Definizioni di base. Campo di temperatura: un insieme di valori di temperatura in tutti i punti del corpo in un dato momento
figura 2
Tipi di campo
Figura 1. Presentazione delle informazioni nel database
Concetti basilari
Campi del database
Il linguaggio di un moderno DBMS
Il linguaggio di un moderno DBMS comprende sottoinsiemi di comandi che in precedenza appartenevano ai seguenti linguaggi specializzati:
Il Data Description Language è un linguaggio dichiarativo non procedurale di alto livello progettato per descrivere la struttura logica dei dati.
Il linguaggio di manipolazione dei dati è il linguaggio di comando del DBMS, che garantisce l'esecuzione delle operazioni di base per lavorare con i dati: immissione, modifica e recupero dei dati sulle richieste.
Structured Query Language (SQL): fornisce la manipolazione dei dati e la definizione dello schema del database relazionale ed è un mezzo standard per accedere al server del database.
Garantire l'integrità del database è una condizione necessaria per il corretto funzionamento del database. L'integrità del database è una proprietà di un database, nel senso che il database contiene informazioni complete e coerenti necessarie e sufficienti per il corretto funzionamento delle applicazioni. La sicurezza viene ottenuta nel DBMS crittografando i programmi applicativi, i dati, la protezione tramite password e supportando i livelli di accesso a una tabella separata.
Campo- il più piccolo elemento informativo nominato memorizzato nel database e considerato come un tutto unico.
Il campo può essere rappresentato da un numero, da lettere o da una combinazione di essi (testo). Ad esempio in un elenco telefonico i campi sono cognome e iniziali, indirizzo, numero di telefono, cioè tre campi, tutto testo (anche il numero di telefono viene considerato come testo).
Documentazione- un insieme di campi corrispondenti a un oggetto. Pertanto, un abbonato alla rete telefonica corrisponde a un record composto da tre campi.
File- un insieme di record legati da qualche caratteristica (es. relazione, tabella). Quindi, in un caso semplice, il database è un file.
Tutti i dati nel database sono divisi per tipologia. Tutte le informazioni dei campi appartenenti alla stessa colonna (dominio) hanno lo stesso tipo. Questo approccio consente al computer di organizzare il controllo delle informazioni di input.
Principali tipologie di campi del database:
Carattere (testo). Per impostazione predefinita, questo campo può memorizzare fino a 256 caratteri.
Numerico. Contiene dati numerici in vari formati utilizzati per i calcoli.
Appuntamento. Contiene un valore di data e ora.
Monetario. Include valori monetari e dati numerici fino a quindici cifre intere e quattro cifre decimali.
Campo nota. Può contenere fino a 2^16 caratteri (2^16 = 65536).
Contatore. Uno speciale campo numerico in cui il DBMS assegna un numero univoco a ciascun record.
Logico. Può memorizzare uno dei due valori: vero o falso.
Campo oggetto OLE (Object Linking and Embedding - tecnologia per l'inserimento e il collegamento di un oggetto). Questo campo può contenere qualsiasi oggetto del foglio di calcolo, documento di Microsoft Word, disegno, registrazione audio o altri dati in formato binario incorporati o associati al DBMS.
Maestro delle sostituzioni. Crea un campo che offre una scelta di valori da un elenco o contenente un insieme di valori costanti.
I campi del database non solo definiscono la struttura del database, ma determinano anche le proprietà del gruppo dei dati scritti nelle celle appartenenti a ciascuno dei campi.
Di seguito sono elencate le proprietà principali dei campi della tabella del database utilizzando come esempio il DBMS Microsoft Access:
Nome del campo- determina la modalità di accesso ai dati di questo campo durante le operazioni automatiche con il database (per impostazione predefinita, i nomi dei campi vengono utilizzati come intestazioni di colonna della tabella).
Tipo di campo- determina il tipo di dati che possono essere contenuti in questo campo.
Dimensione del campo- determina la lunghezza massima (in caratteri) dei dati che possono essere inseriti in questo campo.
Formato del campo- determina come vengono formattati i dati nelle celle appartenenti al campo.
Maschera di input- definisce la forma in cui i dati vengono immessi nel campo (strumento di automazione del data entry).
Firma- definisce l'intestazione della colonna della tabella per un determinato campo (se la firma non è specificata, come intestazione della colonna viene utilizzata la proprietà Nome campo).
Valore di default- il valore che viene inserito automaticamente nelle celle del campo (strumento di automazione dell'immissione dati).
Condizione sul valore- un vincolo utilizzato per verificare la correttezza dell'immissione dei dati (uno strumento di automazione dell'input generalmente utilizzato per dati di tipo numerico, valuta o data).
