Opinión sobre Video

Padre de la Edad de la Información – Claude Shannon

   Considero que el video es informativo en cuanto a que nos muestra cronológicamente los sucesos de la vida de Claude Shannon que en mi caso eran desconocidos y que sin embargo son de gran importancia o detonan el cambio de una era analógica a una digital, pienso que es importante que nosotros como estudiantes de Tecnologías para la Información tengamos dentro de nuestra formación cultural el conocimiento de ciertos eventos que mejoraron la forma de transmitir y recibir la información ya que a partir de comenzar a utilizar ceros  y unos (manera discreta de manejo de información) se elimino en gran cantidad el ruido que mostraban las comunicaciones analógicas y además dicha forma de transmisión-recepción ayuda a que una señal sea recuperable con un menor ruido es decir con una menor entropía que es el concepto que ligamos del libro “The Mathematical Theory of Communication” del mismo Shannon.

   Puedo ver que desde entonces, se pensaba en salvaguardar la información pues Shannon hace uso de la codificación y decodificación de información con el propósito de proteger los datos enviados y recibidos.

Entropía y sus demonios

   Me parece que el artículo es interesante porque abarca el concepto de entropía a través del tiempo pero podrían explicarlo sin dar tantos rodeos. Encuentro que la entropía es una especie de ruido que se puede causar con el propio pensamiento sobre la información tratada o interpretada; sin embargo, la forma de abarcar el concepto en el capítulo, no es clara para mi gusto ya que inicialmente entropía es una ausencia de energía, concepto modificado posteriormente por Maxwell a presencia de energía para retractarse y concluir en ausencia de energía; más adelante se aborda como entropía negativa para indicar presencia de energía, es decir es manejado con una negación lógica que para algunas personas no es fácil de asimilar.

   Mi conclusión sobre dicho artículo es que la definición desde el punto de vista de la Física y la que se equipara con el punto de vista de Teoría de Información es que la entropía es una medida que indica impurezas dentro de un mensaje o estado, es decir de muchos mensajes que pueden ser emitidos por una fuente y solo uno es verdadero en todo su contenido; por lo tanto, al comunicarnos debemos evitar la entropía en nuestros mensajes para que sean confiables.

Entropía en las Organizaciones

   Laboro en una institución bancaria y desgraciadamente de acuerdo a mi experiencia puedo determinar que dicha institución posee mucha entropía es decir existe el factor ruido que destruye la comunicación entre las diferentes áreas.

   Dentro de la institución existen lineamientos que determinan que las áreas de trabajo deben estar interconectadas y bien comunicadas unas con las otras para poder transmitir información de manera eficaz y eficiente, sin embargo en la parte práctica este lineamiento no es llevado a cabo por todas las partes entorpeciendo así el proceso de transmisión y recepción de información; con lo cual concluyo que para eliminar la entropía dentro de las organizaciones, la mayor parte de los canales sino es que todos o por lo menos los más importantes o considerados clave deben estar dispuestos y abiertos a comunicar la información recibida a las partes involucradas disminuyendo la entropía y logrando así un mejor entendimiento entre áreas.

The Mathematical Theory of Communication

7. Entropía de una Fuente de Información

   Opino que este artículo muestra una forma distinta y numérica de mostrar el significado de entropía ya que por los cálculos mostrados permite determinar que la entropía es una medida que incluye probabilidades; es decir, es una medida estadística, por lo tanto en un lenguaje amplio se debe de contar con la probabilidad de cada estado o carácter que conforma dicho lenguaje lo cual hace difícil determinarla.

   A través de las distintas demostraciones que se realizan de la entropía y al determinar una forma más precisa de calcularla surge el término función decreciente, y esta a su vez es igual a la entropía de los estados analizados, lo cual me permite concluir que la entropía disminuye entre mayor número de estados tenga nuestra fuente; es decir, entre más vasto es el lenguaje menor será la entropía logrando así una información más completa.