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时间维度:可以查看那天的天气数据、太阳角度、季节光周期。
文化维度:链接到德国医疗文化研究、病房建筑设计、疾病叙事文献。
感知维度:除了视觉描述,还有安娜后来补充的触觉(晨光的微凉)、听觉(晨鸟的叫声)、甚至嗅觉(消毒水和晨露的混合气味)。
情感维度:标记了“疼痛”“希望”“孤独”“连接”等情感标签,这些标签来自AI对文本的情感分析,也来自其他用户的共鸣标记。
物理维度:如果照片有EXIF数据,可以提取色温、曝光等信息;如果用户有光谱仪数据,可以显示精确的光谱分析。
“更关键的是连接方式,”汉斯滑动手指,两个节点被连线,“现行平台是基于地理邻近性或时间相似性的连接。但新平台可以基于任何维度连接——所有标记‘疼痛中的光’的节点可以形成网络;所有记录‘晨光’的节点可以形成网络;所有使用‘蜂蜜’这个比喻的节点可以形成网络……连接的可能性是指数级增长的。”
卿竹阮被这个构想震撼了:“这需要巨大的数据架构和算法支持。”
“柏林工业大学的一个计算机科学团队愿意合作,”汉斯说,“他们研究复杂网络和语义网多年,正好需要真实的人类感知数据。对他们是算法挑战,对我们则是平台的量子飞跃。”
“但用户界面呢?”卿竹阮担忧,“普通人如何与这样复杂的多维系统交互?”
汉斯笑了:“这是最有趣的部分。我们正在开发一种‘折叠式界面’。默认视图很简单——就是现在的地图加时间线。但用户可以‘展开’维度:想看情感网络,就展开情感维度;想看文化比较,就展开文化维度;想看物理参数,就展开科学维度。系统会学习用户习惯,逐渐个性化。”
他演示了一个原型:屏幕上的地球仪,光点闪烁。点击一个光点,不是弹出信息框,而是整个界面“折叠”变形——地球仪展开成平面,光点拉伸出时间线,时间线又分支出情感光谱和文化层……像一本立体的书被打开。
“用户也可以自己‘折叠’数据,”汉斯继续,“比如,可以把‘所有亚洲城市的黄昏光’折叠成一个节点,把‘所有病痛叙事中的光’折叠成另一个节点,然后观察这两个节点的关系。系统会可视化这种关系——也许会发现,病痛叙事中的光更关注色彩的‘纯度’,而城市黄昏光更关注光的‘渐变’。”
卿竹阮开始理解这个系统的潜力:“这不仅是数据可视化工具,是认知工具。它帮助我们看到感知的模式,看到个体经验与集体模式的关联,看到文化差异与人类共性的交织。”
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