Varför är symboler viktigt? Utgår vi först från hur det ses i min modell och ses kompletterar med en färsk studie gäller att rörande attityder med två sidor kan vi se de båda sidorna som uppvisa mer eller mindre commotion.
Extrempunkten av commotion är när endast ett fåtal symboler existerar hos respektive sida som uttrycks för att symbolisera attityder. Jämför med kravaller där förutom våld utanför språkets symboler endast ett fåtal slagord uttrycks. Alla och ingen vet vad de egentligen betyder.
Fascinerande vill jag nog mena att forskning av tyngd i detta område skedde längre tillbaka. En litet föga verifierad teori (eller egentligen nog relativt verifierad jämfört med för många andra även om själva orsaken kan diskuteras) jag har kring det är att vi tidigt fram till cirka 1960-talet hade en hel del forskning rörande attityder för små grupper. Därefter bottnade man praktiskt ut storleken på grupper att undersöka mer exakt därför att moderna datorer saknades. Och så glömdes de viktigaste "frågetecknen" rörande hur dessa resultat skalas upp till stora population likt Twitter.
Sedan kommer den manliga Big Data trenden där stora företag vill visa stora saker med stora datorer. Ska man nu visa upp datormusklerna och förklara sin styrka med den enorma mängd data man pumpar upp och ner måste man ju givet att dataanalys även i dess mest manliga delar egentligen är vad de flesta tycker är urtråkigt, borde bara fungera och nördigt på något sätt få dem att fatta värdet.
Och då kommer "artful data visusalisation". Sådan visualisering säger typiskt noll och ingenting relaterat till förståelse av vad datat visar och är inte sällan rent av direkt missvisande från faktiskt data för att få in det i en elegant graf som ser imponerande ut.
Så vill man vara cynisk och jag känner mig lätt pessimistiskt cynisk idag kan man säga att de intressantare sambanden glömdes bort i lama försök att få datoranalys att verka macho. Men vem är jag att påstå att målsättningen är korrupt? Jag menar av och till trillar det ju ut faktiskt användbart data som Google Ngrams. Och jag liksom även de stora säkert manligt-täta IT-företagen - Microsoft, Google och Oracle m.m. - stödjer kvinnor inom IT och forskning.
Även om det i mitt perspektiv huvudsakligen handlade om att forskning rörande påverkan av negativa steretyper från kvinnor till färgade i studier hade visat sig påverka arbetsminne omedelbart negativt vilket gav en elegant förklaring till konflikt och relativ makt för min modell, samt indikera förutom bredare mer varierade perspektiv stimulerande menar jag där vissa grupper med relevanta negativa stereotyper är underrepresenterande stimulerande innovation, också implicit innebär reducerad förmåga i diskreta faktaområden för olika grupper störande mänslighetens generella innovation med underliga bias som mer skrämmer än fascinerar när man försöker förstå dem.
Vi kan se det som att du antingen accepterar en negativ stereotyp i vilket fall ditt arbetsminne under en kort period sätts ner. Det kan vara en rest från den mindre människoflockens jakt där samarbete ofta behövde ske snabbt samtidigt som riskerna med att inrikta sig på felarbetsuppgift för den lilla flocken kunde ha stor risk, och områden för inriktning (jakt med spjut i grupp, fiska, bär, hugga stenyxor och bygga hyddor) inte mer avancerade eller varierade att äldre medlemmars och tidigare specialiserade ofta troligen kunde bedöma sådant bra.
Nedsättning av arbetsminne är tillräcklig för att bli märkbar i hur kvinnor presterar på provskrivningar i matematik och det tillräckligt diskret utlöst för att de inte ska detektera att så skett.
Alternativet är att reagera med ilska. Det hindrar den negativa stereotypen från att vinna därför du tar strid för den och erkänner inte att energisambanden den menar gäller för din prestationsförmåga är riktig. Du vinner långsiktigt. Kortsiktigt gäller dock med stor sannolikhet även om jag inte minns om jag fick fatt i någon forskningsentitet som hade eller skulle verifiera det att jag tror arbetsminne fortfarande sätts ner men nu kompensation från påslag av nor-adrenalin. Delvis skiftar hjärnan om något mellan delar den utnyttjar.
Själv hade jag redan som barn en irrationell makthunger en troligt kompensatoriskt simulerat uttryck av relativ makt. Som vuxen har jag givetvis aldrig haft målsättningen att styra världen även om jag måste inse att en orsak till att jag ibland kan verka övermoralisera kring korrekt i kontext av vissa frågor nog är relaterat till att jag vet att denna sida finns hos mig och att det givet andra omständigheter (ex. revolutionen i Kina) om saker gått riktigt fel kunde ha dragit in en som makthavare (om en troligast lokalt) representerande en diktatur.
