Informazioa datu antolatu baten bilduma da, izaki edo gertakizun bati buruz, mezu bat osatzen dutenean. Esanahi anitzeko kontzeptua da, teoria ezberdinen arabera:

  • Shannon telekomunikazio ingeniari amerikarrak, (Claude Elwood Shannon 1916-2001), mezuarekin parekatu zuen informazioa, igorle batek hartzaile bati ematen ziona, komunikabide bat erabiliz. 1948. urtean Informazioaren Teoria matematikoa bezala ezagutzera eman zuena.
  • Kode genetikoari begira, James Watson eta Francis Crick zientzialariek, DNAren baitan informazioa zegoela adierazi zuten, bizitzaren ezinbesteko elementua zela aitortuz.
  • Norbert Wiener, zibernetikaren ikuspegitik, sistema guztiek, naturalak zein artifizialak informazioa behar dutela adierazi zuen.
"Wikipedia" hitza ASCII kode binarioan idatzita, ordenagailuen informazioa gordetzeko erarik arruntena.

Informazioa kontzeptu abstraktua da, eta informatzeko ahalmena duenari egiten dio erreferentzia. Oinarrizko mailan, informazioa senti daitekeenaren edo haren abstrakzioen interpretazioari dagokio (agian formalki). Esan daiteke erabat ausazkoa ez den edozein prozesu naturalek eta edozein ingurunetan beha daitekeen edozein patroik informazio kopuru jakin bat transmititzen duela. Seinale digitalek eta beste datu batzuek informazioa transmititzeko zeinu diskretuak erabiltzen dituzte; beste fenomeno eta artefaktu batzuek, berriz, hala nola seinale analogikoek, poemek, irudiek, musikak edo beste soinu eta korronte batzuek, informazioa modu jarraituagoan transmititzen dute[1]. Informazioa ez da ezagutza bera, interpretazioaren bidez irudikapen batetik erator daitekeen esanahia baizik[2].

Informazioaren kontzeptua garrantzitsua da, edo hainbat kontzepturi lotuta dago[3]: murrizketa, komunikazioa, kontrola, datuak, forma, hezkuntza, ezagutza, esanahia, ulermena, estimulu mentalak, patroia, pertzepzioa, proposamena, errepresentazioa eta entropia.

Informazioa, sarritan, modu iteratiboan prozesatzen da; urrats batean eskuragarri dauden datuak hurrengo urratsean interpretatu eta prozesatuko den informazioan prozesatzen dira. Adibidez, testu idatzi batean, Ikur edo letra bakoitzak informazio garrantzitsua transmititzen dio osatzen duen hitzari; hitz bakoitzak informazio garrantzitsua transmititzen dio osatzen duen esaldiari; esaldi bakoitzak informazio garrantzitsua transmititzen dio parte den perpausari eta, horrela, hurrenez hurren, azken urratsean informazioa interpretatu eta domeinu jakin batean ezagutza bihurtzen den arte. Seinale digital batean, bitak ikur, letra, zenbaki edo egitura gisa interpreta daitezke, eta hurrengo mailan eskuragarri dagoen informazioa transmititzen dute. Informazioaren funtsezko ezaugarria da interpretazio eta prozesamenduaren mende dagoela.

Seinale edo mezu batetik informazioa bideratzea seinale edo mezuaren barruan patroiak interpretatzean sortzen den anbiguotasun edo ziurgabetasunaren ebazpentzat har daiteke[4].

Informazioa datu gisa egitura daiteke. Datu erredundanteak tamaina ezin hoberaino konprimi daitezke, konpresioaren muga teorikoa dena.

Datu-bilketa baten bidez eskura daitekeen informazioa analisi bidez bidera daiteke. Adibidez, jatetxe batek bezero baten eskaera bakoitzaren datuak biltzen ditu. Gero, informazio hori, enpresak erabil dezake plater ezagunena edo gutxien erabiltzen dena identifikatu nahi duenean aztertzeko[5].

Informazioa, denboran, datuak biltegiratuz transmititu daiteke, eta espazioan, komunikazioen eta telekomunikazioen bidez[6]. Informazioa mezu baten eduki gisa edo zuzeneko edo zeharkako behaketaren bidez adierazten da. Hautematen dena, berez, mezua dela interpreta daiteke, eta, zentzu horretan, informazio oro mezu baten edukiarekin transmititzen da beti.

Informazioa hainbat modutan kodifika daiteke transmisiorako eta interpretaziorako (adibidez, informazioa zeinu-segida batean kodetu daiteke, edo seinale baten bidez transmititu). Biltegiratze eta komunikazio seguru baterako enkriptatu ere egin daiteke.

Gertaera baten ziurgabetasuna, izan ere, gerta daitekeen probabilitatearen arabera neurtzen da. Ziurgabetasuna alderantziz proportzionala da gerta daitekeen probabilitatearekin. Ziurgabetasuna konpontzeko, informazioaren teoriak hura baliatzen du gertaera zalantzagarrienek informazio gehiago behar dutela ondorioztatzean. Bita informazio-unitate tipikoa da, ziurgabetasuna erdira murrizten duena[7]. Beste unitate batzuk erabil daitezke, hala nola nat. Adibidez, txanpon justu baten alde batean kodetutako informazioa log2 (2/1) = 1 bit, eta txanpon justuen bi aldeetan log2 (4/1) = 2 bit. Scienceren 2011ko artikulu baten arabera, teknologikoki biltegiratutako informazioaren % 97 jada bit digitaletan zegoen 2007an, eta 2002. urtea informazioa biltegiratzeko aro digitalaren hasiera izan zen (biltegiratze digitalak lehen aldiz gainditu zuen analogikoa)[8].

Informazioaren definizio zehatza eta aplikazio digitala aldatu

Informazioa, zehazki, multzoaren teoriaren bidez defini daiteke:

«Informazioa informazioaren domeinuaren aukeraketa bat da».

Informazioaren domeinua informazioaren igorleak eta hartzaileak informazioa trukatu aurretik jakin behar duten multzoa da. Informazio digitala, adibidez, zenbakizko sekuentziak diren blokeak eraikitzean datza. Zenbakien sekuentzia bakoitzak bere eremuko aukeraketa bat irudikatzen du. Informazio digitalaren igorleak eta hartzaileak (zenbaki-sekuentziak) zenbaki sekuentzia bakoitzaren domeinua eta formatu bitarra ezagutu behar ditu informazioa trukatu aurretik. Zenbaki sekuentziak online definituz, hori sistematikoki eta unibertsalki erabilgarria izango litzateke. Trukatutako zenbaki digitalen sekuentzia baino lehen, online definiziorako esteka bakar eraginkor bat ezar daiteke. Definitutako informazio digital hori (zenbakien sekuentzia) globalki konparagarria eta bilagarria izango litzateke[9].

Informazioaren teoria aldatu

Sakontzeko, irakurri: «Informazio-teoria»

Informazioaren teoria informazioaren kuantifikazioaren, biltegiratzearen eta komunikazioaren azterketa zientifikoa da. 1920ko hamarkadan Harry Nyquistek eta Ralph Hartleyk eta 1940ko hamarkadan Claude Shannonek egindako lanek ezarri zuten eremua. Eremua probabilitatearen teoriaren, estatistikaren, informatikaren, mekanika estatistikoaren, informazioaren ingeniaritzaren eta ingeniaritza elektrikoaren elkargunean dago.

Informazioaren teoriaren funtsezko neurria entropia da. Entropiak ausazko aldagai baten balioan edo ausazko prozesu baten emaitzan dagoen ziurgabetasun kopurua kuantifikatzen du. Adibidez, txanpon baten kutx ala pil emaitza identifikatzeak (bi emaitza probabilitate berekin) informazio gutxiago ematen du (entropia txikiagoa) dado baten emaitza zehazteak baino (sei emaitza probabilitate berekin). Informazioaren teoriaren beste neurri garrantzitsu batzuk elkarren arteko informazioa, kanalen gaitasuna, akatsen adierazleak eta entropia erlatiboa dira. Informazioaren teoriaren azpieremu garrantzitsuen artean, iturriaren kodetzea, konplexutasun algoritmikoaren teoria, informazio algoritmikoaren teoria eta informazioaren segurtasun teorikoa daude.