Messaggio di errore- un messaggio di testo che viene visualizzato automaticamente quando si tenta di inserire dati errati in un campo (il controllo errori viene eseguito automaticamente se è impostata la proprietà Condizione Valore).
Campo obbligatorio- una proprietà che determina se questo campo deve essere compilato durante la compilazione del database.
Righe vuote- una proprietà che consente l'immissione di dati di stringa vuota (differisce dalla proprietà Campo obbligatorio in quanto non si applica a tutti i tipi di dati, ma solo ad alcuni, ad esempio il testo).
Campo indicizzato- se un campo ha questa proprietà, tutte le operazioni relative alla ricerca o all'ordinamento dei record in base al valore memorizzato in questo campo vengono notevolmente accelerate. Inoltre, per i campi indicizzati, puoi assicurarti che i valori nei record verranno controllati rispetto a questo campo per i duplicati, il che consente di eliminare automaticamente la duplicazione dei dati.
Poiché campi diversi possono contenere dati di tipo diverso, le proprietà dei campi possono variare a seconda del tipo di dati. Ad esempio, l'elenco delle proprietà dei campi sopra riportato si riferisce principalmente a campi di tipo testo. I campi di altri tipi possono o meno avere queste proprietà, ma possono aggiungervi le proprie. Ad esempio, per i dati che rappresentano numeri reali, il numero di cifre decimali è una proprietà importante. D'altro canto, per i campi utilizzati per archiviare immagini, registrazioni audio, clip video e altri oggetti OLE, la maggior parte delle proprietà precedenti non hanno significato.
L'oggetto di database più semplice per memorizzare i valori di un parametro di un oggetto o processo reale
5. Per visualizzare visivamente le relazioni tra le tabelle nel database, utilizzare
Condizione sul valore
Messaggio di errore
Schema dei dati
Valore di default
Elenco di sostituzione
6. Un record della tabella del database relazionale può contenere
Informazioni eterogenee (dati di diverso tipo)
Informazioni estremamente omogenee (dati di un solo tipo)
Solo informazioni numeriche
Solo informazioni di testo
7. Il processo di creazione di una struttura di tabelle di database include
Raggruppamento dei record in base a qualsiasi criterio
- determinazione dell'elenco dei campi, tipologie e dimensioni dei campi
Determinare l'elenco dei record e contarne il numero
Stabilire una connessione con tabelle di database già create
8. Secondo la modalità di accesso ai dati, i database sono suddivisi in
Server disco
Server da tavolo
server
Client-server
9. Stabilire la sequenza corretta durante lo sviluppo di un database
Descrizione dell'area tematica
Sviluppo del modello concettuale
Sviluppo di un modello informativo e logico
Sviluppo di un modello fisico
10. Un oggetto reale o immaginario, le cui informazioni dovrebbero essere archiviate in un database ed essere accessibili, è chiamato
Atteggiamento
Essenza
Sottomissione
11. I database che implementano il modello dei dati di rete rappresentano i dati dipendenti nel modulo
Recordset delle relazioni tra di loro
Gerarchie di record
Set di tavoli
Collezioni di diagrammi
12. La rappresentazione del modello dati relazionale nel DBMS è implementata nel modulo
Predicati
Tabelle
Alberi
13. Ricerca di dati nei database
Determinazione dei valori dei dati nel record corrente
La procedura per l'estrazione dei dati che identificano in modo univoco i record
La procedura per selezionare da un insieme di record un sottoinsieme i cui record soddisfano una determinata condizione
