Упорядочение Систем, уменьшение энтропии и массовая культура третьего миллениума

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Размышяя о теории информации Шенона, решил подумать над тем как структурирование информации влияет на уменьшение социальной энтропии. Под социальной энтропией понимается разрозненность индивидуумов такого общества, а так же количество информации не известное таким индивидуумам одного социума друг о друге.

Представим город A с площадью S. В таком городе для ровного счета проживает 100 человек. Город А находится в начале 19 века. Основной вид передачи информации - Газеты. Так вот, получение информации происходит путем передачи информационных сигналов посредством мальчика на перекрестке, который продает газеты. Таким образом, количество информации, которое наполняет город А (S) будет равно (исходя из формулы Хартли I=logN)

I (A(s)) = Log (количество проданных газет таким мальчиком)

Таким образом, наличие одинаковых сигналов помогает упорядочить мысли (направить в одну сторону) социум обитающий на территории нашего города А с площадью S. Справедливо заключить, что социальная энтропия на такой площади уменьшилась.

Если представить систему таких городов в современном мире, а именно 21 веке, которые связаны между собой посредством социальной сети q, то мы можем сказать, что имеем систему социума ? А(q) - совокупность городов связанных социальной сетью.

*в данном случае игнорируется площадь ввиду цифрового пространства коммуникации, для этих целей площадь S = социальной сети q

Информация в такой системе городов идет по средством репостов статьи X(n), где n - количество репостов статьи. Верно ли математически представить количество информации в такой системе как I(? А(q)) = Log (количество репостов статьи Х)

*безусловно считаются равновероятные события и сигнал информационный в копиях газет и репостах одинаковый.

Сравнивая две системы распространения информации лучше всего воспользоваться наглядно. Допустим в городе A(s) продано 100 газет, тогда количество информации по Хартли будет иметь значение 10. В то же время, когда в системе городов ? А(q) сделано 10 000 репостов, то значение будет 100. Таким образом, очевидно, что количество информации в системе городов связанных социальной сетью q выше, а значит энтропия такого социума меньше чем маленького города A (s). На таком простом примере видно как цифровое пространство элиминирует значимость площади жизни индивидуумов для определения их как социума.


Источник: m.vk.com

Комментарии: