LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів


Головна Бібліотечна справа → Автоматизированное управление новыми видами информационных ресурсов

Automated Control of New Types of Information Resources Povilas Abarus, Sakalauskayte E. Vilnius University, Vilnius, Lithuania Taking into account the well-known shortcomings of expert evaluations, the task of elaboration of the techniques of automated providing with data bases on CD-ROM on the basis of information about already existing data bases was given. For emphasizing of essential parameters of comparison and reducting of the amount of characteristics under investigation, the factor analysis usage was suggested. Автоматизированное управление новыми видами информационных ресурсов

Повилас Абарюс, Сакалаускайте Э.

Вильнюсский университет, Вюльнюс, Литва

С появлением баз данных на компактных дисках (СD-ROM) и с развитием возможностей теледоступа произошел качественный скачек в обеспечении ученых и специалистов научно-технической, экономической и коммерческой информацией. Эти два метода, как и обеспечение данными и информацией на гибких магнитных дисках, не должны рассматриваться как альтернативные, а как взаимно связанные, дополняющие друг друга (1). Особенно это характерно для библиотечно- библиографических баз данных, для которых стандартизированы наполнение (UNIMARC) и структура (ISO 2709) записи. Следует отметить, что проблема выбора и комбинирования упомянутых возможностей актуальна при ограниченных финансовых ресурсах для сетей библиотек и информационных органов.

Качество информационного обслуживания из баз данных определяется уровнем соответствия состава баз и/или их частей потребностям пользователей. В настоящее время формирование фонда баз данных в Литве осуществляется традиционными методами, не позволяющими получить высокого качества. При определении априорной полезности баз данных в отраслевых и академических информационных и библиотечных системах используется информация, получаемая от специалистов и ученых соответствующих ведомств. В информационных и библиотечных системах, в которых абоненты обслуживаются межотраслевой информацией, качество определения априорной полезности информационными и библиотечными работниками и привлекаемыми из обслуживаемых организаций немногочисленными учеными и специалистами, значительно ниже. Поэтому необходимо разработать методы автоматизированной подготовки рекомендаций выбора и распределения баз данных, базирующиеся на прогнозировании полезности исходя не только из оценок специалистов, но и из информации об использовании имеющихся баз данных.

Проблема выбора баз данных близка к проблеме автоматизированного управления ведением справочно-информационных фондов в информационно- библиотечных системах. Отдельные базы данных и/или их части можно рассматривать как документы справочно-информационных фондов (2). Однако из-за ограниченного количества (сотни) и стоимости (что характерно и для зарубежных книг и периодических изданий) следует их выделить в отдельный, специфический класс, требующий высококачественных управленческих решений. Здесь наряду с координированными или планируемыми решениями необходимы и конкурентные методы.

Для выбора индивидуальных характеристик баз данных и определения их действия на полезность или опрос необходимы их статистические исследования. В общем случае индивидуальных характеристик распространяемых баз данных много. В частности на CD-ROM и в печатном виде распространяется база данных о базах данных на CD-ROM. Запись этой базы данных включает ряд харатеристик. Поскольку обработка больших массивов данных при поиске управленческих решений требует много ресурсов ЭВМ, необходимо выяснить природу и взаимосвязи индивидуальных характеристик баз данных и определить те из них, которые будут использованы в качестве параметров при автоматизированной подготовке управленческих решений для конкретных информационных иили библиотечных систем. Для отыскания скрытых, но объективно существующих закономерностей, которые определяются воздействием внутренних и внешних причин на полезность баз данных, сжатия факторов или главных компонент, число которых значительно меньше количества первоначально взятых признаков, а также выявления и изучения статистической связи индивидуальных характеристик с факторами или главными компонентами наиболее подходящим методом является факторный анализ.

Для более глубокого исследования природы отдельных индивидуальных характеристик баз данных, их связей целесообразно использовать совокупность статистических методов здесь именуемых корреляционным анализом.

Для определения прогнозируемой полезности баз данных, полезность которых в периоде предшествующем планируемому неизвестна, предлагается использовать аналоговое прогнозирование, т.е. получение сведений в результате установления сходства. Сходство устанавливают на основе классификаций баз данных по их признакам. Когда признаки неизвестных индивидуальных объектов сравниваются с признаками известных классов и объекты распределяются на классы, после чего объекты становятся известными, т.е. обладающими всеми свойствами типичных представителей соответствующих классов, имеем вид аналогового прогнозирования- диагностирование. Решение задачи определения прогнозируемой полезности баз данныз базируется на использовании методов кластерного анализа с различными мерами сходства (или расстояний).

Для ведения баз данных имеющихся в Литве и оцениваемых баз данных на CD- ROM используется CDS/ISIS-M (на IBM PC и VAX). После конвертирования данных для статистических исследований и подготовки управленческих решений используется ППП SPSS/PC, имеющий (как и CDS/ISIS) мощные средства конвертирования данных.

  • Jitka Hurych. Elektronic access to health science information.-Libraries and associations in the transient world: new technologies and new forms of cooperation (Conference proceedings). Eupatoria, Ukraine, 1994.
  • Абарюс П., Кирклис З. Автоматизированные системы управления в библиотеках (аналитический обзор). - Вильнюс: ЛитНИИНТИ, 1987.

  •