Информация как фундаментальное понятие: Сравнительный анализ подходов, свойств и роли в современных системах управления

В условиях стремительной цифровизации всех сфер человеческой деятельности, от науки и экономики до повседневной жизни, понятие «информация» перестало быть уделом узких специалистов и превратилось в одну из центральных категорий современного познания. Тем не менее, несмотря на повсеместное использование и кажущуюся очевидность, его фундаментальная сущность остается предметом оживленных дискуссий и многозначных трактовок в различных научных дисциплинах. Философы, математики, кибернетики, экономисты и специалисты по информационным технологиям вкладывают в это понятие свои, порой существенно различающиеся, смыслы.

Эта междисциплинарная многозначность, с одной стороны, обогащает наше понимание информации, но с другой – создает методологические сложности, требующие систематизации и глубокого сравнительного анализа. Настоящая работа ставит своей целью не просто обзор, а именно систематизацию и глубокий сравнительный анализ фундаментального понятия «информация», его ключевых свойств, а также существующих научных подходов к его определению. Мы проследим эволюцию этого концепта от его математических истоков до современных философских и синергетических интерпретаций, углубимся в различия между атрибутивным, функциональным и антропоцентрическим подходами, а также рассмотрим роль информации как общенаучной категории в Общей теории систем и кибернетике.

Особое внимание будет уделено актуальным проблемам определения и измерения ценности, а также обеспечения качества и защищенности информации в условиях динамично развивающейся цифровой экономики. Для достижения поставленной цели перед нами стоят следующие задачи:

1. Проанализировать историю формирования понятия «информация» и классические теоретические модели, включая количественные подходы Р. Хартли и К. Шеннона, а также кибернетические идеи Н. Винера.
2. Выполнить сравнительный анализ основных философских подходов к определению информации (атрибутивного, функционального, антропоцентрического), разграничив при этом понятия «данные» и «информация».
3. Раскрыть роль информации как общенаучной категории в Общей теории систем и кибернетике, объяснив ее значимость для управления сложными системами.
4. Систематизировать и детально описать ключевые свойства и критерии качества информации, критически важные для принятия решений в различных областях.
5. Исследовать современные проблемы измерения ценности и обеспечения качества информации, включая киберриски и вызовы цифровой грамотности, с опорой на актуальные статистические данные.

Методологической основой данной работы служит сравнительно-аналитический обзор, который позволяет сопоставить различные научные позиции и выявить их сильные стороны и ограничения. Мы будем использовать системный подход для рассмотрения информации как элемента сложных систем, а также исторический метод для прослеживания эволюции понятия. Основываясь на трудах признанных авторов в области теории информации, системного анализа и философии науки, а также на актуальных нормативных документах и статистических данных, мы стремимся представить всестороннее и глубокое понимание категории «информация».

Глава 1. Эволюция и классический теоретический аппарат понятия «информация»

Понимание информации – это путешествие сквозь века, начиная от интуитивных представлений и заканчивая строгими математическими моделями. Однако истинный рассвет научного осмысления этого феномена пришелся на XX век, когда исследователи предприняли попытки не просто описать информацию, но и измерить ее, абстрагируясь от содержания. Именно тогда на передний план вышла вероятностно-статистическая концепция, которая послужила отправной точкой для всех последующих теорий.

Вероятностно-статистическая концепция: Количественный подход (Р. Хартли и К. Шеннон)

История количественного подхода к информации начинается с Р. Хартли, который в 1928 году предложил рассматривать информацию как математическую переменную. Его идея была революционной: он предложил логарифмическую меру для определения количества информации, содержащейся в символе, выбранном из конечного алфавита. При условии равновероятности появления каждого символа, мера информации I выражается формулой:

I = log₂ N

где N — мощность алфавита (количество возможных символов). Единицей измерения информации в этой системе является бит (двоичная единица), поскольку логарифм берется по основанию 2. Например, если у нас есть 8 равновероятных символов, то информация, содержащаяся в одном символе, будет log₂ 8 = 3 бита. Этот подход заложил основы для дальнейших исследований, показав, что информацию можно квантифицировать, не углубляясь в ее смысл.

