උසස්පෙළ තොරතුරු හා සන්නිවේදන තාක්ෂණය (දත්ත සහ තොරතුරු)

---

තොරතුරු හා සන්නිවේදන තාක්ෂණ විෂයයේ පළමුවන ඒකකය ලෙස දත්ත සහ තොරතුරු ඔබට හඳුන්වා දෙන්න පූලුවන්. ඔබ.අ.පොස. (සා. පෙළ) සඳහා තොරතුරු හා සන්නිවේදන තාක්ෂණය හැදෑරුවා නම් දත්ත සහ තොරතුරු පිළිබඳව යම් අවබෝධයක් ඇතැයි කියා මම සිතනවා. එසේ නැතත් ඔබ ඒ ගැන පසූතැවිලි විය යුතු නැහැ. මන්ද, එහි දි ඔබ ලැබුවේ සාමාන්‍ය අවබෝධයක් පමණයි නේ . මෙම පාඩාමේදි දත්ත සහ තොරතුරු පිළිබඳව මනා අවදීබෝධයක් ලැබිය හැකිවේවි.

1.1 දත්ත

දැන් අපී ඉස්සල්ලාම බලමු දත්ත කියන්නෙ මොනවද කියලා. සමාජයේ ජීවත්වන අප සියලූ දෙනාම ඵදීනෙදා ජිවිතයේ දී විඩිධ දේවල් අත් විඳීනවා. සමහර දේවල් කිසියම් සීදූවීමක් ආකාරයෙන්, රූප ආකාරයෙන්,ශබ්ද ආකාරයෙන්, ගන්ධයක්, අකුරු ඉලක්කම් ආකාරයෙන්, කිසියම් රසයක් ආකාරයෙන් වෙන්නත් පුළුවන්. එසේ හමුවන සියලු දේවල් හැමවිටම නිවැරදිව හදූනා ගැනිමට හෝ පැහැදිලි අර්ථකථනයක් ලබාදීමට අපට නොහැකි නම් අප එබදු දේ දත්ත වශයෙන් හඳුන්වනවා. උදාහරණ වලින් තවදූරටත් මෙය පැහැදිලි කරගැනීමට අපි උත්සාහ කරමු.

උදාහරණය 1:

ඔබ පාසලේ විද්‍යාගාරයේ කවුලුවෙන් ඵපිට බලා සිටීනවා. ඔබට පෙනෙනවා විදූහල්පතිතූමා වෙවැලක් රැගෙන ඔබේම වයසේ සිසුන් දෙදෙනෙකු පසූපස වෙගයෙන් යනවා. දැන් ඔබ දූටුවේ කුතුහලය උපදවන සිදූවීමක්. ඈත සිට බලා සිටි ඔබට හැකිද ඒ සිදුවීම කුමක්දැයි නිවැරදිව වටහා ගන්න? එසේත් නැකිනම් තවත් ඔබේ මීතුරෙකුට ඒ ගැන රසවත් සත්‍ය කථාවක් කියන්න. පැහැදිලිවම පිළිතුර "බැහැ" යන්න නම් ඵවැනි සිදූවීමක් දත්තයක් වශයෙන් හඳුන්වනවා.

උදාහරණය 2:

ඔබ නිවසේ විවෙකීව සිටින මොහොතක ඉතා මිහිරි කුරුළු ගීතයක් නිවස ඉදිරිපිටින් ඇසෙනවා. ඔබ සතුටින් සවන් දෙනවා. ඔබ ඉතා ඔනෑකමීන් සවන් දුන්නන් කුරුල්ලා කවරෙන්දැයි ඔබට හදූනාගත නොහැකියි. ගීතය ගයන්නේ කොතැනක සිටදැයි කියන්න හැකියාවක් නැහැ. මිහිරි කුරුලූ ගීතයක් කියනු විනා ඒ පිළිබඳව වෙනන් කිසියම් අර්ථකථනයක් සැපයිමෙ හැකියාවක් ඔබට නැන්නම් එම ශබ්දය තවන් දත්තයක් වෙනවා.