Procedura per determinare i descrittori del database
Software e tecnologie di programmazione
1. Una variabile è...
Descrizione delle azioni che il programma dovrebbe eseguire
Il numero ordinale dell'elemento nell'array
Espressione semantica minima completa in un linguaggio di programmazione
Parola funzione in un linguaggio di programmazione
Un'area di memoria in cui viene memorizzato un valore
2. La violazione del modulo di registrazione del programma rilevata durante il test porta ad un messaggio di errore
Locale
Ortografia
Semantico
Sintattico
Grammatica
Stilistico
3. Una delle cinque proprietà principali dell'algoritmo è
Ciclicità
Arto
Efficienza
Adeguatezza
Contenuto informativo
4. Per implementare la logica dell'algoritmo e dei programmi dal punto di vista della programmazione strutturata non dovrebbero essere utilizzati
Esecuzione sequenziale
Ripetizioni (cicli)
Salti incondizionati
Ramificazione
5. La Java Virtual Machine è
Gestore
Compilatore
Interprete
Analizzatore
6. Viene chiamato un insieme di istruzioni che eseguono una determinata azione e sono indipendenti da altre parti del codice sorgente del programma
Sottoprogramma
Sezione programma
Parametri
Corpo del programma
7. I linguaggi di markup dei dati sono
HTML e XML
8. Implementazione di cicli negli algoritmi
Riduce la quantità di memoria utilizzata dal programma che esegue l'algoritmo e aumenta la lunghezza dei record di sequenze di comandi identiche
Riduce la quantità di memoria utilizzata dal programma che esegue l'algoritmo e riduce il numero di voci di sequenze di comandi identiche
Aumenta la quantità di memoria utilizzata dal programma che esegue l'algoritmo e riduce il numero di volte in cui viene scritta la stessa sequenza di comandi
Non riduce la quantità di memoria utilizzata dal programma che esegue l'algoritmo e non aumenta la lunghezza delle registrazioni di sequenze identiche di comandi
9. Di quanto sopra
2) Assemblatore
5) Macroassemblatore
non considerati linguaggi di alto livello
Solo 5
Solo 1
10. I linguaggi di scripting lo sono
11. Per descrivere la sintassi dei costrutti nei linguaggi di programmazione, vengono utilizzate le grammatiche ________________
Cifra singola
Sensibile al contesto
Senza contesto
Regolare
12. La struttura di presentazione dei dati ________________ non può essere coerente
Invertito
Indirizzamento hash
Come un albero
Indice
13. Le subroutine NON sono tipiche
Rendendo più difficile capire come funziona il programma
Semplificare la leggibilità del programma
Strutturare il programma
Ridurre la portata complessiva del programma
14. La fase di analisi del compilatore non può contenere fasi
Analisi
Analisi lessicale
Analisi semantica
Generazione del codice intermedio
15. La descrizione di un ciclo con una precondizione è la seguente espressione
Esegui l'istruzione un numero specificato di volte
Se la condizione è vera, esegue l'istruzione, altrimenti interrompe
Esegue l'istruzione mentre la condizione è falsa
- mentre la condizione è vera, esegui l'istruzione
16. Viene chiamato un metodo di registrazione dei programmi che consente loro di essere eseguiti direttamente su un computer
Linguaggio di programmazione funzionale
Linguaggio di programmazione macchina
Linguaggio di programmazione logica
Linguaggio di programmazione procedurale
17. È applicabile il metodo di ricerca sequenziale
Verso strutture dati ordinate e non ordinate
Solo strutture dati non ordinate
I campi casuali sono funzioni casuali di molte variabili. Di seguito verranno prese in considerazione quattro variabili: le coordinate, che determinano la posizione di un punto nello spazio, e il tempo. Il campo casuale sarà indicato come 
. I campi casuali possono essere scalari (unidimensionali) e vettoriali (-dimensionali).
Nel caso generale, un campo scalare è specificato da un insieme delle sue distribuzioni bidimensionali
e il campo vettoriale 
- un insieme delle sue - distribuzioni dimensionali
Se le caratteristiche statistiche del campo non cambiano quando viene cambiata l'origine del tempo, cioè dipendono solo dalla differenza, allora tale campo è detto stazionario. Se il trasferimento dell'origine delle coordinate non influisce sulle caratteristiche statistiche del campo, cioè dipendono solo dalla differenza, allora tale campo è detto spazialmente omogeneo. Un campo omogeneo è isotropo se le sue caratteristiche statistiche non cambiano al variare della direzione del vettore, cioè dipendono solo dalla lunghezza di questo vettore.
Esempi di campi casuali sono il campo elettromagnetico durante la propagazione di un'onda elettromagnetica in un mezzo statisticamente disomogeneo, in particolare il campo elettromagnetico di un segnale riflesso da un bersaglio fluttuante (si tratta, in generale, di un campo casuale vettoriale); schemi di radiazione volumetrica delle antenne e schemi di radiazione secondaria dei bersagli, la cui formazione è influenzata da parametri casuali; superfici statisticamente irregolari, in particolare la superficie terrestre e la superficie del mare durante le onde, e una serie di altri esempi.
Questa sezione discute alcuni problemi relativi alla modellazione dei campi casuali su un computer digitale. Come in precedenza, il problema della modellazione è inteso come lo sviluppo di algoritmi per la generazione di implementazioni di campi discreti su un computer digitale, cioè insiemi di valori di campi campione
,
Dove 
- coordinata spaziale discreta; - tempo discreto.
In questo caso, si presuppone che i numeri casuali indipendenti siano quelli iniziali quando si modella un campo casuale. L'insieme di tali numeri verrà considerato come un campo correlato aleatorio, di seguito denominato campo -. Un campo casuale è una generalizzazione elementare del rumore bianco discreto al caso di più variabili. Modellare il campo - su un computer digitale è molto semplice: la coordinata spazio-temporale viene assegnata a un valore campione di un numero da un normale sensore di numeri casuali con parametri (0, 1).
