Can Physics Explain The Motions Of The Panicked Crowd?

Watu wanapokusanyika pamoja katika umati, uhusiano wa mwili na kihemko hufafanua harakati zao, hali ya akili na nia ya kutenda. Kuelewa umati kunaweza kutusaidia kudhibiti hofu inayosababishwa na shambulio la kigaidi; sayansi ya umati wa watu ni muhimu kudhibiti dharura nyingi, haswa wakati wiani unakuwa juu sana. Hofu au machafuko katika umati wa watu yanaweza kuua au kujeruhi mamia, kama ilivyotokea katika Gwaride la Upendo huko Ujerumani mnamo 2010 wakati maelfu ya waliohudhuria tamasha la muziki wa densi la elektroniki walipojazana wakati walijaribu kuingia kwenye handaki nyembamba; Watu 21 walikufa kwa kukosa hewa.

Sayansi ya kimsingi na mahitaji ya usalama wa umma kwamba tuendeleze sayansi kamili ya umati wa watu kwa kutumia taaluma anuwai. Leo, kazi na wanasaikolojia wa kijamii inaonyesha kuwa umati unaathiriwa na haiba ya washiriki binafsi; kwa hivyo, umati wa watu unaweza kuwa na tabia ya kujitolea na kusaidia pia na kinyume chake. Na sasa tunaweza kupanua sayansi ya umati zaidi kwa kuingiza uchambuzi wa upimaji kwa kutumia fizikia ya kitabaka na ya kitakwimu, sayansi ya hesabu na nadharia ya mifumo tata - utafiti wa vikundi vya vyombo vinavyoingiliana.

Dhana moja inayofaa kutoka kwa nadharia ya ugumu ni 'kuibuka', ambayo hufanyika wakati mwingiliano kati ya vyombo unazalisha tabia ya kikundi ambayo haingeweza kutabiriwa kutoka kwa mali ya kitu chochote cha kibinafsi. Kwa mfano, kusonga H2O molekuli katika maji ya kioevu huunganisha ghafla kwa digrii sifuri za Celsius kutengeneza barafu thabiti; nyota katika kukimbia hujiunda haraka kuwa kundi lililoagizwa.

Tabia zinazoibuka zinaweza kutabiriwa ikiwa mwingiliano kati ya vyombo hujulikana, kama umeonyesha mnamo 2014 na watafiti wa Chuo Kikuu cha Minnesota ambao waliamua jinsi watu wawili katika mwendo wanavyoshirikiana na, kutoka hapo, jinsi umati unahamia. Watafiti walizingatia wazo kutoka fizikia, wakidhani kwamba, kama elektroni, watembea kwa miguu wanaepuka kugongana kwa kurudishiana wanapokaribia. Lakini hifadhidata za video zilionyesha badala yake kwamba wakati watu wanapoona kuwa wako karibu kugongana, hubadilisha njia zao. Kutoka kwa hili, watafiti walipata equation kwa kile kinachofanana na nguvu ya ulimwengu ya kuchukiza kati ya watu wawili, kulingana na wakati hadi mgongano, sio umbali.

Fomula ilifanikiwa kuzaa tena vitu vya ulimwengu halisi vya umati, kama vile kuunda usanidi wa duara wakati wa kusubiri kutiririka kupitia njia nyembamba, au kutengeneza njia za kujitegemea wakati washiriki wake wanaelekea kwenye njia tofauti. Hii inafanya uwezekano wa kuiga tabia ya umati wa watu kubuni njia za uokoaji, kwa mfano.


innerself subscribe graphic


To kuwa muhimu wakati wa dharura, uchambuzi wa umati lazima pia uhesabu kuambukiza kwa kihemko. Kueneza hofu kunaweza kubadilisha tabia zinazoibuka, kama inavyoonyeshwa na watafiti katika Chuo Kikuu cha Teknolojia cha KN Toosi nchini Iran. Mnamo 2015, wao umba toleo la kompyuta la nafasi ya umma iliyo na mamia ya watu wazima na watoto, na walinzi ambao walielekeza watu kwenye vituo. Kwa kudhani kuwa washiriki walikuwa wakijibu tukio la hatari, uigaji uliwaongeza kwa viwango vikubwa vya woga na hofu, harakati za nasibu waliposhindwa kupata njia.

Kuendesha simulation, watafiti waligundua kuwa kati ya asilimia 18 na 99 wanaweza kutoroka, kulingana na mchanganyiko wa washiriki. Idadi kubwa ya kutoroka haikutokea na idadi ndogo au kubwa ya watu au mawakala wa usalama lakini kwa maadili ya kati. Hii inaonyesha kuwa hali ya kihemko ya umati inaweza kubeba mienendo yake katika hatua ngumu isiyo ya kawaida.

Tunaweza kuamua hisia za watu binafsi katika umati wa kweli kwa kuangalia tabia zao za mwili. Mnamo 2018, timu iliyo chini ya Hui Yu wa Chuo Kikuu cha Portsmouth nchini Uingereza kutumika nishati ya kinetiki, nguvu ya mwendo katika fizikia, kutumika kama kipimo kinachoweza kuanzisha wakati umati unapoingia katika hali ya kihemko 'isiyo ya kawaida'. Washiriki wa umati wanaokimbia kutoka hafla hatari kama mlipuko wameongeza nguvu ya kinetic, ambayo inaweza kugunduliwa katika picha za video za umati wa wakati halisi. Kutumia mbinu za maono ya kompyuta, watafiti walihesabu kasi ya saizi zinazounda picha, ambazo waligundua sehemu yenye nguvu zaidi ya umati.

