総崩れとは

相場が暴落すること 先物取引の情報（じょうほう、英 Information）は、人の判断・意思を左右・決定させるすべての事象である。 これは一定の文脈の中で意味を持つものを広く指す概念であり、言語、貨幣、法律、環境中の光や音、神経の発火やホルモンなどの生体シグナルを始め、あらゆるものを「情報」とみなすことができる。たとえば、の意識にのぼるあらゆるものは意味があるものであり、「情報」であると言える。 歴史的には、事象、事物、過程、事実などの対象について知りえたこと、「知らせ」の意味で使われてきたもので、情報学の発展の中で、より広い意味で使われるようになったものである。 FXでは、コンピュータによる情報処理を前提とした情報（データ）が問題にされることも多い。情報の本来の定義に基づき、情報とデータを区別して、情報を「意味を持つデータ」と考える見方もあるが、こうした分野では、全体的に情報の意味が問題にされないことが多いため、結果として、情報とデータは区別されないことになる。この場合、情報は「意味が問題にされない情報」として扱われていることになり、本来の「意味が問題にされる情報」とは区別して考える必要がある。 ここで、情報に「意味」があるとは、その事象をとらえる文脈、あるいは視点があるからであり、情報は、こうした、ある文脈、視点によって立ち現れてくるものである。ここで言う、文脈/視点とは「〜にとっての意味」、「〜にとっての情報」の「〜」に相当するものであり、情報は本来、常にこうして「〜にとっての情報」として扱われるものである。 FXの会話の中で「富士山」と言ったとき、誰にとっての「富士山」か問題にされないのと同じ理由で、「情報」が誰にとっての情報か問題にされないことも多い。これは、私たちの意識は、社会的な視点、社会的な文脈を自分でも気づかない形で取り入れてしまっているからである（これは一般に、間主観性と言われるものである）。こうした情報は、情報と言うこともできる。こうした情報は、それがどの情報か意識されている場合は、本来の意味での情報と変わらないが、グローバル化した一元的な情報の「〜にとっての」という部分が見えなくなり、そこでは結果として、「意味が問題にされない情報」が扱われることもある。今日のインターネット社会、グローバル化の問題は、こうした観点から理解される必要がある。[1] 情報理論・情報科学における情報 出現頻度の対数として測定される情報量をもつもの。この定義は、シャノンが定義した情報量の概念が基になっているが、シャノン自身は情報の定義を明確にしておらず、情報量の測定方法しか論じていない[2]。ここから逆に、情報量をもつものが情報だとする考え方が生まれてできたのが、この定義である。 ビット、バイトといった単位で量を計測できるものとしての情報は、すべてこの定義によるものである。コンピュータに慣れ親しんだ人間が日常的に用いる情報概念でもある。 →情報工学 情報処理における情報 データが復号（デコード）され、データに何かが加わったもの。また、符号化されてデータになる前の、データに何かが加わった状態のもの。ここでいうデータは、上記の「情報理論・情報科学における情報」に相当するものであり、この定義では単純に情報量ではとらえきれないものが情報とされている。 →応用情報学 情報学における情報 上記のような情報概念を含んだ形で、情報を定義するためにさまざまな試みがなされている。たとえば、西垣通の『こころの情報学』[3]における「それによって生物がパターンをつくりだすパターン」がある。ただし、西垣が同書で「同じパターンでも人によってとらえ方が違う」ということを強調していることからも分かるように、この場合、一般的な意味でのパターンというより、「パターンについての主観的なとらえ方」、「パターンで意味されているもの」というニュアンスが強いことに注意する必要がある。単純に言えば「意味をもつもの」が情報だと考えることができる。 →社会情報学/基礎情報学 情報という語は、明治期の森鴎外による訳語という説があったが、実際にはそれよりも古く、1876年出版の訳書『佛國歩兵陣中要務實地演習軌典』において、仏語 renseignement （案内、情報）の訳語として「敵情を報知する」意味で用いられたのが最初である[4],[5]。 