Il problema della modellazione digitale dei campi casuali è nuovo nel problema generale dello sviluppo di un sistema di algoritmi efficaci per simulare vari tipi di funzioni casuali, volti a risolvere problemi statistici di ingegneria radiofonica, fisica radiofonica, acustica, ecc. modellando su un sistema digitale computer.
Nella forma più generale, se la legge di distribuzione adimensionale è nota, un campo casuale può essere modellato su un computer digitale come un vettore casuale o adimensionale, utilizzando gli algoritmi forniti nel primo capitolo. Tuttavia è chiaro che questo percorso, anche con un numero relativamente piccolo di punti discreti lungo ciascuna coordinata, è molto complesso. Ad esempio, la modellazione di un campo casuale scalare piatto (indipendente da) in 10 punti discreti lungo le coordinate e per 10 istanti di tempo si riduce alla formazione di implementazioni di un vettore casuale bidimensionale su un computer digitale.
La semplificazione dell'algoritmo e la riduzione della quantità di calcoli possono essere ottenute se, proprio come è stato fatto in relazione ai processi casuali, vengono sviluppati algoritmi per modellare classi speciali di campi casuali.
Consideriamo possibili algoritmi per modellare campi casuali normali scalari omogenei stazionari. I campi casuali di questa classe, proprio come i normali processi casuali stazionari, svolgono un ruolo molto importante nelle applicazioni. Tali campi sono completamente specificati dalle loro funzioni di correlazione spaziotemporale
(Qui e d'ora in poi si presuppone che il valore medio del campo sia zero.)
Una caratteristica altrettanto completa della classe di campi casuali in esame è la funzione di densità spettrale del campo, che è una trasformata di Fourier quadridimensionale della funzione di correlazione (generalizzazione del teorema di Wiener-Khinchin):
,
dove è il prodotto scalare dei vettori e . In cui
.
La funzione di densità spettrale di un campo casuale e lo spettro energetico di un processo casuale stazionario hanno un significato simile, vale a dire: se un campo casuale è rappresentato come una sovrapposizione di armoniche spazio-temporali con uno spettro continuo di frequenze, allora la loro intensità (totale dispersione delle ampiezze) nella banda di frequenza e nella banda di frequenza spaziale è pari a .
Un campo casuale con intensità può essere ottenuto da un campo casuale con densità spettrale facendo passare il campo attraverso un filtro spazio-temporale con un coefficiente di trasmissione pari a uno nella banda e zero al di fuori di questa banda.
I filtri spazio-temporali (STF) sono una generalizzazione dei filtri (temporali) convenzionali. I PVF lineari, come i filtri convenzionali, sono descritti utilizzando la risposta transitoria all'impulso
e funzione di trasferimento
.
Il processo di filtraggio del campo spaziotemporale lineare può essere scritto come una convoluzione quadridimensionale:
(2.140)
dove è il campo all'uscita del PVF con una risposta transitoria all'impulso. In cui
dove sono le funzioni di densità spettrale e le funzioni di correlazione dei campi rispettivamente all'ingresso e all'uscita del PVF.
La dimostrazione delle relazioni (2.141), (2.142) coincide completamente con la dimostrazione di relazioni simili per processi casuali stazionari.
L'analogia dell'espansione armonica e del filtraggio di campi casuali con l'espansione armonica e il filtraggio di processi casuali ci consente di proporre algoritmi simili per la loro modellazione.
Sia necessario costruire algoritmi per modellare su un computer digitale un campo normale scalare stazionario, spazialmente omogeneo con una determinata funzione di correlazione o funzione di densità spettrale.
Se il campo è specificato in uno spazio finito limitato dai limiti , ed è considerato su un intervallo di tempo finito, allora per generare implementazioni discrete di questo campo su un computer digitale, è possibile utilizzare un algoritmo basato sull'espansione canonica del campo in una serie spazio-temporale di Fourier e che è una generalizzazione dell’algoritmo (1.31):
Qui e sono numeri casuali distribuiti normalmente, indipendenti l'uno dall'altro, ciascuno con parametri, e le varianze sono determinate dalle relazioni:
dove è un vettore che rappresenta il limite di integrazione nello spazio; 
- frequenze armoniche discrete, che vengono utilizzate per espandere canonicamente la funzione di correlazione in una serie di Fourier spazio-temporale.
Se la regione di decomposizione del campo è molte volte più grande del suo intervallo di correlazione spazio-temporale, allora le dispersioni sono facilmente espresse attraverso la funzione spettrale del campo (vedi § 1.6, paragrafo 3)
La formazione di implementazioni discrete durante la modellazione di campi casuali utilizzando questo metodo viene effettuata calcolando direttamente i loro valori utilizzando la formula (2.143), in cui i valori campione di numeri casuali normali con parametri vengono presi come e, mentre le serie infinite ( 2.143) è approssimativamente sostituito da una serie troncata. Le varianze sono calcolate in precedenza utilizzando le formule (2.144) o (2.146).
Sebbene l'algoritmo considerato non consenta la formazione di implementazioni di un campo casuale illimitate nello spazio e nel tempo, il lavoro preparatorio per ottenerlo è abbastanza semplice, soprattutto quando si utilizzano le formule (2.145), e questo algoritmo consente la formazione di campi discreti valori in punti arbitrari nell'area selezionata dello spazio e del tempo. Quando si generano implementazioni di campi discreti con un passo costante lungo una o più coordinate, è consigliabile utilizzare un algoritmo ricorrente della forma (1.3) per un calcolo abbreviato delle funzioni trigonometriche.
Implementazioni discrete illimitate di un campo casuale stazionario omogeneo possono essere formate utilizzando algoritmi di campo di somma mobile spaziotemporale, simili agli algoritmi di somma mobile per la modellazione di processi casuali. Se è il transitorio impulsivo caratteristico del PVF, che forma dal campo - un campo con una data funzione di densità spettrale (la funzione può essere ottenuta mediante trasformazione quadridimensionale di Fourier della funzione, vedere § 2.2, paragrafo 2), allora, sottoponendo a campionamento il processo di filtraggio spazio-temporale del campo, si ottiene
Dove 
- costante determinata dalla scelta della fase di campionamento per tutte le variabili 
-campo discreto.
La sommatoria nella formula (2.146) viene effettuata su tutti i valori per i quali i termini non sono trascurabili o uguali a zero.
Il lavoro preparatorio per questo metodo di modellazione consiste nel trovare la funzione di ponderazione appropriata del filtro di modellazione spazio-temporale.
Il lavoro preparatorio e il processo di somma nell'algoritmo (2.146) sono semplificati se la funzione può essere rappresentata come un prodotto
In questo caso, come segue dalla (2.144), la funzione di correlazione dei campi è un prodotto della forma
Se l’espansione della funzione di correlazione in fattori della forma (2.148) non è fattibile in senso stretto, può essere fatta con un certo grado di approssimazione, in particolare ponendo
Quando si espande nel prodotto (2.149) delle funzioni spaziali di correlazione di campi casuali isotropi, per cui , funzioni di correlazione parziale 
e sarà ovviamente lo stesso. In questo caso, a causa della natura approssimata della formula (2.149), la funzione di correlazione spaziale corrisponderà, in generale, a qualche campo casuale non isotropo. Quindi, ad esempio, se è una funzione esponenziale della forma
quindi secondo la (2.149). In questo caso, la funzione di correlazione data viene approssimata dalla funzione di correlazione
. (2.151)
Un campo casuale con funzione di correlazione (2.151) è non isotropo. Infatti, se un campo con funzione di correlazione (2.150) ha una superficie di correlazione costante (il luogo geometrico dei punti nello spazio in cui i valori del campo hanno la stessa correlazione con il valore del campo in un punto fisso arbitrario nello spazio) è una sfera , allora nel caso della (2.151) la superficie di correlazione costante è la superficie di un cubo inscritto nella sfera specificata. (La distanza massima tra queste superfici può servire come misura dell'errore di approssimazione.)
Un esempio in cui lo sviluppo (2.149) è esatto è una funzione di correlazione della forma
L'espansione (2.149) ci consente di ridurre il processo piuttosto complesso della sommatoria quadrupla nell'algoritmo (2.146) all'applicazione ripetuta di una singola somma mobile.
Questi sono i principi di base della modellazione di campi casuali stazionari omogenei normali. La modellazione di campi stazionari omogenei anomali con una data legge di distribuzione unidimensionale può essere effettuata mediante un'appropriata trasformazione non lineare di campi stazionari omogenei normali, utilizzando i metodi discussi nel § 2.7.
Esempio 1. Sia la risposta transitoria all'impulso del filtro spaziale per la formazione di un campo scalare piatto costante nel tempo
dove e sono passi di discretizzazione per variabili e con funzione peso 
formare implementazioni discrete del campo. Il processo di tale doppio livellamento dei campi è spiegato in Fig. 2.11.
