже в 1948 году опубликовал свою знаменитую книгу «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине», которая заложила основы нового научного направления. Кибернетика исследует информационные процессы управления и поведения, а также информационные связи в живых организмах, технических системах и социальных структурах.

В основе кибернетической модели лежит понятие «управление», которое неразрывно связано с целями, информацией, сигналами и обратной связью. Ключевые принципы кибернетических моделей включают:

• Целенаправленность: любая управляемая система стремится к достижению определенной цели.
• Информация как ресурс управления: для принятия управляющих решений системе необходима информация о текущем состоянии, окружающей среде и возможных воздействиях.
• Обратная связь (Feedback): это механизм, позволяющий системе получать информацию о результатах своих действий и корректировать их для достижения цели. Без обратной связи эффективное управление невозможно.
• Саморегуляция и адаптация: многие кибернетические системы способны адаптироваться к изменяющимся условиям и самостоятельно регулировать свое поведение.

Кибернетические модели отражают поведение объекта при различных воздействиях и являются мощным инструментом для:

• Моделирования отклика системы на внешнее воздействие: предсказание реакции системы на изменения в окружающей среде или входные сигналы.
• Прогнозирования динамики: предвидение будущего состояния системы на основе текущих данных и известных закономерностей.
• Оптимизации параметров: настройка внутренних характеристик системы для достижения наилучшей производительности.
• Адаптивного управления: разработка систем, способных изменять свои управляющие стратегии в зависимости от меняющихся условий.

Примерами кибернетических моделей могут служить системы автоматического регулирования температуры, автопилоты самолетов, экономические модели государственного регулирования или даже биологические системы поддержания гомеостаза. В каждой из них информация собирается, обрабатывается, и на ее основе формируются управляющие воздействия, эффективность которых оценивается через механизм обратной связи, замыкая контур управления.

Всесторонняя классификация и особенности источников информации

Определение источника информации и принципы классификации

Для эффективной работы с информацией, особенно в контексте научного исследования или профессиональной деятельности, крайне важно уметь не только ее находить и обрабатывать, но и систематизировать. Центральным элементом здесь выступает источник информации.

Источник информации — это объект, идентифицирующий происхождение информации, или, другими словами, человек, вещь, место, откуда информация поступает. Это может быть документ, база данных, живой свидетель, артефакт, или даже совокупность наблюдений. Понимание того, откуда взялась информация, является первым шагом к оценке ее качества и применимости.

Чтобы эффективно управлять огромным массивом доступных источников, необходимо использовать классификацию. Классификация — это система распределения объектов (предметов, явлений, процессов, понятий) по классам в соответствии с определенным признаком. Принципы классификации источников информации могут быть разнообразны, но их цель всегда одна: упорядочить данные для облегчения поиска, анализа и использования. Методология классификации объектов базируется на выделении общих и отличительных признаков, которые позволяют группировать их в логически связанные категории.

Выбор критериев для разделения источников информации определяется целями исследования или практической задачи. Например, для историка важны критерии подлинности и времени создания, для журналиста — оперативности и эксклюзивности, для ученого — научной достоверности и рецензируемости. Обоснование выбора критериев всегда должно быть продиктовано релевантностью для конкретного контекста. В данной работе мы рассмотрим наиболее универсальные и широко применимые критерии, которые позволяют охватить все многообразие информационных источников.

Классификация источников по степени обработки, происхождению и форме фиксации

Многообразие информационных источников требует комплексного подхода к их систематизации. Одной из наиболее фундаментальных является классификация, учитывающая степень обработки информации, ее происхождение и физическую форму фиксации.

Классификация по степени обработки:

Этот критерий позволяет понять, насколько информация близка к первоисточнику и прошла ли она интерпретацию или анализ.

• Первичные источники: Это оригинальные, «сырые» данные, полученные непосредственно от источника, не подвергавшиеся аналитической обработке или интерпретации. Они представляют собой исходную основу для дальнейших исследований.
  • Примеры: Результаты научных экспериментов, неопубликованные рукописи, патенты, диссертации, личные дневники, письма, оригинальные статистические данные, интервью (в записи), стенограммы выступлений, фотографии с места события, юридические документы (законы, постановления).
• Вторичные источники: Это информация, которая была обработана, интерпретирована, проанализирована или обобщена на основе первичных источников. Они предлагают осмысление, компиляцию или критику первичных данных.
  • Примеры: Научные статьи (обзоры литературы), учебники, монографии, аналитические отчеты, энциклопедии, биографии, рецензии на книги, библиографические указатели.
• Третичные источники: Это компиляции первичных и вторичных источников, предназначенные для быстрого поиска и ориентирования в определенной предметной области. Они не содержат новой информации, но помогают найти нужные первичные и вторичные материалы.
  • Примеры: Справочники, путеводители, библиографии библиографий, указатели цитирования, абстрактные журналы, базы данных (такие как Web of Science или Scopus, когда используются для поиска, а не анализа), каталоги библиотек.

Классификация по происхождению:

Этот критерий делит источники в зависимости от их отношения к субъекту или объекту исследования.

• Внутренние источники: Информация, генерируемая внутри организации или системы, к которой она относится.
  • Примеры: Документы и отчеты организаций (финансовые отчеты, планы продаж, протоколы совещаний), внутренние базы данных, служебные записки, корпоративные архивы.
• Внешние источники: Информация, поступающая извне, из окружающей среды организации или системы.
  • Примеры: Печатные издания (газеты, журналы), статистическая информация от государственных органов, рыночные исследования, данные о конкурентах, публикации экспертов.

Классификация по форме фиксации/передачи:

Этот критерий отражает, каким образом информация была сохранена или передана.

• Письменные источники: Информация, зафиксированная в текстовом виде.
  • Примеры: Книги, статьи, газеты, рукописи, официальные документы.
• Устные источники: Информация, передаваемая человеческой речью.
  • Примеры: Личное общение, интервью (в момент проведения), показания очевидцев, лекции, выступления, устные предания.
• Фотографические источники: Визуальная информация, зафиксированная с помощью фотографии.
  • Примеры: Фотографии, фотодокументы, микрофильмы.
• Фонические (звукозаписи) источники: Информация, зафиксированная в виде звука.
  • Примеры: Аудиозаписи, радиопередачи, подкасты, записи устных интервью.
• Изобразительные источники: Визуальная информация, представленная в виде изображений, рисунков, схем.
  • Примеры: Произведения живописи, карты, чертежи, схемы, диаграммы, графики.

Каждая из этих категорий обладает своими уникальными характеристиками, преимуществами и ограничениями, которые необходимо учитывать при работе с информацией. Например, первичные источники обеспечивают максимальную объективность, но требуют значительных усилий для анализа; вторичные удобны для быстрого получения общих сведений, но могут содержать интерпретационные искажения.

Классификация источников по целевому назначению и типу носителя

Дальнейшее углубление в классификацию источников информации позволяет выделить категории, основанные на их предназначении и физической или цифровой форме хранения. Эти критерии особенно важны для понимания, кто является целевой аудиторией информации и каким образом она распространяется.

Классификация по целевому назначению/целевой аудитории:

Этот подход помогает определить, для кого предназначена информация и какую функцию она выполняет в обществе.

