komputerowe modelowanie zachowań zbiorowości ludzkich

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Katedra Informatyki
Rozprawa doktorska
KOMPUTEROWE MODELOWANIE
ZACHOWAŃ ZBIOROWOŚCI LUDZKICH
W STANACH PANIKI
Mirosław Zajdel
Promotor: Prof. zw. dr hab. inż. Bogusław Filipowicz
Kraków 2013
Spis treści
Podziękowania.............................................................................................................5
Wstęp............................................................................................................................7
Wprowadzenie................................................................................................................................7
Dotychczasowe koncepcje i motywacja.....................................................................................9
Cel i teza dysertacji......................................................................................................................12
Metodyka badań..........................................................................................................................12
Streszczenie..................................................................................................................................15
1. Ludzki tłum i jego charakterystyka........................................................................16
1.1. Tłum psychologiczny...........................................................................................................16
1.2. Kategorie zbiorowości.........................................................................................................17
1.2.1. Zbiegowisko..................................................................................................................17
1.2.2. Publiczność zebrana.....................................................................................................18
1.2.3. Tłum...............................................................................................................................19
1.3. Rodzaje tłumu........................................................................................................................19
1.3.1. Tłum agresywny...........................................................................................................20
1.3.1.1. Tłum linczujący....................................................................................................20
1.3.1.2. Tłum terroryzujący..............................................................................................21
1.3.1.3. Tłum walczący......................................................................................................21
1.3.2. Tłum uciekający............................................................................................................21
1.3.2.1. Tłum niesformalizowany....................................................................................22
1.3.2.2. Tłum sformalizowany.........................................................................................22
1.3.3. Tłum nabywający..........................................................................................................22
1.3.4. Tłum demonstrujący....................................................................................................23
1.4. Psychologia tłumu.................................................................................................................23
1.4.1. Homogenizacja struktury............................................................................................23
1.4.2. Dusza tłumu..................................................................................................................24
1.4.3. Instynkt..........................................................................................................................25
1.4.4. Elementy organizacji....................................................................................................28
1.5. Panika......................................................................................................................................31
1.5.1. Istota zjawiska...............................................................................................................31
1.5.2. Czynniki katalizujące....................................................................................................32
1.5.3. Impuls strachu...............................................................................................................32
1.5.4. Zmiany wegetatywne...................................................................................................33
1.5.5. Zerwanie więzi społecznych.......................................................................................34
1.5.6. Przymglenie świadomości...........................................................................................34
1.6. Podsumowanie.......................................................................................................................35
2. Zachowania stadne zwierząt...................................................................................36
2.1. Rozszerzony fenotyp............................................................................................................36
2.1.1. Rola zbiorowości w życiu gatunku............................................................................36
1
2.1.2. Dobór stadny................................................................................................................36
2.1.2.1. Koncepcja adaptacji satysfakcjonujących.........................................................37
2.1.2.2. Synergia współpracy............................................................................................37
2.1.3. Powstawanie adaptacji.................................................................................................38
2.1.3.1. Efekt opóźnienia..................................................................................................38
2.1.3.2. Efekt Baldwina.....................................................................................................39
2.2. Samolubny osobnik..............................................................................................................39
2.2.1. Zarys koncepcji.............................................................................................................39
2.2.2. Zachowania izolowane.................................................................................................40
2.2.2.1. Poszukiwanie stada..............................................................................................40
2.2.2.2. Formowanie stada................................................................................................41
2.2.3. Naśladownictwo...........................................................................................................42
2.2.3.1. Rola wielkości i gęstości stada...........................................................................43
2.2.3.2. Model naśladownictwa........................................................................................43
2.2.3.3. Percepcja najbliższego sąsiedztwa.....................................................................43
2.2.3.4. Kształt stada.........................................................................................................45
2.2.4. Reguły ruchu w stadzie................................................................................................46
2.2.4.1. Warunek kohezji...................................................................................................46
2.2.4.2. Warunek uśredniania kierunku ruchu...............................................................47
2.2.4.3. Algorytm naśladownictwa..................................................................................47
2.3. Stado w obliczu zagrożenia i paniki...................................................................................48
2.3.1. Koncepcja stref zagrożenia........................................................................................48
2.3.1.1. Strefa zagrożenia..................................................................................................48
2.3.1.2. Strategie minimalizacji strefy..............................................................................49
2.3.2. Mechanizmy paniki......................................................................................................51
2.3.2.1. Panika wśród zwierząt.........................................................................................51
2.3.2.2. Dodatnie sprzężenie zwrotne............................................................................52
2.3.2.3. Efekt kaskady informacyjnej..............................................................................53
2.4. Samoorganizacja stada..........................................................................................................55
2.4.1. Emergentne podejmowanie decyzji...........................................................................55
2.4.1.1. Wnioskowanie racjonalne...................................................................................55
2.4.1.2. Wnioskowanie irracjonalne................................................................................57
2.4.2. Rola liderów...................................................................................................................58
2.4.2.1. Decyzje niedemokratyczne.................................................................................58
2.4.2.2. Kontrolowanie stada...........................................................................................58
2.5. Stado a tłum – podsumowanie...........................................................................................59
3. Wypadki tłumu w stanie paniki..............................................................................63
3.1. Analiza statystyczna..............................................................................................................63
3.2. Dekompozycja problemu....................................................................................................67
3.2.1. Kaskada informacyjna.................................................................................................68
3.2.2. Wzmożone naśladownictwo.......................................................................................69
3.2.3. Minimalizacja strefy zagrożenia.................................................................................71
3.2.4. Proces paniki.................................................................................................................71
3.3. Podsumowanie.......................................................................................................................73
2
4. Komputerowy model zachowań tłumu...................................................................74
4.1. Model behawioralny jednostki............................................................................................74
4.1.1. Spojrzenie agentowe....................................................................................................74
4.1.2. Obliczenia równoległe i synchronizacja...................................................................75
4.1.3. Schemat blokowy..........................................................................................................76
4.1.4. Model dynamiki molekularnej....................................................................................78
4.2. Kaskada informacyjna..........................................................................................................80
4.2.1. Algorytm behawioralny...............................................................................................80
4.2.1.1. Założenia podstawowe.......................................................................................80
4.2.1.2. Teoretyczna przepustowość wyjścia.................................................................81
4.2.1.3. Pseudokod i schemat blokowy..........................................................................83
4.2.2. Badania eksperymentalne............................................................................................84
4.2.2.1. Przepustowość pomiarowa.................................................................................84
4.2.2.2. Konfiguracja wyjść...............................................................................................86
4.2.2.3. Masa krytyczna.....................................................................................................88
4.2.2.4. Behawior jednostki..............................................................................................89
4.2.3. Dyskusja i ocena wyników..........................................................................................90
4.3. Wzmożone naśladownictwo................................................................................................90
4.3.1. Algorytm behawioralny...............................................................................................90
4.3.1.1. Założenia podstawowe.......................................................................................90
4.3.1.2. Pseudokod i schemat blokowy..........................................................................92
4.3.2. Badania eksperymentalne............................................................................................92
4.3.2.1. Efekt kolejki..........................................................................................................92
4.3.2.2. Warunki ograniczonej widoczności..................................................................93
4.3.3. Dyskusja i ocena wyników..........................................................................................95
4.4. Propagacja paniki..................................................................................................................96
4.4.1. Algorytm behawioralny...............................................................................................96
4.4.1.1. Założenia podstawowe.......................................................................................96
4.4.1.2. Pseudokod i schemat blokowy..........................................................................97
4.4.2. Badania eksperymentalne............................................................................................98
4.4.2.1. Ogniska zapalne...................................................................................................98
4.4.2.2. Odporność emocjonalna....................................................................................99
4.4.2.3. Gęstość tłumu i strefy izolacji.........................................................................100
4.4.3. Dyskusja i ocena wyników........................................................................................101
4.5. Minimalizacja strefy zagrożenia........................................................................................102
4.5.1. Algorytm behawioralny.............................................................................................102
4.5.1.1. Założenia podstawowe.....................................................................................103
4.5.1.2. Pseudokod i schemat blokowy........................................................................103
4.5.2. Badania eksperymentalne..........................................................................................104
4.5.2.1. Algorytm Nearest Node...................................................................................104
4.5.2.2. Efekt fali stojącej i wyrzuty koronalne...........................................................105
4.5.3. Dyskusja i ocena wyników........................................................................................107
4.6. Aplikacja symulacyjna.........................................................................................................107
4.6.1. Informacje ogólne......................................................................................................107
4.6.2. Szczegóły implementacji...........................................................................................109
4.6.2.1. Przypadki użycia................................................................................................109
3
4.6.2.2. Schemat architektury systemu.........................................................................111
4.6.2.3. Struktura klas......................................................................................................112
4.6.2.4. Narzędzia............................................................................................................115
4.6.3. Interfejs użytkownika................................................................................................115
4.6.3.1. Panel główny......................................................................................................115
4.6.3.2. Panel edycji.........................................................................................................120
4.6.4. Wizualizacja.................................................................................................................123
4.6.4.1. Hierarchia obiektów..........................................................................................125
4.6.5. Formaty plików...........................................................................................................126
4.6.5.1. Pliki tłumu .CR...................................................................................................126
4.6.5.2. Pliki otoczenia .TR............................................................................................127
4.6.6. Tryb zrzutów ekranu..................................................................................................129
4.6.7. Pomiary wydajności...................................................................................................131
4.6.8. Przykłady wykorzystania aplikacji...........................................................................133
Zakończenie..............................................................................................................135
Podsumowanie...........................................................................................................................135
Wkład w rozwój wiedzy...........................................................................................................137
Komentarz krytyczny...............................................................................................................138
Bibliografia...............................................................................................................140
Spis ilustracji.............................................................................................................162
Spis tabel...................................................................................................................164
Załącznik 1................................................................................................................165
Załącznik 2...............................................................................................................174
4
Podziękowania
Z pozycji doktoranta, który ukończył właśnie dysertację, przepustkę do dalszej kariery
naukowej, a tym samym spełnia swoje marzenia i rozpoczyna być może żmudną i trudną,
jednak z pewnością szalenie interesującą i ekscytującą ścieżkę życiową, chciałbym ukłonić
się i serdecznie podziękować osobom, dzięki którym ta rozprawa doktorska powstała, a ja
miałem i wciąż mam żądzę wiedzy oraz ambicję, by poszerzać granice nauki.
Przede wszystkim pragnę wyrazić swoją głęboką wdzięczność dla mojego
Promotora, Prof. zw. dr hab. inż. Bogusława Filipowicza. Profesor Filipowicz był moim
wykładowcą na studiach magisterskich, następnie promotorem mojej pracy magisterskiej,
w końcu zgodził się zostać moim opiekunem na studiach doktoranckich, a później
promotorem mojej rozprawy doktorskiej. Zawsze wspierał mnie merytorycznie i duchowo,
dawał cenne wskazówki, przekazywał wartościowe materiały oraz skutecznie motywował
do pracy. Wierzył we mnie przez cały czas, dając mi tym samym wielki kredyt zaufania oraz
wykazując mnóstwo cierpliwości. Bez niego ta rozprawa doktorska by nie powstała. Panie
Profesorze, za wszystko gorąco i szczerze dziękuję!
W następnej kolejności dziękuję osobom najbliższym, które na co dzień
towarzyszyły mi przy powstawaniu tej rozprawy doktorskiej i były świadkami moich
małych-wielkich odkryć, jak również sytuacji, w których nie wszystko szło po mojej myśli.
Mamie, Babci i Misi dziękuję za motywację, wiarę we mnie, wsparcie i zrozumienie.
Szczególne podziękowania należą się tym, którzy bezpośrednio przyczynili się do
powstania tej dysertacji.
Profesorowi Richardowi Dawkinsowi za ukazanie czaru nauki, przeogromną dawkę
wiedzy i niewyczerpane źródło inspiracji, jakim są jego książki.
Profesorowi
Grzegorzowi
Dobrowolskiemu,
Profesorowi
Edwardowi
Nawareckiemu oraz Profesorowi Andrzejowi Kraśniewskiemu za wiele cennych
wskazówek, dotyczących formalnej realizacji dysertacji.
Profesorowi Henrykowi Góreckiemu za umożliwienie przeprowadzenia
eksperymentów oraz Doktorowi Andrzejowi Szybistowi za udostępnienie swojego gabinetu
i poświęcenie czasu dla celów badawczych.
Zastępcy Komendanta Komendy Wojewódzkiej Państwowej Straży Pożarnej
w Katowicach, Panu Jeremiemu Szczygłowskiemu, jak również Oli Wasilkowskiej
z warszawskiej pracowni architektonicznej za inicjatywy współpracy.
Misi za profesjonalne uwagi z zakresu oprawy edytorskiej oraz nieocenioną pomoc
przy redagowaniu bibliografii.
Wojciechowi Kowalikowi za zainteresowanie i okazanie bezinteresownej pomocy
oraz książki Konrada Lorenza.
Konradowi Nowakowiczowi za odstąpienie biletu na trening reprezentacji Holandii
przed EURO 2012, co umożliwiło mi przeprowadzenie badań praktycznych
i doprowadziło do cennych wniosków
Wielu osobom za cenne uwagi techniczne, w tym przede wszystkim Doktor Joannie
Kwiecień, Tomkowi Hachajowi i Michałowi Ganobisowi.
Dysputantom na konferencjach i seminariach, reporterom i dziennikarzom oraz
innym osobom, które zainteresowały się moimi badaniami, przekazywały inspirujące
wskazówki (czasem nawet nieświadomie), a także zadawały ciekawe i trudne, pobudzające
do myślenia pytania.
5
Wreszcie chciałbym podziękować też wszystkim osobom, które w znaczącym
stopniu przyczyniły się do zdobywania przeze mnie wiedzy i ugruntowania mojego
spojrzenia na naukę: Pani Reginie Kubal, Pani Ewie Jaklewicz, Panu Grzegorzowi
Depczyńskiemu, Pani Barbarze Pruś, Panu Wiesławowi Niedobie i Sławkowi Wolfowi.
Ludzka pamięć jest zawodna i z pewnością nie udało mi się wyczerpać listy tych,
którzy powinni tutaj zostać wymienieni. Dlatego wszystkim, którzy kiedykolwiek w jakiś
sposób przyczynili się do pogłębienia mojej wiedzy o wszechświecie, należy się oddzielne
podziękowanie. Bez Was nie byłbym teraz w miejscu, w którym jestem. Dziękuję!
Autor
6
Wstęp
Wprowadzenie
Od kilku dekad coraz większego znaczenia nabiera stwierdzenie, że tłumy odgrywają ważną
rolę w funkcjonowaniu społeczeństw, a nawet ludzkości w ujęciu holistycznym. Kwestia ta
jest bowiem rozpatrywana nie tylko na szczeblu lokalnym czy narodowym, lecz także,
wobec rosnącej globalizacji, staje się tematem podejmowanym w dyskusjach
międzynarodowych. Rola tłumów stale się powiększa, bowiem liczba ludności na świecie
rośnie i to we wręcz niepokojącym tempie (Rysunek W.1). Aż chce się zacytować Le Bona1,
który już ponad sto lat temu pisał o gwałtownym wzroście potęgi tłumów [158].
W konsekwencji, dzisiaj tłum jest już rzeczą powszechną, spotykanym na co dzień,
zjawiskiem, z którym wcześniej czy później trzeba się oswoić. Niestety również coraz
częściej można usłyszeć o wypadkach z udziałem tłumu.
Ludność świata [mld]
Oszacowania
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
1000
1100
1200
1300
1400
Pomiary
1500
1600
Prognozy
1700
1800
1900
2000
2100
Rok naszej ery
Rysunek W.1: Przyrost liczby ludności świata.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [293, 311].
Nie chodzi w tym przypadku o katastrofy, w których większa niż zazwyczaj liczba osób
znalazła się w nieodpowiednim czasie i miejscu, ale o sytuacje, w których tłum daje się
poznać jako personifikowana istota o psychice szaleńca, groźna dla otoczenia, a co jeszcze
bardziej istotne – niebezpieczna też dla siebie samej. Tłum umyka psychologicznej
1
Gustave Le Bon (1841-1931), francuski lekarz, antropolog, socjolog, filozof i podróżnik. Uznawany za
prekursora psychologii społecznej.
7
klasyfikacji i często wymyka się spod kontroli, staje w obliczu zagrożenia, wpada w panikę.
W ostatnich latach zwraca się szczególną uwagę właśnie na tłumy ogarnięte paniką.
Zwłaszcza po doświadczeniach pochodzących z konfliktów zbrojnych, dotyczących
zarówno zachowania ludności cywilnej jak i postępowania żołnierzy na polu walki, pojawiła
się potrzeba opracowania technik zapobiegania i opanowywania paniki metodami
psychologicznymi. Dalej, wzmożone fale napięć społecznych i zaburzeń, gwałtownych
wystąpień i demonstracji, jakie przechodzą przez współczesny świat, powodują także
konieczność wypracowania metod kontrolowania zachowań tłumów demonstrujących.
Represja fizyczna, rozpędzanie tłumów siłą policji i wojska, daje tylko połowiczne efekty,
gdyż nie rozwiązuje problemów, które leżą u podstaw zjawisk formowania się tłumów tego
rodzaju. Wreszcie, nowoczesna rzeczywistość oferuje rzeszom ludzi grupową rozrywkę.
Koncerty, wydarzenia kulturalne, rozgrywki sportowe czy handlowe dzielnice miast
gromadzą codziennie niezliczonych amatorów, którym należy zapewnić bezpieczeństwo.
W końcu, nie można też pominąć zjawiska masowych spotkań o charakterze religijnym,
które są ściśle związane z ludzką kulturą i cywilizacją oraz generują tłumy w największej,
spotykanej skali (na liście najliczniejszych w historii pokojowych tłumów pierwszych
10 miejsc zajmują zgromadzenia pielgrzymów i wiernych [163]).
20
16
14
12
10
8
6
4
2
20
11
-2
01
5
19
86
-1
99
0
19
61
-1
96
5
19
36
-1
94
0
19
11
-1
91
5
18
86
-1
89
0
0
18
61
-1
86
5
Liczba wypadków z udziałem ofiar
18
Przedział czasu
Rysunek W.2: Liczba wypadków śmiertelnych z udziałem tłumu pod wpływem paniki.
Źródło: Opracowanie własne.
Le Bon zwracał uwagę, że moc tłumów jest przede wszystkim niszcząca. Przestrzegał, że
należy przygotować się na rządy tłumów i jak wieszcz pytał nieco retorycznie, czy istnieją
środki, by świadomie ten proces kontrolować [158]? Pytał nie bezpodstawnie, a jego obawy,
czy ludzkość będzie w stanie sobie poradzić, były uzasadnione. Od około 20 lat liczba
wypadków spowodowanych przez niekontrolowany tłum drastycznie rośnie. Rysunek W.2
ujmuje jedynie te spośród nich, w których tłum znajdował się pod wpływem paniki, a jej
konsekwencją były ofiary śmiertelne.
8
Należy zwrócić uwagę, iż tragedie zdarzają się wyraźnie coraz częściej, pomimo
zainteresowania badaczy tematyką już od dłuższego czasu. Można zatem domniemywać, że
odsetek wdrożonych rozwiązań jest niewielki, a te spośród pomysłów, które doczekały się
praktycznej realizacji, cechują się niską skutecznością.
Jako że przedstawiana domena wiąże się bezpośrednio z ochroną zdrowia i życia
ludzkiego, tym bardziej istnieje zatem potrzeba dalszej eksploracji zagadnienia zachowań
ludzkiego tłumu w sytuacjach zagrożenia i paniki oraz ukazania tej kwestii w nowym świetle
innowacyjnego podejścia. Poszerzanie granic nauki odbywa się bowiem poprzez
odkrywanie zjawisk i praw, które już istnieją w przyrodzie bez względu na ludzką wiedzę.
Wkład naukowca zaś polega na jego pionierskim, nowatorskim podejściu do problemu,
które pozwala dostrzec rzeczy dotąd słabo widoczne [194].
Dotychczasowe koncepcje i motywacja
Niewątpliwie modelowanie ewakuacji tłumu w obliczu zagrożenia jest problemem
ogólnoświatowym, tytułowe zagadnienie dotyka bowiem wszystkich społeczeństw bez
wyjątku. Bardzo mocno rozwija się więc ten kierunek badań. Prowadzone są liczne projekty
badawcze, na które przeznaczane są duże nakłady finansowe. Jednocześnie tego rodzaju
tematyka pozostawia naukowcom bardzo szerokie pole manewru, jeśli chodzi o samo
podejście stosowane do modelowania. Stąd wiele realizacji różnorodnych pomysłów,
prezentujących tłum widziany na zróżnicowanych poziomach szczegółowości
i w rozmaitych formach.
Dobrze znane jest modelowanie dyskretne za pomocą automatów komórkowych
(ang. cellular automata). Ich zastosowanie w domenie symulacji zachowań tłumu przedstawili
między innymi Hamagami i Hirata [110].
Automaty komórkowe same w sobie nie oddają jednak uwarunkowań fizycznych
rzeczywistego świata, które są niewątpliwie istotne z punktu widzenia interakcji
zachodzących w tłumie. Mimo to, interesującą próbę konfrontacji wyników symulacji
z eksperymentami praktycznymi przy zastosowaniu niehomogenicznych automatów
komórkowych podjął Wąs [303]. W kwestii logiki zachowań model automatu jest dyskretny
i limitowany jedynie do skończonej liczby zdefiniowanych stanów, co również jest istotnym
ograniczeniem. Niewątpliwie korzystna jest natomiast reguła zmiany stanu komórki oparta
na analizie aktualnych stanów komórek sąsiednich, gdyż idea ta odzwierciedla rzeczywiste
zjawiska zależności i naśladownictwa.
Wiele podejść polega na adaptacji już istniejących modeli dla potrzeb
odzwierciedlenia zachowań tłumu poprzez doprecyzowanie szczegółów dotyczących
oddziaływań. Tak jest choćby w przypadku modeli opartych na zasadach dynamiki płynów.
Poprzez zastosowanie pewnych uproszczeń można odnaleźć w nich analogię pomiędzy
zachowaniami ludzi oraz cząstek cieczy lub gazów. W pracy Hughesa zachowanie tłumu
odwzorowane jest za pomocą ciągłego pola gęstości (ang. continuous density field), a funkcja
potencjalna jest czynnikiem, który kieruje owo pole do celu [124]. Z kolei Chenney
wykorzystał tak zwane kafelki przepływu (ang. flow tiles), na które podzielony jest obszar, po
którym porusza się tłum. Każdemu punktowi wewnątrz kafelków przyporządkowana jest
funkcja opisująca pole wektorowe prędkości [50]. Jeszcze inny, popularny model oparty na
dynamice ciągłej (ang. continuum crowds) zaproponował Treuille. Również w tym przypadku
również funkcja potencjalna kieruje cząstki do celu [289]. Wśród zalet tego podejścia
9
można wymienić prostotę i klarowność obliczeń oraz czytelne zobrazowanie procesów,
jakie zachodzą w tłumie na niskim poziomie szczegółowości. Modele dynamiki płynów
poprawnie odzwierciedlają przepływy strumieni ludzkich cząstek, jednakowoż zaniedbują
jednostkę. Cząstka jest poddana rygorystycznym regułom dynamiki i nie może od nich
odejść, podczas gdy rzeczywiste sytuacje zagrożenia sprawiają, że tłum zaczyna
zachowywać się irracjonalnie. Ponadto tego rodzaju modele hołdują zasadzie top-down.
Innymi słowy to zachowanie płynu determinuje zasady, do których stosują się cząstki.
Tymczasem działania tłumu są emergentne, wynikające z indywidualnych zachowań jego
uczestników, co wpisuje się w antagonistyczną regułę – bottom-up.
Kolejną klasą opracowanych modeli tłumu są samobieżne cząstki (ang. self-propelled
particles) zaproponowane przez Vicseka [295]. Idea systemów SPP opiera się na
nierównowagowym układzie cząstek, z których każda posiada wewnętrzną siłę napędzającą
i może działać zupełnie autonomicznie. Model ten, wzbogacony przez Helbinga o siły
reakcji i tarcia, stał się niezwykle popularny, gdyż bardzo udanie oddaje fizyczne interakcje
oraz samoorganizację tłumu poprzez proste reguły ruchu [114, 115]. Jako istotne
uchybienie wskazać w jego przypadku można ograniczenie tylko i wyłącznie do
oddziaływań fizycznych, z pominięciem kwestii psychologicznych oraz aspektu
wnioskowania u jednostki. W ten sposób pojedyncza cząstka jest w swoich działaniach
zupełnie oderwana od tłumu i wrażenie związku z nim jest w zasadzie jedynie wizualne.
Nowoczesne podejście prezentują modele sztucznego życia (ang. artificial life).
Systemy AL zostały zaprojektowane przede wszystkim z myślą o symulowaniu zachowań
stad zwierząt oraz kolektywnych zjawisk biologicznych. Bodaj najbardziej znanym
modelem stadnym jest Boids Craiga Reynoldsa, w którym zachowanie autonomicznych
agentów uzależnione jest od kierunku ruchu całej grupy, a siły przyciągające i odpychające
utrzymują jej spójność [222]. Jakkolwiek wizualizacja tego rodzaju modeli robi bardzo
dobre wrażenie i znajduje zastosowanie w animacji oraz filmowych efektach specjalnych, to
przyjęte reguły nie mają przełożenia na przymioty socjobiologiczne, co ogranicza
praktyczną stosowalność. Wydaje się, że modele AL stanowią krok w dobrym kierunku,
jednak z punktu widzenia nauki (a nie rozrywki) największą wadą tego rodzaju podejścia
jest fakt, że nie sięgają do podstaw czysto behawioralnych i stąd zapewne sporadyczne
próby ich zastosowania do modelowania tłumu. Pełne zestawienie porównawcze
poszczególnych klas modeli zawiera Tabela W.1.
Tabela W.1: Porównanie modeli zachowania tłumu.
Klasa modeli
Zalety
Wady
Automaty komórkowe
Prosta realizacja.
Zmiana stanu w oparciu o analizę
sąsiedztwa.
Dobry wybór do modelowania bardzo
złożonych sytuacji i bardzo dużych
tłumów (niska złożoność
obliczeniowa).
Ograniczenie i zbytnie uproszczenie
modelu poprzez dyskretyzację
przestrzeni i skończony zbiór stanów.
Słabe przełożenie oddziaływań
fizycznych na model.
Dynamika płynów
Prostota obliczeń.
Dobre zobrazowanie ogólnych zasad
„przepływu” tłumu.
Podejście top-down negujące zjawisko
emergencji.
Brak autonomii jednostki i poddanie
jej sztywnym regułom.
Ograniczenie zastosowania do
10
modelowania typowych, racjonalnych
zachowań.
Samobieżne cząstki (SPP)
Proste reguły.
Autonomia jednostek.
Bardzo dobre odwzorowanie interakcji
fizycznych.
Ograniczenie tylko do oddziaływań
fizycznych.
Jednostka nie ma powiązania
z tłumem.
Sztuczne życie (AL)
Reguły ruchu wiążące jednostkę
z tłumem.
Bardzo dobre zobrazowanie ogólnych
zasad „przepływu” tłumu.
Ograniczona autonomia jednostek.
Brak uzasadnienia behawioralnego
stosowanych reguł.
Modelowanie dość typowych,
racjonalnych zachowań.
Źródło: Opracowanie własne.
Przedstawione podejścia pozostawiają w kwestii badania zachowań tłumu kilka problemów
otwartych, wśród których należy zwrócić uwagę na poniższe zagadnienia:
– Ograniczenie rozważań tylko do oddziaływań fizycznych stawia pod znakiem
zapytania pełną użyteczność tego rodzaju modeli. Są one z pewnością przydatne
w kontekście profilaktycznym, by ograniczyć skutki autodestrukcyjnych działań
tłumu, na przykład poprzez zastosowanie odpowiednich rozwiązań
architektonicznych. Pozwalają zbadać konsekwencje zaplanowanych działań. Nie
dają natomiast możliwości prewencji i zapobiegnięcia sytuacjom niepożądanym.
Tymczasem w kontekście nowoczesnego zapewnienia bezpieczeństwa tłumu
istnieje potrzeba nie tylko przeanalizowania konkretnego scenariusza zdarzeń, lecz
przede wszystkim jego przewidywania oraz (w razie gdyby okazał się ryzykowny)
kreowania i modyfikowania sytuacji według potrzeb. Jest to potrzeba myślenia jak
tłum, reagowania z wyprzedzeniem i kontrolowania go, a spełnić ją można tylko
odwołując się do psychiki. Wszak prekursor badań nad tłumem, Gustave Le Bon,
pisał o psychologii tłumu, nie o jego fizyce. Samo zaś pojęcie tłumu równie mocno
uzależnione jest od bliskości fizycznej, co od psychologicznego powiązania jego
uczestników. W literaturze fachowej jedność czasu i miejsca obecności wielu osób
nie wystarcza do zastosowania tej nomenklatury. Pojęcie tłumu używane jest
dopiero wówczas, gdy pojawia się również duchowy wymiar łączności [266].
Psychologia tłumu jest zatem co najmniej tak samo istotna, jak czysta cielesność,
zaś dotychczasowe podejścia zupełnie jej nie uwzględniają.
– Kolejnym pytaniem, na które opracowane dotychczas rozwiązania nie dają
odpowiedzi, jest kwestia uzasadnienia reguł zachowania zastosowanych w modelu.
W przypadku automatów komórkowych wizja jest zupełnie abstrakcyjna
w stosunku do rzeczywistości. Algorytmy dynamiki płynów również prezentują
pewien metaforyczny obraz, niekoniecznie przystający do realiów, z wyjątkiem
pewnej dozy wizualnego podobieństwa. Modele samobieżnych cząstek wprawdzie
nadają im autonomię zachowań, lecz ograniczona jest ona do bezrozumnych,
siłowych rozwiązań. Najbliżej sedna znajdują się systemy stadne, w których
jednostka żyje już własnym życiem zależnym od tłumu, jednak zaproponowane
reguły są nieuzasadnione i wydaje się, że dobrane raczej dla celów wizualizacji
i rozrywki, aniżeli mające swoje poparcie w obserwacjach i wynikach badań.
Uzasadnienie reguł stosowanych we wszystkich podejściach opiera się na uzyskaniu
poprawnego efektu wizualnego ruchu modelowanego tłumu, nie zaś na
11
determinantach behawioralnych, co stawia pod znakiem zapytania ich poprawność
względem krytycznej sytuacji.
– Nierozwiązanym zagadnieniem jest również problem braku w modelach motywu
paniki tłumu. Panika jako stan psychiczny wiąże się bezpośrednio z czynnikami
psychologicznymi i instynktem, które to elementy zostały w istniejących
podejściach pominięte. Tymczasem to właśnie panika jest główną przyczyną
wypadków z udziałem tłumu (Rysunek W.2), a silną potrzebę uwzględnienia jej
w modelu sygnalizują służby zarządzania kryzysowego [228].
Naturalną konsekwencją powinno być zatem opracowanie modelu komputerowego, który
poruszałby nierozwiązane dotąd zagadnienia i byłby znaczącym krokiem w kierunku
rozwoju modeli dynamiki tłumu.
Cel i teza dysertacji
Wobec faktu, iż dotychczasowe podejścia nie przyczyniły się do pełnej eksploatacji
dziedziny badań nad zachowaniami tłumu, a opracowane modele wciąż pozostawiają
istotne pytania otwarte, można sformułować następujący problem badawczy:
Istnieje potrzeba zbudowania komputerowego modelu zachowań tłumu, który
uwzględniałby czynniki behawioralne, w tym w szczególności panikę. Przy czym
model ten winien być oparty na biologicznie uzasadnionych mechanizmach.
Cel niniejszej dysertacji, jaki obrał sobie jej autor, by rozwiązać wyżej postawiony problem,
można sformułować następująco:
Wyspecyfikowanie mechanizmów zachowań ludzkiego tłumu uzasadnionych
badaniami, eksperymentami lub obserwacjami, szczególnie w warunkach
zagrożenia i paniki.
Sformułowanie modelu komputerowego, opisującego zachowania tłumu
z uwzględnieniem zdefiniowanych mechanizmów.
Teza dysertacji brzmi:
Wykorzystując mechanizmy behawioralne obserwowane u wybranych zwierząt
stadnych, można zbudować model komputerowy zachowań zbiorowości ludzkich
w stanach paniki.
Metodyka badań
Ogólny zamysł niniejszej dysertacji opiera się na teorii ewolucji i doboru naturalnego
Charlesa Darwina2 oraz podejściu do problemu z punktu widzenia biologii ewolucyjnej. Za
pośrednictwem mutacji, która jest w przyrodzie źródłem zmienności, dobór naturalny od
milionów lat wyposaża istoty żywe w cechy i umiejętności, które predysponują je do
funkcjonowania w określonych warunkach, w tym także w środowisku tłumu czy stada.
2
Charles Darwin, 1809--1882, angielski przyrodnik, twórca teorii ewolucji i pojęcia doboru naturalnego.
12
Jako że ewolucja równie mocno związana jest z osobnikiem, co ze środowiskiem, w którym
ten osobnik funkcjonuje, należy przypuszczać, że u różnych gatunków przebywających
permanentnie lub czasowo w zbiorowości, mogą pojawiać się podobne adaptacje stadne,
promowane właśnie przez dobór naturalny.
Przyjęta metodyka badawcza bazuje więc na wysnutej paraleli pomiędzy
zachowaniami stadnymi ludzi i zwierząt, które łączy wspólny mianownik – ewolucja.
Podejście takie jest oryginalne, jako że dotychczas nie wskazano na powiązania
behawioralne tłumów i stad, ani też nie przedstawiono wynikających z nich modeli
zachowań. Interdyscyplinarna perspektywa widzenia tematu łączy w sobie wiedzę z zakresu
socjologii, psychologii oraz etologii, które spaja praktyczne zastosowanie dorobku
informatyki.
Rysunek W.3: Założone etapy realizowanych prac badawczych.
Źródło: Opracowanie własne.
W celu wykazania przedstawionej powyżej tezy dysertacji, obrano do realizacji następujące
etapy badań (Rysunek W.3):
– Analiza dotychczas opracowanych rozwiązań zagadnienia modelowania zachowań
zbiorowości ludzkich w sytuacjach zagrożenia i paniki, w celu określenia ich zalet
i słabości oraz wyspecyfikowania istotnych elementów tego rodzaju modeli.
– Analiza wyników badań, eksperymentów, obserwacji i literatury, dotyczących
behawioru ludzkich tłumów oraz zwierzęcych stad, zarówno w ujęciu globalnym
13
jak i z punktu widzenia jednostki, w celu wyznaczenia i opisania adaptacji
powstałych równolegle u różnych gatunków w wyniku działania doboru
naturalnego, ze szczególnym uwzględnieniem sytuacji zagrożenia i paniki.
– Statystyczne zestawienie wypadków z udziałem panikującego tłumu i określenie
elementów behawioralnych krytycznych dla bezpieczeństwa.
– Sformułowanie algorytmów dla kluczowych względem bezpieczeństwa
mechanizmów zachowań zgodnie z zasadą brzytwy Ockhama (algorytmy muszą być
uzasadnione ewolucyjnie).
– Sformułowanie oraz walidacja agentowego modelu zachowań jednostki w tłumie,
łączącego w sobie interakcje fizyczne z procesami behawioralnymi.
– Zaprojektowanie systemu komputerowego realizującego opracowany model
zachowań tłumu.
– Implementacja platformy pozwalającej na sprawne wykonywanie testów
symulacyjnych oraz czytelną prezentację wyników.
– Wykazanie poprawności rozwiązania problemu poprzez skonfrontowanie wyników
przeprowadzonych symulacji z rzeczywistymi eksperymentami oraz wydarzeniami.
Na tle dotychczasowych rozwiązań zagadnienia modelowania zachowań tłumu,
proponowane podejście prezentuje się jak na Rysunku W.4.
Rysunek W.4: Miejsce omawianego podejścia na tle innych rozwiązań.
Źródło: Opracowanie własne.
Wśród jego zalet w stosunku do innych konceptów należy niewątpliwie wymienić
uwzględnienie czynnika psychologicznego w behawiorze jednostki, obok oddziaływań
fizycznych. Ponadto, dzięki temu jednostka w odpowiednim stopniu zachowuje swoją
autonomiczność, jednocześnie pozostając w ścisłym związku z tłumem. Wynikiem tego
możliwe jest modelowanie sytuacji nietypowych, co stanowi istotny brak w innych
rozwiązaniach. Wreszcie, zachowane zostaje również podejście bottom-up i zjawisko
emergencji.
Ograniczenie, jakie musi zostać nałożone na rozwiązanie problemu (stworzony
model komputerowy) wobec przyjętego podejścia, to kwestia dowiedzenia, iż jest on
14
ewolucyjnie uzasadniony. Dobór naturalny obdarowuje bowiem organizmy prostymi
mechanizmami adaptacyjnymi, lub też w nieskomplikowany sposób udoskonala te z nich,
które już istnieją. Stąd opracowany model musi opierać się na regułach, którym żywy
organizm jest w stanie podporządkować się w praktyce.
Streszczenie
Dysertacja podzielona została na Wstęp, cztery rozdziały części głównej oraz Zakończenie.
Wstęp zawiera wprowadzenie do tematyki dysertacji, omawia aktualny dorobek
nauki w dziedzinie modelowania tłumu, określając pytania otwarte oraz motywację autora
do przeprowadzenia badań. Zdefiniowany został problem badawczy, cel i teza rozprawy
doktorskiej, a także zarysowano wybraną metodykę postępowania.
Rozdział 1 poświęcony jest teorii zachowań tłumu. Przedstawiono w nim kategorie
ludzkich zbiorowości oraz warunki w jakich przekształcają się one w tłum, a także
zaprezentowano klasyfikację tłumów. Duża uwaga poświęcona została procesom
psychologicznym i mechanizmom, które dotyczą ich uczestników. Szczególnie
potraktowane i gruntownie omówione zostało zagadnienie paniki.
W Rozdziale 2 przedstawiono mechanizmy stadne obserwowane u stad zwierząt,
w nawiązaniu do analogicznych procesów występujących w ludzkim tłumie. Teoria
behawioru opatrzona została licznymi przykładami, wynikami eksperymentów oraz
nieformalnymi procedurami zachowań. Omówiona została koncepcja doboru stadnego
i tworzenia się równoległych adaptacji. W dalszej kolejności zwierzęce stado przedstawione
zostało z punktu widzenia samolubnej jednostki, z uwzględnieniem reguł jej ruchu oraz
zachowania w obliczu zagrożenia. Kluczowa część rozdziału zawiera omówienie
mechanizmów występujących w stadzie w stanie paniki oraz możliwości jego
kontrolowania. Ta część dysertacji zakończona jest zbiorczym zestawieniem zachowań
występujących w stadzie i tłumie.
Rozdział 3 dotyczy największych światowych tragedii z udziałem tłumu w stanie
paniki i zawiera ich wyczerpujące zestawienie statystyczne. Dogłębna analiza szczegółów
wypadków prowadzi do określenia kluczowych z punktu widzenia zapewnienia
bezpieczeństwa elementów panicznej ucieczki. Na ich bazie doprecyzowany został cel
dysertacji, a problem badawczy zdekomponowany na podproblemy cząstkowe.
Rozdział 4 stanowi główną część praktyczną rozprawy. Przedstawiono w nim
formalnie podproblemy, definiując je za pomocą aparatu matematycznego oraz zestawiając
w postaci modelu komputerowego, który został zweryfikowany pod kątem poprawności.
Zaprezentowane zostały wyniki szeregu symulacji wykonanych na sformułowanym modelu.
Dokonana została również walidacja proponowanego rozwiązania poprzez konfrontację
rezultatów symulacji z wynikami przeprowadzonych eksperymentów oraz rzeczywistych
wydarzeń z udziałem tłumu.
Zakończenie podsumowuje przeprowadzone badania w odniesieniu do postawionej
tezy. Uwzględniona w nim została ponadto krytyczna analiza przyszłych działań.
Do dysertacji dołączone zostało również szczegółowe zestawienie chronologiczne
wszystkich letalnych wypadków z udziałem tłumu, począwszy od końca XIX wieku
(Załącznik 1), a także scenariusz modelowania i symulacji, oparty na rzeczywistych
wydarzeniach (Załącznik 2).
15
Rozdział 1
1. Ludzki tłum i jego charakterystyka
1.1. Tłum psychologiczny
W pojęciu potocznym tłum to zbiorowość dowolnych jednostek, niezależnie od ich płci,
rasy, narodowości, wyznania, przekonań czy innych cech, a także przypadku, który
zgromadził je w tym samym miejscu. To forma czasowa i niezorganizowana, reagująca
spontanicznie i działająca często w sposób chaotyczny. Jednostki w tłumie przebywają
w bezpośredniej bliskości fizycznej, podlegają interakcjom i mają wspólny obiekt
zainteresowania.
Definicja tłumu nabiera jednak innego sensu w rozumieniu psychologii. Sens ten
nie wynika wyłącznie ze znacznej liczby uczestników zjawiska (zachowania
charakterystyczne dla tłumu mogą wystąpić już w grupie kilkudziesięciu osób). Tłumem nie
są uliczni przechodnie w centrum miasta, nie są nim też widzowie wypełniający salę
widowiskową czy stadion, ani też pogrupowane w oddziały wojsko. Nie są nim nawet liczni
pasażerowie oczekujący na peronie na przyjazd pociągu. Większość członków tych struktur
na własną rękę analizuje dostępne informacje, dokonuje oceny zaistniałej sytuacji i buduje
własne, subiektywne wersje wydarzeń. Tego rodzaju procesy nie mają miejsca
w psychologicznym tłumie. Wymienione formy więc nim nie są, jednak potencjalnie,
w pewnych okolicznościach, mogą stać się tłumem. Decyduje o tym zjawisko okresowego
zaniku cech indywidualnych i zmiany psychiczne, powodujące powstanie jedności
umysłowej, co w dalszej kolejności prowadzi do efektu pojawienia się u jednostek
osobliwych zachowań, dotychczas niejako uśpionych w ich umysłach i aktywowanych
jedynie wewnątrz tłumu. Fenomeny te sprawiają, że zasadne staje się mówienie o tłumie
w sensie psychologicznym.
Znamienne jest stwierdzenie, że na indywidualne zachowanie ma wpływ już sama
obecność w centrum zbiorowości [59]. Jednostki mimowolnie są manipulowane przez
tłum, który wykorzystuje je na własny użytek i wymusza na nich wykonywanie działań, jakie
są im obce w tradycyjnym świecie, zdominowanym przez postawy indywidualne. Tłum to
inna rzeczywistość, do której muszą się przystosować, by móc w niej poprawnie
funkcjonować. Rzeczywistość oparta na nowych, bezwzględnych regułach, potrafiąca
działać w szalonym tempie.
Tłum cechuje się ogromnym potencjałem do działania. Przy czym z reguły są to
działania destruktywne, wzmacniane do niewyobrażalnych rozmiarów przez efekt synergii.
Potęga tłumu często przeraża, budzi poczucie strachu i niemocy. Jego siła opiera się na
wielkości, a kwestię postrzegania kształtuje przede wszystkim liczebność. Gdy bowiem
określona liczba ludzi w specyficznych warunkach chwilowo się zespoli, całokształt tworzy
krótkotrwałą lecz zbiorową i przez to potężną duszę tłumu [158].
16
1.2. Kategorie zbiorowości
Wśród form zbiorowości ludzkich znajdujących się w tym samym miejscu i czasie
wyróżniane są trzy zasadnicze postacie: zbiegowisko, publiczność zebrana (audytorium)
i tłum [266]. Dwie pierwsze w pewnych warunkach mogą ostatecznie przekształcić się
w tłum, jednakże ich pierwotne funkcjonowanie nieco się różni.
1.2.1. Zbiegowisko
Zbiegowisko jest przelotnym zgrupowaniem osób zainteresowanych tym samym
zdarzeniem, najczęściej nagłym i nieoczekiwanym dla jego (zbiegowiska) uczestników.
Zbiegowiska gromadzą się w miejscach wypadków drogowych, awantur, występów
artystów ulicznych czy wokół handlarzy. Tworzą się w przypadku sytuacji niezwykłych,
przyciągających uwagę przechodniów. Bezpośrednim przyczynkiem do ich powstania jest
wystąpienie nagłego i silnie działającego bodźca, jakim może być krzyk lub hałas, który
natychmiast wzbudza ciekawość. Ciekawość zaś kreuje u zainteresowanych głód informacji.
Osoby w zbiegowisku rzeczywiście zachowują się tak, jakby miały prawo do
uzyskania informacji, co się dzieje oraz wyjaśnienia całej sytuacji. Jednocześnie chętnie
dzielą się uzyskaną wiedzą i spostrzeżeniami. Duża liczba podobnie zachowujących się
osób tylko umacnia tę postawę. Zbiegowisko zaś niewątpliwie sprzyja nawiązywaniu
kontaktów z nieznajomymi i ułatwia wymianę wiadomości. Jednocześnie dają się zauważyć
symptomy łatwowierności oraz zniekształcania danych.
Głód informacyjny jest jednocześnie przyczyną awersji do podporządkowywania się
nakazom. Zbiegowisko niechętnie odbiera polecenia i nie podporządkowuje się komendom
wzywającym do rozejścia się. Tymczasem nie są one wysuwane bezpodstawnie, gdyż
zbiegowisko posiada liczne cechy upodabniające je do tłumu.
Oprócz oczywistych elementów więzi, jak bliskość przestrzenna i interakcje oraz
ten sam obiekt zainteresowania, występują w nim również zbliżone reakcje emocjonalne
oraz skłonności do podobnego działania. Naturalne jest wzajemne udzielanie sobie
informacji czy pomocy, a to stwarza więzi socjalne wystarczająco silne, by istniała obawa, że
zbiegowisko nabierze skłonności do zbiorowego działania na większą skalę. Nagle
zwyczajne zachowania jednostek mogą przekształcić się w aktywność całego zbiegowiska,
podyktowaną niezwykłością zdarzenia, które je utworzyło. Dlatego też zbiegowiska zawsze
muszą być brane pod uwagę jako potencjalne zagrożenia dla porządku. Przykłady
częstokroć spotykanych zbiegowisk zebrane zostały w Tabeli 1.1.
Tabela 1.1: Przykłady zbiegowisk.
Sytuacja
Zbiegowisko
Wypadek drogowy
Przypadkowi gapie. Ustawiają się ciasno, w miarę możliwości wokół miejsca
wypadku.
Awantura, bójka uliczna
Przypadkowi gapie. Ustawiają się wokół osób biorących udział
w awanturze/bójce (jeśli osoby ten przynajmniej części gapiów są znane) lub
w zwartej grupie, w pewnej odległości (jeśli osoby te są obce uczestnikom
zbiegowiska).
Występ ulicznego artysty
Zainteresowani przechodnie. Ustawiają się w spójnym kręgu wokół artysty.
17
Uliczny handlarz
Zainteresowani przechodnie. Ustawiają się w zwartym półkolu wokół stoiska
kupieckiego.
Wybuch, pożar
Przypadkowi przechodnie i okoliczni mieszkańcy. Ustawiają się
w umiarkowanie zwartej grupie, w pewnej odległości od miejsca zdarzenia.
Tłok
Przypadkowi przechodnie. Ze względu na zbieg okoliczności poruszający się
w mniej lub bardziej spójnej grupie, w tym samym kierunku.
Źródło: Opracowanie własne.
1.2.2. Publiczność zebrana
Zupełnie innego rodzaju zbiorowością jest publiczność zebrana, zwana inaczej audytorium.
Ta forma publiczności nie zbiera się przypadkowo, lecz w sposób intencjonalny. Występuje
ona zasadniczo w dwóch postaciach. Pierwszą z nich jest publiczność rekreacyjna,
szukająca szeroko pojętej rozrywki. Ta występuje między innymi w kinie, na sali
koncertowej, na zawodach sportowych lub w świątyniach. Druga postać to publiczność
szukająca informacji, obecna choćby na zebraniach informacyjnych, wiecach politycznych
czy pokazach.
Zasadniczą cechą, jaka odróżnia publiczność od zbiegowiska jest postawa
uczestników, którzy żywią podobne oczekiwania co do przeżywania wydarzenia lub
odbierania bodźców. Ich uwaga i zainteresowania skupiają się wokół tego samego
zdarzenia, sprawy lub obiektu.
Analogicznie jak miało to miejsce w przypadku zbiegowiska, audytorium wykazuje
elementy podobnego działania. Publiczność koncertowa czy kinowa nie składa się
z jednostek odizolowanych, lecz treści przekazywane ze sceny lub ekranu są dyskutowane
i reakcja na nie jest wyznaczana przez grupy, w których znajdują się widzowie [335].
Oklaski, gwizdy i skandowanie okrzyków to również bardzo charakterystyczne cechy dla
publiczności. Z tych elementarnych skłonności wynika gotowość do zbiorowego działania,
które może publiczność przekształcić w tłum. Sprzyja temu również atmosfera skupienia
i odbieranie jednakowych bodźców, wskutek czego w publiczności wytwarzają się podobne
reakcje i przeżycia. Jeszcze bardziej niż odbieranie sztuki formowaniu tłumu sprzyja
słuchanie przemówień politycznych lub religijnych, które może powodować silne napięcie
emocjonalne. Przykłady często spotykanych publiczności zebranych prezentuje Tabela 1.2.
Tabela 1.2: Przykłady publiczności zebranych.
Publiczność rekreacyjna
Publiczność szukająca informacji
Widownia w kinie, teatrze, operze, filharmonii
Zainteresowani
informacyjnym
na
spotkaniu
lub
zebraniu
Publiczność na hali koncertowej
Wyborcy na wiecu politycznym
Kibice na stadionie lub zawodach sportowych
Zainteresowani na wcześniej zapowiedzianym pokazie
Wierni w miejscu kultu
Uczestnicy marszów, demonstracji, protestów
Grupa zorganizowana, udająca się w to samo miejsce,
w tym samym celu
Źródło: Opracowanie własne.
18
1.2.3. Tłum
Tłum jest formą zbiorowości, w której zjawiska zachodzące w zbiegowisku czy audytorium
posunęły się jeszcze dalej. Pod wpływem silnego bodźca emocjonalnego, jakim może być
gniew, poczucie krzywdy czy szukanie zemsty, dochodzi do zanikania refleksyjności
i nasilenia się popędów, co prowadzi do formowania się tłumu. Rysunek 1.1 prezentuje
prosty schemat tego procesu.
Rysunek 1.1: Schemat procesu tworzenia się tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Na więź spajającą ludzi w tłum składają się przede wszystkim elementy popędowe
i emocjonalne. Prócz styczności przestrzennej jednostki integruje więc niezwykle silna
łączność psychiczna, warunkująca daleko posuniętą identyfikację z tłumem.
Osoby w tłumie reagują spontanicznie na te same podniety w podobny sposób.
Przy czym nie istnieją w tłumie jakiekolwiek elementy organizacyjne. Popęd i instynkty nie
są hamowane przez żadne normy etyczne. Dlatego też tłum jest zdolny do
nieprzewidywalnych zachowań, a jego uczestnicy podejmują się działań, których nie
dopuściliby się w normalnych warunkach.
Tłum sensu stricto tworzy się dopiero wówczas, gdy pod wpływem pobudzenia
emocjonalnego wszystkie jednostki wykazują to samo zachowanie oraz jednakowy stan
psychiczny. Skutkuje to w dalszej kolejności podejmowaniem przez tłum emergentnych
działań. Nierozróżnialność jednostek świadczy o tym, że zbiorowość posiadła jednolitą
psychikę, zaczyna w niej rządzić instynkt, a zwykłe mechanizmy kontroli społecznej tracą
swą skuteczność.
1.3. Rodzaje tłumu
Istnieje wiele odmian tej charakterystycznej zbiorowości, jaką jest tłum. Spowodowane jest
to ogromną różnorodnością czynników, które decydują o jego utworzeniu. Brak jest przy
tym jednolitej i ogólnie przyjętej klasyfikacji. W literaturze można znaleźć co najmniej kilka
propozycji, przedstawiających różne punkty widzenia [40, 158, 177, 266]. Zaprezentowany
19
na Rysunku 1.2 podział, uwzględniający cztery najważniejsze kategorie, wydaje się
najwłaściwszy z punktu widzenia psychologii i analizy zachowań.
1.3.1. Tłum agresywny
Charakterystyczną cechą tłumu agresywnego (atakującego) jest to, że atakuje on jednostkę,
inną zbiorowość lub instytucję. Występuje przy tym w trzech formach, jako tłum linczujący,
terroryzujący i walczący.
Rysunek 1.2: Rodzaje tłumu.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [266].
1.3.1.1. Tłum linczujący
Jak sama nazwa wskazuje, jest to rodzaj tłumu związany ze zjawiskiem samosądu. Powstaje
w efekcie wykrycia jakiegoś haniebnego faktu, wywołującego powszechne potępienie
i oburzenie, ale również w konsekwencji plotek, że taki fakt zaistniał. Zdarzeniem tym,
potępianym przez ogół, może być na przykład gwałt, morderstwo, napad, spowodowanie
wypadku, a obiektem zainteresowania tłumu sprawca bądź sprawcy. Powstawanie tłumu
linczującego rozpoczyna się od małej grupy, ogłaszającej wezwanie do działań, mających na
celu wzięcie odwetu za gorszący czyn. Z upływem czasu do grupy dołączają kolejni, coraz
liczniejsi uczestnicy, a na sprawcę zaczyna „polować” duży tłum, opętany tylko i wyłącznie
żądzą zemsty.
Ten rodzaj tłumu jest potężny i wytwarza specyficzny klimat psychospołeczny,
przez co zdolny jest do popełniania czynów równie lub jeszcze bardziej okrutnych, co
rzeczywisty lub domniemany sprawca. W szale chęci zemsty ludzie są zdolni do rzeczy
najgorszych. Nie zwracają uwagi na otoczenie, liczy się dla nich tylko osiągnięcie
prymitywnego celu, jakim jest dokonanie samosądu.
20
Tłum linczujący może powstać na drodze przekształcenia się zbiegowiska
związanego z wypadkiem drogowym lub zbiorowości biorącej udział w manifestacji
zorganizowanej w ramach protestu przeciwko tragicznym wydarzeniom.
1.3.1.2. Tłum terroryzujący
Drugim rodzajem tłumu agresywnego jest tłum terroryzujący. Celem ataków tego rodzaju
tłumu są najczęściej mniejszości narodowe, religijne, seksualne i inne, którym zarzuca się
popełnianie czynów wywołujących oburzenie znacznej części społeczności, czy też ją
obrażających.
Znane są liczne przykłady tłumów terroryzujących na przestrzeni wieków.
W średniowieczu dokonywały one mordów na innowiercach (Noc św. Bartłomieja w Paryżu),
nieco później pogromów ludności (na przykład żydowskiej – Noc kryształowa czy
Afroamerykanów – akcje Ku Klux Klanu), a także występowały przeciwko rywalom
politycznym (Noc długich noży). Współcześnie taki rodzaj tłumu występuje niekiedy na
stadionach piłkarskich. Rozwścieczone bandy kibiców, a raczej chuliganów, atakują się
nawzajem. Rezultatem ich działań bywają ofiary śmiertelne.
Tłum terroryzujący może łatwo utworzyć się w toku manifestacji zorganizowanej
przeciwko jakiejś społeczności. W 1955 roku w Stambule (Turcja) demonstracja przeciwko
Grekom zakończyła się pogromem ludności greckiej i splądrowaniem dzielnicy przez nią
zamieszkałej [266]. W trakcie corocznego przemarszu mniejszości seksualnych w Krakowie
pod hasłem Marsz Tolerancji środowiska konserwatywne od wielu lat organizują
kontrmanifestację. W wyniku agresywnych ataków tej ostatniej (również z użyciem
niebezpiecznych przedmiotów) część osób zostaje zazwyczaj ranna [154, 215, 261].
1.3.1.3. Tłum walczący
Tłum walczący to trzeci rodzaj tłumu agresywnego. Formuje się w czasie zaburzeń
społecznych, strajków, manifestacji, kiedy rozpraszane przez służby porządkowe i policję
zbiegowisko lub demonstracja w wyniku niechęci do wykonywania poleceń zaczyna się
wpierw spontanicznie bronić w sposób niezorganizowany, a następnie przechodzi do ataku.
Ataku agresywnego i żywiołowego, skierowanego przeciwko siłom porządkowym oraz ich
zapleczu instytucjonalnemu. Jeśli tłum wymyka się spod kontroli, niszczone są gmachy
urzędowe i obiekty użyteczności publicznej.
Historycznie od występowania takich tłumów zaczynały się zazwyczaj rewolucje
i przewroty polityczne. Ich pojawienie się może też być zwiastunem zmian społecznych.
Jako przykłady można w tym miejscu wymienić krwawe starcia demonstrantów
„Solidarności” z milicją podczas Stanu Wojennego w Polsce [150] czy też protesty
francuskich studentów w 2006 roku przeciwko liberalizacji prawa pracy, których efektem
były setki spalonych samochodów i zniszczonych budynków [166]. Z tego też względu
technika wywoływania tłumów walczących oraz kierowania nimi stanowi istotny obiekt
zainteresowań w sferach rządzących, względnie planujących przejęcie władzy.