Однако подлинным прорывом стала математическая теория связи Клода Шеннона, опубликованная в 1948 году. Шеннон, развивая идеи Хартли, создал универсальный аппарат для измерения информации, передаваемой по каналам связи, полностью абстрагируясь от ее семантики и прагматики. Его теория ввела ключевое понятие энтропии, которое в контексте информации трактуется как мера неопределенности или количество информации, необходимое для снятия этой неопределенности.

Количество информации в сообщении, согласно К. Шеннону, определяется через понятие энтропии (H) дискретного источника, выражаемой формулой:

H = - Σᵢ₌₁ⁿ pᵢ log₂ pᵢ

где pᵢ — вероятность i-го события, а n — количество возможных событий. Энтропия достигает своего максимума, когда все события равновероятны, что соответствует максимальной неопределенности. Получение информации снижает эту неопределенность, и именно это «снятие неопределенности» и есть количество информации по Шеннону. Информация, таким образом, рассматривалась как мера упорядоченности, что противоположно энтропии, являющейся количественной мерой неопределенности системы. Шеннон продемонстрировал, что эффективность передачи данных можно максимизировать, понимая, как неопределенность снижается по мере получения новых символов. Эта модель стала краеугольным камнем для развития телекоммуникаций, кодирования и сжатия данных.

Кибернетический и Семантический взгляд на информацию

Параллельно с развитием количественных теорий, идеи Норберта Винера, изложенные в его труде «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине» (1948), открыли новую главу в понимании информации. Винер впервые интегрировал концепцию информации в контекст саморегулирующихся систем, где она стала ключевым элементом обратной связи и управления. Именно Винер сформулировал известное положение: «Информация — это не материя и не энергия», тем самым приравняв ее к фундаментальным понятиям, не выводимым через более простые. Он подчеркнул, что информация является сущностью, отдельной от физического носителя, и ее ценность проявляется в способности системы к адаптации и достижению цели. В этом контексте информация выступает как средство организации, поддержания стабильности и развития сложных систем.

С 1950-х годов исследовательский интерес начинает смещаться от сугубо количественных аспектов к качественным и ценностным характеристикам информации. Если Шеннон игнорировал смысл, то для многих ученых стало очевидно, что информация без семантики лишается своей прагматической ценности. Этот сдвиг привел к формированию семантической теории информации, где ключевое значение приобретает содержание сообщения, его смысл для получателя. Такие подходы стремились объяснить, как информация порождает знание, как она интерпретируется и как влияет на поведение системы. Ю.М. Лотман, например, рассматривал информацию в контексте знаковых систем и культурных текстов, подчеркивая ее роль в формировании смыслов.

В 1980–90-е годы начали складываться синергетические концепции информации. Синергетика, как наука о самоорганизации сложных систем, предложила синтетический взгляд, объединяющий количественные и качественные подходы. В рамках синергетики информация рассматривается не только как мера упорядоченности или снятия неопределенности, но и как фактор, инициирующий и поддерживающий процессы самоорганизации, формирования новых структур и эволюции систем. Здесь информация становится катализатором перехода от хаоса к порядку, от неопределенности к новым уровням сложности. Таким образом, эволюция понятия информации прошла путь от абстрактной меры сигнала до фундаментального фактора организации и развития сложных систем, охватывая все новые грани своего существования; а не является ли она, по сути, ключевым элементом, связывающим материю и энергию в единую, функционирующую систему?

Глава 2. Систематизация научных подходов и свойств информации

Многогранность понятия «информация» породила множество научных подходов к его определению, каждый из которых акцентирует внимание на определенном аспекте этого феномена. Для глубокого понимания информации как общенаучной категории необходимо систематизировать эти подходы, выявить их ключевые различия и ограничения, а также определить, как эти концепции формируют наше представление о свойствах и качестве информационных ресурсов.

Сравнительный анализ философских подходов к определению

С философских позиций все существующие подходы к определению информации можно разделить на три основные категории: субстанциональные, атрибутивные и функциональные. Хотя субстанциональный подход, рассматривающий информацию как самостоятельную сущность наряду с материей и энергией (Винер, 1948), заложил основу для ее признания фундаментальной категорией, более детальное осмысление привело к развитию атрибутивного и функционального взглядов. К ним также примыкает антропоцентрический подход, подчеркивающий роль человеческого сознания в интерпретации информации.