• Массовая информация: Предназначена для широкого круга читателей, слушателей или зрителей. Отличается доступностью изложения и широким охватом тем.
  • Примеры: Газеты, журналы общей тематики, телевизионные новости, популярные веб-сайты.
• Специальная информация: Ориентирована на конкретную профессиональную или научную аудиторию. Характеризуется глубоким, детализированным изложением и использованием специфической терминологии.
  • Примеры: Научные статьи из рецензируемых журналов, монографии, технические отчеты, отраслевые обзоры, специализированные базы данных.
• Секретная информация: Информация, доступ к которой ограничен в соответствии с законодательством для предотвращения ее несанкционированного использования или разглашения.
  • Примеры: Государственные тайны, коммерческие секреты, конфиденциальные данные исследований.
• Личная (приватная) информация: Сведения, касающиеся частной жизни человека, предназначенные для ограниченного круга лиц или для самого индивида.
  • Примеры: Личная переписка, дневники, медицинские записи, частные фотографии.

Классификация по типу носителя:

Этот критерий акцентирует внимание на физическом или виртуальном способе хранения и доступа к информации.

• Документальные источники: Традиционные носители, зафиксированные на материальном объекте.
  • Примеры:
    • Книги, журналы, газеты: печатные издания различного назначения.
    • Отчеты, диссертации, препринты: научные и исследовательские работы.
    • Учебники, справочники, ГОСТы: образовательная и нормативно-справочная литература.
    • Чертежи, фотографии, фильмы: графические и мультимедийные материалы на физических носителях.
    • CD-диски, DVD-диски: оптические носители информации.
• Электронные и сетевые источники: Информация, существующая в цифровом формате и часто доступная через телекоммуникационные сети.
  • Примеры:
    • Электронные версии документальных источников: оцифрованные книги, статьи, архивы.
    • Электронные базы данных: структурированные коллекции данных, доступные через специализированные системы (например, Scopus, Web of Science, базы данных патентных ведомств).
    • Глобальные информационные сети: Интернет как совокупность всех доступных ресурсов.
    • Интернет-ресурсы: веб-сайты, порталы, электронные библиотеки, блоги, форумы.
    • Социальные сети: платформы для обмена информацией и коммуникации.
• Устные источники: Информация, передаваемая непосредственно в процессе общения.
  • Примеры: Человеческая речь, личное общение, показания очевидцев, публичные выступления, экспертные интервью.

Для систематизации и унификации терминологии в области изданий и информации существуют государственные стандарты. Например, ГОСТ Р 7.0.60-2020 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Издания. Основные виды. Термины и определения» устанавливает термины и определения видов изданий по целевому назначению, характеру информации и периодичности. Этот ГОСТ определяет такие виды изданий по природе информации, как текстовое, графическое, картографическое, аудиокнига, издание со шрифтом Брайля, комбинированное издание. По целевому назначению он включает научные, научно-популярные, справочные, учебные, литературно-художественные, официальные и производственно-практические издания. Также ГОСТ классифицирует издания по формату, например, малоформатные, карманные, миниатюрные издания и фолианты.

Понимание этой многогранной классификации критически важно, так как позволяет не только находить нужные источники, но и оценивать их релевантность и достоверность для конкретной задачи, будь то научное исследование или повседневная деятельность.

Таблица 1: Сводная классификация источников информации

Критерий классификации	Категория	Описание	Примеры
Степень обработки	Первичные	Оригинальные данные, без интерпретации	Результаты экспериментов, диссертации, патенты
	Вторичные	Обработанная, проанализированная первичная информация	Научные статьи, учебники, монографии
	Третичные	Компиляции первичных и вторичных источников	Справочники, библиографические указатели
Происхождение	Внутренние	Генерируются внутри организации	Отчеты, служебные записки
	Внешние	Поступают извне организации	Статистика, рыночные исследования
Форма фиксации	Письменные	Текстовый вид	Книги, документы, рукописи
	Устные	Человеческая речь	Интервью, показания очевидцев
	Фотографические	Визуальная информация	Фотографии, фотодокументы
	Фонические	Звуковые записи	Аудиозаписи, подкасты
	Изобразительные	Рисунки, схемы, карты	Произведения живописи, чертежи
Целевое назначение	Массовая	Для широкой аудитории	Газеты, ТВ-новости
	Специальная	Для профессиональной аудитории	Научные журналы, технические отчеты
	Секретная	Ограниченный доступ	Государственные тайны, коммерческие секреты
	Личная	Для узкого круга лиц	Дневники, личная переписка
Тип носителя	Документальные	Физические носители	Книги, CD-диски, чертежи
	Электронные и сетевые	Цифровой формат, доступ через сети	Веб-сайты, электронные базы данных, социальные сети

Методология анализа и оценка достоверности источников информации в научном исследовании

Понятие верификации информации и ее значение

В условиях беспрецедентного объема информации, циркулирующей в современном мире, способность критически оценивать и верифицировать источники становится не просто полезным навыком, а фундаментальной необходимостью, особенно в академической и профессиональной сферах. Использование неточных, предвзятых или ложных данных может привести к искажению фактов, ошибочным выводам и бессмысленности любого анализа.

Верификация (от лат. *verus* — истинный и *facere* — делать) — это процесс проверки достоверности информации путем изучения ее источников и их надежности, подтверждение того, что заданные требования выполнены, или проверка истинности высказывания. В широком смысле верификация направлена на установление соответствия между заявленной информацией и реальным положением дел. Это не одномоментное действие, а комплексный процесс, требующий систематического подхода.

Критическая важность верификации для научного анализа трудно переоценить. В научном исследовании каждое утверждение, каждый вывод должен быть обоснован и подтвержден надежными данными. Отсутствие должной верификации может подорвать доверие к работе, поставить под сомнение ее научную ценность и привести к распространению ложных знаний. В условиях постправды, когда эмоциональная реакция часто превалирует над фактами, способность отличать достоверную информацию от фейков и манипуляций становится вопросом интеллектуальной гигиены и профессиональной этики.

Верификация предотвращает:

• Искажение фактов: Ошибочное восприятие или преднамеренное искажение исходных данных.
• Ошибочные выводы: Построение некорректных логических цепочек на основе ложной информации.
• Бессмысленность анализа: Когда весь аналитический аппарат применяется к недостоверным данным, результаты не имеют никакой практической или научной ценности.
• Репутационные риски: Для автора исследования, использующего непроверенные источники, это может обернуться потерей авторитета.

Таким образом, верификация — это краеугольный камень академической честности и залог качества любого аналитического или исследовательского труда.

Критерии оценки достоверности источников

Для проведения эффективной верификации информации необходимо опираться на четко сформулированные критерии оценки надежности источников. В научных публикациях и академическом контексте эти критерии имеют особое значение:

1. Подтверждение из нескольких источников: Это один из наиболее мощных критериев. Факт считается достоверным, если его подтверждают несколько независимых и авторитетных источников. Чем больше таких источников, тем выше вероятность истинности информации. Разнообразие источников (например, государственная статистика, научная статья и независимое расследование) усиливает подтверждение.
2. Полнота информации: Источники должны отражать все существенные стороны проблемы и значимые факты. Неполная информация, даже если она сама по себе верна, может привести к искаженному представлению о предмете исследования. Важно обращать внимание на то, не упущены ли ключевые детали, которые могли бы изменить контекст или интерпретацию.
3. Актуальность информации: В быстро меняющихся областях знаний (например, информационные технологии, медицина) информация должна сохранять ценность для потребителя и не быть «морально» устаревшей. Данные пятилетней давности могут быть неприемлемы для анализа современных тенденций. Дата публикации становится критически важным индикатором.
4. Авторитет авторов и изданий: Доверие к информации выше при уверенности в квалификации, осведомленности и экспертности автора. Это включает его образование, опыт работы, предыдущие публикации, членство в научных сообществах. Аналогично, издание (журнал, издательство, научный портал), публикующее материал, должно быть рецензируемым и иметь хорошую репутацию в академической среде.
5. Объективность: Необходимо выяснить, есть ли у автора эмоциональные, финансовые или идеологические связи с предметом, которые могут привести к необъективности или предвзятости. Объективная информация должна быть представлена нейтральным тоном, без излишней эмоциональности или явной пропаганды. Важно различать описания событий и их оценку, так как мнения и оценки потенциально обладают меньшей достоверностью, чем фактическая информация.
6. Дата публикации: Как уже упоминалось, особенно важна для научных статей из-за быстрого развития областей знаний. Свежие данные часто предпочтительнее устаревших, если только речь не идет об историческом анализе.
7. Наличие ссылок на сторонние источники: Качественный источник, особенно научная работа, всегда содержит ссылки на первоисточники, подтверждающие использованные факты, цитаты и методологии. Отсутствие ссылок или ссылки на сомнительные ресурсы является тревожным сигналом.

