$t _ { \uparrow }$ 和 $t _ { 2 }$ 在这里可以代表19世纪和20世纪50年代，这时的曲线表示了交通工具每小时所运输的公里里程;如果 $t _ { \parallel }$ 和 $t _ { _ 2 }$ 分别代表20世纪60年代和90年代的话，这里的曲线则表示计算机的运行速度的变化。
对这里的这个令人感兴趣的相互关系来说至关重要的是，由运输、通讯和生产构成其重心的技术的加速过程完全不是连续的，因而不会出现内在固有的增长趋势。我们今天从A地点到达B地点可能花费比过去更短的时间，这个事实并不能从逻辑上或从因果关系上说明我们能够更频繁地走这段路程，或者我们(应该可以)走更长的路程;同样的，我们能在更短的时间内(在一定的距离里)传递一定数量的符号，这种可能性并不意味着，实现传播更多数量的符号或传播得更频繁这样的任务或者哪怕是趋势，是符合逻辑或因果关系的。能够更快地产出某一特定数量的商品的能力本身也同样是不依赖于生产的增加的。但是，当运输、通讯或生产数量保持不变时，作为技术加速的逻辑后果的“生活节奏”就降低了，或者说没有提高,这是因为完成某一特定的工作定额所需要的时间减少了，从中产生的“空闲时间”意味着将被束缚的时间资源解放了(参照图3-3)。时间紧张的问题在这样的环境下得到进一步的缓和。
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加速：现代社会中时间结构的改变
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[9] 参照Eriksen,2001年,第78页及其后页,列举了大量这一类的增长曲线。