Hispanopedia WikiEl análisis de multitudes es la práctica de interpretar datos sobre el movimiento natural de grupos u objetos. Las masas de cuerpos, en particular humanos, son objeto de estos análisis de seguimiento de multitudes, que incluyen cómo se mueve una multitud específica y cuándo cambia un patrón de movimiento. [ 1 ] Los investigadores utilizan los datos para predecir el movimiento futuro de multitudes, la densidad de multitudes y planificar respuestas a posibles eventos, como aquellos que requieren rutas de evacuación. [ 2 ] Las aplicaciones del análisis de multitudes pueden abarcar desde la simulación de multitudes en videojuegos hasta la seguridad y la vigilancia.
Fondo
Debido al crecimiento demográfico, el análisis de multitudes se ha convertido en un tema de gran interés en disciplinas sociales y técnicas. [ 3 ] Se utiliza para desarrollar estrategias de gestión de multitudes en eventos públicos, así como en el diseño de espacios públicos, la videovigilancia y los entornos virtuales. Entre los objetivos se encuentran hacer que las áreas sean más accesibles y prevenir desastres provocados por multitudes. [ 3 ]
Algunas multitudes no se pueden analizar con la misma facilidad que otras. La psicología de una multitud influye en cómo se divide y estudia. Las multitudes pueden ser informales, como un grupo de peatones caminando por la calle, o planificadas, como las personas que participan en una maratón o una protesta. Pueden ser tan activas e impredecibles como una turba, o tan pasivas como una audiencia. Si bien la multitud principal es el objeto de la mayor parte del análisis, deben tenerse en cuenta las anomalías, como alguien que se opone al flujo del tráfico o un ciclista que atraviesa un grupo de peatones. Por lo tanto, el propósito de un grupo de individuos determina la interpretación de los datos obtenidos. Se han realizado investigaciones significativas para comprender la forma en que se mueven las multitudes con el fin de predecir dónde pueden ocurrir áreas de conflicto. [ 4 ] Esta investigación se lleva a cabo analizando datos de multitudes y luego procediendo a crear modelos de situaciones similares utilizando software. Existen muchos modelos que simulan el comportamiento de las multitudes, algunos de los cuales afirman "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 los Autómatas Celulares". [ 4 ]
Metodología
La densidad de multitudes se refiere al número de objetos dentro de un área unitaria, como personas por metro cuadrado. [ 5 ] La densidad es importante para determinar la ocupación máxima de una habitación o edificio y así abordar las cuestiones de seguridad. Analizar las áreas que se vuelven más densamente pobladas que otras es esencial para el diseño de edificios y rutas de evacuación. Abordar estas cuestiones implica la gestión y optimización de la multitud y permite predecir los patrones de movimiento.
El flujo de multitudes se refiere a la velocidad a la que se mueven los objetos en una multitud dentro de un espacio. Al alcanzar una capacidad crítica, el flujo comienza a disminuir a medida que aumenta la densidad de la multitud. La ley de Yerkes-Dodson explica cómo el rendimiento se ve afectado por la cantidad de estrés que experimenta un individuo. El estrés es causado por factores externos como un objeto que se dirige hacia el individuo, una limitación de tiempo para realizar una tarea o la cantidad de agentes que lo rodean. [ 6 ]
En lo que respecta a la animación por computadora , los individuos simulados (denominados agentes) suelen diseñarse para representar un comportamiento realista, similar al de una multitud. Estos agentes siguen un algoritmo basado en el estrés, los campos de navegación y los agentes circundantes para manipular su comportamiento. El estudio de la creación de agentes inteligentes que imitan comportamientos realistas se enmarca dentro del campo de la inteligencia artificial .
Aplicaciones
Los datos obtenidos del análisis de datos colectivos son de un valor incalculable en diversos campos y aplicaciones prácticas.
Inteligencia artificial de multitudes
También conocida como inteligencia de enjambre , el análisis y la aplicación del movimiento de multitudes pueden contribuir al modelado del comportamiento grupal basado en modelos biológicos y artificiales. [ 7 ] El comportamiento del instinto social se aplica a sistemas complejos que modelan múltiples agentes y sus interacciones. Se utilizan métodos basados en poblaciones para representar las interacciones locales de los agentes con su entorno. [ 8 ]
Sociología
Existen innumerables aplicaciones sociales del análisis de multitudes, desde su uso en la industria del cine y los videojuegos hasta su aplicación en la planificación urbana. Dado que las simulaciones de multitudes se basan en la dinámica de grupo y la psicología colectiva , su precisión y relevancia para situaciones de la vida real son evidentes. Un aspecto importante de la planificación urbana y su uso del análisis de multitudes reside en la representación de situaciones para la evacuación de emergencia. Las evacuaciones pueden planificarse mediante el modelado y el estudio de la interacción y reacción de las multitudes. Estas representaciones se basan en modelos y patrones biológicos, por lo que los movimientos predichos son bastante realistas. Modelos similares se utilizan en la industria cinematográfica para producir simulaciones y escenas realistas y fidedignas.
Simulaciones
Un sistema puede generar una simulación realista de multitud a partir de datos de entrada y simular cómo los objetos o agentes en movimiento interactuarán entre sí y con el entorno. El objetivo es replicar los patrones de movimiento de una multitud con numerosos agentes en un espacio determinado. Los algoritmos basados en el análisis de multitudes intentan gestionar su movimiento. Cuanto más eficiente y realista sea la simulación, más complejo deberá ser el algoritmo. El software debe ser capaz de manipular la trayectoria de cada agente en función de variables como sus objetivos, las fuerzas que los afectan , los obstáculos y sus niveles de excitación .
Véase también
Referencias
- ↑ Gamma, "Simulación y seguimiento de multitudes basados en datos" , UNC en Chapel Hill, 2015
- ↑ Jacques, Julio, "Análisis de multitudes mediante técnicas de visión artificial" , "IEEE Signal Processing Magazine", septiembre de 2010
- 1 2 Zhan, Beibei; Monekosso, Dorothy N. ; Remagnino, Paolo; Velastin, Sergio A.; Xu, Li-Qun (2008). "Análisis de multitudes: una revisión" . Machine Vision and Applications . 19 ( 5– 6): 345. doi : 10.1007/s00138-008-0132-4 . S2CID 1417739 .
- 1 2 M. Butenuth et al., " Integrating pedestrian simulation, tracking and event detection for crowd analysis ," 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), Barcelona, 2011, pp. 150-157. Web.
- ↑ Still, G. Keith, "Seguridad de multitudes y análisis de riesgos" , G. Keith Still, agosto de 2016
- ↑ S. Kim, S. Guy, D. Manocha, M. Lin, "Simulación interactiva de comportamientos dinámicos de multitudes mediante la teoría del síndrome de adaptación general" , Grupo de investigación Gamma, febrero de 2015
- ↑ Bonabeau, Eric; Dorigo, Marco; Theraulaz, Guy (1999-01-01). De la inteligencia de enjambre natural a la artificial . Oxford University Press. ISBN 978-0-19-513158-1.
- ↑ Hinchey, MG; Sterritt, R.; Rouff, C. (2007-04-01). "Enjambres e inteligencia de enjambre" (PDF) . Computer . 40 (4): 111– 113. doi : 10.1109/MC.2007.144 . ISSN 0018-9162 . S2CID 2836636 .
- Control de multitudes