උදාහරණය 3:

ඔබේ පංනි කාමරය තුල වෙනදා නොවිඳි සූවඳක් පැතිරෙනවා. ඒ මල් ආසනය මත ඇනි මල් වටටියෙන්ද
ඵයේ නැතහොත් කවරෙකු හෝ හාවිතා කල සූවඳ විලවුන් වර්ගයකින් දැයි ඔබට දැඩි කුතුහලයක්
ඇතිවෙනවා.

තවන් මීතුරෙකු ඔබෙන් ඒ ගැන විමසනවා. ඔබ ඒ මොහොතේ නිවැරදි, පැහැදීලි පිළිතුරක් දීමට අසමන් වෙනවා. එබැවින් ඔබට දැනුන සූවඳත් දත්තයක් වශයෙන් හැඳින්විය හැකියි.

උදාහරණය 4:

ඔබ කියවමින් සිටී පූය්තකාල මෙසය මත යමෙකු සටහන් පොකක් අමතකව ගොස් තිබෙනු ඔබ දකිනවා. හිමිකරුවාට ලබාදෙනු පිණිස එහි සඳහන් නම කියවීමට උත්සාහ කලන් එය ඔබ නොදත්නා හා ෂාවක් බව වැටහෙනවා.කියවීමට නොහැකි එහි සඳහන් අකූරු (Text) දත්තයක් ලෙසට හැඳීන්විය හැකියි. රූප ආකාරයෙන් පවනින දෙයක් වුවද නිවැරදීව අර්ථකථනය කළ නොහැකිනම් දත්තයක් පමණක් වෙනවා.

ගණීතය ලකූණු යැයි සඳහන් ශිෂ්‍ය නාමලේඛනයන් සහිත පත්‍රිකාවක් ඔබට ලුබුණේ යැයි සිතන්න. එය කුමන ශ්‍රේණියකට අයන් ද? පංනිභාර ගුරුවරයා කවරෙක්ද? ආදි කිසිදු කරුණක් පුහැදිලි නොවන විට
කළ යූතු දේ පිළිබඳව නිසකවම නිගමනයකට එළැමීමට ඔබ සමන් නො‍වේ. එබැවින් මෙයද දත්තයක් පමණයි.

අපි ඉහත උදාහරණ වලින් සළකා බැලූයේ ඉතා සරල කරුණු කිහිපයක්. ඉහත ආකාරයට එදිනෙදා ජීවිතයේ දී ඔබ ජීවන්වන සමාජය තුලින්, පරිසරය තුලින් මීට වඩා වෙනය් කරුණු බොහොමයක් ඔබට
හමුවේවි. දත්ත පිළිබඳව විද්‍යාන්මක ආකාරයනුන් අපට කථා කරන්න පූළුවන්.යම් යම් විද්‍යාඥයෝ විවිධ සොයා ගුනීම් කරන්නේ තමනට හමුවන නොදන් කරුණු පිළිටඳව විමර්ශනය කරමීන් නේද? මීනිසුන්ට
හදූනා නොගන් රෝග වැළදෙනවා. බෝග වලටන් එහෙමයි. රෝගය හඳුනාගන්නා තුරු ,ප්‍රනිකාර සොයා ගන්නා තූරු ඒවා දත්ත විතරයි. ඒ වගේම බලන්න ව්‍යාපාරික ලෝකය දෙස. ව්‍යාපාරිකයෝ,
නිෂ්පාදකයෝ හිතට ආ ගමන් ව්‍යාපාර පටන් ගන්නවාද? නැහැනේ එ අය අළුත් අළුත් නිෂ්පාදන ලෝකයට හදූන්වා දෙනවද? කොහෙන්ම නැහැ. ඒ අය නීෂ්පාදනවල අතීත වෙළෙද පොළ තන්වයන්, ජනගහන වෙනස්වීම්,
ජනතාවගේ සිතුම් පැතුම් ආදි බොහෝ දේවල්වලට අදාළ දත්ත රැස් කරනවා. දත්ත කියන වවනයට මොන තරම් පරාසයක් තියෙනවද කියලා දැන් ඔබට වැටහෙනවා නේද?

ඒ අනුව පැහැදිලිව හඳුනා නොගන් අවිධීමත්, අර්ථකථනය කළ නොහැකි (සීදූවීමක්, ශබ්දයක්, ගන්ධයක්, රුපයක්, වචනයක් හෝ ) ඵදිනෙදා ජීවිතයේ දි පූද්ගල අවධානයට ලක්වු සියලූම දැ දත්ත වශයෙන් හැඳින්විය හැකී වේ. ඉහත කරුණු අනුව දත්ත පිහිටිය හැකි ආකාර කිහිපයකි.

01) ලිබිත සටහන් (Text) වශයෙන්

1. අකුරු (අ,අැ,අෑ,A,B,C ....... ..Z)
2. ඉලක්කම් ( 0,1,2....9)
3. විශේෂ සංකේත ( @, # $)

02) ශ්‍රවය ආකාරයෙන් ( අසන්නට ලැබෙන දේ Audio)
03) දෘෂ්‍ය ආකාරයෙන් (දකින්නට ලැබෙන දේ Visual)

එසේම, දත්ත පහත දැක්වෙන අයුරින් වර්ගීකරණය කළ හැකි ‍වේ. එනම් ගුණාන්මක දත්ත සහ ප්‍රමාණාන්මක දත්ත වශයෙනි.

1. ප්‍රමාණාන්මක දත්ත

සංඛ්‍යාන්මක ආකාරයෙන් එසේත් නැතහොන් ප්‍රමාණ ලෙස හා භෞතික වශයෙන් දැක්විය හැකි දත්ත ප්‍රමාණාන්මක දත්ත ලෙස හැඳින්විය හැකිය. මෙම දත්ත වල ලක්ෂණ පහත අයුරින් වේ.

ගණිතමය කටයුතු සඳහා යොදා ගත හැකි වීම සංඛ්‍යාන්මකව අනුපිළිවෙලට සැකසිය හැකිවීම.(උදාහරණයක්ලෙස ආරෝහණ, අවරෝහණ පිළිවෙළට සැකසීම වැනි කටයුතු ) සංඛ්‍යාවිද්‍යාන්මකව සකස් කළ හැකිවීම (උදාහරණයක් ලෙස ධන, ඝෘණ සංඛ්‍යා වශයෙන් ,විවිධ සංඛ්‍යා
පද්ධති ආදිය පෙන්වා දීය හැකිවේ.)ප්‍රමාණාන්මක දත්ත හෞනික වශයෙන් නිරික්ෂණය කළ හැකිවීම.

2. ගුණාන්මක දත්ත:

මෙම දත්ත සංඛ්‍යාන්මක ආකාරයෙන් ඉදිරිපත් කළ නොහැකි වේ. කිසියම ගන්ධයක් (Smell) , වර්ණයක්, ශබ්දයක්, හැඩයන් වැනි දේවල් පිළිබඳව සංඛ්‍යාන්මක අදහසක් ලබාදිය නොහැකි බව අප සියල්ලන්ම හොඳීන් දත්නා කරුණක්. උදාහරණයක් ලෙස අරලියා මලක් ගනිමු. එහි සුවඳ, පාට
පිළිබඳව අපිට සංඛ්‍යාන්මක අගයක් දිය හැකිද? අපට කළ හැකිවන්නේ එහි ගුණාන්මක ලක්ෂණයක් පිළිබඳ අදහසක් ඉදිරිපන් කිරිම පමණයි. එබදූ වු දත්ත අපි ගුණාන්මක දත්ත යනුවෙන් හදූන්වනවා.
 
ඉදිරියේදි තවත් ලිපියකින් තොරතුරු කියන ඊලඟ මාත‍ෘකාව පිළිබඳව සාකච්චා කරමු...