Moni tekniseen viestintään liittyvä työnimike kuten ’informaatioarkkitehti’ viittaa informaatioon joko suorasti tai epäsuorasti. Samanaikaisesti koko tämänhetkistä yhteiskuntaamme määrittää datatalous, joka perustuu datamassojen kokoamiseen ja jalostamiseen lisäarvoa tuottaviksi. Informaatio ja data ovat toisiinsa niin läheisesti liittyviä käsitteitä, että ajoittain niitä käytetään sekaisin. Niiden välillä on kuitenkin selkeä ero, ja tämä artikkeli käy läpi näiden käsitteiden suhdetta.
Tämä käsittely lähtee liikkeelle vakioselityksestä, jota kuitenkin pidän riittämättömänä. Käyn seuraavaksi läpi seikat, jotka tekevät datan ja informaation suhteesta tätä monimutkaisemman. Muotoilen sitten niiden perusteella tarkemman mallin datan ja informaation suhteesta. Tämä malli huomioi myös filosofisen näkökulman aiheeseen. Lopuksi käyn läpi tämän mallin käytännön merkityksen teknisen viestinnän näkökulmasta.
On syytä huomioida, että käytän tässä yhteydessä yleisluontoista ilmaisua ’järjestelmä’. Täällä se tarkoittaa sekä ihmisiä ja muista tiedonkäsittelyyn kykeneviä eliöitä että tietokoneita ja muista keinotekoisia tiedonkäsittelyyn kykeneviä järjestelmiä.
Yksinkertainen Malli
Datan ja informaation vakiomääritelmien mukaan data on faktoista koostuvaa syötettä, jonka käsittely synnyttää informaatiota. Tämän mallin mukaisesti informaatio koostuu asianmukaisesti käsitellystä datasta eli datasta, joka on esimerkiksi eriytetty, eristetty tai yhdistetty sen käyttökontekstin mukaisesti.
Teknisesti ottaen ’data’ on ilmaisun ’datum’ monikko. Se siis koostuu joukosta tällaisia datapisteitä eli dataa keräävän järjestelmän havainnointimenetelmien kannalta pohjatason faktoja. Suhteuttaminen keruujärjestelmään on välttämätöntä, koska objektiivista datakvantin eli vähimmäisyksikön mittaa ei ole. Esimerkiksi tietokoneiden käyttämät bitit perustuvat Shannonin matemaattiseen informaation mallinnukseen, missä yksi bitti vastaa rajatun joukon vaihtoehtoja puolittamista oikean vaihtoehdon löytämiseksi. Jokainen binääriarvo (1 tai 0) puolittaa näin välitetyn datan kanssa yhteensopivien komentojen joukon. Tietokoneet on suunniteltu tavalla, jossa niiden syöte vastaa tätä mallia. Mikä on vastaava osuus esimerkiksi ihmissilmän vastaanottamasta tiedosta?
Tämän mallin mukaisesti informaatio on käyttökelpoiseksi käsiteltyä dataa. Informaatio siis koostuu datasta, joka on valikoitu tai järjestelty ja niin edelleen tilannekohtaisten vaatimuksien mukaisella tavalla. Koska muita ehtoja ei esitetä, tällainen käsittely on riittävä ehto datan muuttamiseen informaatioksi. Kaikki asianmukaisesti käsitelty data on siis informaatiota. Käsittelytavan täytyy tosin vastata tilannekohtaisia vaatimuksia. Tämä tarkoittaa, että käsittelyn tuloksena datakokonaisuudesta erotetaan järjestelmän jatkokäyttöön kyseisen järjestelmän kannalta merkityksellisiä osuuksia.
Datan ja informaation suhde esitetään kutakuinkin näin enemmistössä saatavilla olevista resursseista. Tältä osin tulee huomioida, kuinka kyseiset esitykset lähes varmasti yksinkertaistavat pohjamallia, johon ne perustuvat. Riittävän monen samat virheet eteenpäin siirtävän toistokierroksen jälkeen tosin kyseinen yksinkertaistettu malli alkaa elää omaa elämäänsä. Se toimii tällöin pohjana monien käsityksille aiheesta alkuperäisen sijaan. Tästä syystä aika ajoin on syytä nostaa esille sen sokeat pisteet.
Yksinkertaisen Mallin Haasteet
Yllä esitettyä vastaavan vakiomallin suurin ongelma on tämän yksinkertaistetun esitystavan sisältämä näennäinen muutoksen yksisuuntaisuus. Dataksi mielletään vain käsittelemätön syöte ja kaikki käsitelty syöte on informaatiota. Kuitenkin mielekkäämpää olisi suhteuttaa tämä käsittelystä vastaaviin järjestelmiin. Lisäksi kaikki datasta saatava informaatio ei ole palautettavissa valikoinnin kaltaisiin perustoimenpiteisiin ja tilannekohtainen merkityksellisyys on syytä määrittää tarkemmin.
