Khác biệt giữa bản sửa đổi của “Thông tin”

[[Tập tin:WikipediaBinary.svg|liên_kết=https://vi.wikipedia.org/wiki/T%E1%BA%ADp%20tin tin:WikipediaBinary.svg|nhỏ|Mã [[ASCII]] cho từ " [[Wikipedia]] " được biểu thị dưới dạng [[Hệ nhị phân|nhị phân]], hệ thống số được sử dụng phổ biến nhất để mã hóa thông tin máy tính văn bản]]

'''Thông tin''' có thể được coi là giải quyết [[sự không chắc chắn]] ; đó là câu trả lời cho câu hỏi "thực thể là gì" và do đó xác định cả bản chất và bản chất của các đặc tính của nó. Khái niệm ''thông tin'' có ý nghĩa khác nhau trong các bối cảnh khác nhau. <ref name="Floridi">A short overview is found in: {{Chú thích sách|url=https://books.google.com/books?id=Ak__GBAcHU0C&printsec=frontcover|title=Information - A Very Short Introduction|last=Luciano Floridi|publisher=Oxford University Press|year=2010|isbn=978-0-19-160954-1|quote=The goal of this volume is to provide an outline of what information is...}}</ref> Do đó, khái niệm này trở nên liên quan đến các khái niệm [[ Ràng buộc (lý thuyết thông tin)|ràng buộc]], [[giao tiếp]], [[Hệ thống điều khiển|kiểm soát]], [[dữ liệu]], [[Hình|hình thức]], [[giáo dục]], [[Tri thức|kiến thức]], [[Ý nghĩa (ngôn ngữ học)|ý nghĩa]], [[ Hiểu|hiểu biết]], [[Kích thích|kích thích tinh thần]], [[ Lý thuyết mẫu|mô hình]], [[Tri giác|nhận thức]], [[ Đại diện kiến thức|đại diện]] và [[Entropy thông tin|entropy]] .

Thông tin được liên kết với [[dữ liệu]], vì dữ liệu đại diện cho các giá trị được quy cho các tham số và thông tin là dữ liệu theo ngữ cảnh và có ý nghĩa kèm theo. Thông tin cũng liên quan đến [[Tri thức|kiến thức]], vì kiến thức biểu thị sự hiểu biết về một khái niệm trừu tượng hoặc cụ thể. <ref>{{Chú thích web|url=http://www.merriam-webster.com/dictionary/information|tựa đề=Information - Definition of Information by Merriam-Webster|ngày=|website=Merriam-webster.com|ngày truy cập=1 May 2017}}</ref>  

Thông tin có thể được [[Mã hiệu|mã hóa]] thành nhiều dạng khác nhau để [[Truyền tin (viễn thông)|truyền]] và [[Thông dịch|giải thích]] (ví dụ, thông tin có thể được mã hóa thành một [[Dãy (toán học)|chuỗi]] các [[dấu hiệu]], hoặc được truyền qua [[tín hiệu]] ). Nó cũng có thể được [[mã hóa]] để lưu trữ và liên lạc an toàn.

Sự không chắc chắn của một sự kiện được đo bằng xác suất xảy ra của nó và tỷ lệ nghịch với điều đó. Một sự kiện càng không chắc chắn, càng cần nhiều thông tin để giải quyết sự không chắc chắn của sự kiện đó. [[Bit]] là một [[đơn vị thông tin]] điển hình, nhưng các đơn vị khác như [[ Nat (đơn vị)|nat]] có thể được sử dụng. Ví dụ, thông tin được mã hóa trong một lần lật đồng xu "công bằng" là log ₂ (2/1) = 1 bit và trong hai lần lật đồng xu công bằng là log ₂ (4/1) = 2 bit.

