物理学はPanicked群衆の動きを説明することができますか?

物理学はPanicked群衆の動きを説明することができますか?

人々が群衆に集まったとき、身体的および感情的なつながりは、彼らの動き、心の状態、行動する意志を定義します。 群衆を理解することは、テロ攻撃によって引き起こされるパニックを管理するのに役立ちます。 多くの緊急事態を管理するには、特に密度が危険なほど高くなるときに、群衆の科学が不可欠です。 パノラマや混乱は数百人を殺したり怪我をさせたりすることがあります.2010のドイツのラブ・パレードで起こったように、エレクトロニック・ダンス・ミュージック・フェスティバルへの何千人もの参加者が狭いトンネルに入るのを積み重ねたときに起こりました。 21の人々は窒息死した。

基本的な科学と公共の安全は、さまざまな学問分野を使用して群衆の完全な科学を開発することを求めています。 今日、社会心理学者の研究によると、群衆は個人の個性に影響を受けていることがわかります。 したがって、群衆は、利他的で有益な行動だけでなく、その逆を具体化することができます。 そして今、我々は、古典統計物理学、計算科学、複雑系の理論 - 相互作用する実体のグループの研究を用いた定量分析を組み込むことによって、群衆科学をさらに発展させることができます。

複雑さ理論から関連する概念の1つは、エンティティ間の相互作用が個々の要素の特性から予測できなかったグループ行動を生成するときに発生する「出現」である。 例えば、Hをランダムに動かす2液体の水中のO分子は急激にゼロ度で結びつき固い氷を作る。 飛ぶ飛行機はすぐに秩序ある群になります。

緊急行動は、エンティティ間の相互作用が既知である場合、予測することができる。 示す ミネソタ大学の研究者2014氏は、動きのある2人がどのようにやりとりをしているのか、そこから観客がどのように動くのかを決めました。 研究者たちは、電子のように、歩行者が近づくにつれて互いを撃退することによって衝突を避けるという理論を物理学から考え始めた。 しかし、ビデオデータベースでは、人が衝突しようとしていることがわかると、彼らのパスが変わることが示されました。 このことから、研究者らは、距離ではなく、衝突までの時間に基づいて、2人の間の反発の普遍的な力に相当するものの式を導いた。

数式は、狭い通路を流れるのを待っている間に半円形の構成を形成する、またはメンバーが異なる出口に向かって歩くときに独立したレーンを即座に開発するなど、群衆の緊急の現実的な特徴を首尾よく再現した。 これにより、集団行動をシミュレートして避難経路を設計することが可能になります。

T・緊急事態において有用であること、群衆分析は感情的伝染をも説明しなければならない。 イランのKN Toosi工科大学の研究者が示すように、恐怖が広がると緊急の行動が変わる可能性があります。 2015では、 作成した 何百人ものシミュレートされた大人と子供が住んでいるパブリックスペースのコンピュータ版、そして人々を出口に導いた警備員が含まれています。 参加者が危険な出来事に対応していたと仮定すると、シミュレーションでは、出口を見つけられなかった場合に、より高いレベルの恐怖とパニック、ランダムな動きにエスカレートしました。

研究者はシミュレーションを実行することで、参加者の組み合わせによって18と99の比率が逃げることができることを発見しました。 最小数または最大数の人またはセキュリティエージェントではなく、中間値で最も多くのエスケープが発生しました。 これは、群衆の感情状態がその力学を複雑な非線形段階に運ぶことができることを示しています。

私たちは、物理的な行動を観察することによって、実際の群衆の個人の感情を判断することができます。 2018では、英国のポーツマス大学Hui Yuのチーム 中古 観客が「異常な」感情状態になったときに確立できるゲージとして機能する運動エネルギー、物理的な運動のエネルギー。 爆発のような危険な出来事から走っている群衆のメンバーは運動エネルギーを増加させ、これはリアルタイムの群衆ビデオ画像で検出することができます。 研究者は、コンピュータビジョン技術を使用して、画像を構成するピクセルの速度を計算し、そこから群衆の中で最もエネルギッシュな部分を特定しました。

研究者は、彼らの方法を データセット ミネソタ大学のコンピューター科学者ニコラオス・パパニコロポロス(Nikolaos Papanikolopoulos)と同僚たちがまとめたビデオクリップのうち、 これらのクリップは、実際の人々の集まりが擬似緊急事態に対応していることを示しています。 最初は、被験者は正常に歩いてから、突然すべての方向に分散して走ります。 エネルギーアルゴリズムはこれらの遷移を迅速に感知し、この方法は公共の集まりにおける異常な、潜在的に危険な行動を自動的に検出することができると結論づけている。

感情と行動の間の他のリンクは、メリーランド大学のコンピューター科学者Dinesh Manochaと彼の同僚たちが、CubeP物理学、生理学、心理学の要素の分析を統合するモデルです。 これらの3つの要因は、身体​​活動中に強く相互に関係しており、危機に瀕している人を示す感情的な反応です。 CubePは、動作中の人の身体的努力を計算するために力と速度の基本的な物理を使用します。 CubePには、感情的伝染のモデルも組み込まれています 発展した 2015でコンピュータエンジニアのFunda ドゥルピナール ストレスに対する人の反応を決定づける典型的なパーソナリティプロファイルを含む、トルコのBilkent大学とその同僚たち。 CubePは、身体的努力に基づいて、各人のパニックレベルの生理的尺度を追加します。 これは恐怖の程度を示すことが知られている心拍数に影響します。 これらすべてを組み合わせて、各群衆の運動の速度と方向を予測します。

研究者は、危険なイベントに反応する群衆のコンピュータシミュレーションでCubePをテストし、現実的な結果を得ました。 脅威に近い仮想の人物がすばやくパニックに走ります。 より遠く離れた個人は、感情的な伝染に恐怖や逃げの行動で反応しますが、それは後であります。 また、CubePをミネソタ大学のデータセットに、2014の上海地下鉄システムや2017の英国議会ビルの外など、実際の緊急事態のビデオにも適用しました。 これらすべてにおいて、群衆行動のCubePシミュレーションは、現実にはかなり近く、物理的、心理的および生理学的要因を併合しないDurupinarアプローチおよび他のモデルよりも近かった。

この改善は、群衆の多分野の科学の力を示しています。 洞察が蓄積されるにつれて、建築設計や災害計画に役立つことは確かです。 しかし、調査結果は公共空間での群衆の監視につながる可能性があります。 懸念 プライバシーと虐待の可能性についてアメリカ市民自由連合から

群衆の行動を数字に減らすことによって、何かが失われ、何かが得られます。 モデルを実際のデータと比較することで、群衆のダイナミクスを歓迎する洞察が得られますが、心理学からの完全な理解も必要です。 クラシックを書いたノーベル賞受賞者のエライアス・カナテッティ 群衆と力 (1960)は、このパートナーシップが群衆コードを破るのに役立つ日を予見しました。 彼は、群衆の行動における一定の臨界密度の重要性を考える際に、「ある日、この密度をより正確に、さらにはそれを測定することは可能かもしれない」と書いている。 今、私たちはそのような量を測定し分析することができますが、人文科学と社会科学の広範な見方も必要です。イオンカウンター - 削除しない

著者について

シドニー・ペルコウィッツはアトランタのエモリー大学で物理学の名誉教授を務めています。 彼の最新の本は ユニバーサルフォーム2.0 (2015) フランケンシュタイン:どのようにモンスターがアイコンになったか (2018)と 物理学:非常に短い紹介 (今後の7月2019)。

この記事は、もともとに公開されました イオン クリエイティブ・コモンズのもとで再公開されています。

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