Física pode explicar os movimentos da multidão em pânico?

Física pode explicar os movimentos da multidão em pânico?

Quando as pessoas se reúnem em uma multidão, as conexões físicas e emocionais definem seu movimento, estado de espírito e vontade de agir. O entendimento das multidões pode nos ajudar a administrar o pânico causado por um ataque terrorista; Uma ciência das multidões é vital para administrar muitas emergências, especialmente quando a densidade se torna perigosamente alta. O pânico ou o caos na multidão pode matar ou ferir centenas, como aconteceu na Love Parade, na Alemanha, em 2010, quando milhares de participantes de um festival de música eletrônica se empilharam enquanto tentavam entrar em um túnel estreito; 21 pessoas morreram de sufocamento.

A ciência fundamental e a segurança pública exigem que desenvolvamos uma ciência completa de multidões usando uma série de disciplinas. Hoje, o trabalho de psicólogos sociais mostra que as multidões são influenciadas pelas personalidades dos membros individuais; Assim, as multidões podem incorporar comportamentos altruístas e úteis, bem como o oposto. E agora podemos ampliar ainda mais a ciência da multidão incorporando análises quantitativas usando física clássica e estatística, ciência computacional e a teoria de sistemas complexos - o estudo de grupos de entidades em interação.

Um conceito relevante da teoria da complexidade é a "emergência", que ocorre quando as interações entre as entidades produzem um comportamento de grupo que não poderia ser previsto a partir das propriedades de qualquer elemento individual. Por exemplo, movendo aleatoriamente H2As moléculas de água líquida subitamente se ligam a zero grau Celsius para formar gelo sólido; Estorninhos em vôo rapidamente se formam em um rebanho ordenado.

O comportamento emergente pode ser previsto se a interação entre as entidades for conhecida, mostrando em 2014 por pesquisadores da Universidade de Minnesota que determinaram como duas pessoas em movimento interagem e, a partir disso, como uma multidão se movimenta. Os pesquisadores primeiro consideraram uma idéia da física, teorizando que, como os elétrons, os pedestres evitam a colisão ao se repelirem à medida que se aproximam. Mas os bancos de dados de vídeos mostraram, em vez disso, que quando as pessoas percebem que estão prestes a colidir, elas mudam seus caminhos. A partir disso, os pesquisadores derivaram uma equação para o que equivale a uma força de repulsão universal entre duas pessoas, com base no tempo até a colisão, não a distância.

A fórmula reproduziu com sucesso as características emergentes do mundo real de uma multidão, como a formação de uma configuração semicircular enquanto esperava para passar por uma passagem estreita ou o desenvolvimento extemporâneo de pistas independentes à medida que seus membros caminhavam em direção a diferentes saídas. Isso possibilita simular o comportamento das multidões para projetar rotas de evacuação, por exemplo.

TPara ser útil em emergências, a análise de multidões também deve levar em conta o contágio emocional. Espalhar o medo pode mudar o comportamento emergente, como mostram pesquisadores da KN Toosi University of Technology, no Irã. Em 2015, eles criado uma versão para computador de um espaço público com centenas de adultos e crianças simulados e seguranças que direcionavam as pessoas para as saídas. Supondo que os participantes estivessem respondendo a um evento perigoso, a simulação os levou a níveis mais altos de medo e pânico, movimento aleatório quando eles não conseguiram encontrar uma saída.

Executando a simulação, os pesquisadores descobriram que entre 18 e 99 por cento poderiam escapar, dependendo da combinação de participantes. O maior número de fugas não ocorreu com o menor ou maior número de pessoas ou agentes de segurança, mas com valores intermediários. Isso mostra que o estado emocional de uma multidão pode levar sua dinâmica a um complicado estágio não-linear.


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Podemos determinar a emoção dos indivíduos em uma multidão real, observando seu comportamento físico. Em 2018, uma equipe de Hui Yu, da Universidade de Portsmouth, no Reino Unido usava energia cinética, a energia do movimento na física, para servir como um indicador que pode estabelecer quando uma multidão entra em um estado emocional "anormal". Membros da crowd correndo de um evento perigoso, como uma explosão, aumentaram a energia cinética, que pode ser detectada em imagens de vídeo de multidões em tempo real. Usando técnicas de visão computacional, os pesquisadores calcularam as velocidades dos pixels que compõem as imagens, a partir das quais identificaram a parte mais enérgica da multidão.

