Когда люди образуют толпу, их движение определяют физические и эмоциональные связи, психическое состояние и желание действовать. Понимание толпы может помочь нам справиться с паникой во время террористических атак. Наука о толпе имеет жизненно важное значение для управления многими чрезвычайными ситуациями, особенно когда плотность становится опасно высокой. Паника и хаос в толпе могут убить или причинить травмы сотням людей, как это произошло на Параде любви в Германии в 2010 году, когда тысячи участников фестиваля электронной танцевальной музыки ринулись к узкому проходу. Тогда 21 человек погиб от удушья.

Фундаментальная наука и общественная безопасность требуют, чтобы мы развили полное представление о толпе, используя ряд дисциплин. Сегодня работа социальных психологов показывает, что толпы находятся под влиянием личностей отдельных членов; таким образом, толпы могут олицетворять как альтруистическое и полезное поведение, так и противоположное. И теперь мы можем расширить науку о толпе, включив количественный анализ, использующий классическую и статистическую физику, вычислительную науку и теорию сложных систем – изучение групп взаимодействующих сущностей.

Одним из важных понятий теории сложности является «непредвиденность», когда взаимодействия между сущностями порождают групповое поведение, которое нельзя было предсказать по свойствам какого-либо отдельного элемента. Например, случайно движущиеся молекулы H2O в жидкой воде внезапно соединяются при нуле градусов Цельсия, образуя твёрдый лёд; скворцы в полёте быстро формируют упорядоченную стаю.

Поведение можно предсказать, если известно взаимодействие между сущностями, как показали результаты исследования, проведённого учёными из Университета Миннесоты в 2014 году. Им удалось определить, как взаимодействуют два человека, которые находятся в движении, и как движется толпа. Исследователи сначала рассмотрели идею из физики, предположив, что, как и электроны, пешеходы избегают столкновения, отталкиваясь друг от друга по мере приближения. Но как показали данные с видеокамер, когда люди видят, что они вот-вот столкнутся, они меняют направление своего движения. Исходя из этого, учёные вывели формулу того, что представляет собой универсальную силу отталкивания между двумя людьми, основанную на времени до столкновения, а не на расстоянии.

Формула успешно воспроизводила реальные особенности поведения толпы, такие как формирование полукруглой конфигурации во время попыток просочиться через узкий проход или импровизированно развивающихся независимых линий, когда участники направляются к различным выходам. Это позволяет моделировать поведение толпы, например, при проектировании эвакуационных маршрутов.

Чтобы быть полезным в чрезвычайных ситуациях, анализ толпы должен также учитывать эмоциональное влияние. Распространение страха может изменить поведение толпы, как показали результаты исследования, проведённого учёными из иранского Технологического университета имени Насир ад-Дина Туси. В 2015 году они создали компьютерную версию общественного места с сотнями взрослых и детей, а также охранниками, которые направляли людей к выходам. Предположив, что участники реагировали на опасное событие, симуляция подвергла их большому уровню страха и паники, поместив в ситуацию, когда они не могли найти выход.

Исследователи обнаружили, что от 18 до 99 процентов могли спастись, всё зависло от комбинации участников. Успешное нахождение выхода происходило не при наименьшем или наибольшем количестве людей или охранников, а при промежуточных значениях. Это говорит о том, что эмоциональное состояние толпы может переносить её динамику в сложную нелинейную стадию.

Мы можем определить эмоции людей в реальной толпе, наблюдая за их физическим поведением. В 2018 году команда учёных во главе с Хуэем Ю из Университета Портсмута в Великобритании использовала кинетическую энергию (энергию движения в физике) в качестве определителя того, когда толпа впадает в «аномальное» эмоциональное состояние. Члены толпы, которые пытались спастись в условиях опасного события, такого как взрыв, увеличивали кинетическую энергию, что можно было обнаружить по скриншотам из снятого видео. Используя методы компьютерного зрения, исследователи рассчитали скорость пикселей изображений, после чего определили наиболее энергичную часть толпы.

Учёные применили свой метод к базе видеороликов, разобранных компьютерным учёным Николаосом Папаниколопулосом и его коллегами из Университета Миннесоты. Эти ролики показывают толпы реальных людей, реагирующих на смоделированные чрезвычайные ситуации. Поначалу участники ходят нормально, затем они внезапно рассредотачиваются и бегут во все стороны. Энергетический алгоритм быстро обнаружил эти изменения, и исследователи пришли к выводу, что данный метод позволяет автоматически выявлять необычное, потенциально опасное поведение во время публичных собраний.

Другие связи между эмоциями и действиями были установлены компьютерным учёным Динеешм Маночей из Университета Мэриленда и его коллегами. Они создали модель CubeP, которая объединяет анализ факторов физики, физиологии и психологии. Эти три фактора тесно взаимосвязаны во время физической активности и эмоциональных реакций, характерных для толпы в кризисных ситуациях. CubeP использует физику сил и скоростей для расчёта телесных усилий человека, пребывающего в движении. CubeP также включает в себя модель эмоционального заражения, разработанную в 2015 году компьютерным инженером Фундой Дюрупинар из турецкого Университета Билькент и её коллегами. Она представляет собой типичные личностные профили, которые определяют реакцию человека на стресс. CubeP добавляет физиологический показатель уровня паники для каждого человека, исходя из прилагаемых физических усилий. Это влияет на частоту сердечных сокращений, которая, как известно, указывает на степень страха. Всё это в сочетании способно предсказать скорость и направление движения каждого члена толпы.

Исследователи протестировали CubeP в компьютерных симуляциях толпы, реагирующей на опасное событие, с реалистичными результатами. Виртуальный человек при виде угрозы паникует и убегает. Люди, которые находятся поодаль от него, «заражаются» страхом и перенимают его поведение, хотя и с некоторым запозданием. Исследователи также применили CubeP к набору данных и видео реальных чрезвычайных ситуаций Университета Миннесоты (например, в Шанхайском метро в 2014 году и перед зданием британского парламента в 2017 году). Во всех этих случаях CubeP-моделирование поведения толпы было достаточно приближённым к реальности (ближе, чем подход Дюрупинар и прочие модели, не объединяющие физические, психологические и физиологические факторы).

Это улучшение иллюстрирует мощь междисциплинарной науки о толпе. По мере накопления знаний они обязательно пригодятся в архитектурном проектировании и планировании на случай стихийных бедствий. Находки, тем не менее, могут привести к усилению наблюдения за толпой в общественных местах, феномену, который в настоящее время вызывает озабоченность Американского союза защиты гражданских свобод по поводу нарушения конфиденциальности и возможности злоупотреблений.

Что-то теряется, а что-то приобретается при превращении поведения толпы в цифры. Сравнение моделей с реальными данными обеспечит желаемое представление о динамике толпы, но нам также нужно глубокое понимание психологии. Элиас Канетти, лауреат Нобелевской премии и автор книги «Масса и власть» (1960 год), предвидел день, когда такое партнёрство поможет взломать код толпы. Рассматривая важность определенной критической плотности в поведении толпы, он писал: «Однажды можно будет более точно определить эту плотность и даже измерить её». Теперь мы можем измерять и анализировать такие величины, но нам также нужны обширные знания гуманитарных и социальных наук, чтобы понять, что они на самом деле означают.

via