Trong [[lý thuyết thông tin]], ''thông tin'' được lấy dưới dạng một [[Dãy (toán học)|chuỗi]] các [[Biểu tượng|ký hiệu]] từ một bảng chữ cái, giả sử một bảng chữ cái đầu vào và một bảng chữ cái đầu ra. Xử lý thông tin bao gồm một hàm đầu vào-đầu ra ánh xạ bất kỳ chuỗi đầu vào nào từ χ thành một chuỗi đầu ra từ. Các ánh xạ có thể là xác suất hoặc xác định. Nó có thể có bộ nhớ hoặc không có bộ nhớ. <ref name="Wicker">{{Chú thích sách|url=https://books.google.com/books?id=rMu-R3FFG54C&pg=PA1|title=Fundamentals of Codes, Graphs, and Iterative Decoding|last=Stephen B. Wicker, Saejoon Kim|publisher=Springer|year=2003|isbn=978-1-4020-7264-2|pages=1 ''ff''}}</ref>

Thông tin thường có thể được xem như một loại đầu vào cho một [[sinh vật]] hoặc [[hệ thống]] . Đầu vào có hai loại; một số đầu vào rất quan trọng đối với chức năng của sinh vật (ví dụ, thức ăn) hoặc hệ thống ( [[năng lượng]] ) của chính chúng. Trong cuốn sách ''Sinh thái học giác quan'' <ref>{{Chú thích sách|url=https://archive.org/details/sensoryecologyho0000duse|title=Sensory Ecology|last=Dusenbery|first=David B.|date=1992|publisher=W.H. Freeman|isbn=978-0-7167-2333-2|location=New York|url-access=registration}}</ref> nhà sinh lý học [[ David B. Dusenbery|David B. Dusenbery đã]] gọi những đầu vào nguyên nhân này. Các đầu vào (thông tin) khác chỉ quan trọng vì chúng được liên kết với các đầu vào nguyên nhân và có thể được sử dụng để [[dự đoán]] sự xuất hiện của đầu vào nguyên nhân sau đó (và có lẽ là một nơi khác). Một số thông tin rất quan trọng vì liên kết với các thông tin khác nhưng cuối cùng phải có kết nối với đầu vào nguyên nhân.

Nhà [[khoa học nhận thức]] và nhà toán học ứng dụng Ronaldo Vigo cho rằng thông tin là một khái niệm đòi hỏi ít nhất hai thực thể liên quan để có ý nghĩa định lượng. Đây là, bất kỳ danh mục được xác định theo chiều của các đối tượng S và bất kỳ tập hợp con nào của nó R. R, về bản chất, là một đại diện của S, hay nói cách khác, truyền tải thông tin đại diện (và do đó, về khái niệm) về S. Vigo sau đó định nghĩa lượng thông tin mà R truyền tải về S là tốc độ thay đổi [[độ phức tạp]] của S mỗi khi các đối tượng trong R được xóa khỏi S. Theo "Thông tin Vigo", mô hình, tính bất biến, độ phức tạp, biểu diễn và thông tin của năm cấu trúc cơ bản của phổ quát khoa học được thống nhất theo một khung toán học mới. <ref>{{Chú thích tạp chí|last=Vigo|first=R.|year=2011|title=Representational information: a new general notion and measure of information|url=http://cogprints.org/7961/1/Vigo_Information_Sciences.pdf|journal=Information Sciences|volume=181|issue=21|pages=4847–59|doi=10.1016/j.ins.2011.05.020}}</ref> <ref>{{Chú thích tạp chí|last=Vigo|first=R.|year=2013|title=Complexity over Uncertainty in Generalized Representational Information Theory (GRIT): A Structure-Sensitive General Theory of Information|url=|journal=Information|volume=4|issue=1|pages=1–30|doi=10.3390/info4010001|doi-access=free}}</ref> <ref>{{Chú thích sách|title=Mathematical Principles of Human Conceptual Behavior: The Structural Nature of Conceptual Representation and Processing|last=Vigo|first=R.|date=2014|publisher=Scientific Psychology Series, Routledge|isbn=978-0415714365|location=New York and London}}</ref> Trong số những thứ khác, khuôn khổ nhằm khắc phục những hạn chế của [[ Định lý Shannon Tiết Hartley|thông tin Shannon-Weaver]] khi cố gắng mô tả và đo lường thông tin chủ quan.

