fÃ¡bio palÃ¡cio de azevedo fundamentos epistemolÃ³gicos da teoria da ...

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forma como aparecem organizados. Segundo SHANNON, “aspectossemânticos da comunicação são irrelevantes ao problema da engenharia.A faceta significativa é aquela em que a mensagem real tenha sidoselecionada dentre um grupo de possíveis mensagens” (1975: p. 33).Portanto, é o conceito de seletividade que permite lançar mão de umadefinição cientificamente rigorosa de informação. Embora essa definiçãonão seja semântica, ela pode ser utilizada para fins semânticos, namedida em que a análise quantitativa de mensagens pode perfeitamenteservir de instrumento para a análise do conteúdo dessas mensagens.A informação seletiva é aquela requerida para a identificação de umelemento em um conjunto dado. WEAVER afirma que, no sentido seletivo,“Informação ... não se relaciona tanto àquilo que você realmente dizquanto ao que você poderia dizer” (1975: p. 9).O conceito de informação seletiva, elaborado por C. Shannon, apesarde ser o mais largamente utilizado, não é o único conceitomatematicamente definível de informação. Há outras maneiras deconceituar essa entidade, com destaque para a noção de “informaçãoalgorítmica” de Kolmogorov-Chaitin.A abordagem de Kolmogorov-Chaitin preenche uma importante lacunada Teoria de Shannon, na medida em que, ao contrário desta última,permite calcular quantidades diferentes de informação para mensagensidênticas compostas de modos diferentes. A teoria de Kolmogorov-Chaitindescreve a complexidade informacional de mensagens individuaiscalculando o menor programa possível capaz de computá-las, vindo daí otermo ‘teoria da complexidade algorítmica’.Assim, se n é a duração de uma seqüência e C(n) sua complexidade,C(n) ≤ n; se é igual a seqüência é dita casual. A complexidadeinformacional é um tipo de complexidade algorítmica, e tem na abordagemde Kolmogorov-Chaitin o mesmo papel que a entropia na teoria deShannon. Enquanto que na primeira a entropia tem uma naturezaalgorítmica, na última ela tem uma natureza estatístico-probabilística.O que estamos mensurando quando medimos a informação? Essaquestão já sugere a proximidade de problemas filosóficos. Pois, na medida__26__
em que nos perguntamos sobre qual a realidade por detrás de tal ou qualsistema de medida, ou sobre qual a natureza de tal ou qual conceitomatemático, é a problemática ontológica que se insinua por meio daanálise do conhecimento.Porém, foge ao escopo do presente capítulo o tratamento de problemasepistemológicos, daí porque nos limitaremos a responder à questão acimaenumerando alguns termos que na maioria dos autores surgemassociados ao conceito de “informação”.Nesse sentido, o valor matemático da informação corresponde ao graude imprevisibilidade ou de novidade na ocorrência de um elemento,conceitos opostos aos de redundância e inteligibilidade. Ou seja: quantomaior a quantidade de informação contida em um elemento, maisimprevisível e surpreende ele é, e menor é sua inteligibilidade e suaredundância. Inversamente, baixas taxas de informação correspondem àmais alta inteligibilidade e à maior previsibilidade.Já a informação média (também chamada “entropia”, como veremosem detalhes à frente) corresponde ao grau de liberdade, de complexidade(multiplicidade de possíveis complexões) ou de homogeneidade estatísticade um sistema informacional, como um alfabeto, por exemplo.A definição matemática da informação é feita através do emprego do logaritmo dasprobabilidades. Essa expressão é utilizada para fornecer a quantidade de escolhas (entreelementos ou entre conjuntos) necessárias à identificação de um elemento em umconjunto de elementos possíveis. Utilizemos de início um exemplo bastante simples: se amensagem for selecionada dentre um grupo de dois sinais eqüiprováveis, suaprobabilidade de ½. Logo, há ½ de probabilidade de o sistema se apresentar naquelacomplexão.Calculamos então o - Log ½ = Log 2 (o sinal negativo serve apenas para transformarem número natural a fração que expressa a probabilidade). Esse cálculo, evidentemente,depende da base do logaritmo, que contém o número de dígitos (ou de escolhas). Essabase é a responsável pela determinação da unidade de medida da informação. Seadotarmos, por exemplo, a base 10, a unidade será dada em dígitos decimais.Poderíamos ainda adotar os logaritmos neperianos ou naturais, mas eles sãocostumeiramente usados apenas no cálculo infinitesimal. A Teoria da Informação adota odois como base, o que significa que a informação é medida em dígitos (ou escolhas)binárias. A unidade de informação seletiva é o ‘bit’, abreviação para o termo em inglês‘binary digit’, sugerido por John Tuckey.__27__
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