Järjestelmien Väliset Syötteet
Jos informaatio on käsiteltyä dataa, syöttääkö tietokoneella kirjoittaminen sille dataa vai informaatiota ja onko näytöllä tämän tuloksena näkemäsi teksti dataa vai informaatiota?
Jos yllä esitetty vakiomalli pitää paikkansa, ei informaatioksi käsitelty data voi toimia raakadatana vaan se välittyy eteenpäin informaationa. Informaation eteenpäin välittäminen ei ole käsitteellisesti ongelmallista. Esimerkiksi tämä teksti välittää lukijalleen jo informaatioksi käsiteltyä sisältöä. Toisaalta, ovatko nämä sanat informaatiota välikäsinä toimivien järjestelmien kuten tietokoneiden ja silmien kannalta? Siltä osin vastaus vaikuttaisi olevan kielteinen. Jos näin on, voi sama sisältö olla sekä raakadataa että informaatiota käsittelyjärjestelmästä riippuen.
Saman datan informaationa käsittelemiseen kykenemättömien järjestelmien väliset syötteet ovat aina raakadataa niiden näkökulmasta, vaikka siten välitettäisiin myös toisten järjestelmien kannalta informaationa toimivaa sisältöä. Tästä syystä dataan liittyvä informaatio tulee siis ymmärtää suhteessa soveltuviin järjestelmiin. Informaatio ei myöskään voi koostua kyseisestä datasta vakiomallin esittämään tapaan, koska data voi vaihtua järjestelmien välisessä vuorovaikutuksessa, vaikka informaation osuus säilyy jatkuvana. Vaihtoehto tälle rakenteelliselle suhteelle esitetään alempana.
Päätelmät
Millaisesta datan käsittelystä on kyse, kun informaatio johdetaan siitä päätelmien perusteella?
Jos informaatio perustuu raakadatan itsensä eriyttämiseen ja järjestelyyn, täytyy päättelemällä saavutettavan informaation olla suoraan osa itse dataa.
Selvästi näin ei kuitenkaan ole. Ilmeisin esimerkki ovat ehdolliset päätelmät eli jos jokin ehto täyttyy, niin toinen seikka pitää paikkansa. Kuinka informaatio, joka ilmaisee tämän suhteen on mahdollista eristää itse syötetystä datasta? Esimerkiksi siis pelkän kokoelman suoraan todellisuuteen sidonnaisia faktoja tulisi ilmaista, että ’jos viet polkupyöräsi huoltoon, niin sen ajokokemus paranee’. Mikään määrä keskenään pareina ilmeneviä joukkoja datapisteitä liittyen polkupyörien huollattamiseen ja muutokseen ajokokemuksessa ei itsessään voi ilmaista tätä väittämää, vaan se tulee tulkita niistä yleistyksen avulla.
Pitää paikkansa, että sama looginen muoto on mahdollista ilmaista myös muilla tavoin, jotka eivät käytä ehdollisuuden kaltaisia abstrakteja operaattoreita. Yllä annettu esimerkki on esimerkiksi loogisesti yhtenevä väitteen ’polkupyöräsi on huollettu tai sen ajokokemus ei ole parantunut’ kanssa. Näennäisesti tämä suhde on nyt ilmaistu suoraan datan ilmaistavissa olevalla tavalla. Yksi vähimmäisvaatimus kaikille näistä muotoiluista on kuitenkin negaation eli vastaisuuden käyttäminen. Se kuitenkin vaatii vastakohtansa saatavuutta ja näiden kahden asiantilan keskinäisen käänteisyyden havainnointia. Tällainen käänteisyys on riippuvaista merkityksestä eli se ei voi olla osa itse dataa. Vaikka datassa olisi kaksi asiantilaa, joista yksi on aina voimassa ja jotka eivät koskaan ole voimassa samanaikaisesti, voi tämä tilanne muuttua näytekokoa kasvattamalla, koska niiden yhtäaikaisuuden puute näytteen puitteissa voi myös olla sattumaa. Koska negaatio on välttämätön osa ehdollisuuden uudelleenmuotoilua, ei uudelleenmuotoilu siis poista pelkän datan käyttämisen (kaiken) informaation osana riittämättömyyttä.
Jos näiden sääntöjen johtaminen datasta kuitenkin vaatii yleistyksiä, syntyy näin virheen riski. Tämän merkitys on, että datasta voidaan johtaa samojen prosessien avulla sekä informaatiota että virheinformaatiota. Koska data on määritelmällisesti faktuaalista, ei jälkimmäinen vaihtoehto ole mahdollinen, jos nämä prosessit käyttävät alkuperäistä dataa ainoastaan informaation rakennusaineksena.
