İnsanlar kalabalıkta bir araya geldiklerinde, fiziksel ve duygusal bağlantılar hareketlerini, akıl hallerini ve hareket etme isteklerini tanımlar. Kalabalıkları anlamak, terörist saldırının neden olduğu paniği yönetmemize yardımcı olabilir; Kalabalık bilimi, özellikle yoğunluğun tehlikeli derecede yükselmesi durumunda, birçok acil durumu yönetmek için hayati öneme sahiptir. Kalabalıktaki panik veya kaos yüzlerce insanı öldürebilir veya yaralayabilir, çünkü 2010'taki Almanya'daki Aşk Geçit Töreninde olduğu gibi, binlerce kişinin katıldığı bir elektronik dans müziği festivaline katıldığı sırada; 21 insanlar boğulma yüzünden öldü.
Temel bilim ve kamu güvenliği talebi, çeşitli disiplinleri kullanarak eksiksiz bir kalabalık bilimi geliştirmemizi talep ediyor. Günümüzde sosyal psikologlar tarafından yapılan çalışmalar kalabalıkların bireysel üyelerin kişiliklerinden etkilendiğini göstermektedir; Böylece, kalabalıklar bunun tersine olduğu kadar özgecil ve faydalı davranışlar da içerebilir. Ve şimdi klasik ve istatistiksel fiziği, hesaplamalı bilimi ve karmaşık sistemler teorisini kullanarak etkileşimli varlıkların gruplarının çalışmasını kullanarak nicel analizleri birleştirerek kalabalık bilimini daha da genişletebiliriz.
Karmaşıklık teorisinden ilgili bir kavram, varlıklar arasındaki etkileşimler, herhangi bir bireysel unsurun özelliklerinden tahmin edilemeyen grup davranışları ürettiğinde ortaya çıkan “ortaya çıkma” dır. Örneğin, rastgele hareket eden H2Sıvı sudaki O molekülleri, katı buz yapmak için aniden sıfır dereceye kadar bağlanır; uçuştaki sığırcıklar kendilerini hızlı bir şekilde düzenli bir sürü halinde oluştururlar.
Varlıklar arasındaki etkileşimin bilinmesi halinde, ortaya çıkan davranışlar tahmin edilebilir. gösterilen 2014’te, University of Minnesota’daki araştırmacılar tarafından hareket halindeki iki kişinin nasıl etkileşime girdiğini ve bundan nasıl bir kalabalığın hareket ettiğini belirleyen araştırmacılar tarafından yapılmıştır. Araştırmacılar ilk önce fizikten, elektronlar gibi yayaların birbirlerine yaklaştıkça birbirlerini iterek çarpışmayı önlediğini teorik olarak kabul ettiler. Ancak video veritabanları bunun yerine, insanlar çarpışmak üzere olduklarını gördüklerinde yollarını değiştirdiklerini gösterdi. Bundan, araştırmacılar, mesafeye değil çarpışmaya kadar geçen süreye dayanarak iki kişi arasında evrensel bir itme gücünün ne kadar olduğuna denk gelen bir denklem elde ettiler.
Formül, dar bir geçitte kandırmayı beklerken yarım daire biçimli bir konfigürasyon oluşturma veya üyeleri farklı çıkışlara doğru yürürken doğaçlama bir şekilde bağımsız şeritler geliştirme gibi kalabalığın ortaya çıkan gerçek dünya özelliklerini başarıyla yeniden üretti. Bu, örneğin tahliye yollarını tasarlamak için kalabalık davranışını simüle etmeyi mümkün kılar.
TAcil durumlarda yararlı olması için, kalabalık analizlerinin duygusal bulaşmayı da hesaba katması gerekir. Yayılma korkusu, İran'daki KN Toosi Teknoloji Üniversitesi'ndeki araştırmacıların gösterdiği gibi, ortaya çıkan davranışları değiştirebilir. 2015’te çevrimiçi kurslar düzenliyorlar. Yüzlerce benzetilmiş yetişkin ve çocuğa sahip bir kamusal alanın bilgisayar versiyonu ve insanları çıkışlara yönlendiren güvenlik görevlileri. Katılımcıların tehlikeli bir olaya yanıt verdiğini varsayarak, simülasyon onları bir çıkış bulamadıklarında daha fazla korku seviyesine yükseltti ve panikledi, rasgele harekete geçirdi.
Simülasyonu yürüten araştırmacılar, katılımcıların kombinasyonuna bağlı olarak yüzde 18 ve 99 arasında kaçabileceğini buldu. En büyük kaçış sayısı, en küçük veya en büyük sayıda insan veya güvenlik görevlisi ile değil, ara değerlerde gerçekleşmiştir. Bu, kalabalığın duygusal halinin dinamiklerini karmaşık, doğrusal olmayan bir aşamaya taşıyabileceğini göstermektedir.
Fiziksel davranışlarını gözlemleyerek bireylerin gerçek bir kalabalıktaki duygularını belirleyebiliriz. 2018'te, İngiltere'deki Portsmouth Üniversitesi'nden Hui Yu'nun altında bir ekip Kullanılmış kinetik enerji, fizikteki hareketin enerjisi, bir kalabalığın 'anormal' duygusal bir duruma girdiğinde ortaya çıkacak bir ölçü işlevi görmesi için. Patlama gibi tehlikeli bir olaydan kaçan kalabalık üyeler, gerçek zamanlı kalabalık video görüntülerinde tespit edilebilen kinetik enerjiyi arttırdı. Araştırmacılar, bilgisayarlı görü tekniklerini kullanarak, kalabalığın en enerjik kısmını tanımladıkları görüntüleri oluşturan piksellerin hızlarını hesapladılar.
