INFORMACIJSKA ONESNAŽENOST

Vedno večje število podatkov na internetu, nam nudi dostop do ogromne količine podatkov. Vendar se v tem morju podatkov z lahkoto izgubimo. Zlahka se zgodi tudi to, da kljub velikemu številu podatkov, ne najdemo tistih, ki jih iščemo.

Kako torej učinkovito brskamo v množici podatkov in iščemo informacije ter kako prepoznamo lažne podatke od resničnih?

Nadaljuj z branjem in izvedel boš marsikaj koristnega.

Kaj je pravzaprav PODATEK in kaj je INFORMACIJA?

Preden lahko govorimo o informacijski onesnaženosti, moramo najprej razumeti, kaj sploh informacija je. Pomembno je, da ločimo pojma podatek in informacija, ter razumemo povezavo med njima. 

Tukaj je nekaj primerov, ki ti bodo pomagali razumeti razliko med podatki in informacijami:

1. Primer:

Podatek:  -15 stopinj

Informacija: Zunaj je zelo hladno in zmrzuje.

Razalaga: Podatek “-15 stopinj” sam po sebi nima pomena, vendar ko ga obdelamo, lahko iz tega podatka pridobimo informacijo, da je zunaj zelo hladno in zmrzuje.

2. Primer:

Podatek: 300

Informacija: Število prebivalcev v vasi je 300.

Razlaga: Podatek “300” sam po sebi nima pomena, vendar ko ga obdelamo, lahko iz tega podatka pridobimo informacijo, da je v vasi 300 prebivalcev.

3. Primer:

Podatek: 20:00

Informacija: Začetek predstave je ob 20:00.

Razlaga: Podatek “20:00” sam po sebi nima pomena, vendar ko ga obdelamo, lahko iz tega podatka pridobimo informacijo, da se predstava začne ob 20:00.

Ob teh primerih vidiš, kako se podatki spreminjajo v informacije, ko jih obdelamo in organiziramo, da imajo smisel in pomen.

INFORMACIJSKA  PREOBREMENJENOST

Informacijska onesnaženost je pojav, ko smo preplavljeni z veliko količino informacij, ki niso vedno relevantne, pravilne ali koristne.

To se lahko zgodi na različnih področjih, kot so mediji, internet, družabna omrežja in še več. Informacijska onesnaženost ima lahko negativne učinke, kot so zmedenost, izguba časa in težave pri sprejemanju odločitev.

Ti podatki so lahko zanesljivi ali pa nezanesljivi (Gradivo: Informatika [04] | Dijaški.net, n.d.).

Zaradi količine podatkov oseba ne zmore razločiti, kaj je resnično in kaj ni, ter težko razbere bistvo in si ustvari jasno sliko o raziskovanem pojavu.

Iz takšne množice podatkov je moč pridobiti različne, tudi nasprotujoče si informacije. Zaradi obsega in količine pa ni mogoče vsega preveriti. Tako preveliko število informacij lahko privede do informacijske preobremenjenosti.

V takem primeru imamo ljudje težavo pri učinkovitem sprejemanju odločitev. Obstajata dve vrsti informacijske preobremenjenosti (Wikipedia pisatelji, 2022).

Drugi primer bi lahko bil, ko posameznik prejema veliko število oglasov, ki niso primerni za njegove potrebe ali interese. To lahko vodi do izgube časa in zmedenosti, ko iščemo relevantne informacije ali izdelke.

V obeh podanih primerih se pojavi velika količina nepotrebnih in neuporabnih informacij, ki lahko povzročijo težave pri sprejemanju odločitev in iskanju koristnih informacij.

Zato je pomembno, da znaš prepoznati in filtrirati nepotrebne informacije ter se osredotočiti na relevantne in koristne informacije.

1. Preobremenjenost s količino rezultatov oz. virov

To je preobremenjenost, do katere pride, ko imamo na voljo preveč različnih virov, ki ne podajajo enakih podatkov, zato ne vemo kateremu verjeti (Wikipedia pisatelji, 2022).