情報理論（じょうほうりろん、英：Information theory）は、情報・通信を数学的に論じる学問である。応用数学の中でもデータの定量化に関する分野であり、可能な限り多くのデータを媒体に格納したり通信路で送ったりすることを目的としている。情報エントロピーとして知られるデータの尺度は、データの格納や通信に必要とされる平均ビット数で表現される。例えば、日々の天気が3ビットのエントロピーで表されるなら、十分な日数の観測を経て、日々の天気を表現するには「平均で」約3ビット/日（各ビットの値は 0 か 1）と言うことができる。 情報理論の基本的な応用としては、ZIP形式（可逆圧縮）、MP3（非可逆圧縮）、DSL（伝送路符号化）などがある。この分野は、数学、統計学、計算機科学、物理学、神経生物学、電子工学などの交差する学際領域でもある。その影響は、ボイジャー計画の深宇宙探査の成功、CDの発明、携帯電話の実現、インターネットの開発、言語学や人間の知覚の研究、ブラックホールの理解など様々な事象に及んでいる。 情報理論の基本となる概念は人間のコミュニケーション手段として最も広く使われている「言語」である。言語に関する重要な2つの観点がある。第1に、最もよく使われる単語（例えば、「日」、「私」、「それ」）はそれほど使われない単語（例えば、「唯々諾々」、「開口一番」、「対馬海流」）よりも短く、結果として文はそれほど長くならない。このような単語長のトレードオフはデータ圧縮に通じるものがあり、情報源符号化の基盤となっている。第2に、自動車が通りかかったなどのノイズのために文の最初の方を聞き逃しても、聞いていた人はメッセージの言わんとするところを理解できる（場合もある）。そのような言語の堅牢性は電気通信システムの基本であり、通信におけるその種の堅牢性を構築するのが伝送路符号化である。情報源符号化と伝送路符号化は情報理論の基礎となる概念である。 情報源符号化と伝送路符号化では、メッセージの内容の重要性を全く考慮していない。例えば、「またおいでください」という決まり文句と、緊急時の叫び「救急車を呼んでくれ!!」は長さは似たようなものだが、その内容の重要性はかなり異なる。情報理論では、メッセージの重要性や意味には立ち入らない。すなわち、データの質は扱わず、確率論的に扱えるデータの量だけを扱う。 情報理論は、1948年、クロード・シャノンが Bell System Technical Journal に投稿した論文 "A Mathematical Theory of Communication"（通信の数学的理論）を始まりとする。古典的情報理論の中心パラダイムは、ノイズの多い伝送路上で情報を転送する際の技術的問題であった。最も基本的な成果はシャノンの情報源符号化理論であり、ある事象を表現するために必要となる平均「ビット」数はその情報エントロピーであるとされた。また、シャノンの伝送路符号化理論では、ノイズの多い伝送路で信頼できる通信を行えることが示され、その際の転送レートの上限を伝送路容量と称した。実際の通信速度を伝送路容量に近づけるには、適切な符号化が必要となる。 情報理論は、過去半世紀の間に工学の手法として定着するまでになった様々な分野と密接に関連している。それは、人工知能、複雑系、サイバネティックス、情報学、機械学習、システム工学などである。情報理論は数学理論としても深遠であり、その応用も幅広い。その中でも特に符号理論は広く応用されている。 符号理論は、具体的な「符号」の方式を確立する分野であり、効率を上げ、エラー発生率をシャノンが定式化した伝送路容量のレベルに近づけることを研究する分野である。符号は、データ圧縮（情報源符号化）と誤り検出訂正（伝送路符号化）が主要な技法である。後者については、シャノンの研究のとおりの方式が可能であると証明するまで長い年月を要した。情報理論の符号に関する第3の技法は暗号化アルゴリズムである。符号理論や情報理論の成果は暗号理論や暗号解読に広く応用されている。