信息模糊度

又称信息乏晰度。信息表述不够清晰的模糊测度。主要表现在质和量，以及变化过程方面的不确定程度。研究信息模糊度，是为了提高模糊信息交际中的清晰度。模糊的概念和理论是美国的查德教授于1965年在《模糊集》一文中提出的。文章指出，在现实物质世界中所遇到的客体，经常没有精确规定的界限，这种不能精确划定范围的“类别”，在人的思维中，特别在模式识别、信息传递中起着重要作用。模糊理论在语言学、数学、系统论、控制论、信息论、心理学等方面都受到广泛的重视。模糊集是和普通集相对而言的。普通集是指某元素要么属于，要么不属于这个集，是与不是，非此即彼。模糊集是某元素不同程度地属于或不属于这个集。模糊集的测度，重要的概念是“隶属度”，即测定某个元素属于这个集合的程度。在0和1的数轴上，0为不属于，1为完全属于，0和1之间的数值是隶属程度。越接近1，隶属程度越大。如“某事件基本是新闻”，即这个事件90%左右属于新闻，有10%左右的模糊度。信息之所以存在着模糊度，是由于客观事物在认识过程中存在类属和边界的不确定，事物发展在时间上的不确定性，以及事物数量的不确定；同时，信息表征符号，如语言文字又有词义的模糊性；加之人的思维素质和理解上的问题，都是导致模糊信息的原因。只有弄清模糊信息的隶属度，才能在模糊信息的交际中提高清晰度。如在新闻模糊语言中，说“某人月收入几万元”，不如说“某人月收入两万九千多元”。副词最、极、很、比较、稍微，都表示不同的隶属度，新闻中不能随便使用。