Araştırmacılar yöntemlerini uygulamalı veri kümesi bilgisayar bilimcisi Nikolaos Papanikolopoulos ve Minnesota Üniversitesi'ndeki meslektaşları tarafından harmanlanan video kliplerin listesi. Bu klipler, simüle edilmiş acil durumlara tepki gösteren gerçek insan kalabalığını göstermektedir. Başlangıçta denekler normal yürür, sonra aniden dağılır ve her yöne koşarlar. Enerji algoritması bu geçişleri hızla algıladı ve araştırmacılar, yöntemin halka açık toplantılarda olağandışı, potansiyel olarak tehlikeli davranışları otomatik olarak tespit edebileceği sonucuna vardılar.
Duygular ve eylemler arasındaki diğer bağlantılar, Maryland Üniversitesi'ndeki bilgisayar bilimcisi Dinesh Manocha ve meslektaşlarınınCubePfizik, fizyoloji ve psikoloji faktörlerinin analizini birleştiren model. Bu üç faktör, fiziksel aktivite ve krizdeki kalabalığı işaret eden duygusal tepkiler sırasında güçlü bir şekilde ilişkilidir. CubeP, hareket halindeki bir kişinin bedensel çabasını hesaplamak için temel kuvvet ve hız fiziğini kullanır. CubeP ayrıca duygusal bulaşıcılık modelini de içermektedir. gelişmiş 2015’de bilgisayar mühendisi Funda Durupinar Bilkent Üniversitesi'nde ve bir kişinin strese verdiği cevabı belirleyen tipik kişilik profilleri içeren meslektaşları. CubeP, bedensel çabayı temel alarak her insan için panik seviyesinin fizyolojik bir ölçüsünü ekler. Bu, korku derecesini gösterdiği bilinen kalp atış hızını etkiler. Tüm bunlar, her kalabalık üyesi için hareketin hızını ve yönünü tahmin etmek için birleştirilir.
Araştırmacılar CubeP'yi tehlikeli bir olaya tepki gösteren kalabalığın bilgisayar simülasyonlarında gerçekçi sonuçlarla test ettiler. Tehdidin yakınında sanal bir kişi hızla panik atar ve koşar. Daha uzak bir birey, daha sonra olsa da, korku ve kaçış davranışlarıyla duygusal bulaşmaya yanıt verir. Araştırmacılar, CubeP'yi Minnesota Üniversitesi veri setine ve 2014'taki Shanghai metro sistemi ve 2017'teki İngiliz Parlamento binasının dışındaki gibi gerçek acil durum videolarına da uyguladılar. Bütün bunlarda, CubeP kalabalık davranış davranışları gerçeğe oldukça yakın ve Durupınar yaklaşımı ve fiziksel, psikolojik ve fizyolojik faktörleri birleştirmeyen diğer modellerden daha yakındı.
Bu gelişme, multidisipliner bir kalabalık biliminin gücünü göstermektedir. Anlayışlar biriktikçe, mimari tasarımda ve afet planlamada yararlı olacağından emin olabilirler. Bununla birlikte, bulgular, şu anda yükselen bir fenomen olan kamusal alanlardaki kalabalıkların gözetimine neden olabilir endişeleri Amerikan Sivil Özgürlükler Birliği'nden gizlilik ve kötüye kullanma potansiyeli hakkında.
Kalabalık davranışını sayılara indirgeyerek bir şey kaybedilir ve bir şey kazanılır. Modelleri gerçek verilerle karşılaştırmak, kalabalık dinamiğine dair içgörü kazanacak, ancak psikolojiden de kapsamlı bir anlayışa ihtiyacımız var. Elias'ı yazanlar, Nobel'in ödüllü kitabını, klasiği yazan Kalabalık ve Güç (1960), bu ortaklığın kalabalık kodunu kırmaya yardım edeceği günü önceden öngördü. Kalabalık davranışında belirli bir kritik yoğunluğun önemini göz önüne alarak şöyle dedi: 'Bir gün bu yoğunluğu daha doğru bir şekilde belirlemek ve hatta ölçmek mümkün olabilir.' Şimdi bu miktarları ölçebilir ve analiz edebiliriz, ancak bize gerçekte ne anlama geldiklerini anlatmak için beşeri bilimler ve sosyal bilimlerin geniş görüşlerine de ihtiyacımız var.
Yazar hakkında
Sidney Perkowitz, Atlanta'daki Emory Üniversitesi'nde fizik emeritus profesörüdür. En son kitapları Evrensel Köpük 2.0 (2015) Frankenstein: Bir Canavar Nasıl Simge Girdi? (2018) ve Fizik: Çok Kısa Bir Giriş (önümüzdeki, Temmuz 2019).
Bu makale, ilk yayınlanmıştır sonsuzluk ve Creative Commons altında yayınlandı.
İlgili Kitaplar
at InnerSelf Pazarı ve Amazon
