Меню
Главная
УСЛУГИ
Авторизация/Регистрация
Реклама на сайте
СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ...Высокоразвитая информационная инфраструктура и массовая (глобальная)...Возникновение и развитие глобальных рекламных агентствИнформационная парадигма в экономической теории: К. Эрроу, Дж....Теория информационного поля и информационный подход к моделированию...Развитие информационной сферы производстваИстоки и этапы развития информационных технологийРазвитие человечества и возникновение глобальных проблемГлобальные информационные системыГЛОБАЛЬНЫЕ ФИНАНСЫ И РАЗВИТИЕ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА
 
Главная arrow География arrow Экономическая география и регионалистика
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >

Информационная теория глобального развития

При применении информационной теории глобального развития необходимо упомянуть о средних полях информации (СПИ), разработанных Т. Хёгерстрандом в рамках концепции диффузии нововведений. Он предложил различные способы моделирования процессов диффузии, в том числе при взаимодействии национальной и мировой экономики. На рис. 3.5 показано, каким образом Хёгерстранд использовал принцип вероятностей контакта для нахождения среднего поля информации, т.е. некоторой территории, или поля, в пределах которого могут осуществляться контакты. Накладывая круговое поле, показанное в разрезе на рис. 3.5, а, на квадратную сетку, состоящую из 25 ячеек, он получал возможность приписать каждой ячейке принадлежащее ей значение вероятности контакта. Из рис. 3.5, б следует, что вероятность контакта (В) очень высока для центральных ячеек: свыше 40% (В = 0,4432), для угловых ячеек, наиболее удаленных от центра, она оказывается меньше 1 % (В = 0,0096).

Чтобы заставить сетку работать, следует просуммировать вероятности, приписанные ячейкам СПИ. Так, верхняя левая ячейка соответствует первым 96 цифрам в интервале 0 – 95. Следующая ячейка в верхнем ряду располагает более высокой вероятностью контакта = 0,0140) и соответствует следующим 140 цифрам в интервале 96–235 и т.д. Для последней ячейки получаем порядковые числа в интервале 9903–9999, что дает для полного СПИ сумму в 10 000 (рис. 3.5, в). Вскоре нам станет очевидно, что знание этих цифр важно для управления распространением информации в нашем простом случае распределения населения.

Средние поля информации в модели диффузии Хёгерстранда

Рис. 3.5. Средние поля информации в модели диффузии Хёгерстранда:

а – график предполагаемой вероятности контакта в зависимости от расстояния; б – сетка квадратных ячеек; в – среднее иоле информации

Структура имитационной модели Хёгерстранда может быть изложена в виде ряда формальных правил. Приведем здесь правила, относящиеся лишь к самым простым вариантам модели; они могут быть скорректированы в целях ее модификации и усовершенствования.

1. Следует исходить из предположения, что территория, на которой развивается процесс диффузии, представляет собой поверхность с однородными характеристиками, которую можно разделить на правильную сеть ячеек таким образом, чтобы в распределении населения на каждую ячейку приходился один человек.

2. Временные интервалы должны представлять собой дискретные единицы равной продолжительности (начало процесса диффузии относится к моменту времени t0). Каждый такой интервал называется генерацией.

3. Ячейки, располагающие каким-либо сообщением (их называют очагами, или передатчиками), следует определять или "метить" для времени % Например, одна-единственная ячейка может послужить источником нового сообщения. Это определяет начальные условия возникновения процесса диффузии.

4. Очаговые ячейки передают информацию лишь один раз в течение каждого дискретного промежутка времени.

5. Передача осуществляется только путем контакта между двумя ячейками; никакая общая диффузия, связанная с массовыми средствами передачи информации, не принимается во внимание.

6. Вероятность получения информации от очаговой ячейки зависит от расстояния между ней и ячейкой, получающей информацию.

7. О восприятии информации можно говорить лишь после того, когда хотя бы одно сообщение оказывается принятым. Ячейка, получившая информацию из очаговых ячеек в интервале времени, начиная с интервала tx+1, сама становится се передатчиком.

8. Сообщения, получаемые ячейками, которые уже восприняли данную информацию, рассматриваются как избыточные и не влияющие на ситуацию.

9. Сообщения, полученные ячейками, расположенными за пределами изучаемой территории, рассматриваются как потерянные и не влияющие на ситуацию.

10. В каждый интервал времени СПИ по очереди центрируется над каждой очаговой ячейкой.

11. Местоположение ячейки, к которой должна передаваться информация от очаговой ячейки, определяется внутри СПИ как случайное.

12. Диффузия может прекратиться на любой стадии. Однако, когда все ячейки в пределах изучаемой территории получили информацию, никаких изменений в ситуации не может произойти, и процесс диффузии на этом завершается.

Ключ к использованию модели заключен в правилах 10 и 11. В каждый интервал времени СПИ помещается над каждой очаговой ячейкой, так что центральная ячейка решетки совмещается с очаговой ячейкой. Затем берется любое случайное число из числовой последовательности 0000–9999 и используется для нахождения адресата сообщения в соответствии с правилами 4–6. Случайные числа представляют собой набор чисел, выбранных абсолютно "наугад" (например, подбрасыванием фишки). Их можно взять из публикуемых таблиц случайных чисел или генерировать на компьютере, а при решении несложных задач "вытащить из шляпы". Эта процедура показана на рис. 3.6. Для первой генерации из таблицы случайных чисел взято число 0624, так что сообщение передается к ячейке, лежащей к северо-востоку от исходного получателя информации, размещенного в очаговой ячейке.

На рис. 3.6 представлены начальные стадии процесса диффузии. В каждой генерации СПИ по очереди центрируется над всеми очаговыми ячейками, располагающими информацией. Поскольку модель Хёгерстранда использует механизм случайной выборки, при работе с ней при каждом отдельном эксперименте (попытке) получают различные картины географического размещения явления. Осуществив тысячи таких попыток (с помощью компьютера), оказывается, что их суммарный эффект соответствует распределению вероятностей в первоначальном СПИ; следовательно, нужно вернуться назад к исходному распределению. К преимуществам модели относится возможность ее применения не только к простым процессам диффузии, исход которых заранее предсказуем, но и к более сложным случаям, когда конечный результат диффузии неизвестен.

Имитационное моделирование процесса диффузий

Рис. 3.6. Имитационное моделирование процесса диффузий

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика