Wir präsentieren die seit 2300 Jahren gepriesenen Lebensstrategien des Epikur, des Phyrron und Zenon – also das Epikuriat, den Skeptizismus und den Stoizismus oder Lebenslust, Lebenslast und Lebenspflicht
Den Vorschlag Epikurs zum Leben in der Lebenslust hören wir Dr. Ute Cohen:
Zwischen Dolorismus und Anästhesie – Epikur als Lustschauer
No brain, all pain ist das Menetekel unserer Zeit. So klingt Joris-Karl Huysmans Schmerzensästhetik noch heute nach: „Naja, dieser Wille, in Lourdes geheilt zu werden, das ist eigentlich Feigheit!“ Während die einen Dolorismus preisen und den Schmerz zur Tugend verklären, huldigen die anderen der Schmerzvermeidung. Leid muss ausgemerzt werden, da es als stärkster Gegner des Genusses gilt.
Epikur beschreitet einen dritten Weg, indem er Durchleiden als ein emphatisches Potenzieren der Lusterfahrung erkennt.
Schmerz wird nicht verherrlicht, sondern durchlebt, gespürt und verwandelt. Erst Schmerz ermöglicht eine Lust, die sich steigert und erfüllt. Lust ist kein flüchtiger Rausch, sondern ein schmerzkalibrierter Zustand.
Dieser Vortrag richtet sich
Gegen die stoische Pflichtmoral der Vergangenheit.
Gegen die sterile Schmerzvermeidung unserer Gegenwart
und plädiert
Für ein optimistisches Lebenslust-Konzept, das den Schmerz als Enabler und Partner begreift.
Last but not least hinein in die Praxis:
Wie können wir heute Lust durch Schmerz, nicht trotz Schmerz erleben – in einer Welt, die nur Extreme vergöttert?
Mit der Sängerin St. Vincent gesprochen: Pay your way in pain.
Aktionismus der Lust, des Frusts, des Dumusst – Durchleiden, Durchdenken, Durchhalten
Quelle: www.youtube-nocookie.com
Jeder Streifen repräsentiert einen Textabschnitt in der Arbeitsbiografie. Je heller ein Streifen, desto verwandter ist der Text mit dem aktuellen Text. Der aktuelle Werk hat die Farbe Rot, der aktuelle Abschnitt ist orange markiert.
Grundlage der Textanalyse ist das Sprachmodell MiniLM-L12 / BGE-M3. Mit dessen Hilfe wird der aktuelle Textabschnitt mit allen anderen Textabschnitten verglichen (insgesamt knapp 3 Millionen Kombinationen) und ein Ähnlichkeitskennwert berechnet.
Die Ähnlichkeit basiert nicht auf Wortgleichheit, sondern auf semantischen Eigenschaften. Beispiele:
Als ähnlich erkannt werden Synonyme, Umschreibungen und Paraphrasen sowie gleiche Bedeutungen – auch in unterschiedlichen Sprachen – erkannt. Beispiel: Kunst und Politik ⟷ art and politics.
Aktuell werden die Textverwandtschaften auf Basis des gesamten Textkorpus statisch vorberechnet und bei Änderungen einzelner Inhalte aktualisiert. In die Berechnung werden nur Textabschnitte einbezogen, die mehr als 100 Wörter Inhalt haben. Leere oder kurze Abschnitte sind daher in dieser Textgenetik nicht enthalten.
Die Verwandtschafts-Abstufungen wurden in 6 Gruppen zusammengefasst: 0 = keine Verwandtschaft, 20, 40, 60, 80, 100 = sehr nah am aktuellen Text.
Die Fundstellen in dieser Verwandtschafts-Textgenetik liefern also möglicherweise völlig andere, eventuell unerwartete Lese-Anregungen, während die zugeordneten Verweise (unter siehe auch) redaktionell ausgewählt wurden.