Коли люди збираються разом у натовпі, фізичні та емоційні зв’язки визначають їх рух, стан душі та бажання діяти. Розуміння натовпу може допомогти нам подолати паніку, викликану терористичним актом; Наука про натовп є життєво важливою для управління багатьма надзвичайними ситуаціями, особливо коли щільність стає небезпечно високою. Паніка чи хаос у натовпі можуть убити чи травмувати сотні людей, як це сталося на параді кохання у Німеччині 2010 року, коли тисячі учасників фестивалю електронної танцювальної музики накопичилися, коли вони намагалися пройти у вузький тунель; 21 людина померла від задухи.

Фундаментальна наука та громадська безпека вимагають, щоб ми розробили повну науку про натовп, використовуючи цілий ряд дисциплін. Сьогодні робота соціальних психологів показує, що натовпи впливають на особистість окремих членів; таким чином, натовпи можуть втілювати альтруїстичну та корисну поведінку, а також навпаки. І тепер ми можемо ще більше розширити науку про натовп, включивши кількісний аналіз з використанням класичної та статистичної фізики, обчислювальної науки та теорії складних систем - вивчення груп взаємодіючих сутностей.

Однією з відповідних концепцій теорії складності є «виникнення», яке виникає, коли взаємодії між сутностями виробляють групову поведінку, яку неможливо було передбачити за властивостями будь -якого окремого елемента. Наприклад, випадкове переміщення H₂Молекули О у рідкій воді раптово з’єднуються при нульових градусах Цельсія, утворюючи твердий лід; Шпаки під час польоту швидко перетворюються в упорядковану зграю.

Виникаючу поведінку можна передбачити, якщо відома взаємодія між сутностями, як показаний у 2014 році дослідниками з Університету Міннесоти, які визначили, як взаємодіють дві людини в русі, а з цього - як рухається натовп. Спочатку дослідники розглянули ідею з фізики, висловивши теорію про те, що, як і електрони, пішоходи уникають зіткнень, відштовхуючи один одного, коли вони наближаються. Але натомість відеобази показали, що коли люди бачать, що ось -ось зіткнуться, вони змінюють свій шлях. Виходячи з цього, дослідники вивели рівняння того, що дорівнює універсальній силі відштовхування між двома людьми, виходячи з часу до зіткнення, а не відстані.

Формула успішно відтворила риси реального світу натовпу, такі як формування напівкруглої конфігурації під час очікування пропливу через вузький прохід, або тимчасово розвиваються незалежні смуги, коли її учасники йдуть до різних виходів. Це дає змогу імітувати поведінку натовпу для розробки маршрутів евакуації, наприклад.

To бути корисним у надзвичайних ситуаціях, аналіз натовпу також повинен враховувати емоційний зараження. Поширення страху може змінити нову поведінку, як показали дослідники з Іранського технологічного університету імені К. Н. Тусі. У 2015 році вони створений комп’ютерна версія громадського простору, населеного сотнями імітованих дорослих та дітей, та охоронців, які направляли людей до виходів. Припускаючи, що учасники реагували на небезпечну подію, моделювання посилило їх до більшого рівня страху та панічного, випадкового руху, коли вони не змогли знайти вихід.

Під час моделювання дослідники виявили, що від 18 до 99 відсотків може втекти, залежно від комбінації учасників. Найбільша кількість втеч відбулася не з найменшою чи найбільшою кількістю людей або агентів безпеки, а з проміжними значеннями. Це показує, що емоційний стан натовпу може перенести його динаміку в складну нелінійну стадію.

Ми можемо визначити емоції людей у ​​реальному натовпі, спостерігаючи за їх фізичною поведінкою. У 2018 році команда під керівництвом Хуей Ю з Університету Портсмута у Великобританії використовуваний кінетична енергія, енергія руху у фізиці, яка слугуватиме вимірювачем, який може встановити, коли натовп переходить у «аномальний» емоційний стан. Учасники натовпу, які тікають від небезпечної події, такої як вибух, мають підвищену кінетичну енергію, яку можна виявити у відеозображеннях натовпу в режимі реального часу. Використовуючи методи комп’ютерного зору, дослідники обчислили швидкість пікселів, що складають зображення, з яких вони визначили найенергійнішу частину натовпу.

