Вчені з Університету Брауна розробили нову модель для прогнозування поведінки людей в натовпі на основі оптичних та інших сенсорних даних. Дослідження опубліковано в Proceedings of the Royal Society.
Експерименти, проведені дослідниками Університету Брауна, показали, що кожен пішохід у натовпі контролює напрямок і швидкість свого руху на основі двох візуальних змінних.
По-перше, люди намагаються рухатися так, щоб сусіди в їх сприйнятті залишалися нерухомі. Для цього швидкість і напрямок руху тих, хто йде поруч, повинні бути однаковими.
По-друге, люди вважають за краще, щоб поле зору в процесі руху не змінювалося. Такі зміни можуть відбуватися, коли сусіди наближаються або видаляються. Тому пішоходи в натовпі несвідомо намагаються фіксувати відстань між собою і сусідами.
Вчені також встановили, що учасники експерименту найбільше реагували на рухи найближчих сусідів. Зміни в поведінці тих, хто йшов на віддалі не чинило сильного впливу. Це пояснюється двома ефектами, вважають вчені: законами оптики та принципами оклюзії. Рухи віддаленого об’єкта здаються нам менш вираженими, а пішоходи, які йдуть на відстані, частково закриті спинами сусідів. А значить, відстежувати та прогнозувати їх дії стає важче.
Щоб дослідити індивідуальні траєкторії руху, вчені використовували віртуальну реальність. Учасники дослідження у великій відкритій кімнаті носили VR-гарнітури, які показували анімованих людей. Експериментатори керували рухами віртуальних персонажів у натовпі. Наприклад, окремі люди могли повертати в іншому напрямку, в той час, як всі інші продовжували рухатися прямо.
Учасників експерименту попросили рухатися з натовпом, а вчені відстежували, як зміни в поведінці віртуальних персонажів впливали на траєкторію руху окремої людини.
На основі отриманих даних дослідники побудували модель, яка успішно прогнозує, як буде рухатися кожна конкретна людина в натовпі. За словами дослідників, ефективність моделі була доведена як у віртуальній реальності, так і для аналізу руху людей в реальному натовпі.
“Ми вперше використовували сенсорні дані для аналізу скоординованих рухів”, – говорить Вільям Уоррен, професор когнітивних, лінгвістичних та психологічних наук Університету Брауна та один з співавторів дослідження. – Модель враховує, що бачать люди в натовпі, тому ми можемо робити більш точні прогнози про те, як буде поводитися вся група».
Вчені відзначають, що у моделей прогнозування руху натовпу широка область застосування. Вони можуть використовуватися для планування громадських просторів, транспортної інфраструктури, маршрутів евакуації та планів дій для надзвичайних ситуацій.