Nell’esempio in esame, il processo di somma mobile si riduce facilmente al calcolo secondo formule ricorrenti (§ 2.3)
Questo esempio consente generalizzazioni. In primo luogo, in modo simile è ovviamente possibile realizzare implementazioni di campi più complessi di un campo piatto e costante nel tempo. In secondo luogo, l’esempio suggerisce la possibilità di utilizzare algoritmi ricorrenti per modellare campi casuali. Infatti, se la risposta transitoria all’impulso del PVF, che forma un campo con una data funzione di correlazione dal campo, viene rappresentata come un prodotto della forma (2.151), allora, come è stato mostrato, la formazione delle implementazioni di campo avviene fino all'applicazione ripetuta di algoritmi per modellare processi casuali stazionari con funzioni di correlazione 
. Questi algoritmi possono essere resi ricorrenti se la correlazione funziona , hanno la forma (2.50) (processi casuali con spettro razionale).
In conclusione, va notato che in questa sezione sono stati considerati solo i principi di base della modellazione digitale dei campi casuali e sono stati forniti alcuni possibili algoritmi di modellazione. Un certo numero di questioni sono rimaste intatte, ad esempio: la modellazione di campi casuali vettoriali (in particolare complessi), non stazionari, disomogenei e anormali; problemi di ricerca della funzione peso di un filtro di modellazione spazio-temporale basato su determinate caratteristiche spettrali di correlazione del campo (in particolare, la possibilità di utilizzare il metodo di fattorizzazione per funzioni spettrali multidimensionali); esempi dell'uso di modelli digitali di campi casuali nella risoluzione di problemi specifici, ecc.
La presentazione di questi problemi va oltre lo scopo di questo libro. Molti di loro sono oggetto di ricerche future.
Struttura sociale - insieme chiuso o limitato (chiamato anche numerabile). Il numero di sottostrutture e il numero di elementi in essa contenuti sono limitati. Campo sociale – un insieme infinito e innumerevole. Non è creato dal numero di elementi, ma dal numero di relazioni e connessioni tra loro, e sono infinite. Inoltre, questo numero cambia all'infinito ogni secondo di tempo. II. Bourdieu spiega: “Come ho sottolineato... il campo è un rapporto di forze e uno spazio di lotta per la trasformazione di questo insieme di forze. In altre parole, nel campo c'è competizione per l'appropriazione legittima di ciò che è la posta in gioco della lotta in questo campo. E all’interno dello stesso zero del giornalismo c’è, naturalmente, una competizione costante per l’appropriazione del pubblico, così come per l’appropriazione di ciò che dovrebbe attrarlo, vale a dire la priorità per l’informazione, per notizia in anticipo, per esclusive, nonché per rarità distintive, nomi famosi, ecc."
Egli intende il termine “campo” come un sistema relativamente chiuso e autonomo di relazioni sociali, cioè è una sorta di sottospazio sociale.
Topos è un luogo comune. Nel Medioevo questo termine veniva usato per indicare “un prototipo di cose visibili”. Nella matematica moderna, topos è uno spazio con topologia variabile. La topologia in matematica è l'abilità degli oggetti di non cambiare quando la loro forma viene costantemente distorta o allungata. Dimensioni e proporzioni non hanno significato in topologia. Un piccolo ovale è uguale a un cerchio enorme.
I primi modelli del campo sociale di Bourdieu furono il campo intellettuale, letterario e religioso. Successivamente furono aggiunte altre aree dello spazio sociale: politica, economia, scienza, sport, famiglia.
Singoli agenti, gruppi di agenti, classi e ambiti della società (politici, economici, religiosi, ecc.), identificati secondo determinate proprietà, costituiscono sottocampi nello spazio sociale. Se queste proprietà vengono considerate non solo come caratteristiche congelate, ad esempio la religione o il livello di istruzione, ma come alcune proprietà attive, vale a dire azioni e interazioni sociali, allora i sottocampi si trasformano in campi di forza. I concetti di forza e interazione, che includono rivalità, “solidarietà pratica”, scambio, contatti diretti e altre azioni, trasferiscono la teoria dalla categoria del sostanziale a quella teorie del campo.
