Критическая масса. Как одни явления порождают другие

Рис. 6.10. (а) Моделирование процессов бегства толпы из заполненного помещ< ния. При очень высокой скорости движения все люди немедленно скапливаются единственной двери, устраивая давку и мешая друг другу покинуть помещение, чт соответствует паническому состоянию толпы, (6) Время, необходимое для эвакуаци людей из помещения, при повышении скорости передвижения отдельных инд* видов сперва уменьшается, но затем, после превышения некоторого критическоі значения скорости, начинает возрастать, сигнализируя о наступлении паническоі состояния, когда люди начинают мешать друг другу. С методами и результатам моделирования можно ознакомиться на сайте «Pedestrian simulations» по адрес angel.elte.hu/-panic/.

При дальнейшем росте скорости частиц (до ~ 5 м/с) в модель дополна тельно вводилась упоминавшаяся вероятность травмы пиплоида из-за повь шения давления в толпе[64], причем число травм возрастает со скоростью, та что для реальной толпы в целом повышение скорости движения отдельны людей означает не только замедление скорости эвакуации, но и нарастани опасности получения травм.

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).