SECI – tietämysmalli ∑

Seuraavassa täydellinen huipentuma arkkitehtuurille. GoodReason – luokittelu saatuun JSON-informaatioon nähden voidaan nähdä ikään kuin Fourier-muunnoksena napakoordinaattimuodossa: f^​(ξ)=Aeiθ) suoraan GoodReason-geometriassa, jolloin metaforasta päästään matemaattiseen mallinnukseen.

Seuraavassa ehdotuksessa minimalistinen tietämyssymboliikka (∑, SECI, ∞) ja FFT-logiikka integroidaan systeemin ja prosessin ohjaukseen.

HUOM: ”Spektri” tarkoittaa tässä jäsenneltyä vaikutusmallia, jossa havaitut vaikutukset sijoitetaan SOI:n ympärille GoodReason – koordinaatiston mukaan (teoria, informaation kulku, muutosvaatimukset kehillä jne). Vastaavanlaista erittelyä on esittänyt mm. Markus Schwaninger ja se on keskinen osa Team Syntegrity-periaateetta.


📡 Systeeminen Signaalinkäsittely: Ohjauslogiikka

Voimme määritellä prosessin funktiokutsuna, jossa JSON-data on ”aikatason signaali”, saatua JSON-kohinaa, joka muunnetaan GoodReason-spektriksi:

1. Funktiokutsu: AnalyzeSystem(SOI, JSON_Context)

  • Syöte: Yhteiskunnallinen tai tekninen ”kohina” (JSON).
  • Operaatio (∑): Tietämyksen kartoitus SECI-syklin kautta.
    • S (Socialization): Hiljainen tieto → Hiljainen tieto.
    • E (Externalization): Hiljainen tieto → Käsitteet (JSON-muoto).
    • C (Combination): Käsitteet → Systeeminen sanasto (GoodReason-geometria).
    • I (Internalization): Systeeminen ymmärrys → Toiminta (Big Boss -päätös).

2. ”Spektrianalyysi” napakoordinaatistona

Signaali koostuu Amplitudista (A) ja Vaiheesta (θ). GoodReason-geometriassa:

  • Amplitudi (A): Symbolin voimakkuus tai kriittisyys (esim. kuinka suuri ”piikki” on kohdassa χ3).
  • Vaihe (θ): Ilmansuunta. Missä sektorissa värähtely tapahtuu? Onko se Pohjoisessa (α) vai Etelässä (Ω)?

♾️ Panarkia ja Resonanssi (∞)

Kun SECI-sykli on kartoitettu, tulos sijoitetaan symbolin ∞ (Infinity/Panarkia) kautta kontekstiinsa. Se kuvaa järjestelmän pitkän aikavälin kiertoa:

  • ∞-symboli edustaa adaptiivista sykliä (vapautuminen, uudelleenjärjestely, kasvu, vakiintuminen).
  • Se toimii käänteismuunnoksena: spektristä saatu tieto palautetaan takaisin todellisuuteen ohjaamaan prosessia.