Работа с источниками информации

ВВЕДЕНИЕ

При современном уровне развития информационных технологий большинство людей сталкиваются с огромными объёмами информации, что приводит к сложности хранения и отсутствию быстрого доступа к необходимым сведениям. Подобная информационная нагрузка может приводить к отсутствию плана действий при работе с новыми источниками информации, нерациональному структурированию и хранению полученной информации и как следствие, непродуктивной организации деятельности.

Ввиду этого можно сделать вывод, что при работе с источниками информации в современно обществе как никогда раньше необходима определенная методика, с помощью которой будет возможно получить наиболее полезные данные, затратив наименьшее количество времени и усилий.

1 Методика работы с источниками информации

Умение работать с текстовой информацией позволяет правильно оценить научное произведение, разобраться в структуре, а также зафиксировать в удобной форме всю необходимую информацию. Данная работа является сложным процессом, так как требует усвоения новых понятий и определенных усилий для того, чтобы понять автора произведения. Причем эффективность данной работы в основном снижают следующие ошибки:

1. Отсутствие целенаправленного подхода к изучению новой информации;
2. Недостаточное использование информационно-справочных ресурсов;
3. Нерациональная форма организации записей.

Чтение научной и специализированной литературы в большинстве случаев происходит в два этапа: предварительное ознакомление и тщательная проработка.

Предварительное ознакомление с научно-литературным произведением в основном используют для экономии времени при первом знакомстве с произведением и первичной оценке представленной информации. Данный этап позволяет определить необходимость изучения произведения, а также ценность информации. Изначально этап включает в себя изучение данных об издательстве, авторе (или авторах), дате публикации, аннотации, предисловия, оглавления и др., а также, в свою очередь, на данном этапе может быть произведено беглое чтение произведения с целью поиска необходимой полезной информации и выделения фрагментов для последующей тщательной проработки.

Тщательная проработка научно-литературного произведения включает в себя усвоение текста в необходимой степени. Данный этап включает в себя попытку понять, расшифровать и осмыслить информацию. Усвоение прочитанного на данном этапе предполагает более глубокую проработку информации, чем запоминание, которое часто отождествляют с понятием усвоения. В свою очередь, основные мысли любого произведения возможно усвоить лишь в том случае, если в полной мере разобрана его структура построения (последовательность и логика доказательств автора, связи между отдельными положениями и т. д.).

Всё это предполагает глубокий и детальный анализ текстовой информации, проведение которого требует ведения записей по ходу ознакомления, а в некоторых случаях, наглядного представления логических связей. Для тщательной проработки также используют выделение отдельных фрагментов, нумерацию отдельных положений и обращение к дополнительным справочно-информационным ресурсам для разъяснения непонятных и новых терминов (также возможно ведение словаря терминов и/или сокращений).

При наличии определенного опыта могут возникнуть те или иные несогласия со взглядами автора произведения и появиться аргументированные доводы против каких-либо положений автора. Всё это можно отнести к творческому подходу. Внимательное ознакомление с произведением должно вызывать какие-то мысли, соображения и даже гипотезы, отвечающие собственным взглядам.

Изучение научной и специализированной литературы обязательно должно сопровождаться ведением записей, что приводит к лучшему усвоению прочитанного и дает возможность сохранить нужные материалы в удобном для использования виде. ^[1] Рациональными записи могут быть лишь в том случае, если соблюдены некоторые общие требования к их ведению и правильно выбрана их форма. Ведение записей — обязательный элемент работы над источником информации, неотделимый от процесса чтения, и поэтому их нельзя откладывать «на потом».

Записи должны быть предельно полными, чтобы заменить повторное обращение к материалу, а для того, чтобы записи занимали как можно меньше времени при чтении, необходимо стремиться к лаконизму в изложении, использованию сокращений и применению условных знаков и символов. Также необходимо учитывать требования к наглядности, обозримости записей и их расположению в соответствии с логическими связями и иерархией понятий.

Также можно сформировать определенные требования к выписке данных из научных и специализированных произведений. При этом необходима особая тщательность потому, как любая небрежность может обернуться значительными потерями времени на уточнение и повторный поиск необходимой информации. Обычно выписывают все данные, которые будут полезны в ходе дальнейшей работы. Дословные выписки (цитаты) необходимы лишь тогда, когда информация потребуется именно в форме, представленной автором. Формализованные (шаблонные) выписки также могут быть полезны. Они представляют собой заранее подготовленные карточки с определенными графами под конкретные данные для более быстрой выборки данных из источника. Использование закладок с подписями, пометок и выделений (на полях, в тексте, либо на отдельных вложенных листах), которые позволяют быстро находить различного рода указатели, перечни сокращений, карты, схемы, таблицы и т. д., также может быть целесообразно. В качестве результата работы с источником информации может также выступать перечень страниц, содержащих полезные материалы, с указанием на определенные абзацы или строки для более удобного поиска информации^[2].