Bada beste iritzi bat informazioaren definizio unibertsalari buruz. Izan ere, kontzeptua bera garai historiko ezberdinen aldaketarekin batera aldatu da, eta, definizio hori aurkitzeko, beharrezkoa da eraldaketa horren ezaugarri eta eredu estandarrak aurkitzea. Adibidez, informazioaren esparruko Petrichenko E. A. eta Semenova V. G. ikertzaileek, informazioaren kontzeptuaren aldaketen atzera begirako analisian oinarrituta, definizio unibertsal hau ematen dute: «Informazioa giza esperientziaren (ezagutzaren) transmisio modu bat da». Haien ustez, informazioaren kontzeptuaren funtsezko aldaketa esperientziak (ezagutzak) transferitzeko teknologia aurreratuen ondoren gertatzen da, hau da, idazketaren agerpena, inprenta, lehen entziklopediak, telegrafoa, zibernetikaren garapena, mikroprozesadorearen sorrera, Internet, telefono mugikorrak eta abar. Esperientzia transferitzeko modu berri bakoitza aurrekoen sintesi bat da. Horregatik ikusten ditugu hain definizio ezberdinak informazioari buruz, zeren dialektikaren legearen arabera, ukapenaren ukapena, informazioari buruzko aurreko ideia guztiak forma filmatu batean eta bere irudikapen modernoan biltzen baitira[10].

Informazioaren teoriaren funtsezko gaien aplikazioen artean, iturrien kodetzea/datuen konpresioa (adibidez, ZIP fitxategietarako) eta kanalen kodifikazioa/erroreen detekzioa eta zuzenketa (adibidez, DSLrako) daude. Haren eragina erabakigarria izan da Voyagerrek espazio sakonera egindako misioen arrakastarako, disko trinkoaren asmakizunerako, sakelako telefonoen bideragarritasunerako eta Interneten garapenerako. Teoriak beste arlo batzuetako aplikazioak ere aurkitu ditu, besteak beste, inferentzia estatistikoa[11], kriptografia, neurobiologia[12], pertzepzioa[13], hizkuntzalaritza, kode molekularren eboluzioa (bioinformatika)[14] eta funtzioa[15], fisika termikoa[16], konputazio kuantikoa, zulo beltzak, informazioa berreskuratzea, inteligentzia biltzea, plagioaren detektatzea[17], formen ezagutza, anomaliak detektatzea[18] eta artea sortzea.

Zentzumen-ekarpen gisa aldatu

Askotan, informazioa organismo edo sistema baten sarrera gisa ikus daiteke. Sarrerak bi motatakoak dira; sarrera batzuk garrantzitsuak dira organismoaren (adibidez, elikaduraren) edo sistemaren (energiaren) funtziorako. David B. Dusenbery biofisikariak, Zentzumenaren Ekologia[19] liburuan, kausal deitu zien sarrerei. Beste sarrera batzuk (informazioa) garrantzitsuak dira soilik ekarpen kausalekin lotuta daudelako eta, geroago (eta, agian, beste leku batean), sarrera kausal bat gertatuko dela aurreikusteko erabil daitezkeelako.

Praktikan, informazioa estimulu ahulek eramaten dute, zentzumen-sistema espezializatuek detektatu behar dituztenak eta energia-sarrerek anplifikatu behar dituztenak organismoarentzat edo sistemarentzat funtzionalak izan aurretik. Adibidez, argia, nagusiki (baina ez bakarrik, adibidez, landareak argi-iturriaren norabidean haz daitezke), landareen ekarpen kausala da, baina animalientzat informazioa besterik ez du ematen. Lore batetik islatzen den argi koloretsua ahulegia da fotosintesirako, baina erlearen sistema bisualak detektatu egiten du, eta erlearen nerbio-sistemak erlea lorera gidatzeko informazioa erabiltzen du, non erleak nektarra edo polena aurkitzen duen maiz, kausazko sarrerak direnak: nutrizio-funtzioa.

Irudikapen eta konplexutasun gisa aldatu

Ronaldo Vigo zientzialari kognitibo eta matematikari aplikatuak dio informazioa kontzeptu bat dela eta, gutxienez, bi entitate erlazionatuk zentzu kuantitatiboa izan behar dutela. Hau da, dimentsioz definitutako edozein S objektu-kategoria eta bere R azpimultzoetako edozein. R, funtsean, S-ren irudikapen bat da, edo, bestela esanda, S-ri buruzko informazio adierazgarria (eta horregatik kontzeptuala) transmititzen du. Vigok, orduan, R-k S-ri buruz transmititzen duen informazio kopurua honela definitzen du: S-ren konplexutasunaren aldaketa-tasa R-ren objektuak S-tik aldentzen diren bakoitzean. Vigo informazioaren mendean, eredua, inbariantza, konplexutasuna, irudikapena eta informazioa —zientzia unibertsalaren oinarrizko bost eraikin— esparru matematiko berri baten barruan bateratzen dira[20][21][22]. Besteak beste, informazioaren mugak gainditu nahi ditu Shannon-Hartley teorema informazio subjektiboa ezaugarritzen eta neurtzen saiatzean.

