Костенко Л.Й. Рангові закономірності соціальних комунікацій і усталені закони розподілу ймовірностей / Л.Й. Костенко // Документознавство. Бібліотекознавство. Інформаційна діяльність: Проблеми науки, освіти, практики: Зб. матеріалів VIII Міжнар. наук.-практ. конф., Київ, 17-19 травня 2011 р. — К., 2011. — С. 178-180.

Костенко Леонід Йосипович
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського, Київ

Рангові закономірності соціальних комунікацій
і усталені закони розподілу ймовірностей

У системі соціальних комунікацій існують емпірично встановлені рангові закономірності, що одержали ім'я їх першовідкривачів (Бредфорда, Лотка, Ципфа). Сутність закономірності С. Бредфорда (хіміка та бібліографа, який у 30-х роках XX ст. проводив бібліометричні дослідження в наукових журналах) полягає в наступному. Якщо журнали розташувати в порядку зменшення кількості вміщених у них статей з певної теми й одержаний список розділити на три зони з однаковою чисельністю статей по цій темі, то кількість найменувань журналів у зонах зростатиме в геометричній прогресії (наприклад, 10 : 100 : 1000).

Подібна закономірність має місце й у інших сферах системи соціальних комунікацій. Зокрема, А. Лотка виявлено аналогічний характер розподілу вчених за публікаційною активністю (1926), Дж. Ципфом — слів у тексті за їх уживаністю (40-і роки XX ст.), Ю. Гарфілдом — наукових публікацій за кількістю цитувань (50-і роки XX ст.). Рангові закономірності поширюються також на явища соціального та біологічного характеру. Вони виникають при аналізі розподілу населення за доходами (В. Парето, 1897 р.), населених пунктів за кількістю жителів (Дж. Ципф, 1949 р.), біологічних родів за чисельністю видів (Дж. Уілліс, 1922 р.).

У 60-х роках XX ст. було констатовано, що встановлені закономірності відрізняються, переважно, сферами використань і можна говорити про єдиний тип рангового розподілу. Дослідженню цього типу приділили значну увагу В. Горькова, Б. Мандельброт, Ю. Орлов, Ю. Шрейдер та ін. Розмаїття робіт свідчать, з одного боку, про наявність синергетичного феномену самоорганізації документальних інформаційних потоків, а, з другого, — про відсутність загальноприйнятої математичної моделі цього феномену. Так, В. Горькова для опису рангових закономірностей використовувала методи апроксимації експериментальних даних різними функціями, Б. Мандельброт уводив поняття "оптимального кодування", Ю. Орлов — поняття "складності", Ю. Шрейдер — "загальносистемного принципу мінімуму симетрії". Однак, і методи апроксимації, і вищезгадані нечіткі поняття не пояснювали з єдиних позицій механізм виникнення рангових розподілів у різних сферах (інформатика, біологія, соціологія тощо) і не сприяли розвитку аналітичних методів їх дослідження.

Нами пропонується концептуальна модель рангових закономірностей на основі усталених законів розподілу теорії ймовірностей. У математичному розумінні усталеність закону розподілу — властивість зберігати його тип для будь-якої суми випадкових величин, що мають цей розподіл. Математична абстракція "випадкова величина" в соціальних комунікаціях набуває чіткої конкретики. Для закономірності Бредфорда випадковою величиною є кількість статей з певної теми в журналі, для закономірності Ципфа — частота використання слова в тексті. Інтуїтивно очевидне припущення, що ранговий розподіл журналів за кількістю публікацій з визначеної теми для зібрання з 100 і 1000 видань буде мати один тип, експериментально підтверджувалось бібліометричними дослідженнями різних фахівців упродовж майже 80 років. Те ж можна констатувати і стосовно розподілу термінів у тексті за їх уживаністю. Дискусії дослідників йдуть, переважно, в аспекті одержання найбільш адекватного реаліям математичного опису розподілу. Одержані на даних час результати є лише наближеннями до дійсності.

Модель рангових закономірностей, що пропонується, дає цьому факту просте пояснення — у теорії ймовірностей доведено, що в загальному випадку усталені закони розподілу не описуються елементарними функціями (гіперболічними, логарифмічними, тригонометричними тощо). Аналітично вивчати ці закономірності можна лише застосовуючи апарат характеристичних функцій випадкових величин, однак це потребує від дослідника значної математичної підготовки.

Інший підхід до дослідження рангових закономірностей — використання спеціалізованих комп'ютерних програм. Однією з них є "Mathematica", що дозволяє одержувати кількісні параметри розподілу на основі заданих вхідних даних.

У цілому можна зробити наступні висновки:

© Костенко Леонід Йосипович, 2011
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського, Київ
www.nbuv.gov.ua