1. Атрибутивный подход. Эта концепция рассматривает информацию как неотъемлемое свойство (атрибут) всех материальных объектов, присущее как живой, так и неживой природе. Сторонники этого подхода полагают, что информация существует объективно, независимо от наблюдателя, и проявляется как «отраженное разнообразие, которое один объект содержит о другом». Например, структура кристалла содержит информацию о условиях его формирования, а геном – о наследственных признаках организма. В рамках атрибутивного подхода выделяют:

• Структурная (связанная) информация: это информация, содержащаяся в структуре самого объекта, в его организации, связях между элементами. Она является частью объекта и не требует активной передачи.
• Оперативная информация: это информация, циркулирующая между объектами, отражая их взаимодействие и изменения.

Ограничения: Атрибутивный подход критикуют за слишком широкую трактовку, которая может вести к размыванию понятия. Если всё есть информация, то это мало что объясняет. Кроме того, он не всегда позволяет эффективно измерять или оценивать эту «информацию».

2. Функциональный подход. В отличие от атрибутивного, функциональный подход связывает информацию только с функционированием самоорганизующихся систем и высшими видами отражения. Его обязательным признаком является связь с процессами управления. В этой концепции информация понимается как сигнал или совокупность сигналов, которые изменяют поведение системы, влияют на ее состояние и способствуют достижению цели. Представители функционального подхода полагают, что в неживой природе информация в строгом смысле не существует, а то, что содержится в структуре объектов, следует называть данными. Информация появляется только тогда, когда данные воспринимаются, интерпретируются и используются системой для регуляции своей деятельности, что критически важно для эффективного управления.

Ограничения: Узкая трактовка, которая исключает из сферы информации многие явления неживой природы, где, казалось бы, присутствует упорядоченность и отражение.

3. Антропоцентрический (коммуникативный) подход. Эта концепция занимает особую позицию, утверждая, что информацией является не сам сигнал или его физические свойства, а его смысл, интерпретация, который могут понимать только люди. Информация здесь не существует без сознательного субъекта, способного ее воспринять, осмыслить и придать ей значение. Это подчеркивает субъективный характер информации, ее зависимость от контекста и опыта получателя.

Ограничения: Чрезмерная субъективность, которая затрудняет объективное измерение и универсальное применение понятия.

Разграничение «Данных» и «Информации»:

В контексте этих подходов, а особенно функционального и антропоцентрического, возникает необходимость четкого разграничения понятий «данные» и «информация». Данные – это сырые, неинтерпретированные факты, символы, сигналы, которые сами по себе не несут смысла для конкретного потребителя. Они являются формализованным представлением информации, пригодным для коммуникации, интерпретации или обработки. ГОСТ Р 52292-2004 «Информационная технология. Электронный обмен информацией» четко определяет данные как «интерпретируемое формализованным способом представление информации, пригодное для коммуникации, интерпретации или обработки».

Информация же – это данные, которые были обработаны, структурированы, интерпретированы и помещены в контекст, приобретая таким образом смысл и ценность для получателя. Информация снимает неопределенность, позволяет принимать решения и изменять поведение.

Для наглядности представим сравнительный анализ этих подходов в таблице:

Критерий сравнения	Атрибутивный подход	Функциональный подход	Антропоцентрический подход	Вероятностно-статистическая (Шеннон-Хартли)
Сущность информации	Неотъемлемое свойство всех объектов (отраженное разнообразие)	Продукт функционирования самоорганизующихся систем, связанный с управлением	Смысл, интерпретация сигнала, понимаемая субъектом	Мера снятой неопределенности, отрицание энтропии
Объективность/Субъективность	Объективна, существует независимо от наблюдателя	Объективна в рамках системы, но требует интерпретации для ее использования	Субъективна, зависит от сознания и контекста человека	Объективна, измеряется количественно, независимо от смысла
Присущность природе	Живая и неживая природа	Только самоорганизующиеся системы (живая природа, технические системы)	Только человек и социальные системы	Всем системам, где есть выбор из набора возможностей
Разграничение «данных» и «информации»	Часто отождествляет (структурная информация = данные)	Данные – это потенциальная информация, информация – используемые данные	Данные – «сырой материал», информация – осмысленные данные	Не разграничивает, оперирует «сообщением»
Примеры	Структура ДНК, рельеф местности	Сигнал светофора, управляющий движением; обратная связь в термостате	Понимание текста, интерпретация художественного произведения	Количество бит в цифровом файле, объем трафика
Ключевой акцент	Существование и отражение	Использование и управление	Понимание и значение	Количественное измерение