Таблица 2: Критерии оценки достоверности источников

Критерий	Описание	Признаки высокой достоверности	Признаки низкой достоверности
Подтверждение	Наличие аналогичной информации в других независимых источниках	Многочисленные перекрестные ссылки, подтверждение фактов	Единичное упоминание, отсутствие внешних подтверждений
Полнота	Всестороннее освещение темы, без упущения важных деталей	Детальное описание, учет различных аспектов	Избирательное представление фактов, умолчание критичных данных
Актуальность	Соответствие информации современному состоянию знаний	Свежая дата публикации, регулярное обновление данных	Устаревшие данные, отсутствие обновлений
Авторитет	Квалификация и экспертность автора/организации	Известный ученый, рецензируемое издание, государственный орган	Анонимный автор, непроверенный веб-сайт, личный блог
Объективность	Нейтральность изложения, отсутствие предвзятости	Факты, подкрепленные доказательствами, сбалансированная подача	Ярко выраженное мнение, эмоциональная риторика, пропаганда
Дата публикации	Время создания или последнего обновления источника	Последние 1-5 лет (для быстро развивающихся областей)	Более 10 лет (для большинства сфер)
Наличие ссылок	Цитаты и библиографические ссылки на первоисточники	Подробный список литературы, ссылки на авторитетные работы	Отсутствие ссылок, ссылки на сомнительные или недоступные ресурсы

Системное применение этих критериев позволяет формировать обоснованное суждение о надежности информационного источника и, как следствие, повышает качество научного исследования.

Методы верификации в научных исследованиях

В научных исследованиях процесс верификации выходит за рамки простой оценки источников и включает в себя более глубокие методологические подходы, направленные на подтверждение истинности сделанных утверждений. Эти методы помогают исследователям не только избежать ошибок, но и укрепить доверие к своим результатам.

1. Непосредственная (прямая) верификация:
   Этот метод подразумевает прямую проверку утверждений, сделанных в источнике, путем обращения к исходным данным или проведения контрольных экспериментов.
   • Пример: Если в статье утверждается, что определенный эксперимент дал конкретные результаты, непосредственная верификация может включать повторение этого эксперимента в независимой лаборатории или тщательный анализ первичных пр��токолов и сырых данных, представленных авторами. В случае социологических исследований это может быть обращение к первичным данным опросов.
2. Косвенная верификация:
   Если прямая проверка невозможна или слишком затратна, используется косвенная верификация. Она заключается в проверке следствий, вытекающих из утверждений, или введении дополнительных гипотез.
   • Пример: Если теория предсказывает определенное явление, косвенная верификация может заключаться в поиске других, ранее неизвестных подтверждений этого явления. Если источник утверждает о наличии определенной тенденции, можно проверить, согласуются ли другие независимые данные с этой тенденцией.
3. Экспериментальные способы:
   В естественных и точных науках эксперимент является основным инструментом верификации. Повторяемость результатов эксперимента в различных условиях и независимыми исследователями служит мощным подтверждением достоверности.
   • Пример: Проверка новых лекарственных препаратов требует многократных клинических испытаний, результаты которых должны быть воспроизведены и подтверждены.
4. Методы выявления умышленных и непроизвольных искажений:
   Информация, особенно в социальных науках или публицистике, может быть искажена как случайно, так и преднамеренно.
   • Анализ намерений составителя документа: Необходимо выяснить, какие цели преследовал автор или издатель. Могли ли они иметь заинтересованность в представлении информации в определенном свете? Это помогает выявить потенциальную предвзятость или манипуляцию. Например, рекламные материалы или политические заявления по определению не могут быть полностью объективными.
   • Анализ метода получения первичных данных: Как были собраны исходные данные? Какова методология опроса, статистического сбора или эксперимента? Ошибки в методологии (например, нерепрезентативная выборка, некорректная формулировка вопросов) могут привести к непроизвольным искажениям.
   • Сравнение аналогичных ситуаций: Анализ того, как подобные ситуации или явления описывались в других контекстах, позволяет выявить аномалии или нелогичности в текущем источнике.
   • Учет мнений разных экспертов: Обращение к нескольким независимым экспертам по данной теме помогает получить более объективную картину и выявить потенциальные расхождения.
   • Решение одной и той же проблемы с последующим сравнением результатов: Если в исследовании используются разные методы для решения одной задачи, совпадение результатов повышает их достоверность.
   • Размещение результатов в открытом доступе для публичности и проверяемости: В современной науке становится нормой публикация не только статей, но и первичных данных, кода для анализа, что позволяет другим исследователям проверять и воспроизводить результаты (принцип открытой науки).
5. Автоматическая и ручная верификация данных:
   • Автоматическая верификация: Использование программных средств для проверки формальной корректности данных (например, соответствие формату, диапазону значений), поиск дубликатов, аномалий.
   • Ручная верификация: Тщательный просмотр данных человеком, особенно для качественной информации, где требуется экспертное суждение.

Сочетание этих методов обеспечивает всесторонний подход к оценке достоверности, что является фундаментом для построения надежного и обоснованного научного знания.

Влияние цифровых технологий на эволюцию информационных процессов и новые типы источников

Цифровая трансформация информационных процессов

Цифровая эпоха, стремительно наступившая в последние десятилетия, кардинально изменила ландшафт информационных процессов, превратив их из трудоемких и медленных операций в мгновенные и автоматизированные. Современные цифровые технологии не просто ускоряют работу с данными, они существенно оптимизируют каждый этап информационного цикла, повышая эффективность производства, снижая издержки и улучшая качество продукции и услуг.

Прежде всего, цифровизация радикально повлияла на сбор информации. Датчики Интернета вещей (IoT), цифровые платформы, социальные сети и онлайн-транзакции генерируют колоссальные объемы данных в реальном времени, обеспечивая невиданный ранее доступ к «сырой» информации. Это позволяет компаниям и исследователям собирать более полные и актуальные сведения, чем когда-либо прежде.

Обработка информации также претерпела революционные изменения. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта способны анализировать огромные массивы данных, выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции и автоматизировать принятие решений с невероятной скоростью и точностью. Это позволяет трансформировать «большие данные» (Big Data) в ценные инсайты.

В сфере хранения и передачи информации цифровые технологии обеспечили беспрецедентную емкость и скорость. Облачные хранилища, высокоскоростные сети передачи данных и распределенные реестры (блокчейн) позволяют хранить и мгновенно обмениваться информацией в глобальном масштабе, стирая географические барьеры.

Экономический эффект от этих трансформаций огромен. Так, вклад сектора информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в ВВП России в 2023 году составил 3,5%, увеличившись на 0,4 процентных пункта по сравнению с 2022 годом. Прогнозируется, что к 2030 году вклад цифровой экономики в ВВП России достигнет 5-6%. В 2024 году вклад аккредитованных компаний ИТ-отрасли в экономику России уже составил 6%, что свидетельствует о растущей значимости этого сектора.

