Quando le persone si riuniscono in una folla, le connessioni fisiche ed emotive definiscono il loro movimento, lo stato d'animo e la volontà di agire. Capire le folle può aiutarci a gestire il panico causato da un attacco terroristico; una scienza delle folle è vitale per gestire molte emergenze, specialmente quando la densità diventa pericolosamente alta. Il panico o il caos in mezzo alla folla può uccidere o ferire centinaia di persone, come è successo alla Love Parade in Germania in 2010 quando migliaia di partecipanti a un festival di musica dance elettronica si sono accumulati mentre cercavano di entrare in uno stretto tunnel; Le persone 21 sono morte per soffocamento.
La scienza fondamentale e la sicurezza pubblica richiedono che sviluppiamo una scienza completa delle folle usando una gamma di discipline. Oggi, il lavoro degli psicologi sociali mostra che le folle sono influenzate dalle personalità dei singoli membri; così, le folle possono incarnare un comportamento altruistico e utile così come il contrario. E ora possiamo estendere ulteriormente la scienza della folla incorporando l'analisi quantitativa usando la fisica classica e statistica, la scienza computazionale e la teoria dei sistemi complessi - lo studio di gruppi di entità interagenti.
Un concetto rilevante dalla teoria della complessità è "emergenza", che si verifica quando le interazioni tra le entità producono un comportamento di gruppo che non poteva essere previsto dalle proprietà di ogni singolo elemento. Ad esempio, spostando in modo casuale H2O molecole in acqua liquida si collegano improvvisamente a zero gradi Celsius per produrre ghiaccio solido; gli storni in volo si trasformano rapidamente in un gregge ordinato.
Il comportamento emergente può essere previsto se l'interazione tra le entità è nota, come mostrato in 2014 da ricercatori dell'Università del Minnesota che hanno determinato come interagiscono due persone in movimento e, da questo, come si muove una folla. I ricercatori hanno inizialmente considerato un'idea dalla fisica, teorizzando che, come gli elettroni, i pedoni evitano la collisione respingendosi a vicenda mentre si avvicinano. Ma i database video hanno mostrato invece che quando le persone vedono che stanno per collidere, cambiano il loro percorso. Da questo, i ricercatori hanno derivato un'equazione per ciò che equivale a una forza di repulsione universale tra due persone, basata sul tempo fino alla collisione, non sulla distanza.
La formula riproduceva con successo le caratteristiche emergenti del mondo reale di una folla, come formare una configurazione semicircolare mentre aspettava di attraversare un passaggio stretto, o sviluppare esternamente corsie indipendenti mentre i suoi membri camminavano verso diverse uscite. Ciò rende possibile simulare il comportamento della folla per progettare percorsi di evacuazione, ad esempio.
To essere utile nelle emergenze, l'analisi della folla deve anche tenere conto del contagio emotivo. Diffondere la paura può cambiare il comportamento emergente, come dimostrato dai ricercatori della KN Toosi University of Technology in Iran. In 2015, loro creato una versione computerizzata di uno spazio pubblico popolato da centinaia di adulti e bambini simulati e guardie di sicurezza che dirigevano le persone verso le uscite. Supponendo che i partecipanti stessero rispondendo a un evento pericoloso, la simulazione li ha intensificati a livelli più elevati di paura e movimento casuale e in preda al panico quando non sono riusciti a trovare un'uscita.
Eseguendo la simulazione, i ricercatori hanno scoperto che tra 18 e 99 per cento potrebbe sfuggire, a seconda della combinazione di partecipanti. Il maggior numero di fughe non si è verificato con il numero più piccolo o più grande di persone o agenti di sicurezza, ma a valori intermedi. Ciò dimostra che lo stato emotivo di una folla può portare le sue dinamiche in un complicato stadio non lineare.
Possiamo determinare l'emozione degli individui in una vera folla osservando il loro comportamento fisico. In 2018, una squadra con Hui Yu dell'Università di Portsmouth nel Regno Unito utilizzato energia cinetica, l'energia del movimento in fisica, per servire da indicatore che potrebbe stabilire quando una folla entra in uno stato emotivo "anormale". I membri della folla che scappano da un evento pericoloso come un'esplosione hanno aumentato l'energia cinetica, che può essere rilevata in immagini video di folla in tempo reale. Utilizzando tecniche di visione artificiale, i ricercatori hanno calcolato le velocità dei pixel che compongono le immagini, da cui hanno identificato la parte più energica della folla.