Watafiti walitumia njia yao kwa daftari za video zilizokusanywa na mwanasayansi wa kompyuta Nikolaos Papanikolopoulos na wenzake katika Chuo Kikuu cha Minnesota. Sehemu hizo zinaonyesha umati wa watu halisi wakijibu dharura zilizoiga. Hapo awali, masomo hutembea kawaida, kisha hutawanyika ghafla na kukimbia kwa pande zote. Algorithm ya nishati ilihisi haraka mabadiliko haya, na watafiti wanahitimisha kuwa njia hiyo inaweza kugundua moja kwa moja tabia isiyo ya kawaida, inayoweza kuwa hatari katika mikusanyiko ya umma.

Viungo vingine kati ya hisia na vitendo vimechorwa na mwanasayansi wa kompyuta Dinesh Manocha katika Chuo Kikuu cha Maryland na wenzake katika 'MchemrabaPmfano, ambao unaunganisha uchambuzi wa mambo kutoka fizikia, fiziolojia na saikolojia. Sababu hizi tatu zinahusiana sana wakati wa shughuli za mwili na majibu ya kihemko ambayo yanaashiria umati katika shida. CubeP hutumia fizikia ya kimsingi ya nguvu na kasi ili kuhesabu juhudi za mwili za mtu anayetembea. CubeP pia inajumuisha mfano wa kuambukiza kihemko zilizoendelea mnamo 2015 na mhandisi wa kompyuta Funda Durupinar katika Chuo Kikuu cha Bilkent nchini Uturuki na wenzake, ambayo ni pamoja na maelezo mafupi ya utu ambayo huamua majibu ya mtu kwa mafadhaiko. CubeP inaongeza kipimo cha kisaikolojia cha kiwango cha hofu kwa kila mtu, kulingana na juhudi za mwili. Hii huathiri kiwango cha moyo, ambayo inajulikana kuonyesha kiwango cha hofu. Yote hii imejumuishwa kutabiri kasi na mwelekeo wa mwendo kwa kila mshiriki wa umati.

Watafiti walijaribu CubeP katika uigaji wa kompyuta wa umati unaoitikia tukio hatari, na matokeo halisi. Mtu aliye karibu na tishio haraka anaogopa na kukimbia. Mtu wa mbali zaidi hujibu kuambukizwa kihemko na tabia ya hofu na kutoroka, ingawa baadaye. Watafiti pia walitumia CubeP kwa daftari ya Chuo Kikuu cha Minnesota na kwenye video za dharura halisi, kama vile mfumo wa Subway wa Shanghai mnamo 2014, na nje ya jengo la Bunge la Uingereza mnamo 2017. Katika haya yote, uigaji wa CubeP wa tabia ya umati ulikuwa karibu sana ukweli, na karibu zaidi kuliko njia ya Durupinar na modeli zingine ambazo haziunganishi sababu za mwili, kisaikolojia na kisaikolojia.

Uboreshaji huu unaonyesha nguvu ya sayansi ya taaluma anuwai ya umati. Ufahamu unapojilimbikiza, wana hakika kuwa muhimu katika usanifu wa usanifu na upangaji wa maafa. Matokeo yanaweza, hata hivyo, kusababisha ufuatiliaji zaidi wa umati katika nafasi za umma, jambo linaloibuka hivi sasa wasiwasi kutoka kwa Umoja wa Uhuru wa Kiraia wa Amerika juu ya faragha na uwezekano wa unyanyasaji.

Kitu kinapotea na kitu kinapatikana kwa kupunguza tabia ya umati kwa idadi. Kulinganisha mifano na data halisi itatoa ufahamu wa kukaribisha mienendo ya umati, lakini tunahitaji ufahamu wa kina kutoka saikolojia pia. Elias Canetti, mwandishi wa kushinda tuzo ya Nobel ambaye aliandika ya kawaida Umati wa watu na Nguvu (1960), aliona siku ambayo ushirikiano huu utasaidia kuvunja msimbo wa umati. Kwa kuzingatia umuhimu wa msongamano fulani muhimu katika tabia ya umati, aliandika: "Siku moja inaweza kuwa na uwezekano wa kuamua wiani huu kwa usahihi zaidi na hata kuupima." Sasa tunaweza kupima na kuchambua idadi kama hizo, lakini pia tunahitaji maoni pana ya wanadamu na sayansi ya kijamii kutuambia wanamaanisha nini.Aeon counter – do not remove

Kuhusu Mwandishi

Sidney Perkowitz ni profesa wa wataalam wa fizikia katika Chuo Kikuu cha Emory huko Atlanta. Vitabu vyake vya hivi karibuni ni Povu la Universal 2.0 (2015), Frankenstein: Jinsi Monster Alivyokuwa Picha (2018) na Fizikia: Utangulizi mfupi sana (ijayo, Julai 2019).

Makala hii ilichapishwa awali Aeon na imechapishwa tena chini ya Creative Commons.

Vitabu kuhusiana

at InnerSelf Market na Amazon