Информация как общенаучная категория в Общей теории систем (ОТС) и Кибернетике

Информация, наряду с материей и энергией, занимает особое место в современной науке, выступая как общенаучная категория, характеризующая важнейшую сторону познавательной деятельности и организации мира. Это особенно ярко проявляется в контексте Общей теории систем (ОТС) и кибернетики.

ОТС, предложенная Людвигом фон Берталанфи в середине XX века, является фундаментальной логико-методологической концепцией исследования системных объектов. Её цель – выявить общие принципы, закономерности и модели, применимые к системам любой природы – биологическим, техническим, социальным. В этом смысле теоретическая часть ОТС включает в себя такие дисциплины, как кибернетика, теория информации, теория игр и решений, а также факторный анализ.

В рамках ОТС информация становится связующим звеном, обеспечивающим функционирование и взаимодействие всех элементов системы. ОТС формулирует общие методологические принципы системного исследования, разрабатывая категории, общие для всех систем: «вход», «выход», «процесс», «цель», «обратная связь», «взаимодействие» и «функционирование». Именно информация циркулирует между «входом» и «выходом», обрабатывается в «процессе», ориентирует систему на «цель» и лежит в основе «обратной связи», которая корректирует поведение системы.

В кибернетике, науке об управлении и связи в живых организмах и машинах, основанной Норбертом Винером, информация рассматривается как основа для осуществления процессов управления. Она циркулирует в системах в виде сигналов, передаваемых по информационным каналам, и служит для принятия решений, регулирования и поддержания динамического равновесия. Ключевое понятие кибернетики – обратная связь – полностью опирается на информацию. Механизм обратной связи предполагает, что система получает информацию о результатах своей деятельности (обратная связь) и использует ее для корректировки своего поведения, чтобы лучше соответствовать поставленной цели. Например, термостат собирает информацию о температуре, сравнивает ее с заданной и на основе этой информации включает или выключает нагревательный элемент.

В контексте ОТС и управления сложными системами информация обеспечивает изоморфизм (сходство) законов, управляющих функционированием системных объектов. Это означает, что принципы обработки информации, управления и самоорганизации могут быть схожими для систем разной физической природы – будь то нейронная сеть, экономическая система или компьютерная программа. Информация становится универсальным языком для описания и анализа системной динамики, позволяя применять одни и те же математические и концептуальные модели к совершенно разным явлениям. Таким образом, информация выступает не просто как ресурс, а как фундаментальный принцип организации и функционирования всех сложных систем.

Систематизация ключевых свойств и критериев качества

Понимание информации было бы неполным без анализа ее свойств, которые определяют ее полезность и эффективность в различных контекстах, особенно в управлении. Эти свойства можно иерархически разделить на обязательные (без которых информация не может существовать как таковая), ценностные (определяющие ее полезность для конкретной цели) и качественные (характеризующие ее пригодность для использования).

Качественные свойства информации являются существенными и способствуют устойчивому функционированию самоорганизующейся системы, например, системы управления. Они определяют, насколько хорошо информация выполняет свою функцию. Количественные свойства определяют определенность процесса познания и возможность разделения системы на элементы, к которым мы уже обращались в Главе 1.

