사람들이 군중 속에서 모이면 신체적, 감정적 인 연결은 그들의 움직임, 마음의 상태 및 행동 의지를 정의합니다. 군중을 이해하면 테러 공격으로 인한 공황을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 군중의 과학은 특히 밀도가 위험하게 높을 때 많은 비상 사태를 관리하는 데 중요합니다. 2010의 독일 러브 퍼레이드 (Love Parade)에서 일어났던 것처럼, 좁은 터널로 들어 가려는 시도로 수천 명의 전자 댄스 뮤직 페스티발 참석자가 쌓여서 사람들이 당황하거나 혼란을 겪을 수 있습니다. 21 사람들은 질식으로 사망했습니다.

기본 과학 및 공공 안전은 다양한 영역을 사용하여 군중에 대한 완전한 과학을 개발하도록 요구합니다. 오늘날 사회 심리학자들의 연구에 따르면 군중은 개별 구성원의 개성에 영향을 받는다. 따라서 대중은 이타적인 도움이되는 행동과 그 반대를 구현할 수 있습니다. 이제는 고전 및 통계 물리학, 전산 과학 및 복잡한 시스템 이론 - 상호 작용하는 실체 집단 연구 -를 사용하여 정량 분석을 통합함으로써 군중 과학을 더욱 확장 할 수 있습니다.

복잡성 이론에서 하나의 관련 개념은 개체 간의 상호 작용이 개별 요소의 속성으로부터 예측할 수없는 그룹 동작을 생성 할 때 발생하는 '출현'입니다. 예를 들어, 무작위로 H₂액체 상태의 O 분자가 갑자기 섭씨 0도에서 연결되어 단단한 얼음을 만든다. 비행 중 찌르레기들은 빠르게 주문한 무리로 형성됩니다.

응급 행동은 개체 간의 상호 작용이 알려진 경우 예측 될 수 있습니다. 표시 미네소타 대학의 2014 연구원은 모션의 두 사람이 어떻게 상호 작용하는지, 그리고 그로부터 사람들이 어떻게 움직이는지를 결정했습니다. 연구진은 전자처럼 보행자가 가까이 갈수록 서로를 격퇴시킴으로써 충돌을 피한다고 물리학의 아이디어를 처음으로 고려했다. 그러나 비디오 데이터베이스는 사람들이 충돌하려고한다는 사실을 알게되었을 때 경로를 변경한다는 사실을 보여주었습니다. 이로부터 연구자들은 거리가 아니라 충돌까지의 시간을 기준으로 두 사람 사이의 반발력에 해당하는 방정식을 도출했습니다.

이 공식은 좁은 통로를 지날 때까지 기다리는 동안 반원형 구성을 형성하거나 구성원이 다른 출구로 걸어 갈 때 독립적 인 차선을 즉각적으로 개발하는 것과 같이 군중의 새로운 실제 기능을 성공적으로 재현했습니다. 이를 통해 군중 행동을 시뮬레이트하여 예를 들어 대피 경로를 설계 할 수 있습니다.

T비상 사태시 유용 할 수 있으며, 군중 분석은 감정적 인 전염을 설명해야합니다. KN Toosi University of Technology의 연구원이 보여 주듯이 두려움이 확산되면 창발 행위가 바뀔 수 있습니다. 2015에서 그들은 만든 시뮬레이션 된 어른과 어린이 수백 명이 살고있는 공공 장소의 컴퓨터 버전과 사람들을 출입구로 안내하는 경비원. 참석자들이 위험한 사건에 응했다고 가정하면 시뮬레이션은 출구를 찾지 못했을 때 큰 공포와 당황한 무작위 운동으로 그들을 격상시켰다.

연구원은 시뮬레이션을 실행하여 참가자들의 조합에 따라 18와 99 퍼센트가 탈출 할 수 있음을 발견했습니다. 가장 적거나 많은 수의 사람이나 보안 요원이 있지만 중간 값에서 가장 많은 탈출 수가 발생하지 않았습니다. 이것은 군중의 감정적 인 상태가 역동적 인 것을 복잡한 비선형 단계로 옮길 수 있음을 보여줍니다.

우리는 그들의 실제 행동을 관찰함으로써 진정한 군중 속에서 개인의 감정을 결정할 수 있습니다. 2018에서는 영국 포츠머스 대학교 (University of Portsmouth)의 후이유 (Hui Yu) 팀이 익숙한 군중이 '비정상적인'정서 상태에 들어서게 될 때 측정 할 수있는 게이지 역할을하는 운동 에너지 인 물리 운동의 에너지. 폭발과 같은 위험한 상황에서 움직이는 군중들은 운동 에너지를 증가시켜 실시간 군중 비디오 이미지에서 탐지 할 수 있습니다. 연구진은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 이미지를 구성하는 픽셀의 속도를 계산하여 군중 중에서 가장 활력이 넘치는 부분을 파악했습니다.

