3

3. Переход к спектральному разложению

Резонансный сигнал можно разложить по частотам с помощью преобразования Фурье. Появляется удобный язык для обсуждения характера разных картин возбуждения среды. Можно и вычесть шум – фоновые частоты, полученные без ударного импульса.

Говорят, физические модели не подходят для описания человеческих сред. Но всё же, кто может запретить попробовать?

Человекосообразные, естественные ритмы – выделены достаточно произвольно, но и достаточно устойчиво. А шоки, ударные воздействия, щедро даёт нам исторический процесс.

Та картина характерных событий, которую можно наблюдать после шока, показывает масштаб и глубину реакции – и качество собственного состояния человеческой среды, его собственные частоты, – и стоящие за ним собственные, соответствующие моменту процессы и сущности.

Каждый ритм конституирует сущность, определяет ещё один аспект человеческой телесности, воплощённости, присутствия, напряжённости.

4. Гипотеза: естественный собственный спектр временения

Возможен спектральный анализ человеческих сред.

- Важна не частотность упоминаний в СМИ после шоков и катастроф, а спектральный ответ среды – на всех масштабах

- Спектр человеческой реакции тяготит к естественным человекосообразным ритмам, раскладывается на них

- Качество времени можно разлелить на "сигнал" (собственное возбуждение среды) и "фон" (постоянные процессы, индуцированные технически и биологически; собственные ритмы техносферы и медиа; случайный шум) – по спектру

В качестве образцовых шоков можно выбрать, например, объявление о ковиде (и первые локдауны) – и встречу в Анкоридже. А можно более личные истории локального присутствия в среде, например, своей организации, компании, города, отрасли.

Так, если результат, изменение происходит через 3-4 месяца, значит, собственное состояние – разрыв практики и надсадный героизм. А если ответы приходят через 9 или 25 месяцев, то экстренных реактивных процессов – нет, но пришлось дополнять картину мира, структуру среды, чтобы приладиться к ней.

Но это уже тема последующего исследования 🐯