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In den letzten Jahren ist die Weltöffentlichkeit Zeuge vieler sozialer Proteste und auch einiger neuen Protestformen geworden: Sei es die revoltierende Jugend im sogenannten Arabischen Frühling, die Indignados in Spanien, die 99% der Occupy-Bewegung oder lokale Proteste gegen Staudammprojekte im Amazonas und Stadtentwicklungspolitik in Berlin und Hamburg - überall versammeln und organisieren sich in zunehmendem Maße Menschen, um gemeinsam zu protestieren und Widerstand zu leisten. Der gemeinsame Nenner all dieser spezifisch doch recht unterschiedlichen Bewegungen ist, dass sie durch die neuen Kommunikationstechnologien ganz neue Formen des kollektiven Protests hervorgebracht haben.
In den Weblogs der Zeit hat sich in den letzten zwei Wochen eine interessante, weil emotionale und problematische Debatte über Verständnis und Unverständnis terroristischer Gewalt entwickelt. Die Debatte ist emotional, da der Ausgangspost von Jörg Lau, persönlich betroffen, ja gar aufgewühlt daher kommt und bisher 1314 Kommentare provoziert hat. Die von Lau und Yassin Musharbash in seiner Replik vertretenen Thesen sind problematisch, da sie unzulässig verkürzen. Die Debatte ist interessant, da sie uns einen Blick auf den Umgang mit terroristischer Gewalt vor allem in Journalismus und Wissenschaft, aber auch in der Gesellschaft erlaubt...
With every glimpse of our eyes, we sample only a small and incomplete fragment of the visual world, which needs to be contextualized and integrated into a coherent scene representation. Here we show that the visual system achieves this contextualization by exploiting spatial schemata, that is our knowledge about the composition of natural scenes. We measured fMRI and EEG responses to incomplete scene fragments and used representational similarity analysis to reconstruct their cortical representations in space and time. We observed a sorting of representations according to the fragments' place within the scene schema, which occurred during perceptual analysis in the occipital place area and within the first 200 ms of vision. This schema-based coding operates flexibly across visual features (as measured by a deep neural network model) and different types of environments (indoor and outdoor scenes). This flexibility highlights the mechanism's ability to efficiently organize incoming information under dynamic real-world conditions.