Thông tin là bất kỳ loại mẫu nào có ảnh hưởng đến sự hình thành hoặc biến đổi của các mẫu khác. <ref>{{Chú thích sách|title=The Mathematical Theory of Communication|title-link=A Mathematical Theory of Communication|last=Shannon|first=Claude E.|year=1949|author-link=Claude E. Shannon}}</ref> <ref>{{Chú thích tạp chí|last=Casagrande|first=David|year=1999|title=Information as verb: Re-conceptualizing information for cognitive and ecological models|url=http://www.lehigh.edu/~dac511/literature/casagrande1999.pdf|journal=Journal of Ecological Anthropology|volume=3|issue=1|pages=4–13|doi=10.5038/2162-4593.3.1.1}}</ref> Theo nghĩa này, không cần một tâm trí có ý thức để nhận thức, ít đánh giá cao, mô hình.   Xem xét, ví dụ, [[DNA]] . Trình tự các [[nucleotide]] là một mô hình có ảnh hưởng đến sự hình thành và phát triển của một sinh vật mà không cần một tâm trí có ý thức. Tuy nhiên, người ta có thể lập luận rằng để con người xác định một cách có ý thức một mẫu, ví dụ như nucleotide, tự nhiên liên quan đến việc xử lý thông tin có ý thức.

[[ Lý thuyết hệ thống|Lý thuyết hệ thống]] đôi khi dường như đề cập đến thông tin theo nghĩa này, giả sử thông tin không nhất thiết liên quan đến bất kỳ tâm trí có ý thức nào và các mẫu lưu thông (do [[phản hồi]] ) trong hệ thống có thể được gọi là thông tin. Nói cách khác, có thể nói rằng thông tin theo nghĩa này là thứ có khả năng được coi là đại diện, mặc dù không được tạo ra hoặc trình bày cho mục đích đó. Ví dụ, [[ Gregory Bateson|Gregory Bateson]] định nghĩa "thông tin" là "sự khác biệt tạo nên sự khác biệt". <ref>{{Chú thích sách|title=Form, Substance, and Difference, in Steps to an Ecology of Mind|last=Bateson|first=Gregory|publisher=University of Chicago Press|year=1972|pages=448–66}}</ref>

Tuy nhiên, nếu tiền đề của "ảnh hưởng" ngụ ý rằng thông tin đã được nhận thức bởi một tâm trí có ý thức và cũng được giải thích bởi nó, bối cảnh cụ thể liên quan đến việc giải thích này có thể gây ra sự chuyển đổi thông tin thành [[Tri thức|kiến thức]] . Các định nghĩa phức tạp về cả "thông tin" và "kiến thức" làm cho việc phân tích ngữ nghĩa và logic như vậy trở nên khó khăn, nhưng điều kiện "chuyển đổi" là một điểm quan trọng trong nghiên cứu thông tin vì nó liên quan đến kiến thức, đặc biệt là trong ngành [[Quản trị tri thức|quản lý tri thức]] kinh doanh. Trong thực tiễn này, các công cụ và quy trình được sử dụng để hỗ trợ một [[ Nhân viên tri thức|nhân viên tri thức]] thực hiện nghiên cứu và đưa ra quyết định, bao gồm các bước như:

* Thiết lập [[ Bối cảnh (sử dụng ngôn ngữ)|bối cảnh]] [[ Sự liên quan|có liên quan]], thường từ nhiều bối cảnh có thể

Stewart (2001) cho rằng việc chuyển đổi thông tin thành kiến thức là rất quan trọng, nằm ở cốt lõi của việc tạo ra giá trị và [[ Lợi thế cạnh tranh|lợi thế cạnh tranh]] cho doanh nghiệp hiện đại.

Thông tin có một ý nghĩa được xác định rõ trong vật lý. Năm 2003, [[Jacob Bekenstein|JD Bekenstein]] tuyên bố rằng một xu hướng phát triển trong [[Vật lý học|vật lý]] là định nghĩa thế giới vật lý được tạo thành từ chính thông tin (và do đó thông tin được định nghĩa theo cách này) (xem [[Vật lý kỹ thuật số]] ). Ví dụ về điều này bao gồm hiện tượng [[Rối lượng tử|vướng víu lượng tử]], trong đó các hạt có thể tương tác mà không cần tham chiếu đến sự phân tách của chúng hoặc tốc độ ánh sáng. Thông tin vật chất tự nó không thể truyền nhanh hơn ánh sáng ngay cả khi thông tin đó được truyền gián tiếp. Điều này có thể dẫn đến tất cả các nỗ lực quan sát vật lý một hạt có mối quan hệ "vướng víu" với hạt khác bị chậm lại, mặc dù các hạt không được kết nối theo bất kỳ cách nào khác ngoài thông tin mà chúng mang theo.