Os pesquisadores aplicaram seu método ao conjunto de dados de videoclipes reunidos pelo cientista da computação Nikolaos Papanikolopoulos e colegas da Universidade de Minnesota. Esses clipes mostram multidões de pessoas reais reagindo a emergências simuladas. Inicialmente, os sujeitos caminham normalmente e, de repente, se dispersam e correm em todas as direções. O algoritmo de energia detectou rapidamente essas transições e os pesquisadores concluíram que o método pode detectar automaticamente comportamentos incomuns e potencialmente perigosos em reuniões públicas.

Outros elos entre emoções e ações foram desenhados pelo cientista da computação Dinesh Manocha, da Universidade de Maryland, e seus colegas de trabalho.CubeP'modelo, que une análise de fatores da física, fisiologia e psicologia. Esses três fatores estão fortemente inter-relacionados durante a atividade física e respostas emocionais que marcam uma multidão em crise. CubeP usa a física básica de forças e velocidades para calcular o esforço corporal de uma pessoa em movimento. CubeP também incorpora o modelo de contágio emocional desenvolvido em 2015 pelo engenheiro de computação Funda Durupinar na Universidade de Bilkent, na Turquia, e seus colegas, que incluem perfis típicos de personalidade que determinam a resposta de uma pessoa ao estresse. CubeP adiciona uma medida fisiológica do nível de pânico para cada pessoa, com base no esforço corporal. Isso afeta a freqüência cardíaca, que é conhecida por indicar o grau de medo. Tudo isso é combinado para prever a velocidade e direção do movimento para cada membro da platéia.

Os pesquisadores testaram o CubeP em simulações de computador de uma multidão reagindo a um evento perigoso, com resultados realistas. Uma pessoa virtual perto da ameaça rapidamente entra em pânico e corre. Um indivíduo mais distante responde ao contágio emocional com medo e comportamento de fuga, embora mais tarde. Os pesquisadores também aplicaram o CubeP ao conjunto de dados da Universidade de Minnesota e a vídeos de emergências reais, como no sistema de metrô de Xangai, em 2014, e em frente ao prédio do Parlamento britânico em 2017. Em todos estes, as simulações de comportamento de multidão do CubeP eram razoavelmente próximas da realidade, e mais próximas do que a abordagem de Durupinar e outros modelos que não fundem fatores físicos, psicológicos e fisiológicos.

Essa melhoria ilustra o poder de uma ciência multidisciplinar de multidões. À medida que os insights se acumulam, eles certamente serão úteis no projeto arquitetônico e no planejamento de desastres. Os resultados poderiam, no entanto, levar a uma maior vigilância das multidões nos espaços públicos, um fenômeno que atualmente preocupações da American Civil Liberties Union sobre privacidade e potencial para abuso.

Algo está perdido e algo foi ganho reduzindo o comportamento da multidão aos números. A comparação de modelos com dados reais fornecerá insights bem-vindos sobre a dinâmica da multidão, mas também precisamos de uma compreensão abrangente da psicologia. Elias Canetti, o autor premiado do Nobel que escreveu o clássico Multidões e Poder (1960), previu o dia em que esta parceria ajudaria a quebrar o código da multidão. Ao considerar a importância de uma certa densidade crítica no comportamento da multidão, ele escreveu: "Um dia pode ser possível determinar essa densidade com mais precisão e até mesmo medi-la". Agora podemos medir e analisar essas quantidades, mas também precisamos das visões expansivas das ciências humanas e sociais para nos dizer o que elas realmente significam.Contador Aeon - não remova

Sobre o autor

Sidney Perkowitz é professor de física emérito da Universidade Emory, em Atlanta. Seus últimos livros são Espuma Universal 2.0 (2015) Frankenstein: Como um monstro se tornou um ícone (2018) e Física: uma introdução muito curta (próximo, julho 2019).

Este artigo foi publicado originalmente em Eternidade e foi republicado sob Creative Commons.

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