Цифровизация также способствует глобализации, открывая новые возможности для образования, развития карьеры и самообразования, делая информацию доступной практически каждому, кто имеет доступ к сети. Электронный бизнес, онлайн-образование, телемедицина — все это прямые результаты стремительного развития информационных технологий и цифровой трансформации информационных процессов.

Появление новых типов источников информации в цифровую эпоху

Цифровая революция не только трансформировала существующие информационные процессы, но и породила качественно новые типы источников информации, которые ранее были немыслимы. Эти источники характеризуются своей динамичностью, объемом и разнообразием форматов.

Одним из наиболее значимых изменений стало появление данных из социальных медиа и пользовательского контента. Миллиарды людей по всему миру ежедневно генерируют огромные объемы текстовой, графической и видеоинформации: посты, комментарии, лайки, репосты, фотографии, видео, отзывы. Эти данные, хотя и требуют тщательной верификации из-за своей неструктурированности и потенциальной субъективности, представляют собой бесценный источник для социологических исследований, маркетингового анализа, изучения общественного мнения и поведенческих паттернов.

Еще более фундаментальный сдвиг связан с развитием Интернета вещей (IoT). Это экосистема взаимосвязанных физических устройств, транспортных средств, бытовых приборов и других объектов, оснащенных датчиками, программным обеспечением и сетевыми возможностями, позволяющими им собирать и обмениваться данными. Среди новых типов источников информации выделяются:

• Информация от датчиков: Данные, поступающие от промышленных датчиков (температура, давление, влажность), аграрных сенсоров (состояние почвы, погода), городской инфраструктуры (движение транспорта, качество воздуха).
• Данные умных счетчиков: Показания потребления энергии, воды, газа, передаваемые в реальном времени.
• Информация от носимых устройств: Данные с фитнес-трекеров, умных часов, медицинских мониторов (пульс, активность, сон), которые предоставляют персонализированные сведения о здоровье и образе жизни.
• Системы «умного дома» и «умного города»: Информация от камер видеонаблюдения, систем управления освещением, климат-контролем, датчиков безопасности, которые формируют комплексную картину окружающей среды.

Прогнозы показывают экспоненциальный рост этих данных: к 2025 году общемировой объем данных, генерируемых устройствами Интернета вещей, превысит 73 зеттабайта. Это создает как огромные возможности для аналитики, так и вызовы, связанные с хранением, обработкой и обеспечением безопасности таких объемов информации.

Эти новые типы источников требуют разработки специальных методов сбора, анализа и верификации, а также поднимают серьезные этические и правовые вопросы, касающиеся конфиденциальности и использования персональных данных.

Роль искусственного интеллекта и передовых сетевых технологий (5G, Wi-Fi 7)

Современные цифровые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и передовые сетевые стандарты 5G и Wi-Fi 7, играют ключевую роль в дальнейшем развитии информационных процессов, открывая совершенно новые горизонты для их оптимизации и трансформации.

Искусственный интеллект (ИИ) является катализатором изменений на всех этапах информационного цикла:

• Сбор и поиск: ИИ-системы способны автоматически собирать и фильтровать огромные объемы данных из различных источников, идентифицировать релевантную информацию и даже предсказывать, какие данные могут быть полезны в будущем. Например, поисковые системы, работающие на ИИ, значительно улучшают релевантность выдачи.
• Обработка и анализ: ИИ-алгоритмы могут проводить глубокий анализ данных, выявлять сложные корреляции, классифицировать информацию, распознавать образы и речь, а также генерировать новые гипотезы. В России ИИ-технологии активно используются: по данным Росстата (обследование 2025 года), 66,3% крупных и средних организаций-пользователей ИИ задействуют технологии обработки визуальных данных, 50,2% — интеллектуальной поддержки принятия решений и управления, 35,7% — обработки звука, 35,6% — текста. Кроме того, 32% россиян регулярно используют ИИ в работе, в основном для создания и редактирования текстов (48%), подготовки отчетов (33%), анализа данных (29%) и генерации изображений/видео (23%).
• Принятие решений: ИИ-системы могут предлагать оптимизированные решения на основе анализа данных, автоматизировать управление сложными процессами (например, в логистике, производстве) и даже создавать новые знания.

Передовые сетевые технологии (5G, Wi-Fi 7) обеспечивают необходимую инфраструктуру для реализации потенциала ИИ и Интернета вещей:

• 5G (пятое поколение мобильной связи): Характеризуется значительно более высокой скоростью передачи данных (до 10 Гбит/с), минимальной задержкой (до 1 мс) и способностью поддерживать огромное количество подключенных устройств на единицу площади (до 1 млн устройств на км²). Это критически важно для развития Интернета вещей, беспилотных автомобилей, телемедицины и других сервисов, требующих мгновенного обмена данными.
  • В рамках «Стратегии развития отрасли связи до 2035 года», утвержденной правительством в ноябре 2023 года, планируется развертывание сетей 5G на отечественном оборудовании во всех городах России с населением от 100 тысяч человек к 2035 году. Активное развертывание 5G в крупных городах ожидается с 2026 года.
• Wi-Fi 7 (802.11be, Extremely High Throughput — EHT): Следующее поколение стандарта Wi-Fi, которое обещает еще большую пропускную способность (до 40 Гбит/с), меньшие задержки и более эффективное использование спектра. Это улучшит локальную беспроводную связь, поддерживая высокотребовательные приложения, такие как виртуальная и дополненная реальность, потоковое видео 8K и высокопроизводительные облачные игры.

Совместное развитие ИИ-технологий, 5G и Wi-Fi 7 меняет парадигму информационных процессов, делая их более быстрыми, интеллектуальными и повсеместными. Это открывает новые возможности для улучшения качества жизни (например, «умные» города, персонализированная медицина), повышения эффективности бизнеса (автоматизированные производства, интеллектуальная логистика) и дальнейшего развития цифровой экономики.

Этические и правовые аспекты использования и классификации источников информации

Законодательная база информационной деятельности в РФ

В условиях стремительного развития информационных технологий и повсеместного распространения данных, вопросы правового регулирования информационной деятельности приобретают первостепенное значение. Российская Федерация уделяет значительное внимание формированию соответствующей законодательной базы, призванной обеспечить баланс между свободой информации и ее защитой.

Основным нормативно-правовым актом, регулирующим общие вопросы информационной деятельности, является Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Этот закон определяет понятие информации, информационных технологий, информационных систем, а также устанавливает правовые основы обращения с информацией, права и обязанности участников информационных отношений, принципы государственного регулирования в этой сфере. Он является фундаментом для всей системы информационного законодательства России.

Отдельное и крайне важное место в правовом регулировании занимает защита личных данных. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» регулирует отношения, связанные с обработкой (сбором, записью, систематизацией, накоплением, хранением, уточнением, извлечением, использованием, передачей, обезличиванием, блокированием, удалением, уничтожением) персональных данных. Он определяет права субъектов персональных данных, обязанности операторов, а также меры по обеспечению безопасности персональных данных. Этот закон призван защитить частную жизнь граждан в цифровую эпоху.

Помимо вышеуказанных, ключевую роль в защите интеллектуальной собственности в сфере ИТ играет Часть IV Гражданского кодекса Российской Федерации. В частности:

• Статья 1261 «Программы для ЭВМ» устанавливает, что авторские права на программы для ЭВМ охраняются как права на литературные произведения. Это означает, что разработчики программного обеспечения имеют исключительные права на свои творения, включая право на воспроизведение, распространение, модификацию и публичное исполнение.
• Статья 1262 «Базы данных» регламентирует правовую охрану баз данных как объектов авторского права. Она защищает структуру и подбор материалов базы данных, а также предусматривает особые права изготовителя базы данных.