К основным свойствам информации, критически важным для принятия решений в управлении и экономике, относят:

1. Достоверность: Это степень соответствия информации истинному положению дел. Достоверная информация не содержит скрытых ошибок, искажений и противоречий. Она подтверждается отсутствием расхождений с ранее имеющимися сведениями и независимыми источниками. В управлении недостоверная информация может привести к катастрофическим ошибкам, а значит, ее проверка является обязательным этапом любого процесса принятия решений.
2. Полнота: Это достаточность данных для понимания проблемы, принятия решения или достижения поставленной цели. Неполнота информации ведет к формированию неверных выводов, упущениям и ошибкам в принятии решений. Однако переизбыток информации (информационный шум) также может снижать ее полезность.
3. Объективность: Свойство, означающее независимость информации от методов ее фиксации, чьего-либо мнения, предпочтений или предубеждений. Объективная информация отражает разные точки зрения и фактические данные, а не их интерпретацию под влиянием субъективных факторов.
4. Актуальность: Степень соответствия информации текущему моменту времени. Устаревшая информация теряет свою ценность и может быть вредна. В быстро меняющихся условиях цифровой экономики актуальность является одним из критически важных критериев.
5. Доступность: Мера возможности получения и интерпретации информации. Доступность зависит от технических средств (наличие доступа к данным), организационных факторов (разрешения, права) и когнитивных аспектов (понятность представления, адекватность методов интерпретации). Информация бесполезна, если ее невозможно получить или понять.
6. Ценность (Полезность): Одно из наиболее сложных для измерения свойств. Ценность информации определяется ее способностью реализовать поставленные цели на основе данной информации. Она измеряется по тем задачам, которые могут быть решены с ее помощью, или по величине прироста знания, который она обеспечивает. Ценность всегда контекстуальна и субъективна, поскольку зависит от потребностей и целей конкретной системы или человека.
7. Защищенность: Особенно актуальное в условиях цифровой экономики свойство, отражающее невозможность несанкционированного доступа, изменения или уничтожения информации. Обеспечение защищенности критически важно для конфиденциальных данных и систем управления.

Систематизация этих свойств позволяет не только оценивать качество информационных ресурсов, но и разрабатывать эффективные методы их сбора, обработки, хранения и использования, что является краеугольным камнем для любых систем управления.

Глава 3. Проблемы измерения ценности и обеспечения качества информации в условиях цифровой экономики

В XXI веке информация не просто ресурс – она стала новой валютой, движущей силой инноваций и основой принятия решений. В условиях цифровой экономики и экономики знаний возрастает актуальность точной оценки ценности (полезности) и качества информации, поскольку от этого зависят конкурентоспособность предприятий, эффективность государственного управления и даже безопасность граждан. Однако, несмотря на кажущуюся очевидность, измерение этих параметров сопряжено с серьезными методологическими и практическими трудностями.

Теоретические основы оценки ценности информации

С точки зрения экономики, информация рассматривается как ключевой ресурс. Однако, в отличие от материальных ресурсов, она обладает рядом уникальных свойств: она неисчерпаема, может быть использована многократно, ее ценность часто увеличивается с распространением, а затраты на ее воспроизводство могут быть крайне низкими. Ценность информации для системы-приемника определяется величиной прироста знания, который был получен при ее получении. То есть, информация ценна постольку, поскольку она снимает неопределенность, позволяет скорректировать модель мира, уточнить прогнозы или принять более обоснованное решение. Эта концепция восходит к идеям Шеннона о снятии энтропии, но дополняется качественными и прагматическими аспектами.

Современные теоретические подходы направлены на создание универсальной модели ценности информации, основанной на количественной оценке приобретенного знания. Это включает разработку метрик для измерения снижения рисков, повышения эффективности процессов, улучшения качества продукции или услуг, которые стали возможными благодаря получению конкретной информации. Например, в бизнесе ценность информации может быть оценена через увеличение прибыли, сокращение издержек или получение конкурентного преимущества. В медицине – через спасение жизней или улучшение здоровья пациентов.

В рамках цифровой экономики информация (и ее качество) рассматривается как ключевой ресурс для управления экономической деятельностью как на микро-, так и на макроуровне. От качества и доступности информации зависит способность компаний адаптироваться к изменениям рынка, разрабатывать инновационные продукты и эффективно взаимодействовать с потребителями. На государственном уровне, качественная информация необходима для формирования адекватной экономической политики, мониторинга социальных процессов и обеспечения национальной безопасности.

