Información

Cualquier sistema que reproduce o almacena datos o señales variando la intensidad o cantidad de la representación de forma análoga a la variación en la intensidad o cantidad (duración) de lo que se intenta representar.

En un sistema analógico los datos se representan con variables continuas, cuyo tamaño o intensidad aumenta o disminuye en proporción al aumento o reducción del valor del dato, estableciendo una analogía entre tamaño y valor.

Los sistemas analógicos de datos preceden a los digitales, que tienen algunas ventajas frente a ellos.

Al ser una representación continua de variables, las señales añalógicas están mucho más expuestas al ruido y al deterioro en la transmisión que las digitales.

Por el contrario, ln general, las señales añalógicas soportan mucho mejor la fragmentación y pérdida parcial que las digitales.

Un valor analógico no tiene en la captura del detalle más restricción que la finura y sensibilidad del sistema que lo registra o reproduce. Entre dos valores siempre puede haber uno intermedio. El límite de estos valores intermedios se define por la calidad de los sensores y métodos de registro de la señal.

Cualquier sistema de almacenamiento de la información en el que la unidad básica sólo puede almacenar uno de dos valores posibles (de ahí su nombre).

Usualmente estos sistemas usan un sistema numerico en base dos.

Es la pérdida de datos que se da al convertir datos de una escala a otra que no sea exactamente coincidente en su tamaño o en las divisiones que lo componen. En este sentido, la cuantización es una simplificación de los datos al reducir los intervalos con los que se representan.

Un ejemplo de cuantización es el que se suele producir al aplicar las curvas o niveles a una imagen de mapa de bits. Se suele reflejar en un histograma en forma de peine, donde se producen saltos en los datos similares a los dientes de un peine.

La unidad básica de información.

Algo definido con valores numéricos usando algún modelo o sistema matemático (como por ejemplo, la numeración binaria).

Pese a la creencia popular, la codificación digital de la información no es necesariamente mejor o peor que la analógica. la calidad de ambas depende de la precisión del método seguido para la captura, codificación y mantenimiento de los datos.

Los métodos digitales suelen permitir descomponer los datos en piezas reducidas y aisladas muy fáciles de transmitir, guardar y reconstruir. Pero si los diseñadores de un procedimiento o formato de almacenamiento no fueron muy cuidadosos, la pérdida de una parte de los datos puede causar la perdida del conjunto total por lo que se denomina "corrupción" de datos.

Bien aplicada, la codificación digital de la información (no necesariamente binaria) tiene la ventaja frente a la analógica de que es más difícil que se degrade en comparación con los métodos analógicos. Esto se debe a que permite incluir sistemas y métodos de redundancia, verificación y autocomprobación (checksum por ejemplo).

Por el contrario, uno de los principales problemas que tiene la codificación digital es la cuantización que aparece cuando la complejidad del método elegido no hace justicia a la complejidad de los datos que se almacenan. Los métodos digitales, como los analógicos, no conservan aquellos datos cuya inclusión no se haya contemplado.

Además, una de las ventajas de los sistemas digitales de almacenamiento de la información es que permite muchos métodos de su encriptación o cifrado.

La conversión de un objeto de imagen analógico en un archivo digital, usualmente por medio del escaneado o fotografía.

Cualquier hecho que, comparado con su entorno espacial o temporal, pueda recibir un significado  por parte de un ser inteligente.

Sin la presencia de alguna forma de inteligencia la información es el mundo físico sin más, aunque para un ser vivo pueda ser un estímulo. Es decir: Que el sol aparezca por el horizonte es un mero hecho físico que para una planta es un estímulo pero que para un ser humano es información.

Todo hecho o suceso es susceptible de ser información. En ese sentido, cualquier hecho físico y el universo mismo pueden entenderse como información en potencia, a la espera de que una inteligencia la reciba. Además existe información no factual en forma de conceptos e ideas creados por la inteligencia (justicia, bondad, arte, etc. por ejemplo).

La unidad básica de información es un dato, que suelen presentarse en masa de forma simultánea. Una manera de describir la inteligencia sería decir que es la capacidad de recibir esta marea de estímulos y  construir un modelo no físico de la realidad ( y por tanto muy reducido) y operar con él de forma analítica y creativa.

Los datos  no son necesariamente concretos y discretos (separados). Muchas veces forman redes difusas. Eso vuelve a demostrar que la información es un producto de la inteligencia y no al revés. Incluso podemos afirmar que, a mayor capacidad de estructurar e interrelacionar la información, mayor es una inteligencia (cuya forma superior, que sepamos al menos, es la autoconciencia).