1.3.2. Tłum uciekający
Wyróżniane są dwie odmiany tłumu uciekającego (ogarniętego paniką), które w literaturze
21
określane są w różny sposób. Wydaje się, że trafnymi określeniami w tym przypadku będą:
tłum niesformalizowany i sformalizowany. Do ucieczki tłum pcha oczywiście efekt paniki,
który ogarnia zbiegowisko lub publiczność zebraną w efekcie silnego impulsu
emocjonalnego.
1.3.2.1. Tłum niesformalizowany
Niesformalizowany tłum uciekający to zbiegowisko lub audytorium znajdujące się na
ograniczonej przestrzeni, które ogarnęła panika. Z reguła ma to miejsce w sytuacji, w której
zbiorowość zostaje zagrożona niespodziewanym niebezpieczeństwem. Może nim być
wybuch bomby, pożar czy niebezpieczny obiekt, lecz także znane są przypadki wywołania
paniki krzykiem lub plotką o nieistniejącym zagrożeniu.
W wyniku paniki ludzie przestają panować nad sobą, tracą zdolność rozeznania się
w sytuacji, racjonalnego postępowania, a zamiast tego rzucają się do ucieczki z obszaru
objętego ryzykiem. Charakterystyczne dla tłumu uciekającego, bez względu na jego
odmianę, jest kierowanie się przez jednostki ogarnięte strachem instynktem
samozachowawczym.
Znanym przykładem niesformalizowanego tłumu uciekającego z ostatnich lat jest
wydarzenie z 2010 roku, z niemieckiego Duisburga, gdzie podczas festiwalu muzycznego
w następstwie wybuchu paniki zginęło 21 osób, a ponad 500 zostało rannych [332].
Nietypowym, lecz interesującym przykładem zjawiska tłumu ogarniętego paniką są również
gonitwy byków urządzane corocznie w Pampelunie (Hiszpania), gdzie ludzie świadomie
narażają się na niebezpieczeństwo uciekając przed szarżującymi zwierzętami, co choćby
w 2009 roku zakończyło się dla kilkunastu osób poważnymi obrażeniami [316].
1.3.2.2. Tłum sformalizowany
Drugim typem tłumu ogarniętego paniką jest tłum sformalizowany. W jego przypadku
zbiorowość stanowi formalna grupa o uporządkowanym charakterze, posiadająca określony
cel oraz świadoma niebezpieczeństw i przynajmniej częściowo przygotowana do stawienia
im czoła i na nie uodporniona. Tłum panikujący tworzy się wówczas w momencie, gdy
grupa ta na swojej drodze napotyka coś, co powoduje rozpad formalnych więzi.
Przykłady to przede wszystkim oddziały wojska lub podobnej, wysoce
sformalizowanej i dobrze przygotowanej organizacji. Choć panikę w tego rodzaju tłumie
wywołać jest trudniej, to jednak podczas działań militarnych może wystąpić sytuacja,
w której przerażone jednostki przestaną respektować wszelkie nakazy organizacyjne, staną
się głuche na rozkazy i tracąc świadomość swoich zadań oraz zrutynizowanego działania
rzucą się do panicznej ucieczki.
1.3.3. Tłum nabywający
Ten rodzaj tłumu jest wyjątkowo specyficzny i występuje praktycznie tylko w czasie trwania
katastrof, klęsk żywiołowych, kryzysów gospodarczych, niedostatku czy też w okresach
ogólnej dezorganizacji społecznej. Tworzą się wówczas zbiegowiska, które atakują i zajmują
się rabowaniem sklepów, banków, a także domów i mieszkań zamożniejszych obywateli.
Stąd inne nazwy tego tłumu: rabujący, grabiący. Podobne, choć bardziej krótkotrwałe,
22
efekty można obserwować podczas chwilowego zamieszania wywołanego specyficzną
katastrofą czy wypadkiem. Wykorzystując sytuację tłum bezkarnie plądruje miejsce
zdarzenia.
Warunki i okoliczności, w jakich tworzą się tłumy rabujące, bywają bardzo różne.
Zdarza się również, że powstają z tłumów agresywnych (pogromy często łączone są
z rabunkiem), a nawet demonstrujących.
1.3.4. Tłum demonstrujący
Jedynym przykładem tłumu o charakterze zorganizowanym jest tłum demonstrujący, zwany
także ekspresywnym. Tłum taki powstaje po to, by dać wyraz uczuciom wdzięczności,
uznania czy też potępienia i pogardy, pochwały lub protestu.
Demonstracja jest tłumem zorganizowanym w celu dodania eksponowanym
uczuciom większej powagi, by nie stwarzać szans na przekształcenie się tłumu w formę
niebezpieczną. Tłum demonstrujący może bowiem łatwo przekształcić się w każdy inny
rodzaj tłumu, agresywnego, nabywającego czy też ogarniętego paniką. Trzymanie tłumu
demonstrującego w ryzach zapobiega jego wyzwoleniu się i przekształceniu w spontaniczną
ekspresję nastrojów.
Pamiętnymi demonstracjami były polskie protesty pielęgniarek oraz górników,
z których ta ostatnia, z 2005 roku, wymknęła się organizatorom spod kontroli
i przekształciła w agresywny tłum walczący, który przeprowadził pod budynkiem
ówczesnego sejmu regularną bitwę z policją [265].
1.4. Psychologia tłumu
1.4.1. Homogenizacja struktury
Podstawę tworzenia się tłumu stanowi proces, który można określić mianem
homogenizacji, czyli ujednolicania struktury. Jest on możliwy do zaistnienia jedynie
w warunkach tłumu, poza nim byłoby to niemożliwe. Składa się na niego kilka elementów,
przedstawionych na Rysunku 1.3.
Zatracenie świadomości własnego ja, atrofia odrębności to zasadnicza cecha
uczestników organizującego się tłumu [185]. W tłumie inność jest nietolerowana, więc
częściowo zanikają cechy indywidualnej osobowości jednostki, co nosi miano
dezindywiduacji. Przy czym nie jest to zanik trwały, lecz jakby uśpienie ich na czas
przynależności do tłumu. Indywidualne myśli i uczucia są bowiem docelowo unifikowane
pod kątem zbiorowej organizacji działań.
W konsekwencji, z czasem następuje konwergencja cech. Wszystkie jednostki
opanowuje identyczny nastrój, a każda z nich przyjmuje te same sposoby myślenia
i reagowania na zewnętrzne podniety. Powstaje tak zwana psychika zbiorowa tłumu, który
dzięki niej może jak gdyby myśleć, decydować i przeżywać uczucia.
Choć obecność większej liczby osób w otoczeniu wpływa pobudzająco, to
stymulowane są tylko te cechy i zdolności, które większość jednostek ma dobrze
wykształcone. Z kolei rola atrybutów i umiejętności mocniej zróżnicowanych wśród
uczestników jest w tłumie osłabiana [103]. Zacierają się zatem wszelkie różnice.
Między innymi poprzez to zjawisko tłumaczyć można fakt, że tłum nie jest w stanie
23
podejmować działań wymagających zaawansowanych procesów myślowych. Jako że
w zbiorowości najważniejszą rolę odgrywają cechy pospolite, które posiada każda
jednostka, stwierdzić należy, że tłum charakteryzowany jest przez rachityczną przeciętność,
a decyzje przezeń podejmowane cechuje wyjątkowa prostota.
Rysunek 1.3: Procesy składowe homogenizacji tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Proces myślenia i odczuwania u wszystkich jednostek w tłumie zaczyna wyglądać podobnie,
przy czym reakcja na podniety zewnętrzne nie jest kierowana refleksją intelektualną. Tłum
dezaktywuje procesy myślowe odpowiedzialne za logiczne myślenie i wnioskowanie.
Większą rolę zaczyna natomiast odgrywać wewnętrzne przeżywanie zdarzeń, stąd reakcje
tłumu kierowane są przede wszystkim impulsami emocjonalnymi.
1.4.2. Dusza tłumu
W wyniku wykształcenia w tłumie jednolitej struktury, jego uczestnicy zyskują środowisko,
w którym zaczynają czuć się anonimowi. Mogą niejako wtopić się w tłum, który zapewnia
im poczucie bezpieczeństwa.
Przez to między jednostkami a tłumem zawiązuje się specyficzna więź
emocjonalno-popędowa. Spośród wszelkich zbiorowości, to tłum stanowi tę, w której
zależność socjalna jest najściślejsza, a uczestnictwo jednostki w działaniu i myśleniu
zbiorowym najgłębsze [266].
Jest rzeczą interesującą, że właśnie w tłumie występuje najdalej posunięte poczucie
identyfikacji jednostek ze zbiorowością. Poczucie jedności z innymi daje osobom
uczestniczącym w tłumie głęboką satysfakcję. Wiele wywiadów pogłębionych
z uczestnikami różnych rodzajów tłumu, zdolnymi do introspekcji, wskazuje na to, że
wszyscy oni przeżywali uniesienie, głębokie zadowolenie z zespolenia się ze zbiorowością,
działającą tak samo jak oni. Fakt ten jest również podkreślany przez psychologów
społecznych dla potwierdzenia tezy, że tłum jest formą życia zbiorowego zaspokajającą
istotne potrzeby ludzkiej natury [266].
Fizycznie skutkuje to tym, że tłum pozostaje w formie spójnej. Jednostki trzymają
się razem, chcąc uniknąć odizolowania. Jeśli zaś już do takowego dojdzie, dążą do jak
24
najszybszego, ponownego zespolenia się z tłumem. W efekcie tłum stanowi spójną,
monolityczną masę.
Powyższe elementy sprawiają, że jednostki zaczynają przejściowo zachowywać się
jak jeden, ogromny i potężny organizm. Organizm posiadający duszę. Dusza tłumu stanowi
element ściśle grupujący i sprawia, że wirtualna istota, jaką staje się tłum, działa
autonomicznie. Obiera sobie cel, a wszystkie jednostki bez wyjątku dążą do niego. Le Bon
pisze malowniczo, że dusza tłumu to wiatr, który jednostkami jak ziarenkami piasku miota
z miejsca na miejsce [158]. Rysunek 1.4 przedstawia najważniejsze czynniki, decydujące
o wytworzeniu się duszy tłumu oraz tego konsekwencje.
Specyfika tłumu oraz jego emocjonalne odbieranie przez jednostki sprawia, że te
ostatnie rosną w siłę. Trzeba podkreślić, że w tłumie występuje poczucie własnej mocy
i zdolności do wykonywania wielkich czynów. Zwłaszcza tłumy demonstrujące i walczące
zapewniają wysoki poziom morale i są zdolne do czynów bezwzględnych, wręcz
fanatycznych, do zachowań ponad normalną ludzką odwagę i ponad zwykłe siły. Chętnie
podejmują większe ryzyko. Cechuje je przy tym najwyższy poziom konsekwencji
w działaniach.
Rysunek 1.4: Elementy duszy tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Tłumy, zwłaszcza ich odmiany agresywne, czują obowiązek wypełnienia misji. Wytwarzają
wrażenie wysokiej słuszności podejmowanych działań, poczucie wykonywania ważnego
i koniecznego dzieła. W rezultacie wśród uczestników tłumu podnosi się poczucie
solidarności i wzajemnej zależności.
1.4.3. Instynkt
Tłum ma wybuchowy charakter. Z reguły jego odpowiedź na bodziec jest bardzo
gwałtowna. Potrafi też z olbrzymią zaciętością dążyć do obranego celu.
25
W zachowaniu jednostek dostrzec też można stan wyostrzonej uwagi, wzmożonej
czujności, gotowy w każdej chwili, pod wpływem impulsu, przekazać władzę nad
organizmem i sterowanie instynktowi [158].
Podejmowanie decyzji przez jednostki w tłumie odbywa się właśnie na poziomie
instynktu (Rysunek 1.5). Postrzegane zjawiska są bowiem interpretowane w pośpiechu,
gdyż sytuacja, w jakiej znajdują się uczestnicy tłumu, wymusza konieczność błyskawicznego
podejmowania decyzji. Wybór zachowania jest więc bezzwłoczny i oparty na pierwszym
wrażeniu [100]. Nie wpływa na to stopień rozwoju umysłowego, w tłumie nie ma jednostek
wybitnych. O wszystkim decydują cechy charakteru, uczuciowość i niskopoziomowe
instynkty, a cały proces decyzyjny rozgrywa się w podświadomości. To ona odpowiada
między innymi za szybkie reagowanie i przechowywane są w niej dobrze wyuczone
umiejętności. Antropologicznie podświadomość wiąże się bezpośrednio z najstarszą pod
względem rozwojowym częścią mózgu [33].
Rysunek 1.5: Instynktowy proces decyzyjny.
Źródło: Opracowanie własne.
Charakter instynktu decyduje również o tym, że tłum nie ma zdolności do nabywania
i wykorzystywania doświadczenia. Nie potrafi ocenić krytycznie wydarzeń i powstrzymać
się przed podjęciem po raz kolejny działania, które wcześniej przyniosło mu szkodę.
W kwestii percepcji emocjonalnej i popędowej ważną rolę odgrywa zjawisko
symbolizacji. Polega ono na nadawaniu elementom otoczenia określonego znaczenia.
Dotyczy to zwłaszcza obiektów, z którymi związane są silne emocje, pozytywne lub
negatywne. Przykładem symbolu pozytywnego może być wyjście ewakuacyjne, do którego
tłum pragnie się jak najszybciej dostać. Z kolei negatywnym odpowiednikiem będzie
domniemany sprawca wypadku, który staje się obiektem ataków. Tłum agresywny chce za
wszelką cenę wyładować wewnętrzne napięcie na rzeczywistym lub urojonym wrogu, a jego
negatywny symbol odgrywa bardzo ważną rolę. W czasie funkcjonowania tłumu symbole
pozostają dla jego uczestników bardzo czytelne i w istotny sposób decydują o ich
działaniach.
26
Emocje, instynkt oraz anonimowość decydują o tym, że jednostki podejmują
w tłumie działania, których nie byłyby w stanie wykonać poza nim. Tłum ośmiela i zachęca
do spontanicznych zachowań.
Wystarczy wspomnieć pełną uniesienia publiczność na stadionach sportowych,
protestującą przeciwko decyzjom sędziów „krzywdzących” jej faworytów. Poważni
i szanowani obywatele, zajmujący w codziennym życiu ważne stanowiska, na stadionie
zachowują się jak opętani, krzyczą, gestykulują, rzucają wyzwiska, a nawet przedmioty. Pod
wpływem takich podniet zbiorowość kibiców może się zmienić w tłum linczujący sędziów
lub zawodników. Sportowa publiczność zebrana zdobywa się na obiektywizm, oklaskuje
sportowe wyczyny, lecz gdy zmienia się w tłum, wtedy zostaje opanowana przez emocje
i popędy, i tylko one dyktują jej postępowanie [266].
W tłumie dochodzą do głosu silne skłonności prymitywne, zazwyczaj tłumione
w codziennych, uporządkowanych sytuacjach. Każda jednostka bowiem, stając się częścią
tłumu, zstępuje o kilka poziomów w swoim rozwoju kulturowym i przeistacza się w dziką
istotę, która jest niewolnikiem instynktu [158]. Tłum, zapewniając anonimowość, daje też
poczucie bezkarności. W rezultacie przejawiają się w nim pozostałości zamierzchłej
aktywności zbiorowej człowieka. Prymitywne zachowania i ich ekspresja nie są niczym
hamowane, więc łatwo adaptują się w tłumie. We współczesnej formie mają one
zabarwienie zdecydowanie negatywne, rzadko neutralne.
I tak, głównie w tłumie demonstrującym, lecz także w innych rodzajach tłumu, ma
miejsce wznoszenie rytmicznych okrzyków, które przodkom człowieka dodawało odwagi
na polowaniach oraz zwiększało morale w warunkach militarnych. Towarzyszące temu
miarowe ruchy wyciągniętą pięścią (Rysunek 1.6) to atawizm pozostały po używaniu broni
drzewcowej. Zapędy niszczycielskie i pociąg do okrucieństwa u męskich przedstawicieli to
z kolei uwolnione przez tłum relikty z dawnych epok wojen i podbojów.
Rysunek 1.6: Atawizm używania broni drzewcowej objawiający się u kibiców piłkarskich.
Źródło: http://legionisci.com/zdjecia/kibice_doping2_d.jpg.
Uwalnianie prymitywnych zachowań jest jednak po części psychologicznie
usprawiedliwione. Wrażenie wypełniania misji pociąga za sobą osłabienie ważności norm
27
etycznych. Narzucone przez instynkt i emocje sposoby działania nie są więc oceniane
z punktu widzenia moralnego przez uczestników tłumu. Tłum dając jednostkom poczucie
siły i odwagi, pomniejsza jednocześnie odpowiedzialność, która zostaje podzielona na
wszystkich uczestników. Paradoksalnie więc, mimo posiadania specyficznej formy
duchowości, jest on tworem zupełnie bezdusznym.
1.4.4. Elementy organizacji
Na temat tego, czy w tłumie w ogóle występują elementy organizacji, zdania są podzielone.
Zależy, jak rozumieć kwestię organizacji. Jeśli przez z góry określone normy, których
przestrzegają uczestnicy zbiorowości, to z pewnością w tłumie jej nie ma. Istnieją jednak
pewne elementarne zjawiska, które dają obraz swego rodzaju schematów i uporządkowania.
Rysunek 1.7: Odtwarzanie emocji i gestów przy wykorzystaniu neuronów lustrzanych.
Źródło: http://demedicina.com/wp-content/uploads/mirror-neurons.gif.
Jednym z bardziej fascynujących zjawisk w tłumie jest wzmożone naśladownictwo.
Wystarczy, aby ktoś rzucił hasło, wzniósł okrzyk, zaproponował jakieś działania, a są one
łatwo i naturalnie podejmowane przez uczestników. Im więcej zaś ludzi postępuje w ten
sam sposób, tym trudniej pozostałym przeciwstawić się temu i zachowywać inaczej.
Najprawdopodobniej istotną rolę w tym fenomenie odgrywają tak zwane neurony
lustrzane. Ta grupa komórek nerwowych silnie uaktywnia się podczas obserwowania
czynności lub niewerbalnego przekazywania emocji przez innych ludzi, pozwalając
odczytać ich intencje. Odbywa się to poprzez symulowanie tychże zamiarów w mózgu
obserwatora, co skłania go do odtwarzania uczuć i gestów [23, 145] (Rysunek 1.7).
Pojedynczy impuls naśladowczy jest jednak podtrzymywany zazwyczaj tylko
okresowo. Dobrym przykładem jest tutaj meksykańska fala na stadionach sportowych,
która bardzo łatwo wzbudzona utrzymuje się jedynie przez pewien czas (Rysunek 1.8) lub
też hasła skandowane w tłumie demonstrującym – początkowo absorbują one cały tłum,
jednak po chwili następuje moment, w którym liczba zaangażowanych osób drastycznie
maleje.
Naśladownictwo w tłumie jest ślepe, więc konsekwencją takiego stanu rzeczy są
dogodne warunki do rozprzestrzeniania się fałszywych spostrzeżeń i sugestii. Kwestię
28
propagowania naśladownictwa tłumaczy wprost efekt, nasilonej w tłumie, osmozy
psychologicznej.
Rysunek 1.8: Sygnał w postaci meksykańskiej fali na stadionie piłkarskim.
Źródło: http://www.psu.edu.sa/worldcuptour-2006/images/Humburg-Stadium/La-ola,-the-big-wave.jpg.
Osmoza psychologiczna, to inaczej zarażanie się emocjami. Polega ona na wchłanianiu
emocji innych ludzi, którzy znajdują się w najbliższej odległości (Rysunek 1.9). Silne emocje
przenikają przez tłum łatwiej i szybciej, stąd ludzie przejmują emocje sąsiadów i zachowują
się tak jak oni, często po czasie nie wiedząc, dlaczego to zrobili. Dokładne badania
wykazują, że jednostka stanowiąca przez pewien czas cząstkę czynnego tłumu, popada
w szczególny, niewolniczy stan, zbliżony do tego, w jakim znajduje się człowiek uśpiony
przez hipnotyzera [158].
Wśród czynników, które sprzyjają oddziaływaniu sugestii, prócz naśladownictwa
wymienia się również: istniejące przed uformowaniem się tłumu postawy i przekonania (na
przykład znienawidzone grupy lub instytucje), młody wiek uczestników oraz brak
doświadczeń (stąd zwłaszcza w tłumach demonstrujących duży odsetek ludzi młodych),
brak zdecydowanych poglądów i silnej woli [266].
W każdym tłumie występuje również zjawisko określane mianem zarażenia
emocjonalnego. Polega ono na wytworzeniu u wszystkich jednostek identycznych lub
podobnych stanów napięcia, powstającego na gruncie podobnych postaw, nastrojów
i oczekiwań [266]. Zauważyli je już Le Bon i Freud 3, przy czym jego źródeł dopatrywali się
w zstępującym podejściu do przekazywania emocji (fakt istnienia tłumu kreuje
w jednostkach specyficzny stan uczuć, inaczej niż w podejściu wstępującym, w którym
zbiór postaw jednostek buduje holistyczną emocjonalność, jaką emanuje tłum) [95, 159].
U podstaw zarażenia leży takie pokierowanie psychiką jednostki, by wyobcowana pragnęła
chłonąć atmosferę tłumu, wyolbrzymiając przy tym emocje [31]. Jest to zjawisko złożone,
a więc składające się z pomniejszych efektów, które ostatecznie doprowadzają do
3
Sigmund Freud (1856-1939), austriacki lekarz neurolog i psychiatra, twórca psychoanalizy, jego teorie
wywarły ogromny wpływ na rozwój nauk społecznych.
29
wspomnianego już wcześniej stanu wyczekiwania i wytężonej uwagi, sygnalizującej
gotowość w każdej chwili do działania rozładowującego napięcie, odwołującego się do
instynktu.
Rysunek 1.9: ZJawisko efektu osmozy psychologicznej w tłumie.
Źródło: Opracowanie własne.
Przebieg zarażenia emocjonalnego nie jest jeszcze w pełni poznany od strony technicznej,
jednak z pewnością biorą w nim udział następujące elementy:
– Wzmożone uleganie sugestiom – również już wspominane. Polega nie tylko na
skłonności do wiary w niekoniecznie prawdziwe pogłoski, lecz także na
interpretowaniu dowolnego bodźca jako związanego bezpośrednio z aktualnym
obiektem zainteresowania.
– Jednorodność doświadczeń – jest elementem niezbędnym (stąd osoba spoza tłumu
ulega zarażeniu o wiele trudniej).
– Efekt zamkniętych kręgów wzrastającego podniecenia (Rysunek 1.10) – osoba A
wysyła swoje emocje (może być to przekaz niewerbalny) osobie B. Osoba B
przekazuje je dalej, do osoby C, zwiększając przy tym ładunek uczuciowy, zaś osoba
C nadaje przekaz z powrotem do osoby A, jeszcze bardziej wyolbrzymiony
emocjonalnie [266]. Liczba osób w kręgu może być zmienna, jednak jako że
przekaz odbywa się w zamkniętym łańcuchu, odbierany ładunek emocjonalny stale
rośnie.
Faktem jest, że nie wszystkimi emocjami tłum zaraża się tak samo łatwo. O ile przekaz
pozytywny odczytywany jest przez jednostki jakby nieufnie i powoli, to złe emocje
rozprzestrzeniają się zaskakująco szybko, a czasem wręcz lawinowo (panika). Podobnie
rzecz ma się jeśli chodzi o konfrontację przeciwnie nasyconych emocji tłumu i komunikatu
doń kierowanego. Próby uspokojenia bezpodstawnie zdenerwowanego tłumu najczęściej
kończą się fiaskiem, natomiast zbiorowości usposobionej pozytywnie wystarczy
zasugerować obecność zagrożenia, aby nastroje drastycznie się zmieniły.
30
Rysunek 1.10: Efekt zamkniętych kręgów wzrastającego podniecenia.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [266].
1.5. Panika
1.5.1. Istota zjawiska
Niekiedy w tłumach może dochodzić do zachowań nie do końca przewidywalnych,
będących zarówno wynikiem zewnętrznych okoliczności, jak też interakcji zachodzących
w tłumie. Tego rodzaju zachowaniem jest panika.
Doświadczenie paniki związane jest z poczuciem ekstremalnej trwogi o swoje życie.
Aby podkreślić wymiar zjawiska, panika często określana jest jako lęk przed lękiem [155].
Przy czym procesy zachodzące w otoczeniu osoby wpadającej w panikę nie uzasadniają
pojawienia się przerażenia aż w takim wymiarze, w jakim ono występuje. Panika pojawia się
zatem często bez wyraźnego i jednoznacznego powodu [210].
Charakterystyczną cechą stanu paniki jest przede wszystkim gwałtowne
i niespodziewane pojawienie się objawów. Wiąże się to fizjologicznie z dodatnim
sprzężeniem zwrotnym, występującym w błonie włókien nerwowych. Silne zdenerwowanie
wywołuje nieznaczne otwarcie w niej odpowiednich kanałów, umożliwiających przepływ
jonów sodu. Ich obecność powoduje zaś dalsze poszerzanie otwartych kanałów, skutkiem
czego dochodzi do eksplozji wycieku sodu i burzliwych reakcji organizmu [107].
Proces postrzegania rzeczywistości przez jednostkę staje się w tym momencie
zaburzony, nienaturalny. Osobę będącą na skraju paniki ogarnia uczucie zbliżającej się
nieuchronnie katastrofy, w wyniku czego traci ona kontrolę nad sobą.
Należy jednak wspomnieć, że zdarzają się przypadki, w których lęk paniczny
przybiera zgoła nieoczekiwaną formę. Zachowanie osoby panikującej przypomina wówczas
stan zobojętnienia wobec niebezpieczeństwa, odrętwienia. Towarzyszy temu zahamowanie
ruchowe, co uniemożliwia ewakuację z zagrożonego obszaru [148].
31
1.5.2. Czynniki katalizujące
Szczególnie łatwo panika występuje wówczas, gdy warunki zewnętrzne sprzyjają jej
powstawaniu. Zwłaszcza, gdy zaistnieje zwarta zbiorowość ludzka, niepewność,
nieznajomość sytuacji, poczucie zagrożenia, silne bodźce zmysłowe, zły stan moralny
i psychofizyczny ludzi [149].
W tłumie człowiek łatwo ulega popędom i skłonnościom. Zbiorowość bowiem
zapewnia mu znaczny poziom anonimowości i pomniejsza odpowiedzialność za czyny.
Powoduje to zmniejszenie samokontroli, a podczas panicznej ucieczki zjawisko
upodabniania siebie do innych usprawiedliwia niestandardowe zachowanie.
W tłumie również łatwo rozprzestrzeniają się pogłoski, co ogranicza stopień
obiektywnej oceny sytuacji. Panika może więc wybuchnąć nawet na podstawie urojonego
zjawiska, gdy nie ma realnych przesłanek ku temu, że sytuacja jest niebezpieczna. Iluzja
zagrożenia w formie krzyku czy zbytniej ekspresji emocji u pojedynczych osób może
zarazić paniką cały tłum.
Tytułowe zjawisko ma też dogodne warunki do pojawiania się w sytuacjach
kryzysowych, w których jednostki nie znają sposobów zachowania się lub z których nie
widzą możliwości względnie łatwego wyjścia. Reakcja człowieka wobec zagrożenia zależna
jest bowiem przede wszystkim od jego zdolności oraz możliwości dostosowania się do
sytuacji. Jeśli wydaje się to trudne, ludzka psychika stwarza dogodną pożywkę dla paniki.
Stąd znaczna grupa ludzi zgromadzona w pomieszczeniach zamkniętych stanowi
potencjalne jej źródło [148].
Panikę może również wywołać niewiedza. Na przykład przedłużające się
oczekiwanie na zapowiadane wiadomości, które w pewnych okolicznościach, w połączeniu
z potencjalnymi czynnikami zagrożenia, powoduje zbyt silne oddziaływanie na wyobraźnię
jednostek i wywołuje fatalistyczne wizje.
1.5.3. Impuls strachu
Panika jest w tłumie najgroźniejszym zjawiskiem, a swoje źródło ma w indywidualnym
strachu [204]. W gruncie rzeczy panika to forma strachu – czynnika, który występuje
zawsze naturalnie w obliczu niebezpieczeństwa. Pojawia się pod wpływem nagłego
zaistnienia sytuacji zagrożenia i wywołuje gwałtowne zmiany emocjonalne. Emocje bowiem
są korzystne dla żywego organizmu, jako że zabezpieczają go przed utratą życia. Jest to
mechanizm przystosowawczy, który rozwinął się w procesie ewolucji, aby ułatwić ucieczkę
przed śmiertelnym niebezpieczeństwem [259].
Krytyczne dla wystąpienia paniki jest, aby uczestnicy tłumu postrzegali określoną
sytuację jako zagrażającą każdemu z nich. Niekoniecznie jednak w rzeczywistości
zagrożenie musi być realne. Nawet jeśli jedynym źródłem informacji o nim jest krzyk,
u osoby go słyszącej pojawia się strach.
Ten zaś może być tak silny, że panikujący człowiek nie zastanawia się nad swoim
zachowaniem. Działa pod wpływem emocji, czasem nawet nie wiedząc, co jest przyczyną
jego strachu, gdyż wzoruje swoje zachowanie na innych, ogarniętych paniką ludziach.
Szybkie rozprzestrzenianie się paniki na wszystkie jednostki wyjaśniane jest
mechanizmem zaraźliwości. Osoba panikująca przekazuje swe doznania emocjonalne
(w tym także swój strach) innym osobom. Choć można spotkać się z opinią, że pojęcie
32
paniki tłumu jest nieadekwatne do rzeczywistości, gdyż w praktyce efekt ten wiąże się
bardziej z oddziaływaniami fizycznymi niż z prawdziwym stanem psychicznym jednostek
[62], to jednak nie ulega wątpliwości, że wyraźny skok emocjonalny, obserwowany u realnie
panikującej osoby, jest przechwytywany i podtrzymywany przez tłum. Tłum jest zatem,
świadomym bądź nie, nośnikiem paniki.
Paniczny strach może zostać zredukowany, jeżeli tylko uda się uniknąć w jakiś
sposób zagrożenia. Wobec swojej racjonalnej bezradności ludzie kierują się więc instynktem
szukając ratunku przed rzeczywistym lub rzekomym niebezpieczeństwem, a najbardziej
intuicyjnym sposobem uniknięcia zagrożenia jest ucieczka. Uczestnicy tłumu, nie zwracając
uwagi na innych rzucając się do ucieczki. W jej trakcie dochodzi do niszczenia wszystkich
przeszkód i wykorzystania wszelkich dostępnych środków przez uciekających. Towarzyszą
temu zmiany wegetatywne, przymglenie świadomości (stan psychiczny z obniżoną kontrolą
postępowania i ograniczoną percepcją bodźców) [226] oraz zerwanie więzi społecznych.
1.5.4. Zmiany wegetatywne
Ekstremalny poziom strachu wywołuje nie tylko istotne zmiany w psychice. Okazuje się, że
jego obecność wiąże się z licznymi odruchami fizjologicznymi w ciele człowieka, które
mają na celu przygotowanie go do działania w krytycznym położeniu.
Ludzki organizm jest bowiem doskonale przystosowany i potrafi błyskawicznie
zareagować odruchami obronnymi, które ewolucyjnie sprzyjają przetrwaniu. Praktycznie
całe ciało człowieka odpowiada na stan lękowy w uzasadniony sposób, maksymalizujący
szansę wyjścia z opresji:
– Serce – przyspiesza bicie, aby wtłoczyć możliwie dużo dobrze natlenionej krwi do
kończyn, które będą potrzebne do sprawnego i szybkiego poruszania się.
– Układ pokarmowy – organizm wycofuje krew z mniej ważnych części ciała, by
lepiej odżywić te, które są w sytuacji zagrożenia kluczowe (żołądek staje się
„ściśnięty”, jelita i pęcherz przygotowują się do wypróżnienia).
– Krew – odpływa spod skóry do ważniejszych części ciała (człowiek wygląda blado
i drętwieją mu palce).
– Oczy – wyrzut adrenaliny do krwi rozszerza źrenice (do oczu wpada więcej
światła), a mięśnie poruszające gałkami ocznymi napinają się – wszystko to, by
zapewnić dokładniejsze widzenie.
– Układ oddechowy – panice towarzyszy przyspieszony, płytki oddech, służący
lepszemu natlenieniu krwi.
– Drżenie – jest skutkiem zbyt wysokiego poziomu adrenaliny (hormonu ucieczki
i walki), która ponad miarę przyspiesza bicie serca i oddech.
– Pocenie się – chroni organizm przed przegrzaniem przy intensywnym wysiłku.
– Napięcie, skurcze mięśni, dławienie się, trudności z przełykaniem – są wywołane
przez wzmożoną aktywność wszystkich mięśni (organizm nastawiony na obronę
lub ucieczkę cały czas jest spięty, pozostając w gotowości).
– Nadwrażliwość – zwłaszcza na światło i dźwięk, a także na bodźce z otoczenia [28].
33
1.5.5. Zerwanie więzi społecznych
Mimo fizjologicznej gotowości do ucieczki i podwyższonej wrażliwości na bodźce
zewnętrzne, ludzie ogarnięci paniką stają się niewrażliwi na pewne elementy otoczenia,
w tym momencie nieistotne z punktu widzenia indywidualnego przetrwania. Przestają
zwracać uwagę na to, czy swoim zachowaniem nie przysporzą komuś trudności, liczy się dla
nich tylko obrany w danej chwili cel i działania z nim związane. Bezpośrednią konsekwencją
tego zachowania jest fakt, że w panice zanikają więzi emocjonalne, także z osobami
bliskimi.
Jest to klasyczny przykład zanikania wszelkich więzi społecznych. Dla porównania,
choćby w tłumie agresywnym są one niezwykle ścisłe i silne. Dominuje poczucie
wspólnego działania i dążenia do wspólnego celu. W tłumie ogarniętym paniką dochodzi
do głosu już tylko indywidualny instynkt samozachowawczy. Poczucie spójności z innymi
osobami znika, zerwane zostają wszelkie formy wzajemnego, psychicznego oddziaływania.
Dominuje strach, irracjonalny, nie kontrolowany żadną refleksją, ślepy i nieodparty. Druga
jednostka przestaje istnieć, zostaje zredukowana do postaci fizycznej przeszkody.
Paradoksalnie dla tłumu, u jednostki powraca w pewnym sensie poczucie własnego
ja. Do głosu dochodzi jaźń subiektywna, która zaczyna dominować nad całą jej
osobowością.
1.5.6. Przymglenie świadomości
Ludzie w panice kierują się emocjami, a emocje nie idą w parze z rozumem, są w tym
przypadku w zasadzie przeciwstawne. Emocje zaburzają logiczne myślenie i racjonalne
wnioskowanie, ludzie mają obniżoną kontrolę swego postępowania. Prowadzi to do
podejmowania decyzji często dalekich od optymalnych w danej sytuacji.
Człowiek w panice chętnie stosuje rozwiązania siłowe. Najprostsze z nich to
przepychanie się (często przez zbyt wąskie przejścia), odpychanie innych. Nieprzygotowana
na pchnięcie osoba wpada na stojące obok, te zaś na kolejne. W ten sposób efekt kuli
śniegowej przenosi się na dużą część tłumu.
Z kolei natarczywe przeciskanie się przez tłum może okazać się tragiczne
w skutkach dla samego agresora. Upadek w panikującym tłumie jest śmiertelnie
niebezpieczny. Choć działania jego uczestników są w dużej mierze nieświadome, to bywają
przerażająco bezwzględne. Osoba, która upadnie, bardzo często nie zdąży już wstać, jest
tratowana przez pozostałe, które często nie mają nawet świadomości tego, co się dzieje.
Co więcej, człowiek w panice potrafi odciągać innych od wyjścia, licząc że dzięki
temu uda mu się szybciej z niego skorzystać. Gdy ludzie zauważają tylko swój indywidualny
interes i nie potrafią zachować spokoju, często dochodzi do blokowania wyjść
ewakuacyjnych, co jest newralgiczne w przypadku pożaru i naraża cały tłum na uduszenie
z braku powietrza lub śmierć w płomieniach.
Przykłady nielogicznych zachowań można mnożyć. Kolejnym jest klasyczny efekt
owczego pędu. Ludzie w panice bezmyślnie podążają za większością, zamiast poszukiwać
drogi ucieczki na własną rękę. W skrajnych przypadkach, w dużym tłumie może dochodzić
do tratowania osób pod jednym z wyjść, podczas gdy inne pozostają nieużywane [148].
Ludzie również przesadnie lgną do grupy, która daje im poczucie bezpieczeństwa.
Wiele z takich zachowań tylko opóźnia proces ewakuacji z niebezpiecznej strefy. Zagrożona
34
osoba porusza się z grupą, choć samodzielnie mogłaby to robić o wiele szybciej [173], czy
nawet czeka na inne jednostki, nie chcąc pozostać sama [52].
Bywa również, że w panikującym tłumie znajdą się osoby, które zamiast ratować
siebie, będą chciały pomóc poszkodowanym. Tacy ludzie znajdują się w głębokim szoku,
nie zdają sobie sprawy z niebezpieczeństwa i najczęściej sami stają się ofiarami, ginąc
stratowani przez tłum.
W licznych przypadkach działania człowieka w tłumie są wręcz irracjonalne,
pozbawione podstawowych reguł logicznego myślenia. Najbardziej kuriozalne
i jednocześnie najtragiczniejsze przykłady pochodzą z ewakuacji w wyniku pożarów. Znane
są przypadki powrotów ludzi do palących się mieszkań w celu zabrania czegoś trywialnego,
co chwilowo przedstawia dla nich szczególną wartość. Zdarza się również instynktowne
chowanie się przed ogniem w kryjówkach (na przykład łazienkach). Miejsca takie stają się
wówczas śmiertelną pułapką. Nierzadkie są także skoki z wysokich kondygnacji palącego
się budynku, podczas gdy sytuacja nie jest krytyczna, a pomoc jest się zbliża [148].
Przytoczone przypadki często nie mieszczą się w głowie, jednak należy mieć
świadomość, że w panikującym tłumie człowiek robi wszystko, by tylko mieć szansę
przetrwania i uratowania życia. Jest ubezwłasnowolniony, rządzi nim naturalny instynkt
samozachowawczy.
1.6. Podsumowanie
Na kanwie dotychczasowych rozważań rodzi się pytanie o kwestię pochodzenia
różnorodnych form zachowań tłumu. Interesująca jest zwłaszcza geneza tych aktywności,
które nie ujawniają się nigdzie indziej, jak tylko w nim samym.
Odpowiedź na to pytanie jest stosunkowo prosta. Otóż tłum stwarza specyficzne
warunki funkcjonowania. Stanowi wyizolowane środowisko, w którym nierzadko toczy się
gra o przetrwanie. Wysnuwając luźną paralelę do słynnej gry Dylemat Więźnia [326, 327],
uczestnikom tłumu opłaca się ze sobą współpracować (działać zgodnie z pewnymi
regułami), by zmaksymalizować szansę osiągnięcia celu (czyli przetrwania), który
indywidualnie dla każdego z nich mógłby stać się niedostępny, na przykład w przypadku
wybuchu paniki. Na braku współdziałania bowiem tracą wszyscy „gracze”. Dlatego też
dobór naturalny doprowadził do pojawienia się mechanizmów, które są przez niego
faworyzowane. Zachowanie jednostek zgodne z nimi sprawia, że tłum ma większe szanse,
by pozostać przy życiu (większa jego część ma taką szansę), aniżeli gdyby tych reguł nie
przestrzegał i zachowywał się zupełnie chaotycznie.
Wiele z tych mechanizmów nie jest widocznych na pierwszy rzut oka. Aby więc
zrozumieć szczegóły już znanych, a także odkryć nowe, należy wniknąć w strukturę
zachowań stadnych na poziomie doboru naturalnego i przeanalizować tę kwestię u różnych
gatunków żywych istot. Liczne spośród nich funkcjonują bowiem w dużych
zbiorowościach zdecydowanie dłużej od człowieka. Ponadto organizmy będące na niższym
od człowieka szczeblu drabiny ewolucji zachowują się zdecydowanie prościej i czytelniej,
jeszcze bardziej instynktownie, stąd łatwiejsza i uzasadniona ich obserwacja. Skoro ewolucja
genetyczna u rodzaju ludzkiego potrafiła wykształcić pewne instynktowne zachowania
promowane w tłumie, jest więcej niż pewne, że jeszcze liczniejsze ich formy wytworzyły się
u zwierząt.
35
Rozdział 2
2. Zachowania stadne zwierząt
2.1. Rozszerzony fenotyp
2.1.1. Rola zbiorowości w życiu gatunku
Już na początku należy zadać sobie pytanie, dlaczego zwierzęta łączą się w stada. Robią to,
by nawzajem się chronić i opiekować potomstwem [112]. Jeśli dochodzi do ataku na stado,
to z punktu widzenia pojedynczego osobnika ryzyko stania się obiektem ataku jest
mniejsze, bowiem rozproszone [290]. Zwierzętom łatwiej jest w stadzie poruszać się
i eksplorować teren (wykorzystując mniejszy opór wody lub powietrza) [91], a także
zdobywać pokarm [200, 206]. Czynią tak również ze względów reprodukcyjnych, gdyż
obecność licznych przedstawicieli płci przeciwnej stwarza dogodne warunki do
przekazywania genów.
Generalizując można więc stwierdzić, że nadrzędną przyczyną jest efekt synergii,
który w stadzie pozwala na uzyskiwanie pojedynczym osobnikom zwielokrotnionych
korzyści dzięki współdziałaniu. Współpraca sprawia, że jednostce zwyczajnie opłaca się
funkcjonować w stadzie.
Gatunków, które zdecydowały się na tę formę przystosowania, jest całe mnóstwo, a
patrząc na tło historyczne, zasiedlają one Ziemię od zamierzchłych czasów. Niemal 500
milionów lat temu pojawiły się pierwsze ławice ryb. Chmary owadów żyją w rozwiniętych
strukturach społecznych od 340 milionów lat, zaś przed 200 milionami lat na Ziemi
zagościły pierwsze stadne ssaki. Era człowieka Homo sapiens przypada zaledwie na ostatnie
160 tysięcy lat [151, 196]. To tylko chwila w porównaniu do stażu zwierząt, nie mówiąc już
o skali życia stadnego, która w ich przypadku jest niezrównana. Stado szarańczy liczone jest
w setkach milionów owadów [94]. Wielkość ławicy ryb morskich to przeciętnie
kilkadziesiąt-kilkaset tysięcy osobników [268]. Typowy rój liczy między 50 a 80 tysięcy
pszczół [203]. Antylopy wędrujące przez sawannę tworzą zaś stada o średniej liczebności
od kilku do kilkunastu tysięcy osobników [292]. Trzeba przy tym podkreślić, że wszystkie
wymienione zbiorowości nie formują się okresowo, lecz funkcjonują bezustannie,
a zwierzęta spędzają w nich cały swój żywot. Człowiek, przebywający każdego dnia co
najwyżej przez chwilę wśród kilkusetosobowego tłumu na ulicy, posiada na tle zwierząt
znikome doświadczenie jeśli chodzi o funkcjonowanie w tłumie.
2.1.2. Dobór stadny
Dla zwierząt stado to całe ich życie. Obecność w nim naturalnie łączy się też
z zagrożeniami pojawiającymi się na co dzień. W procesie ewolucji, trwającej wiele
milionów lat, musiały więc wykształcić się mechanizmy zapewniające wzrost korzyści
z życia stadnego, także w kwestii unikania niebezpieczeństw. Dlaczego? Ponieważ każde
zachowanie przystosowawcze (adaptacja) związane jest nie tylko z genami, mutacją
36
i ewolucją. Dobór naturalny działa na organizm ściśle powiązany ze środowiskiem [63]
(Rysunek 2.1). Nie ma możliwości, by mówić o wykształcaniu adaptacji bez powiązania
z nim. Zmienność środowiska, w jakim żyje gatunek, wymusza zmienność przystosowania.
Dobór
stadny
Dobór
naturalny
Uczestnik
stada
Organizm
Stado
Środowisko
Rysunek 2.1: Triada ewolucyjna i jej składowa w środowisku stada.
Źródło: Opracowanie własne.
Zatem pojawienie się u wielu gatunków mechanizmów dających zbiorowe korzyści
i sprzyjających przetrwaniu stada jest bezpośrednią konsekwencją życia w środowisku tego
stada. Geny zawierające zapis tej cechy psychofizycznej przetrwały w świecie cechującym
się ogromną konkurencją w wielu przypadkach setki milionów lat. Gdyby funkcjonowanie
w stadzie było złym kierunkiem ewolucji i nie pozwalało wykształcić dostatecznie dobrych
adaptacji, dobór naturalny już dawno by się z niego wycofał.
2.1.2.1. Koncepcja adaptacji satysfakcjonujących
Istotna jest w tym miejscu kwestia i pojęcie wystarczająco dobrych adaptacji, bowiem od
ewolucji wcale nie należy wymagać, by zawsze znajdowała rozwiązania optymalne. Gdyby
żadne czynniki nie ograniczały powstania optymalnego rozwiązania, najlepszy fenotyp
żyłby wiecznie i rozmnażał się w nieskończoność [174]. Tymczasem ewolucja jest procesem
skomplikowanym technicznie i jej działanie odbywa się z różnej wielkości krokami,
a sekwencję zmian stanowi ciąg najlepszych wyborów spośród aktualnie dostępnych
możliwości. Z punktu widzenia organizmu, interesująca jest tylko reprodukcja genów i pod
tym kątem adaptacje proponowane przez dobór naturalny są satysfakcjonujące bądź nie.
Jeśli dany mechanizm sprzyja utrzymaniu się przy życiu osobnika, to spełnia on swoją rolę
w stu procentach i nie jest konieczna dalsza optymalizacja cechy, z którą jest związany
[176]. Stąd w życiu stadnym mogą występować adaptacje sprzyjające przetrwaniu, mające
charakter optimum lokalnego.
2.1.2.2. Synergia współpracy
Niemniej jednak życie spędzane w stadzie sprzyja powstawaniu mechanizmów
synergicznych, korzystnych dla wszystkich jednostek, które można określić jako dobór
37
stadny. Dobór stadny to szczególny przypadek doboru osobniczego, w którym osobnik
zyskuje na tym, że zyskuje całe stado. Jeśli gatunek żyje w stadzie, to dla doboru
naturalnego oczywistym kierunkiem poszukiwań jest przystosowanie organizmu do
osiągania indywidualnych korzyści poprzez korzyści grupowe. Jednostki osiągają je
w wyniku rozszerzenia fenotypowego wpływu swoich genów na inne osobniki [63].
Naśladownictwo, jednostkowe mechanizmy samoorganizacji czy elementy komunikacji to
czynniki wymuszające i warunkujące wzajemną współpracę w stadzie, a jednocześnie
gwarantujące pożądany efekt synergii.
Trzeba jednakowoż zaznaczyć, że teoria doboru stadnego nie ma nic wspólnego
z doborem krewniaczym czy grupowym. Ten pierwszy bowiem zamyka rozpatrywanie
zachowań tylko i wyłącznie w kontekście pokrewieństwa. Dobór grupowy zaś, pomijając
w ogóle zasadność takiego pojęcia, zakłada altruistyczne poświęcanie się jednostki
i ponoszenie przez nią strat, podczas gdy w kontekście doboru stadnego zyskuje zarówno
stado jak i każdy osobnik.
2.1.3. Powstawanie adaptacji
Jak pisze Konrad Lorenz4, na kształtowanie się wzorców zachowań można patrzeć
analogicznie, jak na wykształcanie się narządów anatomicznych [165]. Należy zatem sądzić,
że u zwierząt powstało zdecydowanie więcej mechanizmów przystosowawczych, aniżeli
u człowieka. Świadczy o tym kilka istotnych czynników.
W koncepcji rozwiązań satysfakcjonujących wspomniano, że dla doboru
naturalnego dostatecznie dobry wybór to taki, który spełnia wymagane kryteria (kryterium
przeżycia i możliwości przekazania genów) przy względnie niskich kosztach, które do tego
rozwiązania prowadzą. Ewolucja stara się zaspokajać bieżące potrzeby organizmu, zatem
u zwierząt stadnych preferowane będą te adaptacje, które sprzyjają funkcjonowaniu
w zbiorowości, jeśli tylko korzyści z wykształcenia takiego mechanizmu będą przewyższać
koszty nań poniesione. U człowieka, którego typowe potrzeby nie wiążą się ściśle ze
środowiskiem stadnym, dobór naturalny częściej będzie wybierał inne kierunki specjalizacji.
Tym bardziej, że u zwierząt kształtowanie się adaptacji często przebiega szybciej,
a ponoszone w wyniku tego procesu koszty są mniejsze. Nie tylko ze względu na krótszy
czas trwania pojedynczego pokolenia, lecz także na predyspozycje fizjologiczne. Mniej
skomplikowane organizmy przystosowują się łatwiej. Choćby u mrówek, w czasie jednego
pokolenia samice mogą wytworzyć skrzydła, gdy są wychowywane na królowe, natomiast
gdy mają zostać robotnicami, nie wykształcają tej cechy [63].
2.1.3.1. Efekt opóźnienia
Zwłaszcza jednak na niekorzyść gatunku ludzkiego działa tak zwany efekt opóźnienia,
zwany również efektem obciążenia przeszłością [175]. Każdy żyjący aktualnie organizm jest
czymś w rodzaju przestarzałego modelu, zbudowanego na bazie genów
wyselekcjonowanych dawno temu, pod kątem warunków ówczesnego środowiska,
z którym to dobór naturalny jest ściśle powiązany (Rysunek 2.1). Człowiek zaś drastycznie
4
Konrad Lorenz (1903-1989), austriacki zoolog i ornitolog, twórca nowoczesnej etologii, laureat Nagrody
Nobla w dziedzinie medycyny i fizjologii za odkrycia w sferze wzorców zachowań indywidualnych
i społecznych.
38
zmienił środowisko życia wielu zwierząt i dokonał tego bardzo niedawno w skali czasu
ewolucyjnego. Dlatego też częstokroć spotkać można anachroniczne przystosowania. Ćmy,
zdawać by się mogło bezsensownie, lecą w kierunku źródeł światła, co w przypadku gdy
jest nim świeca lub ognisko kończy się dla nich tragicznie. Tymczasem ćmy, jak wiele innych
owadów, wykorzystują nocą światło stałych ciał niebieskich do nawigacji, co doskonale
sprawdzało się w czasach, gdy człowiek nie znał jeszcze elektryczności [64]. Jeże natomiast
cechuje reakcja obronna zwijania się w kłębek w obliczu zagrożenia, niegdyś bardzo
skuteczna, jednak zupełnie nieadekwatna jako obrona przed samochodami [63]. Efekt ten
jest również odpowiedzialny za wyginięcie dinozaurów, które nie zdążyły przystosować się
do szybko zmieniającego się klimatu. Jeśli zaś idzie o analizę tego efektu u człowieka, to nie
ma on prawa wykazywać w tej chwili wielu form przystosowania genetycznego do
funkcjonowania w tłumie. W historii ewolucji upłynęło bowiem jeszcze zbyt mało czasu,
odkąd człowiek zaczął względnie często przebywać w tłumie, by adaptacje stadne mogły na
dobre zagościć w jego genotypie.
2.1.3.2. Efekt Baldwina
Jednakowoż, mimo wszystkich czynników biologicznych, niesprzyjających gatunkowi
ludzkiemu, człowiek w tłumie wykazuje formy zachowań adaptacyjnych analogicznych do
zwierząt. Niewątpliwie występuje naśladownictwo, istnieją także elementy organizacji.
Związane jest to ze specyficzną formą procesów przystosowawczych, występujących
jedynie u ludzi i tłumaczonych przez efekt kulturowy Baldwina 5. Okazuje się bowiem, że
nabyte odruchy i zachowania środowiskowe, wykształcające się na przykład w wyniku
systematycznego przebywania w tłumie, choć nie są w sensie biologicznym dziedziczne, to
jednak dobór naturalny może sprzyjać ich utrwaleniu w puli genowej [29]. Zachowania
wyuczone mogą więc w dłuższym horyzoncie czasowym stać się zachowaniami
instynktownymi, przekazywanymi z pokolenia na pokolenie. Tym samym ewolucja
kulturowa człowieka może doprowadzać do wykształcenia podobnych adaptacji u gatunku
ludzkiego, jak ewolucja genetyczna u zwierząt, czasem nawet czyniąc to w szybszym tempie.
Niemniej jednak faktem jest, że dużo łatwiej jest obserwować owe mechanizmy
w stadach zwierząt. Przemawia za tym kilka faktów. Z pewnością są to organizmy prostsze
w swej strukturze i zachowaniu, nie obarczone czynnikiem kulturowym, skomplikowanymi
procesami wnioskowania i logicznego myślenia. Działają wobec tego bardziej schematyczne
i instynktowne, co ułatwia percepcję i sprzyja prawidłowym spostrzeżeniom obserwatora.
Wreszcie zwierząt stadnych nie dotyczy efekt opóźnienia. Funkcjonują one
w zbiorowościach praktycznie od początku występowania swoich gatunków, a więc stadne
adaptacje są u nich liczne i silnie zakorzenione w funkcjonowaniu społeczności.
2.2. Samolubny osobnik
2.2.1. Zarys koncepcji
W 1971 roku William Donald Hamilton6 w artykule Geometry for the Selfish Herd (pol.
Geometria samolubnego stada) [112] zaproponował koncepcję mechanizmów behawioralnych
5
James Mark Baldwin (1861-1934), amerykański filozof i wybitny psycholog eksperymentalny, twórca
koncepcji wpływu ewolucji kulturowej na ewolucję ludzkiego genomu.
39
zwierząt, która stała się przyczyną zakrojonej na szeroką skalę dyskusji. Spostrzeżenia
zawarte w pracy, dotyczące interesownych zachowań osobniczych, choć ogólnikowe, były
bardzo trafne. Jednak nad ich częścią odnosząca się bezpośrednio do tytułowego
samolubnego stada, można obecnie postawić znak zapytania. Należy wyjaśnić, że biorąc
pod uwagę późniejszy dorobek nauki, a zwłaszcza teorie samolubnego genu [64] oraz
rozszerzonego efektu fenotypowego [63] Richarda Dawkinsa7, stado nie jest wprost
interesowne, gdyż stricte samolubny jest uczestnik tego stada. Osobnik dba o własne
interesy i stara się, zwłaszcza w sytuacjach zagrożenia życia, wszelkimi sposobami zapewnić
sobie środki do przetrwania. Dopiero zaś efekty takiego postępowania wszystkich
jednostek przenoszą się na stado, które w pewnym sensie samo staje się egoistyczne.
W świecie zwierząt wszystko przemawia za teorią samolubnego osobnika. Poza
altruizmem w ramach rodziny, tłumaczonym przez dobór krewniaczy oraz rzadko
występującymi przypadkami altruizmu odwzajemnionego [64], który w środowisku stada
praktycznie nie ma racji bytu, wszelkie zachowania osobnika mają charakter
oportunistyczny. Wobec faktu, że żaden gatunek zwierząt nie rozwinął kultury ani też nie
wykształcił zaawansowanych mechanizmów wnioskowania, ich zachowania i intencje są
bardziej czytelne od ludzkich. W stadzie wyraźnie widać, że zwierzę jest samotną maszyną,
ukierunkowaną tylko i wyłącznie na własne przetrwanie.
2.2.2. Zachowania izolowane
Samotny osobnik jest z pewnością bardziej narażony na niebezpieczeństwo od tego, który
pozostaje w stadzie. Czy to jeśli chodzi o atak ze strony drapieżnika, czy też jakiekolwiek
inne zagrożenie, jeżeli jednostka natknie się na nie, cała znajdzie się w polu rażenia. Stąd
wiele zwierząt ma tendencję do samolubnego dołączania do stada, zwiększając tym samym
swoje bezpieczeństwo jego kosztem. Stado przyciąga uwagę i łatwiej je wytropić, jednak
każdemu osobnikowi indywidualnie i tak opłaca się w nim przebywać. Jest to związane
z tym samym poczuciem bezpieczeństwa, które towarzyszy ludziom w tłumie.
Człowiek bezpieczny w tłumie pragnie w nim pozostać, podobnie jak zwierzę nie
chce zostać odizolowane od swojego stada. Eksperymenty wykazały, że ryba sztucznie
odseparowana od ławicy zaczyna oddychać szybciej. Jest to efekt fizjologiczny
odczuwanego stresu. Ponowne dołączenie do ławicy uspokaja oddech oraz motywuje do
ścisłego trzymania się zbiorowości [16]. Niezależne badania prowadzone na śledziach
(rybach tworzących najliczniejsze ławice [46]) potwierdziły to zjawisko [202].
2.2.2.1. Poszukiwanie stada
W sytuacji, gdy dojdzie do trwałej izolacji, zwierzęta za wszelką cenę starają się powrócić do
stada, czemu sprzyjają wykształcone ewolucyjnie mechanizmy. Szarańcza, która straciła
kontakt ze stadem, w odpowiedzi zaczyna poruszać się bardzo chaotycznie, dopóki
ponownie do niego nie dołączy. Błądzenie losowe w poszukiwaniu pobratymców jest cechą
wrodzoną tego gatunku, indukowaną w warunkach odosobnienia [319].