[[ Giả thuyết vũ trụ toán học|Giả thuyết vũ trụ toán học]] cho thấy một mô hình mới, trong đó hầu như mọi thứ, từ các hạt và trường, thông qua các thực thể sinh học và ý thức, cho đến [[đa vũ trụ]], có thể được mô tả bằng các mô hình thông tin toán học. Cùng một mã thông báo, [[khoảng trống vũ trụ]] có thể được hình thành là sự vắng mặt của thông tin vật chất trong không gian (đặt các hạt ảo xuất hiện và tồn tại do biến động lượng tử, cũng như trường hấp dẫn và năng lượng tối). Không có gì có thể hiểu được khi mà trong đó không có vấn đề gì, năng lượng, không gian, thời gian hoặc bất kỳ loại thông tin nào có thể tồn tại, điều đó có thể xảy ra nếu sự đối xứng và cấu trúc bị phá vỡ trong đa tạp (ví dụ như đa tạp sẽ có nước mắt hoặc hố). Thông tin vật lý tồn tại ngoài chân trời sự kiện, vì các quan sát thiên văn cho thấy, do sự [[Sự mở rộng của vũ trụ|giãn nở của vũ trụ]], các vật thể ở xa tiếp tục vượt qua [[Chân trời vũ trụ học|chân trời vũ trụ]], như nhìn thấy từ thời điểm hiện tại, quan điểm của người quan sát địa phương.

Một liên kết khác được thể hiện bằng thí nghiệm tư duy [[Con quỷ Maxwell|con quỷ của Maxwell]] . Trong thí nghiệm này, một mối quan hệ trực tiếp giữa thông tin và một thuộc tính vật lý khác, [[entropy]], được thể hiện. Một hậu quả là không thể phá hủy thông tin mà không tăng entropy của một hệ thống; trong điều kiện thực tế điều này thường có nghĩa là tạo ra nhiệt. Một kết quả triết học khác là thông tin có thể được coi là có thể thay thế được với [[năng lượng]] . Toyabe và cộng sự. về mặt thực nghiệm cho thấy thông tin có thể được chuyển đổi thành công việc. <ref>{{Chú thích tạp chí|last=Merali|first=Zeeya|date=14 November 2010|title=Demonic device converts information to energy : Nature News|url=http://www.nature.com/news/2010/101114/full/news.2010.606.html|journal=Nature|doi=10.1038/news.2010.606|access-date=1 May 2017}}</ref> Do đó, trong nghiên cứu về [[cổng logic]], giới hạn thấp hơn về mặt lý thuyết của năng lượng nhiệt được giải phóng bởi ''cổng AND'' cao hơn so với ''cổng NOT'' (vì thông tin bị phá hủy trong ''cổng AND'' và được chuyển đổi đơn giản trong ''cổng NOT'' ). Thông tin vật lý có tầm quan trọng đặc biệt trong lý thuyết về [[máy tính lượng tử]] .

Chu trình thông tin (được giải quyết toàn bộ hoặc trong các thành phần riêng biệt của nó) là mối quan tâm lớn đối với [[Công nghệ thông tin|công nghệ]] [[Hệ thống thông tin|thông tin]], [[hệ thống thông tin]], cũng như [[khoa học thông tin]] . Các trường này xử lý các quy trình và kỹ thuật liên quan đến thu thập thông tin (thông qua [[cảm biến]] ) và tạo (thông qua [[tính toán]], [[ Xây dựng|xây dựng]] hoặc thành phần), [[Xử lý thông tin|xử lý]] (bao gồm mã hóa, mã hóa, nén, đóng gói), [[Truyền dữ liệu|truyền tải]] (bao gồm tất cả [[Viễn thông|các]] phương thức [[viễn thông]] ), trình bày (bao gồm cả phương pháp [[ Trực quan thông tin|trực quan]] / [[Thiết bị hiển thị|hiển thị]] ), [[Lưu trữ dữ liệu|lưu trữ]] (như từ tính hoặc quang học, bao gồm cả [[ Lưu trữ dữ liệu ba chiều|phương pháp hình ba chiều]] ), v.v.