Alferrik galdutako denboraren, energiaren eta materialaren ordezko gisa aldatu

Michael Grievesek proposatzen du informazioaren ikuspegia zer den definitu beharrean zer egiten duen ikuspegian zentratzea. Grievesek[23] proposatzen du baliabide fisikoengatik, denboragatik, energiagatik eta materialagatik alferrik galdutako informazioa ordezka daitekeela helburuetara bideratutako zereginetarako. Helburuetara bideratutako zereginak bi osagaitan bana daitezke: baliabide fisikoen erabilerarik errentagarriena (denbora, energia eta materiala), eta zereginak erabiltzen dituen baliabide fisikoen erabilera gehigarria. Bigarren kategoria hori, definizioz, alferrik galdutako baliabide fisikoak dira. Informazioak ez du baliabide fisikoen erabilerarik errentagarriena ordezten, baina alferrik galdutako baliabide fisikoen ordez erabil daiteke. Baldintza da informazioaren kostua txikiagoa izatea xahututako baliabide fisikoen kostua baino. Informazioa arerio ez den ondasuna denez, bereziki onuragarria izan daiteke zeregin errepikagarrietarako.

Eraldaketara daraman eragin gisa aldatu

Informazioa beste eredu batzuen eraketan edo eraldaketan eragina duen edozein eredu mota da[24][25]. Zentzu horretan, ez da beharrezkoa buru kontziente batek patroia hautematea, are gutxiago estimatzea. Hartu kontuan, esaterako DNA. Nukleotidoen sekuentzia eredu bat da, organismo baten eraketan eta garapenean eragina duena, buru kontziente baten beharrik gabe. Hala ere, argudia liteke gizaki batek eredu bat (nukleotido bat adibidez) kontzienteki definitzeko, berez, informazioaren prozesamendu kontzientea eskatzen duela. Hala ere, organismo zelulabakar eta zelulaniztunen existentziak (beste gertaera batzuen artean ordena biologikoari eutsi eta organismo multizelularren garapenean parte hartzen duten entzimak eta nukleotidoak sortzen dituen biokimika konplexuarekin) milioika urte ditu giza kontzientziaren agerpenaren eta nomenklatura kimikoa sortu zuen kultura zientifikoaren sorreraren aurretik.

Sistemen teoriak, batzuetan, informazioari egiten dio erreferentzia zentzu horretan, suposatuz informazioa onartzeak ez dakarrela nahitaez buru kontzienterik eta sisteman (atzeraelikaduragatik) dabiltzan ereduei informazioa dei dakiekeela. Hau da, esan daiteke informazioa, zentzu horretan, potentzian errepresentazio gisa hautemana dela baina ez horretarako sortua edo aurkeztua. Adibidez, Gregory Batesonek informazioa honela definitzen du: desberdintasuna markatzen duen diferentzia [26].

Hala ere, eragin premisak esan nahi badu informazioa adimen kontziente batek hauteman duela eta, gainera, hark interpretatu duela, interpretazio horri lotutako testuinguru espezifikoak informazioa ezagutzan eraldatzea eragin dezake. Informazioaren eta jakintzaren definizio konplexuek zaildu egiten dute analisi semantiko eta logiko hori, baina eraldaketaren egoera puntu garrantzitsua da informazioaren azterketan ezagutzari dagokionez, batez ere, ezagutzaren kudeaketaren enpresa-diziplinari dagokionez. Praktika horretan, tresnak eta prozesuak erabiltzen dira ezagutza-langile bati ikerketa egiten eta erabakiak hartzen laguntzeko, besteak beste:

  • Informazioa berrikustea, balioa eta esanahia eraginkortasunez ateratzeko.
  • Erreferentziazko metadatuak, eskuragarri badaude.
  • Testuinguru garrantzitsua ezartzea, askotan testuinguru posible askotatik abiatuta.
  • Informazio berriak atera.
  • Erabakiak edo gomendioak hartzea, emaitzazko ezagutzatik abiatuta.

Stewartek (2001) argudiatzen du informazioa ezagutza bihurtzea kritikoa dela eta balioa sortzearen eta enpresa modernoarentzako abantaila lehiakorraren oinarrian dagoela.