6
7
William Donald Hamilton (1936-2000), brytyjski biolog ewolucyjny, uważany obok Ronalda Fishera za
największego teoretyka ewolucji biologicznej XX wieku.
Richard Dawkins (ur. 1941), brytyjski zoolog, etolog, ewolucjonista i publicysta, autor koncepcji ewolucji,
w której jednostką doboru naturalnego jest gen, wprowadził pojęcie memu i zainicjował powstanie
memetyki, uznany za jednego z trzech najwybitniejszych, współczesnych intelektualistów.
40
Rysunek 2.2: Eksploracja przestrzeni w poszukiwaniu stada przez mrówki.
Źródło: Opracowanie własne.
Zadziwiająco zaawansowane mechanizmy poszukiwawcze obserwować można zaś
u niektórych gatunków mrówek. Zagubiony osobnik zaczyna poszukiwania w losowym
kierunku, a po pokonaniu określonej odległości eksploruje teren wokół miejsca, w którym
się znalazł. Następnie z tego punktu rusza pod kątem 123 ○, przebywa tę samą odległość co
poprzednio i ponawia eksplorację [318]. Kontynuując ten schemat, jest w stanie przeszukać
bardzo dokładnie rozległy teren i w razie ciągłego niepowodzenia wrócić do punktu
startowego, by rozpocząć poszukiwania w innym kierunku (Rysunek 2.2).
2.2.2.2. Formowanie stada
Kolejną kwestią, jaką rozważa samolubny osobnik, jest wybór (jeśli takowy ma) stada, do
którego chce dołączyć. Rozpatrując problem w kategoriach bezpieczeństwa, liczniejsze
stado zapewnia rozłożenie ryzyka na większą liczbę uczestników i rzeczywiście, na przykład
ryby zdecydowanie preferują większe ławice [250].
Proces tworzenia się dużego stada nie jest przy tym pozbawiony reguł. Podobnie
jak w ludzkim tłumie występuje efekt homogenizacji, u zwierząt również obserwuje się
ujednolicanie struktury. Mrówki rozpoznają łudząco podobne do nich towarzyszki dzięki
percepcji wzorca feromonu (substancji zapachowej). Ponieważ zaś pomiędzy koloniami
często występuje wymiana robotnic i wiąże się z tym mieszanie się zapachów, wzorzec ten
41
musi być stale uaktualniany [101]. Ryby bezbłędnie wybierają ławice swojego gatunku,
składające się z osobników w ich wieku i rozmiarze, ponadto najlepiej nie wykazujących
przy tym symptomów chorobowych [250]. Jako że ryba nie ma wrodzonej świadomości
tego, jak wygląda, wzoruje się na osobnikach ze stada, w którym się wychowała (fakt ten
potwierdzają między innymi badania przeprowadzone wśród danio pręgowanych [82]).
Jakikolwiek przejaw indywidualizmu zwraca uwagę drapieżnika, zatem ławica nie toleruje
obcych, gdyż narażają oni na atak nie tylko siebie, lecz także potencjalnych, najbliższych
sąsiadów z ławicy [250]. Nie jest to jednak jedyny powód. Przebywanie w homogenicznym
towarzystwie leży w interesie zwierzęcia również dlatego, że zapewnia lepszą synchronizację
i sprawniejszą motorykę stada [157]. Można zatem stwierdzić, że analogiczna konwergencja
zachowań w ludzkim tłumie jest adaptacją sprzyjającą efektywności zbiorowych działań.
2.2.3. Naśladownictwo
Rezultatem utworzenia stada są proste formy naśladownictwa, na przykład ruch wszystkich
osobników w tym samym kierunku. Działania naśladowcze nie są planowane, ani też
w żaden sposób koordynowane. Są rezultatem wyboru takiego zachowania, jakie wykazują
inni członkowie stada, lub mogą się też wiązać z jednakową reakcją na bodźce zewnętrzne.
Niekiedy odzwierciedlanie zachowań ma formę niepisanego prawa stadnego [320].
W skrajnych przypadkach przybiera charakter działania wręcz fanatycznego. Bodajże
najsłynniejszy jest niemal samobójczy popęd naśladowczy u lemingów [267]. Innym
znanym przykładem są antylopy gnu, które instynkt stadny zmusza do przekraczania
podczas migracji wartkich rzek pełnych krokodyli [307,306] (Rysunek 2.3). W 2007 roku
przy forsowaniu rzeki Mara (Kenia) w zbyt silnym nurcie zginęło stado 10 tysięcy antylop
[2]. Wypadek ten uświadamia potężną moc ślepego odruchu naśladownictwa w stadzie.
Rysunek 2.3: Stado antylop gnu przekraczające rzekę w rezerwacie przyrody Masai Mara (Kenia).
Źródło: http://img-fotki.yandex.ru/get/5905/yaipkins.78/0_4e2e1_a572e067_XL.jpg.
42
2.2.3.1. Rola wielkości i gęstości stada
Okazuje się, że na naśladownictwo w stadzie wpływa w dużym stopniu jego gęstość
(w praktyce pośrednio także wielkość). Aby grupa osobników poruszających się
w nieuporządkowany sposób, każdy w niezależnym kierunku, przekształciła się w wysoce
uporządkowane naśladownictwem stado, w obrębie grupy osobniki muszą utrzymywać się
odpowiednio blisko siebie [123].
Przeprowadzono badania laboratoryjne nad szarańczą i okazało się, że dopiero po
osiągnięciu pewnego punktu krytycznego gęstości zdezorganizowana grupa przeistaczała
się w skoordynowaną, maszerującą armię. Wyznaczona wartość progowa decydująca
o masowym naśladownictwie była nieznacznie niższa od gęstości, którą utrzymują
wędrujące stada szarańczy w naturalnym środowisku [44].
2.2.3.2. Model naśladownictwa
Rysunek 2.4: Model procesu naśladowczego.
Źródło: Opracowanie własne.
Naśladownictwo dla zwierzęcia musi wiązać się z podążaniem za pewnym prostym
schematem. Model procesu naśladowczego będzie więc składał się z dwóch głównych
elementów: schematu percepcji stada, z którego osobnik czerpie informacje oraz algorytmu
pobierania, przetwarzania i wykorzystywania tych informacji, przekładającego je
bezpośrednio na zachowanie osobnika [217] (Rysunek 2.4).
2.2.3.3. Percepcja najbliższego sąsiedztwa
Zwierzęta nie przychodzą na świat ze znajomością wszystkich reguł stadnych. Wprawdzie
instynktownie wykształcają się one u nich z czasem, jednak przynajmniej częściowo
doskonalone są też wraz z nauką. Młode ryby ćwiczą naśladowcze poruszanie się w parach,
później w nieco większych grupach i dopiero gdy dorosną, stają się integralną częścią dużej
ławicy. Wcześniejsza praktyka jest istotna pomimo posiadania przez nie wysoce czułego na
zmiany aparatu zmysłów. Ryby ćwiczą szybkość reakcji i dostosowywania się do zmian
43
zachodzących w ich najbliższym otoczeniu [41].
Jeśli więc chodzi o pierwszy element modelu (Rysunek 2.4), emergentne działania
stada wynikają z kopiowania zachowań tylko najbliższych sąsiadów [190, 198]. Jednakże
liczba sąsiadów branych przy tym pod uwagę jest ograniczona. Między gatunkami
występują niewielkie różnice, choć najczęściej źródła podają jako górną granicę 7
osobników [30, 116].
Badania laboratoryjne, w których to grupa robotów korzystała tylko z komunikacji
lokalnej z sąsiadami dowiodły, że w obliczu pomyłek i niedokładności lub nawet nagłego
wyeliminowania jednostki, cała grupa porusza się nadal synchronicznie, w zwartym szyku
[190].
Co bardzo istotne, percepcja sąsiedztwa budowana jest na bazie metryki
topologicznej [86,30] (Rysunek 2.5). Odległość euklidesowa od sąsiednich osobników jest
nieistotna ze względu na ograniczenia perspektywy widzenia. Osobniki, które są zasłaniane
przez inne, bez względu na to jak blisko się znajdują, nie są w trakcie płynnych działań
dostrzegane. Z kolei te poruszające się w pewnym fizycznym oddaleniu, lecz bliskie
topologicznie, są jak najbardziej brane pod uwagę.
Rysunek 2.5: Percepcja najbliższych sąsiadów w stadzie w sensie różnych rodzajów metryki.
Źródło: Opracowanie własne.
Ostatnim elementem uzupełniającym opis percepcji samolubnej jednostki są kwestie
techniczne związane z polami widzenia. Model wizyjny u wielu gatunków zwierząt (na
przykład ryb [160, 281] czy ptaków [106, 142]) oraz człowieka [305] wygląda bardzo
podobnie. Zbudowany jest na bazie koła, w którego centrum znajduje się osobnik,
a różnice dotyczą jedynie zakresów kątów widzenia dla poszczególnych pól. Najwęższe
z nich, pole widzenia ostrego, zajmuje u ludzi mniej niż 15 ○. Zawiera się ono w polu
widzenia stereoskopowego (u człowieka 100 ○ – 140○), czyli obuocznego, w ramach którego
możliwa jest ocena odległości. Oba powyższe elementy objęte są symetrycznie przez
globalne pole widzenia, o zakresie od 180 ○ do 240○ dla ludzi. Pozostałą część przestrzeni
wokół osobnika stanowi tak zwany obszar ślepy [167].
44
Biorąc pod uwagę wszystkie przedstawione informacje, można zbudować ogólny
schemat percepcyjny, wykorzystywany przez jednostki w stadzie, uwzględniający orientację,
pola widzenia oraz wynikającą z nich topologię najbliższych sąsiadów (Rysunek 2.6).
Rysunek 2.6: Schemat percepcji dla osobnika o widzeniu frontalnym.
Źródło: Opracowanie własne.
2.2.3.4. Kształt stada
Zwierzęta w czasie ruchu starają się trzymać możliwie najbliżej tych spośród sąsiadów,
którzy pozostają w polu ich ostrego widzenia przy naturalnym ustawieniu gałek ocznych.
Tak więc na przykład ptaki, mając oczy rozmieszczone bocznie, zwracają uwagę przede
wszystkim na swych bocznych sąsiadów [86]. Człowiek z kolei dba o bliskość w stosunku
do osób znajdujących się przed nim. Swoiste ukrycie się za osobą poruszającą się
w podobnym tempie stwarza poczucie posiadania ochrony i bezpieczeństwa. Stąd tendencja
w ludzkim tłumie do występowania efektu kolumnowego [323, 331], a także wydłużania
kształtu poruszającego się tłumu [187], podczas gdy stada lecących ptaków rozciągnięte są
przede wszystkim wszerz (Rysunek 2.7).
Charakterystyczne kształty przednich części tłumu i stada ptaków przypominają
swoją formą odpowiednio parabolę i hiperbolę, co jest konsekwencją spójnej reguły
kooperacji [184, 200].
Ponadto kontrola swojej pozycji względem bocznych lub przednich sąsiadów ma
swoje przełożenie na korekcję ewentualnie popełnianych w ruchu błędów. Ptakom łatwiej
jest utrzymać prawidłowy kierunek lotu, gdyż ewentualna pomyłka w nawigacji jednego
45
z nich rozkładana jest na dużą liczbę osobników i nie niesie ze sobą poważniejszych
skutków [285]. Z kolei zwalnianie lub przyspieszanie przez jednostki łatwiej rozdziela stado.
Ludzki tłum natomiast jest bardziej odporny na zmiany prędkości pojedynczych
uczestników, które nie wpływają na ruch całej formacji, natomiast wykazuje podatność na
zmianę kierunku ruchu, jeśli tylko kilka osób ją zasygnalizuje.
Rysunek 2.7: Porównanie wydłużenia tłumu i stada ptaków względem kierunku ruchu.
Źródło: http://www.torange.us/photo/2/13/Flock-migratory-Birds-1238418991_87.jpg,
http://www.beijinghikers.com/photos/20110429-Alashan%20Desert/20110429-Alashan%20Desert
%20%286%29.jpg.
2.2.4. Reguły ruchu w stadzie
Podobnie jak percepcja opiera się na podstawowych wrażeniach zmysłowych, tak
i w przypadku reagowania na odbierane informacje i bodźce ważna jest prostota. Skoro
mechanizm ten wykształcił się na drodze ewolucji jako adaptacja, musi tym samym
bazować na nieskomplikowanych regułach, by zwierzę mogło je z powodzeniem
realizować. Nie mogą one przy tym zostać ujęte w postaci jednej, uniwersalnej zasady, choć
można pokusić się o stwierdzenie, że jest nią interesowność, postępowanie samolubne,
które przynosi najwięcej korzyści. Jednakże bardziej naturalne wydaje się, że zależnie od
lokalnych warunków osobnik faworyzuje tę regułę, od której w danej chwili najbardziej
odbiega jego postępowanie i stosuje działania korekcyjne (dołącza do innych osobników,
jeśli się oddali czy koryguje swój kierunek ruchu względem przemieszczenia całego stada).
2.2.4.1. Warunek kohezji
Pierwszą regułą, którą można wyróżnić i opisać jest warunek kohezji. Stado musi
utrzymywać się w spójnym szyku tak, by w każdym momencie wszystkie osobniki miały ze
sobą kontakt. Sposobem realizacji tego założenia jest przesuwanie się osobnika w kierunku
środka masy (uśrednionej pozycji) najbliższych mu w sensie topologicznym sąsiadów [222].
Jednocześnie prędkość i manewry muszą być przez niego tak dostosowywane, by unikać
kontaktu fizycznego z innymi osobnikami. Jest to kwestia uzasadniona psychologicznie
(wokół osobnika znajduje się tak zwana strefa osobista, której dzielenia unika z innymi
jednostkami, o ile to możliwe), a przy tym pozwala zachować płynność ruchu całego stada,
gdyż nawet drobne zahamowania mogą prowadzić do granulacji struktury [233].
46
Szczegółowa analiza wysokiej jakości nagrań wideo stad ptaków potwierdziła, że
utrzymują one spójność korygując swoją pozycję względem położenia sąsiadów, unikając
przy tym kontaktu [86]. Inna praca potwierdza natomiast wcześniejsze spostrzeżenia co do
branej pod uwagę liczby sąsiednich osobników, zwracając uwagę, że sugerowanie się
położeniem tylko jednego najbliższego sąsiada, szczególnie w przypadku mniejszych stad,
może w konsekwencji powodować utratę przez nie spójności [112].
2.2.4.2. Warunek uśredniania kierunku ruchu
Reguła kohezji zapewnia model zachowań adekwatny do sytuacji, w których stado
utrzymuje się w ciasnym skupieniu [49]. Aby możliwe było sprawne jego poruszanie się
także w rozrzedzonym szyku, konieczna jest dodatkowa zasada, gwarantująca spójny ruch
w ogólnym przypadku.
W tym celu osobnik przyjmuje taki kierunek ruchu, jaki średnio wybierają jego
sąsiedzi [222]. Koordynacja przebiega na podstawie analizy kierunku odwrócenia postaci
oraz orientacji gałek ocznych, które to elementy są u stadnych sąsiadów bacznie
obserwowane [207]. Zdolność prawidłowego oceniania kierunku ruchu na podstawie tych
czynników została zaobserwowana u licznych gatunków zwierząt [220]. Analizy zapisów
wideo również potwierdzają stosowanie się osobników do tej zasady [86].
2.2.4.3. Algorytm naśladownictwa
Dzięki stosowaniu się do powyższych dwóch reguł osobnik utrzymuje stały kontakt ze
stadem, a ono może sprawnie wykonywać manewry. Algorytm naśladowczy, przekładający
informację pobraną przez osobnika zgodnie ze schematem topologicznym (Rysunki 2.5
i 2.6) na jego ruch, przedstawiony został na Rysunku 2.8.
Rysunek 2.8: Schemat działania algorytmu ruchu naśladowczego w stadzie.
Źródło: Opracowanie własne.
47
Większą wagę ma zazwyczaj warunek uśredniania kierunku ruchu. Właściwy kierunek
osobnik szacuje na podstawie analizy orientacji i ruchu najbliższych sąsiadów. Warunek
kohezji sprawia, że wszystkie osobniki w razie potrzeby modyfikują wybrany kierunek
poprzez nieznaczne dążenie do środka masy swojego sąsiedztwa, dzięki czemu
utrzymywana i monitorowana jest spójność stada.
2.3. Stado w obliczu zagrożenia i paniki
2.3.1. Koncepcja stref zagrożenia
2.3.1.1. Strefa zagrożenia
Podobnie jak w ludzkim tłumie, tak też w zwierzęcym stadzie ryzyko rozkłada się na
wszystkich uczestników, przez co każdy z nich czuje się bezpieczniej. Dlatego też gatunki
często narażone na niebezpieczeństwa, mają tendencję to tworzenia wyjątkowo dużych stad
[182]. Również analogicznie jak zbiegowisko czy publiczność przekształca się w tłum, tak
w obliczu zagrożenia na przykład luźna zbiorowość ryb szybko formuje zorganizowaną
ławicę [184]. Jednak przyłączenie się do stada to nie wszystko, co zwierzę może zrobić.
Samolubny osobnik w niebezpiecznej sytuacji wykorzystuje do swoich celów innych
uczestników stada.
Zwierzęta starają się redukować własne ryzyko przemieszczając się tak, by inne
osobniki znalazły się między nimi a źródłem niebezpieczeństwa i stanowiły swego rodzaju
psychologiczną tarczę. Bez względu na rodzaj potencjalnego zagrożenia, największe ryzyko
istnieje zawsze na skraju stada i maleje w kierunku jego środka [112]. Związane jest to ze
strefą zagrożenia, która dla osobników brzegowych jest największa i obejmuje również
przestrzeń na zewnątrz stada.
Strefa zagrożenia to obszar, którego każdy punkt znajduje się bliżej danego
osobnika niż jakiegokolwiek innego (Rysunek 2.9). Decyduje ona bezpośrednio o jego
poczuciu bezpieczeństwa.
Rysunek 2.9: Przykładowe strefy zagrożenia osobników z wnętrza i brzegu stada.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: http://imgc.artprintimages.com/images/art-print/george-fmobley-an-aerial-view-of-a-herd-of-caribou-migrating-to-calving-grounds_i-G-21-2186-91BAD00Z.jpg.
48
Jednostka usiłuje redukować swoją strefę, a w szczególności stara się uniknąć zepchnięcia
na skraj stada. Trwa zatem nieustanne przemieszczanie się osobników z brzegu stada ku
jego środkowi. W rezultacie pierwotnie luźna formacja ulega ciasnemu stłoczeniu [64, 269].
Charakterystycznym przykładem tego zjawiska są ławice kuliste ryb, reagujących
w ten sposób na niebezpieczeństwo [242] (Rysunek 2.10). W normalnym trybie płynące
stado rozciąga się nawet na kilka kilometrów. Gdy zbliża się zagrożenie, gęsta ławica w
formie kuli o średnicy kilkudziesięciu metrów naraża bezpośrednio na atak minimalną
liczbę osobników, dając schronienie pozostałym [112]. Synonimiczne zachowania
obserwowano wśród krwawodziobów [216], ssaków kopytnych [117], a także u owiec [147].
Rysunek 2.10: Przykłady ławic kulistych atakowanych przez drapieżniki.
Źródło: http://i.dailymail.co.uk/i/pix/2011/03/17/article-1367166-0B36E89B00000578-89_634x508.jpg,
http://www.sportdiver.co.uk/assets/uploads/articles/large/2011/7/9b7d2a23-f1bd-4fba-897d8d576eee6d3f.jpg.
W warunkach laboratoryjnych przeprowadzono także eksperyment z udziałem ludzi.
Grupa osób miała unikać jednego człowieka, desygnowanego jako źródło
niebezpieczeństwa. Okazało się, że zachowanie grupy do złudzenia przypominało
obserwacje atakowanych ławic [187].
Bezpośrednią konsekwencją minimalizowania przez osobnika swojej strefy
zagrożenia jest jego dążenie do centrum stada, gdzie jednocześnie jest najciaśniej
i najbezpieczniej. Potwierdzają to obserwacje stad hierarchicznych, w których dominujące
osobniki pozostają w ścisłym wnętrzu [198].
2.3.1.2. Strategie minimalizacji strefy
Matematyczny opis przedstawia strefy zagrożenia jako zestaw wypukłych poligonów
diagramu Voronoi z metryką euklidesową [298] (Rysunek 2.11).
Zadaniem osobnika jest w takim przypadku minimalizowanie pola powierzchni
swojego poligonu, zakładając tę samą strategię zachowania u pozostałych członków stada.
Należy przy tym założyć, że decyzja zapada na podstawie danych lokalnych, a więc osobnik
posiada informacje tylko o strefach zagrożenia bezpośrednio przyległych do jego poligonu.
Co nie mniej istotne, zgodnie z zasadą brzytwy Ockhama, schemat zachowania będący
rozwiązaniem tak postawionego problemu musi być możliwy do zrealizowania w praktyce
49
przez rozemocjonowanego osobnika, kierującego się instynktem. Niekoniecznie więc musi
być to schemat optymalny (ze względu na stopień skomplikowania takowego), lecz
powinien opierać się na prostych regułach i być satysfakcjonującą adaptacją względem
doboru naturalnego [182].
Rysunek 2.11: Teoria stref zagrożenia w postaci diagramu Voronoi.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 2.12: Przykładowe wskazania kierunku ruchu przez strategię LCH w różnych sytuacjach.
Źródło: Opracowanie własne.
W literaturze spotyka się propozycje wielu prostych strategii, opartych na analizie lokalnego
otoczenia. Strategia NN (Nearest Neighbour – ang. najbliższy sąsiad) minimalizująca czas
najbliższego ruchu [112, 139], czy strategia 3NN (3 Nearest Neighbours – ang. trzech
najbliższych sąsiadów) [183] to tylko niektóre z propozycji. W porównaniach okazuje się, że
50
dają one zbliżone rezultaty [182], jednak można zauważyć kilka wyraźnych prawidłowości.
Im bardziej skomplikowany algorytm wnioskowania stosuje osobnik, tym skuteczniej na tle
innych dąży do środka stada (a więc teoretycznie jest bardziej bezpieczny). Przede
wszystkim jednak strategie oparte na analizie najbliższych sąsiadów zawsze bardzo znacznie
przegrywają ze strategią LCH (Local Crowded Horizon – ang. lokalny horyzont tłumu) [182,
251], która polega na poruszaniu się w kierunku środka masy widzianej przez osobnika
części stada, kalkulowanej jako średnia ważona położenia osobników, z wagą odwrotnie
proporcjonalną do odległości [251]. Prosta interpretacja tej strategii nakazuje poruszanie się
w kierunku, w którym znajduje się największa liczba osobników, biorąc pod uwagę
otoczenie w zasięgu wzroku względem metryki euklidesowej (nie zaś najbliższe sąsiedztwo
w sensie topologicznym). Co więcej, strategia LCH, w przeciwieństwie do niektórych
strategii lokalnych, nie dopuszcza do podzielenia stada na wiele niezależnych grup [182].
Potwierdzenia prawidłowości powyższych spostrzeżeń można doszukać się
w eksperymentach prowadzonych na ławicach cierników. Pojedyncze ryby, mając wybór
między dwoma ławicami, różniącymi się wyraźnie wielkością i pozostającymi w zasięgu ich
wzroku, nie zawsze preferują większą z nich. Biorą także pod uwagę odległości. Gdy duża
ławica znajduje się wyraźnie dalej, chętniej wybierają mniejsze, ale i bliższe stado [269].
Inne badania wykazały, że na skuteczność działań osobnika wpływa wiele
czynników, jak jego lokalizacja w stadzie w chwili zaistnienia niebezpieczeństwa, gęstość
stada, miejsce pojawienia się zagrożenia [182], a także czujność. Jednostki reagujące wolniej,
z większym prawdopodobieństwem zostaną powiązane z dużymi strefami zagrożenia [34].
Te z nich, które w sytuacji początkowej są w centrum stada, mają większą szansę by w nim
pozostać (mimo że czujność w środku stada naturalnie ulega obniżeniu [34]). Ponadto
w luźniej powiązanych stadach dysproporcja w skuteczności prostych strategii
postępowania względem zaawansowanych jest wyraźnie mniejsza [182, 297]. Natomiast
ogólna skuteczność samolubnych strategii, przy założeniu stada większego niż 7
osobników, jest wysoce niezależna od niedokładnego szacowania kierunku ruchu przez
osobnika [152].
2.3.2. Mechanizmy paniki
2.3.2.1. Panika wśród zwierząt
Ciekawą pod względem psychologicznym interpretację źródła zjawiska panicznej ucieczki,
na podstawie analizy zachowania stad ptaków, przedstawia Richard Dawkins. W sytuacji
nadciągającego niebezpieczeństwa (na przykład nadlatującego drapieżnika) osobnik, który
jako pierwszy uzna, że istnieje realne zagrożenie, musi poderwać do panicznej ucieczki całe
stado, gdyż jest to jedyne rozsądne dla niego wyjście. Gdyby zdecydował się na samotny
odlot, bez informowania towarzyszy o niebezpieczeństwie, zwróciłby na siebie uwagę (jak
wiadomo, osobniki odizolowane od stada są atakowane najczęściej). Gdyby zaś zignorował
zagrożenie, naraziłby zarówno siebie, jak i stado. Dopiero wywołanie masowej ucieczki
zapewnia mu szybką ewakuację z niebezpiecznej strefy, a dodatkowo rozłożenie ryzyka na
wszystkich członków stada [64]. W związku z tym można pokusić się o pytanie retoryczne,
czy panika nie jest niedoskonałym tworem ewolucji, spełniającym rolę ochronną, swego
rodzaju zaworem bezpieczeństwa. Wszak osobnik (człowiek czy zwierzę) wpadający
w panikę jest osobiście przekonany, że grozi mu (a więc i jednostkom z jego otoczenia)
51
realne niebezpieczeństwo. Bywa, że przekonanie to jest mylące, jednak w gruncie rzeczy
intencją panikującego osobnika jest ostrzeżenie współtowarzyszy przed katastrofą
i podjęcie najlepszych dla wszystkich działań zapobiegawczych.
W świecie zwierząt zjawisko paniki w stadzie zaobserwowano u wielu gatunków.
Między innymi u bydła rogatego, antylop gnu, koni morskich (morsów), dzikich koni,
mrówek, myszy czy nosorożców [19, 161, 302]. Jej źródłem najczęściej, tak samo jak
w przypadku tłumu ludzi, jest niespodziewane lub gwałtowne zdarzenie. Panikę w stadzie
może spowodować uderzenie pioruna czy nawet zapalenie w nocy zapałki [302].
2.3.2.2. Dodatnie sprzężenie zwrotne
Jako mechanizm, który bezpośrednio o decyduje o wybuchu paniki, wskazuje się dodatnie
sprzężenie zwrotne [211] (Rysunek 2.13).
Nagły wzrost poziomu emocji powoduje, że osobnik nie wytrzymuje i wpada
w panikę, co podnosi ogólny poziom zdenerwowania u wszystkich uczestników stada.
W ślad za pierwszym osobnikiem idą kolejne i panika błyskawicznie obejmuje całe stado.
Mechanizm sprzężenia zwrotnego opisuje to samo zjawisko, co efekt zamkniętych kręgów
wzrastającego podniecenia (Rysunek 1.10), tylko na mniejszym poziomie szczegółowości.
Wejście
+
Poziom
emocji
Wyjście
Liczba
panikujących
osobników
Rysunek 2.13: Panika w stadzie jako pętla dodatniego sprzężenia zwrotnego.
Źródło: Opracowanie własne.
Wniosek z tego, że opinia, iż najlepszym sposobem radzenia sobie z paniką jest
niedopuszczanie do niej, jest jak najbardziej słuszna. Obserwuje się, że w rozproszonym
stadzie częściowo zahamowane zostają działania naśladowcze i przez to ma ono mniejszą
tendencję do wpadania w panikę. Jako metodę uspokajającą stado bydła w nocy
amerykańscy kowboje stosują na przykład gwizdanie [302]. Przyczyna jej skuteczności tkwi
w tym, że gwizdanie kojarzy się zwierzętom z bezpiecznym funkcjonowaniem stada za dnia,
kiedy to ich opiekunowie odruchowo sobie pogwizdują, a dodatkowo zajmuje ich uwagę.
Podobnie pozytywne skojarzenia, łączące się ze stanem relaksu i uspokojenia, oddziałują na
tłum ludzi. Panikę może powstrzymać nadawanie muzyki z głośników w trudnej sytuacji,
co wywołuje wrażenie panowania nad sytuacją [35].
Panika w stadach zwierząt żyjących na wolności jest zjawiskiem zupełnie
naturalnym, które nie wymaga interwencji, jak w przypadku ludzkiego tłumu, stąd możliwa
jest obserwacja zjawisk jej towarzyszących. I tak, panikujące osobniki próbują poruszać się
wyraźnie szybciej, niż w normalnych warunkach (jest to również efekt dodatniego
sprzężenia zwrotnego), a interakcje między nimi nabierają w większej mierze charakteru
52
fizycznego. Zdarza się, że w ich wyniku niektóre zwierzęta upadają, stając się przeszkodami,
stado zwalnia, a jego ewakuacja z zagrożonej strefy przeciąga się w czasie [112].
2.3.2.3. Efekt kaskady informacyjnej
U uciekających osobników wyraźnie spotęgowany jest instynkt stadny [190], pod wpływem
którego przejawiają one zwiększoną tendencję do masowego naśladownictwa. Stada będące
w stanie paniki wykazują więc asymetryczne agregacje [112]. Typowy przypadek stanowi
sytuacja, w której stado ma do dyspozycji dwa jednakowe, równoodległe wyjścia, co jest
klasycznym przykładem paradoksu Buridana. Jak Baruch Spinoza 8 napisał w Etyce, osobnik
stający przed wyborem jednej z dwóch identycznych opcji, nie może zachować się w pełni
racjonalnie [252]. W praktyce większość wybiera jedno z wyjść, podczas gdy z drugiego
korzysta zdecydowanie mniej osobników [112, 114]. Przeprowadzono wiele
eksperymentów potwierdzających ten fenomen. Karaczany, mając do dyspozycji dwie
identyczne kryjówki, są w stanie podzielić stado na dwie równe części [296]. Podobnie jest
u mrówek wypuszczonych na szalkę Petriego, w której symetrycznie rozmieszczono dwa
wyjścia. We wszystkich przypadkach zwierzęta do oceny sytuacji i podjęcia decyzji
wykorzystują sygnał feromonu (substancji zapachowej). Wobec ułomności aparatu
wzrokowego to zapach informuje je o rozkładzie współtowarzyszy w otoczeniu. Bardziej
intensywny sygnał to znak obecności większej grupy w danym kierunku, który należy
sprawdzić. Jeśli u wyjścia tłoczy się zbyt wiele osobników (lub kryjówka jest przepełniona),
zwierzę sprawdza mniej intensywne sygnały. Dzięki temu, że strategię tę stosują wszystkie
jednostki, obciążenie wyjść (kryjówek) jest równoważone.
Gdy jednak we wspomnianych eksperymentach owady zostały wpierw
potraktowane substancją odstraszającą insekty, która spowodowała u nich odruch panicznej
ucieczki, jedno wyjście było preferowane przez mrówki czterokrotnie częściej w stosunku
do drugiego [19] (Rysunek 2.14), a niemal wszystkie karaczany tłoczyły się pod tą samą
kryjówką, w której nie mogły się pomieścić. Analogiczne procesy obserwowane są w tłumie
podczas meczów piłkarskich. Tłum wybiera wyjścia powszechnie znane i często używane,
podczas gdy alternatywne pozostają niezauważone [190].
Zjawisko to wyjaśnia efekt kaskady informacyjnej. Zachodzi ona, gdy osobniki
obserwują zachowania innych i na tej podstawie dokonują identycznego wyboru, jak
większość, niezależnie od tego, czy jest on właściwy lub czy pokrywa się z tym, jakiego
same subiektywnie by dokonały [32, 37, 96, 121].
Przeprowadzono prosty eksperyment, polegający na wyborze przez ludzi jednego
spośród dwóch wyjść, przy następujących założeniach:
– Osoby podejmują decyzje sekwencyjnie.
– Osoba podejmuje decyzję racjonalnie, bazując tylko na obserwacji.
– Osoby nie znają zamierzeń osób podejmujących decyzję po nich.
– Liczba opcji wyboru jest ograniczona [38].
Okazało się, że jeśli człowiek działa pod presją czasu lub presją socjalną (tłumu), może
w swym wyborze postępować irracjonalnie. Pierwszych kilka osób wybiera różnie, jednak
szybko któraś z opcji zyskuje widoczną przewagę (w eksperymencie była to różnica jedynie
dwóch osób) i to wystarcza do wytworzenia się efektu kaskady [77] (Rysunek 2.15).
8
Baruch Spinoza (1632-1677), filozof niderlandzki.
53
Rysunek 2.14: Mrówki wybierające wyjścia racjonalnie (a, b) oraz w stanie paniki (c, d).
Źródło: [19].
Liczba osób pod wyjściem A - Liczba osób pod wyjściem B
Funkcja wyboru
Linie graniczne kaskady informacyjnej
N
0
-N
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Dokonanie wyboru
Rysunek 2.15: Efekt kaskady informacyjnej.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [77].
54
Analizując sytuację post factum, nie będąc już pod wpływem nacisku ani emocji, za
optymalny osoby uznają dokładnie przeciwny wybór niż ten, którego dokonały [234].
2.4. Samoorganizacja stada
2.4.1. Emergentne podejmowanie decyzji
2.4.1.1. Wnioskowanie racjonalne
Zachowania emergentne to efekty zbiorowych działań, wynikające z prostych, lokalnych
reguł, do których stosują się jednostki pozbawione scentralizowanej kontroli [118].
W stadzie zwierząt najciekawszym emergentnym zagadnieniem jest podejmowanie
zbiorowych decyzji. U niektórych gatunków proces ten przejmują osobniki dominujące,
w licznych jednak przypadkach decyzje w stadzie zapadają na zasadzie demokratycznego
porozumienia i w typowych sytuacjach właśnie ta forma procesu decyzyjnego jest
najbardziej korzystna. Można tego dowieść budując prosty model.
Każdy osobnik w stadzie, niezależnie od pozostałych, preferuje pewne działanie (na
przykład chce się udać w określonym kierunku). Niech p będzie prawdopodobieństwem,
że losowo wybrany ze stada osobnik preferuje działanie, które całemu stadu (jeśli je
wykona) przyniesie potencjalnie więcej korzyści, aniżeli wynosi średnia korzyść z wykonania
działań preferowanych przez wszystkich członków stada. Prawdopodobieństwo P faktu,
że większość stada złożonego z n osobników preferuje działanie (nie wszystkie osobniki
z większości muszą preferować to samo działanie), które całemu stadu przyniesie
potencjalnie więcej korzyści, aniżeli wynosi średnia korzyść z wykonania działań
preferowanych przez wszystkich członków stada można opisać Równaniem 2.1.
n
()
n−k
P = ∑ n p k ( 1−p )
n k
k>
(2.1)
2
k ∈ℤ
Należy przy tym założyć, że w stadzie podejmującym racjonalne decyzje p∈(0,5 ; 1) .
Okazuje się, że demokratyczna decyzja większości statystycznie przynosi całemu stadu
więcej korzyści niż decyzja losowo wybranego osobnika (Rysunek 2.16). Zwłaszcza dla
dużych stad konsens zbiorowości jest zawsze lepszy od decyzji jednostki.
Oddzielnym problemem jest kwestia rozwiązania konfliktu interesów, jako że
osobniki mogą preferować znacznie różniące się od siebie działania. Jeśli więc zdania
jednostek nie są bardzo podzielone (różnice dotyczą na przykład niewielkich zmian
w wybranym kierunku ruchu), decyzja stada jest uśrednioną wartością z preferencji.
W przypadku zaś, gdy preferowane przez zwierzęta działania rodzą większy konflikt
interesów (żadna alternatywa nie ma większości bezwzględnej), stosowane jest kryterium
Condorceta9 większości względnej i demokratycznie wybraną przez stado opcją jest ta,
która wygrywa w bezpośredniej konfrontacji z każdą inną [55]. System ten jednak nie jest
9
Jean Antoine Nicolas Caritat markiz de Condorcet (1743-1794), francuski filozof, matematyk, ekonomista
i polityk. Pionier zastosowania matematyki w naukach społecznych.
55
doskonały, gdyż teoretycznie możliwy jest w stadzie taki rozkład preferencji, że żadna opcja
nie spełnia powyższego kryterium (paradoks Condorceta) [39, 85, 243]. W takiej sytuacji,
aby dało się podjąć masową decyzję, część osobników musi zmienić swoje indywidualne
stanowiska. Ten szczególny przypadek nie umniejsza jednak zarazem wysokiej prostocie
i skuteczności całego mechanizmu podejmowania masowej decyzji przez stado.
p = 0,6
p = 0,7
p = 0,8
p = 0,9
1
0,9
0,8
P
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Liczba osobników w stadzie
Minimalna liczba osobników w stadzie
Rysunek 2.16: Skuteczność decyzji podejmowanej demokratycznie przez racjonalne stado.
Źródło: Opracowanie własne.
60
50
40
30
20
10
0
0,5
0,55
0,6
0,65
0,7
0,75
0,8
0,85
0,9
0,95
1
p
Rysunek 2.17: Minimalna wielkość stada skutecznie podejmującego demokratyczną decyzję.
Źródło: Opracowanie własne.
56
Zasadność tego rodzaju praktyk decyzyjnych potwierdza wiele badań i obserwacji. Już
Konrad Lorenz zauważył, że naśladownictwo u kawek wiąże się z wykonywaniem
czynności, którą preferuje większość stada. Pozostała jego część podąża ślepo za wolą
demokracji. Jeśli w jednym momencie większość oznajmi chęć wykonania tego samego
działania, wszystkie kawki bez wyjątku przystępują do jego realizacji [164].
Badany był również proces decyzyjny związany z lądowaniem u szpaków. Także
u nich decyzja podejmowana jest w trybie większościowym. Jednakże wola poszczególnych
osobników okazywana jest poprzez odpowiedni ruch wertykalny w czasie lotu, a ptak
dostosowuje się do swoich najbliższych sąsiadów, więc w pewnych sytuacjach (zależnych od
rozkładu preferencji w płaszczyźnie stada) może dochodzić do zaburzeń procesu
decyzyjnego, a stado początkowo schodzące do lądowania jest w stanie z powrotem
poderwać się do lotu [36]. Badania nad wieloma innymi gatunkami potwierdzają, że bez
względu na rozmiar stada, ostateczna decyzja jest emergentna i powstaje na skutek wymiany
preferencji w obrębie najbliższych sąsiadów [55]. Podobnie obserwacje ławic wykazały, że
ryby swoim zachowaniem przekazują preferencje i obserwując się nawzajem ustalają
wspólne działanie. Wraz ze wzrostem liczby osobników w ławicy, decyzja bardziej trafia w
gusta większości [263], co potwierdza obliczenia przeprowadzone na przedstawionym
modelu (Rysunek 2.16).
2.4.1.2. Wnioskowanie irracjonalne
p = 0,1
p = 0,2
p = 0,3
p = 0,4
p = 0,5
0,5
0,4
P
0,3
0,2
0,1
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Liczba osobników w stadzie
Rysunek 2.18: Skuteczność decyzji podejmowanej demokratycznie przez irracjonalne stado.
Źródło: Opracowanie własne.
Odwołując się w dalszym ciągu do Równania 2.1, przypadek p∈( 0 ; 0,5) oznacza, że
przynajmniej pewna część stada zachowuje się irracjonalnie ( p=0,5 oznacza przypadek
graniczny, dla którego decyzja emergentna nie jest jednak opłacalna, bowiem P ⩽p ), gdyż
osobniki spośród sobie znanych opcji nie wybierają tej, która przynosi im indywidualnie
57
najwięcej korzyści. Sytuacja taka może być na przykład efektem wystąpienia kaskady
informacyjnej. Stąd wniosek, że panikujące stado z dużym prawdopodobieństwem
podejmuje emergentne decyzje, które są dla niego samego bardzo niekorzystne (Rysunek
2.18).
Model demokratycznego podejmowania decyzji przestaje być w takich sytuacjach
dla stada korzystny. Należy w tym momencie odwołać się do innego rodzaju mechanizmów
decyzyjnych, w których udział bierze tylko część osobników ze stada.
2.4.2. Rola liderów
2.4.2.1. Decyzje niedemokratyczne
W sytuacjach niepewności i ryzyka wiele stad zwierząt przyjmuje inną strategię decyzyjną.
O ile w typowych sytuacjach zbiorowa decyzja jest uzasadniona, gdyż każdy osobnik
posiada pewną wiedzę, wynikającą z jego lokalizacji w stadzie i preferencji indywidualnych,
a przede wszystkim jest w stanie wnioskować racjonalnie, to już w stanie zagrożenia wiele
czynników przemawia przeciwko emergentnemu podejmowaniu decyzji. Osobniki
zlokalizowane odmiennie względem źródeł niebezpieczeństwa mogą bardzo różnie oceniać
sytuację, a ich preferencje cechuje wówczas dysproporcja. Ponadto w sytuacjach
kryzysowych większą rolę odgrywa doświadczenie. W końcu wysoki poziom emocji nie
idzie w parze z logicznymi wyborami zachowań, stąd decyzje zbiorowe mogą być
irracjonalne (Rysunek 2.18).
W sytuacjach niebezpiecznych i niepewnych zwierzęta zdają się więc często na
liderów, których nie należy utożsamiać z osobnikami dominującymi w stadzie. Liderzy to
jednostki, które w danych okolicznościach mają z pewnych powodów predyspozycje do
podjęcia najbardziej trafnej dla stada decyzji.
W stadach gołębi i skowronków, ptaków często narażonych na ataki drapieżników,
z większą wagą liczą się preferencje doświadczonych osobników, choć nie zawsze.
Zazwyczaj ma to miejsce tylko w przypadku mniejszych stad, w których ryzyko pomyłki
przy demokratycznym wyborze jest większe [54, 65, 105] (Rysunki 2.16 i 2.17).
Określone sztuki w stadach krów i owiec niejako narzucają swoją wolę całemu stadu
[320]. W stadzie owiec osobnik prowadzący utrzymuje się zawsze na jego czele.
Podobnie kwestia ta wygląda w przypadku ryb, jednakże ławice mają lepszą
zwrotność i mogą gwałtownie zmieniać kierunek ruchu, stąd nie ma w nich stałych liderów.
Prowadzenie przejmują osobniki znajdujące się na czele, po dokonaniu zmiany kierunku.
Porządek tworzonej formacji zachowywany jest w oparciu o relacje pomiędzy
bezpośrednimi sąsiadami [201, 308]. Inne badania, prowadzone w niewoli nad ławicami
wzdręg dowodzą, że istotnie tak jest, a ponadto ryby wpuszczone do nieznanego akwenu
na czele ławicy starają się zawsze utrzymywać małą grupę bardziej doświadczonych
osobników [221].
2.4.2.2. Kontrolowanie stada
U pszczoły miodnej na rozpoznanie terenu wysyłana jest grupa zwiadowców, stanowiąca
około 5% roju [235, 236, 237, 238, 239, 240, 241]. Gdy zwiadowcy wracają, tylko między
nimi następuje wymiana informacji w drodze komunikacji poprzez tak zwany taniec
58
pszczół [299]. Po demokratycznych ustaleniach i podjęciu wspólnej decyzji, zwiadowcy
prowadzą resztę roju w wybrane miejsce [235, 238]. Podobny proces z udziałem skautów
(zwiadowców) zaobserwowano u mrówek leśnych [57, 72, 93, 169, 212, 213, 301].
Ludzie również są podatni na prowadzenie tłumu przez liderów. Aby tego dowieść,
przeprowadzono eksperyment, w którym w dużej hali zgromadzono dużą grupę osób.
Wszystkich poproszono, by przez cały czas trwania doświadczenia poruszali się wedle
uznania po hali oraz by nie porozumiewali się przy tym w żaden sposób między sobą, ani
nie oddalali zbytnio od grupy. Niewielka część z biorących udział w badaniu została
poproszona, by przemieszczała się po hali cyklicznie, w określonym porządku, o czym nie
wiedzieli pozostali. Okazało się, że już po chwili cały tłum w spójnej, wydłużonej postaci,
poruszał się po hali zachowując ten porządek. Postanowiono więc oszacować, ile osób
potrzebnych jest do poprowadzenia tłumu i stwierdzono, że dla tłumu liczącego co
najmniej 200 osobników, wystarczy tylko 5%, podobnie jak u pszczół. Co ciekawe, jeśli
liczebność tłumu jest mniejsza, odsetek liderów musi być większy [190, 313]. Może mieć to
wielkie znaczenie zwłaszcza w procesach ewakuacji w następstwie dużych katastrof
i wypadków, kiedy to komunikacja werbalna jest utrudniona [187].
Wyniki tego eksperymentu również potwierdzają obliczenia wykonane na
grupowym modelu decyzyjnym (Równanie 2.1), gdyż przy mniejszej liczbie osobników
korzyści z emergentnej decyzji mogą nie odzwierciedlać w pełni z rozkładu preferencji
wśród osobników (Rysunek 2.16).
Pozostaje kwestia rozmieszczenia liderów w tłumie tak, aby jego sugestywne
prowadzenie było możliwie najbardziej efektywne. Z przeprowadzonych eksperymentów
wynika, że powinni oni być ulokowani w jednej, spójnej grupie, najlepiej na brzegu tłumu
[76]. Większa, spójna grupa podejmująca jednakowe działania łatwiej może wpłynąć na
pozostałą część tłumu poprzez lokalną wymianę informacji z sąsiadami, aniżeli jej
rozproszona postać. Lokalizacja na brzegu tłumu zaś pozwala na efektywniejsze
prowadzenie.
Należy jednak zdawać sobie sprawę z niedoskonałości systemu kontroli tłumu
opierającego się na liderach w sytuacjach realnie niebezpiecznych [112]. W stanie panicznej
ucieczki najbardziej dogodna i uprzywilejowana pozycja znajduje się na czele uciekającego
stada (tłumu), gdzie najczęściej znajdują się liderzy. W najwyższym stopniu również
zachowanie tej części wpływa na ruch całego tłumu, a zwłaszcza na sytuację objętej
największym ryzykiem tylnej frakcji tłumu. Liderzy zaś, jako samolubne osobniki, dbają
przede wszystkim o własne bezpieczeństwo, co niekoniecznie ma przełożenie na interesy
całej grupy. Należy oczekiwać, że mając na uwadze wielkość swojej strefy zagrożenia, będą
oni podświadomie, samolubnie promować utrzymanie spójności tłumu, zwracając znacznie
mniejszą uwagę na prędkość działań, co może mieć krytyczne znaczenie dla innych
osobników [83].
2.5. Stado a tłum – podsumowanie
Już w XIX wieku myśli filozoficzne porównywały zachowania tłumu do działań
podejmowanych przez stado. Krytykowano czasowo formowane zbiorowości ludzkie za
instynkt stada i takąż moralność, czy raczej jej brak, jak również wytykano postępowanie
samolubne [146, 191].
W Tabeli 2.1 zebrane zostały i scharakteryzowane typowe elementy i zachowania,
59
obserwowane zarówno w ludzkim tłumie, jak też w stadach zwierząt. Są one dowodem na
podobne oddziaływanie doboru naturalnego u różnych gatunków żywych organizmów,
funkcjonujących w zbiorowościach.
Tabela 2.1: Przykłady typowych zachowań, obserwowanych w stadzie i tłumie.
Mechanizm
Stado
Tłum
Przyczyny formowania
Wzajemna ochrona i bezpieczeństwo,
względy reprodukcyjne, łatwiejsza
opieka nad potomstwem, ułatwiony
ruch i eksploracja oraz rozproszenie
ryzyka. Identyfikowanie się ze
zbiorowością. Izolowanie od stada
wywołuje stres i potrzebę ponownego
zespolenia się ze stadem.
Powstaje z luźnej zbiorowości. Ma
charakter psychologiczny. Poczucie
bezpieczeństwa. Identyfikowanie się ze
zbiorowością. Izolowanie od stada
wywołuje stres i potrzebę ponownego
zespolenia się z tłumem.
Trwałość
Niektóre gatunki istnieją od 0,5
miliarda lat. Zwierzęta w stadach
funkcjonują nieustannie i przez całe
życie.
Statystycznie człowiek jest
uczestnikiem tłumu raz na jakiś czas,
okresowo, co najwyżej przez kilka
godzin (demonstracje, koncerty).
Skala zjawiska
Nawet do kilkuset milionów
osobników w stadzie (ławice śledzi).
Przeciętnie kilkaset-kilkadziesiąt
tysięcy jednostek (ławice ryb, roje
pszczół, kolonie mrówek, stada
kopytnych).
Do kilkuset tysięcy uczestników
(koncerty, obrzędy religijne). Typowy,
codzienny tłum uliczny to kilkaset
osób.
Dobór naturalny i
adaptacje
Liczne, w efekcie działania doboru
stadnego na osobnika w zbiorowym
środowisku. Satysfakcjonujące
(pozwalające przeżyć), niekoniecznie
optymalne. Kształtują się szybciej,
aniżeli u człowieka (krótszy czas
trwania pokolenia). Efekt opóźnienia.
Duża część podobna do zwierzęcych,
jednak są sztucznie zaszczepiane za
sprawą rozwiązań technicznych,
nawyków i przyzwyczajeń (efekt
Baldwina). Satysfakcjonujące
(pozwalające przeżyć), niekoniecznie
optymalne. Kształtują się wolniej,
aniżeli u zwierząt (dłuższy czas
trwania pokolenia). Efekt opóźnienia.
Współpraca
Oparta na efekcie synergii. Jej
konsekwencją jest naśladownictwo.
Samolubny osobnik
Występuje wszędzie tam, gdzie
korzyści z interesownego
postępowania zalety współpracy.
Oportunizm.
Występuje wszędzie tam, gdzie
korzyści z interesownego
postępowania zalety współpracy.
Oportunizm. Przejawy altruizmu
w stanie paniki.
Homogenizacja struktury
Instynktowna, na podstawie cech
fizjologicznych. Stymulacja cech
pospolitych. Dusza stada.
Psychologiczna. Dezindywiduacja.
Ujednolicanie myśli i uczuć.
Zachowania instynktowne. Stymulacja
cech pospolitych. Dusza tłumu.
Naśladownictwo
Wzmożone. Rola neuronów
lustrzanych. Brak scentralizowanej
kontroli. Miewa charakter fanatyczny.
Impulsy naśladowcze podtrzymywane
okresowo.
Wzmożone. Rola neuronów
lustrzanych. Brak scentralizowanej
kontroli. Miewa charakter fanatyczny.
Impulsy naśladowcze podtrzymywane
okresowo.
60
Wielkość i gęstość
Większe stado przyciąga osobnika
bardziej. Gęstość progowa wymagana
do wystąpienia naśladownictwa.
Wysoka gęstość sprzyja panice.
Większy tłum przyciąga człowieka
bardziej. Gęstość progowa wymagana
do wystąpienia naśladownictwa.
Wysoka gęstość sprzyja panice.
Instynkt
Naturalne, odruchowe zachowania.
Naturalne, odruchowe zachowania.
Ujawnianie się atawizmów.
Znajomość reguł
funkcjonowania
Nauka i ćwiczenia w młodym wieku.
Wiedza, szkolenia i nabywanie
doświadczenia w praktyce.
Zachowania emergentne
Z reguły wartościowe (eksploracja,
zdobywanie pożywienia).
Przeważnie destrukcyjne, ewentualnie
neutralne (przemieszczanie się).
Percepcja u osobnika
Lokalna. Najbliższe sąsiedztwo, model Lokalna. Najbliższe sąsiedztwo, model
topologiczny, pola widzenia i cechy
topologiczny, pola widzenia i cechy
biometryczne.
biometryczne.
Kształt
Parabola lub hiperbola (zależnie od
biometrycznego rozstawienia gałek
ocznych u gatunku). Ułatwiona
kontrola kierunku ruchu stada lub
utrzymanie jego prędkości.
Parabola (wynik frontalnego
rozstawienia gałek ocznych).
Ułatwione utrzymanie prędkości
tłumu.
Reguły ruchu
Warunek kohezji. Warunek
uśredniania kierunku ruchu.
Warunek kohezji. Warunek
uśredniania kierunku ruchu.
Zachowanie jednostki w
sytuacji zagrożenia
Samolubne. Minimalizacja stref
zagrożenia. Zmniejszenie odległości
między osobnikami.
Samolubne. Minimalizacja stref
zagrożenia. Zmniejszenie odległości
między osobnikami.
Przekaz emocji
Ma charakter instynktowny.
Wzrastające podniecenie odbywa się
na zasadzie pętli dodatniego
sprzężenia zwrotnego.
Ma charakter psychologicznoinstynktowny. Osmoza
psychologiczna. Zarażenie
emocjonalne. Efekt zamkniętych
kręgów wzrastającego podniecenia.
Wybuch paniki
Wywołany niespodziewanym
zdarzeniem lub jako progowa
sygnalizacja alarmowa. Dodatnie
sprzężenie zwrotne (poziom emocji
i liczba panikujących osobników).
Wywołany niespodziewanym
zdarzeniem lub jako progowa
sygnalizacja alarmowa. Dodatnie
sprzężenie zwrotne (poziom emocji
i liczba panikujących osobników).
Zapobieganie i profilaktyka Zmniejszona gęstość zbiorowości oraz Zmniejszona gęstość zbiorowości oraz
paniki
czynniki uspokajające (muzyka)
czynniki uspokajające (muzyka)
działają prewencyjnie.
działają prewencyjnie.
Zjawiska w stanie paniki
Paniczna ucieczka (rzadziej
zobojętnienie na niebezpieczeństwo).
Zaraźliwość. Zerwanie więzi
społecznych. Zachowania irracjonalne.
Przymglenie świadomości. Efekt
kaskady informacyjnej.
Paniczna ucieczka lub zobojętnienie
na niebezpieczeństwo. Zaraźliwość.
Zerwanie więzi społecznych.
Zachowania irracjonalne. Przymglenie
świadomości. Efekt kaskady
informacyjnej.
Emergentne podejmowanie Wnioskowanie demokratyczne.
Wnioskowanie demokratyczne.
decyzji
W stanie zagrożenia i paniki prowadzi W stanie zagrożenia i paniki prowadzi
do błędnych wniosków.
do błędnych wniosków.
Kontrolowanie
Z pomocą co najmniej 5% liderów,
Z pomocą co najmniej 5% liderów,
zlokalizowanych na brzegu
zlokalizowanych na brzegu
stada/tłumu w zwartej grupie.
stada/tłumu w zwartej grupie.
Źródło: Opracowanie własne.
61
Stanowią one jednocześnie podstawą do równoległej analizy porównawczej i wykorzystania
wniosków z zachowań stadnych zwierząt do sterowania tłumem. Wszak istnieje potrzeba
zapanowania nad nim, gdyż często zdarza się, że powszechnie znane mechanizmy kontroli
społecznej okazują się w sytuacjach kryzysowych nieskuteczne. Przedstawione w kolejnych
rozdziałach modele, symulacje i wnioski są praktycznym wyrazem tej potrzeby i krokiem ku
lepszemu zrozumieniu zasad funkcjonowania tłumu.
62
Rozdział 3
3. Wypadki tłumu w stanie paniki
3.1. Analiza statystyczna
Duże zgromadzenia ludzi, w tym tłumy, pojawiają się często w nowoczesnym świecie.
Wydarzenia sportowe są w stanie przyciągnąć 70000 fanów. Z największych terminali
transportowych w ciągu jednego dnia korzysta 200000 osób. Ogromne kompleksy biurowe
zatrudniają 50000 pracowników, a jeszcze więcej interesantów odwiedza je codziennie [97,
325].
Zazwyczaj wydarzenia te odbywają się bez większych problemów. Jednakże bywa,
że złożenie niekorzystnych czynników doprowadza do sytuacji, w której działania tłumu
przybierają ekstremalne formy. Powstają problemy zarówno fizyczne jak i psychologiczne,
tłum wymyka się spod kontroli i skutkiem tego są obrażenia lub śmierć niektórych jego
uczestników. Wypadki letalne zdarzają się w rozmaitych miejscach oraz warunkach.
Stadion sportowy
Most
Teren górski, nadrzeczny
Obiekt zamknięty (świątynia, klub, teatr, kino, itp.)
Dworzec, tunel, stacja metra
Inne
8%
10%
33%
10%
13%
26%
Rysunek 3.1: Miejsca najczęstszego wybuchu paniki.
Źródło: Opracowanie własne.
Jako Załącznik 1 do dysertacji sporządzone zostało szczegółowe zestawienie wszystkich
wypadków śmiertelnych z udziałem tłumu w stanie paniki od 1881 roku, do jakich dotarł
autor. Kompendium to zawiera informacje o dacie i miejscu zdarzenia, liczbie ofiar oraz
63
osób rannych, a także opisuje krótko przebieg wydarzeń i wskazuje prawdopodobne
przyczyny wybuchu paniki oraz przedstawia obserwowane charakterystyczne zjawiska.
Analizując zebrane wydarzenia pod względem ilościowym, można określić z punktu
widzenia praktycznego najważniejsze elementy zachowania tłumu w sytuacji paniki w celu
dekompozycji przedstawionego w dysertacji problemu na podproblemy składowe.
Rysunek 3.1 prezentuje charakter miejsc, w których najczęściej dochodzi do
wybuchu paniki tłumu. Trzecia część wszystkich zdarzeń ma miejsce na terenie stadionów
sportowych lub w ich bezpośrednim otoczeniu. Ponad ¼ z nich związana jest z typowymi
obiektami zamkniętymi. Wśród nich niemal połowa przypadków to tragedie, które dotykały
wyznawców różnych religii w obrębie świątyń. Znaczny udział należy również do różnego
rodzaju klubów muzycznych. Uwagę zwraca duży odsetek spraw, z którymi związane są
mosty. To szczególnie niebezpieczne obiekty, stanowiące najczęściej swoiste wąskie gardło
procesu przemieszczania się tłumu. Podobnie rzecz ma się z terminalami kolejowymi,
tunelami czy stacjami metra, przy czym w ich przypadku prócz problemu ograniczonej
przestrzeni oraz liczby wyjść dochodzi również kwestia stromych przejść. Czynnik ten ma
duże znacznie, co potwierdza istotny udział w statystyce miejsce wypadków stromych
terenów górskich, a także nadrzecznych, przy czym w ich przypadku należy nadmienić, że
we wszystkich przypadkach miały one związek z miejscami kultu religijnego. Inne miejsca,
występujące incydentalnie, to ulice miast, centra handlowe i tereny otwarte.
Obrzędy religijne
Wydarzenia rozrywkowe w obiekcie zamkniętym
Otwarcia sklepów, promocje, pomoc charytatywna
Wiece, zgromadzenia polityczne
Rozgrywki sportowe
Koncerty muzyczne
Wydarzenia rozrywkowe w plenerze
Inne
7%
4%
4%
34%
8%
8%
14%
21%
Rysunek 3.2: Najczęstsze przyczyny zgromadzeń, w ramach których dochodziło do wypadków.
Źródło: Opracowanie własne.
Na Rysunku 3.2 zebrano powody zgromadzeń, w ramach których dochodziło do
wybuchów śmiertelnej paniki tłumu.
W tym przypadku najczęściej były to różnego rodzaju obrzędy religijne,
gromadzące rzesze wiernych, które odbywały się w świątyniach, miejscach kultu (również
64
w niebezpiecznym terenie górskim), a także na mostach (Mekka, Arabia Saudyjska)
i stadionach sportowych. Nieco mniejszy odsetek, ale wciąż bardzo istotny, stanowią
zlokalizowane na terenie stadionów rozgrywki sportowe i związane z nimi tłumy kibiców.
Kolejny udział mają wypadki z udziałem tłumów w obiektach zamkniętych oraz rzesze
fanów na koncertach muzycznych. Te ostatnie również odbywały się na stadionach. Warte
zaznaczenia są też oferty promocyjne centrów handlowych czy akcje rozdawania pomocy
charytatywnej, które zawsze wiążą się z długim oczekiwaniem tłumu w formie kolejki,
często na wiele godzin przed rozpoczęciem wydarzenia.
Zestawienie kolejne, przedstawione na Rysunku 3.3 prezentuje przyczyny wybuchu
paniki pogrupowane w kategorie okoliczności, jakie towarzyszyły temu wydarzeniu.
60%
51%
50%
39%
40%
30%
20%
14%
14%
10%
7%
0%
Wą
ski
ło
a rd
eg
Ws
tr
ie
an
m
y
z
t
hu
ruc
o
tka
o
l
P
u
łum
m
zny
ec
i
p
z
be
nie
niu
rze
a
zd
nie
rze
a
d
ez
czn
e
i
zp
be
Nie
c
Ru
y
oliz
hk
jny
Rysunek 3.3: Typowe okoliczności, towarzyszące wybuchowi paniki.
Źródło: Opracowanie własne.
W ponad połowie przypadków procesowi zwiększania się zagrożenia, skutkującemu
w efekcie wybuchem paniki, towarzyszyła obecność wąskiego gardła na drodze ruchu
tłumu. Najczęściej było to pojedyncze wejście lub wyjście odpowiednio do lub z obiektu.
Występowało ono w formie jednostkowej albo z powodu niedostępności opcji
alternatywnych (wejść lub wyjść), albo też w efekcie pojawienia się efektu kaskady
informacyjnej zdecydowana większość uczestników tłumu wybierała jedną, konkretną
opcję. W innych sytuacjach, jednak już rzadziej, wąskie gardło mógł stanowić most lub
tunel.
W 39% sytuacji o wybuchu paniki decydowało wstrzymanie ruchu tłumu,
w pojedynczym punkcie lub kilku niezależnych miejscach. Psychologowie wskazują, że
65
jedną z istotnych przyczyn wypadków z udziałem tłumu jest brak komunikacji na linii
przód-tył [97]. Osoby idące w przedniej części tłumu znajdują się pod pewną presją. Jako
że z tyłu tłum zawsze jest nieco rozrzedzony, jego uczestnicy z tego odcinka mogą
poruszać się nieco szybciej. Jeśli tłum natrafi w części frontalnej na jakąś przeszkodę, tył
nie wie o jej istnieniu i najczęściej bezwiednie wpada na pozostałą część tłumu powodując
kolizję. W przypadku dużej skali tłumu sytuacja taka jest śmiertelnie niebezpieczna dla
osób, które upadną, gdyż jak kostki domina może się na nich błyskawicznie znaleźć wiele
innych. Analiza rzeczywistych wypadków wykazała, że wśród sytuacji wstrzymujących ruch
tłumu, które w konsekwencji przerodziły się w panikę, ponad połowę stanowiły przypadki,
w których wszystko zaczęło się od upadku pojedynczej osoby na śliskim lub stromym
podłożu. Również bardzo często dochodzi do sytuacji, w których efekt domina powstaje na
wyłamanych barierkach ochronnych. Liczne przypadki praktyczne opisane w literaturze,
a także doświadczenia i obserwacje autora wskazują, że barierki powinny być stosowane
jedynie do umiarkowanego porządkowania ruchu swobodnego tłumu, nigdy zaś do
rozwiązań siłowych. Oddzielnym przypadkiem, który również powoduje wstrzymanie
ruchu i często wywołuje panikę, jest utrzymywanie dużego tłumu pod wejściem lub
wyjściem (kasy biletowe, wejścia na stadion czy koncert lub drzwi do sklepów, w których
ma się odbyć sprzedaż promocyjna) i nagłe jego otwarcie. Osoby zlokalizowane na czole
tłumu, przyciśnięte dotychczas do zamkniętego wejścia, natychmiast upadają pod siłą
tłumu, a w ślad za nimi idą kolejne, gdyż osoby napierające z tyłu nie mają świadomości
tego zjawiska.
90%
82%
80%
70%
60%
50%
42%
40%
27%
30%
20%
10%
0%
Minimalizacja strefy zagrożenia
Wzmożone nasladownictwo
Kaskada informacyjna
Rysunek 3.4: Efekty obserwowane podczas wypadków z udziałem panikującego tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Nieco rzadziej wybuchowi paniki w tłumie towarzyszy plotka o niebezpiecznym zdarzeniu
bądź też realne zagrożenie. Najczęściej plotka rozprzestrzeniana jest poprzez krzyk
informujący o pożarze, podłożeniu bomby czy nie informujący o niczym, jednak
zasiewający błyskawicznie w uczestnikach tłumu strach. W tłumie, kiedy człowiek nie ma
pełnego przeglądu sytuacji, silniej działa wyobraźnia i nawet dziwny odgłos (folia upadająca
z wysokości) może przerodzić się w przeświadczenie o niebezpieczeństwie (kamienna
66
lawina) i wzbudzić panikę. Jak wynika z zestawienia (Rysunek 3.3), realne
niebezpieczeństwo, przed którym ludzie mają prawo uciekać, występuje równie często, co
jego złudzenie w postaci plotki. Jednakowoż należy podkreślić, że pożary czy bójki
wywołujące panikę występują względnie rzadko. Najczęściej niestety winne są same służby
porządkowe, które by utemperować tłum nie stronią przed użyciem gazu łzawiącego,
przemocy, a nawet bez ostrzeżenia strzelają w powietrze. Tym samym można stwierdzić, że
potwierdza się opisane w Rozdziale 1 spostrzeżenie, że panika wywoływana jest przez
wyolbrzymianie negatywnych aspektów rzeczywistości, jako że dużo częściej tłum jest
przez nią porywany w konsekwencji złudzenia niebezpieczeństwa, aniżeli jego realnej
formy.
Ostatnią z istotnych okoliczności towarzyszących wybuchowi paniki w tłumie jest
ruch kolizyjny. Wynika on ze złych oznaczeń czy dopuszczenia przez służby porządkowe
do spotkania dużych, gęstych grup pieszych, idących w przeciwnych kierunkach. Znane
również są przypadki, w których w momencie gdy tłum opuszczał obiekt, na jego teren
z zewnątrz próbował dostać się inny.
Ostatnie zestawienie statystyczne przedstawia Rysunek 3.4, a zawiera ono trzy
najczęściej obserwowane efekty, które pojawiają się w panikującym tłumie. I tak, w ponad
80% analizowanych przypadków jego uczestnicy wykazywali zachowanie samolubne,
związane z minimalizacją swojej strefy zagrożenia. Proces ten objawiał się w postaci
skupiania tłumu na mniejszym terenie po wystąpieniu zagrożenia. W konsekwencji gęstość
tłumu wzrastała, a przekroczenie jej krytycznej wartości prowadziło wprost do wybuchu
paniki. Podczas blisko połowy tych sytuacji w tłumie dochodziło do wzmożonego
naśladownictwa. Wśród tych 42% znajdują się tylko przypadki, w których nie występowało
realne zagrożenie, nie było więc konieczności podjęcia ucieczki, a mimo to tłum porwany
przez wyolbrzymioną reakcję pojedynczych osób, plotkę czy niesiony po prostu
skłonnością do naśladowania zachowań, wpadał w panikę. Niemal trzecia część badanych
przypadków wiąże się ze zjawiskiem kaskady informacyjnej. Wśród nich znajdują się
sytuacje, w których tłum, mając do wyboru wiele wyjść ewakuacyjnych, wiele wejść lub też
inny most, w zdecydowanej większości wybiera tylko jedną z dostępnych opcji,
przekształcając ją w wąskie gardło, które jak już wcześniej zauważono (Rysunek 3.3),
bardzo często towarzyszy zjawisku paniki.
3.2. Dekompozycja problemu
We Wstępie do niniejszej dysertacji problem badawczy został sformułowany względnie
ogólnie. Wymaga zatem doprecyzowania i dekompozycji na podproblemy składowe, dla
których zostaną opracowane konkretne rozwiązania. Posłużą ku temu rozważania zawarte
w dotychczasowych rozdziałach.
Analiza mechanizmów zachowań ludzkiego tłumu przedstawiona w Rozdziale 1,
odwołanie się do adaptacji stad zwierzęcych oraz teorii doboru stadnego, spajającej
behawior człowieka i innych gatunków, które opisane zostały w Rozdziale 2, a także
zestawienia ilościowe przypadków rzeczywistych zawarte w bieżącym rozdziale, prowadzą
do wyspecyfikowania cząstkowych podproblemów badawczych związanych z poniższymi
zachowaniami tłumu:
– Efekt kaskady informacyjnej.
– Zjawisko wzmożonego naśladownictwa w stanie paniki.
67
– Samolubna strategia minimalizowania strefy zagrożenia.
– Proces rozprzestrzeniania się paniki.
Owe cztery mechanizmy zachowań stanowią wybór opierający się na analizie krytycznej
uzasadniającej równoległe zachowania zbiorowe ludzi i zwierząt, zawartej w początkowej
części dysertacji, a także ich ważności z punktu widzenia bezpieczeństwa oraz możliwości
i potrzeby praktycznego wykorzystania wyników badań, wynikających z ilościowej analizy
zestawienia (Załącznik 1), przedstawionej w Rozdziale 3.
3.2.1. Kaskada informacyjna
Jak wykazała analiza statystyczna wypadków z udziałem panikującego tłumu, problem
nierównomiernego obciążenia wyjść w trakcie ewakuacji, który bezpośrednio wiąże się ze
zjawiskiem kaskady informacyjnej, jest jedną z częstszych przyczyn tragedii. Dotyczy on
głównie obiektów zamkniętych lub pół-zamkniętych, w przypadku których ludzie w stanie
paniki odruchowo korzystają przede wszystkim z tego wyjścia, które posłużyło im
wcześniej do dostania się na teren obiektu.
Na Rysunku 3.5 znajduje się szkic policyjny planu klubu nocnego The Station
z Rhode Island (Stany Zjednoczone), w którym 20 lutego 2003 roku w wyniku pożaru
zginęło 96 osób [192].
Rysunek 3.5: Szkic policyjny planu klubu nocnego The Station z naniesioną liczbą ofiar.
Źródło: [104].
Klub był wyposażony w 4 wyjścia (W 1 – W4), a od momentu pojawienia się ognia obecni
mieli czas około 5-6 minut, by spokojnie się ewakuować z budynku. Mimo to, uratowała się
tylko część osób, gdyż wystąpił efekt kaskady informacyjnej i cały tłum zaczął tłoczyć się
w wąskim korytarzu, prowadzącym do głównego wyjścia W 1. Jak widać z oznaczeń na
68
rysunku, w pobliżu tego wyjścia znaleziono 60 spośród 96 ofiar, podczas gdy pod
pozostałymi trzema wyjściami nie było nikogo.
Również na stadionach sportowych, które są projektowane z myślą o sprawnym
przepływie kibiców i pod tym kątem wyposaża się je w dostateczną liczbę odpowiednio
rozmieszczonych i dobrze widocznych wyjść ewakuacyjnych, obserwuje się zjawisko
kaskady informacyjnej.
Klasycznym przykładem może być wypadek z 20 października 1982 roku, ze
stadionu Łużniki w Moskwie, w którym kibice mając do dyspozycji dwa symetryczne
wyjścia z trybun, z racji późnej pory ruszyli do tego, które było umiejscowione nieco bliżej
stacji linii metra. Potknięcie się jednej z osób w wąskim gardle klatki schodowej
spowodowało wybuch paniki, w którym zginęło 66 osób [17, 322].
Inny przykład autor dysertacji może przytoczyć z doświadczeń osobistych. 10
września 2011 na Stadionie Miejskim we Wrocławiu miała miejsce gala bokserska, której
walką wieczoru był pojedynek Witalij Kłyczko – Tomasz Adamek. Dojazd do stadionu był
utrudniony, a ruch zamknięty w promieniu kilku kilometrów. Większość kibiców docierała
więc do stadionu pieszo, od strony największej ulicy wielopasmowej. Otoczenie stadionu
nie było jeszcze w pełni ukończone i kilkaset metrów od niego znajdowała się kładka
tworząca wąskie gardło, która początkowo nie stanowiła jednak problemu, ze względu na
fakt, że kibice przybywali na stadion w kilkugodzinnym rozstępie czasu. Problem pojawił
się po zakończeniu imprezy, gdyż organizatorzy pozostawili korytarz biegnący wewnątrz,
wokół stadionu całkowicie otwarty. Skutkiem tego osoby wychodzące z danej trybuny nie
musiały korzystać wyjścia przeznaczonego dla tej trybuny, lecz przechodząc korytarzem
mogły wybrać dowolne inne. Jako że wiele osób było przyjezdnych, nie znających okolicy,
a i dla wrocławian teren mógł być nieznany (stadion znajduje się na peryferiach miasta),
wychodzący tłum ruszył przez to wyjście, którym wcześniej wchodził, w kierunku wąskiej
kładki. Służby porządkowe próbowały rozpaczliwie interweniować krzycząc i starając się
zatrzymać idący tłum, jak można się domyślić – bezskutecznie. Na szczęście w tym
przypadku nie doszło do wybuchu paniki, jednak jest to dobry przykład efektu kaskady
informacyjnej, do którego doszło przez zaniedbania ze strony organizatorów.
Podobnych przykładów można przytoczyć więcej, gdyż opisane zjawisko jest
bardzo powszechne zarówno u ludzi, jak też w świecie zwierzęcym (Podrozdział 2.3.2.3).
Istnieje zatem potrzeba opracowania modelu komputerowego zachowań tłumu, który
uwzględniałby fenomen kaskady informacyjnej.
3.2.2. Wzmożone naśladownictwo
Zgodnie z danymi pochodzącymi z analiz zestawienia tragedii z udziałem tłumu (Załącznik
1), zjawisko wzmożonego naśladownictwa występuje w co najmniej 42% przypadków
(Rysunek 3.4). Odsetek ten jest z pewnością większy, gdyż samo naśladownictwo w tłumie
jest jednym z wyznaczników działania tak zwanej duszy tłumu i stanowi nierozerwalną część
jego zbiorowej struktury (Podrozdział 1.4.4). Podobnie rzecz ma się w stadach zwierząt,
w których wzmożone naśladownictwo, spotęgowane presją socjalną i stresującą sytuacją,
może doprowadzić do tragedii (Rysunek 2.3). W przypadku zestawienia wzięto jednak pod
uwagę tylko te sytuacje, w których jednoznacznie można wskazać na istnienie wzmożonego
naśladownictwa, które katalizuje efekt pętli dodatniego sprzężenia zwrotnego
(Rysunek 2.13) i doprowadza do szybkiego, lecz przy tym irracjonalnego rozprzestrzenienia
69
się paniki w sytuacjach, w których nie jest to uzasadnione rzeczywistym stanem rzeczy.
25 stycznia 2005 roku w miejscowości Maharashtra (Indie) poślizgnięcie się
pielgrzyma w tłumie przed górską świątynią wywołało panikę, w której 265 osób straciło
życie uciekając po górskim zboczu [219, 258]. Z kolei 3 sierpnia 2008 w Naina Devi (Indie)
upadek osłony przeciwdeszczowej został zinterpretowany przez tłum jako odgłos zejścia
kamiennej lawiny. W wyniku tego w panicznej ucieczce pozbawione życia zostały 162
osoby [128]. Można się domyślać, że w obu przypadkach praktycznie wszyscy uczestnicy
tłumu nie mieli świadomości, jaka jest prawdziwa przyczyna paniki. Gdyby tak było,
zachowaliby spokój. Jednak wyobraźnia i wzmożona w zbiorowości skłonność do
naśladownictwa przejęły kontrolę nad ich czynami. Ludzie zachowywali się tak, jak
otaczająca ich większość, choć tak naprawdę nie mieli ku temu racjonalnego powodu.
Rysunek 3.6: Przebieg eksperymentu obrazującego wzmożone naśladownictwo.
Źródło: Opracowanie własne.
W przypadku zjawiska wzmożonego naśladownictwa autor może również wesprzeć
się danymi pochodzącymi ze swoich obserwacji. Przeprowadził bowiem we własnym
zakresie eksperyment, który dobrze obrazuje ten efekt (Rysunek 3.6).
Doświadczenie miało miejsce na terenie Akademii Górniczo-Hutniczej i polegało
na symulowaniu procesu ewakuacji jednej z sal (pawilon B1, sala 316). Osoby, które
znajdowały się w sali miały na sygnał jak najszybciej opuścić pomieszczenie przez
całkowicie otwarte wejście. Eksperyment został powtórzony dwa razy. Uczestnicy mogli
wybiegać z sali w dowolnym kierunku, jednakże okazało się, że przy obu pomiarach
odpowiednio 92% i 84% osób udawało się w zwartej grupie dokładnie w tym samym
kierunku. Na zapisie wideo eksperymentu można dostrzec, że niektóre osoby tuż po
wyjściu z sali przez ułamek oceniały sytuację, po czym udawały się za największą grupą.
Zbudowanie modelu komputerowego obrazującego wzmożone naśladownictwo jest
więc potrzebne wobec powszechności tego zjawiska zarówno w środowisku ludzkiego
tłumu jak i stad zwierząt (Podrozdział 2.2.3). Tym bardziej, że na podstawie analizy
zachowań zwierząt można bardziej szczegółowo opisać ten mechanizm (Podrozdziały
2.2.3.2 i 2.2.3.3).
70
3.2.3. Minimalizacja strefy zagrożenia
Samolubne zachowanie się osoby w tłumie jest jednym z kluczowych zagadnień, których
zbadanie może pomóc odsłonić nieco zagadkowej struktury tłumu w stanie paniki. Tę myśl
uwierzytelnia analiza rzeczywistych wypadków. W 82% przypadków daje się zaobserwować
wyraźne skłonności uczestników tłumu do minimalizowania swoich stref zagrożenia
(Rysunek 3.4). Można więc stwierdzić, że samolubna strategia jest najbardziej
charakterystyczną cechą osoby, która znajduje się w panikującym tłumie.
Jednocześnie zagadnienie optymalnej strategii, jaką powinien przyjąć samolubny
osobnik jest jednym z tych problemów, dla których trudno jest wskazać jednoznacznie
najlepsze rozwiązanie. Decydują o tym zasadniczo dwie przyczyny. Pierwszą jest możliwość
oceny strategii postępowania z dwóch różnych perspektyw. Z punktu widzenia samolubnej
jednostki bowiem istotne jest maksymalizowanie szans na przeżycie tylko i wyłącznie jej
samej. Strategia dla pojedynczej osoby będzie więc na wskroś samolubna. Jednakże
w kategoriach bezpieczeństwa można mówić o holistycznie najlepszej opcji, która sprzyja
przetrwaniu jak największej liczby uczestników całego tłumu, a jednocześnie taka taktyka
musi być też postrzegana przez jednostkę jako indywidualnie samolubna. Drugi powód dla
jednostki to stopień skomplikowania zagadnienia wobec braku informacji o zamierzeniach
innych osób. Jeśli jednak nawet zostanie zrobione założenie, że wszyscy uczestnicy tłumu
powinni przyjąć tę samą strategię, i tak dochodzi jeszcze jeden, globalny warunek dla
opisywania strategii. Muszą być one możliwe do realizowania w rzeczywistych warunkach,
co jest równoznaczne z tym, że powinny być adekwatne do stopnia zaawansowania
ewolucyjnego gatunku. W praktyce więc oznacza to poszukiwanie polityki postępowania,
która jest adaptacją satysfakcjonującą (Podrozdział 2.1.2.1), a jednocześnie opartą na
prostych zasadach, których osoba znajdująca się w stanie silnego zdenerwowania
potrafiłaby się trzymać.
Wobec takiego stanu rzeczy, który ogranicza możliwości obliczeń analitycznych,
jednoznacznie przychodzi na myśl metoda poprawiania rozwiązania w postaci strategii na
drodze wykonywania symulacji komputerowych. Istnieje więc potrzeba opisania strategii
samolubnego postępowania uczestnika tłumu, który minimalizuje swoją strefę zagrożenia
poprzez algorytm zdatny do przeprowadzenia testów in computo, na podstawie obserwacji
egoistycznych zachowań zwierząt w stadach (Podrozdział 2.3.1.2).
3.2.4. Proces paniki
Sam proces paniki tłumu jest w tej chwili nadal słabo poznany przez naukę i niesie ze sobą
wiele zagadkowych aspektów. Powszechnie uważa się, że najlepszym sposobem na
uniknięcie skutków paniki jest niedopuszczenie do niej. Ten truizm ma w sobie głębsze
przesłanie, aniżeli z pozoru się wydaje. Panika zbiorowości jest zjawiskiem, któremu jest
trudno zapobiec, bowiem o tym, czy wybuchnie, decydują nierzadko niuanse. Aby być
skutecznym, należy wziąć pod uwagę liczne czynniki i postępować bardzo ostrożnie. Jeśli
zaś sytuacja wymknie się spod kontroli i panika tłumu się pojawi, będzie to proces
ekstremalnie trudny do powstrzymania. W zasadzie można wówczas mówić już tylko
o złagodzeniu jego skutków, a i to stanowi nie lada wyzwanie.
W ostatnich czasach cały świat zwraca się szczególną uwagę na tłumy ogarnięte
paniką. Nie tylko nawet ze względu na rosnącą liczbę wypadków, które są konsekwencją
71
większej populacji na planecie (Rysunek W.1). Także po doświadczeniach współczesnych
wojen i masowych bombardowaniach otwartych miast (przykłady śmiertelnych wypadków
z udziałem panikującego tłumu podczas działań wojennych zawiera Załącznik 1), pożądane
jest lepsze poznanie procesu paniki i opracowanie technik jej opanowywania, gdyż
zachowanie się ludności cywilnej będzie miało poważne znaczenie dla przebiegu przyszłych
wojen. Nadto powstają też prace na temat zjawiska paniki w kontekście psychologii pola
walki [226]. Niektórzy naukowcy twierdzą wręcz, że panika tłumu jest swego rodzaju
bronią, za pomocą której można zabijać równie skutecznie, jak za pomocą prawdziwego
ładunku wybuchowego [35].
Rysunek 3.7: Kolejne fazy wydarzeń na Placu Dam w Amsterdamie (Holandia).
Źródło: http://www.youtube.com/watch?v=VJrwzco8TS0.
Jak pokazują niektóre doświadczenia, panika tłumu jest procesem, który jednak można
w pewnych okolicznościach okiełznać. Jednym z nielicznych przypadków jej wybuchu
w tłumie na masową skalę, w którym nie tylko nie było ofiar, lecz panika samoczynnie dość
szybko się dezaktywowała, były zdarzenia z 4 maja 2010 roku, które miały miejsce na placu
Dam w stolicy Holandii, Amsterdamie (Rysunek 3.7). Punktem zapalnym (oznaczonym na
rysunku czerwoną kropką) dla wybuchu paniki był mężczyzna (nie będący w pełni władz
umysłowych), który zaczął krzyczeć podczas minuty ciszy [48, 197]. Niektóre źródła
podają, iż dziwnie zachowujący się człowiek był również źródłem plotki o podłożonej
bombie [20]. Tłum ruszył w panicznej ucieczce, wyłamał część barierek porządkowych,
72
jednak po kilkunastu sekundach zatrzymał się. To niecodzienne zjawisko szybkiego
wygaśnięcia paniki stwarza podstawy, by sądzić, że w pewnych okolicznościach panika
tłumu może być tłumiona.
Szansę wybuchu paniki można do pewnego stopnia zmniejszyć stosując szkolenia
i uświadamiając społeczeństwo oraz uczestników zaplanowanych tłumów na temat realiów
funkcjonowania w nich, a także właściwych strategii postępowania. Jest to problem do
rozwiązania przede wszystkim dla psychologii. Jednakże nigdy nie można wykluczyć
ewentualności zaistnienia tego zjawiska, dlatego istnieje zatem silna potrzeba lepszego
poznania od strony naukowej samego procesu rozprzestrzeniania się paniki w tłumie
poprzez zapis algorytmiczny i symulacje komputerowe.
3.3. Podsumowanie
Wyszczególnione i uzasadnione wyżej mechanizmy zachowań, wybrane jako podproblemy
cząstkowe dla problemu badawczego zdefiniowanego na początku niniejszej dysertacji, nie
stanowią naturalnie kompletnego zbioru adaptacji stadnych (Podrozdział 2.1.2), jaki można
określić dla ludzkiego tłumu. Choćby ze względu na dodatkowe elementy behawioru,
wynikające z istnienia efektu Baldwina (Podrozdział 2.1.3.2), z których najprostsze to ruch
prawostronny sprzyjający samoorganizacji, czy też kulturowo uwarunkowane reagowanie
przerwaniem lub kontynuowaniem działania w odpowiedzi na sygnał barwny czerwony lub
zielony. Tego rodzaju przystosowań na próżno można szukać w genotypie zwierzęcym.
Jednakże wybrane zagadnienia z punktu widzenia psychologicznego, stanowią
w znaczącym stopniu odzwierciedlenie analogicznych mechanizmów, występujących
równolegle u różnych gatunków, w tym u człowieka. Ich opis algorytmiczny w postaci
modelu komputerowego oraz badania symulacyjne stanowią istotny krok w kierunku
lepszego zrozumienia procesów zachodzących w tłumie w stanie paniki.
73
Rozdział 4
4. Komputerowy model zachowań tłumu
4.1. Model behawioralny jednostki
4.1.1. Spojrzenie agentowe
Model behawioralny opisujący zachowanie jednostki w tłumie w warunkach zagrożenia
i paniki z założenia prezentuje zdecentralizowane podejście do wnioskowania,
charakterystyczne dla systemu agentowego. Przez pojęcie systemu zdecentralizowanego
rozumiany jest system złożony z pewnego zbioru oddziałujących ze sobą jednostek
posiadających autonomię. Jednostki te są zdolne do podejmowania indywidualnych decyzji
i prowadzenia działań w określonym środowisku. Decyzje te podejmowane są zaś
w kontekście celu, którego realizacja leży w zamierzeniach poszczególnych jednostek, a sam
proces decyzyjny opiera się na wiedzy dotyczącej innych jednostek oraz środowiska,
w którym działają decydenci-jednostki [69, 70].
W tym sensie to uczestnicy tłumu są indywiduami funkcjonującymi w danym
środowisku (obiekcie, przestrzeni), ukierunkowanymi na jak najszybsze opuszczenie
niebezpiecznego obszaru. Każda jednostka podejmuje decyzję o swoim zachowaniu na
podstawie działań innych oraz sytuacji lokalnej w środowisku. Pieczę nad owym
wnioskowaniem sprawuje w tym przypadku właśnie model behawioralny zachowania
jednostki w tłumie, czyli zbiór zależności i algorytmów postępowania w określonych
sytuacjach, w przypadku niniejszej dysertacji – w warunkach zagrożenia i paniki.
Rysunek 4.1: Schemat ideowy agentowego modelu wnioskowania jednostki w tłumie.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [71].
74
Rozpatrywanie zatem tłumu jako systemu złożonego z autonomicznie funkcjonujących
jednostek, z których każda wyposażona jest w swoisty i podobny, lecz jednocześnie również
całkowicie niezależny od innych, mechanizm percepcji i wnioskowania, decydujący o stanie,
w jakim docelowo się znajdzie, nosi znamiona podejścia agentowego. Wieloagentowy
system pokroju ludzkiej zbiorowości w klasycznym podejściu wyklucza jednak funkcję
komunikacji pomiędzy agentami, z definicji bowiem komunikacja werbalna w tłumie
zanika. Można jednak mówić o osmotycznym przekazie emocji (Podrozdział 1.4.4), który
w pewnym stopniu, w tej specyficznej sytuacji odpowiada komunikacji pośredniej i pozwala
spełnić ten agentowy paradygmat.
Na pewnym poziomie ogólności, umożliwiającym dopasowanie do specyfiki
konkretnego rozwiązania, schemat wnioskowania agenta-jednostki w wieloagentowym
systemie, jakim jest tłum, można przedstawić w postaci zaprezentowanej na Rysunku 4.1.
Autonomiczna jednostka, wykorzystując zdolności percepcyjne, pobiera informacje
o swoim otoczeniu. Następnie aparat wnioskujący analizuje sytuację i decyduje
o wykonaniu przez agenta akcji, która w szczególności prowadzi go do nowego stanu.
Z kolei efekty tego procesu na tle rozwijającej się sytuacji stanowią informację zwrotną dla
mechanizmu percepcji i mogą nawet przyczynić się do wnioskowania w pewnym stopniu
predykcyjnego.
4.1.2. Obliczenia równoległe i synchronizacja
Istotny temat, wymagający odrębnego komentarza, stanowi kwestia praktycznej realizacji
obliczeń i ich zrównoleglenia. Systemy agentowe bowiem z założenia przystosowane są do
funkcjonowania w środowiskach heterogenicznych, nie wymagają zsynchronizowanego
zegara i tolerują opóźnienia komunikacji.
Dla dużej liczby systemów to założenie jest zupełnie wystarczające i mogą one być
z powodzeniem użytkowane, bez ograniczeń dla swojej funkcjonalności. Istnieje jednak
pewna grupa systemów, do której zalicza się programowa adaptacja komputerowego
modelu zachowań tłumu, która narzuca bardziej restrykcyjne ograniczenia w tej kwestii.
Głównym, choć nie jedynym, powodem dla którego ewentualne opóźnienia w komunikacji
z agentami są w tym przypadku zdecydowanie niepożądane jest fakt, że tego rodzaju
system może być docelowo wykorzystywany jako system działający w czasie rzeczywistym,
wspomagający kontrolę wydarzeń z udziałem tłumu czy pozwalający na predykcję.
Ponadto, brak synchronizacji może być przyczyną przekłamań w obliczeniach związanych
z szacowanym czasem ewakuacji. Czas jest w tym przypadku bowiem czynnikiem
krytycznym, często decydującym o być albo nie być dla jednostki i choć to tylko wirtualny
uczestnik tłumu, to jednak specyfika systemu narzuca konieczność eliminowania wszelkich,
nawet tylko potencjalnych, czynników ryzyka.
Każdy agent w koncepcji modelu komputerowego zachowań tłumu powinien
zatem funkcjonować zupełnie indywidualnie. Jego proces wnioskowania winien być
całkowicie odizolowany od odpowiadających mu procesów u innych agentów. Stąd
wielowątkowa realizacja obliczeń dla poszczególnych uczestników tłumu na procesorze
sekwencyjnym, która przynajmniej z pozoru oddaje rzeczywiste obserwacje i założenia
funkcjonowania tego rodzaju systemu. Jeszcze lepsze odwzorowanie struktury dałoby
wykorzystanie wielu procesorów, z których każdy byłby odpowiedzialny za kontrolę
pojedynczego agenta. Bez względu jednak na realizację obliczeń równoległą czy też
75
sekwencyjną pozorującą równoległość (z wykorzystaniem wątków), istnieje potrzeba
synchronizacji, aby możliwe byłoby precyzyjne określenie szacowanego czasu rzeczywistej
ewakuacji oraz opóźnienia symulacji w stosunku do czasu rzeczywistego i ewentualnego,
skorelowanego z symulacją rzeczywistego wydarzenia. Synchronizacja daje ponadto
pewność, że wizualizowana sytuacja może wydarzyć się naprawdę, a nie wynika
z przypadkowego rozsynchronizowania się agentów i opóźnień z tym związanych.
4.1.3. Schemat blokowy
Model behawioralny jednostki funkcjonującej w zbiorowości w warunkach zagrożenia
i paniki to model, który stawia znaczny krok w kierunku przekonującego odwzorowania
procesów zachodzących w ludzkim tłumie. Jeśli spojrzeć na dotychczasowe koncepcje
w tym temacie (przedstawione we Wstępie rozprawy), można powiedzieć, że prezentowany
w dysertacji model komputerowy to pierwsza idea, która nie doszukuje się zbytnich
uproszczeń i skłania się ku modelowaniu tłumu w takiej postaci, w jakiej jest on intuicyjnie,
praktycznie postrzegany, to jest jako zbiór samodzielnych indywiduów. Tłum to w końcu
zestawienie jednostek, które funkcjonując autonomicznie, wykorzystują aparat
wnioskowania, opierający się w normalnych warunkach na racjonalnej ocenie stanu rzeczy.
W warunkach niebezpiecznych natomiast w miejsce logicznej analizy wydarzeń pojawiają
się zachowania instynktowne, które biorą często górę nad rozumem i rozsądkiem.
Jednocześnie cała niezależność i samodzielność jednostek w tak specyficznej sytuacji
zaczyna się lekko zacierać. Już sama obecność w tłumie do pewnego stopnia zniewala
jednostkę, która staje się bardziej zależna od swych towarzyszy, a efekt ten pogłębia się
jeszcze bardziej w obliczu zaistnienia warunków zagrożenia (Podrozdział 1.4). Stąd w pełni
uzasadnione jest wyposażenie uczestników tłumu w jednakowy aparat wnioskowania,
ograniczający do pewnego, skończonego zbioru zestaw stanów, w których każda jednostka
może się znaleźć.
Na podstawie rozważań teoretycznych, analiz wyników badań, eksperymentów,
obserwacji oraz własnych doświadczeń, jak również opracowań statystycznych (Rozdział 3),
zaprojektowany został model zachowań jednostki w tłumie, uwzględniający najbardziej,
zdaniem autora dysertacji, znaczące czynniki i elementy behawioralne, które są istotne
w kontekście odwzorowania działań tłumu w obliczu niebezpieczeństwa. Ogólny schemat
blokowy tego modelu komputerowego prezentuje Rysunek 4.2.
Schemat ten nie tylko pokazuje proces wnioskowania, lecz także warunkuje
hierarchię wśród opracowanych algorytmów. Jednostka rozpoczyna swoje starania w kwestii
ewakuowania się z zagrożonego terenu wybierając losowy kierunek poszukiwania wyjścia.
Następnie aktywowany jest dla niej algorytm wzmożonego naśladownictwa (Podrozdział
4.3), który na podstawie lokalnej percepcji sąsiadów w oparciu o metrykę topologiczną
decyduje o zmianie pierwotnych zamiarów i ewentualnym przyłączeniu się do grupy
jednostek, które zdążyły już obrać sobie wspólny, spójny cel. W kolejnym kroku działa
algorytm kaskady informacyjnej (Podrozdział 4.2). Ten z kolei może zmodyfikować
dotychczasowe wnioskowanie w przypadku, gdy jednostka w zasięgu swojej percepcji ma
wyjście ewakuacyjne. Analizuje ona wówczas sytuację w kontekście ewentualnego
przyłączenia się do grupy, która oczekuje na skorzystanie z wyjścia i bierze przy tym pod
uwagę swoją cierpliwość oraz szacowany czas oczekiwania.
76
Rysunek 4.2: Ogólny schemat blokowy algorytmu behawioralnego jednostki.
Źródło: Opracowanie własne.
77
Kolejno wywoływany jest algorytm propagacji paniki (Podrozdział 4.4), który realizuje
zjawisko osmozy psychologicznej i modyfikuje poziom emocjonalny jednostek na
podstawie zachowań ich sąsiadów. Jeśli stan uczestnika tłumu można określić jako stan
zagrożenia, wywoływany jest dla niego algorytm minimalizacji stref zagrożenia
(Podrozdział 4.5), który decyduje o tym, że jednostka stara się znaleźć we wnętrzu tłumu
i dzięki temu być osłoniętą możliwie ze wszystkich stron. Jako przedostatni element
sprawdzany jest fakt wpadnięcia uczestnika tłumu w panikę. Jeśli to rzeczywiście następuje,
zaczyna się on zachowywać energicznie, agresywnie i w dużym stopniu jego trajektoria
ruchu zaczyna mieć znowu charakter błądzenia przypadkowego.
Bez względu na to, jak przebiega proces wnioskowania dla jednostki i jakiego
dokonała ona wyboru co do aktualnego kierunku swego ruchu, ostatecznie decyzja ta jest
modyfikowana o oddziaływania czysto fizyczne. Proces ten jest kontrolowany przez model
dynamiki molekularnej, który wymaga dodatkowego, szerszego omówienia.
4.1.4. Model dynamiki molekularnej
Behawioralny model wnioskowania związany jest bezpośrednio z procesami umysłowymi
oraz instynktownymi reakcjami, pozostawiając kwestię oddziaływań i interakcji czysto
fizycznych na dalszym planie. Te dwa elementy, zgoła różne od siebie, nie mogą jednak być
wykorzystywane samodzielnie, jeśli docelowo model komputerowy ma w pełni
odwzorowywać zachowanie tłumu. Tylko spojenie ze sobą oddziaływań czysto fizycznych
z autonomicznym wnioskowaniem behawioralnym buduje system, którego funkcjonowanie
w istotnym stopniu przypomina rzeczywistą zbiorowość ludzką.
Rysunek 4.3: Model dynamiki molekularnej.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [114].
Proponowane algorytmy wnioskowania behawioralnego pozwalają określić aktualny,
pożądany kierunek ruchu jednostki z punktu widzenia podejmowania przez nią
autonomicznych decyzji. Z kolei modele oparte na oddziaływaniach fizycznych dbają
78
o odwzorowanie dynamiki oraz jej praw. Trudno sobie wyobrazić brak w zaawansowanym
modelu tłumu któregoś z tych aspektów. Modele fizyczne, uwzględniające interakcje czysto
siłowe, są już od dłuższego czasu powszechnie wykorzystywane w zagadnieniach
modelowania tłumu [50, 114, 124, 289], jednakże dotąd zawsze stanowiły one główny
aspekt prac i nigdy nie były łączone z zaawansowanymi mechanizmami wnioskowania. Stąd
autor dysertacji postanowił zaczerpnąć uniwersalne podejście do modelowania warstwy
fizycznej ze sprawdzonych, dotychczasowych opracowań.
Jako że model behawioralny odzwierciedla podejście agentowe, w którym jednostki
funkcjonują i wnioskują autonomicznie, najwłaściwszy do połączenia z nim zdaniem autora
jest model samobieżnych cząstek. Jedno z jego popularniejszych opracowań zaproponował
znany badacz tłumów, Dirk Helbing [114]. Kooperacja tak dobranych modeli warstw
fizycznej i psychologicznej zapewnia pożądany efekt synergii w modelu tłumu. Takie
zestawienie dobrze współgra ze sobą również z tej przyczyny, że samobieżne cząstki
z założenia są niezależne i funkcjonują autonomicznie. Sama ich idea jest bardzo elastyczna
i pozwala w przyszłości na rozwój i dodatkowe uszczegóławianie modelu, co jednocześnie
nie stwarza żadnego dysonansu z równoczesnym rozwijaniem behawioralnego modelu
wnioskowania, który zasadniczo decyduje o zachowaniu samych cząstek.
Rysunek 4.3 prezentuje koncepcję modelu dynamiki molekularnej w postaci samobieżnych
cząstek, która została rozwinięta przez autora dysertacji oraz wzbogacona o wartości
poszczególnych parametrów opisujących cząstki, pochodzące z rzeczywistych pomiarów.
Koncepcja ta opiera się na prostych zasadach dynamiki. Jednostka tłumu modelowana jest
w postaci owalnej cząstki posiadającej pewną masę, przyspieszenie oraz pożądaną prędkość
maksymalną (1). Wektor prędkości dla izolowanej cząstki jest wyznaczany zgodnie
z działaniem algorytmów składających się na behawioralny model wnioskowania
(Podrozdział 4.1.3). Przeszkoda, z którą styka się cząstka oddziałuje na nią (cząstkę) siłą
reakcji (2). Analogicznie dwie oddziałujące ze sobą w wyniku kolizji cząstki wpływają na
siebie również siłami reakcji (3). Ponadto każdy obiekt, który znajdzie się w zasięgu
personalnej strefy oddziaływań fizycznych danej cząstki (lub bliżej), powoduje pojawienie
się siły tarcia (4).
N
M
d v⃗i
d⃗
v
⃗
m
=m
+ ∑ F + ∑ F⃗
dt
dt j=1 ij k =1 ik
(4.1)
j≠i
Zmiana prędkości v i w ruchu i - tej cząstki wyznaczana jest w ogólności zgodnie
v to prędkość pożądana, wyznaczona
z Równaniem 4.1, w którym m to masa cząstki, zaś ⃗
N
zgodnie z działaniem behawioralnego modelu wnioskowania. Człon
∑ F⃗ij
jest sumą
j=1
j≠i
wektorową sił, jakimi na i - tą cząstkę oddziałują pozostałe cząstki ( N to liczba
M
wszystkich
cząstek.
Człon
∑ F⃗ik
natomiast
to
wypadkowy
wektor
sił
reakcji
k =1
pochodzących od przeszkód.
Aby uniknąć zbytnich rozbieżności oraz przypadkowych wyników przy
79
wielokrotnych symulacjach tej samej sytuacji, zdecydowano o przyjęciu uśrednionych
parametrów dla potrzeb niniejszej rozprawy doktorskiej w odniesieniu do cech
antropometrycznych człowieka i zachowaniu możliwie homogenicznej struktury tłumu. I
tak:
– Średnia masa współczesnego człowieka to 62 kg (jest to wartość przyjęta
w testach symulacyjnych), przy czym według danych Światowej Organizacji
Zdrowia wartość ta waha się od 57,7 kg (Azja) do 80,7 kg (Ameryka Północna)
[300].
km
– Przyjmuje się, że człowiek chodzi ze średnią prędkością 6
, a biega ze średnią
h
km
prędkością 12
[229]. Dla potrzeb symulacji przyjęto, że prędkość w stanie
h
m
m
normalnym oraz zagrożenia wynosi 1,67
, zaś w stanie paniki 3,33
.
s
s
Z braku wiarygodnych pomiarów, założono, że człowiek prędkości te osiąga przy
starcie z miejsca odpowiednio po 2 s oraz 1 s i przyjęto, że odpowiadające
m
m
prędkościom maksymalnym przyspieszenia wynoszą 0,83 2 oraz 3,33 2 .
s
s
4.2. Kaskada informacyjna
4.2.1. Algorytm behawioralny
Algorytm behawioralny efektu kaskady informacyjnej opiera się na obserwacjach i opisie
występowania analogicznego zjawiska zarówno u ludzi działających w stanie
emocjonalnego pobudzenia oraz tłumu, jak i zwierząt będących w stanie paniki. Przy tym
proponowany schemat postępowania wykorzystuje również te mechanizmy behawioralne,
które owadom społecznym pomagają w normalnych warunkach zapanować nad kaskadą
informacyjną i ograniczyć jej negatywny wpływ na równoważenie obciążenia wyjść czy
dostępnych kryjówek (Podrozdział 2.3.2.3).
4.2.1.1. Założenia podstawowe
Niech tłum będzie dany jako zbiór i =1,... , N jednostek ui , o rozmiarze s , będących
w stanie rozpoznawać i oceniać swoje otoczenie (pobierać z niego pełną informację)
w promieniu r , poruszających się z maksymalną prędkością v w obszarze, na którym
rozmieszczono j=1, ... , M wyjść e j o
rozmiarze w j i
otoczeniu r j .
Każdy
z uczestników tłumu znajduje się w odległości r ij od poszczególnych wyjść.
Liczebność grupy osobników, która oczekuje w kolejce do danego wyjścia,
wyznaczana jest zgodnie z Równaniem 4.2.
N
cm j=∑ u i :
i=1
∀
(r ij ⩽r ik ) ∧ rij ⩽r
k =1, ... , M
(4.2)
80
Zaś dla konkretnego osobnika, znajdującego się w odległości r ij od pewnego wyjścia,
interesująca będzie liczba osobników cmij znajdujących się bliżej tego wyjścia niźli on sam
(Równanie 4.3).
N
cmij =∑ u l :
l=1
∀
(r lj ⩽r ik ∧ r lj <r ij ) ∧ r ij ⩽r
k =1, ... , M
(4.3)
Wówczas można obliczyć spodziewany czas obsługi dla dowolnego wyjścia jako sumę
czasu dojścia do wyjścia oraz oczekiwania w kolejce, zgodnie z Równaniem 4.4.
t ij =
r ij cmij
+
v
bj
(4.4)
Niech maksymalny zakładany czas oczekiwania w kolejce dla każdego osobnika wynosi
t max , zaś wartość progowa masy krytycznej, decydującej o wystąpieniu efektu kaskady
informacyjnej, wynosi cmmin .
4.2.1.2. Teoretyczna przepustowość wyjścia
Maksymalną teoretyczną przepustowość wyjścia o zadanym rozmiarze w sformułowanym
modelu dynamiki molekularnej (Podrozdział 4.1.4) można obliczyć zakładając optymalny
układ przechodzących przezeń cząstek. Wówczas obliczona analitycznie funkcja
przepustowości, zależna od rozmiaru wyjścia oraz rozmiaru i prędkości cząstek przedstawia
się jak w Tabeli 4.1.
Tabela 4.1: Obliczenia analityczne przepustowości wyjścia.
Rozmiar wyjścia
Optymalny rozkład osobników
Przepustowość
v
s
w j =s
s <w j ⩽s +
s+
v
s √3
2
√ s −(w −s)
2
s √3
<w j ⩽2s
2
5
2s<w j ⩽ s
2
2
j
2
2
v
s
v
√ s −(w −2s)
2
2
j
81
3
5
s < w j⩽s + s √3
2
v
√
2
s w j −2s
2 s −( +
)
2
2
2
s + s √ 3< w j⩽3s
3
v
s
Źródło: Opracowanie własne.
Tak określona funkcja przepustowości jest ciągła, jej postać nosi znamiona okresowości
(niemniej jednak okresowa nie jest, gdyż w kolejnych, stałych przedziałach, jej
charakterystyka nieco się różni), a w zależności od stosunku rozmiaru wyjścia do rozmiaru
cząstek, różne ich układy (wśród których trudno jest wskazać powtarzający się schemat)
pozwalają na osiągnięcie optymalnej szybkości ewakuacji. Sporządzając jej wykres
w zależności od rozmiaru wyjścia (przy założeniu jednostkowych wartości rozmiaru cząstek
oraz ich prędkości), otrzymano przebieg, jak na Rysunku 4.4.
Funkcja przepustowości
Funkcja aproksymująca
(s +2
s√3
,3)
2
2,4
2,6
1
Przepustowość [ ]
s
3
2,5
(s +
s √3
,2)
2
2
1,5
(s ,1)
1
1
1,2
1,4
1,6
1,8
2
2,2
2,8
3
w j [m]
WWW
Rysunek 4.4: Funkcja przepustowości wyjścia i jej aproksymanta.
Źródło: Opracowanie własne.
Z racji zmian zachodzących w charakterystyce krzywej (coraz to dłuższe jej fragmenty
początkowe kolejnych przedziałów są stałe) a także faktu, iż w warunkach rzeczywistych
82
optymalne rozkłady osobników praktycznie nie będą występowały, można aproksymować
przepustowość teoretyczną prostszą funkcją okresową (Rysunek 4.4). Obliczony
analitycznie wzór tej funkcji przedstawia Równanie 4.5.
b j (w j , s , v )=⌊(
2 √ 3 w j−s
v
+ 1) ⌋
3
s
s
w j⩾s
(4.5)
4.2.1.3. Pseudokod i schemat blokowy
Rysunek 4.5: Algorytm kaskady informacyjnej – schemat blokowy.
Źródło: Opracowanie własne.
83
Na Rysunku 4.5 zaprezentowano uproszczony schemat blokowy algorytmu obrazującego
efekt kaskady informacyjnej.
Algorytm postępowania jednostki uwzględniający efekt kaskady informacyjnej ma
postać:
1. Idź w losowo wybranym kierunku
2. Dla wszystkich wyjść znajdujących się w zasięgu wzroku oblicz cm j
3. Utwórz zbiór Ω wyjść znajdujących się w zasięgu wzroku, dla których cm j⩾cmmin
4.1. Jeśli Ω=∅ → 1.
4.2. Jeśli ∣Ω∣=1 → idź w kierunku wyjścia ze zbioru Ω → 2.
4.3. W przeciwnym przypadku posortuj elementy Ω niemalejąco względem r ij tworząc
ciąg Ω k
5. Dla każdej kolejnej pary wyrazów ciągu (Ω p , Ω p+1 ) , gdzie p=1, ... , k−1 , wykonaj
6.1. Jeśli r ip≪r i p+1 lub cmp −cmp +1≥cmmin → idź do wyjścia Ω p → 2.
6.2. Jeśli p=k−1 → idź do dowolnego wyjścia ze zbioru Ω → 2.
6.3. W przeciwnym przypadku p=p+1 → 5.
Algorytm postępowania jednostki z uwzględnieniem niecierpliwości,
zminimalizowania wpływu efektu kaskady informacyjnej, ma postać:
w
celu
1. Idź w losowo wybranym kierunku
2. Dla wszystkich wyjść oblicz cm j . Dla wyjść znajdujących się w zasięgu wzroku oblicz
t ij
3. Utwórz zbiór analizowanych wyjść, składający się z:
– Wyjść, które znajdują się w zasięgu wzroku, dla których t ij ⩽t max
– Wyjść, dla których cm j⩾cmmin
4.1. Jeśli utworzony zbiór wyjść = ∅ → 1.
4.2. W przeciwnym przypadku ze zbioru analizowanych wyjść wybierz to, dla którego t ij
ma wartość najmniejszą
5. Idź w kierunku wybranego wyjścia → 2.
4.2.2. Badania eksperymentalne
4.2.2.1. Przepustowość pomiarowa
Eksperyment miał na celu porównanie teoretycznej i praktycznej przepustowości wyjścia.
Na bazie modelu dynamiki molekularnej (Podrozdział 4.1.4) przeprowadzono obliczenia
analityczne teoretycznej przepustowości wyjścia o zadanym rozmiarze (Tabela 4.1).
Określono funkcję aproksymującą przepustowość (Równanie 4.4, Rysunek 4.4), następnie
zaś symulowano ewakuację tłumu. Symulacje polegały na ewakuowaniu tłumu przez
pojedyncze wyjście. Wartość przepustowości była następnie uśredniana w obliczeniach i na
tej podstawie sporządzono wykres porównawczy (Rysunek 4.6).
84
Przepustowość zmierzona
Funkcja aproksymująca przepustowość
18
1
Przepustowość [ ]
s
16
14
12
10
8
6
4
2
0,5
1
1,5
w j [m]
WWW
2
2,5
3
Rysunek 4.6: Porównanie teoretycznej przepustowości wyjścia z pomiarami praktycznymi.
Źródło: Opracowanie własne.
Okazało się, że dla stosunkowo małych szerokości wyjścia (rzędu 1,25-krotności rozmiaru
jednostki tłumu) wartość teoretyczna i pomiarowa są do siebie zbliżone. Jednakże dla wyjść
o większym rozmiarze, przepustowość zmierzona jest znacznie mniejsza od obliczonej
analitycznie. Wypływa stąd wniosek, że przy małych szerokościach wyjścia uczestnicy
tłumu potrafią odpowiednio się zachowywać i ustawiać tak, by wykorzystywać je
efektywnie. Wydajność ta znacznie spada dla wyjść większych [329].
26
24,32
Czas ewakuacji [s]
24
22
20,80
20
18,88
18
16
14
12
10
1 x 320cm
2 x 160cm
Konfiguracja wyjść
4 x 80cm
Rysunek 4.7: Wpływ liczby wyjść o jednakowej sumie przepustowości teoretycznych na czas ewakuacji.
Źródło: Opracowanie własne.
85
Zjawisko to potwierdza kolejny przeprowadzony eksperyment (Rysunek 4.7), w którym tę
samą teoretyczną wartość przepustowości dystrybuowano między różną liczbę wyjść. Na
podstawie jego wyniku można sformułować generalną zasadę: przy tej samej sumie
przepustowości teoretycznych dwóch zestawów wyjść, w sytuacji rzeczywistej ewakuacji
bardziej efektywny będzie ten z nich, w którym liczba wyjść jest większa, przy założeniu
podobnego wpływu czynnika rozmieszczenia wyjść w obu przypadkach [329, 330].
90
83,93
80
Czas ewakuacji [s]
70
60
50
44,24
40
29,65
30
20
19,89
10
0
4
3
Liczba wyjść
2
1
Rysunek 4.8: Zależność czasu ewakuacji od liczby jednakowych wyjść.
Źródło: Opracowanie własne.
W efekcie przeprowadzenia kolejnych badań wykazano, że dodanie drugiego, identycznego
wyjścia ewakuacyjnego znacznie wpływa na efektywność ewakuacji, podczas gdy dalsze
zwiększanie liczby wyjść nie przynosi już tak dobrego rezultatu (Rysunek 4.8).
4.2.2.2. Konfiguracja wyjść
Eksperyment miał na celu zbadanie wpływu efektu kaskady informacyjnej na czas
ewakuacji, przy różnym rozmieszczeniu wyjść (Rysunek 4.9).
Symulacje, których wyniki prezentuje Rysunek 4.10, doprowadziły do zdefiniowania
wskazówek, które powinny być uwzględniane przy projektowaniu rozmieszczenia wyjść
ewakuacyjnych. Są to:
– Symetria – obiekt powiązany z danym zestawem wyjść ewakuacyjnych powinien
zostać podzielony na jak najbardziej zbliżone do siebie kształtem, symetryczne
obszary, którym przyporządkowane będą domyślnie poszczególne wyjścia.
– Minimalizacja średniej odległości – średnia odległość punktu znajdującego się na
danym obszarze od przypisanego temu obszarowi wyjścia powinna być jak
najmniejsza (w idealnym przypadku obszary stanowią półkola, o środku w miejscu
86
wyjścia).
– Separacja – poszczególne wyjścia powinny być dostatecznie od siebie oddalone, tak
aby przyjęta separacja zapewniała, że grupy uczestników tłumu ewakuującego się z
danego obiektu, które będą korzystać z różnych wyjść, nie kolidowały ze sobą.
– Łatwy dostęp – wyjścia powinny być usytuowane z dala od kątów pomieszczeń,
kolumn, ścianek oraz innych stałych elementów, które mogą utrudniać dostęp do
wyjścia grupie osób zeń korzystającej.
Rysunek 4.9: Modele pomieszczeń wykorzystane do badania wpływu konfiguracji wyjść.
Źródło: Opracowanie własne.
108,18
110
100
86,73
Czas ewakuacji [s]
90
80
70
59,08
60
50
44,24
49,56
51,12
40
30
20
A
B
D
C
Rozmieszczenie wyjść
E
F
Rysunek 4.10: Zależność czasu ewakuacji od konfiguracji wyjść.
Źródło: Opracowanie własne.
87
4.2.2.3. Masa krytyczna
Rysunek 4.11: Wpływ masy krytycznej na czas ewakuacji.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.12: Wpływ masy krytycznej na czas ewakuacji (przypadek pesymistyczny).
Źródło: Opracowanie własne.
88
Eksperyment miał na celu zbadanie wpływu masy krytycznej (decydującej bezpośrednio
o powstawaniu efektu kaskady informacyjnej) na czas ewakuacji.
Przeprowadzone badania wykazały, że im mniejsza jest masa krytyczna, decydująca
o wystąpieniu efektu kaskady informacyjnej, tym negatywny wpływ tego efektu na proces
ewakuacji tłumu jest większy (Rysunek 4.11). Mała masa krytyczna prowadzi do dużego
niezrównoważenia obciążeń wyjść i wydłużenia czasu ewakuacji. Jednakże, co należy
podkreślić, jeśli konfiguracja wyjść jest mocno sprzeczna z wyspecyfikowanymi we
wcześniejszym eksperymencie wskazówkami (Podrozdział 4.2.2.2), pejoratywny wpływ
kaskady informacyjnej nie jest już tak silny, gdyż samo rozmieszczenie wyjść w istotnym
stopniu ogranicza efektywność ewakuacji tłumu (Rysunek 4.12).
4.2.2.4. Behawior jednostki
Eksperyment miał na celu zbadanie wpływu parametru niecierpliwości uczestnika tłumu,
warunkującego jego zachowanie, na równoważenie obciążenia i szybkość ewakuacji.
Udowodniono, że zachowanie uczestników tłumu wzorowane na mechanizmach
stosowanych przez owady społeczne (Podrozdział 2.3.2.3) oddziałuje bardzo korzystnie na
proces równoważenia obciążenia i skraca czas ewakuacji tłumu. Ważna jest w tym
przypadku umiarkowana niecierpliwość jego uczestników oraz dynamiczne zachowanie,
przy czym dla danego przypadku istnieje pewien indywidualny, wąski zakres poziomu
niecierpliwości, który uwzględniony jednocześnie przez wszystkich uczestników tłumu
może w wyjątkowo dużym stopniu skrócić czas ewakuacji (Rysunek 4.13) [330].
Rysunek 4.13: Wpływ niecierpliwości uczestnika tłumu na szybkość ewakuacji.
Źródło: Opracowanie własne.
89
4.2.3. Dyskusja i ocena wyników
W toku prowadzenia badań eksperymentalnych polegających na symulowaniu ewakuacji na
modelu komputerowym tłumu uwzględniającym występowanie efektu kaskady
informacyjnej, otrzymano następujące wyniki:
– Wykazano różnice w teoretycznej przepustowości wyjść ewakuacyjnych w stosunku
do jej pomiarów w praktyce.
– Określono wskazówki dotyczące liczby i konfiguracji wyjść w obiekcie, która
minimalizuje wpływ efektu kaskady informacyjnej na efektywność ewakuacji.
– Zbadano wpływ wielkości masy krytycznej, decydującej o wystąpieniu efektu
kaskady informacyjnej, na równoważenie obciążenia wielu wyjść.
– Wykazano, że określone zachowanie jednostki, związane z jej cierpliwością,
wyraźnie sprzyja efektywności ewakuacji całego tłumu, dynamicznie równoważąc
obciążenie dostępnych wyjść.
Opracowane wyniki przynoszą cenne wskazówki dla projektowania obiektów oraz
usytuowania w nich wyjść ewakuacyjnych. Dotyczą kwestii liczby, szerokości wyjść
związanej z efektywną przepustowością, jak również rozmieszczenia wyjść (konfiguracji),
które może oddziaływać na zasięg powstania efektu kaskady informacyjnej.
Efekt ten zaś ma bardzo negatywny wpływ na proces równoważenia obciążenia –
kluczowego czynnika dla ewakuacji tłumu z obiektu o wielu wyjściach. Wyniki
eksperymentów badających zjawisko kaskady informacyjnej stanowią istotne informacje,
jakie zachowanie tłumu i jego uczestników jest dla nich korzystne i potencjalnie mogą
zostać wdrożone dla potrzeb usprawnienia procesów ewakuacji w obiekcie o wielu
wyjściach ewakuacyjnych.
4.3. Wzmożone naśladownictwo
4.3.1. Algorytm behawioralny
Idea algorytmu behawioralnego wzmożonego naśladownictwa bazuje na obserwacji tego
zjawiska zarówno w ludzkim tłumie, zwłaszcza w stanach paniki (Podrozdział 1.4.4), jak
i w stadach zwierząt (Podrozdział 2.2.3). Technicznie jego realizacja opiera się na modelu
naśladownictwa stadnego (Podrozdział 2.2.3.2), w którego skład wchodzi schemat
percepcji (Rysunek 2.6) oraz algorytm naśladownictwa (Rysunek 2.8).
4.3.1.1. Założenia podstawowe
Niech tłum będzie dany jako zbiór i =1,... , N jednostek u i , poruszających się
z maksymalną prędkością v⃗i , będących w stanie rozpoznawać i interpretować swoje
otoczenie (pobierać z niego pełną informację) w promieniu r . Każde dwa osobniki, u i
i u j , znajdują się w odległości r ij =r ji od siebie.
Grupę G i najbliższych sąsiadów topologicznych, pozostających w polu widzenia
jednostki ui w postaci zbioru opisuje Równanie 4.6.
90
G i ={u j : r ij ⩽r ∧ i ≠ j }
(4.6)
Kierunek ruchu tej grupy osobników definiuje wypadkowy wektor prędkości, o wartości
równej prędkości pojedynczego osobnika. Obliczenie tego wektora obrazuje Równanie 4.7.
V⃗i =
∑ v⃗j :
∥∑ v⃗j :
u j ∈G i
∣v ∣
u j ∈G i∥ i
(4.7)
Można wówczas określić liczbę jednostek cn i , spośród należących do analizowanej grupy,
których ruch bezpośrednio determinuje kierunek i zwrot wektora prędkości V⃗i . Owa
liczba wyznaczana jest zgodnie z Równaniem 4.8.
cn i=∑ u j ∈G i : v⃗j⋅V⃗ i⩾0∧ j ≠i
(4.8)
Niech liczba krytyczna (minimalna) sąsiadów, będących w polu widzenia danej jednostki
i mogących zarazem swoim spójnym i konsekwentnym zachowaniem wpływać na jej
zachowanie, wynosi cn min .
Rysunek 4.14: Algorytm wzmożonego naśladownictwa – schemat blokowy.
Źródło: Opracowanie własne.
91
4.3.1.2. Pseudokod i schemat blokowy
Na Rysunku 4.14 zaprezentowano uproszczony schemat blokowy algorytmu obrazującego
efekt wzmożonego naśladownictwa.
Algorytm naśladowczy postępowania uczestnika poruszającego się w tłumie ma
następującą postać:
1. Idź w losowo wybranym kierunku
2. Oblicz V⃗i , biorąc pod uwagę wszystkich sąsiadów topologicznych znajdujących się
w zasięgu wzroku r
3. Oblicz liczbę sąsiadów cn i determinujących bezpośrednio wektor V⃗i
3.1. Jeśli cn i <cnmin → 1.
3.2. W przeciwnym przypadku v⃗i =V⃗ i
4. Idź w wybranym kierunku → 2.
4.3.2. Badania eksperymentalne
4.3.2.1. Efekt kolejki
Eksperyment miał na celu pokazanie efektu kolejki, który występuje naturalnie w ludzkim
tłumie [115], a który pojawia się również w symulacjach prowadzonych na bazie
opracowanego algorytmu wzmożonego naśladownictwa. Jeżeli w stanie początkowym
jednostki w symulacji są rozproszone, to w efekcie działania algorytmu wzmożonego
naśladownictwa mają one tendencję do formowania tłumu. W początkowej fazie jednak
wpierw tworzone są niezależne grupy kilku-kilkunastoosobowe, przypominające kształtem
kolejkę, które poruszają się spójnie i autonomicznie (Rysunek 4.15) [324, 328].
Liczba kolejek początkowo jest duża, następnie łączą się one w większe kolejki,
których siłą rzeczy jest mniej, aż ostatecznie tworzy się tłum w postaci jednej,
monolitycznej, spójnej grupy (Tabela 4.2).
Tabela 4.2: Symulowany tłum z oznaczonymi przypadkami efektu kolejki.
Czas symulacji [s]
5
10
15
20
25
30
45
60
Liczba
kolejek
47
36
37
30
13
5
4
0
Liczebność
minimalna
3
3
3
3
4
4
3
–
Liczebność
średnia
3,7
4,2
5,3
5,8
5,2
7,0
3,5
–
Liczebność
maksymalna
8
12
10
9
9
12
4
–
Źródło: Opracowanie własne.
92
Rysunek 4.15: Efekt kolejki w początkowej fazie formowania się tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
4.3.2.2. Warunki ograniczonej widoczności
Rysunek 4.16: Zależność czasu formowania się tłumu od promienia widzenia jednostek.
Źródło: Opracowanie własne.
W celu zbadania wpływu słabej widoczności na funkcjonowanie tłumu przeprowadzono
eksperyment, w którym tłum umieszczono w dużym, ograniczonym obiekcie. Następnie,
w kolejnych symulacjach wszystkim jego początkowo rozproszonym uczestnikom
93
ograniczano promień widzenia. Zauważono, że im był on mniejszy, tym formowanie
pojedynczej, spójnej grupy trwało dłużej. Konkretne wartości różniły się w zależności od
wielkości obiektu, liczebności tłumu i cech charakterystycznych jego uczestników, jednak
zależność czasu formowania tłumu od promienia widzenia jego uczestników miała trend
wykładniczy, jak na Rysunku 4.16.
Ponadto zaobserwowano dwie dodatkowe tendencje. Wraz ze zmniejszaniem
promienia widzenia uczestników, tłum poruszał się w coraz bardziej gęstym szyku, zaś
prędkość całego tłumu była coraz mniejsza. Wyniki pomiarów i obserwacji prezentuje
Tabela 4.3.
Tabela 4.3: Charakterystyka ruchu tłumu przy różnych poziomach widoczności.
r [m]
Średnia prędkość tłumu
m
s
Charakterystyka ruchu
Tłum porusza się rozrzedzonym szykiem. Jednostki mogą
swobodnie zmieniać swoje miejsce, czym wpływają na organizację
tłumu, jednak procesy te nie zmieniają jednocześnie jego prędkości.
Wartość prędkości tłumu mniejsza od prędkości pojedynczego
uczestnika wynikami praktycznie tylko ze spowolnień ruchu przy
zmianie kierunku.
15
1,39
10
m
1,38
s
7,5
1,37
m
s
Obserwowany ruch jest płynny. Jedynie przy zmianach kierunku
widoczne staje się spowolnienie, wynikające z większego
zagęszczenia.
5
1,36
m
s
Tłum porusza się bardziej zwartą grupą, jednak jego prędkość jest
wciąż zbliżona do prędkości odizolowanej jednostki.
4
1,32
m
s
Ruch tłumu jest nadal zdecydowany, choć wolniejszy. Niektóre
jednostki podczas ruchu nieznacznie zmieniają swoje pozycje.
3
1,28
m
s
Tłum porusza się wolniej. Jednostki pozostają w spójnym szyku.
2,5
1,18
m
s
Co jakiś czas można zaobserwować nienaturalne zwalnianie, czy
wręcz zatrzymywanie się tłumu.
2,25
1,11
m
s
Tłum co pewien czas wyraźnie zatrzymuje się na krótką chwilę,
jednak stosunkowo szybko zaczyna kontynuować swój ruch.
2
0,25
m
s
Praktycznie nie występują widoczne zmiany w organizacji wewnątrz
tłumu, który porusza się coraz wolniej i ostatecznie niemal
zatrzymuje się.
1,5
m
0,12
s
Ruch jednostek tworzących tłum jest swobodny. Mogą się one
przemieszczać wewnątrz tłumu, zmieniając jego organizację.
Jednostki mają sporo wolnego miejsca wokół siebie. Prędkość ruchu
tłumu jest nadal zbliżona do prędkości izolowanej jednostki.
Tłum praktycznie pozostaje przez cały czas w tym samym miejscu.
Średnia prędkość grupy determinowana jest niewielkimi
przemieszczeniami środka ciężkości, wynikającymi z nieznacznych
ruchów uczestników w okolicach brzegu tłumu.
94
0,10
1
Tłum stoi w miejscu, jednostki pozostają ze sobą w bezpośrednim,
ścisłym kontakcie. Tylko niektóre z nich, w okolicach brzegu,
wykazują niewielką zmianę położenia.
Źródło: Opracowanie własne.
m
s
Cząstki reprezentujące w symulacji uczestników tłumu miały rozmiar (średnicę) równą
m
km
0,5 m oraz maksymalną prędkość 1,4
( 5
). Zmierzone wartości wskazują, że po
s
h
ograniczeniu zasięgu widzenia jednostek do około 2 metrów, możliwości motoryczne
całego tłumu drastycznie się zmniejszają (Rysunek 4.17).
1,4
m
Prędkość tłumu[ s ]
1,2
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0,0
Promień widzenia uczestników tłumu r [m]
Rysunek 4.17: Zależność możliwości motorycznych tłumu od promienia widzenia jego uczestników.
Źródło: Opracowanie własne.
4.3.3. Dyskusja i ocena wyników
W toku prowadzenia badań eksperymentalnych polegających na symulowaniu na modelu
komputerowym tłumu występowanie zjawiska wzmożonego naśladownictwa, otrzymano
następujące wyniki:
– Zaobserwowano pojawienie się efektu kolejki, występującego w początkowej fazie
formowania się tłumu w wolnej przestrzeni.
– Zbadano wpływ ograniczonej widoczności na zachowanie tłumu i wykazano, że
w takich warunkach tłum formuje się dłużej i porusza się w bardziej zwartym szyku
dużo wolniej, niż jest to w stanie robić izolowana jednostka.
Zaobserwowany efekt kolejki jest preludium dla formowania się tłumu. Zjawisko to było
95
już wcześniej opisywane w literaturze [115], jednak prócz obserwacji praktycznych, do jego
pokazania na modelu symulacyjnym wykorzystane były jedynie sieci neuronowe [331].
Tymczasem jego istnienie potwierdza również proponowany algorytm behawioralny, co
świadczy o jego skuteczności. Sam efekt kolejkowy jest typowo psychologiczny i stanowi
konsekwencję poszukiwania bezpieczeństwa w tłumie. Piechur, który ma przed sobą
innego, idącego z podobną prędkością, nie stara się go wyprzedzać, lecz samolubnie
ukrywa się tuż za nim, czując się bezpieczniej i wygodniej w takim położeniu. W sytuacji
zaistnienia niebezpieczeństwa, bardziej narażona na nie jest jednostka idąca z przodu.
Podobne przykłady można znaleźć w świecie zwierząt. Owady formują długie kolumny
[179], ryby potrafią w normalnym trybie rozciągnąć ławicę na kilka kilometrów [231],
podobnie ptaki czynią z dużym stadem [99]. Zaobserwowanie tego efektu również na
gruncie algorytmu behawioralnego [88, 89] i symulacji komputerowych potwierdza
poprawność algorytmu zastosowanego do opisu wzmożonego naśladownictwa i stanowi
dodatkową informację świadczącą na korzyść koncepcji samolubnego osobnika.
Wyniki badań prowadzonych w warunkach symulowania zmniejszonej widoczności
niosą ze sobą bardzo cenne informacje. Okazuje się, że ograniczanie w dużym stopniu
widoczności może mieć dodatni wpływ na ujarzmienie tłumu i zapobieżenie jego
destrukcyjnej fizyczności w stanie paniki. Tłum poruszający się wolniej jest mniej groźny
dla otoczenia, a także dla samego siebie. Takiej interpretacji badań sprzyjają informacje
pozyskane od przedstawicieli służb interwencyjnych, którzy w rozmowach z autorem
przyznali, że ich zdaniem zasadne jest zastosowanie sztucznego zadymienia lub celowego
odłączenia oświetlenia w celu opanowania agresywnie zachowującego się tłumu [228].
Niemniej jednak należy mieć na uwadze, że zmniejszenie widoczności niesie ze sobą nie
tylko pozytywny efekt zmniejszania zakresu ruchliwości tłumu, lecz także skutek negatywny
w postaci wzrostu zagęszczenia uczestników. Ponadto intencjonalne ograniczanie
widoczności nie w każdym przypadku jest możliwe. Jest to jednakowoż bardzo obiecujący
kierunek dla praktycznego zastosowania wyników badań nad tłumem.
4.4. Propagacja paniki
4.4.1. Algorytm behawioralny
Algorytm behawioralny rozprzestrzeniania się paniki w tłumie łączy ze sobą zjawisko
osmozy psychologicznej i efekt dodatnich kręgów wzrastającego podniecenia (Podrozdział
1.4.4), a także działanie pętli dodatniego sprzężenia zwrotnego, wskazywanej jako kluczowy
czynnik rozprzestrzeniania się paniki w stadzie zwierząt (Podrozdział 2.3.2.2).
4.4.1.1. Założenia podstawowe
Niech tłum będzie dany jako zbiór i =1,... , N jednostek ui , będących w stanie
rozpoznawać i interpretować swoje otoczenie (pobierać z niego pełną informację)
w promieniu r . Każde dwa osobniki, u i i u j , znajdują się w odległości r ij =r ji od
siebie.
Liczbę jednostek, które znajdują się w polu widzenia dane jednostki można obliczyć
zgodnie z Równaniem 4.9.
96
U i ={u j : rij ⩽r ∧ i≠ j }
(4.9)
4.4.1.2. Pseudokod i schemat blokowy
Na Rysunku 4.18 zaprezentowano uproszczony schemat blokowy algorytmu obrazującego
efekt propagacji paniki.
Rysunek 4.18: Algorytm propagacji paniki – schemat blokowy.
Źródło: Opracowanie własne.
Algorytm propagacji paniki w tłumie ma postać następującą:
1. Przypisz każdemu uczestnikowi tłumu poziom emocji e i
97
2. Idź w losowo wybranym kierunku
3. Jeżeli e i >e max → 6.
4. Oblicz U i
5.1. Jeżeli U i=∅ → 2.
5.2. W przeciwnym przypadku e i=ei + α⋅∣U i∣ → 2.
6. ui wchodzi w stan paniki
4.4.2. Badania eksperymentalne
4.4.2.1. Ogniska zapalne
Eksperyment miał na celu zbadanie wpływu miejsca punktowego wybuchu paniki na
efektywność prowadzonego procesu ewakuacji. W tym celu prowadzono komputerową
ewakuację tłumu przez pojedyncze wyjście, przy czym wraz z jej rozpoczęciem
zasymulowano wybuch paniki w wybranym punkcie tłumu. Następnie dokonywano
pomiarów ewakuujących się uczestników tłumu przez 60 sekund. Na tej podstawie
sporządzano wykres pokazujący, jak dużej części tłumu udało się ewakuować w czasie.
Rysunek 4.19: Zależność skuteczności ewakuacji od miejsca wybuchu paniki w tłumie.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.19 przedstawia łączny odsetek ewakuowanych osób w funkcji czasu od początku
ewakuacji a zarazem momentu wybuchu paniki w różnych miejscach w tłumie. Najgorszy
wynik uzyskano dla paniki, która wybuchła blisko wyjścia ewakuacyjnego. Spowodowała
ona niemal natychmiastowe wyłączenie go z użytku. Nieco lepiej było, gdy panika
wybuchała asymetrycznie w stosunku do wyjścia. Było to jednak wciąż w jego pobliżu,
przez co wysoka gęstość w tej części tłumu sprawiała, że panika rozprzestrzeniała się
szybko i wkrótce odcinała wyjście, jak w poprzednim przypadku. Wyraźnie lepsze wyniki
miały miejsce, gdy panika miała miejsce w punkcie znajdującym się w większej odległości
98
od wyjścia. Nie miało wówczas większego znaczenia, czy punkt zapalny był usytuowany visà-vis wyjścia, czy nieco z boku – wyjście pozostawało drożne przez długi czas, gdyż tylną
część ukierunkowanego tłumu cechuje przeważnie mniejsza gęstość, co sprawiało, że tłum
był w pewnym stopniu odseparowany od lokalnego obszaru, którym zawładnęła panika.
4.4.2.2. Odporność emocjonalna
5%
10%
15%
25%
Odsetek osób ogarniętych paniką [%]
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
Czas od wybuchu paniki [s]
Rysunek 4.20: Zależność propagacji paniki w tłumie od odsetka osób odpornych na stres.
Źródło: Opracowanie własne.
Eksperyment miał na celu zbadanie rozprzestrzeniania się paniki w tłumie, którego pewna
część uczestników jest całkowicie niewrażliwa na wzrost emocji. W tym celu model
skonfigurowano tak, by poziom emocji u odpowiedniej części losowych uczestników tłumu
spadał w kolejnych iteracjach szybciej, niż wynosił jego możliwy wzrost. Symulowano
wybuch paniki w przypadkowym miejscu tłumu po rozpoczęciu ewakuacji, a następnie
w każdym momencie, w którym panika całkowicie zanikała (jeżeli taka sytuacja miała
miejsce). Notowano przy tym odsetek tłumu ogarniętego paniką. Rezultaty eksperymentu
prezentuje Rysunek 4.20.
W toku eksperymentów okazało się, że nawet niewielki odsetek osób odpornych na
stres i świadomych prawidłowego zachowania w tłumie w znaczący sposób wpływa na
zachowanie całego tłumu w stresogennej sytuacji. Już przy udziale takich osób wynoszącym
5% obserwowane jest zmniejszone tempo propagacji paniki wśród uczestników tłumu.
Zwiększenie tego udziału do 10% poprawia rezultat znacząco, a dla odsetka równego 15%
zdarza się nawet całkowite zanikanie paniki. Przy obecności 25% osób niewrażliwych na
panikę, jest ona w całym tłumie regularnie tłumiona.
99
4.4.2.3. Gęstość tłumu i strefy izolacji
0,25 os/m^2
1 os/m^2
1,5 os/m^2
3 os/m^2
Odsetek osób ogarniętych paniką [%]
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
Czas od wybuchu paniki [s]
Rysunek 4.21: Odsetek osób ogarniętych paniką przy różnej gęstości tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
W konsekwencji obiecujących wyników badań nad ogniskiem zapalnym paniki
(Podrozdział 4.4.2.1) przeprowadzono kolejny eksperyment, mający na celu zbadanie
wpływu gęstości tłumu na szybkość rozprzestrzeniania się w nim paniki. W tym celu
przeprowadzono symulację, w której do dużego obszaru zamkniętego, pozbawionego
wyjścia, wprowadzano tłum o różnej wielkości, którego uczestnicy poruszali się
w przypadkowych kierunkach. Dzięki temu uzyskiwano różną gęstość struktury. Następnie
symulowano wybuch paniki w centralnej części tłumu i notowano przez okres jednej
minuty odsetek osób ogarniętych paniką. Rezultaty eksperymentu prezentuje Rysunek 4.21.
Wyniki wskazują, że mniejsza gęstość tłumu ma jednoznacznie korzystny wpływ na
ograniczanie możliwości rozprzestrzeniania się paniki w tłumie. Im mniej jego uczestników
na jednostkę powierzchni, tym odsetek ogarniętych paniką rośnie wolniej, utrzymuje się na
stałym poziomie, a od pewnej progowej, niskiej wartości gęstości tłumu panika może
w nim wręcz zanikać.
Spostrzeżenie to, a także analiza nagrań wideo z wydarzeń na placu Dam (Rysunek
3.7) były przyczynkiem do przeprowadzenia kolejnego eksperymentu, w którym dwie
części tłumu były odseparowane od siebie pustą przestrzenią. Efekt ten uzyskano
modelując dwa wyjścia ewakuacyjne, znajdujące się w pewnej odległości od siebie. Tłum,
korzystając z nich, naturalnie dzielił się na dwa sektory. W toku eksperymentu, po
wystąpieniu podziału, symulowano wystąpienie paniki w jednym z sektorów i notowano
odsetek uczestników ogarniętych paniką w każdym sektorze. Wyniki pomiarów prezentuje
Rysunek 4.22.
100
Rysunek 4.22: Odsetek osób ogarniętych paniką w izolowanych częściach tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Wybuch paniki w jednym z sektorów powodował dezorganizację i odruch panicznej
ucieczki, w wyniku której incydentalnie uczestnicy, jeszcze ogarnięci paniką, zbliżali się do
drugiego sektora. Nie powodowało to jednak jego zarażenia paniką w znaczącym stopniu.
Odmienny efekt obserwowano, kiedy dwa wyjścia były na tyle blisko siebie, że praktyczna
separacja obu sektorów była niewielka (Rysunek 4.23). Wówczas panika często przenosiła
się na drugi sektor.
Rysunek 4.23: Odsetek osób ogarniętych paniką w słabo izolowanych częściach tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
4.4.3. Dyskusja i ocena wyników
W toku prowadzenia badań eksperymentalnych polegających na symulowaniu
rozprzestrzeniania się zjawiska paniki na komputerowym modelu tłumu, otrzymano
101
następujące wyniki:
– Określono wpływ lokalizacji ogniska paniki na skuteczność procesu ewakuacji po
jej wybuchu.
– Wykazano, że 10-15% uczestników tłumu niewrażliwych na procesy psychologiczne
odpowiedzialne za powstawanie paniki jest w stanie znacznie ograniczyć lub
całkowicie powstrzymać rozprzestrzenianie się tego zjawiska.
– Wykazano, że rozrzedzenie tłumu ogranicza propagację paniki, a wprowadzenie
pustych stref rozdzielających tłum na izolowane części, powstrzymuje jej
rozprzestrzenianie się.
Wyniki te mają duże znaczenie praktyczne, przede wszystkim jeśli chodzi o organizację
zaplanowanych przedsięwzięć, w ramach których zbiera się duży tłum. Wiedza na temat
świadomego utrzymywania gęstości tłumu na niskim poziomie czy dzielenia go na odrębne
sektory, wnosi nową jakość do profilaktyki paniki i pozwala utrzymać standardy
bezpieczeństwa na wysokim poziomie.
Dodatkowo określenie odsetka niewrażliwych na negatywne emocje uczestników
tłumu, który sprzyja utrzymaniu w tłumie samokontroli, jest ukłonem w stronę zasadności
prowadzenia szkoleń i zwiększania w społeczeństwie świadomości funkcjonowania
w tłumie. Wiedza na temat zasad bezpiecznego zachowania jest niezbędna. Im bogatszą
wiedzą o czekających go ewentualnych zdarzeniach dysponuje człowiek, tym w jego
świadomości i wyobraźni mniej przypadkowości, mniejsze prawdopodobieństwo pojawienia
się lęku, a większe wystąpienia racjonalnych zachowań i czynności nawykowych [144]. O ile
bowiem do stresu można się przyzwyczaić, a pokrewne sytuacje sprzyjają nabyciu
odporności, o tyle z poczuciem realnego zagrożenia jest wręcz przeciwnie. Powtórne
znalezienie się w śmiertelnie niebezpiecznej sytuacji nie tylko nie pozwala wykorzystać
doświadczenia, ale stanowi czynnik zwiększający stres i sprzyjający panice. Aby człowiek
mógł zadbać wówczas o swoje bezpieczeństwo, konieczne jest powiązanie odpowiednich
odruchów nie z zagrożeniem, ale z pozytywnym doświadczeniem, czego można
doświadczyć na odpowiednim szkoleniu [148].
Jeśli zaś chodzi o wyniki dotyczące lokalizacji ogniska paniki, można w nich
dostrzec analogię w stosunku do rezultatów eksperymentu dotyczącego wpływu gęstości
tłumu oraz pustych stref między jego sektorami na rozprzestrzenianie się paniki
(Podrozdział 4.4.2.3). W obu przypadkach swoistym izolatorem dla procesu propagacji
paniki w tłumie jest pusta przestrzeń. Jej istnienie sprawia, że z punktu widzenia
psychologicznego uczestnik tłumu czuje się rzeczywiście od niego odizolowany (tym
bardziej, im wolna przestrzeń oddzielająca go od wydarzeń jest większa). Staje się bardziej
obserwatorem wydarzeń niż ich integralną częścią. Wydaje się, że spostrzeżenie to stanowi
bardzo obiecujące pole do praktycznych badań psychologicznych.
4.5. Minimalizacja strefy zagrożenia
4.5.1. Algorytm behawioralny
Algorytm osobniczy minimalizacji strefy zagrożenia opiera się na idei samolubnego
zachowania człowieka w tłumie oraz zwierzęcia w stadzie (Podrozdział 2.2), szczególnie
w obliczu niebezpieczeństwa i pod wpływem silnych emocji (Podrozdział 2.3). Jego
102
podstawą jest koncepcja strefy zagrożenia przypisanej do uczestnika tłumu (Podrozdział
2.3.1), którą ten stara się minimalizować, co jednocześnie zwiększa jego odczucie komfortu
(Podrozdział 2.3.1.2).
4.5.1.1. Założenia podstawowe
Niech tłum będzie dany jako zbiór i =1,... , N jednostek u i , będących w stanie
rozpoznawać i interpretować swoje otoczenie (pobierać z niego pełną informację)
w promieniu r . Każde dwa osobniki, ui i u j , znajdują się w odległości r ij =r ji od
siebie.
4.5.1.2. Pseudokod i schemat blokowy
Algorytm minimalizacji strefy zagrożenia Nearest Node ma następującą postać:
1. Idź w losowo wybranym kierunku
2. Zbuduj diagram Voronoi DV , biorąc pod uwagę wszystkich sąsiadów topologicznych,
znajdujących się w zasięgu wzroku r
3.1. Jeżeli DV =∅ → 1.
3.2. W przeciwnym przypadku dla otrzymanego diagramu Voronoi skonstruuj triangulację
Delone
4. Wybierz z grafu triangulacji Delone najbliższy wierzchołek
5. Idź w kierunku wybranego wierzchołka → 2.
Powyższy algorytm korzysta z przekształcenia diagramu Voronoi w triangulację Delone
(Rysunek 4.24). triangulacja Delone jest grafem dualnym diagramu Voronoi, do którego
należy krawędź łącząca dwa punkty diagramu, jeżeli w diagramie Voronoi simpleksy dla
tych dwóch punktów mają przynajmniej jedną ścianę wspólną.
Rysunek 4.24: Diagram Voronoi (czerwony) wraz z triangulacją Delone dla tego samej sytuacji.
Źródło: http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/cb/Delaunay_Voronoi.png.
103
Na Rysunku 4.25 zaprezentowano uproszczony schemat blokowy algorytmu obrazującego
zjawisko minimalizacji strefy zagrożenia przez jednostki.
Rysunek 4.25: Algorytm minimalizacji strefy zagrożenia – schemat blokowy.
Źródło: Opracowanie własne.
4.5.2. Badania eksperymentalne
4.5.2.1. Algorytm Nearest Node
Eksperyment miał na celu sprawdzenie efektywności proponowanego algorytmu Nearest
Node (Podrozdział 4.5.1.2) względem opisanego w literaturze algorytmu Nearest
Neighbour [182]. W tym celu zaimplementowano oba algorytmy i przeprowadzono
symulację tłumu znajdującego się w stanie paniki, którego uczestnicy starają się
minimalizować swoją strefę zagrożenia. W toku symulacji notowana była odległość
wybranej jednostki, znajdującej się początkowo na brzegu tłumu i stosującej jeden z wyżej
wymienionych algorytmów, od środka ciężkości całego tłumu. Pozostałe jednostki
104
Odległość od środka ciężkości tłumu [m]
stosowały wówczas drugi z algorytmów. Następnie wszystkim uczestnikom tłumu
zmieniano strategię i prowadzono identyczne pomiary. Wyniki prezentuje Rysunek 4.26.
Nearest Node
Nearest Neighbour
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
10
20
30
40
50
60
70
Czas [s]
Rysunek 4.26: Porównanie skuteczności strategii Nearest Neighbour i Nearest Node.
Źródło: Opracowanie własne.
Okazało się, że proponowany algorytm Nearest Node znacznie lepiej radził sobie ze
swoimi rywalami, stosującymi strategię Nearest Neighbour, w kwestii przemieszczania się
uczestnika w kierunku centrum tłumu. Jednostka stosująca nowy algorytm stosunkowo
szybko osiągała zamierzoną pozycję. Z kolei pojedynczy uczestnik tłumu postępujący
zgodnie z taktyką Nearest Neighbour niezbyt dobrze radził sobie, gdy wszyscy pozostali
uczestnicy obierali strategię Nearest Node.
4.5.2.2. Efekt fali stojącej i wyrzuty koronalne
W symulacji, w której wszyscy uczestnicy tłumu stosowali ten sam algorytm minimalizacji
strefy zagrożenia, w tłumie obserwowany był efekt fali stojącej. Wyróżnić można kilka
czynników, które sprzyjają powstaniu tego efektu (Rysunek 4.27).
Pierwszym ze znamion wystąpienia fali stojącej jest zatrzymanie się tłumu. Nie jest
możliwe, aby fala stojąca powstała w tłumie poruszającym się z widoczną prędkością,
z tego względu, że brak jest wówczas punktów zaczepienia na krańcach tłumu i nie może
zostać w nim wzbudzony ruch harmoniczny. Drugim czynnikiem jest skłonność jednostek
do zagęszczania tłumu i utrzymywania tej gęstości na stałym, wysokim poziomie. Brak
ruchu w tłumie temu sprzyja. Kolejna determinanta zauważalna jest, gdy siły przepływają
przez tłum o wysokiej gęstości. Wówczas struktura tłumu dąży do równomiernego
rozłożenia naprężeń, w wyniku czego kształt tłumu staje się wyraźnie kolisty. Ostatnim
czynnikiem, bezpośrednio poprzedzającym pojawienie się fali stojącej, jest krystalizacja
105
struktury tłumu, który jest już tak gęsty, że jego uczestnicy przybierają formę regularnej
struktury.
Rysunek 4.27: Determinanty efektu fali stojącej.
Źródło: Opracowanie własne.
W rezultacie prowadzonych eksperymentów nad falą stojącą w tłumie zaobserwowano
dodatkowe zjawisko, bezpośrednio z nią związane. Siły, które w strukturze krystalicznej
najbardziej kumulują się na kierunkach promieni owalnego tłumu, doprowadzają okresowo,
w wyniku rezonansu, do silnego odrzucania osób z brzegu tłumu (Rysunek 4.28).
Rysunek 4.28: Przebieg zjawiska wyrzutu koronalnego.
Źródło: Opracowanie własne.
Zjawisko to zostało nazwane przez autora wyrzutami koronalnymi. Kumulacja działających
sił tylko narusza bądź też całkowicie rozrywa sieć krystaliczną tłumu.
106
4.5.3. Dyskusja i ocena wyników
W toku prowadzenia badań eksperymentalnych polegających na symulowaniu na modelu
komputerowym tłumu samolubnego zachowania jego uczestników poprzez algorytm
minimalizacji strefy zagrożenia, otrzymano następujące wyniki:
– Zaproponowano i sprawdzono skuteczność algorytmu Nearest Node, opartego na
diagramie Voronoi i triangulacji Delone.
– Potwierdzono symulacyjnie istnienie zjawiska fali stojącej oraz opisano warunki,
w jakich powstaje, a także podano szczegółowo czynniki ją determinujące. Opisano
efekt wyrzutów koronalnych, towarzyszący zintensyfikowanemu zjawisku fali
stojącej.
Przeprowadzone symulacje oraz pomiary dla algorytmu Nearest Node pokazują, że jest to
efektywna strategia minimalizacji strefy zagrożenia. Odzwierciedla ona zachowanie
samolubnego osobnika, który stara się przesuwać z zewnętrznej części tłumu w jego głąb
nie, jak to ma miejsce w przypadku algorytmów Nearest Neighbour, wykonując ruch
w kierunku najbliższego sąsiada bądź sąsiadów [182], lecz starając się wejść w lukę
pomiędzy dwoma najbliższymi sąsiadami. Stąd zmierzona większa efektywność tej strategii
jeśli chodzi o dojście do centrum stada. Nearest Node to zarazem prosty schemat
postępowania, którego zasad może łatwo trzymać się uczestnik tłumu. Z dużym
prawdopodobieństwem można również założyć, że jest to strategia satysfakcjonująca
ewolucyjnie (Podrozdział 2.1.2.1).
Fala stojąca jest zjawiskiem, które objawia się stosunkowo często. Występuje ona,
gdy tłum staje się tak gęsty, że jego uczestnicy nie mogą zapanować nad oddziałującymi
siłami. Tłum faluje, a ludzie znajdujący się w węzłach fali są cyklicznie ściskani, przez co
trudno im oddychać, a ponadto mogą też doznawać obrażeń wewnętrznych.
Najbardziej znanym miejscem, w którym systematycznie pojawia się fala stojąca,
jest Most Dżamarat w Mekce, na którym corocznie zbierają się pielgrzymki muzułmanów
(Załącznik 1). Zupełnie niedawno (2 czerwca 2012) analogiczna sytuacja miała pod Centrum
Obsługi Ruchu Turystycznego w Krakowie (Podrozdział 4.6.4, Załącznik 2) [246]. Elementy
efektu fali stojącej dają się również często obserwować na koncertach muzycznych.
W ogólności można powiedzieć, że fala stojąca może wystąpić wszędzie tam, gdzie uwaga
tłumu skupiona jest na niewielkim w porównaniu z rozmiarami tłumu obiekcie (artysta na
koncercie, obiekt kultu) lub też w przypadku, gdy źródło zagrożenia otacza tłum, a jego
uczestnicy zagęszczają znacznie strukturę minimalizując swoje strefy zagrożenia. Jest to
zjawisko niebezpieczne, a zarazem stanowi jedną z kluczowych kwestii jeśli chodzi
o bezpieczeństwo tłumu przy okazji imprez masowych.
4.6. Aplikacja symulacyjna
4.6.1. Informacje ogólne
W celu poddania weryfikacji przedstawionych w niniejszej dysertacji modeli i rozwiązań
oraz przeprowadzenia pod tym kątem symulacji, została zaprojektowana
i zaimplementowana platforma testowa Bio-Inspired Crowd Simulator, której okno główne
prezentuje Rysunek 4.29.
107
Rysunek 4.29: Główne okno platformy symulacyjnej Bio-Inspired Crowd Simulator.
Źródło: Opracowanie własne.
Zarówno aplikacja jak i przedstawione w dalszej części bieżącego rozdziału modele oraz
algorytmy zaimplementowane zostały w języku Java 1.7.0_02, w środowisku Eclipse SDK
3.7.1 INDIGO. Platforma testowa podczas symulacji pracowała pod kontrolą systemu
Microsoft Windows 7 Ultimate 64-bit. Interfejs użytkownika GUI został zaprojektowany
i zrealizowany w oparciu o bibliotekę graficzną Swing. Taki wybór pozwolił na wygodną
i szybką pracę w środowisku okienkowym, a w razie potrzeby, umożliwia przenośność kodu
dla celów rozwojowych aplikacji.
Aby platforma spełniała swoją rolę i dawała możliwość efektywnego prowadzenia
symulacji, przyjętych zostało co do niej kilka wstępnych założeń:
– Elastyczna struktura, umożliwiająca łatwą implementację modeli i algorytmów
w oparciu o model bazowy, posiadający wszystkie niezbędne, podstawowe elementy.
– Czytelny interfejs użytkownika, umożliwiający modyfikowanie parametrów
zaimplementowanych modeli, łatwe tworzenie scenariuszy testowych i obsługę
animacji.
– Zapisywanie i odczytywanie scenariuszy testowych (w tym oddzielnie tłumu oraz
pozostałych obiektów) w oparciu o zestandaryzowane pliki programu.
– Zapisywanie i odczytywanie odpowiednio do i z plików dowolnych zestawów
parametrów i wyników symulacji.
W oparciu o wymienione założenia zaprojektowano i zaimplementowano aplikację
symulacyjną.
108
4.6.2. Szczegóły implementacji
4.6.2.1. Przypadki użycia
Na Rysunku 4.30 przedstawiony został diagram przypadków użycia (ang. use case diagram)
platformy symulacyjnej Bio-Inspired Crowd Simulator. Przypadki użycia podzielone zostały na
cztery grupy.
Pierwszą grupę (Edycja) stanowią funkcjonalności systemu, związane
z modelowaniem środowiska symulacyjnego:
– Dodanie obiektu – dodanie za pomocą myszy do modelowanego środowiska obiektu
w postaci jednostki tłumu, przeszkody, wyjścia lub punktu kontrolnego.
– Przemieszczenie obiektu – wybranie i precyzyjne przesunięcie za pomocą klawiatury
wcześniej dodanego obiektu w postaci jednostki tłumu, przeszkody, wyjścia lub
punktu kontrolnego.
– Usunięcie obiektu – usunięcie z modelowanego środowiska wcześniej dodanego
obiektu w postaci jednostki tłumu, przeszkody, wyjścia lub punktu kontrolnego.
W grupie drugiej (Konfiguracja) uwzględnione zostały funkcjonalności konfigurowania
parametrów poszczególnych, zaimplementowanych modeli matematycznych:
– Specyfikacja parametrów – wzmożone naśladownictwo – określenie parametrów
specyficznych dla algorytmu wzmożonego naśladownictwa.
– Specyfikacja parametrów – kaskada informacyjna – określenie parametrów specyficznych
dla algorytmu kaskady informacyjnej.
– Specyfikacja parametrów – minimalizacja strefy zagrożenia – określenie parametrów
specyficznych dla algorytmu minimalizacji strefy zagrożenia.
– Specyfikacja parametrów – proces paniki – określenie parametrów specyficznych dla
algorytmu procesu paniki.
Trzecia grupa (Symulacja) uwzględnia funkcjonalności związane bezpośrednio z przebiegiem
samej symulacji:
– Uruchomienie symulacji – uruchomienie procesu symulacji ewakuacji.
– Spowolnienie symulacji – spowolnienie obserwowanego procesu ewakuacji do
pożądanej szybkości, w szczególnym przypadku aż do jej zatrzymania (następnie
możliwe jest jej wznowienie).
– Włączenie / wyłączenie algorytmów – włączenie lub wyłączenie działania
zaimplementowanych modeli zachowań (wzmożonego naśladownictwa, kaskady
informacyjnej, minimalizacji strefy zagrożenia, procesu paniki).
– Ustawienie widoczności obiektów – włączenie lub wyłączenie widoczności obiektów
oraz ich składowych (jednostek tłumu, zasięgu percepcji jednostek tłumu,
przeszkód, wyjść, punktów kontrolnych).
– Włączenie trybu zrzutów ekranu – uruchomienie symulacji w trybie zapisywania
kolejnych klatek animacji do plików .PNG (zawierających tylko obszar animacji
ewakuacji, bądź też widok całej platformy symulacyjnej) pod kątem wykonania
pliku filmowego.
W czwartej grupie (Zapis / odczyt danych) znalazły się funkcjonalności zapisu i odczytu
danych dla potrzeb symulacji (więcej szczegółów na ten temat zawiera Podrozdział 4.6.5):
109
– Zapis / odczyt do / z pliku danych tłumu – zapis lub odczyt informacji o jednostkach
tłumu w postaci pliku .CR.
– Zapis / odczyt do / z pliku danych terenu – zapis lub odczyt informacji o terenie
w postaci pliku .TR.
Rysunek 4.30: Diagram przypadków użycia platformy symulacyjnej.
Źródło: Opracowanie własne.
110
4.6.2.2. Schemat architektury systemu
Rysunek 4.31 przedstawia schemat architektury platformy Bio-Inspired Crowd Simulator.
Uwzględnione zostały główne interfejsy i moduły systemu.
Rysunek 4.31: Schemat architektury systemu.
Źródło: Opracowanie własne.
111
Centralny element platformy symulacyjnej zawiera w sobie elementy wspólne dla
wszystkich składowych systemu. Moduł pomiaru czasów ma za zadanie wykonywanie obliczeń
czasu w dwóch trybach. Pierwszym z nich jest czas działania aplikacji, licząc od momentu
rozpoczęcia symulowania ewakuacji. Czas ten jest dla użytkownika czasem rzeczywistym.
Drugi tryb pomiaru czasu związany jest z samą ewakuacją. Czas w nim mierzony stanowi
rzeczywistą miarę przeprowadzania ewakuacji w warunkach rzeczywistych. Z punktu
widzenia użytkownika wyeliminowane są w nim zatem straty wynikające z opóźnień
systemowych, jak również spowodowane spowolnieniem przez samego użytkownika
przebiegu ewakuacji. Moduł sterujący pozwala z kolei kontrolować działanie systemu, to jest
uruchomić i kontrolować proces symulacji, włączając w to jego spowalnianie,
wstrzymywanie oraz wznawianie.
Podsystem obliczeniowy zawiera w sobie Moduł analizy obiektów, który gromadzi
informacje o obiektach wprowadzonych przez użytkownika do środowiska (jednostkach
tłumu, przeszkodach, wyjściach oraz punktach kontrolnych). Moduł ten odpowiada
również za podstawową analizę zbioru obiektów pod kątem ruchu jednostek (omijanie
przeszkód, osiąganie wyjść ewakuacyjnych oraz punktów kontrolnych przez jednostki).
Podsystem ten udostępnia również Moduł konfiguracji szczegółowych parametrów
algorytmów (wzmożonego naśladownictwa, kaskady informacyjnej, minimalizacji stref
zagrożenia, procesu paniki). Ten zaś enkapsulowany jest w Module kontroli algorytmów, który
odpowiada za aktywowanie lub dezaktywowanie poszczególnych algorytmów.
Głównymi zadaniami podsystemu agregacji wyników są analiza sytuacji oraz
zestawienie stanu tłumu. Raport sporządzany jest na podstawie kontroli położenia
jednostek (sprawdzanie ich obecności w punktach kontrolnych lub wyjściach) oraz
kumulacji czynników nań wpływających (jednostki poszkodowane). Zadania te realizowane
są z pomocą Modułu stanu ewakuacji. Ponadto Moduł odczytu i zapisu plików pozwala na
zapisanie w dowolnym momencie stanu ewakuacji (także po wcześniejszym jej wstrzymaniu
– Moduł sterujący) do postaci pliku tłumu .CR (korespondującego z odpowiednim plikiem
terenu .TR) oraz późniejsze wczytanie takiego stanu jako początkowego stanu nowej
symulacji.
Opisane funkcjonalności, ujęte w moduły, podsystem graficznego interfejsu
użytkownika (GUI) udostępnia w postaci interfejsów graficznych, które szczegółowo
opisane zostały w Podrozdziale 4.6.3.
4.6.2.3. Struktura klas
Rysunek 4.32 prezentuje poglądowy diagram klas platformy symulacyjnej Bio-Inspired Crowd
Simulator. Implementacja obejmuje następujące klasy:
Klasa CrowdFrame reprezentuje główne okno aplikacji.
Klasa CrowdPanel reprezentuje graficzny interfejs użytkownika.
Klasa CrowdAnimation reprezentuje okno animacji.
112
Rysunek 4.32: Diagram klas aplikacji.
Źródło: Opracowanie własne.
113
Klasa CrowdUnit reprezentuje jednostkę (uczestnika tłumu) i zawiera następujące elementy
składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– mass – masa.
– acceleration – przyspieszenie.
– velocity – prędkość poruszania się.
– size – rozmiar (średnica jednostki).
– touch_range – zasięg działania sił tarcia.
– sight_range – pole widzenia (średnica).
Klasa CrowdObstacle reprezentuje element architektoniczny (lub przeszkodę) i zawiera
następujące elementy składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
Klasa CrowdObstacleColumn jest podklasą klasy CrowdObstacle, reprezentuje element
architektoniczny w postaci kolumny i zawiera następujące elementy składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– diameter – rozmiar (średnica).
Klasa CrowdObstacleBlock jest podklasą klasy CrowdObstacle, reprezentuje element
architektoniczny w postaci prostopadłościennego bloku i zawiera następujące elementy
składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– size_x – rozmiar horyzontalny.
– size_y – rozmiar wertykalny.
Klasa CrowdExit reprezentuje wyjście i zawiera następujące elementy składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– orientation – orientacja (określa, od której z czterech stron wyjście jest dostępne).
– size_x – rozmiar horyzontalny.
– size_y – rozmiar wertykalny.
Klasa CrowdCheckpoint reprezentuje punkt kontrolny – element pomocniczy (logiczny,
służący do budowania scenariuszy ewakuacji) i zawiera następujące elementy składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– level – poziom (dla potrzeb budowania skomplikowanych scenariuszy).
Klasa CrowdCheckpointCircle jest podklasą klasy CrowdCheckpoint, reprezentuje punkt
kontrolny w postaci koła i zawiera następujące elementy składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– level – poziom (dla potrzeb budowania skomplikowanych scenariuszy).
– diameter – rozmiar (średnica).
114
Klasa CrowdCheckpointRect jest podklasą klasy CrowdCheckpoint, reprezentuje punkt kontrolny
w postaci prostokątnego bloku i zawiera następujące elementy składowe:
– x, y – współrzędne położenia.
– level – poziom (dla potrzeb budowania skomplikowanych scenariuszy).
– size_x – rozmiar horyzontalny.
– size_y – rozmiar wertykalny.
4.6.2.4. Narzędzia
Do stworzenia platformy symulacyjnej Bio-Inspired Crowd Simulator wykorzystany został
język Java w wersji 1.7.0_02 oraz darmowe środowisko programistyczne Eclipse SDK 3.7.1
INDIGO.
Java to obiektowy język programowania, który stworzony został przez Jamesa
Goslinga, pierwotnie z firmy Sun Microsystems. Kody źródłowe w tym języku
kompilowane są do kodu bajtowego, czyli postaci wykonywanej przez maszynę wirtualną.
Cechami wyróżniającymi Javę jest sprawne zarządzanie pamięcią oraz niezależność od
architektury i przenośność, zaś jej biblioteki udostępniają wiele specjalizowanych funkcji.
Eclipse jest rozbudowanym środowiskiem programistycznym, które pierwotnie
zostało stworzone przez firmę IBM, a następnie przekazane do rozwoju społeczności
programistów w formie otwartego oprogramowania. Przez długi czas Eclipse był
zintegrowanym środowiskiem do tworzenia programów w języku Java. Z czasem został
poszerzony o obsługę innych języków. Sama platforma nie dostarcza żadnych narzędzi,
służących do tworzenia kodu i budowania aplikacji, jednakże jej główną zaletą jest
możliwość obsługi wtyczek (ang. plugin), które rozszerzają możliwości programu i jego
funkcjonalność. Umożliwiają one między innymi rozwijanie aplikacji, tworzenie graficznego
interfejsu użytkownika, modelowanie za pomocą UML czy współpracę z bazami danych.
Taki wybór narzędzi pozwolił na sprawne stworzenie zaawansowanej platformy
obliczeniowej, na której można było wygodnie przeprowadzać testy algorytmów. Jest to też
wybór optymalny z punktu widzenia rozwoju platformy Bio-Inspired Crowd Simulator
w przyszłości oraz wzbogacenia jej o dodatkowe funkcjonalności.
4.6.3. Interfejs użytkownika
4.6.3.1. Panel główny
Główny panel sterujący interfejsu użytkownika aplikacji prezentuje Rysunek 4.33.
Główny panel sterujący Main zawiera następujące panele składowe:
– Panel zegarów Time.
– Panel statystyk tłumu Units.
– Panel grafiki Graphics.
– Panel wizualizacji Show.
– Panel kontroli symulacji Control.
– Panele odczytu i zapisu danych Open i Save.
115
– Panel algorytmów Algorithms.
Rysunek 4.33: Główny panel interfejsu użytkownika.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.34 przedstawia panel zegarów Time. Zawiera on następujące elementy składowe
interfejsu:
– Etykieta Simulation time – rzeczywisty czas symulacji (czas ewakuacji powiększony
o narzuty operacyjne, związane z opóźnieniami systemowymi oraz o ewentualne
spowalnianie przebiegu symulacji przez użytkownika).
– Etykieta Evacuation time – szacowany czas symulowanej ewakuacji w rzeczywistych
warunkach.
116
Rysunek 4.34: GUI – panel zegarów.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.35 przedstawia panel statystyk tłumu Units. Zawiera on następujące elementy
składowe interfejsu:
– Etykieta Total – całkowita liczba jednostek tłumu istniejąca w symulacji.
– Etykieta Left – całkowita liczba nie ewakuowanych do danego momentu czasu
jednostek tłumu.
– Etykieta Safe – całkowita liczba już ewakuowanych jednostek tłumu.
– Etykieta Injured – całkowita liczba rannych jednostek tłumu.
Rysunek 4.35: GUI – panel statystyk tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.36 przedstawia panel grafiki Graphics. Zawiera on następujące elementy składowe
interfejsu:
– Suwak FPS – liczba wyświetlanych klatek na sekundę symulacji.
– Pole wyboru Antialiasing – włączenie/wyłączenie wygładzania wyświetlanych
elementów graficznych (poprawia jakość wyświetlanej grafiki, lecz dodaje narzut
obliczeniowy i może spowalniać działanie aplikacji).
Rysunek 4.36: GUI – panel grafiki.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.37 przedstawia panel wizualizacji Show. Zawiera on następujące elementy
składowe interfejsu:
– Pole wyboru Obstacles – włączenie/wyłączenie wyświetlania elementów
architektonicznych (przeszkód).
– Pole wyboru Crowd – włączenie/wyłączenie wyświetlania jednostek tłumu.
– Pole wyboru Exits – włączenie/wyłączenie wyświetlania wyjść).
– Pole wyboru Sight range – włączenie/wyłączenie wyświetlania poświaty zasięgu
percepcji jednostek.
117
– Pole wyboru
kontrolnych.
Checkpoints
–
włączenie/wyłączenie
wyświetlania
punktów
Rysunek 4.37: GUI – panel wizualizacji.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.38 przedstawia panel kontroli symulacji Control. Zawiera on następujące
elementy składowe interfejsu:
– Przycisk Start – przycisk włączenia animacji (zatrzymanie lub zwolnienie
realizowane jest suwakiem FPS z panelu Graphics).
Rysunek 4.38: GUI – panel kontroli symulacji.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.39: GUI – panele odczytu i zapisu danych.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.39 przedstawia panele odczytu i zapisu danych Open i Save. Zawierają one
następujące elementy składowe interfejsu:
– Przycisk Load crowd – wczytywanie tłumu zapisanego w pliku .CR.
– Przycisk Load map – wczytywanie otoczenia zapisanego w pliku .TR.
– Przycisk Save crowd – zapisywanie tłumu do pliku .CR.
– Przycisk Save map – zapisywanie otoczenia do pliku .TR.
– Przycisk Screenshot mode crowd – włączenie automatycznej symulacji wraz
z zapisywaniem każdej klatki animacji do pliku .PNG w katalogu screen (zapisywany
jest tylko obszar animacji).
– Przycisk Screenshot mode app – włączenie automatycznej symulacji wraz
118
z zapisywaniem każdej klatki animacji do pliku .PNG w katalogu screen
(zapisywany jest cały obszar okna aplikacji, wraz z panelem użytkownika).
Rysunek 4.40: GUI – panel algorytmów.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.41: Panel edycji interfejsu użytkownika.
Źródło: Opracowanie własne.
119
Rysunek 4.40 przedstawia panel algorytmów Algorithms. Zawiera on następujące elementy
składowe interfejsu:
– Pole wyboru Cascade – włączenie/wyłączenie algorytmu kaskady informacyjnej.
– Pole wyboru Copy – włączenie/wyłączenie algorytmu wzmożonego
naśladownictwa.
– Pole wyboru Zone – włączenie/wyłączenie algorytmu minimalizacji strefy
zagrożenia.
– Pole wyboru Panic – włączenie/wyłączenie algorytmu propagacji paniki.
4.6.3.2. Panel edycji
Panel edycji interfejsu użytkownika aplikacji prezentuje Rysunek 4.41.
Panel edycji Edit zawiera następujące panele składowe:
– Panel informacyjny Info.
– Panel zmiany położenia Move.
– Panel dodawania jednostek tłumu Unit.
– Panel dodawania elementów architektonicznych (przeszkód) Obstacle.
– Panel dodawania wyjść Exit.
– Panel dodawania punktów kontrolnych Checkpoint.
– Panel usuwania obiektów Remove.
Rysunek 4.42 przedstawia panel informacyjny Info. Zawiera on następujące elementy
składowe interfejsu:
– Etykieta Dim [px] – wymiary w pikselach aktualnie edytowanego obiektu.
– Etykiety Coord – współrzędne w oknie animacji aktualnie edytowanego obiektu.
Rysunek 4.42: GUI – panel informacyjny.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.43: GUI – panel zmiany położenia.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.43 przedstawia panel zmiany położenia Move. Zawiera on następujące elementy
składowe interfejsu:
– Move – wybranie tej opcji pozwala na wybranie pojedynczego elementu,
120
naniesionego już wcześniej w oknie animacji, oraz zmianę jego położenia za
pomocą kursorów klawiatury.