[[ Trực quan thông tin|Trực quan hóa thông tin]] (rút ngắn là InfoVis) phụ thuộc vào tính toán và biểu diễn kỹ thuật số của dữ liệu và hỗ trợ người dùng [[nhận dạng mẫu]] và [[ Phát hiện bất thường|phát hiện bất thường]] <gallery>

</gallery>[[An toàn thông tin|Bảo mật thông tin]] (rút ngắn là InfoSec) là quá trình thực hiện liên tục để bảo vệ thông tin và hệ thống thông tin, khỏi truy cập trái phép, sử dụng, tiết lộ, phá hủy, sửa đổi, gián đoạn hoặc phân phối, thông qua các thuật toán và quy trình tập trung vào giám sát và phát hiện, như cũng như ứng phó sự cố và sửa chữa. .

[[ Thông tin liên lạc|Truyền thông thông tin]] đại diện cho sự hội tụ của tin học, viễn thông và phương tiện nghe nhìn & nội dung.

Người ta ước tính rằng khả năng công nghệ của thế giới để lưu trữ thông tin đã tăng từ 2,6 [[exabyte]] (được nén tối ưu) vào năm 1986 - tức là thông tin tương đương với ít hơn một [[CD-ROM]] 730 MB mỗi người (539 MB mỗi người) - đến 295 (tối ưu đã nén) [[exabyte]] vào năm 2007 <ref name="HilbertLopez2011HilbertLopez20112">{{Chú thích tạp chí|last=Hilbert|first=Martin|last2=López|first2=Priscila|date=2011|title=The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information|journal=[[Science (journal)|Science]]|volume=332|issue=6025|pages=60–65|bibcode=2011Sci...332...60H|doi=10.1126/science.1200970|pmid=21310967}} Free access to the article at martinhilbert.net/WorldInfoCapacity.html</ref> Đây là tương đương thông tin của gần 61 [[CD-ROM]] mỗi người trong năm 2007 <ref name="Hilbertvideo2011Hilbertvideo20112">{{Chú thích web|url=https://www.youtube.com/watch?v=iIKPjOuwqHo|tựa đề=World_info_capacity_animation|ngày=11 June 2011|nhà xuất bản=[[YouTube]]|ngày truy cập=1 May 2017}}</ref>

Năng lực công nghệ kết hợp của thế giới để nhận thông tin qua các mạng [[phát sóng]] một chiều là tương đương thông tin với 174 [[Báo viết|tờ báo]] mỗi người mỗi ngày trong năm 2007 <ref name="HilbertLopez20112">{{Chú thích tạp chí|last=Hilbert|first=Martin|last2=López|first2=Priscila|date=2011|title=The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information|journal=[[Science (journal)|Science]]|volume=332|issue=6025|pages=60–65|bibcode=2011Sci...332...60H|doi=10.1126/science.1200970|pmid=21310967}} Free access to the article at martinhilbert.net/WorldInfoCapacity.html</ref>

Năng lực kết hợp hiệu quả của thế giới để trao đổi thông tin qua mạng [[viễn thông]] hai chiều là tương đương thông tin với 6 tờ báo mỗi người mỗi ngày trong năm 2007 <ref name="Hilbertvideo20112">{{Chú thích web|url=https://www.youtube.com/watch?v=iIKPjOuwqHo|tựa đề=World_info_capacity_animation|ngày=11 June 2011|nhà xuất bản=[[YouTube]]|ngày truy cập=1 May 2017}}</ref>

Tính đến năm 2007, ước tính 90% tất cả thông tin mới là kỹ thuật số, chủ yếu được lưu trữ trên ổ đĩa cứng. <ref>Failure Trends in a Large Disk Drive Population. Eduardo Pinheiro, Wolf-Dietrich Weber and Luiz Andre Barroso</ref>

Hồ sơ là các dạng thông tin chuyên ngành. Về cơ bản, hồ sơ là thông tin được tạo ra một cách có ý thức hoặc là sản phẩm phụ của các hoạt động kinh doanh hoặc giao dịch và được giữ lại vì giá trị của chúng. Chủ yếu, giá trị của chúng là bằng chứng về các hoạt động của tổ chức nhưng chúng cũng có thể được giữ lại cho giá trị thông tin của chúng. [[ Quản lý hồ sơ|Quản lý hồ sơ]] âm thanh đảm bảo rằng tính toàn vẹn của hồ sơ được bảo quản theo thời gian yêu cầu.