Для более подробной проработки материала составляют план, отражающий структуру и содержание, который в дальнейшем используют в качестве предварительного этапа работы перед составлением конспекта, либо перечня тезисов. Перечень тезисов представляет собой основные положения научного произведения, расположенные в логической последовательности, в которой наиболее правильно отображены основные идеи автора. В свою очередь, конспект представляет собой краткое изложение (обзор), содержащее основные мысли произведения, без подробностей и второстепенных деталей. В некоторых случаях целесообразно использовать формализованный конспект (в табличной форме), либо графический конспект, в котором элементы располагают в таком виде, при котором видна иерархия и взаимосвязь между ними.

Составление словаря терминов, понятий и сокращений также является одним из основных этапов проработки научного произведения. При огромном количестве различных терминов, сокращений и специальных обозначений, подобный словарь может значительно облегчить работу.

2 Современные методы работы с данными

Объем данных, а также их разнородность, с которыми специалистам приходится сталкиваться в современном мире, в большинстве случаев требует применения специализированного программного обеспечения для получения, хранения, структурирования, анализа и последующего извлечения информации. В данном разделе постараемся разобрать основное современное направление информационных технологий, которое нашло широкое применение в работе с данными.

Из большого разнообразия развивающихся информационно-коммуникационных технологий в настоящее время можно выделить область хранения и обработки больших объемов данных (от англ. Big Data^[3]). В современном мире, изучение и анализ данных приобретает глобальный масштаб. Но прежде, чем приобрести какую-либо ценность, данные должны пройти через несколько стадий. Модель DIKW^[4] лежит в основе концепции управления данными. При этом уровень данных находится в самом основании модели DIKW, следующим уровнем будет информация, добавляющая к данным контекст, затем будет идти знание, которое имеет практическое применение и, соответственно, некоторую ценность, а последней ступенью является мудрость, позволяющая получить из данных факты и на их основе принимать решения. Однако если аппаратная база для хранения и обработки данных больших объемов уже существует и активно внедряется, то теоретическая область от нее отстает. Именно это послужило причиной возникновения так называемой науки о данных (Data Science^[5]).

В более широком значении, наука о данных – это область, которая позволяет извлекать знания из набора данных. От обычной статистики её отличает более комплексный подход, при котором для анализа используют все возможные источники, включающие в себя не только таблицы со статистикой, но также и различные другие источники данных.

Наука о данных быстро становится важнейшим направлением в организациях, которые собирают данные в сети Интернет. Наиболее известные компании, такие как Google, Amazon и Facebook имеют собственные научные команды обработки данных, работающие с доступными им данными. В свою очередь, разработка компанией Google алгоритма PageRank^[6] является одним из первых примеров применения науки о данных. Google сканирует Web-сайты и присваивает числовой вес гиперссылкам на каждой странице, измеряя тем самым относительную важность этих ссылок, но, к сожалению, полная информация о PageRank является интеллектуальной собственностью Google и недоступна. Однако данный алгоритм служит средством ранжирования Web-контента в зависимости от условий поиска.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Научно-исследовательская деятельность в современном обществе может включать в себя работу как с отдельными источниками информации, так и обработку огромных массивов неструктурированных данных, что при современном уровне развития информационных технологий является трудоемкой, но всё же выполнимой задачей. Рациональное применение методов работы с источниками информации приводит к более продуктивной деятельности, а применение информационных технологий открывает новые возможности.

1. Мортимер Адлер. Как читать книги. Руководство по чтению великих произведений. 3-е издание. / М. Адлер // Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 344 с. ↑

2. Кузнецов И. Н. Информация: сбор, защита, анализ. Учебник по информационно-аналитической работе. ↑

3. Больши́е да́нные (англ. big data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия. ↑

4. Модель DIKW (англ. data, information, knowledge, wisdom — данные, информация, знания, мудрость) — информационная иерархия, где каждый уровень добавляет определённые свойства к предыдущему уровню. ↑

5. Термин Data Science был введен профессором Вильямом Кливлендом в работе под названием Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics. ↑

6. PageRank — один из алгоритмов ссылочного ранжирования. Алгоритм применяется к коллекции документов, связанных гиперссылками (таких, как веб-страницы в сети Интернет), и назначает каждому из них некоторое численное значение, измеряющее его «важность» или «авторитетность» среди остальных документов. ↑