Esparru biologiko batean, Mizrajik[27] informazioa deskribatu du ereduek sistema hartzaileekin duten elkarreraginetik sortutako entitate gisa (adibidez, eredu espezifikoekin elkar eragiteko gai diren hartzaile molekularretan edo neuronaletan, interakzio horietatik sortzen da informazioa). Gainera, informazioaren katalizatzaileen ideia gehitu du, eta egitura horietan sortzen den informazioak patroia ezagutzetik ekintza gidatura igarotzea sustatzen du (adibidez, substratu bat produktu bihurtzea entzima baten bidez edo hitzen entzumen-harrera eta ahozko erantzuna sortzea).

Danimarkako Informazio Terminoen Hiztegiak[28] dio informazioak egindako galdera bati baino ez diola erantzuten. Erantzunak ezagutza ematen duenetz informatutako pertsonaren arabera da. Beraz, kontzeptuaren definizio orokortu batek hau izan beharko luke: Informazioa = Galdera zehatz baten erantzuna.

Marshall McLuhanek komunikabideez eta horiek giza kulturetan dituzten ondorioez hitz egiten duenean, gure portaerak eta pentsamoldeak osatzen dituzten artefaktuen egiturari egiten dio erreferentzia. Feromonak ere, zentzu horretan, informazioa direla esan ohi da.

Teknologia bitarteko informazioa aldatu

Atal hauetan datuak neurtzen dira informazioa baino gehiago, informazioa ezin baita zuzenean neurtu.

2007tik aurrera aldatu

Kalkuluen arabera, informazioa gordetzeko munduko gaitasun teknologikoa 1986. urteko 2,6 exabytetatik (optimoki konprimatuak) (hau da, pertsona bakoitzeko 730 MBko CD-ROM bat baino gutxiago (539 MB zehazki) 295era (modu optimoan konprimatuak) hazi zen 2007an[8]. Hau da, 2007an, ia 61 CD-ROM pertsonako[6].

Munduak informazioa norabide bakarreko emisio-sareen bidez jasotzeko duen gaitasun teknologiko konbinatua 2007an, pertsona eta eguneko, 174 egunkariren informazio-baliokidea zen[8].

Bi norabideko telekomunikazio-sareen bidez informazioa trukatzeko munduko gaitasun eraginkor konbinatua 2007an, pertsona eta eguneko, 6 egunkariren informazio-baliokidea zen[6].

2007tik, informazio berri guztien % 90 digitalak dira, gehienak disko gogorretan gordeta[29].

2020tik aldatu

Mundu mailan sortu, harrapatu, kopiatu eta kontsumitutako datuen kopurua azkar handituko dela aurreikusten da, 2020an 64,2 zettabytara iritsiz. Datozen bost urteetan, 2025era arte, datuen sorkuntza globala 180 zettabyte baino gehiagotara haztea aurreikusten da[30].