Rysunek 4.44 przedstawia panel dodawania jednostek tłumu Unit. Zawiera on następujące
elementy składowe interfejsu:
– Add unit – wybranie tej opcji aktywuje panel dodawania jednostek.
– Diameter [m] – rozmiar (średnica) dodawanej jednostki w metrach.
– Velocity [m/s] – prędkość dodawanej jednostki w metrach na sekundę.
– Sight range [m] – zasięg wzroku dodawanej jednostki w metrach.
Rysunek 4.44: GUI – panel dodawania jednostek tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.45 przedstawia panel dodawania obiektów architektonicznych (przeszkód)
Obstacle. Zawiera on następujące elementy składowe interfejsu:
– Add column – wybranie tej opcji aktywuje panel dodawania elementów
architektonicznych (przeszkód) w postaci kolumn.
– Diameter [m] – rozmiar (średnica) dodawanej kolumny w metrach.
– Add block – wybranie tej opcji aktywuje panel dodawania elementów
architektonicznych (przeszkód) w postaci prostopadłościennych bloków.
– Size X [m] – rozmiar horyzontalny dodawanego bloku w metrach.
– Size Y [m] – rozmiar wertykalny dodawanego bloku w metrach.
Rysunek 4.45: GUI – panel dodawania obiektów architektonicznych (przeszkód).
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.46 przedstawia panel dodawania wyjść Exit. Zawiera on następujące elementy
składowe interfejsu:
– Size X [m] – rozmiar horyzontalny dodawanego wyjścia w metrach.
– Size Y [m] – rozmiar wertykalny dodawanego wyjścia w metrach.
– Orientation – orientacja (dostępność wyjścia od wybranej strony: E (ang. east)
wschód, W (ang. west) zachód, N (ang. north) północ, S (ang. south) południe).
121
Rysunek 4.46: GUI – panel dodawania wyjść.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.47 przedstawia panel dodawania punktów kontrolnych Checkpoint. Zawiera on
następujące elementy składowe interfejsu:
– Add oval – wybranie tej opcji aktywuje panel dodawania punktów kontrolnych
w postaci kół.
– Diameter [m] – rozmiar (średnica) dodawanego punktu kontrolnego w postaci koła
w metrach.
– Level – poziom dodawanego punktu kontrolnego w postaci koła (w danym
momencie dla jednostki aktywne są tylko punkty kontrolne z określonego poziomu
– po osiągnięciu przez jednostkę któregoś z punktów kontrolnych z tego poziomu,
aktywowane są punkty kontrolne na poziomie kolejnym).
– Add block – wybranie tej opcji aktywuje panel dodawania punktów kontrolnych
w postaci prostokątnych bloków.
– Size X [m] – rozmiar horyzontalny dodawanego punktu kontrolnego w postaci
prostokątnego bloku w metrach.
– Size Y [m] – rozmiar wertykalny dodawanego punktu kontrolnego w postaci
prostokątnego bloku w metrach.
– Level – poziom dodawanego punktu kontrolnego w postaci prostokątnego bloku
(w danym momencie dla jednostki aktywne są tylko punkty kontrolne
z określonego poziomu – po osiągnięciu przez jednostkę któregoś z punktów
kontrolnych z tego poziomu, aktywowane są punkty kontrolne na poziomie
kolejnym).
Rysunek 4.47: GUI – panel dodawania punktów kontrolnych.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.48 przedstawia panel usuwania obiektów Remove. Zawiera on następujące
elementy składowe interfejsu:
– Remove – wybranie tej opcji pozwala na usunięcie pojedynczego elementu,
naniesionego już wcześniej w oknie animacji.
122
Rysunek 4.48: GUI – panel usuwania obiektów.
Źródło: Opracowanie własne.
Korzystanie z poszczególnych paneli (z wyjątkiem panelu informacyjnego Info) wyklucza się
nawzajem, a odpowiednie opcje są dezaktywowane podczas pracy w trybie edycji. Panel
informacyjny jest sprzężony ze wszystkimi pozostałymi panelami i dynamicznie wyświetla
współrzędne edytowanego obiektu.
4.6.4. Wizualizacja
Wizualizacja symulacji została w całości zaimplementowana z wykorzystaniem elementów
biblioteki Swing. Wprowadzono przy tym efekt antialiasingu wygładzający rysowane obiekty.
Tę samą scenę widzianą w powiększeniu, wyświetlaną z użyciem antialiasingu oraz bez
Rysunek 4.49: Powiększona klatka animacji z (po lewej) oraz bez (po prawej) efektu antialiasingu.
Źródło: Opracowanie własne.
Wykorzystując odpowiednie opcje z panelu wizualizacji Show można wybrać elementy, które
będą wyświetlane. Domyślnie wyświetlane są wszystkie obiekty, za wyjątkiem poświaty
zasięgu wzroku jednostek (Sight range).
Panel edycji Edit umożliwia bardzo zaawansowaną funkcjonalność modelowania
zdarzenia za pomocą graficznych prymitywów, dla których określa się tylko podstawowe
parametry. Dokładanie kolejnego obiektu do mapy otoczenia lub tłumu jest monitorowane
przez oddzielny wątek, który wraz z ruchem myszy wyświetla poświatę obiektu w miejscu,
gdzie może znaleźć się po zatwierdzeniu kliknięciem. W miejscach, w których nie można
wprowadzić danego obiektu, obraz poświaty znika. Pozwala to bardzo szybko i dokładnie
modelować konkretne sytuacje ewakuacji i gwarantuje uchronienie się od błędów
w zapisywanych plikach tłumu i otoczenia. Przykładem sytuacji modelowanej
z wykorzystaniem pomiaru odległości dostępnego w witrynie Google maps
(https://maps.google.pl/) są wydarzenia z udziałem tłumu, jakie miały miejsce 2 czerwca
2012 roku w Krakowie, przy ulicy Powiśle, pod Centrum Obsługi Ruchu Turystycznego, gdzie
rozdawane były bezpłatne bilety na otwarte treningi reprezentacji piłkarskich przed
Mistrzostwami Europy w Piłce Nożnej Polska-Ukraina 2012 [246]. Rysunek 4.50
prezentuje model, jaki autor wykonał na zlecenie mediów, w celu odtworzenia przebiegu
wydarzeń. Szczegóły na temat tego wydarzenia zawiera Załącznik 2.
123
Rysunek 4.50: Przykład modelu na tle widoku rzeczywistego modelowanego obiektu.
Źródło: Opracowanie własne.
Do wyświetlania animacji wykorzystano podwójne buforowanie służące jej płynności,
a wyświetlanie oparto na mechanizmie zegarowym. Przyjęto ograniczenie 25 klatek na
sekundę. W celach prezentacyjnych zaimplementowano moduł archiwizowania zrzutów
ekranowych, dostępny z panelu zapisywania danych Save. Zrzuty ekranu zapisywane są
w katalogu pliki/screen/ z kolejnymi numerami, w bezstratnym formacie .PNG, który nie
ogranicza w żaden sposób jakości tworzonego filmu.
Aplikacja umożliwia również utworzenie filmu z danej symulacji. W tym celu należy
wczytać tłum oraz otoczenie wykorzystując panel Open, a następnie przeprowadzić
symulację w trybie Screenshot mode crowd lub Screenshot mode app z panelu Save.
Zarchiwizowane pliki .PNG należy następnie połączyć w plik fimowy .AVI. Do tego celu
polecana jest aplikacja VirtualDubMod (http://virtualdubmod.sourceforge.net).
W przypadku bardziej zaawansowanych scenariuszy symulacji, uwzględniających
zmiany otoczenia (na przykład otwarcie wyjścia czy wyłamanie przez tłum przeszkody
w postaci barierek ochronnych), zaleca się wykorzystanie suwaka FPS pozwalającego
ustawić liczbę klatek symulacji na sekundę, a zarazem też jej szybkość. Po zjechaniu
suwakiem maksymalnie w lewo (wyzerowanie wartości FPS), symulacja zostaje wstrzymana.
Można wówczas wprowadzić potrzebne modyfikacje w trybie edycji, a następnie przy
użyciu suwaka wznowić symulację. Dla bezpieczeństwa zaleca się również zarchiwizowanie
tłumu oraz otoczenia odpowiednio w plikach .CR i .TR po wstrzymaniu animacji. Wówczas
zawsze można do aplikacji załadować stan symulacji z momentu zatrzymania.
124
4.6.4.1. Hierarchia obiektów
Na Rysunku 4.51 przedstawiony został hierarchiczny schemat zależności modelowanych
obiektów. Środowisko, które zawiera sytuację modelowaną, składa się w ogólności z tłumu
oraz elementów terenu.
Rysunek 4.51: Hierarchia obiektów modelowych.
Źródło: Opracowanie własne.
Tłum tworzy zbiór jednostek, zebranych na danym terenie. Liczebność tłumu jest dowolna.
Tłum porusza się po terenie, omijając przeszkody oraz starając się osiągnąć miejsca
oznaczone jako wyjścia ewakuacyjne lub ewentualnie w pierwszej kolejności punkty
kontrolne, służące do budowania scenariusza ewakuacji, o ile takowe zostały w modelu
wykorzystane.
Teren z kolei może być przestrzenią zamkniętą, na podobieństwo wnętrz
budynków, jak również obszarem częściowo zamkniętym lub też całkowicie otwartym – na
wolnym powietrzu. Na teren składają się obiekty takie, jak przeszkody, wyjścia ewakuacyjne
oraz punkty kontrolne. Wśród przeszkód wyróżnić można bloki oraz kolumny. Bloki
125
reprezentują obiekty prostopadłościenne, takie jak barierki ochronne, ogrodzenia lub nawet
całe budynki (jeśli modelowany jest większy teren zewnętrzny), a także mogą stanowić
reprezentację krzeseł, biurek czy średniej wielkości sprzętu używanego wewnątrz
pomieszczeń. Za pomocą bloków modelować można także strukturę ścian pomieszczeń
wewnętrznych.
Drugim rodzajem przeszkód są kolumny, które służą do reprezentacji okrągłych
i półokrągłych elementów architektonicznych, pojedynczych kolumn i kolumnad,
a w przypadku modelowania terenu otwartego także jako reprezentacja drzew, słupów lub
znaków drogowych.
Kolejnym komponentem terenu są wyjścia ewakuacyjne, do osiągnięcia których
dążą jednostki tłumu. Na danym terenie może znajdować się dowolna liczba wyjść
ewakuacyjnych, a jednostka w podstawowym trybie wybiera najbliższe sobie wyjście, chyba
że inaczej zdecyduje za nią aktywowany algorytm zachowania.
Pozostałymi obiektami, które zawiera teren, są punkty kontrolne. Podobnie jak
w przypadku przeszkód, tak i tutaj występują dwa rodzaje tych obiektów – prostokątne
i okrągłe. Dzięki nim możliwe jest budowanie scenariuszy ewakuacji. Jednostki mogą być
zobligowane do osiągnięcia w pierwszej kolejności wszystkich punktów kontrolnych, zanim
będą mogły zdecydować o ruchu w kierunku wyjścia ewakuacyjnego. Elementy te są
użyteczne wszędzie tam, gdzie modelowany przypadek jest skomplikowany, a poruszanie
się po terenie w celu osiągnięcia wyjścia wymaga od jednostek większej dozy sztucznej
inteligencji. Punkty kontrolne można wyobrazić sobie jako swego rodzaju wytyczne dla
dróg ewakuacyjnych (jednostki wiedzą, którędy mają pójść, aby osiągnąć wyjście, jednak
samo wyjście dopiero w końcowej fazie ewakuacji zostanie przez nie zarejestrowane).
4.6.5. Formaty plików
4.6.5.1. Pliki tłumu .CR
Format plików tłumu .CR opiera się na trybie tekstowym, w którym jeden wiersz pliku
odpowiada jednostce tłumu. Postać każdego wiersza jest następująca:
<x>,<y>,<x_min>,<x_max>,<y_min>,<y_max>,<velocity>,<size>,<sight_range>
Kolejne elementy oznaczają:
– x, y – współrzędne położenia środka jednostki.
– x_min, x_max, y_min, y_max – odpowiednio minimalna i maksymalna współrzędna,
do jakiej sięga jednostka (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– size – rozmiar jednostki (średnica) w pikselach, przy czym 20 pikseli odpowiada
1 metrowi.
– velocity – prędkość jednostki w pikselach na sekundę, przy czym 20 pikseli
odpowiada 1 metrowi.
– sight_range – zasięg wzroku jednostki (średnica pola widzenia) w pikselach, przy
czym 20 pikseli odpowiada 1 metrowi.
Wszystkie elementy zapisane są w formacie typu double, z dokładnością do dowolnego
126
miejsca po przecinku.
Rysunek 4.52: Przykład pliku tłumu .CR wraz z wizualizacją.
Źródło: Opracowanie własne.
Treść przykładowego pliku z zapisanym tłumem oraz odpowiadającą mu wizualizację
w aplikacji prezentuje Rysunek 4.52.
Domyślną lokalizacją dla plików .CR jest katalog /pliki w katalogu domowym
platformy symulacyjnej.
4.6.5.2. Pliki otoczenia .TR
Format plików otoczenia .TR opiera się na trybie tekstowym, w którym jeden wiersz pliku
odpowiada jednemu obiektowi otoczenia. Przy czym dla każdego typu obiektu zapis jest
nieco inny. Poniżej zdefiniowano zapis dla każdego z obiektów otoczenia, jakie oferuje
aplikacja.
Postać wiersza dla obiektu klasy CrowdObstacleColumn jest następująca:
column,<x>,<y>,<x_min>,<x_max>,<y_min>,<y_max>,<size>
Kolejne elementy oznaczają:
– x, y – współrzędne położenia środka kolumny.
– x_min, x_max, y_min, y_max – odpowiednio minimalna i maksymalna współrzędna,
do jakiej sięga kolumna (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– size – rozmiar kolumny (średnica) w pikselach, przy czym 20 pikseli odpowiada
1 metrowi.
Postać wiersza dla obiektu klasy CrowdObstacleBlock jest następująca:
block,<x>,<y>,<x_min>,<x_max>,<y_min>,<y_max>,<size>
Kolejne elementy oznaczają:
127
– x, y – współrzędne położenia środka wyjścia.
– x_min, x_max, y_min, y_max – odpowiednio minimalna i maksymalna współrzędna,
do jakiej sięga wyjście (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– size – długość przekątnej wyjścia w pikselach, przy czym 20 pikseli odpowiada
1 metrowi (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– orientation – orientacja obiektu wyjścia, oznaczająca od której z czterech stron
wyjście jest dostępne.
Postać wiersza dla obiektu klasy CrowdExit jest następująca:
block,<x>,<y>,<x_min>,<x_max>,<y_min>,<y_max>,<size>
Kolejne elementy oznaczają:
– x, y – współrzędne położenia środka prostokątnego bloku.
– x_min, x_max, y_min, y_max – odpowiednio minimalna i maksymalna współrzędna,
do jakiej sięga prostokątny blok (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– size – długość przekątnej prostokątnego bloku w pikselach, przy czym 20 pikseli
odpowiada 1 metrowi (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
Postać wiersza dla obiektu klasy CrowdCheckpointColumn jest następująca:
cpcolumn,<x>,<y>,<x_min>,<x_max>,<y_min>,<y_max>,<size>,<level>
Kolejne elementy oznaczają:
– x, y – współrzędne położenia środka koła.
– x_min, x_max, y_min, y_max – odpowiednio minimalna i maksymalna współrzędna,
do jakiej sięga koło (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– size – rozmiar koła (średnica) w pikselach, przy czym 20 pikseli odpowiada
1 metrowi.
– level – poziom punktu kontrolnego (dla potrzeb budowania wieloetapowych
scenariuszy ewakuacji).
Postać wiersza dla obiektu klasy CrowdCheckpointBlock jest następująca:
cpblock,<x>,<y>,<x_min>,<x_max>,<y_min>,<y_max>,<size>,<level>
Kolejne elementy oznaczają:
– x, y – współrzędne położenia środka prostokątnego bloku.
– x_min, x_max, y_min, y_max – odpowiednio minimalna i maksymalna współrzędna,
do jakiej sięga prostokątny blok (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– size – długość przekątnej prostokątnego bloku w pikselach, przy czym 20 pikseli
odpowiada 1 metrowi (dla potrzeb algorytmów detekcji kolizji).
– level – poziom punktu kontrolnego (dla potrzeb budowania wieloetapowych
scenariuszy ewakuacji).
128
Wszystkie elementy zapisane są w formacie typu double, z dokładnością do dowolnego
miejsca po przecinku, z wyjątkiem elementów:
– orientation – element ten zapisany jest w formacie typu String i może przyjmować
jedną spośród czterech wartości: E (ang. east, dostęp od wschodu), W (ang. west,
dostęp od zachodu), N (ang. north, dostęp od północy), S (ang. south, dostęp od
południa).
– level – element ten zapisany jest w formacie typu int i może przyjmować wartości
większe od 0.
Ponadto pierwszy wiersz każdego pliku .TR ma postać:
<A>,<B>
Kolejne elementy oznaczają:
– A – szerokość okna animacji w pikselach.
– B – wysokość okna animacji w pikselach.
Elementy A i B zapisane są w formacie typu int.
Rysunek 4.53: Przykład pliku otoczenia .TR wraz z wizualizacją.
Źródło: Opracowanie własne.
Treść przykładowego pliku z zapisanym otoczeniem oraz odpowiadającą mu wizualizację
w aplikacji prezentuje Rysunek 4.53.
Domyślną lokalizacją dla plików .TR jest katalog /pliki w katalogu domowym
platformy symulacyjnej.
4.6.6. Tryb zrzutów ekranu
Platforma Bio-Inspired Crowd Simulator udostępnia specjalny tryb prowadzenia symulacji
ewakuacji. W trybie tym każda klatka animacji (przy 25 klatkach na sekundę) zapisywana
jest do pliku .PNG. Docelowo pliki te mogą zostać skonwertowane na film wideo
w oryginalnej rozdzielczości symulacji. Rysunek 4.54 prezentuje kolejne etapy tego procesu.
129
Rysunek 4.54: Tryb zrzutów ekranu oraz proces tworzenia pliku wideo.
Źródło: Opracowanie własne.
130
Rejestrowane pliki graficzne umieszczane są w folderze /pliki/screen, w katalogu domowym
platformy symulacyjnej, pod nazwami screenXXXXX.png, gdzie XXXXX jest uzupełnioną
lewostronnie zerami, kolejną liczbą naturalną. Taki format zapisu pozwala na rejestrację
maksymalnie ponad godzinnej symulacji. Wysoką jakość filmów zapewnia bezstratny
format zapisu .PNG.
Wygodnym sposobem na konwersję zestawu plików do postaci bezstratnego
formatu .AVI jest darmowa aplikacja VirtualDub (autor korzystał z niej w wersji 1.9.11
(build 32842/release-AMD64) by AveryLee). W dalszej kolejności do odpowiedniej kompresji
pliku wideo posłużyć może ta sama aplikacja.
Tryb rejestracji zrzutów ekranu oferuje dwa rodzaje zapisu plików. W pierwszym
uwzględniony zostaje jedynie obszar samej animacji ewakuacji. Drugi zaś obejmuje również
pozostałą część okna platformy symulacyjnej. Dzięki temu możliwe jest nie tylko łatwe
tworzenie animacji ewakuacji w postaci plików filmowych, lecz także wykonywanie filmów
instruktażowych na temat użytkowania oprogramowania.
Ze względu na wysoki narzut czasowy, który w stosunku do normalnego trybu
symulacji wynosi odpowiednio 210% oraz 310%, tryb zrzutów ekranu nie może być
stosowany pod kątem symulacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
4.6.7. Pomiary wydajności
Narzut czasowy na obliczenia
Antialiasing ON
Antialiasing OFF
800%
700%
600%
500%
400%
300%
200%
100%
0%
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Wielkość tłumu
Rysunek 4.55: Opóźnienie symulacji przy rosnącej wielkości tłumu.
Źródło: Opracowanie własne.
Testy wydajności aplikacji symulacyjnej przeprowadzono na komputerze Asus G74S
w następującej konfiguracji:
– Dwurdzeniowy procesor Intel Core i7-2670QM o rdzeniach taktowanych 2.20GHz
i 2.20GHz.
131
– 8 GB pamięci operacyjnej.
– Karta graficzna NVIDIA GeForce GTX 560M z 1,5 GB pamięci RAM.
– System operacyjny Windows 7 Ultimate 64-bit z aktualizacją Service Pack 1.
Rysunek 4.55 prezentuje procentowe opóźnienie symulacji w stosunku do czasu
rzeczywistego, związane z narzutem operacji systemowych, przy wzrastającej wielkości
tłumu, a stałej liczbie obiektów otoczenia (4 obiekty). Opóźnienie mierzono po
60 sekundach od uruchomienia zegarów.
Dla tłumu o wielkości do 400 jednostek symulacja odbywa się w zasadzie w czasie
rzeczywistym (opóźnienie wynosi 0 – 2%), przy założeniu wyłączenia wygładzania
obiektów (antialiasing). Po jego włączeniu można z rozsądnym opóźnieniem symulować
jedynie tłum o wielkości do 200 – 250 jednostek.
Uzyskane wyniki należy uznać za dobre. Zwraca jednak uwagę wzrost opóźnienia
od pewnej progowej wielkości tłumu, o podobnym trendzie w obu przypadkach, podczas
gdy dla mniejszej liczby jednostek narzut praktycznie nie występuje. Można domniemywać,
że ma to związek z ograniczeniami wykorzystanej biblioteki Swing, która nie była
projektowana z myślą o zaawansowanych graficznie aplikacjach symulacyjnych,
uwzględniających animację setek obiektów.
Rysunek 4.56 prezentuje opóźnienie symulacji przy stałej wielkości tłumu oraz
wzrastającej liczbie obiektów otoczenia. Opóźnienie, podobnie jak w poprzednim badaniu,
mierzono po 60 sekundach od uruchomienia zegarów.
Narzut czasowy na obliczenia
Antialiasing ON
Antialiasing OFF
25%
20%
15%
10%
5%
0%
0
100
200
300
400
500
Liczba obiektów stałych
Rysunek 4.56: Opóźnienie symulacji przy wzrastającej liczbie obiektów otoczenia.
Źródło: Opracowanie własne.
Uzyskane wyniki są bardzo dobre. Nawet przy włączonym wygładzaniu elementów
graficznych i 100 obiektach opóźnienie jest praktycznie niezauważalne. Pozwala to na
modelowanie nawet zaawansowanych i skomplikowanych struktur. Z powodzeniem można
132
też przeprowadzać symulację dla większej liczby obiektów, uzyskując rozsądne opóźnienie.
Po wyłączeniu wygładzania obiektów opóźnienie w zasadzie nie występuje (poniżej
1%) i praktycznie nie zależy od ich liczby. Świadczy to o efektywnej implementacji
algorytmów detekcji kolizji.
Wyniki testów wydajności pokazują, że implementacja może być wykorzystywana
do symulowania w czasie zbliżonym do rzeczywistego zachowań tłumu o rozmiarze do
około 400 – 500 jednostek. Biorąc pod uwagę fakty, że dla autora dysertacji krytycznymi
czynnikami była poprawność implementacji modelu oraz szybkość jej wykonania, zaś
optymalizacja kodu w tej sytuacji zeszła na dalszy plan, jest to dobry wynik. Można
domniemywać, że w opracowanym modelu komputerowym drzemią duże możliwości pod
względem wykorzystania do celów symulacji czasu rzeczywistego czy nawet predykcji
wydarzeń. Jest to tym bardziej obiecujące, że nawet w przypadku bieżącej implementacji
można już modelować skomplikowane struktury – dopiero przy około 200 elementach
architektonicznych algorytm detekcji kolizji generuje istotny narzut obliczeniowy.
4.6.8. Przykłady wykorzystania aplikacji
Rysunki 4.57, 4.58 oraz 4.59 prezentują przykłady działania platformy symulacyjnej BioInspired Crowd Simulator dla różnych przypadków użycia.
Rysunek 4.57: Przykład wykorzystania aplikacji – wczytywanie danych.
Źródło: Opracowanie własne.
133
Rysunek 4.58: Przykład wykorzystania aplikacji – modelowanie środowiska.
Źródło: Opracowanie własne.
Rysunek 4.59: Przykład wykorzystania aplikacji – symulacja ewakuacji i jej obsługa.
Źródło: Opracowanie własne.
134
Zakończenie
Podsumowanie
Zasadniczym celem niniejszej dysertacji było opracowanie i zaprezentowanie modelu
komputerowego, opisującego zachowania tłumu w sytuacjach zagrożenia i paniki,
wzorowane na reakcjach obserwowanych u zwierząt stadnych. Podwaliną dla realizacji tego
celu stały się opisane w dysertacji adaptacje stadne, czyli mechanizmy przystosowawcze do
funkcjonowania w stadzie, występujące równolegle u różnych gatunków zwierząt oraz
u człowieka.
W ramach realizacji rozprawy doktorskiej przeprowadzone zostały badania, by
wykazać tezę:
Wykorzystując mechanizmy behawioralne obserwowane u wybranych zwierząt
stadnych, można zbudować model komputerowy zachowań zbiorowości ludzkich
w stanach paniki.
W początkowej, analitycznej części dysertacji, zaprezentowane zostało szczegółowe
studium na temat zasad tworzenia się i funkcjonowania tłumu, ze szczególnym
uwzględnieniem sytuacji zagrożenia i stanów paniki. Następnie ukazana została eksploracja
tematyki środowisk stad zwierząt, w celu określenia mechanizmów zachowań, jakie mogą
występować zarówno w nich, jak również w ludzkim tłumie. Wyszczególnione analogie
poparto wynikami eksperymentów, obserwacji i badań laboratoryjnych. Oddzielnie
omówiono i udowodniono zasadność koncepcji doboru stadnego, decydującego
o równoległych adaptacjach. W dalszej części rozprawy analiza statystyczna światowych
wypadków z udziałem tłumu na przestrzeni lat pozwoliła na wyróżnienie wśród
omówionych wcześniej zachowań tych, które są krytyczne, to jest występują najczęściej
oraz stanowią najczęstsze przyczyny tragedii. Okazało się, że są to: efekt kaskady
informacyjnej wywołujący nierównomierne obciążenie wyjść, wzmożone naśladownictwo
prowadzące do podejmowania irracjonalnych decyzji grupowych, minimalizacja strefy
zagrożenia będąca przyczyną ciasnego tłoczenia się tłumu oraz lawinowe
rozprzestrzenianie się panicznego strachu, wywoływanego najczęściej przez błahy impuls
i błyskawicznie propagowanego za pomocą pętli dodatniego sprzężenia zwrotnego na cały
tłum.
Część praktyczna rozprawy polegała na sformułowaniu algorytmów dla
wyróżnionych zachowań i sformułowaniu holistycznego modelu komputerowego,
opisującego zachowanie jednostki w tłumie, łączącego podane algorytmy
z odwzorowaniem oddziaływań fizycznych, jego walidacji. Kolejnymi pracami były:
zaprojektowanie systemu komputerowego, implementacja, przeprowadzenie symulacji,
opracowanie otrzymanych wyników i określenie poprawności proponowanego rozwiązania
poprzez odniesienie ich do rzeczywistych wydarzeń i eksperymentów. Zasadnicze badania
behawioralne w części eksperymentalnej składają się z czterech, głównych modułów.
W module pierwszym (Podrozdział 4.2) przedstawiono algorytm procesu kaskady
informacyjnej (Rysunek 2.15), uwzględniający krytyczną liczbę jednostek, która decyduje
o powstaniu tego zjawiska. Jednocześnie uwzględniono w nim ocenę swojej sytuacji
135
w tłumie przez jednostkę, wskutek uwzględnienia swojego położenia na tle innych oraz
szacowania czasu potrzebnego do skorzystania z wyjścia ewakuacyjnego. Zaproponowany
algorytm postępowania stanowi więc pomost między irracjonalnym zachowaniem w stanie
paniki, a racjonalnym podejmowaniem decyzji w warunkach normalnych.
Moduł drugi (Podrozdział 4.3) prezentuje algorytm wzmożonego w stanach paniki
naśladownictwa, stworzony w oparciu o strukturę zaproponowanego wcześniej modelu
lokalnej percepcji jednostki w tłumie (Rysunki 2.5, 2.6 i 2.8). Jednostka poprzez analizę
najbliższych sąsiadów i swojego otoczenia podejmuje autonomiczną decyzję o działaniu.
Jednocześnie cały proces decyzyjny na poziomie operacyjnym, przekładający się na
określenie kierunku ruchu, zapewnia emergentny efekt utrzymywania się spójności tłumu.
Opracowany algorytm łączy więc w sobie indywidualizm jednostki wraz z jej uzależnieniem
w pewnym stopniu od tłumu, co nie było uwzględniane w dotychczas opracowanych
modelach.
Algorytm opracowany w module trzecim (Podrozdział 4.5) jest konsekwencją
doprecyzowania i praktycznego zrealizowania występującej w literaturze koncepcji
samolubnego osobnika (Rysunek 2.11), opisującej zachowanie jednostki w obliczu
zagrożenia czy stanie paniki. Opracowanie to jest wyjątkowo cenne, gdyż wykazuje, że brak
jest uniwersalnej, jednoznacznie najlepszej strategii zachowania w każdych warunkach. Tym
samym stwarza to możliwość prowadzenia dalszych badań nad przedstawionym schematem
postępowania pod kątem znalezienia optymalnych z punktu widzenia jednostki (lub całego
tłumu) strategii w konkretnych sytuacjach.
Czwarty moduł (Podrozdział 4.4) przedstawia proces rozprzestrzeniania się
tytułowej paniki w tłumie, z wykorzystaniem pętli dodatniego sprzężenia zwrotnego
(Rysunek 2.13). W modelu posłużono się esencją badań nad paniką z zakresu socjologii
i etologii. To zupełnie nowatorskie spojrzenie na zachowanie tłumu od strony czysto
psychologicznej, która to jak dotąd była bagatelizowana w innych podejściach do
modelowania zbiorowych zachowań.
Model zachowania jednostki w zbiorowości, spajający powyższe moduły z fizyczną
dynamiką tłumu, obejmuje ponadto odniesienie do obserwacji, badań i eksperymentów
z udziałem realnego tłumu, które pozwalają skonfrontować przedstawiony model
komputerowy z rzeczywistością i przeprowadzić jego walidację.
Podsumowując, należy stwierdzić, że po analizie dotychczasowych koncepcji
rozwiązań, na podstawie badań, eksperymentów i obserwacji behawioru stad zwierząt oraz
tłumów ludzi opracowano i zweryfikowano poprawność behawioralnego modelu
komputerowego opisującego zachowania uczestników ludzkiego tłumu w stanach paniki,
uwzględniając przy tym zarówno działania logiczne, jak i efekty irracjonalne.
Zaprojektowano oraz zaimplementowano aplikację komputerową realizującą powyższy
model, a w toku porównania wyników symulacji komputerowych z danymi rzeczywistymi
pochodzącymi z wypadków z udziałem tłumu oraz eksperymentów, dowiedziono
poprawności opracowanego systemu. Zatem:
W przekonaniu autora, przeprowadzone badania i uzyskane w ich toku rezultaty
potwierdzają postawioną we wstępie dysertacji tezę, iż poprzez wykorzystanie
mechanizmów behawioralnych zaobserwowanych u wybranych zwierząt stadnych,
możliwe jest zbudowanie modelu komputerowego, opisującego zachowania
zbiorowości ludzkich w warunkach paniki.
136
Wkład w rozwój wiedzy
Zaprezentowane w niniejszej dysertacji podejście do modelowania zachowań tłumu od
strony behawioralno-ewolucyjnej przedstawia innowacyjny punkt widzenia problemu.
Opracowany w ramach prowadzonych badań model komputerowy zajmuje nową pozycję
na mapie rozwoju tytułowej dziedziny. Za najważniejsze, oryginalne osiągnięcia dysertacji,
służące rozwojowi wiedzy w rozpatrywanym obszarze nauki, autor uważa, jak następuje.
Wśród analiz teoretycznych:
– Odkrycie istnienia elementu składowego doboru naturalnego, jakim jest zjawisko
doboru stadnego (Podrozdział 2.1.2, Rysunek 2.1, Tabela 2.1), czyli równoległego
występowania podobnych adaptacji u ludzi funkcjonujących w tłumie oraz
u różnych gatunków zwierząt stadnych. Fakt ten stanowi clou rozważań zawartych
w dysertacji i jest istotną kwestią dla sformułowanej tezy.
– Opracowanie zbiorczego zestawienia (Załącznik 1) oraz szczegółowej analizy
statystycznej (Rozdział 3) wypadków z udziałem tłumu w stanie paniki na
przestrzeni ostatnich 120 lat, z wykorzystaniem obszernego zbioru źródeł literatury.
Kompilacja ta wskazuje badaczom tłumu obszary krytyczne w kontekście
bezpieczeństwa i wymagające szczególnej uwagi.
Wśród opracowań praktycznych:
– Sformułowanie spójnego modelu komputerowego, odzwierciedlającego zachowanie
jednostki ludzkiej w tłumie będącym pod wpływem zagrożenia lub paniki,
uwzględniającego nie tylko interakcje fizyczne pomiędzy jednostkami, lecz także
psychologiczne aspekty indywidualnego wnioskowania i instynktownego
zachowania uczestników tłumu (Podrozdział 4.1).
– Opracowanie oraz implementacja algorytmu behawioralnego uczestnika tłumu
przenoszącego na grunt symulacji komputerowych efekt kaskady informacyjnej
(Podrozdział 4.2). Pozwoliło to na potwierdzenie negatywnego wpływu tego
zjawiska w ogólnym przypadku, wyspecyfikowanie wskazówek co do działań
jednostki w tłumie, które mogą ten niekorzystny efekt zminimalizować, a także na
opracowanie wytycznych w kwestii efektywnego rozmieszczania wyjść
ewakuacyjnych.
– Opracowanie oraz implementacja algorytmu behawioralnego odzwierciedlającego
zjawisko pojawiania się wzmożonego naśladownictwa u uczestników tłumu
(Podrozdział 4.3). Dzięki temu wykazano zależność zachowania tłumu od zasięgu
percepcji jego jednostek oraz szczegółowo zbadano efekt kolejki, występujący
w początkowej fazie formowania się tłumu.
– Opracowanie oraz implementacja algorytmu behawioralnego, stosowanego przez
uczestników tłumu do minimalizacji swoich stref zagrożenia (Podrozdział 4.5). Na
gruncie komputerowego modelu uwzględniającego istnienie stref zagrożenia wokół
jednostek, porównano efekty różnych strategii postępowania zmierzających ku ich
minimalizacji, jak również zbadano efekt fali stojącej oraz związane z nim zjawisko
wyrzutów koronalnych.
– Opracowanie oraz implementacja algorytmu rozprzestrzeniania się paniki w tłumie
137
(Podrozdział 4.4). Posłużył on do odkrycia, iż odpowiedni odsetek jednostek
postępujących racjonalnie i nie poddających się dyfuzji psychologicznej, przyczynia
się do zahamowania propagacji paniki. Podobnie właściwości izolacyjne w tym
względzie zaobserwowano w wyniku wprowadzania pustych przestrzeni
separujących części tłumu.
– Zaprojektowanie systemu komputerowego realizującego opracowany model
zachowania tłumu i jego implementacja w postaci aplikacji symulacyjnej Bio-Inspired
Crowd Simulator (Podrozdział 4.6).
Opracowany model komputerowy może zostać zaimplementowany wzorem platformy
testowej Bio-Inspired Crowd Simulator jako dedykowane narzędzie użytkowe i posłużyć do
celów praktycznych. Jego realizacja w postaci aplikacji symulacyjnej jest w stanie pełnić
funkcję dodatkowego czynnika wspomagającego ocenę bezpieczeństwa dużych obiektów
użyteczności publicznej, jak stadiony czy centra handlowe, a także planów imprez
plenerowych, zgromadzeń lub obrzędów religijnych związanych bezpośrednio z obecnością
tłumu.
Z powodzeniem komputerowy model behawioralny może być wykorzystany
również jako specjalny instrument, służący do oceny projektów architektonicznych oraz
planowanych ścieżek ewakuacji, o czym autora dysertacji zapewniają sami zainteresowani
architekci i służby pożarnicze [227, 228]. W tym przypadku jego realizacja aplikacyjna
pełniłaby rolę elementu ponadprogramowego, jako że polskie normy dotyczące zagadnień
ewakuacji w obiektach nie przewidują konieczności wykonywania symulacji, a jednocześnie
czynnika rozwoju, gdyż w najlepiej rozwiniętych państwach europejskich takie wymogi są
już obecnie stawiane [228].
Komentarz krytyczny
Oceniając obiektywnie zaproponowane podejście, bazujące na istocie ewolucji i doboru
naturalnego, można stwierdzić z pewnością jego wyjątkową oryginalność. Jednocześnie
w dysertacji zawartych zostało wiele dowodów i przykładów świadczących o tym, że jest
ono w pełni uzasadnione. Z pewnością nie jest to uniwersalny sposób podnoszenia
wszystkich problemów związanych z modelowaniem behawioru tłumu, gdyż nie można
powiedzieć, że całe spektrum jego zachowań ma swoje odpowiedniki w świecie zwierząt.
Jednakże nowe spojrzenie na tłum, z punktu widzenia psychologii zachowań, a nie
oddziaływań fizycznych, na pewno rzuca nowe światło na problem, w którego
proponowanych rozwiązaniach można od jakiegoś czasu dostrzec pewną stagnację. Idea
podejścia behawioralno-ewolucyjnego powinna być brana pod uwagę przez badaczy tłumu,
którzy w przyszłości będą opracowywali swoje autorskie koncepcje jako ta, która wskazuje
na spojrzenie na działania zbiorowości w obliczu zagrożenia z nowej, znaczącej i ciekawej
perspektywy.
Gdyby autor rozpoczynał realizację pracy w dniu dzisiejszym, posiadając wiedzę,
jaką nabył w drodze realizacji niniejszej dysertacji, w jego podejściu uwzględniona zostałaby
jeszcze bardziej pogłębiona wiedza z zakresu psychologii zachowań człowieka, oparta na
eksperymentach laboratoryjnych z udziałem jak największej grupy osób. Jest tak z kilku
zasadniczych powodów.
Jako że zwierzęta są organizmami prostszymi od człowieka i nie posługują się
138
zaawansowanymi metodami wnioskowania, a ponadto całe życie wiele spośród nich spędza
w stadach, ich zachowania stadne w obliczu zagrożenia są bardziej czytelne i naturalne,
a także łatwiejsze w obserwacji, interpretacji i opisie. U ludzi trudniej jest dostrzec
i wyizolować elementarne mechanizmy behawioralne z tego względu, że ich zachowanie
obarczone jest jarzmem skomplikowanych procesów myślowych. Skala tłumu, w jakiej
można je obserwować, utrudnia badania laboratoryjne, a ponadto niedopuszczalne etycznie
jest prowadzenie badań w sytuacjach paniki czy też sztuczne jej wywoływanie dla celów
badawczych. Stąd istnieje sporo opracowań naukowych na temat zachowań zwierząt
w obliczu zagrożenia i paniki, zaś informacje o analogicznych procesach występujących
u ludzi są tylko szczątkowe i lakoniczne. Dlatego też jakkolwiek niemożliwe jest wywołanie
prawdziwej paniki w warunkach laboratoryjnych, to jednak badania eksperymentalne
z udziałem zbiorowości ludzkiej są cenne dla potrzeb weryfikacji spostrzeżeń. Poprzez
wzbogacenie o nie dotychczasowych badań, zapewne możliwe stałoby się zaproponowanie
większej liczby algorytmów behawioralnych, a także doprecyzowanie tych, które zostały
opracowane w rozprawie doktorskiej.
Niniejsza dysertacja stanowi zwieńczenie istotnego etapu prac autora nad
zastosowaniem podejścia behawioralno-ewolucyjnego do rozwiązywania współczesnych
problemów bezpiecznego funkcjonowania tłumu. Jednocześnie otwiera ona szerokie
perspektywy dla kontynuowania badań i analiz, wśród których jako obiecujące autor
dostrzega:
– Poszukiwanie kolejnych, satysfakcjonujących adaptacyjnie strategii zachowania,
minimalizujących strefę zagrożenia (Rysunek 2.11), w tym także studium
szczególnych przypadków sytuacyjnych.
– Przeprowadzenie zrównoleglenia obliczeń dla potrzeb modelowania
skomplikowanych obiektów oraz symulowania zachowań tłumu w większej skali
aniżeli ta, na którą pozwala obecna postać aplikacji symulacyjnej (Rysunki 4.55
i 4.56).
– Stworzenie kompleksowej platformy symulacyjnej, opartej na idei działania doboru
naturalnego poprzez mutację na cechy osobnicze, w celu wyznaczenia dostatecznie
dobrych konfiguracji tych cech, które pozwalają na bardziej efektywne i bezpieczne
funkcjonowanie tłumu.
– Stworzenie kompleksowej platformy ewolucyjnej, optymalizującej drogą doboru
naturalnego i mutacji formy, kształty oraz układ przestrzenny elementów
architektonicznych, pod kątem wykorzystania ich jako pasywnych elementów
wspomagających i porządkujących proces ewakuacji.
139
Bibliografia
[1] 'Lack of information can turn a passive crowd into a stampede', “The Guardian” [online], 18
February
2003
[dostęp
13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/society/2003/feb/18/publicvoices3>
[2] 10.000 Wildebeest Die in Mass Drowning, “National Geographic” [online], 28 October
2010
[dostęp:
21
maja
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.nationalgeographic.com/news/2007/10/photogalleries/wildebeestpictures>
[3] 104 killed in Sabarimala stampede, 50 injured, „The Times of India” [online], 15 January
2011[dostęp:
13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.timesofindia.indiatimes.com/2011-01-15/india/28352194_1_sabarimalastampede-pulmedu-vandiperiyar>
[4] 150,000 Witness North Korea Execution of Factory Boss Whose Crime Was Making International
Phone Calls, Fox News [online], 27 November 2007 [dostęp: 11 września 2012], dostępny w
Internecie <http://www.foxnews.com/story/0,2933,313226,00.html>
[5] 16 killed, several injured in Haridwar stampede, Live Mint [online], 8 November 2011
[dostęp:
13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.livemint.com/Politics/RZdOPYaFPTkKpr2vfZJpBJ/16-killed-severalinjured-in-Haridwar-stampede.html>
[6] 18 May 1896 Khodynka Tragedy, Timelines [online], [dostęp: 14 września 2012], dostępny
w Internecie < http://timelines.com/1896/5/18/khodynka-tragedy>
[7] 1989: Football fans crushed at Hillsborough, BBC [online], [dostęp: 14 września 2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/onthisday/hi/dates/stories/april/15/newsid_2491000/2491195.s
tm>
[8] 20 killed in Hong Kong stampede, “The Independent” [online], 2 January 1993[dostęp: 14
września 2012], dostępny w Internecie <http://www.independent.co.uk/news/world/20killed-in-hong-kong-stampede-1476034.html>
[9] 2007: A factory manager in a packed stadium, Execute Today [online], 5 October 2008
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.executedtoday.com/2008/10/05/2007-factory-owner-suncheon-northkorea-stampede>
[10] 3 suffocate in Cairo Cathedral, The Voice of Russia [online], 19 March 2012 [dostęp: 14
września 2012], dostępny w Internecie <http://english.ruvr.ru/2012_03_19/68849392>
[11] 3 suffocate in crowd as mourners pay last respects to Egypt’s Coptic pope, Boston [online], 19
March
2012
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.boston.com/2012-03-19/world/31207872_1_final-respects-mournerscoptic-christians>
[12] 37 killed in Beijing lantern festival stampede, CHINAdaily, updated 6 February 2006
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.chinadaily.com.cn/english/doc/2004-02/06/content_303605.htm>
[13] 63 die, dozens injured in Indian temple stampede, “MB Manila Bulletin” [online], 5 March
2010
[dostęp:
12
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.mb.com.ph/node/246261/63-die-dozen>
[14] 93 Die in Nepal Stadium Stampede: Soccer Fans Rush to Locked Exits in Sudden Hailstorm,
140
“The Los Angeles Times” [online], [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://articles.latimes.com/1988-03-13/news/mn-1821_1_soccer-fans>
[15] A week later, Germany remembers 21 victims of Love Parade, MSN NBC [online], 31 July
2010
[dostęp:
12
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.msnbc.msn.com/id/38500504/ns/world_news-europe/#.UFuDra4qdv4>
[16] ABRAHAMS MARK, COLGAN PATRICK: Risk of predation, hydrodynamic efficiency, and their
influence on school structure, “Environmental Biology of Fishes” 1985, vol. 13, no. 3, pp. 195 –
202, ISSN 0378-1909.
[17] After England, more tears fall on Moscow's plastic pitch, “The Guardian” [online], 22 October
2007
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/football/2007/oct/22/europeanfootball.sport1>
[18] Allahabad stampede toll mounts to 36, The Hindu Business Line [online], 11 February 2013
[dostęp:
11
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://www.thehindubusinessline.com/news/states/allahabad-stampede-toll-mounts-to36/article4402504.ece?homepage=true>
[19] ALTSHULER ERNESTO, OSVANNY RAMOS, NÚÑEZ YURIEL, FERNÁNDEZ JAVIER,
BATISTA-LEYVA ALFO JOSÉ, NODA CLARO: Symmetry breaking in escaping ants, “The
American Naturalist” 2005, vol. 166, no. 6, pp.643 – 649, ISSN 0003-0147.
[20] AMSTERDAM: Krzyk i panika na placu Dam, „Niedziela” [online], 5 maja 2010 [dostęp:
14 września 2012], dostępny w Internecie <http://www.niedziela.nl/index.php?
option=com_content&view=article&id=3485:amsterdam-krzyk-i-panika-na-placudam&catid=77:holandia&Itemid=128>
[21] Angola vigil crush at Luanda stadium kills 10, BBC [online], 2 January 2013 [dostęp: 11
marca 2013], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/world-africa20885821>
[22] Another Black Friday for Sabarimala pilgrims, “The Indian Express” [online], 15 January
2011
[dostęp:
13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.indianexpress.com/news/another-black-friday-for-sabarimalapilgrims/737807>
[23] ARBIB MICHAEL: The Mirror System Hypothesis on the linkage of action and languages [in:]
Action to Language via the Mirror Neuron System, ed. M. Arbib, Cambridge: Cambridge
University Press, 2006, ISBN 978-05-2118-268-3.
[24] ARIZONA-OGWU L.CHINEDU: Port Harcourt PDP Rally Stampede: Irregular Or Deregulated
Police Action?, Nigerians in America [online], 16 February 2011 [dostęp: 14 września 2012],
dostępny w Internecie <http://www.nigeriansinamerica.com/articles/4757/1/PortHarcourt-PDP-Rally-Stampede-Irregular-Or-Deregulated-Police-Action/Page1.html>
[25] ASHWORTH ALF: Burnden Park Disaster 1946, Bolton Revisited [online], [dostęp: 14
września 2012], dostępny w Internecie <http://www.boltonrevisited.org.uk/s-burndendisaster.html>
[26] At least 113 dead in India temple crush: official, AFP [online], 29 September 2008 [dostęp:
12
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://afp.google.com/article/ALeqM5gsaqyS0pMwuaWNz8CvtvTOypBe8w>
[27] At least 42 killed in India stampede, “Chicago Tribune” [online], 19 December 2005
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.chicagotribune.com/2005-12-19/news/0512200131_1_line-for-reliefvouchers-thousands-of-flood-victims-stampede>
141
[28] BAKER ROGER: Strach i paniczny lęk: mity a rzeczywistość, tłum. J. Kantor-Martynuska,
Kielce: Jedność, 2002, ISBN 83-7224-448-0.
[29] BALDWIN JAMES M.: A New Factor in Evolution, “The American Naturalist” 1986, vol.
30, no. 354, pp. 441 – 451, ISSN 1537-5323.
[30] BALLERINI MICHELE, CABIBBO NICOLA, CANDELIER RAPHAEL, CAVAGNA ANDREA,
CISBANI EVARISTO, GIARDINA IRENE, LECOMTE VIVIEN, ORLANDI ALBERTO, PARISI
GIORGIO, PROCACCINI ANDREA, VIALE MASSIMILIANO, ZDRAVKOVIC VLADIMIR:
Interaction ruling animal collective behavior depends on topological rather than metric distance: Evidence
from a field study, “Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States
of America” 2008, vol. 105, no. 4, pp. 1232 – 1237, ISSN 0027-8424.
[31] BARSADE SIGAL G., GIBSON DONALD E.: Group Emotion: A View from Top and Bottom,
“Research on Managing Groups and Teams” 1998, vol. 1, pp. 81 – 102, ISBN 0-7623-0460X.
[32] BANERJEE ABHIJIT V.: A Simple Model of Herd Behavior, “Quarterly Journal of
Economics” 1992, vol. 107, iss. 3, pp. 797 – 817, ISSN 0033-5533.
[33] BATKO ANDRZEJ: Sztuka perswazji, czyli język wpływu i manipulacji, Gliwice: Helion, 2005,
ISBN 83-7361-740-X.
[34] BEAUCHAMP GUY: Vigilance in a selfish herd, “Animal Behaviour” 2007, vol. 73, no. 3, pp.
445 – 451, ISSN 0003-3472.
[35] Bezwzględna logika tragedii, forum SPECOPS [online], 19 października 2008 [dostęp: 8
września 2012], dostępny w Internecie <http://specops.pl/forum/topics25/bezwzglednalogika-tragedii-vt4563.htm>
[36] BHATTACHARYA KUNAL, VICSEK TAMÁS: Collective decision making in cohesive flocks, “New
Journal of Physics” 2010 [online], vol. 12, iss. 9 (093019), doi:10.1088/13672630/12/9/093019, ISSN 1367-2630.
[37] BIKHCHANDANI SUSHIL, HIRSHLEIFER DAVID, WELCH IVO: A Theory of Fads, Fashion,
Custom, and Cultural Change as Informational Cascades, “Journal of Political Economy” 1992,
vol. 100, no. 5, pp. 992 – 1026, ISSN 0022-3808.
[38] BIKCHANDANI SUSHIL, HIRSHLEIFER DAVID, WELCH IVO: Information Cascades and
Rational Herding: An Annotated Bibliography and Resource Reference, citeulike [online], [dostęp: 15
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.citeulike.org/user/artur/article/9510499>
[39] BLACK DUNCAN: The Theory of Committees and Elections, Cambridge: Cambridge
University Press, 1958.
[40] BLUMER HERBERT: Social Problems as Collective Behavior, “Social Problems” 1971, vol. 18,
no. 3, pp. 298 – 306, ISSN 0037-7791.
[41] BONE QUENTIN, MOORE RICHARD H.: Biology of Fishes, 3rd ed., New York: Taylor &
Francis Group, 2008, pp. 418 – 422, ISBN 978-0-415-37562-7.
[42] BRANDT NAT: Chicago Death Trap: The Iroquois Theatre Fire of 1903, Southern Illinois
University Press, 2003, pp. 11–13, ISBN 0-8093-2490-3.
[43] BRITTON NICK F., FRANKS NIGEL R., PRATT STEPHEN C., SEELEY THOMAS D.:
Deciding on a new home: how do honeybees agree?, “Proceedings of the Royal Society B: Biological
Sciences” 2002, vol. 269, no. 1498, pp. 1383 – 1388, ISSN 1471-2954.
[44] BUHL JEROME, SUMPTER DAVID J. T., COUZIN IAIN D., HALE JOE J., DESPLAND
EMMA, MILLER EVA R., SIMPSON STEPHEN J.: From disorder to order in marching locusts,
“Science” 2006, vol. 312, no. 5778, pp. 1402 – 1406, ISSN 0036-8075.
142
[45] Burden Park Disaster 9th March 1946, Meresyside Potters [online], [dostęp: 14 września
2012], dostępny w Internecie <http://www.merseysidepotters.com/Burnden.htm>
[46] CALLAWAY EWEN: Fish mega-shoals could be world's biggest animal group, “New Scientist”
[online], 26 March 2009 [dostęp: 21 maja 2012], dostępny w Internecie
<http://www.newscientist.com/article/dn16850-fish-megashoals-could-be-worlds-biggestanimal-group.html>
[47] CAMAZINE SCOTT, VISSCHER P. KIRK, FINLEY JAMES, VETTER RICK S.: House-hunting
by honey bee swarms: aggregated decisions and individual behaviors, “Insectes Sociaux” 1999, vol. 46,
no. 4, pp. 348 – 360, ISSN 0020-1812.
[48] CAMPHAUSEN RUFUS C: 63 people wounded during stampede in Amsterdam, Digital Journal
[online], 5 May 2010 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://digitaljournal.com/article/291613>
[49] CHARNELL MOSHI A.: Individual-based modelling of ecological systems and social aggregations
[pdf], University of Victoria 1998 [online], [dostęp: 10 maja 2012], dostępny w Internecie
<https://dspace.library.uvic.ca:8443/bitstream/1828/1322/1/thesis2.pdf>
[50] CHENNEY STEPHEN: Flow Tiles, ACM SIGGRAPH Symposium on Computer
Animation, ed. R. Boulic, D.K. Pai, Aire-la Ville: Eurographics Association, 2004, pp. 233 –
242, ISBN 3-905673-14-2.
[51] Co najmniej 232 osoby zginęły w pożarze w nocnym klubie w Brazylii, Wirtualna Polska
[online],
[dostęp:
11
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://wiadomosci.wp.pl/kat,8771,title,Co-najmniej-232-osoby-zginely-w-pozarze-wnocnym-klubie-w-Brazylii,wid,15287095,wiadomosc.html>
[52] COCKING CHRISTOPHER, DRURY JOHN, REICHER STEPHEN: The Psychology of Crowd
Behaviour in emergency evacuations: Results from two interview studies and implications for the Fire &
Rescue Service, “The Irish Journal of Psychology” 2009, vol. 30, no. 1– 2, pp. 59 – 73, ISSN
0303-3910.
[53] Congo (Brazzaville), the Pan-African Music Festival stampede seven deaths, China Daily [online],
11 July 2011[dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie <http://www.chinadaily.org/China-News/Congo-Brazzaville-the-Pan-African-Music-Festival-stampede-sevendeaths>
[54] CONRADT LARISSA, ROPER TIMOTHY J.: Activity synchrony and social cohesion: a fission –
fusion model, “Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences” 2000, vol. 267, no.
1458, pp. 2213 – 2218, ISSN 0962-8452.
[55] CONRADT LARISSA, ROPER TIMOTHY J.: Consensus decision making in animals, “TRENDS
in Ecology and Evolution” 2005, vol. 20, no. 8, pp. 449 – 456, ISSN 0169-5347.
[56] COSLETT PAUL: Heysel disaster, BBC [online], 4 December 2006, last updated 1 April
2008
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.bbc.co.uk/liverpool/content/articles/2006/12/04/local_history_heysel_feat
ure.shtml>
[57] COUZIN IAIN D., KRAUSE JENS: Self-Organization and Collective Behavior in Vertebrates,
“Advances in the Study of Behavior” 2003, vol. 32, pp. 1 – 75, ISSN 0065-3454.
[58] COUZIN IAIN D., KRAUSE JENS, FRANKS NIGEL R., LEVIN SIMON A.: Effective
leadership and decision-making in animal groups on the move, “Nature“ 2005, vol. 433, no. 7025, pp.
513 – 516, ISSN 0028-0836.
[59] CRANO WILLIAM D.: Milestones in the psychological analysis of social influence, “Group
Dynamics: Theory, Research, and Practice” 2000, vol. 4, iss. 1, pp. 68 – 80, ISSN 1089143
2699.
[60] Crowd crushed 53 people to death in Minsk (Belarus) (05/30/1999), CharonBoat [online], 20
September 2007 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.charonboat.com/item/79>
[61] Curtain falls on stampede-marred SEA Games, Channel New Asia [online], 22 November
2011
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.channelnewsasia.com/stories/specialreport/news/1167053_172/1/.html>
[62] Czy wiesz, że panika w tłumie nie istnieje? Czy wiesz? [online], [dostęp: 17 sierpnia 2012],
dostępny w Internecie <http://czywiesz.pl/ludzie/240057,Czy-wiesz--ze-panika-w-tlumienie-istnieje-.html>
[63] DAWKINS RICHARD: Fenotyp rozszerzony. Dalekosiężny gen, Warszawa: Prószyński i S-ka,
2003, ISBN 978-83-7469-577-0.
[64] DAWKINS RICHARD: Samolubny gen, wyd. 3, Warszawa: Prószyński i S-ka, 2006, ISBN
978-83-7469-548-0.
[65] DE PERERA BURT T., GUILFORD TIM: The social transmission of spatial information in
homing pigeons, “Animal Behaviour” 1999, vol. 57, no. 3, pp. 715 – 719, ISSN 0003-3472.
[66] Deadly stampede at Yemeni rally, BBC [online], last updated 12 September 2006 [dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/5337748.stm>
[67] Death toll rises to 147 in temple stampede, IBN Live [online], updated 30 September 2008
[dostęp: 12 września 2012] dostępny w Internecie <http://ibnlive.in.com/news/toll-risesin-chamunda-devi-stampede-80-dead/74652-3.html>
[68] DEY ANINDO, PARMAR AJAY: 147 dead in temple stampede in Jodhpur, “The Times of
India” [online], 1 October 2008 [dostęp: 12 września 2012], dostępny w Internecie
<http://articles.timesofindia.indiatimes.com/2008-10-01/india/27949942_1_templestampede-chamunda-devi-temple-mahatma-gandhi-hospital>
[69] DOBROWOLSKI GRZEGORZ: Technologie agentowe w zdecentralizowanych systemach
informacyjno-decyzyjnych, Kraków: AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne,
2002, ISSN 0867-6631.
[70] DOBROWOLSKI GRZEGORZ, KOŹLAK JAROSŁAW, NAWARECKI EDWARD: Modelowanie
anomalii i kryzysów w systemach zdecentralizowanych, “Automatyka” 2007, t. 11, z. 1 – 2, s. 89102, ISSN 1429-3447.
[71] DOBROWOLSKI GRZEGORZ, NAWARECKI EDWARD: Sytuacje kryzysowe w systemach
agentowych, “Automatyka” 2005, t. 9, z. 1 – 2, s. 57-66, ISSN 1429-3447.
[72] DORNHAUS ANNA, FRANKS NIGEL R., HAWKINS RHODA M., SHERE H.N.S.: Ants
move to improve: colonies of Leptothorax a lbipennis emigrate whenever they find a superior nest site,
“Animal Behaviour” 2004, vol. 67, iss. 5, pp. 959 – 963, ISSN 0003-3472.
[73] Dozens die in stadium accident, CNN [online], 16 October 1996 [dostęp: 14 września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.cnn.com/1996-1016/world/9610_16_guatemala.soccer_1_accident-president-alvaro-arzu-guatemala?
_s=PM:WORLD>
[74] Dozens killed in India temple stampede for free clothes and food, “The Guardian” [online], 4
March
2010
[dostęp:
12
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/world/2010/mar/04/stampede-india-temple-free-food>
[75] DUCH WŁODZISŁAW, Umysł i Ewolucja [online], [dostęp: 26 sierpnia 2012], dostępny w
Internecie <http://www.is.umk.pl/~duch/Wyklady/Mozg/03ewolucja.htm>
144
[76] DYER JOHN R.G., JOHANSSON ANDERS, HELBING DIRK, COUZIN IAIN D., KRAUSE
JENS: Leadership, consensus decision making and collective behaviour in humans, “Philosophical
Transactions of The Royal Society B” 2009, vol. 364, pp. 781 – 789, ISSN 0962-8436.
[77] EASLEY DAVID, KLEINBERG JON: Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly
Connected World, Cambridge: Cambridge University Press, 2010, ISBN 978-05-2119-533-1.
[78] EASTWOOD VICTORIA: South Africa: One dead in stampede for university places, CNN
[online], 10 January 2012 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://edition.cnn.com/2012/01/10/world/africa/south-africa-stampede/index.html>
[79] Egypt: protests over Port Said soccer deaths, Boston [online], 6 February 2012 [dostęp: 14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.boston.com/bigpicture/2012/02/egypt_protests_over_port_said.html>
[80] Eleven dead in Congo football riot after use of 'witchcraft', The Telegraph [online], 15
September 2008 [dostęp: 11 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.telegraph.co.uk/news/worldnews/africaandindianocean/democraticrepublic
ofcongo/2962727/Eleven-dead-in-Congo-football-riot-after-use-of-witchcraft.html>
[81] Eleven die in stampede at Nigeria election rally, BBC [online], 2011 [dostęp: 14 września
2012], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/world-africa-12441928>
[82] ENGESZER RAYMOND E., RYAN MICHAEL J., PARICHY DAVID M.: Learned Social
Preference in Zebrafish, “Current Biology” 2004, vol. 14, no. 10, pp. 881 – 884, ISSN 09609822.
[83] ESHEL ILAN, SANSONE EMILIA, SHAKED AVNER: On the evolution of group-escape strategies
of selfish prey, “Theoretical Population Biology” 2011, vol. 80, iss. 2, pp. 150 – 157, ISSN
0040-5809.
[84] Ex-cop pleads not guilty in fatal '01 Akashi crush, “The Japan Times” [online], 20 January
2012
[dostęp:
10
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.japantimes.co.jp/text/nn20120120a2.html>
[85] FARQUHARSON ROBIN: Theory of Voting, New Haven: Yale University Press, 1969,
ISBN 978-0-300-01121-0.
[86] FEDER TONI: Statistical physics is for the birds, “Physics today” 2007, vol. 60, iss. 10, pp.
28 – 30, ISSN 0031-9228.
[87] FERRIER BOB, ROBERT MCELROY: Rangers: The Complete Record, Derby: Breedon Books,
2006, pp. 67 – 8, ISBN 1-859-83015-3.
[88] FILIPOWICZ BOGUSŁAW, ZAJDEL MIROSŁAW: Close range interactions in crowd with
homogeneous structure, “Automatyka” 2011, t. 15, z. 2, s. 167-174, ISSN 1429-3447.
[89] FILIPOWICZ BOGUSŁAW, ZAJDEL MIROSŁAW: Self-organizing processes among primitive, social
organisms, “Sovremennyj Naučnyj Vestnik” 2011, no. 15, pp. 111-118, ISSN 1561-6886.
[90] Final report. Commission of Inquiry into The Ellis Park Stadium Soccer Disaster of 11 April
2001, South Africa Government [online], [dostęp: 10 września 2012], dostępny w
Internecie <http://www.info.gov.za/view/DownloadFileAction?id=70241>
[91] FISH FRANK E.: Kinematics of Ducklings Swimming in Formation: Consequences of Position,
“The Journal of Experimental Zoology” 1995, vol. 273, iss. 1, pp. 1 – 11, ISSN 0022-104X.
[92] Fourteen killed in Hajj stampede, BBC[online], 11 February 2003 [dostęp: 11 września
2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/2749231.stm>
[93] FRANKS NIGEL R., MALLON EAMONN B., BRAY HELEN E., HAMILTON MATHEW J.,
MISCHLER THOMAS C.: Strategies for choosing between alternatives with different attributes:
exemplified by house-hunting ants, “Animal Behaviour” 2003, vol. 65, iss. 1, pp. 215 – 223, ISSN
145
0003-3472.
[94] Frequently Asked Questions about locusts, Locust watch [online], [dostęp: 20 maja 2012],
dostępny w Internecie <http://www.fao.org/ag/locusts/en/info/info/faq>
[95] FREUD SIGMUND: Group Psychology and the Analysis of the Ego, ed. E. Jones, trans. J.
Strachey, New York: Liveright, 1951.
[96] FROOT KENNETH A., SCHAFERSTEIN DAVID S., STEIN JEREMY C.: Herd on the street:
Informational inefficiencies in a market with short-term speculation, “The Journal of Finance” 1992,
vol. 47, no. 4, pp. 1461 – 1484, ISSN 0022-1082.
[97] FRUIN JOHN J.: The causes and prevention of crowd disasters, [in:] Engineering for crowd safety:
proceedings of the International Conference on Engineering for Crowd Safety, London, UK, 17-18
March, 1993, ed. R.A. Smith, J.F. Dickie, Amsterdam: Elsevier, 1993, ISBN 978-04-4489920-0.
[98] GEBERT SZYMON: Kair: tłum wdarł się do biblioteki, demoluje budynek, Polskie Radio
[online], 23 listopada 2011 [dostęp: 12 sierpnia 2012], dostępny w Internecie
<http://www.polskieradio.pl/5/3/Artykul/484768,Kair-tlum-wdarl-sie-do-bibliotekidemoluje-budynek>
[99] GILL JR ROBERT E., PIERSMA THEURNIS, HUFFORD GARY, SERVRANCKX RENÉ,
RIEGEN ADRIAN: Crossing the ultimate ecological barrier: evidence for an 11,000 km-long
nonstop flight from Alaska to New Zealand and Eastern Australia by Bar-tailed Godwits,
„The Condor” [online] 2005, vol. 107, no. 1, pp. 1 – 20 [dostęp: 10 marca 2013], dostępny
w Internecie <http://www.bioone.org/doi/abs/10.1650/7613>
[100] GLADWELL MALCOLM: Błysk! Potęga przeczucia, przeł. A. Skucińska, Kraków: Znak,
2007, ISBN 978-83-240-0788-2.
[101] GODZIŃSKA EWA J.: Duzi i mali Ziemianie: działalność człowieka a ewolucja życia
społecznego owadów, „Biuletyn dla nauczycieli”[online] 2011, nr 9, [dostęp: 20 maja 2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.google.pl/url?
sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=6&ved=0CEYQFjAF&url=http%3A%2F
%2Fwww.partnerzy-w-nauce.us.edu.pl%2Fbiuletyn%2Fdane%2F9%2Ftematy
%2FDuzi_i_mali_ziemianie.pdf&ei=USw_UMK1NOXc4QSDvoCYDw&usg=AFQjCNE
838GpmKpfokrklf2yM31MpoMyrQ&cad=rja>
[102] Government decreases death toll in Cambodian stampede, CNN [online], 25 November 2010
[dostęp: 13 września 2012], dostępny w Internecie <http://articles.cnn.com/2010-1125/world/cambodia.festival.deaths_1_stampede-death-toll-suspension-bridge?
_s=PM:WORLD>
[103] GROCKI ROMUALD, Vademekum zagrożeń, Warszawa: Dom Wydawniczy Bellona, 2003,
ISBN 83-11-09699-6.
[104] GROSSHANDLER WILLIAM, BRYNER NELSON, MADRZYKOWSKI DANIEL, KUNTZ
KENNETH: Report of the Technical Investigation of The Station Nightclub Fire, National Institute
of Standards and Technology NCSTAR 2, vol. 1, Washington: U.S. Government Printing
Office, 2005.
[105] GUILFORD TIM, CHAPPELL JACKIE: When pigeons home alone: does
flocking have a navigational function?, “Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences”
1996, vol. 263, no. 1367, 153 – 156, ISSN 0962-8452.
[106] GÜNTÜRKÜN ONUR: Sensory Physiology: Vision, „Sturkie's Avian Psychology”, 5th
edition, Waltham: Academic Press, 1999, pp. 1 – 18, ISBN 9780127476056.
[107] GUYTON ARTHUR C., HALL JOHN D.: Textbook of Medical Physiology, 11th edition,
146
Philadelphia: Elsevier, 2006, ISBN 0-7216-0240-1.
[108] HAECKEL ERNST H.P.A.: Generelle Morphologie der Organismen, Berlin: Verlag von Georg
Reimer, 1866.
[109] Hajj ritual sees new safety moves, BBC [online], 10 January 2006 [dostęp: 11 września
2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/4600310.stm>
[110] HAMAGAMI TOMOKI, HIRATA HIRONORI: Method of crowd simulation by using multiagent
on cellular automata, IEEE/WIC International Conference on Intelligent Agent Technology
(IAT'03), Halifax, 2003, pp. 46, ISBN: 0-7695-1931-8.
[111] HAMILTON WILLIAM D.: Altruism and Related Phenomena, Mainly in Social Insects,
„Annual Review of Ecology and Systematics” 1972, vol. 3, pp. 193 – 232, ISSN 0066-4162.
[112] HAMILTON WILLIAM D.: Geometry for the selfish herd, “Journal of Theoretical Biology”
1971, vol. 31, no. 2, pp. 295 – 311, ISSN 0022-5193.
[113] Haridwar stampede toll goes up to 22, “The Times of India” [online], 8 November
2011[dostęp:
13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.timesofindia.indiatimes.com/2011-11-08/india/30372745_1_haridwarstampede-death-toll>
[114] HELBING DIRK, FARKAS ILLÉS, VICSEK TAMÁS: Simulating dynamical features of escape
panic, “Nature” 2000, vol. 407, pp. 487 – 490, ISSN 0028-0836.
[115] HELBING DIRK, MOLNÁR PÉTER, FARKAS ILLÉS J., BOLAY KAI: Self-organizing
pedestrian movement, “Environment and Planning B: Planning and Design” 2001, vol. 28, pp.
361 – 383, ISSN 0265-8135.
[116] HEMELRIJK CHARLOTTE K., HILDENBRANDT HANNO: Some Causes of the Variable
Shape of
Flocks of
Birds,
“PLoS ONE” 2011, vol. 6, no. 8,
doi:10.1371/journal.pone.0022479, ISSN 1932-6203.
[117] HESSE R.: Ecological Animal Geography, New York: J. Wiley & Sons, 1937.
[118] Hierarchy of Life, Author Stream [online], 14 September 2008 [dostęp 15 lipca 2012],
dostępny w Internecie <http://www.authorstream.com/Presentation/wdorsey-88049hierarchy-life-biology-education-ppt-powerpoint>
[119] Hillsborough. The Report of the Hillsborough Independent Panel, London: The Stationery
Office 2012, ISBN 978-0-10-298035-6.
[120] HIPPE ZDZISŁAW S., KULIKOWSKI JULIUSZ L.: Human-Computer Systems Interaction,
Berlin: Springer, 2009, ISBN 9783642032028.
[121] HIRSHLEIFER DAVID, TEOH SIEW H.: Herd behaviour and cascading in capital markets: A
review and synthesis, “European Financial Management” 2003, vol. 9, no. 1, pp. 25 – 66, ISSN
1354-7798.
[122] History’s Top 15 Worst Soccer Disasters, OddCulture [online], [dostęp: 14 września 2012],
dostępny w Internecie <http://oddculture.com/weird-news-stories/historys-top-15-worstsoccer-disasters>
[123] HUEPE CRISTIÁN, ALDANA MAXIMINO: Intermittency and clustering in a system of selfdriven particles, “Physical Review Letters” 2004, vol. 92, iss.16, pp. 1 – 4, ISSN 0031-9007.
[124] HUGHES ROGER L.: The flow of human crowds, “Annual Review of Fluid Mechanics”
2003, vol. 35, pp. 169 – 182, ISSN 0066-4189.
[125] I have hurt myself in my own confusion [blog], [dostęp: 14 września 2012], dostępny w
Internecie
<http://iamterrifiedof.tumblr.com/post/18939923294/human-stampedeshuman-stampedes-most-often-occur>
[126] India stampede death toll rises, BBC [online], 2 October 2008 [dostęp: 12 września 2012],
147
dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/7648104.stm>
[127] India stampede 'kills 16' at Haridwar festival, BBC [online], 8 November 2011 [dostęp: 13
września 2012], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/world-asia15633204>
[128] India temple stampede 'kills 140', BBC [online], last updated 3 August 2008 [dostęp: 11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/7539509.stm>
[129] India temple stampede kills eight, BBC [online], last updated 27 March 2008 [dostęp: 11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/7315942.stm>
[130] INDIA: Massacre of the Innocents: The Nagpur Stampede, Human Rights Solidarity
[online], 27 August 2001[dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.hrsolidarity.net/mainfile.php/1994vol01no01/1925>
[131] Indie: Ofiary Święta Dzbana, Stefczyk [online], [dostęp: 11 marca 2013], dostępny w
Internecie
<http://www.stefczyk.info/wiadomosci/swiat/indie-ofiary-swietadzbana,6673743237>
[132] Inquiry clears Pawar of blame for Gowari tragedy, Rediff On The Net [online], 30
December 1998 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.rediff.com/news/1998/dec/30dani.htm>
[133] Is there something wrong with African Football crowd?, The ZimOnline News [online], 2
February
2012
[dostęp:
15
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.zimonlinenews.com/is-there-something-wrong-with-african-footballcrowd>
[134] Ivorian stadium stampede kills 22, BBC [online], 29 March 2009 [dostęp: 12 września
2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/africa/7971140.stm>
[135] Ivory Coast mourns 60 killed in New Year's stampede, CNN [online], 2 January 2013
[dostęp:
11
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://edition.cnn.com/2013/01/01/world/africa/ivory-coast-deaths>
[136] Ivory Coast opens stampede probe, BBC [online], last updated 31 March 2009 [dostęp 12
września 2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/africa/7975402.stm>
[137] JABŁOŃSKI RAFAŁ: Bezmyślnie trwożliwe tłumy, „Rzeczpospolita” [online], 31 grudnia
2011
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.rp.pl/artykul/784722.html?print=tak&p=0>
[138] Jamarat Bridge Stampede in Mecca Kills at Least 270 Muslim Pilgrims [online], [dostęp: 14
września 2012], dostępny w Internecie <http://skepticism.org/timeline/mayhistory/6127-jamarat-bridge-stampede-mecca-kills-at-least-270-muslim-pilgrims.html>
[139] JAMES RICHARD, BENNETT PAUL G., KRAUSE JENS: Geometry for mutualistic and selfish
herds: the limited domain of danger, “Journal of Theoretical Biology” 2004, vol. 228, iss. 1, pp.
107 – 113, ISSN 0022-5193.
[140] Johannesburg university stampede kills one, BBC [online], 10 January 2012 [dostęp: 14
września 2012], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/world-africa16482147>
[141] JOHNSON NORRIS R.: Panic at 'The Who Concert Stampede': An Empirical Assessment,
“Social Problems” 1987, vol. 34, no. 4, pp. 362 – 73, ISSN 0037-7791.
[142] JONES MICHAEL P., PIERCE JR KENNETH E., WARD DANIEL: Avian Vision: A Review
of Form and Function with Special Consideration to Birds of Prey, “Journal of Exotic Pet
148
Medicine” 2007, vol. 16, no. 2, pp. 69 – 87, ISSN 1557-5063.
[143] Judge blocks charges against E2 owners, CNN [online], 18 February 2003 [dostęp: 11
września 2012], dostępny w Internecie < http://articles.cnn.com/2003-0218/us/chicago.nightclub_1_pepper-spray-andre-grant-lesly-motors?_s=PM:US>
[144] KENRICK DOUGLAS T., NEUBERG STEVEN L. CIALDINI ROBERT B.: Psychologia
społeczna, przekł. A. Nowak, Gdańsk: Wydawnictwo Psychologiczne, 2006, ISSN 83-8795762-3.
[145] KEYSERS CHRISTIAN, GAZZOLA VALERIA: Towards a unifying neutral theory of social
cognition, “Progress in Brain Research” 2006, vol. 156, pp. 379 – 401, ISSN 0079-6123.
[146] KIERKEGAARD SOREN, A Literary Review, London: Penguin Classics, 2001, ISBN 014-044801-2.
[147] KING ANDREW J., WILSON ALAN M., WILSHIN SIMON D., LOWE JOHN, HADDADI
HAMED, HAILES STEPHEN, MORTON JENNIFER A.: Selfish-herd behaviour of sheep under threat,
“Current Biology” 2012, vol. 22, iss. 14, pp. R561 – R562, ISSN 0960-9822.
[148] KITA ELŻBIETA: Panika – jak sobie z nią radzić [online], nr 8157 [dostęp: 16 sierpnia
2012], dostępny w Internecie <http://www.edukacja.edux.pl/p-8157-panika-jak-sobie-znia-radzic.php>
[149] KLICHOWSKI LONGIN: Fizjopatologia strachu, „Lekarz Wojskowy” 1971, nr 5, ISSN
0024-0745.
[150] KOSYCARZ ZBIGNIEW: Stan wojenny w Polsce (...), Kosycarz Foto Press [online], [dostęp:
20
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://kfp.pl/page_no,3,page,propozycja,id,9768,tytul,STAN%20WOJENNY%20W
%20POLSCE%2030%20ROCZNICA,index.html>
[151] KOZIK ALEXANDER: Universe Timeline [online], 18 February 2005 [dostęp: 23 sierpnia
2012], dostępny w Internecie <http://www.atgc.org/TimeLine>
[152] KRAKAUER DAVID: Groups Confuse Predators by Exploiting Perceptual Bottlenecks: A
Connectionist Model of the Confusion Effect, “Behavioral Ecology and Sociobiology” 1995, vol.
36, no. 6, pp. 421 – 429, ISSN 0340-5443.
[153] Kraków: chaos podczas rozdawania biletów na treningi, „Wirtualna Polska” [online], 2
czerwca
2012
[dostęp
14
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://media.wp.pl/kat,1022955,wid,14540511,wiadomosc.html?ticaid=1103a2>
[154] Kraków: miał być marsz, wyszły zamieszki, RMF 24 [online], 28 kwietnia 2006 [dostęp: 20
sierpnia 2012], dostępny w Internecie <http://www.rmf24.pl/fakty/polska/news-krakowmial-byc-marsz-wyszly-zamieszki,nId,83182 >
[155] KROCZ KAMILA, ZIELIŃSKA ANNA: Ataki paniki, ABC Zdrowie [online], 24 lipca
2012 [dostęp: 22 sierpnia 2012], dostępny w Internecie <http://portal.abczdrowie.pl/atakpaniki>
[156] La Galleria delle Grazie [online], [dostęp 13 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.ferrovieinrete.com/doc_storici/GalleriaGrazie.pdf>
[157] LARSSON MATZ: Why do fish school?, “Current Zoology” 2012, vol. 58, no. 1, pp. 129 –
137, ISSN 1674-5507.
[158] LE BON GUSTAVE: Psychologia tłumu, przeł. B. Kaprocki, przejrzał i wstępem opatrzył
S. Mika, Warszawa: Kwiaty na Tor: Klon, 2004, ISBN 83-901530-1-7.
[159] LE BON GUSTAVE: The Crowd: A Study of the Popular Mind, New York: The Macmillan,
1896.
[160] LEE SANG WOO: A bio-inspired group evasion behavior [pdf], UNC-CH CS Department
149
[online],
[dostęp:
10
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://cs.unc.edu/~leejswo/991/991.pdf>
[161] LEMONICK MICHAEL D.: As the Sea Ice Retreats, Walruses Come Ashore in Alaska,
Climate Central [online], 13 September 2010 [dostęp: 20 maja 2012], dostępny w Internecie
<http://www.climatecentral.org/blogs/as-the-sea-ice-retreats-walruses-come-ashore-inalaska>
[162] Lessons from Hajj deaths, BBC[online], 6 March 2001 [dostęp 10 września 2012],
dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/1204816.stm>
[163] List of largest peaceful gatherings in history, Common Debate [online], last modified 22
December
2012
[dostęp:
11
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://commondebate.blogspot.com/2011/07/list-of-largest-peaceful-gatheringsin.html>
[164] LORENZ KONRAD: Rozmawiał z bydlątkami, ptakami i rybami, Warszawa: PIW, 2005,
ISBN 83-89700-35-32.
[165] LORENZ KONRAD: Über die Bildung des Instinktbegriffes, “Die Naturwissenschaften”
1937, t. 25, nr 19, ISSN 1432-1904.
[166] MACHALICA BARTOSZ: Francuscy studenci: walka trwa, „Lewica” [online], 14 marca 2006
[dostęp: 20 sierpnia 2012], dostępny w Internecie <http://lewica.pl/?
id=9100&tytul=Francuscy-studenci:-Walka-trwa>
[167] MAGGS DAVID J., MILLER PAUL E., OFRI RON: Okulistyka weterynaryjna Slattera,
Wrocław: Urban & Partner 2009, s. 3 – 4, ISBN 978-83-7609-144-0.
[168] Mali stampede in Bamako 'kills dozens', BBC [online], 22 February 2011 [dostęp: 14
września 2012], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/world-africa12532724>
[169] MALLON EAMONN,B., PRATT STEPHEN C., FRANKS NIGEL R.: Individual and
aggregated decision making during nest site selection by the antLepto thorax albipennis, “Behavioral
Ecology and Sociobiology” 2001, vol. 50, no. 4, pp. 352 – 359, ISSN 0340-5443.
[170] Manila stadium stampede kills 73, BBC [online], 4 February 2006 [dostęp: 11 września
2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/asia-pacific/4680040.stm>
[171] MASIS JULIE: Cambodia Water Festival turns tragic with deadly stampede, “The Christian
Science Monitor”, 22 November 2010 [dostęp: 13 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.csmonitor.com/World/Asia-Pacific/2010/1122/Cambodia-Water-Festivalturns-tragic-with-deadly-stampede>
[172] MASIS JULIE, SIDDIQUE HAROON: Cambodia Water Festival turns to tragedy in Phnom
Penh, “The Guardian”, 23 November 2010 [dostęp: 12 września 2012], dostępny w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/world/2010/nov/23/cambodia-water-festivalphnom-penh>
[173] MAWSON ANTHONY R.: Understanding Mass Panic and Other Collective Responses to Threat
and Disaster, “Psychiatry” 2005, vol. 68, no. 2, pp. 95 – 113, ISSN 0033-2747.
[174] MAYNARD-SMITH JOHN: Optimization theory in evolution, “Annual Review of Ecology
and Systematics” 1978, no. 9, pp. 31 – 56, ISSN 0066-4162.
[175] MAYNARD-SMITH JOHN: What determines the rate of evolution?, “The American
Naturalist” 1976, vol. 110, no. 973, pp. 331 – 338, ISSN 1537-5323.
[176] MCCLEERY ROBIN H.: Optimal behaviour sequences and decision making [in:] Behavioural
Ecology: an evolutionary approach, ed.: J.R. Krebs, N.B. Davies, Oxford: Blackwell Publishing,
1997, pp. 377 – 410, ISBN 978-0-86542-731-0.
150
[177] MCPHAIL CLARK, WOHLSTEIN RONALD T.: Individual and Collective Behavior Within
Gatherings, Demonstrations, and Riots, “Annual Review of Sociology” 1983, no. 9, pp. 579 –
600, ISSN 0360-0572.
[178] Memories of Alexei Volkov, Personal Valet to Tsarina Alexandra Feodorovna 1910 - 1918,
preface by H.I.H Marie., transl. from the Russian to French by E. Semenov Payot, Paris,
1928; transl. from French to English by Robert Moshein, 2004; chapter 4 [online], [dostęp:
15
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.alexanderpalace.org/volkov/4.html>
[179] MERKLE DANIEL, MIDDENDORF MARTIN: Swarm Intelligence [in:] Search Methodologies.
Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, ed. E.K. Burke, G.
Kendall, New York: Springer, 2005, pp. 40 – 435, ISBN 978-0387-23460-1.
[180] MISHRA J. S.: Mahakumbh: The Greatest Show on Earth, New Delhi: Har-Anand
Publications, 2004, ISBN 978-81-241-0993-9.
[181] MOORE MOLLY: India State Orders Probe After Stampede Kills 114 ; Tribal Protesters Sought
Government Benefits, HighBeam [online], 25 November 1995 [dostęp: 14 września 2012],
dostępny w Internecie <http://www.highbeam.com/doc/1P2-920766.html>
[182] MORRELL LESLEY J., RUXTON GRAEME D., JAMES RICHARD: Spatial positioning in the
selfish herd, “Behavioral Ecology” 2011, vol. 22, iss. 1, pp. 16 – 22, ISSN 1045-2249.
[183] MORTON THOMAS L., HAEFNER JAMES W., NUGALA VASUDEVARAO, DECINO
ROBERT D., MENDES LLOYLD: The selfish herd revisited: do simple movement rules reduce relative
predation risk, “Journal of Theoretical Biology” 1994, vol. 167, iss. 1, pp. 73 – 79, ISSN
0022-5193.
[184] MOYLE PETER B., CECH JOSEPH: Fishes. An Introduction to Ichthyology, 5th ed., San
Francisco: Prentice Hall, 2003, ISBN 978-0-13-100847-2.
[185] MYERS DAVID G.: Psychologia społeczna, przekł. A. Bezwińska-Walerjan, Poznań: Zysk i
S-ka, 2003, ISBN 83-7150-694-5.
[186] На 21.12.2001 г. при нещастен случай в столичната дискотека "Индиго" загиват 7 деца
[pol. 21.12.2001 w wypadku w metropolii disco “Indigo” zabitych 7 dzieci], Bedstvia [online], 21
декември
2005
[dostęp
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://bedstvia.start.bg/article.php?aid=3161>
[187] NAUERT RICK: „Herd” Mentality Explained, PsychCentral [online], 15 February 2008
[dostęp:
20
maja
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://psychcentral.com/news/2008/02/15/herd-mentality-explained/1922.html>
[188] Naukowe spojrzenie na dystrybucję biletów przy CORT [LIST], „Gazeta Wyborcza” [online],
2 czerwca 2012 [dostęp 14 marca 2013], dostępny w Internecie
<http://krakow.gazeta.pl/krakow/1,44425,11859796,Naukowe_spojrzenie_na_dystrybucje
_biletow_przy_CORT.html>
[189] NAUMAN TALLI: At Least 41 Die in Ash Wednesday Church Stampede, AP News Archive,
13 February 1991 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.apnewsarchive.com/1991/At-Least-41-Die-in-Ash-Wednesday-ChurchStampede/id-1e72d80c8f2950e21ce82e595142dfa5>
[190] NIECKUŁA EWA: Ludzka ławica, „Wprost”, numer 22/2008 (1327), ISSN 0209-1747.
[191] NIETZSCHE FRIEDRICH: Tako rzecze Zaratustra: książka dla wszystkich i dla nikogo,
przekł. W. Berent, Poznań: Vesper, 2006, ISBN 978-83-60159-13-2.
[192] Nightclub Fire Kills 39 People, CNN [online], 21 February 2003 [dostęp: 11 września
2012,
dostępny
w
Internecie
151
<http://transcripts.cnn.com/TRANSCRIPTS/0302/21/bn.09.html>
[193] OLIVER MARK: Hundreds killed in hajj stampede, “The Guardian” [online], 12 January
2006
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/world/2006/jan/12/saudiarabia.religion> ISSN 0261-3077.
[194] ORŁOWSKI BOLESŁAW: Najkrótsza Historia Wynalazków, il. L. Ołdak, Warszawa: Nasza
Księgarnia, 1990, ISBN 83-10-09022-6.
[195] Over 70 injured as protesters clash with police in Madrid, Telewizja RT [online], 11 lipca 2012
[dostęp: 16 sierpnia 2012], dostępny w Internecie <http://www.rt.com/news/fires-bulletsprotesting-miners-939>
[196] Owady społeczne, Ciekawa Nauka [online], 26 maja 2012 [dostęp: 23 sierpnia 2012],
dostępny w Internecie <http://www.wykop.pl/ramka/1150609/owady-spoleczne>
[197] Panic at the Dam Square [blog], While sleepwalking... [online], 5 May 2010 [dostęp: 12
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://sleepwalk.wordpress.com/2010/05/05/panic-at-the-dam-square>
[198] PANSE SONAL: Animal Behavior: Describing the Behaviors of Herds, Bright Hub [online], 3
August
2010
[dostęp
20
maja
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.brighthub.com/environment/science-environmental/articles/81020.aspx>
[199] PARKINSON GARY: The Burnden Park Disaster remembered [blog], FourFourTwo [online],
9 March 2012 [dostęp: 13 września 2012], dostępny w Internecie
<http://fourfourtwo.com/blogs/fourfourtwoview/archive/2012/03/09/the-burndenpark-disaster-remembered.aspx>
[200] PARTRIDGE BRIAN, JOHANSSON JONAS, KALISH JOHN: The structure of schools of giant
bluefin tuna in Cape Cod Bay, “Environmental Biology of Fishes” 1983, vol. 9, no. 3-4, pp.
253 – 262, ISSN 0378-1909.
[201] PARTRIDGE BRIAN L., PITCHER TONY J.: The sensory basis of fish schools: Relative roles of
lateral line and vision, „Journal of Comparative Physiology A: Neuroethology, Sensory,
Neural, and Behavioral Physiology” 1980, vol. 135, no. 4, pp. 315 – 325, ISSN: 0340-7594.
[202] PARTRIDGE BRIAN, PITCHER TONY J., CULLEN MICHAEL, WILSON JOHN: The threedimensional structure of fish schools , “Behavioral Ecology and Sociobiology” 1980, vol. 6, no. 4,
pp. 277 – 288, ISSN 0340-5443.
[203] Pasieka moja. Proste pytania i trudne odpowiedzi, Pasieka moja[online], 4 sierpnia 2002
[dostęp:
23
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://andchip.fm.interia.pl/html/pytania.html>
[204] PIETER JÓZEF: Strach i odwaga, Warszawa: Nasza Księgarnia, 1971.
[205] Pilgrim stampede kills 1,400, History [online], [dostęp: 14 września 2012], dostępny w
Internecie <http://www.history.com/this-day-in-history/pilgrim-stampede-kills-1400>
[206] PITCHER TONY J., MAGURRAN ANN, WINFIELD IAN: Fish in larger shoals find food faster,
“Behavioral Ecology and Sociobiology” 1982, vol. 10, no. 2, pp. 149 – 151, ISSN 03405443.
[207] PITCHER TONY J., PARISH JULIA K.: Functions of shoaling behaviour in teleosts [in:]
Behaviour of teleost fishes, ed. T. Pichter J., New York: Chapman and Hall, 1993, pp. 363 – 440,
ISBN 0-412-42930-6.
[208] POLGREEN LYDIA: Fatal Stampede in South Africa Points Up University Crisis, “The New
York Times” [online], 10 January 2012 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.nytimes.com/2012/01/11/world/africa/stampede-highlights-crisis-at-southafrican-universities.html?_r=2>
152
[209] Police: 20 children die in Tanzania stampede, USA Today [online], 2 October 2008 [dostęp:
12 września 2012], dostępny w Internecie <http://www.usatoday.com/news/world/200810-02-tanzania-stampede_N.htm>
[210] PORCZYK STANISŁAW: Lęk paniczny [online], 5 października 2011 [dostęp: 20 maja
2012], dostępny w Internecie <http://online.synapsis.pl/Lek-depresyjny-panicznynerwicowy/Lek-paniczny.html>
[211] Positive feedback: life is good!, Life is good [online], [dostęp: 15 lipca 2012], dostępny w
Internecie <http://www.lifeisgood.net16.net/?life=Positive_feedback>
[212] PRATT STEPHEN C.: Quorum sensing by encounter rates in the ant Temnothorax a lbipennis,
“Behavioral Ecology” 2005, vol. 16, iss. 2, pp. 488 – 496, ISSN 1045-2249.
[213] PRATT STEPHEN C., MALLON EAMONN B., SUMPTER DAVID J., FRANKS NIGEL R.:
Quorum sensing, recruitment, and aggregated decision making during colony emigration by the ant
Leptothorax albipennis, “Behavioral Ecology and Sociobiology” 2002, vol. 52, no. 2, pp.117 –
127, ISSN 0340-5443.
[214] Proprietor of tragic disco club conducts parallel investigation, Novinite [online], 22 December
2011
[dostęp:
10
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.novinite.com/view_news.php?id=5194>
[215] Przepychanki na trasie Marszu Tolerancji w Krakowie, RMF 24 [online], 26 kwietnia 2008
[dostęp:
20
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.rmf24.pl/fakty/polska/news-przepychanki-na-trasie-marszu-tolerancji-wkrakowie,nId,224442>
[216] QUINN JOHN L., CRESSWELL WILL: Testing domains of danger in the selfish herd:
sparrowhawks target widely spaced redshanks in flocks, “Proceedings of the Royal Society B:
Biological Sciences” 2006, vol. 273, no. 1600, pp. 2521 – 2526, ISSN 0962-8452.
[217] RAAFAT RAMSEY M., CHATER NICK, FRITH CHRIS: Herding in humans, “Trends in
Cognitive Sciences” 2009, vol. 13, iss. 10, pp. 420 – 428, ISSN 1364-6613.
[218] RAHMAN MASEEH: Holy man's gift blamed for 39 dead in stampede, “The Guardian”
[online], 28 August 2003 [dostęp: 13 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.guardian.co.uk/world/2003/aug/28/india.maseehrahman>
[219] RAMESH RANDEEP: Hundreds die in pilgrimage crush, “The Guardian” [online], 26
January
2005
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/world/2005/jan/26/india.randeepramesh> ISSN 0261-3077.
[220] RANGE FRIEDERIKE, VIRÁNYI ZSÓFIA: Development of Gaze Following Abilities in Wolves
(Canis Lupus), “PLoS ONE” 2011, vol. 6, no. 2, e16888, doi:10.1371/journal.pone.0016888,
ISSN 1932-6203.
[221] REEBS STEPHAN G.: Can a minority of informed leaders determine the foraging movements of a
fish shoal?, “Animal Behaviour” 2000, vol. 59, iss. 2, pp. 403 – 409, ISSN 0003-3472.
[222] REYNOLDS CRAIG W.: Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model, “ACM
SIGGRAPH Computer Graphics” 1987, vol. 21, iss. 4, pp. 25 – 34, ISSN 0097-8930.
[223] Rights groups blame Congo police for deadly stampede, Radio Netherlands Worldwide
[online], 11 July 2011 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.rnw.nl/africa/bulletin/rights-groups-blame-congo-police-deadly-stampede>
[224] ROSKILDE POLICE: Report on the accident at Roskilde Festival on 30 June 2000 [online],
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.safeconcerts.com/documents/roskildepolicereport.pdf>
[225] Roskilde tragedy... articolo da un giornale norvegese [forum], Love Boat Board [online], 27
153
June
2005
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://loveboat.forumcommunity.net/?t=1608569>
[226] ROUPPERT STANISŁAW: Panika jako zjawisko wojenne. Szkic psychologiczny, Warszawa,
1926.
[227] Rozmowy własne z: Aleksandra Wasilkowska, właścicielka warszawskiej pracowni
architektonicznej.
[228] Rozmowy własne z: Jeremi Szczygłowski, Zastępca Komendanta Wojewódzkiej
Straży Pożarnej w Katowicach.
[229] Rzeszów jednym z najbardziej zakorkowanych miast w Polsce, „Super Nowości” [online], 22
grudnia
2011
[dostęp
13
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://supernowosci24.pl/rzeszow-jednym-z-najbardziej-zakorkowanych-miast-wpolsce/>
[230] SAP KOK: A death to make tragedy for a man in poverty, but an opportunity to make profit for a
man in business, blog KI-Media, 25 November 2010 [dostęp: 13 września 2012], dostępny w
Internecie
<http://ki-media.blogspot.com/2010/11/death-to-make-tragedy-for-manin.html>
[231] Sardine Run, Hartley's Oceans & Islands [online], 22 November 2011 [dostęp: 10
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://www.hartleys.co.za/oceans/southafrica/sardine.html>
[232] Saudis identifying nationalities of 118 dead pilgrims, BBC [online], 9 April 1998 [dostęp: 14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/76348.stm>
[233] SAUNDERS TIMOTHY: Fizyka tłumu, tłum. P. Zastryżna, Science in school [online], 25
May
2012
[dostęp:
28
maja
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.scienceinschool.org/2011/issue21/crowding/polish>
[234] SCHILLER ROBERT J.: Conversation, Information and Herd Behavior, “American Economic
Review” 1995, vol.85, iss. 2, pp. 181 – 185, ISSN 0002-8282.
[235] SEELEY THOMAS D.: Consensus building during nest-site selection in honey bee swarms: the
expiration of dissent, “Behavioral Ecology and Sociobiology” 2003, vol. 53, no. 6, pp. 417 –
424, ISSN 0340-5443.
[236] SEELEY THOMAS D: Honey bee colonies are group-level adaptive units, “The American
Naturalist” 1997, vol. 150, Supplement, pp. S22 – S41, ISSN 0003-0147.
[237] SEELEY THOMAS D., When is self-organization used in biological systems?, “The Biological
Bulletin” 2002, vol. 202, no. 3, pp. 314 – 318, ISSN 0006-3185.
[238] SEELEY THOMAS D., BUHRMAN SUSANNAH C.: Group decision making in swarms of honey
bees, “Behavioral Ecology and Sociobiology” 1999, vol. 45, no. 1, pp. 19 – 31, ISSN 03405443.
[239] SEELEY THOMAS D., BUHRMAN SUSANNAH C.: Nest-site selection in honey bees: how well
do swarms implement the ‘best-of-N’ decision rule?, “Behavioral Ecology and Sociobiology” 2001,
vol. 49, no. 5, pp. 416 – 427, ISSN 0340-5443.
[240] SEELEY THOMAS D., VISSCHER P. KIRK: Choosing a home: how the scouts in a honey bee
swarm perceive the completion of their group decision making , “Behavioral Ecology and
Sociobiology” 2003, vol. 54, no. 5, pp. 511 – 520, ISSN 0340-5443.
[241] SEELEY THOMAS D., VISSCHER KIRK P.: Group decision making in nest-site selection by
honey bees, “Apidologie” 2004, vol. 35, no. 2, pp. 101 – 116, ISSN 1297-9678.
[242] SEIFERT DOUGLAS D.: Water Column: Finishing School, “Dive Magazine UK”,
154
November 2010, pp. 26 – 32, ISSN 1471- 6240.
[243] SEN AMARTYA K.: Collective Choice and Social Welfare, San Francisco: Holden-Day, 1970,
ISBN 978-0-816-27765-0.
[244] SHERIF TAREK: Egypt military rulers accused of instigating Port Said disaster, Ahram
[online], 4 February 2012 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://english.ahram.org.eg/NewsContent/1/64/33589/Egypt/Politics-/Egypt-militaryrulers-accused-of-instigating-Port-.aspx>
[245] SHIMAZAKI HIROSHI T.: Vision in Japanese Entrepreneurship: The Evolution of a Security
Enterprise, New York: Chapman and Hall, 1992, ISBN 0-415-08357-5.
[246] SIWEK ZBIGNIEW: Kraków. Tłumy stawiły się po wejściówki na treningi. CORT nie zdał
egzaminu, Wiadomości24 [online], 2 czerwca 2012 [dostęp:10 września 2012], dostępny w
Internecie:
<http://www.wiadomosci24.pl/artykul/krakow_tlumy_stawily_sie_po_wejsciowki_na_tre
ningi_cort_nie_234442.html>
[247] Six killed in Andhra temple stampede (Lead), IndiaId News [online], 3 January 2008
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.indiaid.com/news/2008/01/03/article_20080103110930_Six_killed_in_Andhra_temple_stampede%28Lead%29.html>
[248] Six killed in Puri Rath Yatra stampede, “The Times of India” [online], 4 July 2008
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.timesofindia.indiatimes.com/2008-07-04/india/27897423_1_stampede-srijagannath-temple-balabhadra-and-subhadra>
[249] SMITH DAVID: Mali stadium stampede kills worshippers, “The Guardian” [online], 22
February
2011
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.guardian.co.uk/world/2011/feb/22/mali-stadium-stampede-deaths>
[250] SNEKSER JENNIFER L., RUHL NATHAN, BAUER KRISTOFFER, MCROBERT SCOTT P.:
The Influence of Sex and Phenotype on Shoaling Decisions in Zebrafish, “International Journal of
Comparative Psychology” 2010, vol. 23, no. 1, pp. 70 – 81, ISSN 0889-3667.
[251] Social behaviour. Genes, Ecology and Evolution, red. T. Székely, A. J. Moore, J. Komdeur,
Cambridge: Cambridge University Press, 2010, ISBN 978-0-521-70962-0.
[252] SPINOZA BARUCH: Etyka, przeł. I. Myślicki, Warszawa: AKME ,1991, ISBN 8385333-00-2.
[253] Sports Around the World: History, Culture, and Practice, red. J. Nauright, Ch. Parrish, vol. 1,
Santa Barbara: ABC-CLIO, 2012, ISBN 978-1-59884-300-2.
[254] Stampede at German Love Parade festival kills 19, BBC [online], 25 July 2010 [dostęp: 12
września 2012], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/world-europe10751899>
[255] Stampede at Saudi IKEA Store Kills Three, Fox News [online], 1 September 2004
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.foxnews.com/story/0,2933,131108,00.html>
[256] Stampede in Cambodia kills hundreds, government says, CNN [online], 22 November 2010
[dostęp 13 września 2012], dostępny w Internecie <http://articles.cnn.com/2010-1122/world/cambodia.festival.deaths_1_electrocuted-stampede-suspension-bridge?
_s=PM:WORLD>
[257] Stampede in Haridwar kills 20, injures 40, India Today [online], 8 November
2011[dostęp:
13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
155
<http://indiatoday.intoday.in/story/stampede-during-gaytri-mahakumbh-inharidwar/1/159128.html>
[258] Stampede, fire kill hundreds near Indian temple, “Irish Times” [online], 1 January 2005
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.irishtimes.com/newspaper/breaking/2005/0125/breaking53.html?via=rel
ISSN 0791-5144>
[259] STERN RICHARD: Fobie: przypadki, przyczyny, leczenie, przeł. T. Chawziuk, Poznań: Dom
Wydawniczy Rebis, 2001, ISBN 83-7120-977-0.
[260] STEVENSON MARK: Mexico suspends officials in club deaths, USA Today [online], 21 June
2008
[dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.usatoday.com/news/topstories/2008-06-20-4033749848_x.htm>
[261] Strzały na krakowskim rynku po marszu tolerancji, Wirtualna Polska [online], 7 maja 2004
[dostęp:
20
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://wiadomosci.wp.pl/kat,1342,statp,cG93aWF6YW5l,wid,5227846,wiadomosc.html?
ticaid=1f051&_ticrsn=3>
[262] SULLIVAN KATE, THOMAS PHILIP: Cambodia: 456 Dead In Festival Stampede, Sky News
[online], 24 listopada 2010 [dostęp: 16 sierpnia 2012], dostępny w Internecie
<http://news.sky.com/story/820522/cambodia-456-dead-in-festival-stampede>
[263] SUMPTER DAVID, KRAUSE JENS, JAMES RICHARD, COUZIN IAIN, WARD ASHLEY J.:
Consensus decision making by fish, “Current Biology” 2008, vol. 18, iss. 22, pp. 1773 – 1777,
ISSN 0960-9822.
[264] Sunni rescuer hailed as Iraq hero, BBC [online], last updated 5 September 2005 [dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/4214926.stm>
[265] SYPUŁA BEATA: Bitwa pod Sejmem, Jastrzębski Portal Informacyjny [online], 27 lipca
2005 [dostęp: 20 sierpnia 2012], dostępny w Internecie <http://jasnet.pl/?
m=publicystyka&id=293>
[266] SZCZEPAŃSKI JAN: Elementarne pojęcia socjologii, wyd. 3, Warszawa: PWN, 1972.
[267] SZYMCZAK PIOTR: Lemingi to NIE samobójcy!, „Focus” 8/2009, s. 104, ISSN 12349992.
[268] ŚCIBOREK ANNA: Największe naturalne show na ziemi w wykonaniu drapieżników, Banzaj
[online], 18 października 2009 [dostęp 24 sierpnia 2012], dostępny w Internecie
<http://www.banzaj.pl/Najwieksze-naturalne-show-na-ziemi-w-wykonaniu-drapieznikow2659.html>
[269] TEGEDER ROLAND W., KRAUSE JENS: Density Dependence and Numerosity in Fright
Stimulated Aggregation Behaviour of Shoaling Fish, “Philosophical Transactions of The Royal
Society B” 1995, vol. 350, pp. 381 – 390, ISSN 0962-8436.
[270] „Teleexpress”, wydanie z 2 czerwca 2012.
[271] The day 16 children died in cinema stampede, The Star [online], 12 January 2008 [dostęp: 13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.thestar.co.uk/community/nostalgia/the-day-16-children-died-in-cinemastampede-1-231348>
[272] The Ilbrox Disaster, BBC [online], 22 December 2010 [dostęp: 13 września 2012],
dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/programmes/b00x53wd>
[273] The Italian Hall Disaster, Calumet, Michigan, Genealogia [online], [dostęp 13 września
2012], dostępny w Internecie <http://www.genealogia.fi/emi/emi3d31e.htm>
156
[274] Thousands stampede at Hindu temple in India; at least 63 killed, “Daily News” [online], 4
March
2012
[dostęp:
12
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://articles.nydailynews.com/2010-03-04/news/27058044_1_hindu-templestampede-uttar-pradesh>
[275] Three crushed to death as tens of thousands turn out to see DEAD Coptic Pope sit on throne for
one last time, “The Daily Mail” [online], 19 March 2012 [dostęp: 14 września 2012], dostępny
w Internecie <http://www.dailymail.co.uk/news/article-2117036/Three-dead-crushDEAD-Coptic-Pope-sitting-throne-timerone.html>
[276] Three dead in Budapest West Balkan nightclub stampede, BBC [online], 16 January 2011
[dostęp: 13 września 2012], dostępny w Internecie <http://www.bbc.co.uk/news/worldeurope-12201916>
[277] Three die in Budapest night club stampede, RTE [online], 17 January 2011[dostęp: 13
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.rte.ie/news/2011/0116/budapest.html>
[278] Three die in China sale stampede, BBC [online], last updated 10 November 2007 [dostęp:
11 września 2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/asiapacific/7088718.stm>
[279] Three die in Saudi shop stampede, BBC [online], 1 September 2004 [dostęp: 11 września
2012], dostępny w Internecie <http://news.bbc.co.uk/2/hi/middle_east/3618190.stm>
[280] Three Egyptian deaths reported in viewing of embalmed Coptic Pope, Al Arabiya News
[online], 19 March 2012 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie
<http://english.alarabiya.net/articles/2012/03/19/201585.html>
[281] TIEN JOSEPH H., LEVIN SIMON A., RUBENSTEIN DANIEL I.: Dynamics of fish shoals:
identifying key decision rules, “Evolutionary Ecology Research” 2004, vol. 6, pp. 555 – 565,
ISSN 1522-0613.
[282] TIMMONS HEATHER, KUMAR HARI: Stampede Kills Scores in India, “The New York
Times” [online], 4 March 2010 [dostęp: 12 września 2012], dostępny w Internecie
<http://www.nytimes.com/2010/03/05/world/asia/05india.html>
[283] Tłumy ludzi po wejściówki na treningi w Krakowie. Farsa CORT'u! [materiał DO], „Moje
Miasto Kraków” [online], 2 czerwca 2012 [dostęp 14 marca 2013], dostępny w Internecie
<http://www.mmkrakow.pl/415264/2012/6/2/tlumy-ludzi-po-wejsciowki-na-treningi-wkrakowie-farsa-cortu-material-do?category=sport>
[284] Today Marks 7 Years Since Nyamiha Tragedy, Charter 97 [online], 30 May 2006 [dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://charter97.org/eng/news/2006/05/30/nemiga>
[285] TONER JOHN, TU YUHAI: Long-Range Order in a Two-Dimensional Dynamical XY Model:
How Birds Fly Together, “Physical Review Letters” 1995, vol. 75, iss. 23, pp. 4326 – 4329,
ISSN 1079-7114.
[286] Tragedia. Śmiertelna panika, „Wprost” [online], nr 36/2005 (1188), [dostęp: 10 września
2012], dostępny w Internecie <http://www.wprost.pl/ar/80548/Skaner/?pg=4>
[287] Tragedia przed stadionem. 60 osób zadeptanych, TVN 24 [online], [dostęp: 11 marca 2013],
dostępny w Internecie <http://www.tvn24.pl/wiadomosci-ze-swiata,2/tragedia-przedstadionem-60-osob-zadeptanych,297464.html>
[288] Tragiczny wybuch paniki po sylwestrowej zabawie. Zginęło co najmniej 60 osób, Ze Świata
[online], [dostęp: 11 marca 2013], dostępny w Internecie <http://ze-swiata.pl/tragicznywybuch-paniki-po-sylwestrowej-zabawie-zginelo-co-najmniej-60-osob/>
157
[289] TREUILLE ADRIEN, COOPER SETH, POPOVIĆ ZORAN: Continuum crowds, “Proceeding
of ACM Transactions on Graphics (TOG) - Proceedings of ACM SIGGRAPH” 2006, vol.
25, iss. 3, pp. 1160 – 1168, ISSN 0730-0301.
[290] TURNER GEORGE, PITCHER TONY: Attack abatement: a model for group protection by
combined avoidance and dilution, “The American Naturalist” 1986, vol. 128, no. 2, pp. 228 –
240, ISSN 1537-5323.
[291] Two killed in Jakarta stadium stampede, RTE [online], updated 22 November
2011[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.rte.ie/sport/soccer/2011/1122/287227-jakarta_malaysia_indonesia>
[292] ULANOWSKI TOMASZ: Ratujmy dzikie bestie!, „Gazeta Wyborcza” [online], 29 września
2010
[dostęp
24
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://wyborcza.pl/1,75476,8438928,Ratujmy_dzikie_bestie_.html>
[293] United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division,
Population Estimates and Projections Section [online], [dostęp: 12 sierpnia 2012], dostępny
w Internecie <http://esa.un.org/wpp/unpp/panel_population.htm>
[294] UPTON MICK: Incident at Donington Monsters of rock 1988. Presentation paper [online],
EASINGWOLD SEMINAR Seminar Mass Crowd Events, 8 December 2005, [dostęp: 14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.safeconcerts.com/documents/Donintondisaster1988.pdf>
[295] VICSEK TAMÁS, CZIRÓK ANDRÁS, BEN-JACOB ESHEL, COHEN INON, SHOCHET
OFER: Novel type of phase transition in a system of self-driven particles, “Physical Review Letters”
1995, vol. 75, iss. 6, pp. 1226 – 1229, ISSN 0031-9007.
[296] VIEGAS JENNIFER: Cockroaches Make Group Decisions, Animal Planet News [online],
[dostęp:
20
lipca
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://animal.discovery.com/news/briefs/20060327/cockroach.html>
[297] VISCIDO STEVEN V., MILLER MATTHEW, WETHEY DAVID S.: The Dilemma of the
Selfish Herd: The Search for a Realistic Movement Rule, “Journal of Theoretical Biology” 2002,
vol. 217, iss. 2, pp. 183 – 194, ISSN 0022-5193.
[298] VISCIDO STEVEN V., MILLER MATTHEW, WETHEY DAVID S.: The Response of a Selfish
Herd to an Attack from Outside the Group Perimeter, “Journal of Theoretical Biology” 2011, vol.
208, iss. 3, pp. 315 – 328, ISSN 0022-5193.
[299] VON FRISCH KARL: Animal Architecture, transl. L. Gombrich, London:
Hutchinson&Co Publishers, 1975, ISBN 978-00-9122-710-4.
[300] Waga ciała w liczbach, „Gazeta Wyborcza” [online], 30 lipca 2012 [dostęp 13 marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://zdrowie.gazeta.pl/Zdrowie/1,101460,11976682,Waga_ciala_w_liczbach.html>
[301] WALLRAFF HANS G.: Social interrelations involved in migratory orientation of birds – possible
contribution of field studies, “Oikos” 1978, vol. 30, no. 2, pp. 401 – 404, ISSN 0030-1299.
[302] WARD FAY E.: The cowboy at work, New York: Dover Publications, 2003, ISBN 0-48642699-8.
[303] WĄS JAROSŁAW: Algorytmy modelowania inteligentnych zachowań w zagadnieniach dynamiki
pieszych z zastosowaniem niehomogenicznych automatów komórkowych, rozprawa doktorska, Kraków,
2006.
[304] WEAVER MATTHEW, GABBATT ADAM: Egypt: Port Said football disaster - 2 February 2012,
“The Guardian” [online], 2 February 2012 [dostęp: 14 września 2012], dostępny w
Internecie <http://www.guardian.co.uk/world/middle-east-live/2012/feb/02/egypt-port158
said-football-dsaster-live-updates>
[305] What ungulates see?, Optifade [online], [dostęp: 19 maja 2012], dostępny w Internecie
<http://www.optifade.com/hunting-gear/content/how-what-ungulates-see.html>
[306] Wildebeest, “National Geographic” [online], [dostęp: 20 maja 2012], dostępny w
Internecie <http://animals.nationalgeographic.com/animals/mammals/wildebeest>
[307] Wildebeest Migration – Must See on African Safari Vacation [blog], Tanzanear [online], 4
June
2009
[dostęp:
20
maja
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://tanzanear.com/blog/wildebeest-migration-must-see-on-african-safari-vacation>
[308] WILSON EDWARD O.: Socjobiologia, il. S. Landry, przeł. M. Siemiński, Poznań: Zysk i Ska, 2000, ISBN 83-71506-82-1.
[309] Woman killed, 17 injured in UJ stampede, Mail&Guardian [online], 10 January 2012
[dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie <http://mg.co.za/article/2012-01-10women-killed-17-injured-in-uj-stampede>
[310] Women die in India train stampede, BBC [online], last updated 3 October 2007 [dostęp:
11
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/7026262.stm>
[311] World Population, United States Census Bureau [online], last updated June 2012
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.census.gov/population/international/data/worldpop/table_history.php>
[312] World: South Asia Stampede tragedy at Hindu shrine, BBC [online], 15 January 1999
[dostęp:
14
września
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/255518.stm>
[313] Wszyscy podlegają owczemu pędowi, Psychologia [online], 22 lutego 2008 [dostęp: 20 maja
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.psychologia.apl.pl/index.php/czytelnia/garace-wiadomosci/1-gorpcewiadomopci/15-wszyscy-podlegajp-owczemu-pwi>
[314] Wybuch paniki na uroczystościach religijnych. 14 zabitych, INTERIA [online], [dostęp: 11
marca 2013], dostępny w Internecie <http://fakty.interia.pl/swiat/news-wybuch-paniki-nauroczystosciach-religijnych-14-zabitych,nId,926032>
[315] Wybuch paniki na uroczystościach religijnych w Delhi - 14 zabitych, Wirtualna Polska [online],
[dostęp:
11
marca
2013],
dostępny
w
Internecie
<http://wiadomosci.wp.pl/kat,1356,title,Wybuch-paniki-na-uroczystosciach-religijnych-wDelhi-14-zabitych,wid,15107019,wiadomosc.html>
[316] Wyjątkowo krwawa gonitwa byków w Pampelunie, Wirtualna Polska [online], 12 lipca 2009
[dostęp:
20
sierpnia
2012],
dostępny
w
Internecie
<http://wiadomosci.wp.pl/kat,1356,title,Wyjatkowo-krwawa-gonitwa-bykow-wPampelunie,wid,11307927,wiadomosc.html>
[317] Wyrok w procesie ws. pożaru hali Stoczni Gdańskiej, INTERIA [online], 8 czerwca 2010
[dostęp: 14 września 2012], dostępny w Internecie <http://fakty.interia.pl/faktydnia/news/wyrok-w-procesie-ws-pozaru-hali-stoczni-gdanskiej,1489444>
[318] YANG XIN-SHE: Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, Cambridge: Luniver Press,
2008, ISBN-13 978-1-905986-10-1.