Teoria del campo: Storia del problema. Le teorie del campo sono rappresentate in modo più completo da due scienze: fisica e psicologia. Il concetto di forza si basa su quello classico fisica Newton. Faraday e Maxwell, dopo aver studiato gli effetti delle forze dell'elettricità e del magnetismo, introdussero il concetto di campo di forza e furono i primi ad andare oltre la fisica newtoniana. Fu chiamato lo stato capace di generare forza campo. Il campo crea ciascuna carica indipendentemente dalla presenza di una carica opposta che può sperimentarne l'effetto. Questa scoperta ha cambiato significativamente la comprensione della realtà fisica. Newton credeva che le forze fossero strettamente correlate ai corpi tra i quali agiscono. Ora il concetto di forza venne sostituito da un concetto più complesso di campo, che era correlato a certi fenomeni naturali e non aveva alcuna corrispondenza nel mondo della meccanica. L'apice di questa teoria, chiamata elettrodinamica, fu la consapevolezza che la luce non è altro che un campo elettromagnetico alternato ad alta frequenza che si muove attraverso lo spazio sotto forma di onde. Oggi sappiamo che le onde radio, le onde luminose visibili e i raggi X non sono altro che campi elettromagnetici oscillanti, diversi solo per la frequenza delle oscillazioni. Einstein andò ancora oltre, dichiarando che l'etere non esiste, e che i campi elettromagnetici hanno una loro natura fisica, possono muoversi nello spazio vuoto e non appartengono a fenomeni del campo della meccanica. La teoria della relatività generale di Einstein affermava che lo spazio tridimensionale è effettivamente curvo sotto l'influenza del campo gravitazionale dei corpi con grandi masse. La teoria quantistica ha ampliato la nostra comprensione dello spazio. La teoria quantistica descrive i sistemi osservabili in termini di probabilità. Ciò significa che non possiamo mai dire con certezza dove si troverà una particella subatomica in un determinato momento e come avverrà questo o quel processo atomico. Gli esperimenti degli ultimi decenni hanno rivelato l'essenza dinamica del mondo delle particelle. Qualsiasi particella può essere trasformata in un'altra; l'energia può essere convertita in particelle e viceversa. In questo mondo, concetti della fisica classica come “particella elementare”, “sostanza materiale” e “oggetto isolato” non hanno senso. L'Universo è una rete in movimento di processi energetici inseparabilmente connessi. Non è stata ancora trovata una teoria completa per descrivere la realtà subatomica, ma esistono già diversi modelli che ne descrivono in modo abbastanza soddisfacente alcuni aspetti.
Anche la teoria del campo lo è direzione psicologica, formato sotto l'influenza delle idee dello scienziato tedesco-americano Kurt Lewin(1890-1947). Dal 1933, emigrato negli Stati Uniti, sviluppò il concetto di personalità (basato sul concetto di campo, preso in prestito dalla fisica) come unità dell'individuo e del suo ambiente. Per costruire un modello della struttura di una persona e delle sue interazioni con l'ambiente, è stato utilizzato il linguaggio della topologia, una branca della geometria in cui si studiano le posizioni relative delle figure e le distanze tra i loro elementi. Da allora, la teoria zero di Lewin e dei suoi seguaci ha acquisito un secondo nome: psicologia topologica o vettoriale. Afferma che l'energia psichica viene trasportata dalla personalità agli oggetti circostanti, i quali, per questo, acquisiscono una certa valenza e iniziano ad attrarla o respingerla, provocando la locomozione. Quando tale comportamento si scontra con barriere insormontabili, l'energia psichica si trasferisce ad altri sistemi personali associati ad altre attività e avviene la sostituzione. La struttura olistica della psiche umana appare come una personalità presa con il suo ambiente psicologico, al confine tra il quale si trovano i sistemi percettivo e motorio. La base del comportamento umano, credeva Lewin, è una forza che ha una direzione e può essere rappresentata da un vettore. Il concetto di campo vettoriale utilizzato da K. Levin significa un'area in ogni punto P a cui viene dato il vettore un(P). Molti fenomeni e processi fisici portano al concetto di campo vettoriale (ad esempio, i vettori di velocità delle particelle di un fluido in movimento in ogni momento del tempo formano un campo vettoriale). Lewin attribuiva particolare importanza al potere cognitivo, che viene ristrutturato durante l'attuazione del comportamento.
Concetto campi in P. Bourdieu non ha meno importanza della categoria dello spazio. Interpreta spazio come un campo di forze, o più precisamente come un insieme di rapporti oggettivi di forze che si impongono a chiunque vi entri e che sono irriducibili alle intenzioni dei singoli agenti, così come alla loro interazione. In altre parole, il concetto di campo sociale è soggetto al principio noto dalla teoria dei sistemi: “il tutto non può essere ridotto alla somma delle sue parti”.
In effetti, il comportamento di ognuno di noi è fortemente influenzato da forze come il potere del denaro, le tradizioni dell'ambiente, il livello e il profilo dell'istruzione. Forse non vogliamo la loro influenza su di noi, ma non possiamo disobbedire loro. Sono di natura oggettiva e la loro configurazione e i loro vettori si formano da qualche parte sopra di noi e dietro le nostre spalle. Il sistema politico della società è fuori dal nostro controllo, non abbiamo quasi alcuna influenza su di esso, il nostro voto alle elezioni è un valore microscopicamente insignificante. I partiti politici, così come le grandi aziende, negoziano alle nostre spalle e creano una configurazione di vettori di influenza che avvantaggia solo loro, ma che ci costringe a sottometterci a questa forza oggettiva.