Olennaisesti siis informaation johtaminen datasta voi perustua myös menetelmiin, joiden kanssa ei ole yhteensopivaa, että informaatio koostuisi yhdistelmistä alkuperäisdataa. Tällöin niiden suhde ei voi olla yksinkertaisen vakiomallin mukainen.
Merkityksellisuuden Määritelmä
Jos informaation täytyy olla järjestelmän kannalta tilannekohtaisesti merkityksellistä käsiteltyä dataa, mistä tällainen tilannekohtainen merkityksellisyys koostuu?
Jotta merkityksellisyyden käsite tässä yhteydessä olisi käyttökelpoinen, se täytyy kyetä määrittelemään käyttäen itsenäisesti ulkopuolelta arvioitavissa olevia muuttujia. Muussa tapauksessa kyseessä on mielivaltainen tekijä, jonka täyttymisen arvioiminen perustuu ensisijaisesti tuntumaan, toimiiko sisältö informaationa tietyssä tilanteessa.
Vakiomallissa tätä suhdetta tilanteeseen usein kuvataan useilla keskenään enemmän tai vähemmin vaihdettavissa olevilla ilmaisuilla kuten ’hyödyllinen’, ’oleellinen’ tai ’käyttökelpoinen’. Mikään näistä ilmaisuista ei itsessään selvennä, mihin tekijöihin tällainen tilannekohtainen arvo perustuu. Enintään ne vihjaavat suunnasta siltä osin.
Alla tarjotussa tarkennetussa mallissa pyritään tarjoamaan jämerämpi määritelmä tilannekohtaiselle merkitykselle.
Tarkennettu Malli
Ehdotan, että kaikkia tiedonkäsittelyyn kykenevien järjestelmien ja niiden ympäristöjen vuorovaikutuksen seurauksena järjestelmien tiedonkäsittelykanavien rekisteröimiä asiantiloja kohdellaan datana. Muiden vastaavien järjestelmien syötteet ovat osa kunkin järjestelmän ympäristöä. Tämä erotus ympäristön ja järjestelmän välillä on järjestelmäkohtainen. Olennaista on, että tämän datan itsensä asema pysyy (pelkkänä) datana informaatioksi ylenemisen sijaan riippumatta sen käsittelyprosesseista.
Informaatio Datakokonaisuuksien Suhteellisena Ominaisuutena
Tässä tapauksessa informaatio on suhteellinen ominaisuus, joka kuuluu tietyt ehdot täyttäville joukoille dataa. Näillä joukoilla dataa on tämä ominaisuus suhteessa niihin järjestelmiin, jotka kykenevät käsittelemään siihen kytkeytyvän informaation. Kuten yksinkertaisessa mallissa, informaation pääehtona toimii datan eristys, järjestely sekä muu käsittely. Tässä tapauksessa tosin määritelmä ei rajaa soveltuvia käsittelytapoja alkuperäisen datan järjestelyyn vaan myös erilaisten päätelmien kaltaiset generatiiviset eli sisältöä tuottavat keinot ovat sallittuja. Kun informaatiota ei sidota alkuperäiseen dataan, voidaan sen välittämiseen käyttää itse tuotettua uutta dataa. Muut ehdot ovat, että löytyy kyseisen informaation käsittelemiseen soveltuvia järjestelmiä ja että se on merkityksellistä niiden kannalta alla määritetyllä tavalla.
Soveltuminen Järjestelmän Käyttöön
Soveltuvuus joidenkin järjestelmien käsiteltäväksi on ensinnäkin esiehto merkityksellisyydelle niiden kannalta. Lisäksi kuitenkin kyseessä on sitä ehtoa perustavampi osa informaation käsitettä. Informaatio on aina tietynlaisen elämänmuodon — orgaanisen, mekaanisen tai digitaalisen — tuotos sen käyttöön. Se on väline, jonka avulla on mahdollista saattaa datan tapaan käsiteltäväksi asiantiloja, joita varsinainen data ei koskaan kykenisi ilmaisemaan. Data rajoittuu välittömästi saatavilla oleviin asiantiloihin. Informaation muodossa on mahdollista välittää käsitteitä, abstrakteja asiantiloja sekä laajempia kokonaisuuksia kuin yksilö kykenee havainnoimaan suoraan. Millainen data voi ilmaista, että on yhtä turhaa jahdata niin kirjaimellisia kuin kuvaannollisia yksisarvisia? Sellainen joka kykenee kantamaan tämän informaation myös sinun käsiteltäväksesi, ja tämän on vain yksi esimerkki kyseisenlaisesta datasta. Voit vapaasti kuvitella, miten sama ilmaistaisiin piirroksen muodossa.