Ранее вопросы правовой охраны программ для ЭВМ и баз данных регулировались Законом РФ 1992 года «О правовой охране программ для электронных вычислительных машин и баз данных», однако с принятием Части IV ГК РФ эти нормы были инкорпорированы в основной гражданский кодекс.

Эти законодательные акты формируют основу для законной и этичной работы с информацией, определяя рамки ее использования, обработки, хранения и защиты, что является критически важным для стабильного развития цифрового общества.

Стандарты в области защиты информации

Наряду с законодательными актами, существенную роль в обеспечении безопасности и корректности информационных процессов играют государственные стандарты (ГОСТы). Они устанавливают унифицированные термины, требования и методы, призванные обеспечить системный подход к защите информации.

Изначально в этой области действовал ГОСТ Р 50922-96 «Защита информации. Основные термины и определения». Однако он был заменен на более актуальный ГОСТ Р 50922-2006 «Защита информации. Основные термины и определения», который устанавливает базовые понятия и термины в этой области. Он определяет такие фундаментальные термины, как «информационная безопасность», «угроза безопасности информации», «защита информации», «система защиты информации» и многие другие. Эти термины являются основой для формирования единого понимания и применения мер по обеспечению информационной безопасности.

Помимо ГОСТ Р 50922-2006, существует ряд других актуальных стандартов, которые регламентируют различные аспекты информационной безопасности:

• ГОСТ Р 52766-2007 «Защита информации. Классификация и оценка защищенности информационных систем»: Этот стандарт устанавливает принципы классификации информационных систем по требованиям к защите информации и методы оценки их защищенности. Он помогает организациям определить необходимый уровень защиты для своих систем в зависимости от важности обрабатываемой информации.
• ГОСТ Р 57580-2017 «Кибербезопасность. Общие требования к защите информации в информационных системах»: Является одним из ключевых стандартов в области кибербезопасности. Он формулирует общие требования к организации и обеспечению защиты информации в информационных системах, охватывая широкий спектр мер от управления доступом до резервного копирования и восстановления данных.
• ГОСТ Р 59709-2022 «Защита информации. Управление компьютерными инцидентами. Термины и определения»: Этот стандарт, принятый относительно недавно, унифицирует терминологию в сфере реагирования на компьютерные инциденты. Он помогает организациям эффективно выстраивать процессы обнаружения, анализа, реагирования и восстановления после кибератак.

Эти ГОСТы являются неотъемлемой частью нормативной базы, обеспечивающей системный подход к защите информации в Российской Федерации. Они служат руководством для специалистов в области информационной б��зопасности, помогая им разрабатывать, внедрять и поддерживать эффективные системы защиты, а также унифицировать методы работы с информацией, снижая риски угроз и инцидентов.

Этические нормы и вызовы цифровой эпохи

В мире, где информация стала одним из важнейших ресурсов, ее использование не может быть ограничено лишь правовыми рамками. Наряду с законодательством, этические нормы, основанные на нравственности и морали, являются фундаментом взаимоотношений людей в обществе и должны неукоснительно соблюдаться при работе с информацией. Этические принципы диктуют не только что разрешено, но и что правильно, справедливо и ответственно.

Одним из наиболее острых этических вызовов цифровой эпохи являются проблемы, возникающие при использовании данных из социальных медиа. С одной стороны, эти платформы представляют собой богатейший источник информации для исследований, маркетинга и анализа общественного мнения. С другой стороны, сбор и анализ пользовательского контента напрямую касаются вопросов защиты персональных данных и права на частную жизнь. Где проходит грань между публично доступной информацией и личными сведениями, которые люди не хотели бы видеть в аналитических отчетах? Как обеспечить анонимность и согласие пользователей, чьи данные используются?

Эти вопросы усугубляются тем, что цифровые технологии, наряду с неоспоримыми преимуществами, несут риски. Неконтролируемое или неэтичное использование данных может привести к дестабилизации развития государства и деморализации общества. Это могут быть манипуляции общественным мнением, распространение дезинформации, кибербуллинг, дискриминация на основе анализа персональных данных. Всё это требует особого внимания к вопросам кибербезопасности и регулирования использования данных.

В ответ на эти вызовы государственные органы активно работают над созданием инструментов для защиты прав граждан. Так, Роскомнадзор разрабатывает отраслевые стандарты работы с персональными данными для различных категорий операторов. Эти стандарты призваны упорядочить процесс сбора данных, определить допустимые объемы, основания обработки и правила уничтожения информации. Цель этой инициативы — снизить регуляторную нагрузку на компании, предоставив им четкие инструкции, и одновременно усилить защиту прав субъектов персональных данных. В частности, речь идет о:

• Составе приемлемых данных: Какие категории персональных данных можно собирать и обрабатывать в зависимости от вида деятельности.
• Правовом регулировании: Четкие указания на применимые законодательные нормы.
• Источниках получения данных: Допустимые способы получения информации.
• Порядке уничтожения: Правила и сроки удаления персональных данных после достижения цели их обработки.

Соблюдение этических норм и развитие правового регулирования являются ключевыми факторами для построения доверительного и безопасного информационного общества, в котором преимущества цифровых технологий используются во благо, а риски минимизируются.

Историческая ретроспектива и эволюция профессиональной деятельности в информационной сфере

Информационные революции: от письменности до микропроцессорных технологий

История человечества неразрывно связана с развитием способов создания, хранения и передачи информации. Этот путь был отмечен кардинальными трансформациями, которые принято называть информационными революциями. Каждая из них не только меняла технологический ландшафт, но и оказывала глубокое влияние на социальную структуру, экономику и культуру.

1. Первая информационная революция: Связана с изобретением письменности, которое произошло примерно 5-6 тысяч лет назад. До этого знания передавались устно, что ограничивало их объем и точность. Появление письменности (клинопись, иероглифы, а затем и алфавит) позволило накапливать и передавать знания следующим поколениям в фиксированной форме, создавая первые архивы и библиотеки. Это способствовало развитию государственности, образования и сложных социальных структур.
2. Вторая информационная революция (середина XV — XVI века): Ее катализатором стало изобретение книгопечатания Иоганном Гутенбергом в середине XV века. До этого книги переписывались вручную, что делало их дорогими и редкими. Типографский станок сделал культурные ценности и знания общедоступными, значительно улучшил способы хранения информации и способствовал распространению грамотности, развитию науки, Реформации и рождению современной массовой культуры.
3. Третья информационная революция (конец XIX века): Эта революция была обусловлена изобретением электричества и последовавшим за ним появлением таких средств связи, как телеграф, телефон и радио. Эти изобретения обеспечили оперативный обмен информацией на огромных расстояниях, сократив время передачи данных с недель и дней до минут и секунд. Это имело колоссальное значение для развития бизнеса, политики, военной сферы и глобализации.
4. Четвертая информационная революция (70-е годы XX столетия): Нередко ее называют компьютерной или цифровой революцией. Она связана с микропроцессорной технологией и созданием персональных компьютеров, компьютерных сетей и систем передачи данных. Появление интернета и развитие глобальных информационных сетей сделало информацию практически мгновенно доступной из любой точки мира. Эта революция привела к формированию информационного общества, где информация становится ключевым ресурсом, а цифровые технологии проникают во все сферы жизни, преобразуя экономику, образование, досуг и социальные взаимодействия.

Каждая из этих революций была не просто технологическим прорывом, но и мощным социальным трансформатором, который необратимо менял способы взаимодействия людей с информацией и друг с другом.

Эволюция профессий в условиях информатизации

С каждой информационной революцией менялись не только способы работы с информацией, но и сами профессии, связанные с ней. Исторически постоянно расширялся круг людей, чья профессиональная деятельность связана с обработкой и накоплением информации.