Дослідники застосували свій метод до набору даних відеокліпів, зібраних комп’ютерним вченим Ніколаосом Папаніколопулосом та його колегами з Університету Міннесоти. Ці кліпи показують натовпи реальних людей, які реагують на імітовані надзвичайні ситуації. Спочатку випробовувані ходили нормально, потім раптово розходилися і бігали в усі сторони. Енергетичний алгоритм швидко відчув ці переходи, і дослідники дійшли висновку, що метод може автоматично виявляти незвичайну, потенційно небезпечну поведінку на публічних зібраннях.

Інші зв'язки між емоціями та діями були виявлені комп'ютерним вченим Дінешем Маночою з Університету Меріленду та його колегами уCubeP'модель, яка об'єднує аналіз факторів з фізики, фізіології та психології. Ці три фактори сильно взаємопов'язані під час фізичної активності та емоційних реакцій, які відзначають натовп у кризі. CubeP використовує основну фізику сил і швидкостей для розрахунку фізичних зусиль людини в русі. CubeP також включає модель емоційного зараження розвиненою у 2015 році комп'ютерним інженером Funda Дурупінар у Білкентському університеті в Туреччині та її колег, що включає типові профілі особистості, які визначають реакцію людини на стрес. CubeP додає фізіологічний показник рівня паніки для кожної людини на основі фізичних зусиль. Це впливає на частоту серцевих скорочень, яка, як відомо, вказує на ступінь страху. Все це в поєднанні для прогнозування швидкості та напрямку руху для кожного учасника натовпу.

Дослідники випробували CubeP в комп’ютерному моделюванні натовпу, який реагує на небезпечну подію, з реалістичними результатами. Віртуальна людина біля загрози швидко панікує і біжить. Більш віддалена особа реагує на емоційний зараження страхом і втечею, хоча пізніше. Дослідники також застосували CubeP до набору даних Університету Міннесоти та до відео реальних надзвичайних ситуацій, наприклад, у системі метро в Шанхаї у 2014 році та біля будівлі британського парламенту у 2017 році. реальність і ближче, ніж підхід Дурупінара та інші моделі, які не поєднують фізичні, психологічні та фізіологічні фактори.

Це вдосконалення ілюструє силу багатопрофільної науки про натовп. У міру накопичення знань вони обов’язково стануть в нагоді в архітектурному дизайні та плануванні катастроф. Висновки, однак, можуть призвести до посилення нагляду за натовпом людей у ​​громадських місцях - явище, яке наразі посилюється проблеми від Американського союзу громадянських свобод про конфіденційність та потенційний зловживання.

Щось втрачається, а щось здобувається, скорочуючи поведінку натовпу до числа. Порівняння моделей з реальними даними дасть приємне уявлення про динаміку натовпу, але нам також потрібне глибоке розуміння психології. Еліас Канетті, автор Нобелівської премії, який написав класику Натовпи та влада (1960), передбачав день, коли це партнерство допоможе зламати код натовпу. Розглядаючи важливість певної критичної щільності в поведінці натовпу, він написав: "Одного разу можливо буде більш точно визначити цю щільність і навіть виміряти її". Тепер ми можемо виміряти та проаналізувати такі величини, але нам також потрібні розширені погляди на гуманітарні та соціальні науки, щоб сказати нам, що вони насправді означають.

про автора

Сідні Перковіц, професор почесної фізики в університеті Еморі в Атланті. Його останні книги Універсальна піна 2.0 (2015) Франкенштейн: Як монстр став іконою (2018) і Фізика: дуже короткий вступ (майбутнє, липень 2019 р.).

Ця стаття була спочатку опублікована в геологічний період і була перевидана в рамках Creative Commons.

Суміжні книги

at InnerSelf Market і Amazon