Tältä osin on tärkeää täsmentää ihmisten ja kaikkien käyttämiemme tiedonkäsittelyjärjestelmien suhdetta. Nämä järjestelmät ovat ihmiskunnan jatke samaan tapaan kuin esimerkiksi silmälasit, vaatteet tai proteesit voivat olla yksilön kehon jatkeita. Toinen vertailukohta ovat muiden lajien keinot hallinnoida ympäristöään keinotekoisesti kuten majavien padot. Näillä järjestelmillä on omat tiedonkäsittelymenetelmänsä, joiden osalta niiden käyttämä informaatio ei aina ole palautettavissa ihmiskäyttöön. Näiltä osin kyse on niille ominaisesta informaatiosta, josta ne usein jatkotyöstävät muodoltaan ihmiskäyttöön soveltuvaa. Tällaista ympäristön muokkaamiseen perustuvaa omien kykyjen täydentämistä käsitellään esimerkiksi kirjoissa Being There (Clark, 1996) ja The Extended Phenotype (Dawkins, 1982).
Merkityksellisyys Toiminnanohjauksen Apuna
Merkityksellisyys kytkee informaation eri tilanteisiin ja tämä tilannekohtaisuus tarjoaa kontekstit, joihin tällä tavoin välitetty sisältö suhteutetaan osana sen käsittelyä. Kuten yllä mainittiin, informaatio ei rajoitu välittömästi saatavilla oleviin asiantiloihin. Tästä syystä vaaditaan perusta, johon saatavilla oleva sisältö voidaan suhteuttaa osana sen hakemista siirtoon käytetystä datasta. Jos esimerkiksi joku viittoo kämmenellään edestakaisin vaakatasossa, voi sen merkitys olla joko pyyntö siirtyä kauemmaksi tai pyyntö liikkua jompaankumpaan, useimmiten kämmenen puoleiseen suuntaan. Näin välitettävän informaation asianmukainen välittyminen vaatii suhteuttamista tilannekohtaisiin tekijöihin.
Tässä tapauksessa järjestelmän käyttöön soveltuvassa muodossa toimitettavan sisällön merkityksellisyys koostuu sen ohjaamasta käsittelyjärjestelmän kyvystä (1) vuorovaikuttaa ympäristön kanssa (2) ei-satunnaisella perusteella (3) kyseisen järjestelmän kannalta hyödyllisellä tavalla. Alla käsitellään tarkemmin kukin näistä kolmesta tekijästä.
Vuorovaikutuksellisuus
Miksi vuorovaikutuksellisuus toimii merkityksellisyyden perustana? Eikö näennäisesti tulisi olla mahdollista, että sisältö voi olla merkityksellistä järjestelmän kannalta sisäsyntyisin perustein? Esimerkiksi ihmiset vaikuttavat voivan kokea merkityksellisiksi äärimmäisen teoreettisia sisältökokonaisuuksia, joiden yhteys yksilön toiminnanohjaukseen on parhaimmillaankin katoava. Jos näin on, ei ehtoa vuorovaikutuksen tukemisesta voi pitää määritelmällisesti välttämättömänä.
Kuitenkin myös teoreettiset sisältökokonaisuudet muokkaavat asennoitumista maailmaa kohtaan ja näillä eroilla suhtautumisessa on vaikutuksensa myös tekoihin. Esimerkiksi Hegelin absoluuttinen idealismi lienee teoreettisimpia saatavilla olevia sisältökokonaisuuksia. Kuitenkin usko siihen voi vaikuttaa esimerkiksi valittuihin opetusmenetelmiin ja kuten Francis Fukuyama osoittaa, suhteeseen vallitsevaan yhteiskuntaan ja siten laaja-alaisesti poliittiseen käytökseen ja kulutustottumuksiin. On myös syytä huomioida, että varsinaiseen tällaisiin väitteisiin liittyy niin paljon epävarmuutta, että varsinainen informaatio välittää vain näiden väitteiden olemassaolon eikä niitä vastaavien asiantilojen olemassaoloa. Varsinkin tästä näkökulmasta siis myös vastakkainen suhtautuminen kyseisenlaisiin uskomuksiin vaikuttaa käytökseen niiden välittymisen perusteella, on kyse sitten henkilökohtaisesta reaktiosta tai vaikkapa dialektisen materialismin kehittämisestä vastalauseena absoluuttiselle idealismille.
Vuorovaikutuksellisuuden välttämättömyys merkityksellisuudelle puolestaan perustuu sen välttämättömyydelle järjestelmäkohtaisen hyödyn saavuttamiseksi. Ilman toimintaa ei saavuteta tuloksia. Vaikka eri olosuhteissa vaaditut toimet ja saavutetut hyödyn muodot voivat vaihdella, myös esimerkiksi sisäisesti itseruokkivat järjestelyt täytyy suojata niiden ulkopuolisilta häiriötekijöiltä. Mikään staattinen suoja tätä varten ei ole pysyvä vaan myös sen ylläpitäminen vaatii ennemmin tai myöhemmin toimenpiteitä.
Ei-satunnaisuus
Tämä ehto liittyy ajatukseen informaation lähtökohtaisesta totuudenmukaisuudesta. Esimerkiksi Floridi (2005) määrittelee (semanttisen) informaation tavalla, jonka perusteella sen totuudenmukaisuus on välttämätön ehto. Vaikka informaatio ei siis ole rakenteellisesti välttämättä todenmukaista, koska se ei ole vain uudelleenjärjesteltyä dataa, se on tämän mallin mukaan silti määritelmällisesti todenmukaista. Sen sijaan virheinformaatio ei nimestään huolimatta ole informaatiota. Se on vastaavalla tavoin välitettyä sisältöä, joka ei täytä kaikkia varsinaisen informaation aseman ehtoja.
Ei-satunnaisuus informaatioon perustuvan käytöksen ja saavutetun hyödyn välillä on kuitenkin olennaista, koska se kytkee sisällön saatavuuden saavutettuun hyötyyn. Jos tämä suhde saisi olla riippumattomien olosuhteiden välittämä, ero ei-informaation ja informaation välillä sekä sisällön aseman vaihtuminen yhdestä toiseksi voisi perustua seikkoihin kuten ennakoimattomaan kelin muutokseen. Tämä on perustasolla hyväksymätöntä. Esimerkiksi väittämä, että asiakas saapuu tapaamiseen puoli tuntia myöhässä voi perustua puhujan aiempiin kokemuksiin kyseisen asiakkaan käyttäytymisestä. Sattumalta syy asiakkaan viivästymiseen puolella tunnilla on kuitenkin kyseisessä yhteydessä, että esimerkiksi hänen junansa oli viivästynyt kelien vuoksi. Tässä tapauksessa alkuperäinen väite pitäisi paikkansa ja sen perusteella olisi mahdollista ohjata käytöstä hyödyllisellä tavalla. Tämä olisi kuitenkin riippuvaista kelistä kyseisenä ajankohtana eikä yleistyksen pohjana toimivasta datasta.
Tässä mielessä ei-satunnainen suhde tarkoittaa, että informaation ilmaisema asiantila on suorassa syy-seuraus-suhteessa kyseiseen informaation perustuvan käytöksen avulla saavutettavaan hyötyyn. Jos yllä esitetyssä esimerkissä asiakas olisi saapunut myöhässä kelien sijaan oman välinpitämättömyytensä tai huolimattomuutensa vuoksi, olisi informaatio hänen ennakoidusta myöhästymisestään pohjautunut myöhästymisen oikeaan syyhyn. Tällöin siihen varautumalla saavutettu arvo ajan ja vaivan säästämisen osalta olisi johdettu todellisuutta vastaavasta informaatiosta. Sen saavuttaminen olisi ei-satunnaista tästä syystä.
Järjestelmäkohtainen Hyöty
Hyöty ei itsessään ole juuri lainkaan merkityksellisyyttä helpommin ulkopuolelta arvioitavissa olevaa. Hyödyn käsite tarjoaa kuitenkin reitin, jonka avulla tilannekohtainen merkityksellisyys voidaan kytkeä arvioitavissa oleviin seikkoihin. Tässä tapauksessa kyseessä on biologinen malli, joka on laajennettavissa ei-orgaanisiin järjestelmiin joko käsittelemällä niitä orgaanisten järjestelmien jatkeina tai funktionaalisiin vastaavuuksiin perustuen.
Tällainen hyöty käsitellään edelleen tilannekohtaisena. Tilanteet tosin ymmärretään ajankohdaltaan rajaamattomina. Useampi sisäkkäinen tilanne voi lomittua keskenään ja hyödyn tilannekohtaisuuden osalta riittää, että se voidaan yhdistää johonkin mielekkäästi määritettyyn tällaiseen tilanteeseen. Esimerkiksi rajausperiaatteena voi käyttää määrätyn projektin kestoa yhdessä siihen kuuluvien olosuhteiden kanssa tai jopa koko yksilöllistä elinkaarta.
Orgaaniset Järjestelmät
Orgaanisten järjestelmien tapauksessa tällainen hyöty koostuu optimoidusta hyvinvoinnista. Hyvinvointi puolestaan tulee ymmärtää biometrisiin muuttujiin sidottuna orgaanisen järjestelmän tasapainotilana. Esimerkiksi Damasio (2018) korostaa, kuinka kaikki orgaaniset järjestelmät perustuvat homeostaasiin eli järjestelmän tavoittelemaan ylläpidettävissä olevaan tasapainotilaan. Kun jotakin saatavilla olevista tasapainotiloista ei enää voida saavuttaa, on seurauksena elämän päättyminen. Kyse ei ole yksittäisten muuttujien optimoinnista vaan ylläpidettävissä olevan kokonaistilan saavuttamisesta tai ylläpitämisestä. Tässä yhteydessä ei oteta kantaa vaihtoehtoisten tasapainotilojen väliseen paremmuusjärjestykseen, koska sille ei ole ilmeistä yksiselkoista mittaria. Kyseessä on siis tältä osin vähimmäisehdon täyttämisestä eikä ylärajan tavoittelusta.
Monilta osin informaation suhde järjestelmän homeostaasiin on epäsuora. Sitä kykenevät kuitenkin välittämään varsinkin muutokset järjestelmään kohdistuvissa riskitekijöissä ja saatavilla olevissa mahdollisuuksissa. Sekä riskit että mahdollisuudet ovat todennäköisyyksiin sidottuja ennakoitavissa olevia muutoksia homeostaasiin sidotuissa tekijöissä. Riskit kuvaavat uhkatekijöitä, jotka siirtävät järjestelmää poispäin homeostaattisten tasapainopisteiden ryppäästä. Koska kunkin tekijän sallittu vaihteluväli on rajattu, niihin perustuvat tasapainopisteet rypästyvät. Mahdollisuudet puolestaan kuvaavat turvatekijöitä, jotka joko siirtävät järjestelmää sen kannalta sallitun vaihteluvälin suuntaan tietyllä akselilla tai ankkuroivat sen kyseiselle vaihteluvälille. Tällainen ankkurointi koostuu saatavilla olevien asianmukaisten resurssien ylijäämästä, joka kompensoi poispäin siirtäviä tekijöitä. Käytännössä siis esimerkiksi nälkä on helpompi pitää kurissa, kun ruokaa on saatavilla.
Ei-orgaaniset Järjestelmät
Tässä mallissa ei-orgaaniset järjestelmät käsitellään joko orgaanisten järjestelmien jatkeina tai olennaisilta osin funktionaalisesti vastaavina riippuen niiden autonomian tasosta. Täysin tekijöidensä intresseille alisteisten järjestelmien osalta kyse on työkaluista, vaikka niiden tarkoitus on käsitellä dataa tai informaatiota ja vaikka ne ovat usein kykeneviä itsenäiseen tehtäviensä suorittamiseen. Toistaiseksi kaikki ihmisten tuottamat järjestelmät kuuluvat tähän ryhmään. Aidosti itseohjautuvat järjestelmät puolestaan kuuluisivat jälkimmäiseen ryhmään. Vaatimuksena niille on, että mikään niiden rakentajien etua tai muita vaateita palveleva toimintamalli ei ole ohittamaton. Tällainen järjestelmä on kykenevä toimimaan tällaisten mallien vastaisesti.
Orgaanisten järjestelmien jatkeina toimivien järjestelmien osalta näiden järjestelmien käsittelemän sisällön informaation hyödyllisyysehto täyttyy vaikutuksen vastuussa olevien orgaanisten järjestelmien hyvinvointiin kautta. Nämä järjestelmät on useimmiten rakennettu tavalla, joka sallii niiden välittää informaatiota rakentajiensa kannalta ymmärrettävässä muodossa.
Aidosti autonomisten järjestelmien osalta niiden hyvinvointi ei välttämättä perustu vastaaviin muuttujiin kuin orgaanisten järjestelmien. Kuitenkin myös niiden osalta on määritettävissä sisäinen tila ja ulkoiset tekijät. Tämä riittää homeostaasin käsitteen soveltamiseen, vaikka se on ensisijaisesti biologinen käsite. Ei-orgaanisten järjestelmien täytyy edelleen varmistaa esimerkiksi itsensä ylläpitämiseen riittävä energian saanti sekä keinojen suojata itseään haitallisilta vaikutteilta ylläpito.
Käytännön Merkitys
Jotta esitetty tarkennettu malli olisi hyödyllinen, täytyy sillä olla huomionarvoisia käytännön seurauksia. Alla on esitetty kaksi seikkaa, joiden osalta tarkennetun mallin esittämä informaation suhteellisuus on merkityksellistä.
Suhteuttaminen
Tarkennetussa mallissa informaatio on riippuvaista kahdesta tekijästä: sen välittäjänä toimivasta datasta sekä yhteensopivuudesta vastaanottajien käytettävissä olevien tulkintamenetelmien kanssa. Tästä syystä sama data voi lukeutua järjestelmän kannalta joko informaatiota kantavaksi tai kantamattomaksi sen mukaan, onko kyseinen informaatio kyseisen järjestelmän tunnistettavissa. Yksinkertaisessa mallissa ero ei-informaatiomuotoisen ja informaatiomuotoisen datan välillä on yksisuuntainen.
Toisin sanoen (vain) käytettävissä olevien tulkintajärjestelmien yhteensovittaminen informaatiomuotoisen datan kanssa antaa käsitellä kyseisen saatavilla olevan informaation.
Tämä huomio sallii lähestyä sisällön kohdentamista sen yleisön tarpeiden mukaisesti uudesta kulmasta.
Kohdentaminen ja Tiedonvälitys
Tavanomaisesti kohdentamisen tarkoituksena on helpottaa kirjattuun informaatioon perustuvaa tiedonvälitystä. Tähän käsitykseen liittyy taustaoletus, että kyse on sisällön muotoilusta tavalla, joka sallii kääntää välittyvän informaation tiedoksi mahdollisimman vähävaivaisesti. Tässä yhteydessä tieto ymmärretään järjestelmän sisäisesti saatavilla olevana informaationa, jonka järjestelmä yhdistää suoraan tunnistamaansa tehtävään. Olennaisesti siis itse informaation välittymistä ei tällöin kyseenalaisteta. Enintään myös sen osalta kyse on saavutettavuudesta eli siitä, kuinka helposti informaatio on saatavilla. Tällöin oletetaan, että se on lähtökohtaisesti saatavilla ja että kyse on vain aste-eroista.
Kohdentaminen ja Informaation Välitys
Tarkennetun mallin näkökulmasta on kuitenkin mahdollista, että sisältö ei ilmene järjestelmille lainkaan informaationa, jos se ei vastaa heidän valmiuksiaan. Tätä periaatetta voi havainnollistaa itselleen etsimällä kuvia monimutkaisista matemaattisista kaavoista oman osaamisalueen ulkopuolelta — tai koodista tai grammatologisista teksteistä. Katkos syntyy astetta aikaisemmin, minkä voi käytännön tasolla odottaa vaikuttavan esimerkiksi kykyyn palauttaa se muistiin tai yhdistää se käyttötarkoitukseen myöhemmin. Jos tähän vaadittava informaatio ei ole välittynyt, ei se myöskään ole saatavilla asianmukaisesti järjestettynä muistijälkenä. Enintään saatavilla voi olla muistikuvia kyseisestä datasta, ja ne ovat vähemmän luotettavia ja heikommin käsiteltävissä.
Tämän riskin huomioiminen osana sisällön muotoilua sen kohdentamiseksi vaatii asteittaista vaaditun osaamispohjan rakentamista, jos kohdeyleisön jäsenet eivät välttämättä jo omaa sitä. Tältä osin voi olla hyvä huomioida myös ero oletetun kohdeyleisön ja mahdollisesti laajemman potentiaalisen kohdeyleisön välillä. Kyse on siis yksinkertaisesti esimerkiksi avainkäsitteiden selventämisestä osana sisältöä. Varsinkin alakohtaisten kirjainlyhenteiden osalta on helppoa olettaa niiden merkityksen olevan riittävän selkeä, että enintään tarvitaan yksi selventävä maininta, missä vain näytetään alkukirjaimien lähde. Usein kuitenkaan pelkkä auki kirjattu käsite ei ole riittävä selvennys ja varsinkin kirjainlyhenteiden määrän kasvaessa on syytä varmistaa niiden riittävä keskinäinen erottuvuus. Lisäpohdintoja aiheesta löytyy esimerkiksi täältä.
Rakenteen Vaikutus
Toisten ihmisten kannalta rakenteinen sisältö ilmenee useimmiten lähes samanlaisena kuin vastaavalla tavalla aseteltu ei-rakenteinen sisältö. Rakenteisen dokumentaation suurin etu kohdistuu sen tuottajiin. He saavat tällä tavoin käyttöönsä lähtökohtaisesti paloiteltuja sisältöjä, joihin on mahdollista kohdentaa massahallinnointia. Tällainen massahallinnointi tarkoittaa esimerkiksi tietynlaisten elementtien tai kokonaisten dokumenttien asettelun uudistamista tyylitiedostojen avulla sekä toistuvien osuuksien muuttamista kaikkialla muokkaamalla niiden lähde-elementtiä.
Erilaisten ei-orgaanisten järjestelmien näkökulmasta ero on täysin eri luokkaa. Vaikka luonnollisia kieliä käsittelevät tekoälyt ovat kehittyneet valtavasti, on rakenteisessa muodossa toimitettu sisältö edelleen ylivoimaisesti helpompaa käsitellä myös ilman huippukehittynyttä tekoälyä. Enemmistö tällaisista käyttötavoista ei vaadi itse kielen käsittelyyn erikoistuneita tekoälyjä lainkaan. Rakenteinen muoto sallii sisällyttää kohdennettuja metatietoja sekä erottaa avainkohdat toisistaan. Lisäksi sen hierarkkinen rakenne selventää kohtien välisiä suhteita. Esimerkiksi henkilötietojen käsittelyn kannalta on olennaista, että järjestelmä tunnistaa osoitteen, syntymäpäivän ja vierailupäivän eron. Asianmukaisesti muotoillun rakenteisen merkintätavan tapauksessa sen ei tarvitse tarkastella sisällön muotoilua. Lisäksi esimerkiksi erilaiset päivämäärät ovat muodoiltaan vastaavia, joten niiden oikea tunnistaminen vaatisi lisää soveltuvia taustaoletuksia järjestelyperiaatteiden tueksi.
Tältä osin rakenteisuus siis toimii keinona ilmaista informaatio tällaisten järjestelmien käyttöön soveltuvalla tavalla. Rakenne toimii sekä informaation välittymisen kannalta (toistaiseksi) välttämättömänä ehtona että kanavana sisältöä koskevalle lisäinformaatiolle. Tarkennetun mallin soveltaminen siis korostaa, kuinka näiden järjestelmien kannalta vain rakenteinen sisältö on informaatiota. Tämän käytännön merkitys on, että luotettava informaation välittyminen keinotekoisten järjestelmien kesken vaatii rakenteisuutta. Ilman rakenteisuutta syötteet niiden välillä ovat mahdollisia, mutta kukin järjestelmä joutuu tulkitsemaan saamaansa dataa uudelleen muokatakseen siitä omaan käyttöönsä soveltuvaa informaatiota. Tämä on sekä tarpeettoman monimutkaista että vähemmän luotettavaa.
Yhteenveto
Useimmiten datan ja informaation suhde esitetään käyttäen yksinkertaistettua mallia, jonka mukaan informaatio on tilannekohtaisesti merkityksellistä järjesteltyä dataa. Tämä vakiomalli kuitenkin sotkee datan ja informaation välisen suhteen, koska sen mukaan informaatio koostuu järjestellystä datasta. Koska saman informaation välittämiseen käytetty data voi kuitenkin muuttua ja koska informaatiosisältö voi koostua seikoista, joita data ei lähtökohtaisesti kykene ilmaisemaan, ei tämä voi pitää paikkaansa. Lisäksi merkityksellisyyden käsite tulee määritellä, jotta sitä voi käyttää mielekkäästi osana määritelmää.
Vaihtoehto tälle vakiomallille on hieman tarkennettu malli. Tämän tarkennetun mallin mukaan informaatio ei koostu järjestetystä datasta vaan informaatio on järjestettyjen datajoukkojen ominaisuus. Data on edelleen dataa, mutta se voi välittää informaatiota. Tämä on myös suhteellinen ominaisuus. Datajoukolla on informaatioarvo vain suhteessa niihin järjestelmiin, jotka kykenevät käsittelemään kyseisenlaiset syötteet sen tunnistamiseksi.
Lisäksi tämä tarkennettu malli määrittää merkityksellisyyden järjestelmän vuorovaikutuksien sen ympäristön kanssa ei-satunnaisella perusteella hyödyttämiseksi. Tarkennettu malli keskittyy vuorovaikutuksiin, koska ilman niitä ei voida saavuttaa järjestelmäkohtaista hyötyä. Ei-satunnaisuus vaatii, että informaation saatavuuden ja saavutetun hyödyn välillä on suora yhteys. Tämä tarkoittaa, että informaation mukaisesti toimimalla saatava hyöty perustuu olosuhteisiin, jotka vastaavat informaation alkuperää.
Tässä yhteydessä hyöty merkitsee tekijöitä, jotka edesauttavat informaatiota käsittelevän järjestelmän tai sen käyttäjien kykyä ylläpitää homeostaattista tilaa. Homeostaasi koostuu järjestelmän jatkuvuuden mahdollistavasta tasapainotilasta, jossa siihen vaadittujen tekijoiden arvot ovat soveltuvien välien sisällä. Tämä on arvioitavissa oleva vähimmäisehto. Kun kyse on täysin toisille järjestelmille alisteisista järjestelmistä, jotka toimivat lähinnä työkaluina, tämä ehto kytketään niiden käsittelemän informaation kykyyn hyödyttää niitä käyttäviä pääjärjestelmiä.
Näiden mallien käytännön erot näkyvät tavoissa ymmärtää kohdentamisen ja rakenteisuuden merkitys. Kohdentamisen osalta ehto, että ilmaisutapa on yhteensopiva vastaanottajan kyvyn tunnistaa välitetty informaatio, tarkoittaa, että kohdentamattomat tuotokset eivät välitä lainkaan informaatiota. Kyse ei ole vain kyvyttömyydestä jatkokäsitellä välitettyä informaatiota. Tämä vaikuttaa myös muotoon, jossa muistikuvat sisällöistä säilytetään. Säilytysmuoto puolestaan vaikuttaa kestävyyteen, luotettavuuteen ja käytettävyyteen. Paras tapa kohdentaa sisältöä keinotekoisten järjestelmien käyttöön puolestaan vaatii rakenteista ilmaisumuotoa.