Статья:

МОДЕЛЬ БАЛЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ

Конференция: XXIX Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: 8. Менеджмент

Выходные данные
Новожилова Ю.А. МОДЕЛЬ БАЛЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. XXIX междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10 (29). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/10(29).pdf (дата обращения: 12.12.2019)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

МОДЕЛЬ БАЛЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ

Новожилова Юлия Алексеевна
магистрант Уральского Федерального Университета, РФ, г. Екатеринбург
Обухов Олег Владимирович
научный руководитель, канд. экон. наук, доц. Уральского Федерального Университета, РФ, г. Екатеринбург

 

Развитие информационных и коммуникационных технологий привело к тому, что в последнее время наиболее остро встал вопрос о качестве информации во всех сферах человеческой деятельности. Анализ данного вопроса показал, что проблемой количественной оценки качества информации, адекватной современным условиям ее поиска и извлечения, чаще занимаются зарубежные исследователи. В частности, в 2013 году во Франции была опубликована работа, посвященная оценке качества информации в системах слияния данных [3, c. 906]. Целью настоящей статьи является обзор исследования французских специалистов и его адаптация к оценке качества источников информации и информации вне системы слияния данных. Задачи: 1) перевод исследования с английского языка; 2) адаптация используемых терминов; 3) моделирование оценки качества информации. Гипотеза: модель оценки качества информации в отдельных блоках систем слияния данных можно использовать для оценки качества обособленного массива информации.

Оценка качества по своей природе является многомерной проблемой, и она стала ключевой в таких областях исследований, как менеджмент организации, веб-ориентированные информационные системы и системы слияния данных. С точки зрения менеджмента организации, качество информации можно оценить в ее 16 измерениях, сгруппированных в 4 категории. Данные критерии оценки представлены в таблице 1 [2, с. 10].

Таблица 1.

Качество информации с точки зрения менеджмента организации

Внутренние характеристики

Содержательные характеристики

Характеристики отображения

Характеристики доступа

Точность

Добавочная стоимость

Возможности интерпретации

Доступность

Достоверность

Релевантность

Простота восприятия

Безопасность

Объективность

Охватываемый период, своевременность

Логичность

-

Репутация источника

Полнота

Краткость

-

-

Количество, объем данных

Манипулируемость

-

 

На сегодняшний день наибольшая доля поиска информации осуществляется через Интернет. В связи с возрастающими объемами данных, доступных через Интернет, и технологиями, позволяющими иметь высокоскоростное соединение практически каждому пользователю, качество информации, полученной через всемирную сеть, имеет огромную важность. Критерии оценки такой информации собраны исследователями из нескольких источников и объединены в 4 категории, представленные в таблице 2.

Таблица 2.

Критерии оценки информации из сети Интернет

Содержание

Технические характеристики

Интеллектуальные характеристики

Скорость восприятия

Точность

Доступность

Достоверность

Количество, объем данных

Полнота

Наличие шифрования

Объективность

Логичность

Уровень технической поддержки потребителей

Цена

Репутация источника

Краткость

Уровень документирования

Качество обслуживания

-

Простота восприятия

Возможности интерпретации

Быстрота отклика

-

Возможность осуществления контроля

Релевантность

Безопасность

-

-

Добавочная стоимость

Охватываемый период, своевременность

-

-

 

Авторы отмечают, что не все приведенные характеристики являются независимыми, и не все они могут быть использованы одновременно [1, с. 112].

Модель же оценки качества информации в системах слияния данных, рассмотренная французскими исследователями, заключается в оценке качества информации на отдельных участках движения данных в системе, а затем комплексной оценке качества системы на основе функции трансформации информации. Таким образом, критерии оценки качества информации и их измерители, приведенные в изучаемой работе можно использовать для оценки качества определенного массива информации при принятии управленческого и, в частности, маркетингового решения. Для этого необходимо установить значения экспертной оценки для измерителей в баллах.

Рассмотрим список критериев, позволяющих оценить качество информации на «местном уровне» информационной системы (таблица 3).

Таблица 3.

Качество данных в информационной системе

-

Критерий качества

Измеритель качества

Данные

Точность

Среднее квадратическое отклонение

Полнота

Доля пропущенных данных, полнота выборки

Доступность

Время, затрачиваемое для доступа к информации; степень надежности; время восстановления информации

Актуальность

Время последнего обновления информации

Безопасность

Уровень безопасности

Количество, объем данных

Количество сущностей (для HTML), количество атрибутов (для JavaScript), вес (в битах)

Логичность

Формат файла, доля избыточных данных

Информация

Релевантность

Пользовательская оценка

Достоверность

Пользовательская оценка, стандарты

Объективность

Экспертная оценка

Простота применения

Пользовательская оценка

Возможности интерпретации

Пользовательская оценка

 

Также, критерии оценки качества информации можно условно разделить на объективные и субъективные. Объективные критерии характеризуют информацию независимо от сферы применения и требований пользователя, а субъективные – насколько качество информации соответствует конкретной ситуации (таблица 4).

