Математическая модель Шеннона-Уивера («шумы» коммуникации)

Эта модель основана на аналогии с телефонной связью. Предположим, что два человека, проживающие в разных странах, говорящие на разных языках и плохо понимающие язык своего абонента, вынуждены вести переговоры по телефону. При этом время разговора ограниченно, а телефонная связь неустойчива. Такова ситуация, которую пытаются смоделировать К. Шеннон и У. Уивер в разработанной ими математической теории связи (коммуникации) (1949).

В данной модели: источник – это тот, кто делает звонок (передает сообщение); сообщение – передаваемая информация; телефонный передатчик – кодирующее устройство, преобразующее звуковые волны в электрические импульсы; телефонный провод – канал; телефонный приемник (второй аппарат) – декодер, осуществляющий обратное преобразование электрических импульсов в звуковые волны; приемник – человек, которому адресовано сообщение. При этом разговор может сопровождаться постоянными помехами (шумами), возникающими на линии связи; частотный диапазон канала может быть ограниченным, а абоненты могут плохо понимать язык друг друга. Ясно, что в этой ситуации они пытаются максимизировать количество информации, передаваемой по линии связи.

«Шумы», понимаются в техническом смысле как любые искажения или помехи, отличающиеся от полезного сигнала или сообщения, предназначенного для передачи. Математическая теория коммуникации и была первоначально разработана с целью отделить шумы от полезной информации, передаваемой источником. По Шеннону, преодоление шумов может быть достигнуто путем использования избыточности сигналов – повторения элементов сообщения для предотвращения коммуникативной неудачи.

Математическая теория связи Шеннона абстрагируется от содержания (смысла) передаваемой информации, сосредоточиваясь целиком на ее количестве: неважно, какое сообщение передается, важно лишь, какое количество сигналов передается. С точки зрения Шеннона, информация – противоположность энтропии (хаоса, неопределенности, беспорядка), следовательно, она есть возможность уменьшения неопределенности: чем больше информации содержит система, тем выше степень ее упорядоченности (при этом Шеннон отмечает, что слишком большой объем информации также увеличивает степень неопределенности – возникает «информационный шум»).