Опубликована англоязычная версия статьи о стандартизации в области больших данных (где я была одним из соавторов)

В 2021 году в номере 4-5 (2021) журнала «Информационное общество» была опубликована статья группы авторов - А.Н.Аверкин, С.Д.Афанасьев, А.А.Микрюков, В.В.Паджев, А.Н.Райков, Ю.Е.Хохлов и Н.А.Храмцовская – на тему «Стандартизация работы с большими данными: Международные и национальные стандарты» объёмом 39 страниц, см. http://infosoc.iis.ru/article/view/650/505  .

В этом году версия статьи на английском языке публикуется в журнале «Lobachevskii Journal of Mathematics» издательства Pleiades Publishing (см. https://www.pleiades.online/ru/journal/lobjmat/ ), 2026, Vol. 47, Suppl. 1, pp. 151-176 (26 страниц). Название на английском языке: «Big Data Standardization: International and National Standards».

Источники: сайт eLibrary / сайт ResearchGate
http://infosoc.iis.ru/article/view/650/505  
https://elibrary.ru/item.asp?id=47161826 
https://www.researchgate.net/publication/357854683_BIG_DATA_STANDARDIZATION_INTERNATIONAL_AND_NATIONAL_STANDARDS

ИСО и МЭК: Завершается публичное обсуждение новой редакции стандарта ISO/IEC DIS 4213 «Измерение производительности для ИИ-задач классификации, регрессии, кластеризации и предоставления рекомендаций»

В конце июля 2026 года сайты Международной организации по стандартизации (ИСО) и Британского института стандартов (BSI) сообщили о начале публичного обсуждения новой, второй редакции стандарта ISO/IEC DIS 4213 «Информационные технологии - Искусственный интеллект - Измерение производительности для ИИ-задач классификации, регрессии, кластеризации и предоставления рекомендаций» (Information technology - Artificial Intelligence - Performance measurement for AI classification, regression, clustering and recommendation tasks) объёмом 61 страница основного текста, см. https://www.iso.org/standard/89455.html . 

Публичное обсуждение продлится до конца сентября 2026 года. Документ заменит действующие технические спецификации ISO/IEC TS 4213:2022 «Информационные технологии - Искусственный интеллект - Оценка производительности при классификации на основе машинного обучения» (Information technology - Artificial intelligence - Assessment of machine learning classification performance), см. https://www.iso.org/standard/79799.html 

Документ подготовлен подкомитетом SC42 «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence), входящим в состав Объединенного технического комитета JTC1 «Информационные технологии» Международной организации по стандартизации (ИСО) и Международной электротехнической комиссии (МЭК).

В России действующая редакция документа была адаптирована как предстандарт ПНСТ 835-2023 (ISO/IEC TS 4213:2022) «Искусственный интеллект. Оценка эффективности моделей и алгоритмов машинного обучения в задаче классификации», см. https://protect.gost.ru/gost/details/8cda0cc1-63f7-4cd9-8360-d7e8d3863a8a ,  также мой пост 
http://rusrim.blogspot.com/2024/01/835-2023.html 

До 20 сентября 2026 года есть возможность индивидуально принять участие в публичном обсуждении данного стандарта на сайте Британского института стандартов (BSI) по адресу https://standardsdevelopment.bsigroup.com/projects/2024-01986  (при условии регистрации на сайте).

Страница обсуждения на сайте BSI

Во вводной части документа отмечается:

«По мере того, как исследователи из академических, коммерческих и государственных организаций и учреждений продолжают совершенствовать модели искусственного интеллекта, сформировалась общепринятая система показателей для количественной оценки этого совершенствования. Некоторые виды достижений в области искусственного интеллекта описываются в терминах повышения функциональной корректности (functional correctness – которую специалисты-практики в сфере ИИ также называют производительностью (performance)) по сравнению с современным уровнем или разумным эталонным уровнем.

Функциональная корректность может быть измерена для задач классификации, регрессии, кластеризации и выработки рекомендаций, выполняемых с использованием ИИ. Для этих задач выбор подходящей метрики зависит от варианта использования и ограничений предметной области. Кроме того, для систем машинного обучения (МО) выбранная метрика может отличаться от метрики, использованной во время обучения.

… В настоящем документе описаны методологии измерения производительности моделей ИИ для задач классификации, регрессии, кластеризации и предоставления рекомендаций.»