I ricercatori hanno applicato il loro metodo al dataset di video clip raccolti dallo scienziato informatico Nikolaos Papanikolopoulos e colleghi dell'Università del Minnesota. Queste clip mostrano folle di persone reali che reagiscono alle emergenze simulate. Inizialmente, i soggetti camminano normalmente, quindi si disperdono improvvisamente e corrono in tutte le direzioni. L'algoritmo energetico ha rilevato rapidamente queste transizioni e i ricercatori hanno concluso che il metodo può rilevare automaticamente comportamenti insoliti e potenzialmente pericolosi nelle riunioni pubbliche.
Altri link tra emozioni e azioni sono stati disegnati dallo scienziato informatico Dinesh Manocha all'Università del Maryland e dai suoi colleghi nel loro 'CubeP'modello, che unisce l'analisi dei fattori di fisica, fisiologia e psicologia. Questi tre fattori sono fortemente interrelati durante l'attività fisica e le risposte emotive che caratterizzano una folla in crisi. CubeP utilizza la fisica di base delle forze e delle velocità per calcolare lo sforzo fisico di una persona in movimento. CubeP incorpora anche il modello del contagio emotivo sviluppato in 2015 dall'ingegnere informatico Funda Durupinar all'Università di Bilkent in Turchia e ai suoi colleghi, che include tipici profili di personalità che determinano la risposta di una persona allo stress. CubeP aggiunge una misura fisiologica del livello di panico per ogni persona, in base allo sforzo fisico. Ciò influisce sulla frequenza cardiaca, che è noto per indicare il grado di paura. Tutto ciò è combinato per prevedere la velocità e la direzione del movimento per ogni membro della folla.
I ricercatori hanno testato CubeP in simulazioni al computer di una folla che reagiva a un evento pericoloso, con risultati realistici. Una persona virtuale vicino alla minaccia rapidamente va in panico e corre. Un individuo più distante risponde al contagio emotivo con la paura e il comportamento di fuga, anche se in seguito. I ricercatori hanno anche applicato CubeP al dataset dell'Università del Minnesota e ai video di emergenze reali, come nel sistema di metropolitana di Shanghai in 2014, e al di fuori dell'edificio del Parlamento britannico in 2017. In tutte queste simulazioni CubeP del comportamento della folla erano ragionevolmente vicine alla realtà e più vicine rispetto all'approccio Durupinar e ad altri modelli che non univano fattori fisici, psicologici e fisiologici.
Questo miglioramento illustra il potere di una scienza multidisciplinare delle folle. Man mano che le informazioni si accumulano, sono sicuramente utili nella progettazione architettonica e nella pianificazione di disastri. I risultati potrebbero, tuttavia, portare a una maggiore sorveglianza delle folle negli spazi pubblici, un fenomeno che al momento sta crescendo preoccupazioni dall'American Civil Liberties Union sulla privacy e il potenziale di abuso.
Qualcosa è andato perduto e qualcosa si è guadagnato riducendo il comportamento della folla ai numeri. Confrontando i modelli con dati reali forniremo approfondimenti positivi sulle dinamiche della folla, ma abbiamo bisogno di una comprensione ampia anche dalla psicologia. Elias Canetti, l'autore del premio Nobel che ha scritto il classico Folla e potere (1960), ha previsto il giorno in cui questa partnership avrebbe aiutato a rompere il codice della folla. Nel considerare l'importanza di una certa densità critica nel comportamento della folla, scrisse: "Un giorno potrebbe essere possibile determinare questa densità in modo più accurato e persino misurarlo". Ora possiamo misurare e analizzare tali quantità, ma abbiamo anche bisogno delle opinioni espansive delle scienze umane e delle scienze sociali per dirci cosa intendono veramente.
Circa l'autore
Sidney Perkowitz è professore di fisica emerita presso l'Emory University di Atlanta. I suoi ultimi libri sono Schiuma universale 2.0 (2015) Frankenstein: come un mostro è diventato un'icona (2018) e Fisica: una breve introduzione (in uscita, luglio 2019).
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su Eone ed è stato ripubblicato sotto Creative Commons.
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