Politomorphism: Symbolic Resonance Mapping (SRM) and the Entropic Equilibrium Function (EEF)
Abstract
[RO] Această lucrare prezintă Politomorphism, un cadru teoretic și computațional integrat, conceput pentru modelarea sistemelor politice complexe prin intermediul a cinci componente formale corelate. Arhitectura „Politomorphism Engine” include: Metapolitical Calibration (MC) pentru repoziționarea strategică în noosfera digitală; Cognitive Morphogenesis (CMG) pentru evoluția conștiinței politice de la stadiul tribal la metaconștiință; Symbolic Resonance Mapping (SRM) pentru măsurarea impactului simbolurilor asupra grupurilor sociale; Entropic Equilibrium Function (EEF) pentru cuantificarea dezordinii sistemice prin termodinamică politică; Legitimacy Dynamics Engine (LDE) pentru simularea ciclurilor de autoritate și risc de colaps. Cercetarea demonstrează modul în care rezonanța simbolică influențează entropia sistemică și stabilitatea legitimității, oferind un instrument de analiză predictivă pentru dinamica puterii în secolul XXI. [EN] This paper presents Politomorphism, an integrated theoretical and computational framework designed to model complex political systems through five interrelated formal components. The "Politomorphism Engine" architecture includes: Metapolitical Calibration (MC) for strategic repositioning within the digital noosphere; Cognitive Morphogenesis (CMG) for the evolution of political consciousness from tribal stages to metaconsciousness; Symbolic Resonance Mapping (SRM) for measuring the impact of symbols across social groups; Entropic Equilibrium Function (EEF) for quantifying systemic disorder via political thermodynamics;Legitimacy Dynamics Engine (LDE) for simulating cycles of authority and collapse risk. The research demonstrates how symbolic resonance influences systemic entropy and legitimacy stability, providing a predictive analytical tool for 21st-century power dynamics.
Fields of Study & Subjects
Chaos
Complexity
and Education
Opinion Dynamics and Social Influence
Complex Systems and Decision Making
Publication details
- Publication date
- 1 January 2026
- Document type
- Preprint