Содержание стандарта следующее:

Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Общие принципы
6. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач классификации 
7. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач регрессии 
8. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач кластеризации
9. Оценка функциональной корректности для выполняемых ИИ задач предоставления рекомендаций 
10. Статические тесты значимости для классификации
Приложение А: Иллюстрация функциональной корректности на примере мультиклассовой классификации
Приложение В: Пример ROC-кривой, полученной на основе результатов классификации
Приложение С: Сводная информация, получаемая из рейтинговых тестов 
Приложение D: Доля смертности по конкретным причинам с поправкой на случайность
Библиография

Источник: сайт ИСО / сайт BSI
https://www.iso.org/standard/89455.html 
https://standardsdevelopment.bsigroup.com/projects/2024-01986 

США: Национальная организация по информационным стандартам (NISO) открыла публичное обсуждение стандарта NISO Z39.107 «Метаданные для улучшения доступности»

Данная новость была опубликована 24 сентября 2024 года на сайте и в новостной рассылке американской Национальной организации по информационным стандартам (National Information Standards Organization, NISO) – органа, разрабатывающего стандарты в области библиотечного и издательского дела и аккредитованного при национальном органе по стандартизации ANSI.

Американская Национальная организация по информационным стандартам (National Information Standards Organization, NISO) объявила 24 сентября 2026 года о том, что проект стандарта NISO Z39.107 «Метаданные для улучшения доступности» (Accessibility Remediation Metadata, ARM) доступен для общественного обсуждения, которое продлится до 9 ноября 2026 года, на веб-странице проекта по адресу https://www.niso.org/standards-committees/arm .

Мой комментарий: Проект документа объёмом 23 страницы доступен по адресу https://www.dropbox.com/...

Многие информационные ресурсы, включая книги и статьи, недоступны для людей с ограниченными возможностями, несмотря на существующие требования законодательства к образовательным учреждениям и государственным органам обеспечивать наличие доступных версий таких материалов. Большинство опубликованных материалов не обеспечивает полной доступности, что требует их специальной адаптации под индивидуальные потребности. Зачастую такая работа по адаптации дублируется в разных учреждениях, поскольку отсутствует единая система, позволяющая им легко обмениваться результатами усилий по адаптации.

Проект FRAME и созданная в его рамках платформа EMMA (Educational Materials Made Accessible - «Образовательные материалы, сделанные доступными»), финансируемые фондом Меллона (Andrew W. Mellon Foundation), ставили своей целью устранение дублирования усилий и поощрение обмена адаптированными ресурсами посредством создания модели метаданных для детального описания процесса адаптации. Для расширения, уточнения и стандартизации модели метаданных EMMA с целью удовлетворения потребностей широкого сообщества специалистов в области обеспечения доступности, была создана рабочая группа «Метаданные для улучшения доступности» (Accessibility Remediation Metadata, ARM). 

«Потребности людей с ограниченными возможностями в плане доступности существенно различаются. Например, незрячему пользователю может потребоваться математический контент в формате MathML и развернутые описания сложных изображений. Человеку с дислексией может подойти формат EPUB с возможностью изменения параметров представления (reflowable)», — отметил Билл Касдорф (Bill Kasdorf), консультант и сопредседатель рабочей группы ARM. «Метаданные для улучшения доступности (ARM-метаданные) позволяют детально описать эти свойства, облегчая отдельным лицам и учреждениям поиск ресурсов, отвечающих потребностям конкретного человека, - что является распространенной потребностью в библиотеках и учебных аудиториях».

«ARM-метаданные также позволяют захватить важную библиографическую и техническую информацию, используя стандартизированный словарь, понятный как человеку, так и машине», - добавляет Джейкоб Джетт (Jacob Jett), научный библиотекарь Ассоциации государственных управляющих зонами возможного затопления (Association of State Floodplain Managers) и сопредседатель рабочей группы. «Такое расширение модели метаданных EMMA позволит улучшить обмен информацией о доступности ресурсов и поможет заложить основу для совместного использования результатов усилий по адаптации материалов».

«Мы рады представить этот проект сообществу», - говорит Дж. Стивен Дауни (J. Stephen Downie), профессор и заместитель декана по научной работе факультета библиотечного- информационного дела Иллинойсского университета, также сопредседатель рабочей группы. «Дополнительные замечания и предложения помогут обеспечить удовлетворение ARM-метаданными широкого спектра потребностей, что, в свою очередь, будет способствовать более широкому внедрению стандарта после его окончательного утверждения». 

«Мы высоко ценим самоотдачу Билла, Джейкоба, Стивена и всех участников рабочей группы, работавших над проектом стандарта ARM», - отметила менеджер программы стандартизации NISO Кеондра Бейли (Keondra Bailey). «Мы с нетерпением ждём продолжения сотрудничества с ними после завершения этапа общественного обсуждения, с тем, чтобы проанализировать и интегрировать в проект отзывы профессионального сообщества, и тем самым способствовать завершению процесса национальной стандартизации в ANSI (американский национальный орган по стандартизации – Н.Х.) и NISO».

