13、掌中屏幕:数字时代的注意力与伦理思考

掌中屏幕:数字时代的注意力与伦理思考

1. 屏幕的蜂拥而至

如今,屏幕无处不在。它们既固定于我们周围的环境中,如餐厅、商场、电梯等场所;又以移动设备的形式,如手机、PDA 等,被我们随身携带,甚至嵌入到眼镜里。这些屏幕的蜂拥出现,主要从连接和分散注意力两方面影响着我们的生活。

一方面,屏幕是我们与他人保持联系的工具。例如,通过手机交换图片,能让我们与朋友和重要的人保持同步,确认社交时刻。另一方面,屏幕也在不断分散我们的注意力。我们从文本跳到网页,再到游戏,注意力被切割成越来越小的片段。认知科学家担心,我们用各种事情填满每一秒,会削弱我们形成记忆和学习的能力。

2. 可点击世界的到来

我们可以将移动屏幕视为一种“集合体”,并将其置于一个更广泛的转变中,即“可点击世界”。可点击世界是一种社会想象,它认为人们在网络社交空间中的导航方式正逐渐成为人们在现实生活中的导航方式。在这个世界里,一切似乎都变得可塑、可获取、可交互且信息丰富,就像在电脑屏幕上浏览网页一样,只需点击就能获取更多信息。

这一转变是从福柯所描绘的规训集合体向德勒兹后期著作中所提出的控制集合体的过渡。在规训社会中,权力从对身体的有形控制转变为通过知识进行的无形控制。而在控制社会中,制度进一步瓦解,控制变得持续且无处不在。与规训制度依赖“视觉可见性”不同,“后视觉制度”依赖“触觉视觉性”。控制变得具体、物质且可移动,我们通过设备和环境感受到它的存在。

3. 注意力集合体

在可点击世界中,我们应关注注意力本身。注意力集合体并非关注分心对日常生活的影响,也不是关注注意力经济的出现,而是关注注意力在大脑、身体和环境中的分布。在这个新集合体中,注

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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