سائنسدان بتاتے ہیں کہ ہجوم میں لوگ بعض اوقات منظم لین کیوں بناتے ہیں۔

البرٹ آئن سٹائن کی طرف سے سب سے پہلے تیار کیے گئے خیالات پر ڈرائنگ کرتے ہوئے، برطانیہ اور پولینڈ کے محققین نے ایک نیا نظریہ بنایا ہے جو بتاتا ہے کہ کس طرح منظم، مخالف بہنے والی حرکت بظاہر بے ترتیب نظاموں میں ابھر سکتی ہے - بشمول لوگوں کے ہجوم۔ کی قیادت میں ٹم راجرز باتھ یونیورسٹی میں، ٹیم نے حقیقی انسانی ہجوم کا مشاہدہ کرکے اپنے ماڈل کی تصدیق کی۔

"لیننگ" فطرت میں خود بخود تنظیم کی ایک مثال ہے، اور ہر اس شخص سے واقف ہو گا جو کسی مصروف سڑک یا راہداری کے ساتھ چلتا ہے۔ جب ایک بڑے ہجوم میں لوگوں کے دو گروہ مخالف سمتوں میں چل رہے ہوتے ہیں، تو وہ اکثر اپنے آپ کو متوازی، متوازی، متوازی گلیوں میں منظم کرتے ہیں بغیر یہ کہ انہیں کہاں چلنا چاہیے۔ یہ تصادم کے خطرے کو کم کرتا ہے اور دونوں گروہوں کے لیے حرکت کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

یہ رویہ صرف جذباتی انسانوں کے نظاموں میں ہی نہیں ابھرتا ہے، بلکہ یہ پیچیدہ پلازما میں مخالف چارج شدہ ذرات کی حرکات سے لے کر لمبے اعصاب کے خلیوں میں برقی سگنلوں کے انسداد تک کے حالات میں بھی پایا جا سکتا ہے۔ تاہم، اس رجحان کے اب بھی بہت سے پہلو ہیں جن کو اچھی طرح سے سمجھا نہیں گیا ہے۔

ایک بحث طے کرنا

راجرز کا کہنا ہے کہ "اس کے وسیع پیمانے پر ہونے کے باوجود، لیننگ کی جسمانی اصلیت کے بارے میں ابھی تک کوئی اتفاق رائے نہیں ہے۔ "اس بحث کو طے کرنے کے لیے، کسی کو ایک مقداری نظریہ کی ضرورت ہے، جسے نقلی اور تجربات کے خلاف آزمایا جا سکتا ہے۔"

اپنا نظریہ بنانے کے لیے، راجرز کی ٹیم - جس میں یہ بھی شامل ہے۔ کیرول بیکک یونیورسٹی آف باتھ میں، اور بوگڈان بیکک اکیڈمی آف فزیکل ایجوکیشن کاٹووائس میں - ایک نظریاتی نقطہ نظر سے اخذ کیا جو پہلی بار آئن اسٹائن نے 1905 میں لیا تھا۔

طبیعیات میں اپنی پہلی بڑی شراکت میں، آئن سٹائن نے خوردبینی ذرات جیسے پولن گرینز کی بے ترتیب براؤنین حرکت کا جائزہ لیا کیونکہ وہ پانی کے مالیکیولز کے گرد گھومتے ہیں۔ اس نے دکھایا کہ کس طرح بہت سے چھوٹے مالیکیولر تصادم کے مجموعی اثرات کے حساب سے حرکت کو سمجھا جا سکتا ہے۔

چھوٹی ایڈجسٹمنٹ

انسانی ہجوم کا مقابلہ کرنے کے لیے انہی تصورات کو لاگو کرنے سے، ٹیم نے پایا کہ وہ انفرادی لوگوں کی حرکات کو جوڑ سکتے ہیں – ہر ایک ایک دوسرے سے ٹکرانے سے بچنے کے لیے اپنے راستوں میں مستقل چھوٹی ایڈجسٹمنٹ کرتا ہے – ایک ہجوم کی مجموعی حرکات کے ساتھ۔ "ریاضی کے لحاظ سے، یہ شماریاتی طبیعیات میں ایک مشق ہے - نظاموں میں اوسط لینے کا فن جہاں اجزاء انفرادی طور پر ٹریک رکھنے کے لیے بہت زیادہ ہوتے ہیں،" راجرز بتاتے ہیں۔

کمپیوٹر سمولیشن کرنے کے ساتھ ساتھ، ٹیم نے حقیقی انسانی ہجوم کے ساتھ تجربات کی ایک سیریز کر کے اپنے ماڈل کا تجربہ کیا۔ ان میں 73 شرکاء شامل تھے جو ایک مربع میدان میں چل رہے تھے۔

راجرز کا کہنا ہے کہ "پرانی پہیلی پر نئی روشنی ڈالنے کے علاوہ، ہمارے تجزیے نے کئی نئے مفروضے بھی پیدا کیے ہیں۔" ان میں سے ایک دلچسپ طرز عمل اس وقت سامنے آیا جب ٹیم نے میدان کے کنارے پر داخلے اور خارجی دروازے لگائے۔ اس معاملے میں، انہوں نے پایا کہ لینیں دروازوں کی پوزیشنوں کے لحاظ سے پیرابولک، ہائپربولک، یا بیضوی شکلوں میں گھما جاتی ہیں۔

ٹریفک قوانین

"ہم نے یہ بھی ظاہر کیا کہ پیدل چلنے والوں کے لیے ٹریفک قوانین متعارف کروانے کے کچھ ناپسندیدہ اثرات ہو سکتے ہیں،" راجرز جاری رکھتے ہیں۔ "مثال کے طور پر، جب لوگوں سے کہا جاتا ہے کہ وہ ہمیشہ دائیں طرف سے گزرنے کی کوشش کریں، تو وہ لین بناتے ہیں جو جھک جاتی ہیں۔" یہ نمونہ اس لیے ابھرا کیونکہ زیادہ تر پیدل چلنے والے دائیں مڑنے کو ترجیح دیتے ہیں کیونکہ وہ ایک دوسرے کو چکما دیتے ہیں، اور اپنی لین کی سرسبزی کو توڑتے ہیں (تصویر دیکھیں)۔

ٹیم اس بات پر زور دیتی ہے کہ ان کا مطالعہ صرف ایک خاص کثافت سے کم نظاموں پر لاگو ہوتا ہے۔ اگر لوگ بہت زیادہ مضبوطی سے بھرے ہوئے ہیں، تو بہتی ہوئی گلیاں جام ہو سکتی ہیں اور آئن سٹائن کی براؤنین حرکت اب کوئی تعلق نہیں رکھتی۔

اپنے نظریہ کی تصدیق کرنے کے بعد، تینوں کو امید ہے کہ وہ بظاہر بے ترتیب ہجوم میں دوسرے نمونوں کو ننگا کرنے کے لیے اس کا استعمال کریں گے، جو اب تک پچھلے ماڈلز کی حدود سے پوشیدہ ہیں۔

ان کی دریافتیں ہجوم کی حرکیات، حیاتیات اور طبیعیات کے بارے میں بھی گہری بصیرت فراہم کر سکتی ہیں جہاں خود کو منظم کرنے والی لینیں لوگوں، ذرات اور معلومات کے بہاؤ میں کلیدی کردار ادا کرتی ہیں۔

تحقیق میں بیان کیا گیا ہے۔ سائنس.

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://physicsworld.com/a/scientists-explain-why-people-in-crowds-sometimes-form-orderly-lanes/