Киберриски и требования к защищенности информации в РФ (2024 год)

Обратной стороной безграничных возможностей цифровой экономики являются возрастающие угрозы, связанные с информацией. Масштабные массивы данных, циркулирующие в цифровых сетях, становятся притягательной целью для злоумышленников. Это приводит к росту киберрисков, обусловленных возможностью несанкционированного доступа, хищения, изменения или злоумышленного использования персональных данных, коммерческой тайны и критически важной инфраструктуры. Требования к свойству защищенности информации становятся одним из важнейших критериев ее качества и ценности. Насколько информация ценна, настолько она и привлекательна для киберпреступников, и потому ее защита приобретает стратегическое значение.

Актуальная статистика красноречиво свидетельствует об эскалации этой проблемы:

• Согласно данным МВД РФ, в 2024 году было зафиксировано 765,4 тыс. киберпреступлений, что составило 40% от общего числа зарегистрированных преступлений в России, достигнув наивысшего показателя за последние пять лет. Это указывает на то, что почти каждое второе преступление в стране совершается с использованием информационных технологий.
• Общий ущерб от дистанционных хищений в России за январь-ноябрь 2024 года, по данным МВД РФ, достиг 168 млрд рублей. Эти астрономические цифры демонстрируют не только финансовые потери, но и подрывают доверие к цифровым сервисам и инфраструктуре.

Эти данные подчеркивают острую необходимость в разработке и внедрении комплексных систем защиты информации, повышении осведомленности пользователей и ужесточении мер по борьбе с киберпреступностью. Инвестиции в информационную безопасность становятся не просто расходами, а жизненно важным вложением в устойчивость и развитие цифровой экономики.

Проблемы цифровой грамотности как фактор качества информации

Развитие цифровой экономики в России, как и во многих других странах, характеризуется не только технологическими прорывами, но и необходимостью обеспечения соответствия инфраструктуры ее кадровым потребностям и преодолением проблем, связанных с уровнем цифровой грамотности населения. Цифровая грамотность – это не просто умение пользоваться компьютером, а комплексный набор знаний, навыков и установок, позволяющих безопасно, эффективно и критически использовать цифровые технологии и информационные ресурсы. Низкий уровень цифровых компетенций части граждан становится серьезным фактором, влияющим на качество воспринимаемой и используемой информации.

Актуальные исследования указывают на стагнацию в развитии цифровой грамотности:

• Индекс цифровой грамотности россиян, по результатам исследований Аналитического центра НАФИ в 2024 году, третий год подряд стабилизировался на уровне 71 п.п. (из 100 возможных). Это указывает на замедление развития цифровых компетенций и на то, что значительная часть населения не обладает достаточными навыками для полноценного участия в цифровой экономике.
• По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ за 2024 год, Россия значительно отстает от стран ЕС (почти на 60 п.п.) по доле интернет-пользователей, обладающих навыками цифровой безопасности. Это касается таких базовых действий, как ограничение доступа к профилю в соцсетях или отказ от сбора файлов cookie.

Что это означает для качества информации? Низкая цифровая грамотность приводит к тому, что пользователи:

• Неспособны критически оценивать информацию: легко становятся жертвами фейков, дезинформации и манипуляций.
• Имеют низкие навыки цифровой гигиены: не могут обеспечить защищенность своей персональной информации, что увеличивает их уязвимость перед киберпреступниками.
• Неэффективно используют цифровые ресурсы: не могут извлечь максимальную ценность из доступной информации, снижая свою продуктивность и конкурентоспособность.

Таким образом, проблемы цифровой грамотности напрямую влияют на субъективное качество информации, ее ценность и безопасность для конечного пользователя. Для устойчивого развития цифровой экономики необходимо не только развивать инфраструктуру, но и инвестировать в человеческий капитал, повышая уровень цифровых компетенций населения.

Заключение

Исследование фундаментального понятия «информация» позволило нам проследить его сложную эволюцию от строго математических моделей до многогранных философских и системных концепций, выявить ключевые свойства и обозначить актуальные проблемы, связанные с его ценностью и качеством в современном мире.