[319] YATES CHRISTIAN A., ERBAN RADEK, ESCUDERO CARLOS, COUZIN IAIN D., BUHL
JEROME, KEVREKIDIS IOANNIS G., MAINI PHILIP K., SUMPTER DAVID J.: Inherent noise can
facilitate coherence in collective swarm motion, “Proceedings of the National Academy of Sciences
of the United States of America” 2009, vol. 106, no. 14, pp. 5464 – 5469, ISSN 0027-8424.
159
[320] Zachowania stadne zwierząt na pastwisku, Hodowle [online], [dostęp: 20 maja 2012],
dostępny
w
Internecie
<http://www.hodowle.eu/331_Zachowania_stadne_zwierzat_na_pastwisku.html>
[321] Zadeptali 36 osób. Panika na stacji kolejowej, SFORA [online], [dostęp: 11 marca 2013],
dostępny w Internecie <http://www.sfora.pl/Zadeptali-36-osob-Panika-na-stacjikolejowej-a52453>
[322] ZAIKIN V.: The tragedy at Luzhniki: facts and fabrications, “The Current Digest of the
Post-Soviet Press” 1989, vol. 41, no. 43, pp. 25 – 25, ISSN 2159-3612.
[323] ZAJDEL MIROSŁAW: Elementy zachowań stadnych zwierząt występujące w ludzkim tłumie w
stanach paniki [w:] Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych: innowacje i implikacje
interdyscyplinarne, T. 2, red. Z.E. Zieliński, Kielce: Wydawnictwo Wyższej Szkoły Handlowej,
2010, s. 337–343, ISBN 978-83-89274-55-7.
[324] ZAJDEL MIROSŁAW: Modelowanie zbiorowych zachowań ludzkich – jako narzędzie
wspomagające zarządzanie kryzysowe – elementy zachowań stadnych zwierząt występujące w ludzkim
tłumie w stanach paniki [w:] Praktyczne zastosowanie narzędzi informatycznych (w tym GIS) w
zarządzaniu kryzysowym, Warszawa 2011, s. 139 – 157.
[325] ZAJDEL MIROSŁAW: Modelowanie zachowań zbiorowości ludzkich na bazie reakcji
behawioralnych zwierząt stadnych w stanach paniki [w:] Doctus – małopolski fundusz stypendialny dla
doktorantów 2008/2011 – człowiek – najlepsza inwestycja, Kraków: Małopolskie Centrum
Przedsiębiorczości, 2011, s. 74.
[326] ZAJDEL MIROSŁAW: Stochastic adaptive strategy for iterated prisoner's dilemma [w:]
Innowacyjno-efektywnościowe problemy teorii i praktyki zarządzania, red. nauk. P. Łebkowski,
Kraków: AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, 2009, s. 87 – 93, ISBN
978-83-7464-248-4.
[327] ZAJDEL MIROSŁAW: Strategie ewolucyjnie stabilne w iterowanym dylemacie więźnia [w:] Sesje
Studenckich Kół Naukowych, materiały XLIX Sesji Pionu Górniczego, Kraków, 11 grudnia 2008 r.:
program Sesji, informacje o kołach naukowych, streszczenia referatów, oprac. red. M. Ślósarz, P.
Bogacz, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Kraków:
Agencja Wydawniczo-Poligraficzna “ART-TEKST”, 2008, s. 266, ISBN 978-83-88316-84-5.
[328] ZAJDEL MIROSŁAW: Wielostrumieniowy wzorzec dynamiki tłumu w sytuacjach zagrożenia
oparty na zachowaniach stadnych zwierząt [w:] Kierunki działalności i współpraca naukowa Wydziału
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki, Kraków: AGH WEAIiE, 2009, s. 255 –
256, ISBN 978-83-88309-87-8.
[329] ZAJDEL MIROSŁAW: Zachowanie tłumu modelowanego w oparciu o behawior owadów społecznych
w obliczu różnych konfiguracji wyjść ewakuacyjnych [w:] Rola informatyki w naukach ekonomicznych i
społecznych – innowacje i implikacje interdyscyplinarne, t. 2, Kielce: Wydawnictwo Wyższej Szkoły
Handlowej, 2012, s. 298 – 308, ISBN 978-83-89274-75-5.
[330] ZAJDEL MIROSŁAW, FILIPOWICZ BOGUSŁAW: Exit selection process during crowd evacuation,
modelled on the cockroach emergent behaviour, “Bulletin of the Polish Academy of Sciences”
2013, ISSN 0239-7528.
[331] ZHENG MEIHONG, KUSHIMORI YOSHIKI, KUMBURA TAKESHI: A model describing
collective behaviors of pedestrians with various personalities in danger situations, [in:] Neural Information
Processing, 2002. ICONIP '02. Proceedings of the 9th International Conference on 18 – 22 November
2002, vol. 4, pp. 2083 – 2087, ISBN 981-04-7524-1.
[332] Zmarła 21 ofiara Love Parade, TVN 24 [online], 28 lipca 2010 [dostęp: 20 sierpnia
2012], dostępny w Internecie <http://www.tvn24.pl/wiadomosci-ze-swiata,2/zmarla-21160
nbsp-ofiara-love-nbsp-parade,141289.html>
[333] Zmarła czwarta ofiara paniki podczas imprezy Halloween, TVN 24 [online], [dostęp: 11
marca 2013], dostępny w Internecie <http://www.tvn24.pl/wiadomosci-zeswiata,2/zmarla-czwarta-ofiara-paniki-podczas-imprezy-halloween,286622.html>
[334] ZOAKA FI'AMMARI MACHAR: 2011: Port-Harcourt Stampede; It Must Not Happen Again,
Sahara Reporters [online], 14 February 2011[dostęp: 14 września 2012], dostępny w
Internecie <http://saharareporters.com/article/2011-port-harcourt-stampede-it-must-nothappen-again>
[335] ŻYGULSKI KAZIMIERZ: Film w środowisku robotniczym, Warszawa: Wydawnictwa
Artystyczne i Filmowe, 1962.
161
Spis ilustracji
Str.
Wstęp
Rysunek W.1: Przyrost liczby ludności świata.…....................................................................................................... 7
Rysunek W.2: Liczba wypadków śmiertelnych z udziałem tłumu pod wpływem paniki.…............................... 8
Rysunek W.3: Założone etapy realizowanych prac badawczych.…........................................................................ 13
Rysunek W.4: Miejsce omawianego podejścia na tle innych rozwiązań.…............................................................ 14
Rozdział 1
Rysunek 1.1: Schemat procesu tworzenia się tłumu.…............................................................................................
Rysunek 1.2: Rodzaje tłumu.…....................................................................................................................................
Rysunek 1.3: Procesy składowe homogenizacji tłumu.…........................................................................................
Rysunek 1.4: Elementy duszy tłumu.…......................................................................................................................
Rysunek 1.5: Instynktowy proces decyzyjny...............................................................................................................
Rysunek 1.6: Atawizm używania broni drzewcowej objawiający się u kibiców piłkarskich.…..........................
Rysunek 1.7: Odtwarzanie emocji i gestów przy wykorzystaniu neuronów lustrzanych.…...............................
Rysunek 1.8: Sygnał w postaci meksykańskiej fali na stadionie piłkarskim.….....................................................
Rysunek 1.9: ZJawisko efektu osmozy psychologicznej w tłumie.….....................................................................
Rysunek 1.10: Efekt zamkniętych kręgów wzrastającego podniecenia.…............................................................
19
20
24
25
26
27
28
29
30
31
Rozdział 2
Rysunek 2.1: Triada ewolucyjna i jej składowa w środowisku stada.......................................................................
Rysunek 2.2: Eksploracja przestrzeni w poszukiwaniu stada przez mrówki.........................................................
Rysunek 2.3: Stado antylop gnu przekraczające rzekę w rezerwacie przyrody Masai Mara (Kenia).…............
Rysunek 2.4: Model procesu naśladowczego.............................................................................................................
Rysunek 2.5: Percepcja najbliższych sąsiadów w stadzie w sensie różnych rodzajów metryki.….....................
Rysunek 2.6: Schemat percepcji dla osobnika o widzeniu frontalnym...................................................................
Rysunek 2.7: Porównanie wydłużenia tłumu i stada ptaków względem kierunku ruchu....................................
Rysunek 2.8: Schemat działania algorytmu ruchu naśladowczego w stadzie........................................................
Rysunek 2.9: Przykładowe strefy zagrożenia osobników z wnętrza i brzegu stada.............................................
Rysunek 2.10: Przykłady ławic kulistych atakowanych przez drapieżniki.............................................................
Rysunek 2.11: Teoria stref zagrożenia w postaci diagramu Voronoi.....................................................................
Rysunek 2.12: Przykładowe wskazania kierunku ruchu przez strategię LCH w różnych sytuacjach.…..........
Rysunek 2.13: Panika w stadzie jako pętla dodatniego sprzężenia zwrotnego......................................................
Rysunek 2.14: Mrówki wybierające wyjścia racjonalnie (a, b) oraz w stanie paniki (c, d).…..............................
Rysunek 2.15: Efekt kaskady informacyjnej...............................................................................................................
Rysunek 2.16: Skuteczność decyzji podejmowanej demokratycznie przez racjonalne stado.…........................
Rysunek 2.17: Minimalna wielkość stada skutecznie podejmującego demokratyczną decyzję.….....................
Rysunek 2.18: Skuteczność decyzji podejmowanej demokratycznie przez irracjonalne stado.….....................
37
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
50
52
54
54
56
56
57
Rozdział 3
Rysunek 3.1: Miejsca najczęstszego wybuchu paniki.…..........................................................................................
Rysunek 3.2: Najczęstsze przyczyny zgromadzeń, w ramach których dochodziło do wypadków....................
Rysunek 3.3: Typowe okoliczności, towarzyszące wybuchowi paniki.…..............................................................
Rysunek 3.4: Efekty obserwowane podczas wypadków z udziałem panikującego tłumu.….............................
Rysunek 3.5: Szkic policyjny planu klubu nocnego The Station z naniesioną liczbą ofiar.…............................
Rysunek 3.6: Przebieg eksperymentu obrazującego wzmożone naśladownictwo.…..........................................
Rysunek 3.7: Kolejne fazy wydarzeń na Placu Dam w Amsterdamie (Holandia).…...........................................
63
64
65
66
68
70
72
Rozdział 4
Rysunek 4.1: Schemat ideowy agentowego modelu wnioskowania jednostki w tłumie.….................................
Rysunek 4.2: Ogólny schemat blokowy algorytmu behawioralnego jednostki.…...............................................
Rysunek 4.3: Model dynamiki molekularnej.….........................................................................................................
Rysunek 4.4: Funkcja przepustowości wyjścia i jej aproksymanta.…....................................................................
74
77
78
82
162
Rysunek 4.5: Algorytm kaskady informacyjnej – schemat blokowy.…................................................................. 83
Rysunek 4.6: Porównanie teoretycznej przepustowości wyjścia z pomiarami praktycznymi.…........................ 85
Rysunek 4.7: Wpływ liczby wyjść o jednakowej sumie przepustowości teoretycznych na czas ewakuacji.…. 85
Rysunek 4.8: Zależność czasu ewakuacji od liczby jednakowych wyjść.…........................................................... 86
Rysunek 4.9: Modele pomieszczeń wykorzystane do badania wpływu konfiguracji wyjść.…........................... 87
Rysunek 4.10: Zależność czasu ewakuacji od konfiguracji wyjść.…...................................................................... 87
Rysunek 4.11: Wpływ masy krytycznej na czas ewakuacji.….................................................................................. 88
Rysunek 4.12: Wpływ masy krytycznej na czas ewakuacji (przypadek pesymistyczny).…................................. 88
Rysunek 4.13: Wpływ niecierpliwości uczestnika tłumu na szybkość ewakuacji.…............................................ 89
Rysunek 4.14: Algorytm wzmożonego naśladownictwa – schemat blokowy.….................................................. 91
Rysunek 4.15: Efekt kolejki w początkowej fazie formowania się tłumu.…........................................................ 93
Rysunek 4.16: Zależność czasu formowania się tłumu od promienia widzenia jednostek.…........................... 93
Rysunek 4.17: Zależność możliwości motorycznych tłumu od promienia widzenia jego uczestników.…...... 95
Rysunek 4.18: Algorytm propagacji paniki – schemat blokowy.…........................................................................ 97
Rysunek 4.19: Zależność skuteczności ewakuacji od miejsca wybuchu paniki w tłumie.….............................. 98
Rysunek 4.20: Zależność propagacji paniki w tłumie od odsetka osób odpornych na stres.…........................ 99
Rysunek 4.21: Odsetek osób ogarniętych paniką przy różnej gęstości tłumu.…................................................. 100
Rysunek 4.22: Odsetek osób ogarniętych paniką w izolowanych częściach tłumu.…........................................ 101
Rysunek 4.23: Odsetek osób ogarniętych paniką w słabo izolowanych częściach tłumu.…............................. 101
Rysunek 4.24: Diagram Voronoi (czerwony) wraz z triangulacją Delone dla tego samej sytuacji.….............. 103
Rysunek 4.25: Algorytm minimalizacji strefy zagrożenia – schemat blokowy.…................................................ 104
Rysunek 4.26: Porównanie skuteczności strategii Nearest Neighbour i Nearest Node.…................................. 105
Rysunek 4.27: Determinanty efektu fali stojącej.….................................................................................................. 106
Rysunek 4.28: Przebieg zjawiska wyrzutu koronalnego.…...................................................................................... 106
Rysunek 4.29: Główne okno platformy symulacyjnej Bio-Inspired Crowd Simulator.….................................. 108
Rysunek 4.30: Diagram przypadków użycia platformy symulacyjnej.…............................................................... 110
Rysunek 4.31: Schemat architektury systemu............................................................................................................. 111
Rysunek 4.32: Diagram klas aplikacji.…....................................…..................................…...................................... 113
Rysunek 4.33: Główny panel interfejsu użytkownika.…....................................…..................................….......... 116
Rysunek 4.34: GUI – panel zegarów........................................................................................................................... 117
Rysunek 4.35: GUI – panel statystyk tłumu............................................................................................................... 117
Rysunek 4.36: GUI – panel grafiki.............................................................................................................................. 117
Rysunek 4.37: GUI – panel wizualizacji...................................................................................................................... 118
Rysunek 4.38: GUI – panel kontroli symulacji.......................................................................................................... 118
Rysunek 4.39: GUI – panele odczytu i zapisu danych.............................................................................................. 118
Rysunek 4.40: GUI – panel algorytmów..................................................................................................................... 119
Rysunek 4.41: Panel edycji interfejsu użytkownika.…....................................…....................................…............. 119
Rysunek 4.42: GUI – panel informacyjny................................................................................................................... 120
Rysunek 4.43: GUI – panel zmiany położenia.......................................................................................................... 120
Rysunek 4.44: GUI – panel dodawania jednostek tłumu......................................................................................... 121
Rysunek 4.45: GUI – panel dodawania obiektów architektonicznych (przeszkód).…....................................... 121
Rysunek 4.46: GUI – panel dodawania wyjść.…....................................................................................................... 122
Rysunek 4.47: GUI – panel dodawania punktów kontrolnych.….......................................................................... 122
Rysunek 4.48: GUI – panel usuwania obiektów.…................................................................................................... 123
Rysunek 4.49: Powiększona klatka animacji z (po lewej) oraz bez (po prawej) efektu antialiasingu.…............ 123
Rysunek 4.50: Przykład modelu na tle widoku rzeczywistego modelowanego obiektu.…................................ 124
Rysunek 4.51: Hierarchia obiektów modelowych...................................................................................................... 125
Rysunek 4.52: Przykład pliku tłumu .CR wraz z wizualizacją.…............................................................................ 127
Rysunek 4.53: Przykład pliku otoczenia .TR wraz z wizualizacją.…..................................................................... 129
Rysunek 4.54: Tryb zrzutów ekranu oraz proces tworzenia pliku wideo.…......................................................... 130
Rysunek 4.55: Opóźnienie symulacji przy rosnącej wielkości tłumu.…................................................................ 131
Rysunek 4.56: Opóźnienie symulacji przy wzrastającej liczbie obiektów otoczenia.…....................................... 132
Rysunek 4.57: Przykład wykorzystania aplikacji – wczytywanie danych.….......................................................... 133
Rysunek 4.58: Przykład wykorzystania aplikacji – modelowanie środowiska.….................................................. 134
Rysunek 4.59: Przykład wykorzystania aplikacji – symulacja ewakuacji i jej obsługa.….................................... 134
163
Spis tabel
Str.
Wstęp
Tabela W.1: Porównanie modeli zachowania tłumu.…............................................................................................ 10
Rozdział 1
Tabela 1.1: Przykłady zbiegowisk.…........................................................................................................................... 17
Tabela 1.2: Przykłady publiczności zebranych.…..................................................................................................... 18
Rozdział 2
Tabela 2.1: Przykłady typowych zachowań, obserwowanych w stadzie i tłumie.…............................................. 60
Rozdział 4
Tabela 4.1: Obliczenia analityczne przepustowości wyjścia.…............................................................................... 81
Tabela 4.2: Symulowany tłum z oznaczonymi przypadkami efektu kolejki.…..................................................... 92
Tabela 4.3: Charakterystyka ruchu tłumu przy różnych poziomach widoczności.….......................................... 94
164
Załącznik 1
Poniższa tabela zawiera zestawienie wszystkich wypadków śmiertelnych z udziałem panikującego tłumu, do informacji o których dotarł autor. Ewentualne
rozbieżności danych w stosunku do spotykanych w różnych źródłach (na przykład dotyczące liczby ofiar czy bezpośredniej przyczyny wybuchu paniki) są
konsekwencją niespójnych informacji podawanych przez owe źródła. Autor najczęściej przyjmował wariant spotykany w większości pozycji lub też wybierał
tę wersję, która ze względu na stopień szczegółowości opisu bądź powszechną rzetelność danego medium wydawała się najbardziej wiarygodna.
Lp.
Data i miejsce
Liczba ofiar
(rannych)
Charakter tłumu
Przebieg zdarzenia
Źródła
1 1881-12-25
Warszawa
Polska
30 (26) Wierni w świątyni
Zbyt wielki tłum wszedł do świątyni. Ludzie zaczęli mdleć. Ktoś krzyknął „Wody!”, ktoś inny
to podchwycił i krzyknął „Pożar!”. Wybuchła panika. Część osób została uduszona,
pozostałych stratowano.
[137]
2 1888-02-??
Warszawa
Polska
3 (10) Wierni w świątyni
Zbyt wielki tłum wszedł do świątyni. Ludzie zaczęli mdleć, ktoś krzyknął „Wody!”, ktoś inny
„Policja!”. Wybuchła panika. Znaleziono 3 martwe osoby.
[137]
Przed koronacją cara, na polu ćwiczeń moskiewskiego garnizonu miał się odbyć wielki festyn
ludowy. Zebrało się na nim około pół miliona poddanych, którym obiecano podarki
żywnościowe. Tłum czekał całą noc i rankiem ruszył na stragany, z których wydawano
podarki. Na skutek stratowania zginęło niemal 1400 osób.
[6, 178]
Podczas incydentu na scenie zapaliły się dekoracje. W teatrze było mnóstwo łatwopalnych
materiałów. Panikujący tłum ruszył do wyjść, jednak większość z nich była zamknięta, co
poskutkowało stratowaniem części ofiar. Pozostała, większa część, udusiła się.
[42]
Tłum dzieci wchodził do kina. Na klatce schodowej wytworzył się zbyt duży ścisk, co
doprowadziło do paniki i stratowania 16 osób.
[271]
3 1896-05-18
Moskwa
Rosja
4 1903-12-30
Chicago
Stany Zjednoczone
5 1908-01-11
Barnsley
Wielka Brytania
6 1913-12-24
Calumet
Stany Zjednoczone
1389 (2690) Kolejka oczekujących
605 Publiczność
16 (40) Kolejka oczekujących
73 Uczestnicy imprezy
klubowej
7 1941-06-06
Chongqing
Chiny
4000 Przechodnie uliczni
8 1942-10-23
354 Przechodnie uliczni
Kilkusetosobowy tłum bawił się na 2. piętrze budynku na imprezie świątecznej, gdy ktoś
[273]
(prawdopodobnie osoba skonfliktowana z organizatorami przyjęcia) nagle krzyknął „Pali się!”.
Tłum ruszył do panicznej ucieczki tratując 73 osoby. Jedyne zejście z 2. piętra prowadziło
przez stromą klatkę schodową.
Bombardowanie miasta przez Japończyków spowodowało masową panikę tłumu, który
uciekał do jedynego schronu przeciwlotniczego. Większość ofiar zginęła uduszona.
[125]
Atak bombowy na miasto spowodował, że spanikowany tłum ruszył do schronu w
[156]
165
Genua
Włochy
9 1943-03-03
Londyn
Wielka Brytania
10 1946-03-09
Bolton
Wielka Brytania
11 1954-02-03
Allahabad
Indie
12 1954-06-24
Warszawa
Polska
13 1956-01-01
Yahiko
Japonia
14 1961-09-16
Glasgow
Szkocja
podziemiach dworca kolejowego, do którego prowadziło strome zejście. Potknięcie i upadek
jednej z osób pociągnęły za sobą kolejne, na które wbiegła pozostała część tłumu.
173 Przechodnie uliczni
33 Kibice sportowi
500 Tłum religijny
18 Kolejka oczekujących
124 (94) Wierni w świątyni
2 Kolejka oczekujących
Ostrzał artylerii przeciwlotniczej sprawił, że tłum zaczął uciekać do schronu
przeciwlotniczego w podziemiach dworca kolejowego. Kobieta niosąca dziecko potknęła się
na schodach, co spowodowało upadki i tratowanie innych osób.
[1]
Kibice bez biletów siłą przedostali się na i tak już przepełniony stadion sportowy. Nacisk
tłumu wyłamał barierki ochronne, które przygniotły osoby stojące przed nimi.
[25, 45,
199]
Pielgrzymi przybyli na uroczystości religijne nad brzegami Gangesu. Rzeka miała w tym czasie [180, 218]
podniesiony poziom, więc zdecydowano się postawić barierki ochronne. Procesja religijna
spowodowała gwałtowny przypływ tłumu, który chciał w niej uczestniczyć. Pod naporem
zerwane zostały barierki oddzielające od Gangesu, a tłum wpadł w panikę. Część osób
utonęła, pozostali zostali stratowani.
Tłum wchodził na statek, który miał popłynąć w rejs w Noc Świętojańską. Nagle ktoś
krzyknął „Szybciej, bo już odpływa!”. Tłum ruszył. Zginęło co najmniej 18 osób.
[137]
Ofiary w większości zginęły uduszone w tłoku, jaki stworzył się w świątyni, gdzie zebrany
tłum świętował nowy rok.
[245]
Dwie osoby zginęły zmiażdżone przez napierający tłum kibiców na klatce schodowej
stadionu.
[87]
[272]
15 1971-01-02
Glasgow
Szkocja
66 Kibice sportowi
Tłum wychodził ze stadionu, kiedy ojciec z dzieckiem na ręku upadł na klatce schodowej,
powodując reakcję łańcuchową u ludzi idących za nim. 66 osób zostało stratowanych.
16 1979-12-03
Cincinnati
Stany Zjednoczone
11 Uczestnicy imprezy
plenerowej
Na stadionie odbywał się koncert. Bilety nie były numerowane. 11 osób zginęło stratowanych, [141]
kiedy tłum ruszył by zająć najlepsze miejsca w momencie otwarcia wejścia.
17 1982-10-20
Moskwa
Rosja
66 (61) Kibice sportowi
18 1985-05-29
Bruksela
39 (600) Kibice sportowi
Na stadionie były dwa wyjścia, po jednym na każdej z trybun. Jednak większość kibiców po
[17, 322]
meczu ruszyła do jednego z nich, jako że było ono bliżej przystanku metra. Oba wyjścia miały
klatki schodowe. Jedna z kobiet zgubiła but i zatrzymała się, a wraz z nią kilka innych osób.
Gęstość i napór tłumu spowodował efekt domina i śmierć 66 osób.
Kibice jednej drużyny wyłamali ogrodzenie oddzielające ich trybunę od trybuny przeciwnika,
co spowodowało na niej panikę. Tłum ruszył w kierunku ściany stadionu przygniatając wiele
166
[56]
Belgia
19 1988-03-13
Katmandu
Nepal
20 1988-08-20
Donington
Wielka Brytania
osób. Ściana zawaliła się pod naporem tłumu.
93 (200) Kibice sportowi
2 Uczestnicy imprezy
plenerowej
21 1989-04-15
Sheffield
Wielka Brytania
96 (766) Kibice sportowi
22 1990-07-02
Mekka
Arabia Saudyjska
1426 Tłum religijny
23 1991-01-13
Orkney
RPA
40 Kibice sportowi
W czasie meczu wystąpiła potężna burza z gradobiciem. Kibice ruszyli do wyjść, jednak tylko
jedno z nich było otwarte.
[14]
Po wejściu na scenę zespołu, fani ruszyli w kierunku sceny, zgniatając dwóch nastolatków.
[294]
Kibice wchodzili na stadion przez kołowrotki. Gdy tłum przy nich był coraz większy, policja [7, 119]
zdecydowała się otworzyć duże wejście przez tunel, prowadzące do dwóch zagród na
stadionie, z których kibice mieli być wpuszczani na trybuny. Tłum wymknął się spod kontroli,
weszło zbyt dużo ludzi, pod naporem tłumu wyłamały się ogrodzenia zagród, a ludzie
efektem domina poupadali i zostali stratowani.
Tłum kierował się do miejsca kultu przez bardzo długi, wąski tunel. Zbyt wielki tłum ruszył
jednorazowo w kierunku tunelu, pod wpływem ścisku wybuchła panika. Ofiary zginęły od
obrażeń w ścisku lub uduszone. Była to największa tragedia z udziałem tłumu spośród tych,
które rozegrały się w Mekce.
[205]
Na stadion mieszczący 23 tysiące kibiców, wpuszczono 30 tysięcy. Ponadto nie odseparowano [122]
kibiców obu drużyn. Kontrowersyjna decyzji arbitra wywołała na trybunach bójki, także
z użyciem noży. Kibice próbowali uciekać od bójek, wybuchła panika. Ofiary zostały
stratowane, w dużej części na barierkach.
24 1991-02-13
Chalma
Meksyk
42 (55) Wierni w świątyni
W świątyni zgromadził się o wiele większy tłum, niż była ona w stanie bezpiecznie pomieścić. [189]
Dodatkowo jedyną wąską ścieżkę doń prowadzącą zablokowali kupcy, którzy stanęli w tamtym
miejscu zgodnie z zarządzeniem lokalnych władz. W świątyni powstała fala stojąca. Część
osób została stratowana, pozostali się udusili.
25 1993-01-01
Lan Kwai Fong
Hongkong
21 (48) Uczestnicy imprezy
plenerowej
Tłum świętował nadejście nowego roku na wąskich, stromych i śliskich przez złą pogodę
ulicach miasta, na których część osób upadła. Jako przyczynę stratowania 21 osób podano
również brak jakiejkolwiek kontroli ze strony służb porządkowych.
[8]
270 Tłum religijny
Ofiary zginęły stratowane na przepełnionym Moście Dżamarat, podczas rytualnego
„kamienowania szatana”. Część została stratowana, inni zepchnięci z przepełnionego mostu.
[138]
114 (500) Marsz protestacyjny
Protestujący tłum przedarł się przez rozstawione przez policję barierki. Policja użyła pałek by
powstrzymać tłum, co wywołało panikę. Większość ofiar zostało stratowanych i
zmiażdżonych w tłumie. Część zginęła na drutach kolczastych, próbując przeskakiwać
ogrodzenia.
[130, 132,
181]
26 1994-05-23
Mekka
Arabia Saudyjska
27 1994-11-23
Nagpur
Indie
167
28 1994-11-24
Gdańsk
Polska
29 1996-10-16
Gwatemala
Gwatemala
30 1998-04-09
Mekka
Arabia Saudyjska
7 (280) Uczestnicy imprezy
klubowej
84 (147) Kibice sportowi
118 (180) Tłum religijny
31 1999-01-14
Sabarimala
Indie
53 Tłum religijny
32 1999-05-30
Mińsk
Białoruś
54 (250) Uczestnicy imprezy
plenerowej
33 2000-06-30
Roskilde
Dania
9 Uczestnicy imprezy
plenerowej
Podczas koncertu z nieznanych przyczyn wybuchł pożar. Początkowo nikt się nim nie przejął, [317]
jednak w pewnym momencie ogień zajął kurtynę i zaczął się błyskawicznie rozprzestrzeniać.
Wybuchła panika. Wszyscy rzucili się do jednego, nie w pełni drożnego, głównego wyjścia,
gdzie stratowanych zostało 7 osób.
Fałszywe bilety były przyczyną przepełnienia jednej z trybun. Tunel prowadzący na nią był
zatłoczony, a tłum z trybuny napierał na barierki na dole. Po ich wyłamania tłum upadł jak
domino. Ofiary zostały zmiażdżone i uduszone.
[73, 253]
Tłum dokonywał rytualnego „kamienowania szatana” na Moście Dżamarat. Przyczyną paniki
było gwałtowne zwiększenie się liczby pielgrzymów na stromym odcinku mostu. Część
została stratowana, pozostali zepchnięci z mostu.
[232]
Pielgrzymi zebrali się na zboczu wzgórza, w świętym miejscu. Ich liczba spowodowała, że
zbocze zaczęło się obsuwać i wybuchła panika. Część osób zginęła pod osuwiskiem, jednak
większość w panicznej ucieczce w dół zbocza.
[312]
Nagła burza spowodowała, że tłum uczestniczący w odbywającym się w pobliżu koncercie,
[60, 284]
ruszył do wąskiego wejścia na stację metra, by tam się schronić. W tłoku, w wąskim i mokrym
od deszczu zejściu do metra, ludzie zaczęli się ślizgać. Stratowane i zmiażdżone zostały
53 osoby.
Wyrzut koronalny tłumu spowodował ruch tłumu w kierunku sceny na koncercie grupy Pearl
Jam. Wiele osób upadło w tym samym czasie, w tym samym miejscu. Na nich spadli
crowdsurferzy. Ofiary zginęły od uduszenia i kompresji.
[224, 225]
[162]
34 2001-03-05
Mekka
Arabia Saudyjska
35 Tłum religijny
Ludzie tłoczyli się w amoku religijnym wokół kolumny, na której wykonywali rytualne
„kamienowanie szatana”. Ścisk doprowadził do wytworzenia fali stojącej i stratowania lub
uduszenia ofiar.
35 2001-04-11
Johannesburg
RPA
43 Kibice sportowi
Tysiące kibiców bez biletów przedostało się na i wypełniony po brzegi stadion. Ochrona użyła [90]
gazu łzawiącego. Ofiary zostały stratowane.
36 2001-05-09
Akra
Ghana
126 Kibice sportowi
37 2001-07-21
Akashi
Japonia
11 (247) Uczestnicy imprezy
plenerowej
38 2001-12-21
Sofia
7 Uczestnicy imprezy
klubowej
Kibice tratowali się na trybunach stadionu piłkarskiego uciekając przed policją, która
interweniowała używając gazu łzawiącego.
[286]
Po pokazie fajerwerków tłum próbował przedostać się na dworzec kolejowy przez zamkniętą
estakadę. Ludzie zostali stratowani w wąskim gardle.
[84]
Siedmioro dzieci zostało stratowanych na schodach prowadzących do klubu nocnego.
[186, 214]
168
Bułgaria
39 2003-02-11
Mekka
Arabia Saudyjska
14 Tłum religijny
Dwie grupy pielgrzymów (wracających do obozu z „kamienowania szatana” oraz dopiero
idących odprawić rytuał) weszły na siebie z przeciwnych stron. Ofiary zostały stratowane.
[92]
40 2003-02-17
Chicago
Stany Zjednoczone
21 (50) Uczestnicy imprezy
klubowej
Ludzie zostali uduszeni na klatce schodowej wyjścia ewakuacyjnego (wąskie gardło) klubu,
w którym ochrona użyła gazu łzawiącego by rozdzielić bójkę.
[143]
41 2003-02-20
Rhode Island
Stany Zjednoczone
96 (230) Uczestnicy imprezy
klubowej
Podczas koncertu w klubie nocnym wybuchł pożar, który w ciągu 5-6 minut ogarnął obiekt.
Mimo 4 wyjść ewakuacyjnych, 100 osób zginęło w płomieniach, w wyniku stratowania lub
uduszenia.
[192]
Ofiary zginęły stratowane na przepełnionym Moście Dżamarat, podczas rytualnego
„kamienowania szatana”.
[109]
Gęsty tłum wracający późnym wieczorem z „Festiwalu Lampionów” przechodził przez most.
Potknięcie i upadek jednej z osób wywołało panikę. Większość ofiar została stratowana lub
uduszona w wąskim gardle.
[12]
Tłum przedarł się przez barierki ochronne przed jeszcze zamkniętym sklepem IKEA, gdzie
miała zostać rozdana ograniczona liczba kuponów na zakupy.
[255, 279]
42 2004-02-01
Mekka,
Arabia Saudyjska
43 2004-02-04
Pekin
Chiny
44 2004-09-01
Dżudda
Arabia Saudyjska
251 Tłum religijny
37 (15) Uczestnicy imprezy
plenerowej
3 (16) Kolejka oczekujących
45 2005-01-25
Maharashtra
Indie
265 Tłum religijny
Panikę wywołało poślizgnięcie się jednego z pielgrzymów w tłumie zgromadzonym pod
[219, 258]
świątynią. Ludzie ruszyli przewracając butle gazowe i wywołując pożar na straganie targowym.
265 osób zginęło stratowanych w panicznej ucieczce na stromej, górskiej ścieżce.
46 2005-08-31
Bagdad
Irak
953 Tłum religijny
Pielgrzymujący tłum kierował się do meczetu, kiedy plotka o podłożonej bombie wywołała
[264]
panikę (wcześniej tego samego dnia 7 osób zginęło od wystrzału z moździerza ). Tłum ruszył
na zamknięty most na rzece Tygrys i przerwał barierki, lecz tylko od strony wejściowej. Na
moście wiele osób zostało stratowanych, uduszonych, część wypchnięta przez zniszczone
umocnienia mostu utopiła się.
47 2005-12-19
Madras
Indie
48 2006-01-12
Mekka
Arabia Saudyjska
49 2006-02-04
42 (37) Kolejka oczekujących
363 (1000) Tłum religijny
78 (392) Kolejka oczekujących
Tłum poszkodowanych w powodzi czekał przed świtem pod zamkniętą szkołą, gdzie miała
być rozdawana żywność. Po otwarciu drzwi 42 osoby zostały stratowane u wejścia.
[27]
Ofiary zginęły stratowane na przepełnionym Moście Dżamarat, podczas rytualnego
„kamienowania szatana”.
[193]
Ogromny tłum, wielokrotnie przekraczający pojemność stadionu, czekał pod nim, by
[170]
169
Manila
Filipiny
zobaczyć transmisję jubileuszowego odcinka popularnego programu telewizyjnego. Panika
wybuchła, gdy organizatorzy zaczęli rozdawać bilety pod stadionem, a tłum ruszył w ich
kierunku. Przerażeni organizatorzy zamknęli bramki, które tłum bez trudu obalił i stratował
78 osób.
50 2006-09-12
Governorate
Jemen
51 (200) Wyborcy na wiecu
Tłum opuszczał stadion sportowy, gdzie odbył się więc wyborczy. Z powodu złych oznaczeń
część osób, która już wyszła z trybun, była kierowana z powrotem na tych, którzy dopiero
wychodzili. W tłoku wybuchła panika.
[66]
51 2007-06-02
Lusaka
Zambia
12 (46) Kibice sportowi
Grupa kibiców próbowała z zewnątrz wejść na stadion po zakończeniu meczu, gdy
publiczność wychodziła. W panice stratowano 12 osób.
[133]
52 2007-10-03
Mughalsarai
Indie
14 (40) Podróżni na dworcu
Wielu pielgrzymów podróżowało koleją na hinduskie święto. Panika wybuchła, gdy trzy
pociągi wypełnione pielgrzymami przyjechały jednocześnie, a spiker ogłosił zmianę peronu
pociągu, do którego mieli się przesiadać.
[310]
[4, 9]
53 2007-10-05
Suncheon
Korea Południowa
6 (34) Kibice stadionowi
6 osób zostało stratowanych, gdy publiczność oglądająca publiczną egzekucję opuszczała
stadion. Przyczyna paniki jest niejasna. Niektóre źródła mówią o bójce.
54 2007-11-11
Chongqing
Chiny
3 (30) Kolejka oczekujących
Tłum czekał przez kilka godzin przed wejściem do sklepu Carrefour, oferującego zniżkę 20% [278]
na olej. Po otwarciu drzwi osoby z przedniej części tłumu upadły i zostały stratowane.
55 2008-01-03
Vijayawada
Indie
6 (15) Tłum religijny
Tłum wpadł w panikę, gdy zbyt dużo pielgrzymów jednocześnie próbowało dojść do świątyni [247]
jedyną wąską, stromą drogą.
56 2008-03-27
Karila
Indie
8 (10) Tłum religijny
Pielgrzymi wchodzili do świątyni. Ze względu na duży tłum część osób próbowała wejść do
środka wspinając się po balustradach. Panika wybuchła, gdy osoby te spadły na tłum.
57 2008-06-20
Meksyk
Meksyk
12 (13) Uczestnicy imprezy
klubowej
58 2008-07-03
Puri
Indie
6 (12) Tłum religijny
59 2008-08-03
Naina Devi
Indie
162 (47) Tłum religijny
[129]
Panikę wzniecił nalot policji na klub, w którym młodzież świętowała zakończenie roku
[260]
szkolnego. Policja podejrzewała, że nieletni spożywają alkohol i biorą narkotyki. Jedyne wyjście
ewakuacyjne było zablokowane, więc tłum wyskakiwał przez okna.
Tłum zgromadzony pod świątynią uczestniczył w wyprowadzeniu posągów bóstw na
rydwanie. Osoby stojące najbliżej rydwanu zostały popchnięte i upadły. Wybuchła panika.
Ludzie zostali stratowani lub uduszeni.
[248]
Tłum pielgrzymów szedł wąskim, górskim kanionem na miejsce kultu. Nad kanionem
[128]
rozciągnięto osłonę przeciwdeszczową, która w pewnym miejscu się zawaliła. Tłum ruszył do
panicznej ucieczki interpretując wydarzenia jako zejście lawiny kamieni.
170
60 2008-09-14
Butembo
Kongo
61 2008-09-30
Jodhpur
Indie
62 2008-10-02
Tabora
Tanzania
63 2009-03-29
Abidżan
Wybrzeże Kości Słoniowej
64 2010-03-04
Kunda
Indie
65 2010-07-24
Duisburg
Niemcy
11 Kibice stadionowi
224 (57) Tłum religijny
20 (50) Uczestnicy imprezy
klubowej
22 (130) Kibice stadionowi
63 (44) Kolejka oczekujących
21 (510) Uczestnicy imprezy
plenerowej
Podczas meczu piłki nożnej doszło do bójki wśród kibiców. Policja w dużej skali rozpyliła gaz [80]
łzawiący, który spowodował paniczną ucieczkę do wyjść i stratowanie 11 osób.
Wierni czekali u wejścia na stromym podwórzu świątyni. Gdy zostało otwarte i tłum ruszył,
wiele osób zaczęło upadać na śliskim gruncie. Dodatkowo pod naporem tłumu runęła część
kamiennych umocnień świątyni. Niektóre źródła wskazują też plotkę o podłożonej wewnątrz
bombie. W efekcie wybuchła panika.
[26, 67,
68, 126]
Panika wybuchła z nieznanych powodów podczas dziecięcego festiwalu. Wewnątrz hali
mogącej pomieścić 200 dzieci, przybywało ich ponad 400.
[209]
Panika wybuchła na stadionie piłkarskim przed meczem. Według świadków policja rozpyliła
gaz łzawiący, by uspokoić przepychającą się publiczność. Władze jako powód podają
zawalenie części umocnień po naciskiem napierającej z zewnątrz grupy kibiców bez biletów.
[134, 136]
Tłum biednych osób z okolicznych wsi przybył pod świątynię, gdzie rozdawano ubrania
i żywność. Panika wybuchła, gdy pod naporem tłumu runęła brama od ogrodzenia
otaczającego świątynię.
[13, 74,
274, 282]
Panika wybuchła, gdy tłum opuszczający teren festiwalu jedynym wyjściem ewakuacyjnym
[15, 254]
(przez tunel) zderzył się z drugim tłumem, chcącym wejść na festiwal. U wejścia do tunelu
oraz w nim zginęło 21 osób, stratowanych i uduszonych w wąskim gardle. Pojemność obszaru
określono na 250 tysięcy osób, podczas gdy wpuszczono ich nań 1,4 miliona.
66 2010-11-22
Phnom Penh
Kambodża
353 (755) Uczestnicy imprezy
plenerowej
Kilkumilionowy tłum brał udział w trzydniowych obchodach „Święta Wody”. Tłum
znajdował się na brzegu, moście oraz wyspie, na którą most prowadził, obserwując wyścigi
łodzi. Panika wybuchła wieczorem. Spowodował ją ruch ludzi z wyspy i brzegu na most.
Docisk z obu stron spowodował upadki, tratowanie osób, wypychanie niektórych do rzeki
(woda była płytka, lecz most wysoki). Niektóre źródła podają, że most zaczął się kołysać pod
obciążeniem, a policja użyła armatek wodnych, by strącić część tłumu. Inne z kolei jako
przyczynę podają zasłabnięcie kilku osób na zatłoczonej wyspie lub bójkę, której pozostali
chcieli uniknąć. Zerwane zostały też kable elektryczne od oświetlenia i część osób zginęła
porażona prądem.
[102, 171,
172, 230,
256]
67 2011-01-15
Sabarimala
Indie
106 (100) Tłum religijny
Tłum wracał po zakończeniu uroczystości religijnych, w otwartym choć stromym terenie.
Przyczyny paniki nie są jasne. Wszystkie źródła wspominają o przewróconej furgonetce.
Wjechała ona w tłum, bądź tylko spowodowała zahamowanie ruchu tłumu, co poskutkowało
upadkami, tratowaniem leżących i paniką.
[3, 22]
Panikę w zatłoczonym, nocnym klubie spowodował prawdopodobnie atak nożownika.
3 osoby zginęły w tłumie tłoczącym się u wyjścia.
[276, 277]
68 2011-01-16
Budapeszt
3 (14) Uczestnicy imprezy
klubowej
171
Węgry
69 2011-02-12
Port Harcourt
Nigeria
11 (29) Wyborcy na wiecu
Wiec odbywał się na stadionie, na który zaczął przybywać większy tłum, niż obiekt był
[24, 81,
w stanie pomieścić. Policja najpierw poprosiła przybyłych o podejście bliżej murawy, potem
334]
zaś, chcąc uporządkować tłum, bez ostrzeżenia zaczęła strzelać w powietrze, co spowodowało
wybuch paniki.
70 2011-02-22
Bamako
Mali
36 (60) Tłum religijny (stadion)
Obrzędy odbywały się na stadionie, który był wypełniony daleko bardziej, niż wynosi jego
pojemność. W pewnym momencie cały tłum ruszył do przodu, by być jak najbliżej w trakcie
błogosławieństwa udzielanego przez imama. Wybuchła panika. Większość ofiar została
zmiażdżona na barierkach.
[168, 249]
Festiwal muzyczny odbywał się na stadionie wypełnionym po brzegi. Na zewnątrz tłoczył się
jeszcze większy tłum chętnych niż na stadionie. Wybuchła panika. Policja nie przewidziała
takiej liczby chętnych i nie była przygotowana.
[53, 223]
W czasie uroczystości religijnych, wieczorem, nad brzegiem Gangesu tłum składał ofiary
całopalne i tłoczył się wokół rozpalonego ognia. Panika wybuchła, gdy część osób, naciskana
przez tłum od tyłu, upadła.
[113, 127,
257]
Tłum tłoczył się przed wejściem do stadionu. Powstała fala stojąca. Po otwarciu wejścia tłum
ścisnął się jeszcze bardziej, część osób upadła. Dwoje ludzi zostało stratowanych.
[61, 291]
Ogromna kolejka ustawiła się do zapisów „last minute” na uniwersytet. Po otwarciu wejścia
tłum ruszył przygniatając najbardziej stojących pod samym wejściem.
[78, 140,
208, 309]
71 2011-07-10
Brazzaville
Kongo
72 2011-11-08
Haridwar
Indie
73 2011-11-22
Dżakarta
Indonezja
74 2012-01-10
Johannesburg
RPA
7 (36) Uczestnicy imprezy
plenerowej (stadion)
22 (50) Tłum religijny
2 Kolejka oczekujących
(stadion)
1 (20) Kolejka oczekujących
75 2012-02-01
Port Said
Egipt
79 (1000) Kibice stadionowi
76 2012-03-19
Kair
Egipt
3 (24) Wierni w świątyni
77 2012-11-04
Madryt
Hiszpania
78 2012-11-20
Patna
Indie
4 Uczestnicy imprezy
klubowej
14 (20) Tłum religijny
Uzbrojeni kibice jednej z drużyn ruszyli na fanów drużyny przeciwnej. Wielu zostało brutalnie [79, 244,
zamordowanych, jednak większość zginęła stratowana w panicznej ucieczce.
304]
Wierni jednego z egipskich kościołów przyszli do świątyni opłakiwać śmierć swojego
przywódcy. Wewnątrz znalazło się zbyt dużo osób. W panice uduszone zostały co najmniej
3 osoby.
[10, 11,
275, 280]
Ludzie uczestniczyli w klubowej imprezie z okazji święta Halloween. Sprzedano około 15
tysięcy biletów, podczas gdy maksymalna pojemność obiektu wynosiła 10 tysięcy. Gdy ktoś
rzucił na parkiet pochodnię i kilka petard, tłum w panice próbował się wydostać z klubu. Nie
wszystkie wyjścia ewakuacyjne były otwarte. Stratowane zostały 4 osoby.
[333]
Nad brzegami Gangesu zgromadził się tłum biorący udział w uroczystościach religijnych.
Część osób znajdowała się na bambusowym pomoście. Gdy nieoczekiwaniu zabrakło prądu,
wybuchła panika. Tłum tratował się, próbując dotrzeć na brzeg.
[314, 315]
172
79 2013-01-01
Abidżan
Wybrzeże Kości Słoniowej
60 (49) Kibice stadionowi
80 2013-01-01
Luanda
Angola
10 (120) Kibice stadionowi
81 2013-01-27
Santa Maria
Brazylia
232 (131) Uczestnicy imprezy
klubowej
82 2013-02-11
Allahabad
Indie
36 (14) Podróżni na dworcu
W niejasnych okolicznościach tłum znajdujący się przed stadionem stratował kilkadziesiąt
[135, 287,
osób. Świadkowie twierdzą, że panika wybuchła, gdy pojawiła się policja, która siłą próbowała 288]
rozgonić tłum.
Na stadion sportowy wpuszczonych zostało o wiele więcej kibiców, niż mógł on pomieścić,
a wielu kolejnych tłoczyło się u wejścia. Wybuchła panika, w której ofiary zostały uduszone
w ściśniętym tłumie.
[21]
Pożar w zatłoczonym klubie wywołał pokaz pirotechniczny, będący elementem koncertu.
Większość wyjść ewakuacyjnych pozostała zamknięta po tym, jak tłum wpadł w panikę
i próbował wydostać się z obiektu. Ofiary zostały uduszone z braku tlenu.
[51]
Tłum pielgrzymów wracających z uroczystości religijnych nad brzegami Gangesu przebywał
na dworcu kolejowym. Panikę wywołało zawalenie się fragmentu kładki dla pieszych nad
torami.
[18, 131,
321]
173
Załącznik 2
Dnia 2 czerwca 2012 roku, pod Centrum Obsługi Ruchu Turystycznego (CORT) w Krakowie,
przy ulicy Powiśle 2, miały miejsce wydarzenia, które łączą się bezpośrednio z analizą
zachowań tłumu w sytuacji zagrożenia i paniki. Autor rozprawy przeprowadził
modelowanie komputerowe i symulację przebiegu zdarzeń. Załącznik zawiera opis
zaistniałych wypadków, kolejne kroki modelowania oraz wnioski z przeprowadzonych
badań.
Przed Mistrzostwami Europy w Piłce Nożnej 2012 w Krakowie zamieszkiwały trzy
reprezentacje: Holandii, Włoch oraz Anglii. Na treningi tych trzech zespołów
przygotowane były bezpłatne wejściówki, które miały być rozdawane w tym samym czasie,
w trzech różnych punktach miasta. Pod stadionami Wisły Kraków i Cracovii, gdzie
rozdawano bilety na sesje treningowe tylko jednej reprezentacji, wszystko przebiegło
sprawnie. Jak się okazało, zupełnie inaczej było pod CORT.
Osoby zainteresowane przybywały na miejsce jeszcze poprzedniego dnia i przez
całą noc oczekiwały pod budynkiem CORT na rozdawanie wejściówek. Nad ranem kolejka
sięgała już kilkuset metrów.
Około godziny 8 najprawdopodobniej wykrzyczana przez kogoś plotka, że
rozdawanie biletów się rozpoczęło sprawiła, iż kilkutysięczny tłum ominął kolejkę
i bezpardonowo ruszył pod wejście do budynku, gdzie przebywał stłoczony w ciasnej
niecce okalające wejście do instytucji przez następną godzinę. Ścisk i tłok spowodował, że
dało się zauważyć elementy fali stojącej. Z wnętrza tłumu starały się wydostać zlęknione
osoby, którym brakowało powietrza lub były niebezpiecznie mocno ściskane działającymi
wewnątrz struktury siłami.
Około godziny 9:20 rozjuszony tłum zaczął dobijać się do wciąż zamkniętego
CORT. Wkrótce potem drzwi zostały otwarte. Pod naporem tłumu rozerwane zostały
barierki ochronne, pojawili się pierwsi poszkodowani, z tłumu wyniesiono kilka osób, które
straciły przytomność. Policja, Straż Miejska oraz pracownicy ochrony przez długi czas nie
dawali sobie rady z opanowaniem sytuacji. Można było obserwować próby organów
porządkowych przejęcia kontroli nad tłumem poprzez wydawanie rozkazów przez
megafony czy podawanie informacji, że bilety się już skończyły, które jak można się
domyślać, nie przynosiły żadnych rezultatów. Częściowo nad sytuacją udało się zapanować
dopiero, gdy tłum zorientował się, że bilety są też rozdawane w stojącym nieopodal wozie
policyjnym, co spowodowało, że część osób wybiegła z otoczonej z trzech stron wysokimi
ścianami niecki, gdzie znajdowało się wejście do CORT. Mimo że pula biletów
błyskawicznie się wyczerpała, jeszcze przez długi czas zawiązany tłum pozostawał
w miejscu zdarzenia, a służbom porządkowym nie udawało się go rozproszyć [153, 283].
O wydarzeniu tym władze miasta wypowiedziały się ustami Filipa Szatanika
z Miejskiego Sztabu Operacyjnego w Krakowie:
Dystrybucja przebiegała generalnie spokojnie. W CORT przy ul. Powiśle wydawanie wejściówek
wstrzymano jedynie chwilowo, kiedy tłum zaczął nacierać na budynek. Sytuacja została jednak szybko
opanowana przez policję, Straż Miejską i pracowników ochrony. Poza tym nie odnotowano żadnych
incydentów. Nikt nie odniósł obrażeń [283].
174
Zupełnie inaczej wypowiadali się jednak na gorąco sami uczestnicy zajścia:
Nie da się tam oddychać. Tłum cały czas faluje. Ludzie są tratowani! [270]
Bydło, które rzuciło się w pewnym momencie prawie mnie stratowało. [283]
Wolę własne zdrowie niż jakiś tam bilet. [153]
Autor dysertacji wysłał w sprawie tych wydarzeń list do krakowskiego oddziału Gazety
Wyborczej, który został opublikowany na jej stronie internetowej. Oto jego treść:
Moim zdaniem odpowiedzialność za zdarzenie ponosi nie policja czy brak sprzętu, ani też ludzie, którzy
przyszli po bilety, ale decydenci, którzy wybrali na miejsce dystrybucji CORT, zdając sobie sprawę, jakiego
tłumu chętnych można się spodziewać - pisze w liście do redakcji pan Mirosław Zajdel.
Jestem doktorantem AGH i zajmuję się od kilku lat badaniami nad zachowaniem tłumu. Chciałem
zabrać głos w sprawie wydarzeń związanych z dystrybucją biletów, jako że na wielu portalach pojawiają
się pytania, czy do takiej sytuacji musiało dojść i kto jest za nią odpowiedzialny. W telewizji usłyszałem
błędne sugestie, że winna jest nieliczna ochrona i zbyt słabe barierki zabezpieczające, co jest zupełną
nieprawdą i mogę to z całą stanowczością stwierdzić z własnego doświadczenia i przeprowadzonych
licznych badań.
Według mnie przyczyna tego, czego byliśmy świadkami, jest zupełnie inna. Powszechnie informowano, że
do rozdania jest grubo ponad 30 tysięcy biletów w 3 punktach dystrybucji, można więc było się spodziewać,
jak duży tłum przyjdzie po nie pod każdy z tych punktów. Pod stadionami Wisły i Cracovii tłum był
równie liczny jak pod CORT-em, nie był jednak w żaden sposób ograniczany zabudowaniami
i przeszkodami i tam też nic się nie stało.
Natomiast CORT to miejsce, które kompletnie nie nadawało się do przyjęcia tak dużego tłumu (którego,
jak już pisałem, należało się spodziewać). Tłum był zamknięty w lejku utworzonym ze ścian, nie miał
się gdzie rozprężyć, a wszyscy ludzie starali poruszyć się w stronę tego samego punktu. Po przekroczeniu
pewnej gęstości powstał szalenie niebezpieczny efekt fali stojącej, który na gorąco opisuje uczestniczka
wydarzeń w Teleexpresie: "(...) Nie da się tam oddychać. Tłum cały czas faluje. Ludzie są tratowani".
Efekt ten potwierdzają nie tylko wyniki moich badań i eksperymentów w napisanym przeze mnie
programie symulacyjnym, lecz także obserwacje innych naukowców i powtarzające się incydenty z udziałem
tłumu, jak choćby muzułmańskie obrzędy religijne w Mekce. Reasumując, moim zdaniem
odpowiedzialność za zdarzenie ponosi nie policja czy brak sprzętu, ani też ludzie, którzy przyszli po
bilety, ale decydenci, którzy wybrali na miejsce dystrybucji CORT, zdając sobie sprawę, jakiego tłumu
chętnych można się spodziewać [188].
Redakcja Gazety Wyborczej zwróciła się też z prośbą do autora o odtworzenie zdarzenia
w formie symulacji komputerowej. Poniżej zaprezentowane zostały rezultaty prac w formie
zrzutów ekranu z aplikacji Bio-Inspired Crowd Simulator wraz z korespondującymi z nimi
fotografiami z rzeczywistych wydarzeń (źródła wykorzystanych fotografii: strona
internetowa Gazety Wyborczej oraz Google maps).
175
Miejsce zdarzenia – podwórze budynku CORT otoczone jest z trzech stron wysokim
murem, a podłoże w tym miejscu charakteryzuje wyraźne spadek w kierunku wejścia, do
którego prowadzą dwa rzędy szerokich schodów.
Zainteresowane osoby od wielu godzin oczekują w kolejce po bilety.
176
Sprowokowany tłum omija kolejkę i rusza pod wejście do CORT.
Tłum napiera, gęstnieje, wypełnia niebezpieczna nieckę, w której znajduje się wejście do
CORT.
177
Pod naporem tłumu ustępują barierki ochronne. Kilka osób odnosi obrażenia.
178
Tłum przybiera owalny kształt. Powstaje efekt fali stojącej. Osoby z wnętrza tłumu zostają
poszkodowane przez ścisk i brak powietrza.
Dodatkowe źródła dystrybucji biletów (w tym wóz policyjny) częściowo rozpraszają tłum.
179
180