Med den ökande storleken och frekvensen av masshändelser, studien av crowd katastrofs och simulering av fotgängare flöden har blivit viktiga forskningsområden. Men även framgångsrika modelleringsmetoder som de som inspirerats av Newtonska kraftmodeller är fortfarande inte helt förenliga med empiriska observationer och är ibland svåra att kalibrera. Här föreslås ett nytt kognitivt vetenskapligt förhållningssätt, som bygger på beteendeheuristik. Vi föreslår att fotgängare, som styrs av visuell information, nämligen avståndet mellan hinder i kandidatlinjer för sikt, tillämpar två enkla kognitiva förfaranden för att anpassa sina gånghastigheter och riktningar. Även enklare än tidigare tillvägagångssätt, förutsäger denna modell individuella banor och kollektiva rörelsemönster i god kvantitativ överenskommelse med en stor variation av empiriska och experimentella data. Detta inkluderar uppkomsten av självorganisering fenomen, såsom den spontana bildandet av enkelriktade körfält eller stop-and-go vågor. Dessutom ger kombinationen av fotgängarheuristik och kroppskollisioner upphov till folkmassa turbulens vid extrema densiteter – ett fenomen som har observerats under nyligen inträffade masskatastrofer. Genom att föreslå en integrerad behandling av samtidiga interaktioner mellan flera individer, övervinner vår strategi begränsningar av nuvarande fysikinspirerade par interaktionsmodeller. Att förstå folkmassans dynamik genom kognitiva heuristiker är därför inte bara avgörande för en bättre förberedelse av säkra masshändelser. Den banar också väg för en mer realistisk modellering av kollektiva sociala beteenden, i synnerhet av människoskaror och biologiska svärmar. Dessutom kan vår beteendeheuristik bidra till att förbättra navigeringen av autonoma robotar.
Modellen som presenteras i REF är baserad på beteendeheuristik som förutsäger individuella banor och kollektiva rörelsemönster såsom den spontana bildandet av enkelriktade körfält eller stop-and-go vågor.
How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters
{'venue': 'PNAS April 26, 2011 vol. 108 no. 17 6884-6888', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}