Мы начали наше путешествие с эволюции понятия, отметив, что первой научной попыткой стала вероятностно-статистическая концепция. Мы детально рассмотрели вклад Р. Хартли с его логарифмической мерой информации I = log₂ N и К. Шеннона, который через понятие энтропии H = - Σᵢ₌₁ⁿ pᵢ log₂ pᵢ связал информацию с мерой снятой неопределенности. Этот количественный подход, абстрагируясь от смысла, заложил фундамент для кибернетики, где Н. Винер определил информацию как не-материю и не-энергию, подчеркнув ее роль в управлении. Последующий сдвиг интереса к семантике и прагматике привел к развитию качественных и синергетических концепций, которые синтезировали различные аспекты информации.

В рамках систематизации научных подходов мы провели сравнительный анализ атрибутивного, функционального и антропоцентрического взглядов. Атрибутивный подход рассматривает информацию как имманентное свойство всех объектов, тогда как функциональный связывает ее исключительно с процессами управления в самоорганизующихся системах, четко разграничивая понятия «данные» и «информация» (согласно ГОСТ Р 52292-2004). Антропоцентрический подход, в свою очередь, акцентирует внимание на субъективном смысле, придаваемом информации человеком.

Мы также глубоко раскрыли роль информации как общенаучной категории в Общей теории систем (ОТС) Л. фон Берталанфи и кибернетике Н. Винера. Показано, что информация является неотъемлемым элементом «обратной связи» и обеспечивает «изоморфизм законов», управляющих функционированием систем разной природы. Этот системный взгляд подчеркивает универсальность информации как фактора организации и управления.

Систематизация ключевых свойств информации, таких как достоверность, полнота, объективность, актуальность, доступность и ценность, выявила их критическую важность для принятия эффективных решений в управлении. Особое внимание было уделено свойству защищенности, актуальность которого резко возрастает в условиях современных вызовов.

Наконец, мы проанализировали проблемы измерения ценности и обеспечения качества информации в условиях цифровой экономики. Было показано, что ценность информации определяется величиной прироста знания для системы-приемника. Однако этому процессу препятствуют возрастающие киберриски, о чем свидетельствует шокирующая статистика МВД РФ за 2024 год: 765,4 тыс. киберпреступлений и ущерб в 168 млрд рублей от дистанционных хищений. Кроме того, серьезной проблемой остается низкий уровень цифровой грамотности россиян (Индекс НАФИ — 71 п.п. в 2024 году), что, по данным НИУ ВШЭ, приводит к значительному отставанию в навыках цифровой безопасности по сравнению со странами ЕС. Эти факторы напрямую влияют на качество, ценность и защищенность информации.

Информация эволюционировала от количественной меры сигнала (Хартли, Шеннон) до фундаментального фактора управления (Винер) и, далее, до многомерной категории, включающей семантические, прагматические и синергетические аспекты.

Ответы на ключевые исследовательские вопросы:

• Эволюция понятия: Информация эволюционировала от количественной меры сигнала (Хартли, Шеннон) до фундаментального фактора управления (Винер) и, далее, до многомерной категории, включающей семантические, прагматические и синергетические аспекты.
• Основные подходы: Существуют атрибутивный (информация как свойство материи), функциональный (как элемент управления) и антропоцентрический (как смысл) подходы, каждый из которых имеет свои различия и ограничения, но все они в совокупности формируют объемное понимание феномена.
• Свойства информации: Классифицируются на обязательные, ценностные и качественные (достоверность, полнота, объективность, актуальность, доступность, ценность, защищенность), которые критически важны для систем управления.
• Роль в ОТС и кибернетике: Информация является центральной категорией, обеспечивающей функционирование систем через обратную связь и изоморфизм законов, управляющих сложными процессами.
• Современные проблемы: Главными проблемами являются сложность измерения ценности, нарастающие киберриски и недостаточный уровень цифровой грамотности, что снижает качество и безопасность использования информации в цифровой экономике.

Перспективы дальнейшего исследования понятия «информация» лежат в области разработки более совершенных метрик для оценки ее ценности и качества в динамично меняющихся условиях, в углублении изучения синергетических аспектов информации в самоорганизующихся системах, а также в развитии междисциплинарных подходов, способных интегрировать технические, социальные и философские аспекты этого фундаментального явления.

