El análisis de multitudes es la práctica de interpretar datos sobre el movimiento natural de grupos u objetos. Masas de cuerpos, particularmente humanos, son el tema de estos análisis de seguimiento de multitudes que incluyen cómo se mueve una multitud en particular y cuando cambia un patrón de movimiento. [1] Los investigadores utilizan los datos para predecir el movimiento futuro de la multitud, la densidad de la multitud y planificar las respuestas a eventos potenciales como los que requieren rutas de evacuación. [2] Las aplicaciones del análisis de multitudes pueden abarcar desde la simulación de multitudes de videojuegos hasta la seguridad y la vigilancia.
Fondo
Debido al crecimiento de la población, el análisis de masas se ha convertido en un gran interés en las disciplinas sociales y técnicas. [3] La gente usa el análisis de multitudes para desarrollar estrategias de gestión de multitudes en eventos públicos, así como diseño de espacios públicos, vigilancia visual y entornos virtuales. Los objetivos incluyen hacer las áreas más convenientes y prevenir desastres provocados por multitudes. [3]
Algunas multitudes no pueden analizarse tan fácilmente como otras. La psicología de una multitud impacta en cómo se divide y se estudia. Las multitudes pueden ser casuales, como un grupo de peatones caminando por la calle, o causales, como las personas que participan en un maratón o una protesta. Pueden ser tan activos y erráticos como una turba o tan pasivos como una audiencia. Si bien la multitud principal es el tema principal del análisis, se deben tener en cuenta las anomalías, como alguien que se opone al flujo del tráfico o un ciclista que viaja a través de un grupo de caminantes. Por tanto, el propósito de un grupo de individuos determina la interpretación de los datos obtenidos. Se han realizado importantes investigaciones para comprender la forma en que se mueven las multitudes a fin de predecir dónde pueden ocurrir áreas de conflicto. [4] Esta investigación se realiza analizando datos de multitudes y luego procediendo a crear modelos de situaciones similares utilizando software. Existen muchos modelos que simulan el comportamiento de la multitud, algunos de los cuales establecen "modelos macroscópicos como modelos basados en redes o modelos de dinámica de fluidos, así como modelos microscópicos como, por ejemplo, el Modelo de Fuerza Social o Autómatas Celulares". [4]
Metodología
La densidad de multitudes se refiere a la cantidad de objetos dentro de una unidad de área, como personas por metro cuadrado. [5] La densidad es importante para determinar la ocupación máxima de una habitación o edificio para abordar los problemas de seguridad. Analizar las áreas que se vuelven más densamente pobladas que otras es esencial para diseñar edificios y rutas de evacuación. Abordar tales preocupaciones implica la gestión y optimización de la multitud y sus patrones de movimiento de predicción.
El flujo de multitudes implica la velocidad a la que los objetos de una multitud se mueven en un espacio. A una capacidad crítica, el flujo comienza a disminuir a medida que aumenta la densidad de la multitud. La ley Yerkes-Dodson explica cómo el rendimiento se ve afectado por la cantidad de estrés en un individuo. El estrés es causado por factores externos, como un objeto que se acerca al individuo, una limitación de tiempo para que el individuo realice una tarea o el número de agentes que aglomeran a un individuo. [6]
En lo que respecta a la animación por computadora , los individuos simulados (conocidos como agentes) a menudo se escriben para representar un comportamiento realista similar al de una multitud. Siguen un algoritmo basado en el estrés, los campos de navegación y los agentes circundantes para manipular el comportamiento. El estudio de la producción de agentes inteligentes para seguir un comportamiento realista se enmarca en el campo de la inteligencia artificial .
Aplicaciones
Los datos extraídos del análisis de masas son invaluables en una variedad de campos e implementaciones del mundo real.
Multitud de inteligencia artificial
También conocida como inteligencia de enjambre , el análisis y la aplicación del movimiento de multitudes pueden contribuir al modelado del comportamiento de grupo basado en modelos biológicos y artificiales. [7] El comportamiento del instinto social se aplica a sistemas complejos que modelan múltiples agentes y sus interacciones. Los métodos basados en la población se utilizan para representar las interacciones locales de los agentes con su entorno. [8]
Sociología
Existen innumerables aplicaciones sociales del análisis de masas que van desde usos dentro de las industrias del cine y los videojuegos hasta usos en la planificación pública. Dado que las simulaciones de multitudes se basan en la dinámica de grupo y la psicología de multitudes , la precisión y relevancia para situaciones de la vida real es clara. Un gran aspecto de la planificación pública y su uso del análisis de multitudes se encuentra dentro del ámbito de las representaciones situacionales para la evacuación de emergencia. Las evacuaciones se pueden planificar mediante el modelado y el estudio de la interacción y reacción de la multitud. Estas representaciones se basan en modelos y patrones biológicos, por lo que los movimientos predichos son bastante realistas. En las industrias cinematográficas se utilizan modelos similares para producir simulaciones y escenas realistas.
Simulaciones
Un sistema puede generar una simulación de multitud realista con entradas dadas y simular cómo los objetos en movimiento simulados, o agentes, interactuarán entre sí y con el entorno. El objetivo es replicar los patrones de movimiento de una multitud dada una gran cantidad de agentes en un espacio determinado. Los algoritmos basados en el análisis de multitudes intentan gestionar el movimiento de la multitud. Cuanto más eficiente y realista se vuelve una simulación, más complejo debe volverse el algoritmo. El software debe poder manipular la trayectoria de los agentes individuales en función de variables como los objetivos de los agentes, las fuerzas de estrés , los obstáculos y los niveles de excitación .
Ver también
Referencias
- ^ Gamma, "Simulación de multitudes basada en datos y seguimiento de multitudes" , UNC en Chapel Hill, 2015
- ^ Jacques, Julio, "Análisis de multitudes mediante técnicas de visión por computadora" , "Revista de procesamiento de señales IEEE", septiembre de 2010
- ^ a b Zhan, Beibei; Monekosso, Dorothy N .; Remagnino, Paolo; Velastin, Sergio A .; Xu, Li-Qun (2008). "Análisis de multitudes: una encuesta" . Visión artificial y aplicaciones . 19 (5–6): 345. doi : 10.1007 / s00138-008-0132-4 .
- ^ a b M. Butenuth et al., " Integración de simulación de peatones, seguimiento y detección de eventos para el análisis de multitudes ", 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), Barcelona, 2011, pp. 150-157. Web.
- ^ Aún así, G. Keith, "Análisis de riesgo y seguridad de multitudes" , G. Keith Still, agosto de 2016
- ^ S. Kim, S. Guy, D. Manocha, M. Lin, "Simulación interactiva de comportamientos dinámicos de multitudes utilizando la teoría del síndrome de adaptación general" , grupo de investigación Gamma, febrero de 2015
- ^ Bonabeau, Eric; Dorigo, Marco; Theraulaz, Guy (1 de enero de 1999). De la inteligencia natural a la artificial en enjambre . Prensa de la Universidad de Oxford. ISBN 978-0-19-513158-1.
- ^ Hinchey, MG; Sterritt, R .; Rouff, C. (1 de abril de 2007). "Enjambres e inteligencia de enjambres" (PDF) . Computadora . 40 (4): 111-113. doi : 10.1109 / MC.2007.144 . ISSN 0018-9162 .