Обнаружена странная особенность в том, как люди выходят из поездов на станциях

Фото из открытых источников

Анализ данных, собранных системой отслеживания пешеходов на Центральном железнодорожном вокзале Эйндховена в Нидерландах, показал, что после выхода из поезда люди, как правило, следуют по тому же маршруту, что и человек, идущий непосредственно перед ними. Это происходит даже в тех случаях, когда они не знакомы с этим человеком и даже когда такой выбор приводит к увеличению времени в пути. Результаты исследования были опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.

При передвижении в людных местах, таких как оживленные улицы, вокзалы, аэропорты или места массового скопления людей, они, как правило, стремятся добраться до места назначения, избегая препятствий, задержек, столкновений и дискомфорта. Их маршрут формируется физическими особенностями местности, такими как стены, двери, лестницы, киоски, коридоры, знаки и заторы. Они также реагируют на плотность толпы, часто избегая мест, которые кажутся слишком переполненными или где движение замедляется.

На формирование пешеходных маршрутов, вероятно, влияет не только фактическое расстояние, но и воспринимаемое время в пути, поскольку более короткий маршрут может казаться менее удобным, если он переполнен. Кроме того, нахождение в толпе заставляет людей постоянно корректировать свою скорость и направление движения в ответ на движение других людей вокруг. В таких ситуациях они часто следуют за видимыми потоками пешеходов, поскольку движение других людей дает информацию о том, где может находиться удобный маршрут. Социальные группы, такие как друзья или члены семьи, также влияют на формирование пешеходных маршрутов, поскольку их члены, как правило, держатся вместе и следуют одному и тому же маршруту.

Автор исследования Цзыци Ван и его коллеги использовали крупномасштабный набор данных с высоким разрешением, содержащий информацию о пешеходных маршрутах, собранную на путях 3 и 4 Центрального железнодорожного вокзала Эйндховена с помощью усовершенствованной системы отслеживания пешеходов над вокзалом на основе трехмерной стереоскопической съемки.

Эти датчики охватывали около 1400 м² станции, собирая данные со скоростью 10 кадров в секунду с помощью потолочного датчика глубины, не записывая при этом идентифицируемые изображения пешеходов. Система также обеспечивала очень высокое пространственное разрешение, позволяя обнаруживать изменения примерно на 1 миллиметр. В общей сложности, в период с марта 2021 года по март 2024 года система зафиксировала более 30 миллионов траекторий движения пешеходов. Это включало людей, выходящих из поездов, и людей, уже находящихся на платформе.

В данном анализе авторы исследования сосредоточились на подмножестве пешеходных траекторий, где люди, выйдя из поезда, должны были выбрать между прямым, более коротким путем к выходу и более длинным путем, предполагающим обход киоска в центре платформы. Авторы проанализировали траектории пассажиров, выходящих из поезда через три конкретные зоны дверей, включая приблизительно 100 000 пассажиров.

Чтобы убедиться, что они изучают взаимодействие между незнакомцами, а не между людьми, путешествующими вместе, исследователи разработали математический алгоритм для обнаружения социальных групп. Эта система анализировала, насколько близко люди находились друг к другу, насколько их скорость совпадала и двигались ли они в одном направлении. После того как эти группы были идентифицированы и отфильтрованы, исследователи смогли сосредоточиться исключительно на независимых пешеходах.

Для каждого пассажира, включенного в анализ, авторы исследования фиксировали выбранный им маршрут после выхода из поезда и порядок выхода. Это позволило им изучить, как отдельные люди и толпы выбирают путь в условиях заторов, различия в организации пространства и как локальная социальная динамика — особенно среди незнакомых людей — влияет на этот выбор.

Результаты показали, что после выхода из поезда пассажиры демонстрировали сильную тенденцию следовать по тому же пути, что и человек, идущий непосредственно перед ними. Этот «эффект следования за незнакомцем» наблюдался даже при отсутствии каких-либо социальных связей и даже когда следование за незнакомцем приводило к увеличению времени в пути.

Авторы исследования отмечают, что эта тенденция создает «лавины» выбора, когда последовательности людей принимают одинаковые решения относительно своих маршрутов передвижения, что приводит к устойчивым закономерностям в коллективном движении.

Для подтверждения этих результатов исследователи разработали теоретическую модель маршрутизации, имитирующую поведение пешеходов. Они протестировали различные факторы, такие как естественная случайность скорости ходьбы и склонность людей следовать за большинством (стадное поведение). Однако они обнаружили, что только с учетом «эффекта следования за незнакомцем» модель смогла точно воспроизвести реальные закономерности, наблюдаемые на станции. Это указывает на то, что в данном сценарии доминирующим фактором, определяющим коллективный выбор маршрута, является локальное имитационное поведение.

«Эти результаты показывают, как кратковременные, незначительные взаимодействия между незнакомыми людьми могут масштабно влиять на движение пешеходов, что имеет серьезные последствия для управления толпами, городского планирования и более широкого понимания социального поведения в общественных местах», — заключили авторы исследования.

Данное исследование способствует научному пониманию того, как люди выбирают маршруты в местах скопления людей. Однако следует отметить, что исследование основано на данных о перемещении пассажиров, выходящих из поездов в трех относительно фиксированных точках и направляющихся к выходу со станции. Такая ситуация значительно упростила и ограничила выбор маршрутов, доступных людям. Результаты в условиях с более широким выбором маршрутов и конечных целей могут отличаться.