Los experimentos realizados por investigadores de la Universidad de Brown demostraron que cada peatón en
En primer lugar, la gente intenta moverse para que sus vecinos permanezcan inmóviles en su percepción. Para ello, la velocidad y dirección del movimiento de quienes caminan cerca deben ser las mismas.
En segundo lugar, la gente prefiere tener un campo de visión enel movimiento no cambió. Dichos cambios pueden ocurrir cuando los vecinos se mudan más cerca o más lejos. Por lo tanto, los peatones en la multitud intentan inconscientemente fijar la distancia entre ellos y sus vecinos.
Los investigadores también encontraron que los participantesdel experimento sobre todo reaccionó a los movimientos de los vecinos más cercanos. Los cambios en el comportamiento de quienes caminaban a distancia no tuvieron un efecto fuerte. Esto se debe a dos efectos, dicen los científicos: las leyes de la óptica y los principios de oclusión. Los movimientos de un objeto distante nos parecen menos pronunciados, y los peatones que caminan a la distancia están parcialmente cubiertos por las espaldas de sus vecinos. Esto significa que se vuelve más difícil rastrear y predecir sus acciones.
Explorar trayectorias individuales.movimientos, los científicos utilizaron la realidad virtual. Los participantes del estudio usaron cascos de realidad virtual en una gran sala abierta que mostraba personas animadas. Los experimentadores controlaron los movimientos de personajes virtuales entre una multitud. Por ejemplo, los individuos podían girar en una dirección diferente mientras todos los demás continuaban moviéndose en línea recta.
Se pidió a los participantes en el experimento que se movieran con la multitud, y los científicos rastrearon cómo los cambios en el comportamiento de los personajes virtuales afectaban la trayectoria del movimiento de un individuo.
Con base en los hallazgos, los investigadoresconstruyó un modelo que predice con éxito cómo se moverá cada persona específica en la multitud. Según los investigadores, la eficacia del modelo ha sido probada tanto en realidad virtual como para analizar el movimiento de personas en una multitud real.
“Por primera vez, hemos utilizado datos sensoriales paraanálisis de movimientos coordinados”, dice William Warren, profesor de ciencias cognitivas, lingüísticas y psicológicas en la Universidad de Brown y uno de los coautores del estudio. “El modelo tiene en cuenta lo que ven las personas en la multitud, por lo que podemos hacer predicciones más precisas sobre cómo se comportará todo el grupo”.
Los científicos notan que los modelos de pronósticoamplio alcance del movimiento de multitudes. Se pueden utilizar para planificar espacios públicos, infraestructura de transporte, rutas de escape y planes de emergencia.
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