Критическая масса. Как одни явления порождают другие - Филип Болл

Говоря о реальных условиях спасения при массовой панике, следует осс бо отметить, что в заведениях типа ночных клубов обычно царит полутьм; при появлении следов дыма видимость уменьшается до метра-полутор; что не позволяет посетителям определить правильное направление бегств; Хелбинг и его коллеги попытались смоделировать поведение толпы в эти специфических условиях. Они исходили из того, что при возникновени серьезной угрозы любой человек инстинктивно начинает лихорадочны (но вполне осознанные) поиски выхода, однако именно наличие други людей в ближайшем окружении серьезно осложняет решение этой задачі

Действительно, увидев нескольких людей, бегущих в определенном направлении, любой из нас вполне резонно посчитает, что они знают правильное направление, — в сущности, именно такая естественная реакция и является основой группового поведения. Исследователи скомбинировали поведение пиплоидов в момент опасности из разных компонентов поведения: индивидуального (случайный, но целенаправленный поиск) и стадного (коллективное поведение).

Как показало моделирование, объединение в малые группы является очень правильной реакцией на опасность и сразу повышает шансы группы на выживание, поскольку каждый член группы может тут же воспользоваться выходом, обнаруженным любым другим членом группы. Однако стадное поведение обладает тем, что физики называют эффектом самоусиления, когда большая группа автоматически привлекает все большее число участников из окружения, и именно в этом скрывается серьезная опасность для всех. В своих модельных экспериментах Хелбинг показал, что все в толпе ищут один выход и забывают о возможности поиска других выходов даже в тех случаях, когда заранее известно о существовании таких альтернативных выходов. Воздействие эффекта стадности учитывалось по описанной ранее методике Вицека для самодвижущихся бактерий, взаимодействующих друг с другом, т.е. каждый пиплоид старался совместить направление своего движения с усредненным направлением движения своего ближайшего окружения.

В модельном эксперименте пиплоиды располагались в помещении с несколькими невидимыми им выходами, после чего в системе «создавалась» опасность, и они начинали искать выходы при различных уровнях коллективного взаимодействия. Оказалось, что при усилении стадного эффекта (что вообще характерно для реальных ситуаций панического поведения толпы) процесс развивается довольно сложно. Сначала при небольшом усилении стадного взаимодействия поиск выходов действительно становился более эффективным за счет того, что разные группы пиплоидов начинали обнаруживать разные выходы и пользоваться ими, однако при дальнейшем повышении уровня «стадности» все сильнее проявлялся обратный эффект, заключающийся в том, что образующиеся очень большие группы бросались к обнаруженным выходам, прекращая поиски остальных. Естественно, при этом возникали свалка и давка, в то время как другие выходы оставались свободными. Существует некий средний уровень стадности, обеспечивающий оптимальное поведение массы людей, а любые отклонения от него ухудшают ситуацию.

Этот результат может быть практически использован при проектировании систем эвакуации людей из крупных объектов и помещений. Обычно при расчете пропускной способности входов и выходов планировщики несколько простодушно исходят из того, что люди покидают помещения равномерно через все выходы, подобно тому как вода вытекает из всех отверстий решета. Хелбинг считает такой подход ошибочным, поскольку в реальных ситуациях толпа ведет себя нерационально.

Рис. 6.11. Машина «Скорой помощи», пытающаяся пробиться через толпу участ ников лондонского карнавала в Ноттинг-Хилле (2001 год).

Возглавляемая Майклом Батти группа провела собственные исследования пытаясь выработать на основе компьютерных моделей меры по предотвращении опасных и неконтролируемых перемещений больших человеческих масс. В ка честве объекта исследования было выбрано поведение толпы на двухдневно[65] карнавале в Ноттинг-Хилле в северной части Лондона, где ежегодно на очен: небольшом участке (около одной квадратной мили) собирается более милли она человек. Обеспечение безопасности этого популярного мероприятия давн< стало головной болью для мэрии Лондона и полиции, достаточно напомниті что в 2001 году пострадали более пятисот человек, около ста были госпитали зированы. При этом серьезной проблемой является даже использование машиі «Скорой помощи» в условиях столь массового сборища (рис. 6.11).

Модель, созданная М.Батти, основывалась на тенденции пешеходо: объединяться в группы и толпы, создающие массовые потоки людей меж ду центрами различных мероприятий и аттракционами карнавала. Во они располагаются в Ноттинг-Хилле по большому кругу, вдоль которог размещены 38 крупных пунктов входа и выхода, среди них главные — пят станций метрополитена. Исследователи пытались выработать такие мері контроля потоков (барьеры, перекрытия улиц, ограждения и т. п.), которы позволили бы минимизировать риск образования перенасыщенных тол на главных точках проведения мероприятий карнавала, расположенны вдоль главного круга*. Следует особо подчеркнуть, что полиция, поли тические деятели и Комитет по проведению карнавала, подчиняющийся Совету Большого Лондона, очень высоко оценили полученные результаты, позволяющие им по-новому оценивать и избегать опасностей, которые постоянно возникают при проведении этих крупномасштабных мероприятий. Компьютерное моделирование позволило выбирать альтернативные меры регулирования поведения толпы, не превращая каждый раз огромное и очень популярное мероприятие в гигантский и опасный социологический эксперимент.

Полученные командой Батти результаты показали, что такой тип моделирования перспективен для регулирования городских систем. Он писал по этому поводу следующее: «Раньше все почему-то невольно исходили из предположения, что города могут быть моделированы как некие квазиестест- венные образования, в которых регулирование может осуществляться только постфактум»11. Действительно, мероприятия типа и масштаба карнавала в Ноттинг-Хилле с самого начала увязаны со многими ограничениями — общей планировкой маршрутов, размещением пропускных пунктов и т.д., однако ничто из этого не является жестко заданным: маршруты могут быть как-то изменены, некоторые пропускные пункты закрыты и т.д. Понимание механизмов поведения толпы значительно расширяет возможности планирования мероприятий, объединяя, по словам исследователей, предвидения с предписаниями. Организация движения становится более гибкой, возникает возможность непрерывного учета параметров ситуации, процесс управления приобретает итерационный (как говорят математики) и интерактивный характер. Еще раз подчеркнем, что моделирование движения пешеходов не столько диктует людям новые правила, сколько рекомендует более рациональную систему организации этого движения, основанную на более точной оценке того, что люди будут делать в той или иной ситуации. В этом проявляется подлинная сущность современной социальной физики.