Мой комментарий: Содержание стандарта следующее:

Предисловие
1. Область применения и назначение
2. Нормативные ссылки
3. Определения
4. Пространства имен
5. Устранение проблем доступности
6. Свойства ARM-метаданных 
Приложение А: Примеры
Библиография

Источник: сайт NISO
https://www.niso.org/standards-committees/arm 

Жизненные циклы, на которые мы фокусируем внимание, и те, на которых нам следует сфокусировать внимание в управлении документами и информацией

Данный пост австралийского специалиста в области управления документами и информацией Карла Мелроуза (Karl Melrose – на фото) был опубликован 16 июля 2026 года на его блоге Meta-IRM (Мета-управление информацией и документами).

В те времена, когда у нас были дела (и их ответственное хранение), нам нужно было сосредоточить своё внимание только на одном жизненном цикле - потому что сотрудники организации передавали нам дела, и к этому всё и сводилось.

Сейчас всё обстоит иначе; и если существует такая тенденция, которую мы [специалисты по управлению документами – Н.Х.] почти полностью игнорируем, то это тенденция к тому, что «большинство сотрудников нашей организации не занимаются управлением документами и информацией».

Мы несколько однобоки в данном вопросе: 

• Спросите нас «Что нужно специалистам по управлению финансами?», и мы ответим «Им нужна система управления документами»;
   
• Спросите нас «Что нужно кадровикам?», и мы ответим «Им нужна система управления документами»;
  
  
• Спросите нас «Что нужно юристам?», и мы ответим «Им нужна система управления документами.»

Возможно, Вы заметили некоторое отсутствие внимания к контексту в этих ответах.

Управление документами и информацией — это наша работа. Так на чём же мы сосредотачиваем своё внимание? На жизненном цикле документов.

Мы всё время основное внимание уделяем жизненному циклу документов - и тогда, когда мы разговариваем с финансистами, и когда общаемся с кадровиками, и когда говорим с юристами. Удивительно ли, что эти специалисты перестали с нами разговаривать?

Нас бы, пожалуй, обвинили в слепоте и глухоте к нуждам коллег (игра слов: выражение tone deaf также означает «отсутствие музыкального слуха» - Н.Х.), но и музыканты не хотят с нами общаться, потому что у них нет желания говорить о жизненном цикле документов.

Представители любой дисциплины чем-то управляют, и у того, чем они управляют, есть свой жизненный цикл. Это единственный жизненный цикл, который их волнует.

У используемых ими систем есть кое-что общее:

• во-первых, их не интересует жизненный цикл документов как таковых;
  
  
• во-вторых, они очень сфокусированы на жизненном цикле того, чем они управляют;
  
  
• в-третьих, они обычно рассматривают способность «оглянуться назад» как побочный продукт поддержки того, как будет организована и будет управляться их работа в будущем.

Именно этот третий аспект является наиболее важным, поскольку для нас [специалистов по управлению документами – Н.Х.] это слепое пятно.

Мы [специалисты по управлению документами – Н.Х.] рассматриваем документ о записи пациента на приём просто как документ о записи на приём. В то же время системы управления клинической практикой рассматривают документ о записи на приём как информацию, которую необходимо добавить в дневник врача; как триггер для предоставления врачу информации о истории болезни пациента; как событие, влияющее на выставление счетов; и, вероятно, еще как десяток других вещей, о которых я не в курсе.

Каждая дисциплина фокусирует внимание на тех жизненных циклах, которые для неё важны. Мы же постоянно пытаемся заставить представителей других дисциплин основное внимание сосредоточить на жизненном цикле документов, и рассматривать его как важный. Такой подход никогда не сработает.

Врач, который перестает фокусировать своё внимание на жизненном цикле пациента, перестаёт быть врачом.

Специалист по управлению документами, который фокусирует внимание на жизненном цикле пациента, всё еще может быть отличным специалистом по управлению документами. Я бы даже сказал, что как специалист по управлению документами он будет лучше, чем тот, кто фокусирует внимание на самих документах, - потому что создание документа никогда является самоцелью, и наилучший способ обеспечить создание хороших документов - это сосредоточиться на том, как создание документов улучшает жизненный цикл пациента. Мы никогда этого не осознаем, пока не перестанем так сильно фокусировать своё внимание на жизненном цикле самих документов.

Карл Мелроуз (Karl Melrose)

Источник: блог Meta-IRM 
https://metairm.substack.com/p/the-lifecycles-were-focused-on-and