Sulla base degli insegnamenti di P. Bourdieu, i sociologi moderni identificano le seguenti proprietà del campo sociale (Tabella 14.1).
Il campo sociale di P. Bourdieu è uno spazio multidimensionale di posizioni, ciascuna delle quali è determinata da molte variabili dipendenti dall'uno o dall'altro tipo di capitale (o da una combinazione di essi).
Tabella 14.1
Proprietà e segni del campo sociale
|
Proprietà |
Segni |
|
Natura olistica del campo |
All’interno di un campo, l’interazione sociale è molto più intensa che tra campi. Viene visualizzata una proprietà di integrazione |
|
Natura multifattoriale del campo |
Il comportamento di un individuo è il risultato dell’influenza di un gran numero di fattori. Molti fattori interagenti danno origine alla qualità sistemica del campo, che non è riducibile alla somma delle influenze di tutti i fattori e assomiglia a un gioco di forze imprevedibile |
|
Natura forzata del campo |
Il campo sociale ha una natura forzata, cioè ha potere coercitivo sulle persone intrappolate. L'individuo, indipendentemente dai gusti e dai bisogni personali, è costretto ad adattarsi alle esigenze del suo campo |
|
Natura molteplice del campo |
Ogni individuo è contemporaneamente in diversi campi sociali. Campi diversi hanno effetti potenziali diversi sugli esseri umani |
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Natura delle risorse del campo |
Gli agenti del settore interagiscono tra loro e con i rappresentanti di un altro settore con una forza proporzionale alla quantità di fondi disponibili, ad es. l’entità del loro potere, del loro capitale economico, sociale o culturale |
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Il carattere del valore pari a zero |
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Natura differenziata del campo |
I campi si formano su piani diversi e si intrecciano in modi imprevedibili. Gli zeri hanno punti di forza diversi, quindi la loro influenza sugli individui intrappolati in essi può variare notevolmente |
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Natura comparativa di struttura e campo |
La base per l'emergere di una struttura sociale è la divisione sociale del lavoro; la base del campo sociale è l'interazione delle forze tra gli agenti; |
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La natura delle transizioni nello spazio e nel campo |
Lo spazio sociale è discreto; è molto facile passare da un topos all'altro. Il campo sociale è continuo, ha potere di attrazione, è molto difficile uscire dai suoi confini |
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La natura del potenziale di socializzazione del campo |
Lo spazio sociale crea le condizioni per la socializzazione dell'individuo. Il campo sociale modella il processo di socializzazione dell’individuo. Il campo impone all'individuo il proprio linguaggio, i propri simboli, le proprie norme e il proprio modo di interpretare gli eventi |
Campo sociale– interazione storicamente emergente delle forze sociali, i cui portatori possono essere agenti individuali, gruppi, organizzazioni, risorse, capitale, che si esprimono attraverso la natura delle relazioni sociali che si sviluppano tra loro (influenza, dominio, pressione, subordinazione, competizione, ecc.) .). Gli agenti sul campo interagiscono secondo determinate regole, occupando un posto strettamente designato nello spazio sociale.
Se osserviamo più da vicino la definizione di campo sociale, noteremo la sua differenza rispetto alla definizione di struttura sociale. Si scopre che il campo sociale contiene elementi che non erano nella struttura sociale, vale a dire, oltre alle persone e agli status, ci sono risorse e capitali. In altre parole, il campo sociale è più eterogeneo. Ci sono componenti fisici coinvolti.
Approccio sul campo descrive la realtà sociale come un insieme dinamico, interconnesso internamente e in movimento.
Ogni campo ha il suo offerta -“l’imposizione di una visione legittima del mondo sociale”. Ciò è particolarmente vero per i cosiddetti esperti, che si considerano nel giusto in tutte le controversie e dettano la loro opinione come l'unica corretta. I politici si considerano esperti in affari di governo e giudicano categoricamente tutto, gli anziani credono che, avendo vissuto una lunga vita, abbiano il diritto di consigliare ai giovani come comportarsi in una determinata situazione; Gli scienziati prevalgono sui profani, la gente del posto guarda con arroganza i visitatori. “La posta in gioco in una discussione tra due politici che si attaccano con i numeri è presentare come valida la loro visione del mondo politico: basata sull’oggettività, poiché ha referenti reali, e radicata nella realtà sociale, poiché è confermata da coloro che la prendono personalmente e difende"