जानकारी की मात्रा एक चौंकाने वाली दर से बढ़ रहा है। समाधान क्या है?

बहुत संभव है, आप तथ्य यह है कि डेटा का नब्बे प्रतिशत पिछले कुछ वर्षों में बनाया गया है के बारे में आंकड़े से परिचित हैं। और यह सच है। इस तरह की पहली भाषा में से एक वापस मई 2013 तक तारीखें, लेकिन प्रवृत्ति अब तक जारी रखा है। एक गति है कि अब तक प्रसंस्करण शक्ति की भी मूर की विधि दोहरीकरण पीछे छोड़ देता - वास्तव में, पिछले तीन दशकों के दौरान हर दो साल में, जानकारी की मात्रा के बारे में दस गुना बढ़ जाती है।

जानकारी और उसके विकास की राशि

जानकारी की मात्रा में वृद्धि के इस उच्च दर का मुख्य समस्याओं में से एक तथ्य यह है कि इस समय हमेशा बहुत बड़ा और यहां तक कि हाल ही की तुलना में प्रभावशाली लग जाएगा। कल्पना कीजिए कि आप अपनी तस्वीरों को, जो जीवन के पहले अठारह साल का प्रतिनिधित्व के साथ एक एलबम की है। आप इस मामले में लागू होते हैं, सूचना के विकास की गति के बारे में जानकारी, यदि आप छह साल के लिए अपने जीवन के पहले दो वर्षों में दो तस्वीरें है, तो आप दो हजार तस्वीरों होगा, और दस से बारह साल के लिए - दो लाख शॉट्स। एक अद्भुत राशि - सोलह अठारह साल की उम्र से, आप दो सौ मिलियन तस्वीरों होगा! इसका मतलब यह है कि आप दूसरे पिछले दो जीवन के वर्षों के प्रति तीन चित्रों होगा।

अतीत "इतिहास बन" कर सकते हैं

बेशक, यह एक आदर्श सादृश्य नहीं है। एक शुरुआत के लिए यह ध्यान देने योग्य है कि जानकारी की मात्रा में वैश्विक वृद्धि मुख्य रूप से अपनी स्रोतों में से अधिक से अधिक संख्या है, जो बड़ा और अधिक विस्तृत प्रारूप का उपयोग कर लोगों की एक बड़ी संख्या पैदा की वजह से हासिल की है लायक है। हालांकि, अनुपात एक ही हैं। आप अतीत में देखना चाहते हैं, तो इस रुचि या कि इस मुद्दे को, आप हैरान निरर्थकता और आज क्या उपलब्ध है की तुलना में डेटा की अत्यंत सूक्ष्म मात्रा हो जाएगा। विगत बस fades और fades - और यह कैसे, नहीं तो हो सकता है अगर यह कई गुना अधिक जानकारी में उपलब्ध है!

खराब निर्णय

यही कारण है कि उस के साथ मुख्य समस्या के रूप में यह अब संग्रहित और जानकारी का विश्लेषण किया जाता है। क्षण जब आप एक बार देख वापस लेने के लिए और अधिक डेटा आप दृश्य के क्षेत्र में है इकट्ठा करने के लिए तय पर आधुनिक सूचना और बहुत कम पुराने डेटा का बहुत अधिक है। व्यापक प्रवृत्ति के रूप में संरचना में एम्बेडेड अदूरदर्शिता इतिहास द्वारा अल्पकालिक डेटा जिआदा है।

संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह नवीनता

यह समझने के लिए कि यह कैसे महत्वपूर्ण है, बस क्या शोधकर्ताओं, सामाजिक अनुसंधान में शामिल पाया "नवीनता के विरूपण" के मामलों में देखो - एक घटना है कि विश्वास है कि भविष्य में घटनाओं हाल ही में घटनाओं के समान होगा एक व्यक्ति की प्रवृत्ति का वर्णन है। उदाहरण के लिए, वहाँ है, तो आप कहाँ रहते हैं, यह ठंडा हो जाता है, या कि जलवायु पिछले कुछ वर्षों से में गर्मियों में ठंडा ठंडा था हो जाता है, तो आप यह सुनिश्चित करें कि दावा है कि गर्मियों में अपने क्षेत्र के लिए समय आ गया है लगते हैं। वास्तव में आप अल्पकालिक डेटा से आवश्यक जानकारी प्राप्त नहीं कर सकते। आप बहुत आगे वापस देखने के लिए, कम से कम कुछ पर्याप्त जलवायु परिवर्तन के विषय में निष्कर्ष बनाने की जरूरत है। लेकिन जो ऐसा नहीं कर सकते - केवल अल्पकालिक डेटा का उपयोग करना है, यह ऐसा ही कुछ के बारे में बात करने के लिए नहीं बेहतर है?

घटना की सर्वव्यापकता

शेयर बाजारों में, अर्थव्यवस्था, सफलता या अभियान, युद्ध और शांति, रिश्ते, चढ़ाई और साम्राज्यों के पतन की विफलता, और इतने पर: और यह सब जीवन में सबसे अधिक जटिल घटना पर लागू होता है। लघु अवधि के विश्लेषण केवल गलत नहीं है - यह भी बेकार है, और अक्सर लोगों को गुमराह। बस से पहले ही वास्तव में क्या हुआ - बस भीड़ है कि घोषणा करने के लिए है कि 2009 के संकट के लिए संभव नहीं है पंक्तिबद्ध के अर्थशास्त्र को देखो! तथ्य यह है कि लोगों को इस तरह के पैमाने पर भविष्यवाणी करने के पहले से ही एक समस्या है।

एक तरीका होता है - उच्च तकनीक

यही कारण है कि इस मामले में मदद मिलेगी? आप एक उपकरण है कि कहा जा सकता है की जरूरत है "उचित भूल।" एक उपकरण है जो आप अपने खुद के हाल ही में प्राप्त नहीं भी महत्वपूर्ण मन पुराने सक्षम करने के लिए जानकारी भूल करने की अनुमति होगी, लेकिन अधिक संवेदनशील डेटा। यह क्रिया है, जो फोटो के साथ एलबम के डिजाइन के साथ तुलना की जा सकती है, लेकिन एक ही समय में वहाँ बहुत अधिक शामिल गणित होना चाहिए।