今天我們來講講𠈌𠈌𠈌𠈌𠈌𠈌的故事_風聞

原創：中科院物理所

作者：Sidney Perkowitz

翻譯：loulou

審校：Nothing

當很多人聚集在一起時，身體和情感的聯繫決定了他們的行動、精神狀態和行動意願。理解人羣可以幫助我們控制恐怖襲擊造成的恐慌;羣體科學對於處理許多緊急情況至關重要，尤其是在人羣密度高到一定程度以至於可能造成危險的時候。人羣中的恐慌或混亂可能導致數百人傷亡，就像2010年在德國舉行的“愛的大遊行”(Love Parade)上發生的那樣。當時，一場電子舞曲音樂節的數千名參與者試圖進入一條狹窄的隧道，結果隧道被擠得水泄不通。21人死於窒息。

基礎科學和公共安全要求我們利用一系列學科發展一門完整的羣體科學。現如今，社會心理學家的研究表明，羣體會受到個體的個人行為的影響;因此，羣體既可以體現利他主義和樂於助人的行為，也可以體現相反的行為。現在，我們可以通過結合使用經典物理、統計物理、計算科學和複雜系統理論(即研究存在相互作用的實體的羣體)等數門學科的定量分析來進一步擴展羣體科學。

複雜性理論中的一個相關概念是“湧現”，即實體之間的相互作用產生的羣體行為是無法根據任何單個元素的屬性來預測的。例如，在液態水中隨機運動的H2O分子在0℃時突然連結形成固態冰;正在飛行的椋鳥很快就形成了有序的鳥羣。

明尼蘇達大學(University of Minnesota)的研究人員在2014年表明，如果已知各個實體之間的相互作用，就可以預測湧現行為。他們確定了兩個人在運動中是如何相互作用的，並由此確定了一羣人是如何移動的。研究人員首先是從物理學角度考慮的，他們認為，行人像電子一樣，在靠近時通過相互排斥來避免碰撞。但視頻數據庫顯示，當人們看到他們即將相撞時，他們會改變前進的路徑。由此，研究人員基於當前到發生碰撞的時間，而不是距離，推導出一個等式來計算出兩個人之間的斥力。

這個公式成功地再現了人羣在現實世界中會出現的特徵，比如在等待通過狹窄通道時形成半圓形的形態，或者在其成員走向不同出口時臨時另闢蹊徑。這使得通過模擬人羣行為來設計疏散路線成為可能。

為了能在緊急情況下有用，人羣分析還必須考慮情緒傳染。伊朗K N Toosi科技大學的研究人員發現，恐懼的擴散可以改變緊急行為。2015年，他們創造了一個電腦版的公共空間，裏面有數百名成人和兒童，還有引導人們走向出口的保安。假設參與者是在對危險事件做出反應，當他們找不到出口時，通過模擬他們的恐懼和驚慌情緒升級，讓人羣隨機移動。

通過模擬，研究人員發現，根據參與者的組成的不同，18%~99%的人可以逃脱。逃脱人數百分比最大的樣本對應的組成既不是人數或者保安最多或最少的情形，而是中間值。這説明羣體的情緒狀態可以將其動力學帶入一個複雜的非線性階段。

在真實羣體中，我們可以通過觀察個體的身體行為來判斷他們的情緒。2018年，英國朴茨茅斯大學(University of Portsmouth)餘輝(Hui Yu)領導的一個研究小組利用動能，即物理學中的運動能量，作為一種衡量指標，來確定一羣人何時進入“異常”的情緒狀態。 在爆炸等危險事件中逃跑的人羣動能增加，可在人羣視頻圖像中實時檢測到。利用計算機視覺技術，研究人員計算出構成圖像的像素的速度，並從中識別出人羣中最活躍的部分。

研究人員將他們的方法應用於計算機科學家尼古拉·帕帕尼科洛普洛斯(Nikolaos Papanikolopoulos)和明尼蘇達大學(University of Minnesota)的科研人員整理的視頻片段數據集合。這些視頻顯示了一羣真實的人對模擬的緊急情況做出的反應。起初，受試者正常行走，然後突然分散，向各個方向奔去，能量算法很快就能感知到這些轉變。研究人員得出結論，這種方法可以自動檢測公眾集會中不尋常的、潛在的危險行為。

馬里蘭大學(University of Maryland)的計算機科學家迪內什·馬諾查(Dinesh Manocha)和他的同事們在他們的“CubeP”模型中結合物理，生理和心理三個方面的因素考慮，得出了情緒和行為之間的其他聯繫。這三個因素在標誌着人羣處於危機的身體活動和情緒反應中是密切相關的。CubeP利用力和速度的基本物理原理來計算一個人在運動中的體力。CubeP還整合了土耳其比爾肯特大學(Bilkent University)計算機工程師Funda Durupinar及其同事在2015年開發的情緒感染模型，其中包括決定一個人對壓力反應的典型性格特徵。CubeP根據每個人的身體素質，增加了對每個人恐慌程度的生理測量。這會影響心率，而心率則是恐懼程度的標誌。研究人員結合所有這些因素來預測每個人羣成員的運動速度和方向。

研究人員在計算機模擬人羣對緊急事件的反應中測試了CubeP，結果是真實的。在距離危險事件中心較近的人會迅速表現出驚慌並逃跑。儘管會表現的稍微延遲些，但一個距離較遠的人對情緒感染的反應仍是恐懼和逃跑行為。研究人員還將CubeP應用於明尼蘇達大學(University of Minnesota)的數據集和真實緊急情況的視頻，比如2014年上海地鐵系統的情況，以及2017年英國議會大樓外的情況。在所有這些研究中，CubeP對人羣行為的模擬相當接近現實，比Durupinar方法和其他不整合物理、心理和生理這三個因素的模型更接近現實。

這一進步説明了多學科羣體科學的力量。隨着這些知識的積累，它們必將在建築設計和災難規劃中發揮作用。

原文鏈接：

https://aeon.co/ideas/can-a-physics-of-panic-explain-the-motions-of-the-crowd