Таблица 4.

Субъективные и объективные критерии качества информации

-

Критерий качества

Измеритель качества

Объективные критерии

Корректность

Cтепень правильности, верности информации

Актуальность

Возраст информации

Логичность

Степень непротиворечивости информации

Субъективные критерии

Достаточность

Степень использования информации для принятия решения

Релевантность

Степень применимости и полезности информации для принятия данного решения

Своевременность

Степень актуальности информации для принятия конкретного решения

 

Между приведенными критериями качества информации существует взаимосвязь. Например, в случае с такими критериями качества данных, как безопасность и доступность, имеет место отрицательная корреляция: высокий уровень безопасности ведет к сложностям с быстрым доступом к информации.

Для того чтобы использовать данные критерии на практике необходимо привязать к каждому измерителю качества реальные числовые значения в определенном диапазоне, а также уровень значимости каждого критерия информации для конкретного управленческого решения.

Рассмотрим полученную модель для оценки маркетингового отчета по проведенному опросу (таблица 5). Принимаемое решение – выпуск нового продукта. В модели использованы только те критерии качества, которые являются значимыми в конкретной ситуации.

Таблица 5.

Модель балльной оценки качества информации

Крите-рий

Измеритель качества

Вес

Количественные показатели с описанием

1

Полнота

Доля пропущен-ных данных, полнота выборки

0,1

Баллы от 1 до 5, где:

5 – выборка в целом характеризует генеральную совокупность

1 – выборка взята не точно и характеризует малую часть генеральной совокупности

2

Актуаль-ность

Время последнего обновления информации

0,2

5 – опрос проведен не позднее 1 месяца назад

4 – 1-2 месяца

3 – 2-3 месяца

4 – 3-5 месяцев

5 – более полугода

3

Достовер-ность

Пользова-тельская оценка, стандарты

0,2

Баллы от 1 до 5, где:

5 – исполнитель добросовестно проводил опрос, нет фальсификации анкетных данных

1 – в результатах заметны явные признаки фальсификации

4

Объектив-ность

Экспертная оценка

0,05

Баллы от 1 до 5, где:

5 – формулировки вопросов не содержат субъективной оценки маркетолога-исполнителя

1 – формулировки вопросов показывают отношение исследователя к поднятой проблеме

5

Корректность

Степень правильности, верности информации

0,1

Баллы до 1 до 5, где:

5 – максимальная корректность обработки собранных данных

1 – минимальная

6

Логичность

Степень непротиво-речивости информации

0,05

Баллы до 1 до 5, где:

5 – максимально логичная последовательность задаваемых вопросов

1 – минимально логичная

7

Достаточ-ность

Степень использования информации для принятия решения

0,1

Баллы от 1 до 5, где:

5 – представленная информация может полностью использоваться при принятии решения о запуске нового продукта в производство

1 – лишь малая часть информации может быть использована при принятии решения

8

Релевант-ность

Степень применимости и полезности информации для принятия данного решения

0,1

Баллы от 1 до 5, где:

5 – проведенное исследование максимально соответствует поставленным целям

1 - минимально

9

Своевремен-ность

Степень актуальности информации для принятия конкретного решения

0,1

5 – отчет предоставлен в срок в положенные сроки без задержек

4 – задержка отчета составила до 7 дней

3 – задержка отчета 1–2 недели

2 – задержка отчета 2–4 недели

1 – задержка отчета более месяца

 

В итоге может получиться следующая интегральная оценка качества информации: 4х0,1+5х0,2+4х0,2+3х0,05+5х0,1+4х0,05+2х0,1+3х0,1+5х0,1=4,05. Максимальная оценка качества 5 баллов, значит, качество информации составляет 81 %.

В результате работы над настоящей статьей был произведен обзор и адаптация исследования в области оценки качества информации. По итогам перевода, адаптации работы, а также моделирования оценки качества информации можно сделать вывод, что определенные положения исследования, проведенного французскими авторами, могут быть использованы для оценки качества информации при принятии управленческого решения.

 

Список литературы:
1. English L., Information Quality Applied, Wiley Publishing, Indianapolis, Indiana, 2009. – 238 p.
2. Madnick S., R. Wang, Y. Lee and H. Zhu Overview and Framework for Data and Information Quality Research, Journal of Data and Information Quality, 1(1), 2009. – P. 1–13.
3. Todoran I.-G.; Lecornu L.; Khenchaf A.; Le Caillec J.-M., “Information quality evaluation in fusion systems”, in Information Fusion, 2013 / 16th International Conference on 9–12 July 2013 – P. 906–913.