На ранних этапах, после изобретения письменности, появились писцы, переписчики, летописцы. С распространением книгопечатания значительно возросла роль издателей, редакторов и книготорговцев. Вторая информационная революция привела к появлению и развитию таких важных профессий, как библиотекарь (специалист по систематизации, хранению и выдаче книжных фондов) и архивариус (специалист по хранению, систематизации и обеспечению доступа к документальным архивам). Эти профессии требовали глубоких знаний в области классификации, каталогизации и сохранения информации.

Однако истинный взрыв в эволюции профессий произошел с наступлением четвертой информационной революции и развитием цифровой экономики. В условиях повсеместной информатизации появились и активно развиваются совершенно новые специальности, а многие традиционные профессии претерпевают глубокую трансформацию:

• Архитектор информационных систем: Специалист по проектированию сложных информационных систем, определяющий их структуру, компоненты и взаимодействие.
• Дизайнер интерфейсов (UI/UX-дизайнер): Отвечает за создание удобных и интуитивно понятных интерфейсов для цифровых продуктов.
• Сетевой юрист (IT-юрист): Специализируется на правовом регулировании в сфере информационных технологий, включая защиту данных, кибербезопасность, авторские права в интернете.
• Цифровой лингвист: Работает с языковыми данными в цифровой среде, разрабатывает алгоритмы обработки естественного языка, системы машинного перевода и голосовых помощников.
• Разработчик моделей Big Data (Data Scientist/Engineer): Специалист по сбору, обработке, анализу и интерпретации огромных объемов данных для выявления ценных закономерностей и поддержки принятия решений.
• IT-аудитор: Оценивает эффективность и безопасность информационных систем компании, соответствие их стандартам и регуляторным требованиям.
• Киберисследователь / Специалист по кибербезопасности: Занимается предотвращением, обнаружением и расследованием кибератак, защитой информационных систем и данных.
• Аналитик данных: Собирает, обрабатывает и интерпретирует данные для выявления тенденций и принятия обоснованных решений в различных бизнес-областях.
• Операторы беспилотников: Управляют дронами и другими беспилотными аппаратами для сбора информации (фото, видео, геоданные) в сельском хозяйстве, строительстве, логистике.

Эта эволюция показывает, как технологический прогресс не уничтожает профессии, а видоизменяет их, создавая новые специализации, требующие уникальных наборов навыков в области информационных технологий, анализа данных и кибербезопасности.

Влияние информационных процессов на профессиональные области (на примере журналистики)

Информационные процессы лежат в основе многих профессиональных сфер, но, пожалуй, нигде их влияние не проявляется так ярко, как в журналистике. В журналистике информация является ключевым «инструментом», а поиск, сбор, обработка и распространение информации составляют сущность профессии. Цель журналиста — донести до аудитории актуальные, проверенные и значимые сведения.

Исторически журналисты опирались на устные источники (интервью), письменные документы (официальные отчеты, письма, архивы) и собственные наблюдения. С развитием технологий менялись и методы работы:

• Появление телеграфа и телефона позволило получать информацию из удаленных мест гораздо быстрее.
• Радио и телевидение сделали возможным мгновенное распространение новостей для массовой аудитории.
• Компьютеры и интернет совершили очередную революцию, сделав доступными огромные объемы информации и радикально изменив способы ее поиска и обработки.

В современной журналистике активно используются:

• Открытые государственные источниковые базы: Реестры, базы данных законов, статистические порталы, данные о государственных закупках.
• Коммерческие источники: Базы данных компаний, финансовые отчеты, аналитические обзоры рынков.
• Социальные медиа: Twitter (X), Telegram, Facebook, VK и другие платформы стали как источниками оперативной информации (свидетельства очевидцев, официальные заявления), так и площадками для мониторинга общественного мнения.

Особое развитие получила дата-журналистика — направление, где журналисты используют методы анализа данных для поиска, обработки, визуализации и представления историй. В этой сфере активно применяются:

• Цифровые инструменты для работы с электронными таблицами: Например, Microsoft Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc для организации, фильтрации и базового анализа больших наборов данных.
• Веб-платформы для анализа текстов: Такие как Voyant Tools, Text Analyzer, которые позволяют выявлять ключевые слова, частотность, связи в текстовых документах.
• Технологии искусственного интеллекта: ИИ может ускорять процессы работы с данными, автоматизируя извлечение фактов из неструктурированных текстов, перевод, суммаризацию, а также помогать в поиске скрытых закономерностей.
• Инструменты для визуализации данных: Tableau, Power BI, Google Data Studio, Datawrapper, которые позволяют превращать сложные данные в понятные графики, карты и интерактивные дашборды, делая истории более наглядными и убедительными.

Таким образом, информационные процессы в журналистике не просто претерпели изменения, они стали ядром новой, технологически продвинутой практики, требующей от журналистов не только традиционных навыков расследования и письма, но и глубокого понимания методов работы с данными и цифровыми инструментами.

Заключение

Информационные процессы и источники информации являются фундаментальными концепциями, пронизывающими все аспекты современного общества. Наше исследование, посвященное комплексным аспектам этих явлений, позволило не только определить их сущность, но и проследить глубокие трансформации, происходящие под влиянием технологического прогресса и социокультурных сдвигов.

В ходе работы мы:

• Дали четкие определения информации и данных, подчеркнув их взаимосвязь и значимость в контексте информационных процессов.
• Подробно описали основные виды и этапы информационных процессов — от получения до использования, демонстрируя их цикличный характер и критическую роль в функционировании любых систем.
• Проанализировали классические модели информационных процессов, уделив особое внимание модели коммуникации Шеннона-Уивера с ее элементами и понятием энтропии, а также рассмотрели кибернетические модели, основанные на принципах управления и обратной связи, введенных Норбертом Винером.
• Представили всестороннюю классификацию источников информации, систематизировав их по степени обработки (первичные, вторичные, третичные), происхождению (внутренние, внешние), форме фиксации (письменные, устные, фотографические, фонические, изобразительные), целевому назначению (массовые, специальные, секретные, личные) и типу носителя (документальные, электронные, сетевые, устные), опираясь на актуальные ГОСТы, такие как ГОСТ Р 7.0.60-2020.
• Разработали методологический подход к анализу и оценке достоверности источников информации в научном исследовании, определив верификацию как критически важный процесс и детально описав критерии (подтверждение из нескольких источников, полнота, актуальность, авторитет автора, объективность, дата публикации, наличие ссылок) и методы (непосредственная, косвенная, экспериментальная верификация, анализ намерений и методов сбора данных).
• Исследовали трансформационное воздействие современных цифровых технологий (ИИ, 5G, Интернет вещей) на информационные процессы, показав, как цифровизация оптимизирует сбор, обработку и распространение информации. Привели актуальные статистические данные о вкладе ИКТ в экономику России и использовании ИИ, а также описали новые типы источников (данные социальных медиа, пользовательский контент, данные IoT).
• Рассмотрели этические и правовые аспекты использования и классификации источников информации, проанализировав ключевые федеральные законы РФ (№ 149-ФЗ, № 152-ФЗ, Часть IV ГК РФ) и актуальные ГОСТы в области защиты информации (ГОСТ Р 50922-2006, ГОСТ Р 57580-2017, ГОСТ Р 59709-2022). Обсудили этические вызовы цифровой эпохи, проблемы защиты частной жизни и роль Роскомнадзора.
• Проследили историческую ретроспективу информационных революций — от изобретения письменности до микропроцессорных технологий, а также проанализировали эволюцию профессий в информационной сфере, от традиционных библиотекарей и архивариусов до современных дата-журналистов и специалистов по кибербезопасности.

Таким образом, поставленные цели и задачи исследования были полностью достигнуты. Данная курсовая работа представляет собой глубокое теоретическое и аналитическое исследование, подтверждающее комплексный характер информационных процессов и многообразие источников информации. Понимание этих аспектов, а также способность критически оценивать и верифицировать данные, являются ключевыми компетенциями для современного специалиста в любой области, особенно в условиях продолжающейся цифровой трансформации и возрастающей ответственности за качество и достоверность распространяемой информации.

Список использованной литературы

1. Артамонов, В. Н. Информационные системы в экономике. Челябинск, 2007. 267 с.
2. Информатика / Под ред. Н. В. Макарова. М.: Финансы и статистика, 2007. 767 с.
3. Линденбаум, М. Д. Надежность информационных систем. М.: Инфра-М, 2007. 317 с.
4. Мельников, В. П. Информационные технологии. М.: Academia, 2008. 426 с.
5. Могилев, А. В. Информатика. М.: Академия, 2007. 842 с.
6. Перминов, С. Б. Информационные технологии как фактор экономического роста. М.: Наука, 2007. 194 с.
7. Попов, В. М. Глобальный бизнес и информационные технологии: соврем. практика и рекомендации. М.: Финансы и статистика, 2006. 270 с.
8. Уткин, В. Б. Информационные технологии управления. М.: Академия, 2008. 396 с.
9. Виды информационных процессов. Уроки информатики. URL: https://urok.1sept.ru/articles/581977 (дата обращения: 23.10.2025).
10. Основные информационные процессы. Skysmart. URL: https://skysmart.ru/articles/informatics/osnovnye-informacionnye-processy (дата обращения: 23.10.2025).
11. Классификация информационных процессов. Студенческий научный форум. URL: https://scienceforum.ru/2017/article/201703080004 (дата обращения: 23.10.2025).
12. Информационные процессы — урок. Информатика, 10 класс. ЯКласс. URL: https://www.yaklass.ru/p/informatika/10-klass/teoreticheskie-osnovy-informatiki-9169/poniatie-informatcii-i-informatcionnye-protcessy-9170/urok (дата обращения: 23.10.2025).
13. Информация, информационные процессы и информационное общество. URL: https://edu.of.ru/attach/17/373983.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
14. Основные информационные процессы. Фоксфорд Учебник. URL: https://foxford.ru/wiki/informatika/osnovnye-informatsionnye-protsessy (дата обращения: 23.10.2025).
15. Роль информационной деятельности в современном обществе. URL: https://multiurok.ru/files/rol-informacionnoi-deiatel-nosti-v-sovremennom-obshchestve.html (дата обращения: 23.10.2025).
16. Информационные процессы и технологии как объекты информатики и обучения информатике. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-protsessy-i-tehnologii-kak-obekty-informatiki-i-obucheniya-informatike (дата обращения: 23.10.2025).
17. Информационные процессы: что это такое и как они работают. Skyeng. URL: https://skyeng.ru/articles/informatsionnye-protsessy/ (дата обращения: 23.10.2025).
18. Информация и информационные процессы в современных реалиях. GeekBrains. URL: https://gb.ru/blog/informacionnye-processy/ (дата обращения: 23.10.2025).
19. Информатика — Основные этапы развития информационного общества. Этапы развития технических средств и информационных ресурсов. Google Sites. URL: https://sites.google.com/site/informatika511/informatika-10-11-kl/informacionnye-processy/osnovnye-etapy-razvitia-informacionnogo-obschestva-etapy-razvitia-tehniceskih-sredstv-i-informacionnyh-resursov (дата обращения: 23.10.2025).
20. 1.1 Основные этапы информационного развития общества. URL: https://www.sgu.ru/sites/default/files/textdocs/2018-05-18/1.1_osnovnye_etapy_informacionnogo_razvitiya_obschestva.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
21. Реферат на тему “Основные этапы информатизации общества”. Инфоурок. URL: https://infourok.ru/referat-na-temu-osnovnie-etapi-informatizacii-obschestva-1736113.html (дата обращения: 23.10.2025).
22. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-protsessy (дата обращения: 23.10.2025).
23. 2. ИНФОРМАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ. Инфоурок. URL: https://infourok.ru/informaciya-i-informacionnie-processi-3382753.html (дата обращения: 23.10.2025).
24. Информационные процессы — хранение, обработка и пердача информации, информатика 8 класс. info-helper.ru. URL: https://info-helper.ru/informatika/8-klass/informacionnye-processy/ (дата обращения: 23.10.2025).
25. ЭТАПЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/etapy-informatizatsii (дата обращения: 23.10.2025).
26. Понятие информации, ее виды и свойства. URL: https://xn--b1agj8a.xn--p1ai/articles/informatika-i-ikt/ponjatie-informacii-ee-vidy-i-svoistva (дата обращения: 23.10.2025).
27. Информация. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F (дата обращения: 23.10.2025).
28. 2.1.1 Данные и информация. URL: https://www.e-publish.ru/fdo/lib/b_database/2.1.1_data_and_information.html (дата обращения: 23.10.2025).
29. Теория информационных процессов и систем. Издательский центр «Академия». URL: https://www.academia-moscow.ru/upload/iblock/c38/c38676d97c3722b9c742918903c00488.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
30. Информационные процессы. Фоксфорд Учебник. URL: https://foxford.ru/wiki/informatika/priroda-informatsii/informatsionnye-protsessy (дата обращения: 23.10.2025).
31. Классификация источников данных. SearchInform. URL: https://www.searchinform.ru/blog/klassifikatsiya-istochnikov-dannykh/ (дата обращения: 23.10.2025).
32. Источник информации. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 23.10.2025).
33. Источники научно-технической информации. Студенческий научный форум. URL: https://scienceforum.ru/2018/article/201804020005 (дата обращения: 23.10.2025).
34. ОСИР (КМТ): 3.1. ИСТОЧНИКИ НАУЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ (Виды документов). Образовательный портал ГБПОУ ИО — Ангарский промышленно-экономический техникум. URL: http://apetu.ru/osir/mod/book/view.php?id=125&chapterid=128 (дата обращения: 23.10.2025).
35. Источники информации: как проверить и каким доверять. Marketing Link. URL: https://marketinglink.ru/istochniki-informacii/ (дата обращения: 23.10.2025).
36. Научная информация. URL: https://text.ru/referat/show/159812/nauchnaya-informaciya (дата обращения: 23.10.2025).
37. Кибернетическое моделирование и его особенности. URL: https://studfile.net/preview/4414065/page:12/ (дата обращения: 23.10.2025).
38. Модель коммуникации Шеннона и Уивера. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/model-kommunikatsii-shennona-i-uivera (дата обращения: 23.10.2025).
39. Модель Шеннона-Уивера — Основы коммуникологии (теория коммуникации). URL: https://studopedia.su/17_28742_model-shennona-uivera.html (дата обращения: 23.10.2025).
40. Верификация. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F (дата обращения: 23.10.2025).
41. Модель коммуникации Шеннона и Уивера — Технология тренинга. URL: https://tehnologiyatraininga.ru/model-kommunikatsii-shennona-i-uivera/ (дата обращения: 23.10.2025).
42. Способы поиска достоверной информации и проверка ее качества. Studently. URL: https://studently.ru/blog/sposoby-poiska-dostovernoy-informatsii-i-proverka-ee-kachestva (дата обращения: 23.10.2025).
43. «Надежность источников информации и ее достоверность» Руководство У. FreedomLab. URL: https://freedomlab.org/nadiozhnost-istochnikov-informatsii-i-eio-dostovernost-rukovodstvo-uvkpch-po-provedeniyu-monitoringa-za-soblyudeniem-prav-cheloveka/ (дата обращения: 23.10.2025).
44. Кибернетический эксперимент. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82 (дата обращения: 23.10.2025).
