La physique peut-elle expliquer les mouvements de la foule paniquée?

La physique peut-elle expliquer les mouvements de la foule paniquée?

Lorsque des personnes se rassemblent dans une foule, des relations physiques et émotionnelles définissent leur mouvement, leur état d'esprit et leur volonté d'agir. Comprendre les foules peut nous aider à gérer la panique provoquée par un attentat terroriste; une science des foules est essentielle à la gestion de nombreuses urgences, en particulier lorsque la densité devient dangereusement élevée. La panique ou le chaos dans une foule peuvent tuer ou blesser des centaines de personnes, comme lors de la Love Parade en Allemagne à 2010, lorsque des milliers de participants à un festival de musique de danse électronique se sont entassés alors qu'ils tentaient de pénétrer dans un tunnel étroit. Les personnes atteintes de 21 sont mortes d’étouffement.

La science fondamentale et la sécurité publique exigent que nous développions une science complète des foules utilisant un éventail de disciplines. Aujourd'hui, les travaux de psychologues sociaux montrent que les foules sont influencées par la personnalité de chaque membre. ainsi, les foules peuvent incarner un comportement altruiste et utile, ainsi que le contraire. Et nous pouvons maintenant approfondir la science des foules en incorporant l'analyse quantitative à l'aide de la physique classique et statistique, de la science informatique et de la théorie des systèmes complexes, à savoir l'étude de groupes d'entités en interaction.

Un concept pertinent de la théorie de la complexité est «l'émergence», qui survient lorsque les interactions entre les entités produisent un comportement de groupe qui n'aurait pas pu être prédit à partir des propriétés d'un élément individuel. Par exemple, déplacer H de façon aléatoire2Les molécules d’O dans l’eau liquide se soudent à zéro degré Celsius pour former de la glace solide; les étourneaux en vol se forment rapidement en un troupeau ordonné.

Le comportement émergent peut être prédit si l’interaction entre les entités est connue, montré à 2014 par des chercheurs de l'Université du Minnesota, qui ont déterminé comment deux personnes en mouvement interagissent et, partant, comment une foule se déplace. Les chercheurs ont d’abord étudié une idée tirée de la physique, en partant de l’hypothèse selon laquelle, comme les électrons, les piétons évitent les collisions en se repoussant à mesure qu’ils se rapprochent. Mais les bases de données vidéo ont montré à la place que lorsque les gens voient qu'ils sont sur le point de se heurter, ils changent de chemin. À partir de là, les chercheurs ont déduit une équation de ce qui équivaut à une force de répulsion universelle entre deux personnes, basée sur le temps écoulé avant la collision et non sur la distance.

La formule reproduit avec succès les caractéristiques du monde réel émergentes, telles que la formation d'une configuration semi-circulaire en attendant de passer dans un passage étroit ou le développement intempestif de voies indépendantes alors que ses membres se dirigent vers différentes sorties. Cela permet par exemple de simuler le comportement de la foule pour concevoir des itinéraires d'évacuation.

To être utiles en cas d’urgence, l’analyse de la foule doit aussi rendre compte de la contagion émotionnelle. La propagation de la peur peut changer le comportement émergent, comme l'ont montré des chercheurs de l'Université de technologie KN Toosi en Iran. En 2015, ils créé une version informatique d'un espace public peuplé de centaines d'adultes et d'enfants simulés, ainsi que des agents de sécurité qui dirigeaient les gens vers les sorties. En supposant que les participants réagissaient à un événement dangereux, la simulation les a amenés à un niveau de peur et de mouvement paniqué et aléatoire, lorsqu'ils n'ont pas réussi à trouver une issue.

En effectuant la simulation, les chercheurs ont constaté qu’entre 18 et 99% pouvaient s’échapper, en fonction de la combinaison des participants. Le plus grand nombre d'évasions n'a pas eu lieu avec le plus petit ou le plus grand nombre de personnes ou d'agents de sécurité, mais avec des valeurs intermédiaires. Cela montre que l'état émotionnel d'une foule peut mener sa dynamique à une étape non linéaire compliquée.


Obtenez les dernières nouvelles d'InnerSelf


Nous pouvons déterminer l'émotion des individus dans une foule réelle en observant leur comportement physique. Dans 2018, une équipe de Hui Yu de l’Université de Portsmouth au Royaume-Uni d'utiliser l’énergie cinétique, l’énergie du mouvement en physique, pour servir de jauge qui pourrait être établie lorsqu’une foule entre dans un état émotionnel «anormal». Les membres de la foule suite à un événement dangereux, tel qu'une explosion, ont augmenté l'énergie cinétique, qui peut être détectée dans des images vidéo de foule en temps réel. À l'aide de techniques de vision par ordinateur, les chercheurs ont calculé la vitesse des pixels composant les images, à partir de laquelle ils ont identifié la partie la plus énergique de la foule.

