Kann Physik die Bewegungen der in Panik versetzten Menschenmenge erklären?

Kann Physik die Bewegungen der in Panik versetzten Menschenmenge erklären?

Wenn Menschen in einer Menschenmenge zusammenkommen, bestimmen körperliche und emotionale Verbindungen ihre Bewegung, ihren Geisteszustand und ihren Willen zum Handeln. Das Verständnis von Menschenmengen kann uns helfen, die durch einen Terroranschlag verursachte Panik zu bewältigen. Eine Wissenschaft von Menschenmassen ist für das Management vieler Notfälle unerlässlich, insbesondere wenn die Dichte gefährlich hoch wird. Panik oder Chaos in einer Menschenmenge können Hunderte töten oder verletzen, wie es bei der Love Parade in Deutschland in 2010 der Fall war, als sich Tausende von Teilnehmern eines elektronischen Tanzmusikfestivals auftaten, als sie versuchten, einen engen Tunnel zu betreten; 21-Menschen starben an Erstickung.

Grundlegende Wissenschaften und öffentliche Sicherheit verlangen, dass wir eine vollständige Wissenschaft der Menschenmassen unter Verwendung verschiedener Disziplinen entwickeln. Die Arbeit von Sozialpsychologen zeigt heute, dass die Massen von den Persönlichkeiten der einzelnen Mitglieder beeinflusst werden. Menschenmengen können also altruistisches und hilfreiches Verhalten sowie das Gegenteil verkörpern. Und jetzt können wir die Crowd-Science durch die Einbeziehung der quantitativen Analyse unter Verwendung der klassischen und statistischen Physik, der Computational Science und der Theorie komplexer Systeme - der Untersuchung von Gruppen interagierender Entitäten - weiter ausbauen.

Ein relevantes Konzept aus der Komplexitätstheorie ist das "Auftauchen", das dann auftritt, wenn die Interaktionen zwischen den Entitäten ein Gruppenverhalten erzeugen, das aus den Eigenschaften eines einzelnen Elements nicht vorhergesagt werden konnte. Zum Beispiel zufällig H bewegen2O-Moleküle in flüssigem Wasser verbinden sich plötzlich bei null Grad Celsius zu festem Eis; Stare im Flug formen sich schnell zu einer geordneten Herde.

Emergentes Verhalten kann vorhergesagt werden, wenn die Interaktion zwischen den Entitäten als bekannt ist gezeigt in 2014 von Forschern der University of Minnesota, die ermittelt haben, wie zwei bewegte Personen interagieren und wie sich eine Menschenmenge bewegt. Die Forscher betrachteten zunächst eine Idee aus der Physik und stellten die Theorie auf, dass Fußgänger wie Elektronen Kollisionen vermeiden, indem sie sich gegenseitig abstoßen, wenn sie näher kommen. Videodatenbanken zeigten jedoch stattdessen, dass, wenn Menschen sehen, dass sie kurz davor sind zu kollidieren, sie ihren Pfad ändern. Daraus haben die Forscher eine Gleichung für die universelle Abstoßungskraft zwischen zwei Personen abgeleitet, die auf der Zeit bis zur Kollision und nicht auf der Entfernung basiert.

Die Formel reproduzierte erfolgreich die aufkommenden realen Merkmale einer Menschenmenge, z. B. die Bildung einer halbkreisförmigen Konfiguration, während sie darauf warten, durch eine enge Passage zu tröpfeln, oder unvorhergesehene Entwicklung unabhängiger Bahnen, während sich ihre Mitglieder in Richtung verschiedener Ausgänge bewegen. So ist es möglich, das Verhalten von Menschenmengen zu simulieren, um beispielsweise Evakuierungsrouten zu entwerfen.

TUm in Notfällen nützlich zu sein, muss die Crowd-Analyse auch die emotionale Ansteckung berücksichtigen. Die Verbreitung von Angst kann das aufkommende Verhalten verändern, wie Forscher an der Technischen Universität KN Toosi im Iran zeigen. In 2015, sie erstellt eine Computerversion eines öffentlichen Raums mit hunderten simulierter Erwachsenen und Kindern sowie Sicherheitskräften, die die Menschen zu den Ausgängen führten. Unter der Annahme, dass die Teilnehmer auf ein gefährliches Ereignis reagierten, eskalierte die Simulation sie zu größerer Angst und in Panik geratene Bewegungen, wenn sie keinen Ausgang fanden.

Bei der Simulation stellten die Forscher fest, dass zwischen 18 und 99 Prozent je nach Kombination der Teilnehmer entkommen konnte. Die größte Anzahl von Fluchten trat nicht bei der kleinsten oder größten Anzahl von Personen oder Sicherheitsagenten auf, sondern bei Zwischenwerten. Dies zeigt, dass der emotionale Zustand einer Menschenmenge ihre Dynamik in eine komplizierte nichtlineare Phase überführen kann.


