Когда люди собираются вместе в толпе, физические и эмоциональные связи определяют их движение, состояние ума и желание действовать. Понимание толпы может помочь нам справиться с паникой, вызванной террористическим нападением; наука о толпе имеет жизненно важное значение для управления многими чрезвычайными ситуациями, особенно когда плотность становится опасно высокой. Паника или хаос в толпе могут убить или ранить сотни, как это произошло на параде любви в Германии в 2010, когда тысячи участников фестиваля электронной танцевальной музыки собрались, когда они попытались войти в узкий туннель; Люди 21 умерли от удушья.

Фундаментальная наука и общественная безопасность требуют, чтобы мы разработали полную науку о толпах, используя ряд дисциплин. Сегодня работа социальных психологов показывает, что на толпы влияют личности отдельных членов; Таким образом, толпы могут воплощать альтруистическое и полезное поведение, а также наоборот. И теперь мы можем расширить науку толпы путем включения количественного анализа с использованием классической и статистической физики, вычислительной науки и теории сложных систем - изучения групп взаимодействующих объектов.

Одна из концепций теории сложности - это «возникновение», которая возникает, когда взаимодействия между сущностями производят групповое поведение, которое невозможно было предсказать из свойств какого-либо отдельного элемента. Например, случайное перемещение H₂O молекулы в жидкой воде внезапно соединяются при нулевом градусе Цельсия, чтобы сделать твердый лед; скворцы в полете быстро превращаются в упорядоченное стадо.

Возникающее поведение можно предсказать, если известно взаимодействие между сущностями, поскольку показанный в 2014 исследователями из Университета Миннесоты, которые определили, как взаимодействуют два человека в движении, и от того, как толпа движется. Исследователи сначала рассмотрели идею физики, теоретизируя, что, подобно электронам, пешеходы избегают столкновения, отталкивая друг друга по мере приближения. Но видео-базы данных показали, что, когда люди видят, что они собираются столкнуться, они меняют свои пути. Исходя из этого, исследователи вывели уравнение для того, что составляет универсальную силу отталкивания между двумя людьми, основанную на времени до столкновения, а не на расстоянии.

Формула успешно воспроизвела возникающие реальные черты толпы, такие как формирование полукруглой конфигурации, ожидая просачивания через узкий проход или постепенно развивая независимые полосы, когда ее участники идут к разным выходам. Это позволяет, например, моделировать поведение толпы для разработки маршрутов эвакуации.

To быть полезными в чрезвычайных ситуациях, анализ толпы также должен учитывать эмоциональную зараженность. Распространение страха может изменить возникающее поведение, как показали исследователи из Технологического университета им. К.Н. Тооси в Иране. В 2015 они создали компьютерную версию общедоступного пространства, заполненного сотнями симулированных взрослых и детей, а также охранников, которые направляли людей на выходы. Предполагая, что участники реагировали на опасное событие, имитация увеличила их до большего уровня страха и паники, случайного движения, когда они не смогли найти выход.

Запустив симуляцию, исследователи обнаружили, что между 18 и 99 процентами можно избежать, в зависимости от комбинации участников. Наибольшее количество побегов не произошло с наименьшим или большим числом людей или агентов безопасности, но с промежуточными значениями. Это показывает, что эмоциональное состояние толпы может переносить свою динамику в сложный нелинейный этап.

Мы можем определить эмоции людей в реальной толпе, наблюдая их физическое поведение. В 2018, команда под руководством Хуэй Юй из Портсмутского университета в Великобритании используемый кинетической энергии, энергии движения в физике, чтобы служить калибровочным датчиком, который мог бы установить, когда толпа входит в «ненормальное» эмоциональное состояние. Участники толпы, работающие от опасного события, такого как взрыв, увеличили кинетическую энергию, которая может быть обнаружена в видеороликах в режиме реального времени. Используя методы компьютерного зрения, исследователи вычислили скорость пикселей, составляющих изображения, из которых они идентифицировали самую энергичную часть толпы.

Исследователи применили свой метод к Набор данных видеороликов, собранных компьютерным ученым Николаосом Папаниколопулосом и его коллегами из Университета Миннесоты. Эти клипы показывают толпы реальных людей, реагирующих на симулированные чрезвычайные ситуации. Первоначально предметы проходят нормально, затем внезапно рассеиваются и бегут во всех направлениях. Этот алгоритм быстро обнаружил эти переходы, и исследователи пришли к выводу, что метод может автоматически обнаруживать необычное, потенциально опасное поведение в общественных собраниях.

Другие связи между эмоциями и действиями были сделаны компьютерным ученым Динешем Маноча в Университете штата Мэриленд и его коллегами в их "CubeP', которая объединяет анализ факторов из физики, физиологии и психологии. Эти три фактора тесно взаимосвязаны во время физической активности и эмоциональных реакций, которые отмечают толпу в кризисе. CubeP использует основную физику сил и скоростей для вычисления телесного усилия человека в движении. CubeP также включает в себя модель эмоциональной заразы развитый в 2015 компьютерным инженером Funda Durupinar в Университете Билкента в Турции и ее коллегах, который включает типичные профили личности, которые определяют реакцию человека на стресс. CubeP добавляет физиологическую меру уровня паники для каждого человека, основанного на телесных усилиях. Это влияет на частоту сердечных сокращений, которая, как известно, указывает на степень страха. Все это объединяется, чтобы предсказать скорость и направление движения для каждого члена толпы.

Исследователи протестировали CubeP в компьютерном моделировании толпы, реагирующей на опасное событие, с реалистичными результатами. Виртуальный человек рядом с угрозой быстро паникует и бежит. Более отдаленный человек реагирует на эмоциональную зараженность страхом и побегом, хотя позже. Исследователи также применили CubeP к набору данных Университета Миннесоты и к видеороликам реальных чрезвычайных ситуаций, например, о системе метро Шанхая в 2014 и за пределами здания британского парламента в 2017. Во всех этих случаях CubeP симуляции поведения толпы были достаточно близки к реальности и были ближе, чем подход Durupinar и другие модели, которые не сливают физические, психологические и физиологические факторы.

Это улучшение иллюстрирует мощь многодисциплинарной науки о толпе. По мере накопления информации они обязательно будут полезны при архитектурном проектировании и планировании стихийных бедствий. Однако выводы могут привести к большему надзору за толпами в общественных местах, что в настоящее время проблемы от Американского Союза Гражданских Свобод о неприкосновенности частной жизни и возможности злоупотребления.

Что-то потеряно и что-то получилось, уменьшив поведение толпы до чисел. Сравнение моделей с реальными данными обеспечит приветственную информацию о динамике толпы, но нам также необходимо широкое понимание из психологии. Элиас Канетти, лауреат Нобелевской премии, написавший классику Толпы и сила (1960), предвидеть день, когда это партнерство поможет сломать код толпы. Рассматривая важность определенной критической плотности поведения толпы, он писал: «В один прекрасный день можно будет определить эту плотность более точно и даже измерить ее». Теперь мы можем измерять и анализировать такие величины, но нам также нужны расширенные взгляды на гуманитарные и социальные науки, чтобы рассказать нам, что они на самом деле означают.

Об авторе

Сидни Перковиц является профессором почитания физики в Университете Эмори в Атланте. Его последние книги Универсальная пена 2.0 (2015) Франкенштейн: как монстр стал значком (2018) и Физика: очень короткое введение (ожидается, июль 2019).

Эта статья была первоначально опубликована в геологический период и был переиздан в Creative Commons.

Книги по этой теме

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon