Cuando las personas se juntan en una multitud, las conexiones físicas y emocionales definen su movimiento, estado de ánimo y voluntad para actuar. Comprender a las multitudes puede ayudarnos a manejar el pánico causado por un ataque terrorista; una ciencia de las multitudes es vital para manejar muchas emergencias, especialmente cuando la densidad se vuelve peligrosamente alta. El pánico o el caos en una multitud pueden matar o herir a cientos, como ocurrió en el Love Parade en Alemania en 2010 cuando miles de asistentes a un festival de música electrónica de baile se amontonaron cuando intentaron entrar en un túnel estrecho; 21 personas murieron de asfixia.
La ciencia fundamental y la seguridad pública exigen que desarrollemos una ciencia completa de multitudes utilizando una variedad de disciplinas. Hoy en día, el trabajo de los psicólogos sociales muestra que las multitudes están influenciadas por las personalidades de los miembros individuales; por lo tanto, las multitudes pueden encarnar comportamientos altruistas y útiles, así como lo contrario. Y ahora podemos ampliar la ciencia de la multitud incorporando el análisis cuantitativo utilizando la física clásica y estadística, la ciencia computacional y la teoría de sistemas complejos, el estudio de grupos de entidades que interactúan.
Un concepto relevante de la teoría de la complejidad es la "emergencia", que se produce cuando las interacciones entre las entidades producen un comportamiento grupal que no podría haberse predicho a partir de las propiedades de ningún elemento individual. Por ejemplo, moviendo aleatoriamente H2Las moléculas de O en el agua líquida se unen repentinamente a cero grados Celsius para formar hielo sólido; Los estorninos en vuelo se forman rápidamente en un rebaño ordenado.
El comportamiento emergente puede predecirse si se conoce la interacción entre las entidades, como mostrado en 2014 por investigadores de la Universidad de Minnesota que determinaron cómo interactúan dos personas en movimiento y, a partir de ahí, cómo se mueve una multitud. Los investigadores primero consideraron una idea de la física, con la teoría de que, al igual que los electrones, los peatones evitan las colisiones al repelerse unos a otros a medida que se acercan. Pero las bases de datos de video mostraron que cuando las personas ven que están a punto de chocar, cambian sus caminos. De esto, los investigadores derivaron una ecuación para lo que equivale a una fuerza universal de repulsión entre dos personas, basada en el tiempo hasta la colisión, no en la distancia.
La fórmula reprodujo con éxito las características emergentes del mundo real de una multitud, como formar una configuración semicircular mientras espera a goteo a través de un pasaje estrecho, o desarrollar de manera extemporánea carriles independientes a medida que sus miembros caminan hacia diferentes salidas. Esto hace posible simular el comportamiento de la multitud para diseñar rutas de evacuación, por ejemplo.
To ser útil en emergencias, el análisis de multitudes también debe tener en cuenta el contagio emocional. Difundir el miedo puede cambiar el comportamiento emergente, como lo demuestran los investigadores de la Universidad de Tecnología KN Toosi en Irán. En 2015, ellos creado una versión de computadora de un espacio público poblado con cientos de adultos y niños simulados, y guardias de seguridad que dirigían a las personas a las salidas. Suponiendo que los participantes estaban respondiendo a un evento peligroso, la simulación los llevó a niveles más elevados de miedo y pánico, movimiento aleatorio cuando no pudieron encontrar una salida.
Ejecutando la simulación, los investigadores encontraron que entre 18 y 99 el porcentaje podría escapar, dependiendo de la combinación de participantes. El mayor número de fugas no se produjo con el menor o el mayor número de personas o agentes de seguridad, sino en valores intermedios. Esto demuestra que el estado emocional de una multitud puede llevar su dinámica a una etapa no lineal complicada.
Podemos determinar la emoción de los individuos en una multitud real observando su comportamiento físico. En 2018, un equipo bajo Hui Yu de la Universidad de Portsmouth en el Reino Unido usado La energía cinética, la energía del movimiento en la física, sirve como un indicador que podría establecer cuando una multitud entra en un estado emocional "anormal". Los miembros de la multitud que huyen de un evento peligroso, como una explosión, han aumentado la energía cinética, que se puede detectar en las imágenes de video de la multitud en tiempo real. Usando técnicas de visión por computadora, los investigadores calcularon las velocidades de los píxeles que componen las imágenes, a partir de las cuales identificaron la parte más enérgica de la multitud.