Tiêu chuẩn quốc tế về quản lý hồ sơ, ISO 15361, định nghĩa hồ sơ là "thông tin được tạo, nhận và duy trì làm bằng chứng và thông tin của một tổ chức hoặc người, theo đuổi nghĩa vụ pháp lý hoặc trong giao dịch kinh doanh". <ref>{{Chú thích}}</ref> Ủy ban Lưu trữ Quốc tế (ICA) về hồ sơ điện tử đã xác định một hồ sơ là "thông tin được ghi lại được tạo ra hoặc nhận được khi bắt đầu, tiến hành hoặc hoàn thành một hoạt động thể chế hoặc cá nhân và bao gồm nội dung, bối cảnh và cấu trúc đủ để cung cấp bằng chứng về Hoạt động". <ref name="ica">{{Chú thích web|url=https://www.ica.org/sites/default/files/ICA%20Study%208%20guide_eng.pdf|tựa đề=Guide For Managing Electronic Records From An Archival Perspective|tác giả=Committee on Electronic Records|ngày=February 1997|website=www.ica.org|nhà xuất bản=International Committee on Archives|trang=22|ngày truy cập=9 February 2019}}</ref>

Hồ sơ có thể được lưu giữ để lưu giữ [[ Bộ nhớ công ty|bộ nhớ công ty]] của tổ chức hoặc để đáp ứng các yêu cầu về pháp lý, tài chính hoặc trách nhiệm đối với tổ chức. Willis bày tỏ quan điểm rằng quản lý hợp lý hồ sơ kinh doanh và thông tin được cung cấp "... sáu yêu cầu chính đối với [[Quản trị công ty|quản trị doanh nghiệp]] tốt ... minh bạch, trách nhiệm, quy trình đúng hạn, tuân thủ các yêu cầu pháp lý và luật pháp chung và bảo mật thông tin cá nhân và doanh nghiệp . " <ref>{{Chú thích tạp chí|last=Willis|first=Anthony|date=1 August 2005|title=Corporate governance and management of information and records|journal=Records Management Journal|volume=15|issue=2|pages=86–97|doi=10.1108/09565690510614238}}</ref>

[[ Michael Buckland|Michael Buckland]] đã phân loại "thông tin" theo cách sử dụng: "thông tin là quá trình", "thông tin là kiến thức" và "thông tin là sự vật". <ref>{{Chú thích tạp chí|last=Buckland|first=Michael K.|author-link=Michael Buckland|date=June 1991|title=Information as thing|journal=[[Journal of the American Society for Information Science]]|volume=42|issue=5|pages=351–360|doi=10.1002/(SICI)1097-4571(199106)42:5<351::AID-ASI5>3.0.CO;2-3}}</ref>

[[ Paul Beynon-Davies|Beynon-Davies]] <ref>{{Chú thích sách|title=Information Systems: an introduction to informatics in Organisations|last=Beynon-Davies|first=P.|date=2002|publisher=Palgrave|isbn=978-0-333-96390-6|location=Basingstoke, UK}}</ref> <ref>{{Chú thích sách|title=Business Information Systems|last=Beynon-Davies|first=P.|date=2009|publisher=Palgrave|isbn=978-0-230-20368-6|location=Basingstoke}}</ref> giải thích khái niệm thông tin nhiều mặt về mặt dấu hiệu và hệ thống tín hiệu. Bản thân các dấu hiệu có thể được xem xét theo bốn cấp độ phụ thuộc lẫn nhau, các lớp hoặc nhánh của [[ký hiệu học]] : thực dụng, ngữ nghĩa, cú pháp và kinh nghiệm. Bốn lớp này phục vụ để kết nối thế giới xã hội một mặt với thế giới vật lý hoặc kỹ thuật.

Nielsen (2008) thảo luận về mối quan hệ giữa ký hiệu học và thông tin liên quan đến từ điển. Ông giới thiệu khái niệm về [[ Chi phí thông tin|chi phí thông tin từ vựng]] và đề cập đến nỗ lực mà người dùng từ điển phải thực hiện trước tiên để tìm hiểu và sau đó hiểu dữ liệu để họ có thể tạo thông tin.

== FurtherĐọc readingthêm ==

== ExternalLiên linkskết ngoài ==