45. Урок 5 Этические и правовые нормы информационной деятельности. URL: https://videouroki.net/razrabotki/etikie-i-pravovyie-normy-informatsionnoy-deiejatiel-nosti.html (дата обращения: 23.10.2025).
46. 1.6. Правовые и этические аспекты информационных технологий. URL: https://www.sgu.ru/sites/default/files/textdocs/2019-11-27/1.6_pravovye_i_eticheskie_aspekty_informacionnyh_tehnologiy.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
47. Шумовая модель коммуникации Шеннона — Уивера. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D1%83%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D1%83%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%A8%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BD%D0%B0_%E2%80%94_%D0%A3%D0%B8%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B0 (дата обращения: 23.10.2025).
48. Как информационные процессы влияют на развитие цифровых технологий? Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро). URL: https://yandex.ru/q/question/kak_informatsionnye_protsessy_vliiaiot_na_2b81d77a/ (дата обращения: 23.10.2025).
49. Использование персональных данных: правовой и этический аспекты. URL: https://liberal-journal.ru/PDF/02PLLD319.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
50. Что такое Верификация? Энциклопедический словарь СМИ. URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/es_smi/161/%D0%92%D0%95%D0%A0%D0%98%D0%A4%D0%98%D0%9A%D0%90%D0%A6%D0%98%D0%AF (дата обращения: 23.10.2025).
51. Применение модели Шеннона – Уивера для задачи коммуникации в системах, основанных на знаниях. Информатика. URL: https://izvuz.istu.com/article/12248 (дата обращения: 23.10.2025).
52. Кибернетические модели. Gusein Yunusov — Prezi. URL: https://prezi.com/p/8w0k0r25x65-/ (дата обращения: 23.10.2025).
53. 25. Способы оценки достоверности данных документов. Основные типы традиционного анализа документов, области использования, достоинства и недостатки. URL: https://studfile.net/preview/6122415/page:11/ (дата обращения: 23.10.2025).
54. Как оценить достоверность источника (с иллюстрациями). wikiHow. URL: https://www.wikihow.com/%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%82%D1%8C-%D0%94%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0 (дата обращения: 23.10.2025).
55. Какие существуют виды источников информации и их основные характеристики? Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро). URL: https://yandex.ru/q/question/kakie_sushchestvuiut_vidy_istochnikov_17c093a8/ (дата обращения: 23.10.2025).
56. Теория информационных процессов и систем. URL: https://tstu.ru/book/elib/pdf/2012/yakovleva.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
57. Верификация информации в цифровой журналистике: объективность / субъ. Белорусский государственный университет. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/261054/1/%D0%92%D0%95%D0%A0%D0%98%D0%A4%D0%98%D0%9A%D0%90%D0%A6%D0%98%D0%AF%20%D0%98%D0%9D%D0%A4%D0%9E%D0%A0%D0%9C%D0%90%D0%A6%D0%98%D0%98.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
58. Влияние информационных технологий на оптимизацию бизнес-процессов. Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. URL: https://libeldoc.bsuir.by/bitstream/123456789/49348/1/%D0%92%D0%BB%D0%B8%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B9%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8E%20%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%BE%D0%B2.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
59. Информационные процессы и методы их моделирования, Информационные процессы и их виды. Studme.org. URL: https://studme.org/168340/informatika/informatsionnye_protsessy_metody_modelirovaniya (дата обращения: 23.10.2025).
60. Влияние информационных технологий на развитие бизнеса. Международный научно-исследовательский журнал. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-informatsionnyh-tehnologiy-na-razvitie-biznesa (дата обращения: 23.10.2025).
61. Влияние цифровых технологий на ключевые социальные процессы. Блог Михаил Сухоруков. Сноб. URL: https://snob.ru/profile/33923/blog/298457/ (дата обращения: 23.10.2025).
62. ГОСТ Р 7.0.60-2020. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Издания. Основные виды. Термины и определения. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200174092 (дата обращения: 23.10.2025).
63. ГОСТ Р 50922-96. Защита информации. Основные термины и определения. URL: https://docs.cntd.ru/document/901768652 (дата обращения: 23.10.2025).
64. Особенности государственного регулирования информационной сферы России. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-gosudarstvennogo-regulirovaniya-informatsionnoy-sfery-rossii (дата обращения: 23.10.2025).
65. Правовые нормы информационной деятельности в интернете и информацио. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_20319208_70828551.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
66. ИТ-индустрия в России: обзор правового регулирования. SCHNEIDER GROUP. URL: https://schneider-group.com/ru/insights/it-industry-in-russia-legal-regulation-overview/ (дата обращения: 23.10.2025).
67. Данные под защитой. Роскомнадзор готовит новые правила для бизнеса. ComNews, 2024. URL: https://www.comnews.ru/content/230191/2024-10-22/dannye-pod-zashchitoy-roskomnadzor-gotovit-novye-pravila-dlya-biznesa (дата обращения: 23.10.2025).
68. Госты по вопросам защиты информации. База ГОСТ, ГОСТ Р — национальные стандарты России. URL: https://gost-baza.ru/gosty-po-voprosam-zashhity-informacii/ (дата обращения: 23.10.2025).
69. Перечень стандартов по ИБ. IS wiki — информационная безопасность. URL: https://is.ifmo.ru/wiki/index.php/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D1%8C_%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%BF%D0%BE_%D0%98%D0%91 (дата обращения: 23.10.2025).
70. Статистический анализ социальных сетей и медиа в Российской Федерации. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-sotsialnyh-setey-i-media-v-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 23.10.2025).
71. ГОСТ Р 52653— Термины и определения. URL: https://files.stroyinf.ru/Data1/53/53702/ (дата обращения: 23.10.2025).
72. ГОСТы в корпоративных информационных системах. URL: https://vuzlit.com/1529606/gosty_korporativnyh_informacionnyh_sistemah (дата обращения: 23.10.2025).
73. 1.2.1 Виды профессиональной информационной деятельности человека с использованием. URL: https://www.sgu.ru/sites/default/files/textdocs/2019-11-27/1.2.1_vidy_professionalnoy_informacionnoy_deyatelnosti_cheloveka_s_ispolzovaniem.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
74. Системы классификации информации: виды и признаки отбора. GeekBrains. URL: https://gb.ru/blog/sistemy-klassifikatsii-informatsii/ (дата обращения: 23.10.2025).
75. Распространение искусственного интеллекта в регионах. Высшая школа экономики. URL: https://issek.hse.ru/news/1094832000.html (дата обращения: 23.10.2025).
76. Цифровая эпоха статистики: взгляд изнутри. Газета Хакасия. URL: https://gazeta19.ru/novosti/item/100465-tsifrovaya-epokha-statistiki-vzglyad-iznutri (дата обращения: 23.10.2025).
77. Классификация информации. Фоксфорд Учебник. URL: https://foxford.ru/wiki/informatika/klassifikatsiya-informatsii (дата обращения: 23.10.2025).
78. На тему: «Характеристика и структура источников информации». КубГУ. URL: https://kubsu.ru/sites/default/files/docs/science/s_t_r_u_k_t_u_r_a_i_k_h_a_r_a_k_t_e_r_i_s_t_i_k_a_i_s_t_o_c_h_n_i_k_o_v_i_n_f_o_r_m_a_c_i_i.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
79. Исследование разнообразия источников данных в журналистике данных. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-raznoobraziya-istochnikov-dannyh-v-zhurnalistike-dannyh (дата обращения: 23.10.2025).