जब लोग भीड़ में एक साथ आते हैं, शारीरिक और भावनात्मक कनेक्शन उनके आंदोलन को परिभाषित करते हैं, मन की स्थिति और कार्य करेंगे। भीड़ को समझना हमें आतंकवादी हमले के कारण आतंक का प्रबंधन करने में मदद कर सकता है; कई आपात स्थिति के प्रबंधन के लिए भीड़ का एक विज्ञान महत्वपूर्ण है, खासकर जब घनत्व खतरनाक रूप से उच्च हो जाता है। एक भीड़ में घबराहट या अराजकता सैकड़ों को मार सकती है या चोट पहुंच सकती है, जैसा कि जर्मनी में लव परेड में 2010 में हुआ था, जब इलेक्ट्रॉनिक नृत्य संगीत समारोह में हजारों उपस्थित लोगों ने एक संकीर्ण सुरंग में प्रवेश करने की कोशिश की थी; 21 लोगों को घुटनों से मर गया।

मौलिक विज्ञान और सार्वजनिक सुरक्षा मांग है कि हम विषयों की एक श्रृंखला का उपयोग कर भीड़ का एक पूर्ण विज्ञान विकसित करते हैं। आज, सामाजिक मनोवैज्ञानिकों द्वारा किए गए कार्य से पता चलता है कि भीड़ व्यक्तिगत सदस्यों की व्यक्तित्व से प्रभावित होती है; इस प्रकार, भीड़ परोपकारी और सहायक व्यवहार के साथ-साथ विपरीत भी शामिल हो सकती है। और अब हम शास्त्रीय और सांख्यिकीय भौतिकी, कम्प्यूटेशनल विज्ञान और जटिल प्रणालियों के सिद्धांत - इंटरैक्टिंग इकाइयों के समूहों का अध्ययन करके मात्रात्मक विश्लेषण को शामिल करके भीड़ विज्ञान को आगे बढ़ा सकते हैं।

जटिलता सिद्धांत से एक प्रासंगिक अवधारणा 'उद्भव' है, जो तब होती है जब संस्थाओं के बीच बातचीत समूह व्यवहार का उत्पादन करती है जिसे किसी भी व्यक्तिगत तत्व के गुणों से भविष्यवाणी नहीं की जा सकती थी। उदाहरण के लिए, यादृच्छिक रूप से एच चलती है₂ओ तरल पानी में अणु अचानक बर्फ बनाने के लिए शून्य डिग्री सेल्सियस पर लिंक करते हैं; उड़ान में starlings जल्दी से एक आदेशित झुंड में खुद को बनाते हैं।

उभरते व्यवहार की भविष्यवाणी की जा सकती है यदि संस्थाओं के बीच बातचीत को जाना जाता है दिखाया मिनेसोटा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा 2014 में, जिन्होंने यह निर्धारित किया कि गति में दो लोग कैसे बातचीत करते हैं और इससे, भीड़ कैसे चलता है। शोधकर्ताओं ने सबसे पहले भौतिकी से एक विचार माना, यह सोचते हुए कि इलेक्ट्रॉनों की तरह, पैदल चलने वालों को एक-दूसरे को दोबारा जोड़कर टक्कर से बचने के लिए टकराव से बचें। लेकिन वीडियो डेटाबेस इसके बजाए दिखाए गए कि जब लोग देखते हैं कि वे टकराव करने वाले हैं, तो वे अपने पथ बदलते हैं। इससे, शोधकर्ताओं ने टकराव तक दूरी पर, समय के आधार पर दो लोगों के बीच प्रतिकृति के सार्वभौमिक बल की मात्रा के लिए एक समीकरण प्राप्त किया।

फॉर्मूला ने भीड़ की उभरती वास्तविक दुनिया की विशेषताओं को सफलतापूर्वक पुन: उत्पन्न किया, जैसे कि एक संकीर्ण पारगमन के माध्यम से घूमने की प्रतीक्षा करते समय अर्द्धिकुलर कॉन्फ़िगरेशन बनाना, या स्वतंत्र रूप से स्वतंत्र लेन विकसित करना, क्योंकि इसके सदस्य विभिन्न निकासों की ओर चलते हैं। उदाहरण के लिए, यह निकासी मार्गों को डिजाइन करने के लिए भीड़ व्यवहार को अनुकरण करना संभव बनाता है।