Los investigadores aplicaron su método a la datos de videoclips recopilados por el científico informático Nikolaos Papanikolopoulos y sus colegas de la Universidad de Minnesota. Esos clips muestran a multitudes de personas reales que reaccionan ante emergencias simuladas. Inicialmente, los sujetos caminan normalmente, luego se dispersan repentinamente y corren en todas direcciones. El algoritmo de energía detectó rápidamente estas transiciones, y los investigadores concluyen que el método puede detectar automáticamente conductas inusuales y potencialmente peligrosas en reuniones públicas.
Otros vínculos entre las emociones y las acciones han sido diseñados por el científico informático Dinesh Manocha de la Universidad de Maryland y sus colegas en suCubeP'modelo, que une el análisis de factores de la física, la fisiología y la psicología. Estos tres factores están fuertemente interrelacionados durante la actividad física y las respuestas emocionales que marcan una multitud en crisis. CubeP usa la física básica de fuerzas y velocidades para calcular el esfuerzo corporal de una persona en movimiento. CubeP también incorpora el modelo de contagio emocional. desarrollado en 2015 por el ingeniero informático Funda Durupinar en la Universidad Bilkent en Turquía y sus colegas, que incluye perfiles de personalidad típicos que determinan la respuesta de una persona al estrés. CubeP agrega una medida fisiológica del nivel de pánico para cada persona, basada en el esfuerzo corporal. Esto afecta la frecuencia cardíaca, que se sabe que indica el grado de miedo. Todo esto se combina para predecir la velocidad y la dirección del movimiento para cada miembro de la multitud.
Los investigadores probaron CubeP en simulaciones por computadora de una multitud que reaccionaba ante un evento peligroso, con resultados realistas. Una persona virtual cerca de la amenaza rápidamente entra en pánico y corre. Un individuo más distante responde al contagio emocional con miedo y comportamiento de escape, aunque más adelante. Los investigadores también aplicaron CubeP al conjunto de datos de la Universidad de Minnesota y a videos de emergencias reales, como el sistema de metro de Shanghai en 2014 y fuera del edificio del Parlamento británico en 2017. En todo esto, las simulaciones de CubeP del comportamiento de la multitud estaban razonablemente cerca de la realidad, y más cercanas que el enfoque de Durupinar y otros modelos que no combinan factores físicos, psicológicos y fisiológicos.
Esta mejora ilustra el poder de una ciencia multidisciplinaria de multitudes. A medida que se acumulen las ideas, seguramente serán útiles en el diseño arquitectónico y la planificación de desastres. Sin embargo, los hallazgos podrían llevar a una mayor vigilancia de las multitudes en los espacios públicos, un fenómeno que está aumentando preocupaciones de estudiantes y facultad de la American Civil Liberties Union sobre la privacidad y el potencial de abuso.
Algo se pierde y se gana al reducir el comportamiento de la multitud a números. La comparación de modelos con datos reales proporcionará información de bienvenida sobre la dinámica de la multitud, pero también necesitamos una comprensión profunda de la psicología. Elias Canetti, el autor del Premio Nobel que escribió el clásico Masa y poder (1960), previó el día en que esta asociación ayudaría a romper el código de la multitud. Al considerar la importancia de una cierta densidad crítica en el comportamiento de la multitud, escribió: "Un día puede ser posible determinar esta densidad con mayor precisión e incluso medirla". Ahora podemos medir y analizar tales cantidades, pero también necesitamos los puntos de vista expansivos de las humanidades y las ciencias sociales para decirnos qué significan realmente.
Sobre el Autor
Sidney Perkowitz es profesor de física emérito en la Universidad de Emory en Atlanta. Sus últimos libros son Espuma Universal 2.0 (2015) Frankenstein: cómo un monstruo se convirtió en un icono (2018) y Física: Una Introducción Muy Corta (Próximamente, julio 2019).
Este artículo fue publicado originalmente en el Aeon y ha sido republicado bajo Creative Commons.
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