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Wir können die Emotionen von Individuen in einer realen Menge durch Beobachtung ihres körperlichen Verhaltens bestimmen. In 2018 ein Team unter Hui Yu von der University of Portsmouth in Großbritannien benutzt kinetische Energie, die Bewegungsenergie in der Physik, um als Maßstab zu dienen, wenn eine Menschenmenge in einen "anomalen" emotionalen Zustand gerät. Crowd-Mitglieder, die vor einem gefährlichen Ereignis wie einer Explosion laufen, haben eine erhöhte kinetische Energie, die in Echtzeit-Crowd-Videobildern erkannt werden kann. Mithilfe von Computervisionstechniken berechneten die Forscher die Geschwindigkeiten der Pixel, aus denen die Bilder bestehen, aus denen sie den energiegeladensten Teil der Menschenmenge identifizierten.

Die Forscher haben ihre Methode auf das Internet angewandt Datensatz von Videoclips, die vom Informatiker Nikolaos Papanikolopoulos und Kollegen an der University of Minnesota zusammengestellt wurden. Diese Clips zeigen Massen von echten Menschen, die auf simulierte Notfälle reagieren. Anfangs gehen die Probanden normal, zerstreuen sich dann plötzlich und laufen in alle Richtungen. Der Energiealgorithmus hat diese Übergänge schnell erkannt und die Forscher folgern daraus, dass die Methode ungewöhnliches, potenziell gefährliches Verhalten in öffentlichen Versammlungen automatisch erkennen kann.

Andere Zusammenhänge zwischen Emotionen und Handlungen wurden von dem Informatiker Dinesh Manocha an der University of Maryland und seinen KollegenCubeP'Modell, das die Analyse von Faktoren aus Physik, Physiologie und Psychologie vereint. Diese drei Faktoren hängen während der körperlichen Aktivität und den emotionalen Reaktionen, die eine Menschenmenge in der Krise kennzeichnen, stark miteinander zusammen. CubeP verwendet die Grundphysik der Kräfte und Geschwindigkeiten, um die körperliche Anstrengung einer sich bewegenden Person zu berechnen. CubeP beinhaltet auch das Modell der emotionalen Ansteckung entwickelt in 2015 vom Computeringenieur Funda Durupinar an der Bilkent University in der Türkei und ihren Kollegen, die typische Persönlichkeitsprofile enthalten, die die Reaktion einer Person auf Stress bestimmen. CubeP fügt für jede Person ein physiologisches Maß für die Panikstufe hinzu, basierend auf körperlicher Anstrengung. Dies wirkt sich auf die Herzfrequenz aus, die bekanntermaßen den Grad der Angst angibt. All dies wird kombiniert, um die Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung für jedes Crowd-Mitglied vorherzusagen.

Die Forscher testeten CubeP in Computersimulationen einer Menschenmenge, die auf ein gefährliches Ereignis reagierte, mit realistischen Ergebnissen. Eine virtuelle Person in der Nähe der Bedrohung gerät in Panik und rennt davon. Ein weiter entferntes Individuum reagiert auf emotionale Ansteckung mit Angst und Fluchtverhalten, wenn auch später. Die Forscher haben CubeP auch auf den Datensatz der University of Minnesota und auf Videos von realen Notfällen angewendet, beispielsweise auf dem U-Bahn-System Shanghai in 2014 und außerhalb des britischen Parlaments in 2017. In all diesen Fällen waren CubeP-Simulationen des Crowd-Verhaltens der Realität ziemlich nahe und näher als der Durupinar-Ansatz und andere Modelle, die physikalische, psychologische und physiologische Faktoren nicht miteinander verbinden.

Diese Verbesserung veranschaulicht die Kraft einer multidisziplinären Wissenschaft der Massen. Wenn sich die Erkenntnisse sammeln, sind sie mit Sicherheit für die architektonische Planung und Planung von Katastrophen hilfreich. Feststellungen könnten jedoch zu einer stärkeren Überwachung von Menschenmassen im öffentlichen Raum führen, ein Phänomen, das derzeit zunimmt Bedenken von der American Civil Liberties Union zu Datenschutz und Missbrauchspotenzial.

Etwas geht verloren und etwas wird durch das Reduzieren des Massenverhaltens auf Zahlen gewonnen. Der Vergleich von Modellen mit realen Daten bietet willkommene Einblicke in die Dynamik der Zuschauer, aber wir brauchen auch ein umfassendes Verständnis von der Psychologie. Elias Canetti, der Nobelpreisträger des Klassikers Masse und Macht (1960) sah den Tag voraus, an dem diese Partnerschaft den Crowdcode brechen würde. In Anbetracht der Wichtigkeit einer bestimmten kritischen Dichte im Verhalten der Menschenmenge schrieb er: "Eines Tages kann es möglich sein, diese Dichte genauer zu bestimmen und sogar zu messen." Jetzt können wir solche Größen messen und analysieren, aber wir brauchen auch die weitreichenden Ansichten der Geistes- und Sozialwissenschaften, um uns zu sagen, was sie wirklich bedeuten.Aeon Zähler - nicht entfernen

Über den Autor

Sidney Perkowitz ist emeritierter Professor für Physik an der Emory University in Atlanta. Seine neuesten Bücher sind Universalschaum 2.0 (2015) Frankenstein: Wie aus einem Monster ein Symbol wurde (2018) und Physik: Eine sehr kurze Einführung (in Vorbereitung, Juli 2019).

Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht unter Äon und wurde unter Creative Commons veröffentlicht.

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