To आपात स्थिति में उपयोगी हो, भीड़ विश्लेषण भी भावनात्मक संक्रमण के लिए जिम्मेदार होना चाहिए। डर फैलाने से उभरते व्यवहार में परिवर्तन हो सकता है, जैसा कि ईरान में केएन तोओसी विश्वविद्यालय प्रौद्योगिकी में शोधकर्ताओं द्वारा दिखाया गया है। 2015 में, वे बनाया एक सार्वजनिक स्थान का एक कंप्यूटर संस्करण जिसमें सैकड़ों अनुरूपित वयस्कों और बच्चों के साथ आबादी है, और सुरक्षा गार्ड जो लोगों को बाहर निकलने का निर्देश देते हैं। यह मानते हुए कि प्रतिभागी खतरनाक घटना का जवाब दे रहे थे, सिमुलेशन ने उन्हें बाहर निकलने में असफल होने पर यादृच्छिक आंदोलन के भय और घबराहट के बड़े स्तर तक बढ़ा दिया।

सिमुलेशन चलाते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रतिभागियों के संयोजन के आधार पर 18 और 99 प्रतिशत के बीच भाग सकता है। बचने की सबसे बड़ी संख्या सबसे छोटी या सबसे बड़ी संख्या में लोगों या सुरक्षा एजेंटों के साथ नहीं बल्कि मध्यवर्ती मूल्यों पर होती है। इससे पता चलता है कि भीड़ की भावनात्मक स्थिति इसकी गतिशीलता को एक जटिल nonlinear चरण में ले जा सकती है।

हम अपने शारीरिक व्यवहार को देखकर वास्तविक भीड़ में व्यक्तियों की भावना का निर्धारण कर सकते हैं। एक्सएनएएनएक्स में, यूके में पोर्ट्समाउथ विश्वविद्यालय के हुई यू के तहत एक टीम प्रयुक्त गतिशील ऊर्जा, भौतिकी में गति की ऊर्जा, एक गेज के रूप में कार्य करने के लिए जो एक भीड़ 'असामान्य' भावनात्मक स्थिति में प्रवेश करती है, स्थापित कर सकती है। एक विस्फोटक घटना से चलने वाले भीड़ के सदस्यों ने विस्फोटक ऊर्जा में वृद्धि की है, जो वास्तविक समय भीड़ वीडियो छवियों में पाया जा सकता है। कंप्यूटर दृष्टि तकनीकों का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने पिक्सेल की गति की गणना की जो छवियों को बनाते हैं, जिससे उन्होंने भीड़ के सबसे ऊर्जावान हिस्से की पहचान की।

शोधकर्ताओं ने अपनी विधि को लागू किया डाटासेट मिनेसोटा विश्वविद्यालय में कंप्यूटर वैज्ञानिक निकोलास पपानिकोलोपोलोस और सहयोगियों द्वारा एकत्रित वीडियो क्लिप का। उन क्लिप वास्तविक लोगों की भीड़ दिखाते हैं जो नकली आपात स्थिति पर प्रतिक्रिया करते हैं। प्रारंभ में, विषय सामान्य रूप से चलते हैं, फिर अचानक फैलते हैं और सभी दिशाओं में भागते हैं। ऊर्जा एल्गोरिदम ने इन संक्रमणों को जल्दी से महसूस किया, और शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि विधि स्वचालित रूप से सार्वजनिक सभाओं में असामान्य, संभावित रूप से खतरनाक व्यवहार का पता लगा सकती है।

भावनाओं और कार्यों के बीच अन्य संबंध कंप्यूटर वैज्ञानिक दिनेश मनोचा ने मैरीलैंड विश्वविद्यालय और उनके सहयोगियों द्वारा उनके 'CubeP'मॉडल, जो भौतिकी, शरीर विज्ञान और मनोविज्ञान से कारकों के विश्लेषण को एकजुट करता है। ये तीन कारक शारीरिक गतिविधि और भावनात्मक प्रतिक्रियाओं के दौरान दृढ़ता से जुड़े हुए हैं जो संकट में भीड़ को चिह्नित करते हैं। गति में किसी व्यक्ति के शारीरिक प्रयास की गणना करने के लिए क्यूबपी बलों और वेगों के बुनियादी भौतिकी का उपयोग करता है। क्यूबपी भावनात्मक संदूषण के मॉडल को भी शामिल करता है विकसित कंप्यूटर इंजीनियर फंडा द्वारा 2015 में Durupinar तुर्की और उसके सहयोगियों में बिल्केंट विश्वविद्यालय में, जिसमें विशिष्ट व्यक्तित्व प्रोफाइल शामिल हैं जो तनाव के प्रति व्यक्ति की प्रतिक्रिया निर्धारित करते हैं। क्यूबप शारीरिक प्रयास के आधार पर प्रत्येक व्यक्ति के लिए आतंक स्तर का शारीरिक उपाय जोड़ता है। यह हृदय गति को प्रभावित करता है, जो भय की डिग्री को इंगित करने के लिए जाना जाता है। यह सब प्रत्येक भीड़ सदस्य के लिए गति की गति और दिशा की भविष्यवाणी करने के लिए संयुक्त है।