Erreferentziak aldatu

  1. John B. Anderson; Rolf Johnnesson (1996). Understanding Information Transmission. Ieee Press. ISBN 978-0471711209
  2. Hubert P. Yockey (2005). Information Theory, Evolution, and the Origin of Life. Cambridge University Press. p. 7. ISBN 978-0511546433
  3. (Ingelesez) Floridi, Luciano. (2010-02-25). Information: A Very Short Introduction. OUP Oxford ISBN 978-0-19-160954-1. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  4. (Ingelesez) Webler, Forrest; Andersen, Marilyne. (2022-03). «Measurement in the Age of Information» Information 13 (3): 111.  doi:10.3390/info13030111. ISSN 2078-2489. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  5. (Ingelesez) «What Is The Difference Between Data And Information?» BYJUS (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  6. a b c "World_info_capacity_animation". YouTube. 11 June 2011. Archived from the original on 21 December 2021. Retrieved 1 May 2017
  7. DT&SC 4-5: Information Theory Primer. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  8. a b c (Ingelesez) Hilbert, Martin; López, Priscila. (2011-04). «The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information» Science 332 (6025): 60–65.  doi:10.1126/science.1200970. ISSN 0036-8075. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  9. (Ingelesez) Orthuber, Wolfgang. (2022-05). «We Can Define the Domain of Information Online and Thus Globally Uniformly» Information 13 (5): 256.  doi:10.3390/info13050256. ISSN 2078-2489. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  10. Semenova, Veronika; Petrichenko, Evgeny (2022). "Information: The History of Notion, Its Present and Future". Izvestiya University. The North Caucasus Region. Series: Social Sciences. 1 (213): 16–26. doi:10.18522/2687-0770-2022-1-16-26. ISSN 2687-0770. S2CID 249796993.
  11. Burnham, K. P. and Anderson D. R. (2002) Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach, Second Edition (Springer Science, New York) ISBN 978-0-387-95364-9
  12. F. Rieke; D. Warland; R Ruyter van Steveninck; W Bialek (1997). Spikes: Exploring the Neural Code. The MIT press. ISBN 978-0262681087
  13. (Ingelesez) Delgado-Bonal, Alfonso; Martín-Torres, Javier. (2016-11-03). «Human vision is determined based on information theory» Scientific Reports 6 (1): 36038.  doi:10.1038/srep36038. ISSN 2045-2322. PMID 27808236. PMC PMC5093619. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  14. (Ingelesez) Huelsenbeck, John P.; Ronquist, Fredrik; Nielsen, Rasmus; Bollback, Jonathan P.. (2001-12-14). «Bayesian Inference of Phylogeny and Its Impact on Evolutionary Biology» Science 294 (5550): 2310–2314.  doi:10.1126/science.1065889. ISSN 0036-8075. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  15. «Full length article» Gene 215 (1): 111–122. 1998-07-17  doi:10.1016/S0378-1119(98)00269-8. ISSN 0378-1119. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  16. Jaynes, E. T.. (1957-05-15). «Information Theory and Statistical Mechanics» Physical Review 106 (4): 620–630.  doi:10.1103/PhysRev.106.620. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  17. (Ingelesez) Ma, Charles H. Bennett, Ming Li and Bin. (2003-06-01). «Chain Letters and Evolutionary Histories» Scientific American  doi:10.1038/scientificamerican0603-76. (Noiz kontsultatua: 2024-02-02).
  18. David R. Anderson (1 November 2003). "Some background on why people in the empirical sciences may want to better understand the information-theoretic methods" (PDF). Archived from the original (PDF) on 23 July 2011. Retrieved 23 June 2010
  19. Dusenbery, David B.. (1992). Sensory ecology : how organisms acquire and respond to information. New York : W.H. Freeman ISBN 978-0-7167-2333-2. (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  20. Vigo, Ronaldo. (2011-11-01). «Representational information: a new general notion and measure of information» Information Sciences 181 (21): 4847–4859.  doi:10.1016/j.ins.2011.05.020. ISSN 0020-0255. (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  21. (Ingelesez) Vigo, Ronaldo. (2013-03). «Complexity over Uncertainty in Generalized Representational Information Theory (GRIT): A Structure-Sensitive General Theory of Information» Information 4 (1): 1–30.  doi:10.3390/info4010001. ISSN 2078-2489. (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  22. Vigo, R. (2014). Mathematical Principles of Human Conceptual Behavior: The Structural Nature of Conceptual Representation and Processing. New York and London: Scientific Psychology Series, Routledge. ISBN 978-0415714365
  23. Grieves, Michael (2006). Product Lifecycle Management: Driving the Next Generation of Lean Thinking. New York: McGraw Hill. pp. 6–12. ISBN 0-07-145230-3
  24. (Ingelesez) A Mathematical Theory of Communication. 2024-01-30 (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  25. Casagrande, David. (1999-01-01). «Information as Verb: Re-conceptualizing Information for Cognitive and Ecological Models» Journal of Ecological Anthropology 3 (1): 4–13.  doi:10.5038/2162-4593.3.1.1. ISSN 1528-6509. (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  26. Bateson, Gregory (1972). Form, Substance, and Difference, in Steps to an Ecology of Mind. University of Chicago Press. pp. 448–466
  27. (Ingelesez) Mizraji, Eduardo. (2021-10-01). «The biological Maxwell's demons: exploring ideas about the information processing in biological systems» Theory in Biosciences 140 (3): 307–318.  doi:10.1007/s12064-021-00354-6. ISSN 1611-7530. PMID 34449033. PMC PMC8568868. (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  28. «Informationsordbogen - vis begreb» www.informationsordbogen.dk (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).
  29. Failure Trends in a Large Disk Drive Population. Eduardo Pinheiro, Wolf-Dietrich Weber and Luiz Andre Barroso
  30. (Ingelesez) «Data growth worldwide 2010-2025» Statista (Noiz kontsultatua: 2024-02-03).

Bibliografia osagarria aldatu

Ikus, gainera aldatu

Kanpo estekak aldatu