Список использованной литературы

1. Воройский Ф.С. Информатика. Энциклопедический словарь-справочник: введение в современные информационные и телекоммуникационные технологии в терминах и фактах. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 768 с.
2. Информатика и информационные технологии / Под ред. Ю.Д. Романовой. 3-е изд., перераб. и доп. Москва: Эксмо, 2008. 592 с.
3. Информатика. Базовый курс: Учебник для вузов / С.В. Симонович [и др.]. Санкт-Петербург: Питер, 2008. 640 с.
4. Информатика: Учебник / Под ред. проф. Н.В. Макаровой. 3-е изд. Москва: Финансы и статистика, 2009. 768 с.
5. Острейковский В.А. Информатика. 5-е изд. Москва: Высшая школа, 2009. 512 с.
6. Фридлянд А.Я., Ханамирова Л.С., Фридлянд И.А. Информатика и компьютерные технологии. Основные термины: Толковый словарь: более 1000 базовых понятий и терминов. 3-е изд., испр. и доп. Москва: Астрель АСТ, 2007. 271 с.
7. Информация как общенаучное и философское понятие: основные подходы к определению [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsiya-kak-obschenauchnoe-i-filosofskoe-ponyatie-osnovnye-podhody-k-opredeleniyu (дата обращения: 22.10.2025).
8. Становление и развитие теории информации [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stanovlenie-i-razvitie-teorii-informatsii (дата обращения: 22.10.2025).
9. Информация как общенаучная категория [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsiya-kak-obschenauchnaya-kategoriya-1 (дата обращения: 22.10.2025).
10. Информация: современные подходы и первые результаты (Сводный реферат) [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsiya-sovremennye-podhody-i-pervye-rezultaty-svodnyy-referat (дата обращения: 22.10.2025).
11. Количество знания и ценность информации [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kolichestvo-znaniya-i-tsennost-informatsii (дата обращения: 22.10.2025).
12. Общая теория систем [Электронный ресурс] // GT Market. URL: https://gtmarket.ru/concepts/7206 (дата обращения: 22.10.2025).
13. Общая теория систем [Электронный ресурс] // Новая философская энциклопедия. URL: https://iphlib.ru/library/collection/newphilenc/document/HASHd33503f5728a8d053744d3 (дата обращения: 22.10.2025).
14. ГОСТ Р 52292-2004 Информационная технология (ИТ). Электронный обмен информацией. Термины и определения (Переиздание). Москва: Стандартинформ, 2004. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
15. Цифровая экономика: преимущества, угрозы и факторы влияния [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-ekonomika-preimuschestva-ugrozy-i-faktory-vliyaniya (дата обращения: 22.10.2025).
16. Инструменты обеспечения цифрового качества жизни населения в национальной экономике [Электронный ресурс] // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumenty-obespecheniya-tsifrovogo-kachestva-zhizni-naseleniya-v-natsionalnoy-ekonomike (дата обращения: 22.10.2025).
17. Индикаторы цифровой экономики: 2024: статистический сборник [Электронный ресурс]. Москва: НИУ ВШЭ, 2024. URL: https://hse.ru/data/2024/09/16/2539077977/Индикаторы%20цифровой%20экономики%202024.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
18. Экономика информации [Электронный ресурс] // Полесский государственный университет. URL: https://polessu.by/files/uchebnaya_deyatelnost/kafedri/kaf_ek_i_fin/UP_Ekonomika_informacii.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
19. Электронный учебник по информатике Л.З. Шауцуковой [Электронный ресурс]. URL: www.book.kbsu.ru (дата обращения: 22.10.2025).
20. Сайт, посвященный информатике в образовании [Электронный ресурс]. URL: www.informatka.ru (дата обращения: 22.10.2025).
21. Сайт Интернет-Университета Информационных Технологий [Электронный ресурс]. URL: www.intuit.ru (дата обращения: 22.10.2025).
22. Электронная библиотека «Наука и техника» [Электронный ресурс]. URL: www.n-t.ru (дата обращения: 22.10.2025).