Znanstveniki pojasnjujejo, zakaj ljudje v množici včasih tvorijo urejene pasove

Z uporabo idej, ki jih je prvi razvil Albert Einstein, so raziskovalci v Združenem kraljestvu in na Poljskem ustvarili novo teorijo, ki pojasnjuje, kako se lahko v na videz neurejenih sistemih – vključno z množicami ljudi – pojavijo organizirani, nasprotno tekoči pasovi gibanja. Voden z Tim Rogers na Univerzi v Bathu je ekipa preverila svoj model z opazovanjem resničnih človeških množic.

»Laning« je primer spontane organizacije v naravi in ​​bi ga poznal vsak, ki je hodil po prometni ulici ali hodniku. Ko dve skupini ljudi v veliki množici hodita v nasprotnih smereh, se pogosto organizirata v vzporedne, nasprotne pasove, ne da bi dobili navodila, kam naj hodijo. To zmanjša tveganje trkov in izboljša učinkovitost gibanja za obe skupini.

To vedenje se ne pojavi samo v sistemih čutečih bitij, najdemo ga lahko tudi v situacijah, ki segajo od gibanja nasprotno nabitih delcev v kompleksni plazmi do nasprotno širjejočih se električnih signalov v podolgovatih živčnih celicah. Vendar pa je še vedno veliko vidikov tega pojava, ki so slabo razumljeni.

Reševanje razprave

»Kljub njegovi razširjeni pojavnosti še vedno ni soglasja o fizičnem izvoru laninga,« pravi Rogers. "Za rešitev te razprave potrebujemo kvantitativno teorijo, ki bi jo lahko preizkusili s simulacijami in eksperimenti."

Da bi zgradili svojo teorijo, je Rogersova ekipa – ki je vključevala tudi Karol Bačik na Univerzi v Bathu in Bogdan Bacik na Akademiji za telesno vzgojo v Katovicah – je črpal iz teoretičnega pristopa, ki ga je prvi uporabil Einstein leta 1905.

V enem svojih prvih večjih prispevkov k fiziki je Einstein preučeval naključno Brownovo gibanje mikroskopskih delcev, kot so zrnca cvetnega prahu, ko jih potiskajo vodne molekule. Pokazal je, kako je mogoče gibanje razumeti z upoštevanjem kumulativnih učinkov številnih drobnih molekularnih trkov.

Majhne prilagoditve

Z uporabo istih konceptov za nasprotno tekoče človeške množice je ekipa ugotovila, da lahko poveže gibanje posameznih ljudi – vsak nenehno prilagaja svoje poti, da bi se izognil trčenju drug v drugega – s celotnim gibanjem množice. »Matematično gledano je to vaja statistične fizike – umetnost določanja povprečij v sistemih, kjer je komponent preveč, da bi jih spremljali posamično,« pojasnjuje Rogers.

Poleg računalniških simulacij je ekipa preizkusila svoj model z vrsto poskusov z resničnimi človeškimi množicami. Vključevalo je 73 udeležencev, ki so hodili v kvadratni areni.

"Poleg osvetlitve stare uganke je naša analiza ustvarila tudi več novih hipotez," pravi Rogers. Eno od teh zanimivih vedenj se je pojavilo, ko je ekipa postavila vstopna in izstopna vrata na rob arene. V tem primeru so ugotovili, da se steze ponavadi ukrivljajo v parabolične, hiperbolične ali eliptične oblike, odvisno od položaja vrat.

Prometna pravila

"Pokazali smo tudi, da ima lahko uvedba prometnih pravil za pešce nekatere neželene učinke," nadaljuje Rogers. "Na primer, ko se ljudem reče, naj poskušajo vedno iti po desni, oblikujejo pasove, ki se na koncu nagnejo." Ta vzorec se je pojavil, ker večina pešcev raje zavije desno, ko se izmikajo drug drugemu in porušijo kiralno simetrijo svojih pasov (glej sliko).

Ekipa poudarja, da njihova študija velja samo za sisteme pod določeno gostoto. Če so ljudje strnjeni pretesno, se lahko tekoči pasovi zagozdijo in Einsteinovo Brownovo gibanje ni več pomembno.

Potem ko je preverila svojo teorijo, trojica upa, da jo bo uporabila za odkrivanje drugih vzorcev v navidezno neurejenih množicah, ki so doslej ostale skrite zaradi omejitev prejšnjih modelov.

Njihova odkritja bi lahko zagotovila tudi globlji vpogled v dinamiko množice, biologijo in fiziko, kjer imajo samoorganizirajoče se steze ključno vlogo pri pretoku ljudi, delcev in informacij.

Raziskava je opisana v Znanost.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://physicsworld.com/a/scientists-explain-why-people-in-crowds-sometimes-form-orderly-lanes/