V tem primeru je najbolje, da poiščemo skupne točke vseh teh virov oz. večine virov. Te lahko uporabimo, saj so najverjetneje resnične. Podatke, zaradi katerih prihaja do nasprotujočih se informacij, dodatno preverimo.

Pri reševanju naloge, ki ti jo je zastavil kROMpjuter, si pomagaj s sledečimi viri::

Podnebne spremembe

Kaj je globalno segrevanje

Globalno segrevanje: posledica človekovega delovanja ali zgolj naravni cikel

Causes climate change (SI)

Infografika podnebnih sprememb in projekcija za Slovenijo

V kontekstu iskanja po spletu, se preobremenjenost s količino rezultatov nanaša na situacijo, ko dobimo preveč rezultatov pri iskanju informacij na spletu, zaradi česar se nam zdi težko najti prave in relevantne informacije.

To se pogosto zgodi, ko uporabljamo splošne ali preširoke ključne besede pri iskanju, kar vodi do prevelikega števila rezultatov, ki niso vedno koristni ali pomembni za nas.

To lahko povzroči stres in frustracije, saj se nam zdi, da je težko najti tisto, kar iščemo. Poleg tega lahko porabimo preveč časa za prebiranje nepomembnih informacij, kar lahko vodi do izgube časa in zamude pri izpolnjevanju nalog.

Da bi se izognili preobremenjenosti s količino rezultatov, lahko uporabimo bolj specifične in natančne ključne besede, ki nam bodo dale manj rezultatov, vendar bodo bolj relevantne za naše potrebe. Prav tako lahko uporabljamo filtriranje in sortiranje rezultatov, da bi dobili le tiste informacije, ki so nam resnično koristne in pomembne.

2. Preobremenjenost zaradi obsežnosti virov

Da bi se izognil preobremenjenosti zaradi obsežnosti virov, lahko uporabljaš tudi nekaj drugih strategij.

Na primer, lahko omejiš število virov, ki jih boš uporabil, in izbereš tiste, ki so najbolj relevantni in zanesljivi.

Prav tako lahko uporabiš kriterije za ocenjevanje zanesljivosti virov, kot so:

• avtoriteta avtorja,
• kredibilnost vira in
• njegova ustreznost za naše potrebe.

S tem boš zagotovil, da boš uporabil le najbolj kakovostne vire informacij in se izognil preobremenjenosti.

Po končanih aktivnostih o informacijskih obremenitvah, premisli naslednje:

Ali si imel kaj težav pri preiskovanju iskanih podatkov iz zgornjih virov? 

Ali si našel vse iskane podatke in informacije? 

Ti je bilo težko iskati te podatke in informacije?

Razlogi za informacijsko preobremenitev

Razlogov za informacijsko preobremenjenost je več, vendar med najbolj očitne spadajo naslednji (Wikipedia pisatelji, 2022): 

Hitro nastajanje novih podatkov in informacij, zaradi današnje kulture medijev, ki so osredotočeni na to, kako hitro lahko izdajo neke informacije, ne pa na to, ali so točne.

Enostavnost prenosa podatkov, še posebej s pomočjo interneta in spleta.

Povečanje razpoložljivih medijev za dostop do podatkov in s tem pridobivanje raznolikih informacij, kot so telefon, internet, časopis…

Protislovja in netočnosti v najdenih podatkih.

Neobstoj učinkovite metode za primerjanje in obdelavo podatkov.

Poplava podatkov in informacij

Premalo podatkov

Nasprotno od prevelike količine podatkov in informacij, pa je primer, ko imamo na voljo premalo podatkov oz. nimamo na voljo nič podatkov.

Zaradi tega si lahko neka oseba ustvari napačno mnenje o nekem pojavu, ali pa si mnenja sploh ne ustvari. To je nevarno, saj ljudje, ki imajo napačno predstavo o pojavu, bodo to napačno predstavo širili misleč, da imajo prav. 

VIRI