शोधकर्ताओं ने यथार्थवादी परिणामों के साथ एक खतरनाक घटना पर प्रतिक्रिया करने वाले भीड़ के कंप्यूटर सिमुलेशन में क्यूबप का परीक्षण किया। खतरे के पास एक आभासी व्यक्ति जल्दी घबराहट और चलता है। एक और दूरदर्शी व्यक्ति बाद में डर और बचने के व्यवहार के साथ भावनात्मक संक्रम का जवाब देता है। शोधकर्ताओं ने क्यूएनपी को मिनेसोटा डेटासेट विश्वविद्यालय और वास्तविक आपातकाल के वीडियो, जैसे 2014 में शंघाई सबवे सिस्टम पर और 2017 में ब्रिटिश संसद भवन के बाहर भी लागू किया। इन सभी में, भीड़ व्यवहार के क्यूबेपी सिमुलेशन वास्तविकता के करीब थे, और दुरुपिनर दृष्टिकोण और अन्य मॉडलों के करीब थे जो भौतिक, मनोवैज्ञानिक और शारीरिक कारकों को विलय नहीं करते थे।

यह सुधार भीड़ के बहुआयामी विज्ञान की शक्ति को दर्शाता है। जैसे ही अंतर्दृष्टि एकत्र होती है, वे वास्तुशिल्प डिजाइन और आपदा योजना में उपयोगी होने के लिए निश्चित हैं। हालांकि, निष्कर्ष सार्वजनिक स्थानों में भीड़ की अधिक निगरानी का कारण बन सकते हैं, जो वर्तमान में एक घटना है चिंताओं अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन से गोपनीयता और दुरुपयोग के लिए संभावित क्षमता के बारे में।

कुछ खो गया है और संख्याओं को भीड़ व्यवहार को कम करके कुछ हासिल किया गया है। वास्तविक डेटा में मॉडलों की तुलना करने से भीड़ गतिशीलता में स्वागत अंतर्दृष्टि प्रदान की जाएगी, लेकिन हमें मनोविज्ञान से भी व्यापक समझ की आवश्यकता है। एलियास कैनेटी, नोबेल पुरस्कार विजेता लेखक जिन्होंने क्लासिक लिखा था भीड़ और पावर (एक्सएनएनएक्स), उस दिन से पहले जब यह साझेदारी भीड़ कोड तोड़ने में मदद करेगी। भीड़ व्यवहार में एक निश्चित महत्वपूर्ण घनत्व के महत्व पर विचार करते हुए, उन्होंने लिखा: 'एक दिन यह घनत्व अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने और इसे मापने के लिए भी संभव हो सकता है।' अब हम इस तरह की मात्रा को माप और विश्लेषण कर सकते हैं, लेकिन हमें यह बताने के लिए मानविकी और सामाजिक विज्ञान के विस्तृत विचारों की भी आवश्यकता है कि वे वास्तव में क्या मतलब रखते हैं।

के बारे में लेखक

सिडनी पेर्कोवित्ज़ अटलांटा में एमोरी विश्वविद्यालय में भौतिकी के एमिटिटस के प्रोफेसर हैं। उनकी नवीनतम किताबें हैं यूनिवर्सल फोम 2.0 (2015) फ्रेंकस्टीन: कैसे एक राक्षस एक आइकन बन गया (2018) और भौतिकी: एक बहुत छोटा परिचय (आगामी, जुलाई 2019)।

यह आलेख मूल रूप में प्रकाशित किया गया था कल्प और क्रिएटिव कॉमन्स के तहत पुन: प्रकाशित किया गया है।

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