Главная » НОВОСТИ » Шум и ярость: Перед давкой

Шум и ярость: Перед давкой

С помощью изощренных математических моделей ученые пытаются научиться предсказывать поведение толпы и ситуацию, в которой движение массы людей становится опасным и заканчивается смертельной давкой. Но до сих пор это лежало за пределами наших возможностей.

Вопросы прогнозирования поведения толпы и контроля над ним крайне важны. Массовое скопление людей может обернуться кошмаром и на спортивном матче, и на всенародном гулянии, и на политической демонстрации. Даже не вспоминая футбольных фанатов – вполне мирное шествие на фестивале техномузыки Loveparade в Германии в прошлом месяце вышло из-под контроля, приведя к давке и гибели 19-ти человек. Среди наиболее масштабных трагедий подобного рода – гибель 350-ти паломников в Мекке в 2005 г.

Неудивительно, что для безопасности просто бесценной стала бы возможность вовремя отследить момент, в который движение толпы становится бесконтрольным и хаотическим, предсказать его условия – и вовремя купировать проблему. Этому вопросу посвятили свое недавнее исследование британские математики во главе с Питером Хардингом (Peter Harding).

Для этого ученые рассматривали толпу, как совокупность индивидуальных, но взаимозависимых объектов (людей), для каждого из которых в каждый конкретный момент следует знать точное положение и скорость движения. Чтобы отслеживать и обсчитывать подобную информацию в режиме реального времени, не хватит никаких вычислительных мощностей. Разработанные для этой цели алгоритмы сложны и ограничены для практического использования. Поэтому Хардинг и его коллеги стали подыскивать другие характеристики толпы, которые было бы легче обсчитывать. И по их словам, подходящий вариант существует.

Они отталкивались от того, что при обычных обстоятельствах поведение людей в толпе высоко упорядоченно – как знает каждый из нас, кто хотя бы раз пересаживался в метро со станции на станцию в час пик. За исключением некоторых чересчур спешащих личностей, все следуют друг за другом, почти одинаковыми траекториями и с одинаковой скоростью. Давке же обязательно предшествует своего рода «фазовый переход», после которого толпа ведет себя уже хаотически.

Итак, ученым понадобилась простая в использовании характеристика для измерения в реальном времени степени упорядоченности толпы – чтобы научиться хотя бы фиксировать момент приближения ее к «фазовому переходу» и опасной давке. Они показали, что такой характеристикой может служить текущее положение индивидуумов – и направления, в котором они смотрят. Мы смотрим туда, куда идем, и поворот головы в львином большинстве случаев служит отличным индикатором направления движения. В упорядоченной толпе головы развернуты упорядоченно, в хаотической – нет. Эта корреляция в математике называется взаимной информацией, и вести расчет ее в реальном времени уже вполне реалистично.

Чтобы проверить свою идею на практике, группа Хардинга провела моделирование давки, возникшей в 2003 г. при пожаре в американском ночном клубе Station, в ходе чего погибло 96 человек. Эта трагедия была расследована с большой тщательностью, она не раз становилась объектом научных изысканий, о ней доступна детальная информация, включая записи с камер наблюдения, – и ученые решили просчитать момент «фазового перехода», который должен был привести от паники к давке.

И действительно, Хардингу с коллегами удалось показать, что расчет из предложенного ими параметра – положения индивидуумов и ориентации их голов – имеет высокую корреляцию с реально происходившими событиями. Возможно, в будущем это позволит, обрабатывая данные с камер наблюдения, по крайней мере, замечать приближение «фазового перехода» к давке и вовремя принимать соответствующие меры. Например, хотя бы включать ритмичную музыку – психологи показали, что во многих случаях это вполне эффективный метод снова ввести толпу в состояние порядка.

http://www.popmech.ru/

С помощью изощренных математических моделей ученые пытаются научиться предсказывать поведение толпы и ситуацию, в которой движение массы людей становится опасным и заканчивается смертельной давкой. Но до сих пор это лежало за пределами наших возможностей.

Вопросы прогнозирования поведения толпы и контроля над ним крайне важны. Массовое скопление людей может обернуться кошмаром и на спортивном матче, и на всенародном гулянии, и на политической демонстрации. Даже не вспоминая футбольных фанатов – вполне мирное шествие на фестивале техномузыки Loveparade в Германии в прошлом месяце вышло из-под контроля, приведя к давке и гибели 19-ти человек. Среди наиболее масштабных трагедий подобного рода – гибель 350-ти паломников в Мекке в 2005 г.

Неудивительно, что для безопасности просто бесценной стала бы возможность вовремя отследить момент, в который движение толпы становится бесконтрольным и хаотическим, предсказать его условия – и вовремя купировать проблему. Этому вопросу посвятили свое недавнее исследование британские математики во главе с Питером Хардингом (Peter Harding).

Для этого ученые рассматривали толпу, как совокупность индивидуальных, но взаимозависимых объектов (людей), для каждого из которых в каждый конкретный момент следует знать точное положение и скорость движения. Чтобы отслеживать и обсчитывать подобную информацию в режиме реального времени, не хватит никаких вычислительных мощностей. Разработанные для этой цели алгоритмы сложны и ограничены для практического использования. Поэтому Хардинг и его коллеги стали подыскивать другие характеристики толпы, которые было бы легче обсчитывать. И по их словам, подходящий вариант существует.

Они отталкивались от того, что при обычных обстоятельствах поведение людей в толпе высоко упорядоченно – как знает каждый из нас, кто хотя бы раз пересаживался в метро со станции на станцию в час пик. За исключением некоторых чересчур спешащих личностей, все следуют друг за другом, почти одинаковыми траекториями и с одинаковой скоростью. Давке же обязательно предшествует своего рода «фазовый переход», после которого толпа ведет себя уже хаотически.

Итак, ученым понадобилась простая в использовании характеристика для измерения в реальном времени степени упорядоченности толпы – чтобы научиться хотя бы фиксировать момент приближения ее к «фазовому переходу» и опасной давке. Они показали, что такой характеристикой может служить текущее положение индивидуумов – и направления, в котором они смотрят. Мы смотрим туда, куда идем, и поворот головы в львином большинстве случаев служит отличным индикатором направления движения. В упорядоченной толпе головы развернуты упорядоченно, в хаотической – нет. Эта корреляция в математике называется взаимной информацией, и вести расчет ее в реальном времени уже вполне реалистично.

Чтобы проверить свою идею на практике, группа Хардинга провела моделирование давки, возникшей в 2003 г. при пожаре в американском ночном клубе Station, в ходе чего погибло 96 человек. Эта трагедия была расследована с большой тщательностью, она не раз становилась объектом научных изысканий, о ней доступна детальная информация, включая записи с камер наблюдения, – и ученые решили просчитать момент «фазового перехода», который должен был привести от паники к давке.

И действительно, Хардингу с коллегами удалось показать, что расчет из предложенного ими параметра – положения индивидуумов и ориентации их голов – имеет высокую корреляцию с реально происходившими событиями. Возможно, в будущем это позволит, обрабатывая данные с камер наблюдения, по крайней мере, замечать приближение «фазового перехода» к давке и вовремя принимать соответствующие меры. Например, хотя бы включать ритмичную музыку – психологи показали, что во многих случаях это вполне эффективный метод снова ввести толпу в состояние порядка.

Читайте также: «Эти проклятые вувузелы».

По сообщению physics arXiv blog

Рекомендуем к прочтению

Планета Земля

Земля не принадлежит человеку. Видео

Планета Земля — наш общий дом! Защитим Кок-Жайляу, одного из самых немногих популярных  мест на ...

Комментариев нет

  1. История помнит множество таких историй. Помнится трагедия на футбольном стадионе, который был огражден сеткой. Когда начали запускать людей, толпа ринулась вперед и начали давить тех кто был вблизи сетки, погибло много людей. А решение проблемы было только в том, чтобы отойти в сторону на свободные места.

Добавить комментарий