Sådant är numera alltid irrationellt i varje situation där diktatur redan inte fanns och du är en befintlig stake holder. Irrationellt därför att jag insåg och övertygades av modellen som växte fram 2010 - 2011 att det idag är omöjligt att införa diktatur med stabilitet. D.v.s. det saknar betydelse att jag i ett svagt destruktivt ögonblick kan uppleva irrationell hunger efter något så orimligt som att styra hela världen. Det är inte längre möjligt.
Vi roar oss här att för ett ögonblick föga formellt röra vid orsaken till detta och hur vi kan se samma förklaringsmodell fungerande för kravallerna i London liksom den positiva rörelse vi sett i Nordafrika och nu aktivt särskilt i Syrien vandrande österut (det sista bedömning gjord i år enligt tidigare påpekade begränsningar nu gällande i brist på datorkapacitet och tid).
Det är just en fråga som kommer ner till de tidiga grundläggande sambanden kring attityder och intensitet. Hur många personer talar person i med? Hur många personer talar denne med? Twitter och Facebook förändrade detta. Intensiteten är mycket högre. Mekanismer för att motverka den rörelsen är sannolikt omöjliga för varje land som vill bibehålla teknik.
Att censurera, kräva registrering med o.s.v. förändrar inte denna mekanism därför du kan fortfarande tala med samma intensitet. Ej heller förändrar det något att du inte talar uttalat regim-fientligt. Det är intensiteten i sig rörande förändring och spridning av attitydsförändring som avgör där attityden ej drivs av en enstaka symbol.
Fenomenet är verkligen generellt också utanför diktaturer. Och vad attityd-bärarna reagerar särskilt mot och med är just negativa stereotyper inklusive när andra fuskar med mer effektiva energilagar än vad som gäller dom själva. Givet intensitet i nätverken och den förutsättningen ser jag inga andra politiska system än välfungerande demokratier som samhällen kan konvergera mot.
Givet den snabba tillväxten i ökad intensitet när Twitter, Facebook m.m. sprids till nya kulturer gäller också att intensiteten i derivatan av attityd-förändringen (andra derivaten tillsammans) växer kraftigt. Av samma anledning som censur i diktatur inte stoppar den generella mekanismen utan endast i bästa fall kortsiktiga uttryck av konkretiserad förändring i lokala punkter i nätet gäller att även andra länder än ex. Syrien påverkans. Intensitetsökningen och den snabba attityd-förändringen har en spridning som likt vågar går ut över nätet. Ibland når det interferens likt våg-interferens och kraftiga uttryck av förändringar som gör att något i den fysiska världen känns fel kan bli fallet.
Nu sedan en period och framöver ska vi därför inte överraskas eller reagera med irrationellt överdrivna säkerhetsåtgärder p.g.a. enstaka destruktiva "utbrott". Jag uttryckte det tror jag i början av 2010 att det kritiska är att förändringen - the wave - fångas upp i områden där de kan skapa konkreta värden. Syrien är ett exempel på det liksom tidigare Egypten. Riktning inverkande på lokala punkter som för in förändrings "seed" rörande positivt eller negativt är viktigt. Ligger en hög förändring i intensitetsmatrisen ex. i ett geo med hög närhet i geo till områden där mänsklig smärta kraftigt reduceras kan det öka möjligheten till att rörelsen lockas slutföra ett kraftigt positivt värde vilket jag tror att Libyen och Egypten kan vara exempel på givet vid tiden relevant hopp i Syd-Sudan d.v.s. tillräckligt lokal geo.
Vi kan dock se att förändringen av intensitetsmatrisen kan röra sig ut och oavsett om förändringen av attityder egentligen motsvarar ett faktiskt tillstånd som kan översättas till språk eller symboler fortfarande kan vara verkligt. Kravallerna i London menar jag var ett exempel på. Hade stöd för att fånga upp förändringen tidigare och lett den till något positivt hade det fungerat därför kaos skapades av förändring i ett värderingssystem där denna förändring fick influenser från värderingssystem som där saknade relevanta motsvarigheten.
Det mest svårbegripliga med vad jag säger är troligt just det att det inte är budskapet i sig som är ensamt rådande. För mig var det dock denne generella förändring som en våg jag började resan i där jag senare med nödvändigtvis för praktisk implementation var tvingad att börja från andra hållet för att ta upp symbolerna och deras relationer. Det är intensiteten hos en nod och intensiteten i vilka noden talar med, och förändringen i det. Värdering i en individs värderingssystem kan fortfarande vara verklig även om inga symboler denne förstår existerar associerat med vad som inledde förändringen.
Hur kan det ens vara möjligt? Svaret ligger delvis i negativa stereotyper (och alla interferenser mellan känsla och förändring i de symboler som uttrycks mot en nod varande manifestationen av föregående noders vilka talar till denna nod rörande förändring i attityd och intensitet. Från det förstår vi också att betydelsen av om mottagande nod i detalj egentligen läser alla tweets m.m. är av sekundär betydelse bara de symboler som för denna bär de kraftigare stereotyperna märks och den valence förändring och intensitets rörelse fångats upp i en allmän "medelvärdesbildning" över något fönster från all sådan information inklusive andra källor viktigast nyheter.
De negativa stereotyperna rules change. Stereotyper är commotion. Vi kan likartat för Twitter se att händelser relaterat till fuskande i det energieffektiva med tillhörande negativa stereotyper kan föras ut med just det konkreta i skymundan eller användande en referens som argument även när denna egentligen inte lästs av just någon.
I diskussion påverkar stereotyper när de används som verbala vapen och påverkan har efterverkningar. Precis som för allt våld någon utsätts för kan det medföra förändring i en lång rad dimensioner inklusive rädsla, ökad benägenhet att reagera med ilska o.s.v. Förändringen är här inte lika långvarig jämfört med om du hade torterats - ibland behöver mätbar effekt kanske inte vara aktiv längre än några minuter.
När intensiteten ligger högt runt infekterade frågor även om flertalet via ett medium (ex. Twitter) för intensitetsmatrisen har en samsyn kommer stereotyperna gå högt och vågorna av förändring går utåt där dessa alltid lättare än det faktiska budskapet påverkar.
Detta är nu en ordentligt förenklad bild av en förklaring som i min modell jag utgår både är ganska enkelt men också mycket mer komplicerat. Inte minst är det komplicerat hur vi gör mätningar. Den första idéen till hur man kan skatta det var en form av analog-dator jag tänkte mig att man kunde skapa med tunna metall-cylindrar i en grid under lång temperatur man "skjuter" språket in från relevanta vinklar motsvarande den relativa skillnaden (avseende relevant här). Det var ingenting jag egentligen seriöst tänkte mig att bygga men det tydliggör utmärkt just den vad jag gärna kallar det "analoga" perspektivet närmare vågrörelse-lärans interferens än mutual information. Praktiskt i implementation gick jag inte den vägen även om det är min förhoppning att den sista symbol activity tabellen som utvecklas också ska kunna ta ut mer "analoga" mått (i den mening jag använder det som begrepp). PCA torde vara ett tidigt experiment. Wavelets där mycket utmärkt arbete skett vid University College London och närmare praktiska algoritmer aktuella för mig nyligen HP i Event Detection in Twitter.
Dessa kraftiga förändringar kommer över tiden klinga av. De kommer att ha konvergerat tillsammans med verkligheten utanför det globala samhället ha konvergerat. Språk och verklighet kompromissar med varandra. Dels genom ökad vana av den högre intensiteten men också genom att förändring där upplevda situationer med diktatorer med flera som upplevs fuska och spela mer energieffektivt än tillåtet för andra reduceras.
Vilka begränsningar och felkällor vill jag nu ange för den föga kompletta möjligheten att i modell avbilda vad som skett och från det prediktera? En tung sådan är att jag sitter på ytterst begränsade datorresurser. Det är just nu ett direkt allvarligt problem. Dels i vad jag klarar att representera i RAM, den tid det tar att starta upp systemet vid debug och också något i hastighet. Kod och algoritmer är brutalt optimerade i vad jag valt att använda ofta verkligen letat efter vad som kräver mindre ram än annat och förändrat dimensioner m.m. för att det i sin tur inte ska kräva brutalt med logisk beräkning istället. Fortfarande är det problematiskt och i princip klarar jag en utvecklingsväg samtidigt där denna just nu är Flashlight.
Hade jag tre till datorer i prisklass ca 20 - 30 kkr skulle jag sätta symbol-tabellen för steady-collective state på den ena. Man skulle då också efter viss utveckling kunna ha entiteter och dimensioner i sociala media på en annan d.v.s. möjlighet att borra entiteter för att ta upp deras attityder för frågor givet någon eller några dimensioner respektive förändring och det samma för Twitter "location" i grafen ex. associerad särskild geo emedan den tredje kan hantera in the moment informationsimport från nyhetstidningar respektive Twitter.
Jag skulle i så fall gärna börja analysera Iran. Iran är möjligt men åtgärder för att föra intensitetsmatrisen rätt och identifiera goda stereotyper och vissa sambandsformer kan vara viktigt och kanske avgörande. Just nu har jag dock inte ens dator att orka en till tabell. Men man ska inte kanske inte överskatta betydelsen av något enskilt. Där nog kontroller lika troligt att det gör det samma vad jag eller någon analyserar fram och från de samma verktygen att kanske den logiska slutsatsen är att regimen faller oavsett vilket vid någon tidpunkt de närmaste åren. Men det känns som det här kan vara viktigt. Och jag kan inte lösa det givet resursbrist.
Tills det får jag peka på allt som kommer senare än cirka slutet av tredje kvartalet 2010 behöver hanteras med respekt. Ger man inte mer information än så här lär det knappast heller göra just något heller då jag egentligen betvivlar på att man inte fastnar i algoritmer och lösningar mer rätt idag snarare än att praktiskt se hur man effekt fångar upp förändringsvektorerna.
Ska jag ändå rekommendera något varför inte en tidig artikel av Thurstone:
The Measurement of social attitude