Si los datos recibidos no aportan nada nuevo y no ayudan en el análisis de la situación, se suelen considerar poco informativos; es decir: que parecen información pero no lo son o lo son de muy baja calidad.

Por extensión, se considera que lo no conocido hasta un momento es "más información" que algo que ya se conocía. Eso hace que en el lenguaje normal se considere "información" sólo aquello que no se sabía hasta ese momento.

La información se puede almacenar y su recopilación tiene un carácter supra aditivo. Es decir: Que la acumulación de un conjunto de datos proporciona más información que la simple suma de los datos individuales, ya que su relación suele ser significativa. Esto es particularmente cierto si tratamos grandes conjuntos de datos.

Conjunto de códigos que se inserta en un texto entre marcas (que lo identifican como código) para formatear ese texto o proporcionarle cualidades añadidas

Los lenguajes de marcas presuponen que todos los caracteres implicados son texto básico y que las órdenes se distinguen del contenido porque van situada entre marcas concretas; en el HTML, por ejemplo, esas marcas son los símbolos < y >. Cualquier cosa situada entre ambas se entiende que es una orden, no contenido.

Los lenguajes de marcas tienen la virtud de que facilitan la transmisión y tratamiento de datos, ya que cualquier programa capaz de admitir textos será capaz de aceptarlos. Además, son fácilmente ampliables y extensibles.

Ejemplos de los lenguajes de marcas son SGML, XML o HTML.

1. El proceso de hacer que algo se ajuste a una norma o comportamiento concretos. Con ello se consigue que los aparatos se comporten de una forma esperada (conocida) y optimizar los procesos. La normalización consigue importantes ahorros en tiempo y dinero al evitar los fallos debidos a comportamientos o respuestas inesperadas o fuera de rango. En este sentido, es un concepto imprescindible en la estandarización.
2. En aparatos concretos, la normalización es eliminar las desviaciones de comportamiento,  o respuesta para poder calibrarlos y perfilarlos. Por ello, la normalización es un paso previo a la creación de los perfiles de color de un aparato.
3. En cálculo o tratamiento de parámetros matemáticos, pasar los datos de una escala a otra distinta, igual para todos ellos; por ejemplo: Los valores de espacios de color RGB se normalizan de "0" a "255" para que vayan de "0" a "1" y poder aplicarles determinados algoritmos; es decir: "255" pasa a "1" como valor máximo, "0" queda como "0" y "128" (el valor medio) se convierte en "0,5".

En periodismo, noticia inesperada y sorprendente que un medio se hace pública.

En tratamiento de información, la capacidad de los métodos de captacion de datos, su capacidad de capturar y diferenciar estos datos. A mayor sensibilidad, mayor captura de datos y/o mayor capacidad de distinguir entre ellos.

Ambas capacidades (capacidad de captación de baja señal y capacidad de discriminar señales distintas) no tienen porque darse a la vez. Un sistema o material puede ser más capaz que otro de captar señales significativas pero puede ser que no sea capaz de diferenciar tanto su composición (de hecho, ese suele ser el caso).

Un tercer factor, no relevante en todos los sistemas de captación, es la inmediatez en la captura de datos; es decir, que si los datos disponibles cambian, un sensor es más sensible cuanto antes recoge esa variación.

El límite inferior para la sensibilidad depende del ruido ambiente. Cuando la señal portadora de los datos es igual o menor a dicho ruido, los sensores sólo pueden distinguirlos aplicando programas o filtros para eliminar el ruido y limpiar las señales portadoras.

Aplicado a la captura de imágenes (fotografia, vídeo, etc), sensibilidad es la mayor o menor capacidad de un material fotosensible o sensor de captar las radiaciones luminosas, especialmente las de menor intensidad. A mayor sensibilidad, mayor capacidad de captar imagenes en situaciones de peor iluminación.

Los sistemas más complejos de captura de datos necesitan una calibración o recalibración para mantener al máximo su sensibilidad y que además la captura de datos sea fiable, sin distorsiones.

Cualquier cosa que transmite un significado. Es el elemento básico de la transmisión de información, puede ser simple o complejo (si está formado a su vez por más signos más simple). Puede ser unívoco (con un solo significado) o ambiguo o equívoco (tener más de un significado que puede no ser fijo).

Los signos suelen formar sistemas cerrados y unívocos (como las señales de tráfico), razonablemente coherentes (como las lenguas humanas) o más o menos cambiantes, inconexos o relajados (como las manifestaciones artísticas).

La disciplina que estudia los signos es la semiótica.

Imagen, sonidos o gráficos con los que se representa y condensa un concepto. Es usual que haya alguna similitud o relación aparente entre lo representado y el símbolo (el fuego representa al Diablo porque su hogar es el Infierno, por ejemplo).