연구자들은 그들의 방법을 데이터 세트 미네소타 대학의 컴퓨터 과학자 인 Nikolaos Papanikolopoulos와 동료들이 수집 한 비디오 클립 중 이러한 클립은 시뮬레이션 된 비상 사태에 반응하는 실제 사람들의 군중을 보여줍니다. 처음에는 피험자가 정상적으로 걷고 갑자기 퍼져 모든 방향으로 달린다. 에너지 알고리즘은 이러한 전환을 신속하게 감지했으며이 방법은 공개 모임에서 비정상적이고 잠재적으로 위험한 행동을 자동으로 감지 할 수 있다고 결론 지었다.

감정과 행동 사이의 다른 연결은 메릴랜드 대학의 컴퓨터 과학자 인 Dinesh Manocha와 그의 동료들에 의해 그려졌다.CubeP'물리학, 생리학 및 심리학의 요인 분석을 통합하는'모델입니다. 이 세 가지 요인은 신체 활동 중 감정적 인 반응과 밀접한 관련이 있습니다. CubeP는 동작중인 사람의 신체적 노력을 계산하기 위해 힘과 속도의 기본 물리학을 사용합니다. CubeP는 또한 정서적 인 전염의 모델을 포함합니다. 개발 2015에서 컴퓨터 엔지니어 인 Funda 두루피나르 스트레스에 대한 사람의 반응을 결정 짓는 전형적인 성격 프로파일을 포함하는 터키 Bilkent 대학과 그녀의 동료들. CubeP는 신체적 노력에 기초하여 각 사람의 공황 수준을 생리적으로 측정합니다. 이것은 공포의 정도를 나타내는 것으로 알려진 심장 박동에 영향을줍니다. 이 모든 것이 결합되어 각 군중 구성원의 동작 속도와 방향을 예측합니다.

연구원은 위험한 사건에 반응하는 군중에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에서 CubeP를 테스트하여 현실적인 결과를 얻었습니다. 위협에 가까운 가상의 사람은 빠르게 패닉을 당하고 달립니다. 더 먼 사람은 감정적 인 전염에 대해 두려움과 도피 행동으로 반응합니다. 연구자들은 또한 CubeP를 미네소타 대학 데이터 세트에 적용했으며 2014의 상하이 지하철 시스템과 2017의 영국 의회 건물과 같은 실제 응급 상황에 대한 비디오에도 적용했습니다. 이 모든 경우에 군중 행동에 대한 CubeP 시뮬레이션은 실제와 매우 비슷했으며 Durupinar 접근 방식과 신체적, 심리적 및 생리 학적 요인을 병합하지 않는 다른 모델보다 더 가깝습니다.

이러한 개선은 군중에 대한 여러 분야의 과학의 힘을 보여줍니다. 통찰력이 누적되면서 건축 설계 및 재난 계획에 유용 할 것입니다. 그러나 결과는 대중 공간에서 군중에 대한 감시를 더 많이 유도 할 수 있으며 현재 현상이 나타나고 있습니다 우려 프라이버시와 학대의 가능성에 대해 미국 시민 자유 연맹 (American Civil Liberties Union)으로부터

군중 행동을 숫자로 줄임으로써 무언가가 손실되고 얻은 것이 있습니다. 모델을 실제 데이터와 비교하면 군중 역동성에 대한 환영할만한 통찰력을 얻을 수 있지만 심리학에 대한 완전한 이해가 필요합니다. 엘레아스 카 네티, 고전을 쓴 노벨상 수상 작가 군중과 힘 (1960)는이 파트너십이 군중 규정을 위반하는 데 도움이 될 날을 예견했다. 그는 군중 행태에서 특정 임계 밀도의 중요성을 고려하면서 '언젠가는이 밀도를보다 정확하게 결정할 수 있고 그것을 측정 할 수도 있습니다.'라고 썼다. 이제 우리는 그러한 양을 측정하고 분석 할 수 있습니다. 그러나 우리는 또한 인문학 및 사회 과학에 대한 광대 한 관점을 통해 실제 의미를 말해 줄 필요가 있습니다.

저자에 관하여

Sidney Perkowitz는 애틀랜타의 Emory University에서 명예 물리학 교수입니다. 그의 최근작은 유니버설 폼 2.0 (2015) Frankenstein : 괴물이 아이콘이 된 방법 (2018)과하면 물리학 : 아주 짧은 소개 (곧, 7 월 2019).

이 기사는에서 원래 출판되었습니다. 영겁 크리에이티브 커먼즈 (Creative Commons)에 따라 재발행되었습니다.

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