Les chercheurs ont appliqué leur méthode à la jeu de données de clips vidéo rassemblés par l'informaticien Nikolaos Papanikolopoulos et ses collègues de l'Université du Minnesota. Ces clips montrent des foules de personnes réelles réagissant à des situations d'urgence simulées. Initialement, les sujets marchent normalement, puis se dispersent soudainement et courent dans toutes les directions. L'algorithme d'énergie a rapidement détecté ces transitions et les chercheurs ont conclu que la méthode pouvait détecter automatiquement les comportements inhabituels et potentiellement dangereux lors de rassemblements publics.

Dinesh Manocha, informaticien à l’Université du Maryland, et ses collègues dans leur travail ont également établi des liens entre les émotions et les actions.CubePCe modèle associe l'analyse de facteurs physiques, physiologiques et psychologiques. Ces trois facteurs sont étroitement liés au cours de l'activité physique et des réactions émotionnelles qui caractérisent une foule en crise. CubeP utilise la physique de base des forces et des vitesses pour calculer l'effort physique d'une personne en mouvement. CubeP intègre également le modèle de contagion émotionnelle développé en 2015 par l'ingénieur informaticien Funda Durupinar à l’Université de Bilkent en Turquie et à ses collègues, qui comprend des profils de personnalité typiques qui déterminent la réaction d’une personne au stress. CubeP ajoute une mesure physiologique du niveau de panique pour chaque personne, basée sur l'effort physique. Cela affecte le rythme cardiaque, qui est connu pour indiquer le degré de peur. Tout cela est combiné pour prédire la vitesse et la direction du mouvement pour chaque membre de la foule.

Les chercheurs ont testé CubeP dans des simulations informatiques d'une foule réagissant à un événement dangereux, avec des résultats réalistes. Une personne virtuelle proche de la menace panique et court rapidement. Un individu plus distant réagit à la contagion émotionnelle par la peur et le comportement d'évasion, bien que plus tard. Les chercheurs ont également appliqué CubeP à l'ensemble de données de l'Université du Minnesota et à des vidéos de situations d'urgence réelles, telles que celles du métro de Shanghai à 2014 et à l'extérieur du bâtiment du Parlement britannique à 2017. Dans tous ces cas, les simulations CubeP du comportement de la foule étaient raisonnablement proches de la réalité et plus proches que l’approche Durupinar et d’autres modèles ne fusionnant pas les facteurs physiques, psychologiques et physiologiques.

Cette amélioration illustre le pouvoir d’une science multidisciplinaire des foules. Au fur et à mesure de l'accumulation des connaissances, elles seront certainement utiles pour la conception architecturale et la planification en cas de catastrophe. Les résultats pourraient toutefois conduire à une surveillance accrue des foules dans les espaces publics, phénomène qui suscite actuellement préoccupations de l’American Civil Liberties Union sur la vie privée et les risques d’abus.

Quelque chose est perdu et gagné en réduisant les chiffres au comportement de la foule. La comparaison de modèles à des données réelles fournira des informations utiles sur la dynamique des foules, mais nous avons également besoin d'une compréhension approfondie de la psychologie. Elias Canetti, l'auteur du prix Nobel qui a écrit le classique Masse et puissance (1960), prévoyait le jour où ce partenariat aiderait à briser le code de la foule. En considérant l'importance d'une certaine densité critique dans le comportement de la foule, il a écrit: "Un jour, il sera peut-être possible de déterminer cette densité avec plus de précision et même de la mesurer." Nous pouvons maintenant mesurer et analyser de telles quantités, mais nous avons également besoin des vues étendues des sciences humaines et sociales pour nous dire ce qu’elles signifient vraiment.Compteur Aeon - ne pas enlever

A propos de l'auteur

Sidney Perkowitz est professeur émérite de physique à l'Université Emory à Atlanta. Ses derniers livres sont Mousse Universelle 2.0 (2015), Frankenstein: Comment un monstre est devenu une icône (2018) et Physique: Une très courte introduction (à paraître en juillet 2019).

Cet article a été initialement publié sur Temps infini et a été republié sous Creative Commons.

Livres connexes

{amazonWS: searchindex = Livres; mots-clés = Sidney Perkowitz; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

suivez InnerSelf sur

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Recevez le dernier par courriel

{Emailcloak = off}