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Análisis de multitudes

El análisis de multitudes es la práctica de interpretar datos sobre el movimiento natural de grupos u objetos. Las masas de cuerpos, en particular los humanos, son los sujetos de estos análisis de seguimiento de multitudes que incluyen cómo se mueve una multitud en particular y cuándo cambia un patrón de movimiento. [1] Los investigadores utilizan los datos para predecir el movimiento futuro de multitudes, la densidad de multitudes y planificar respuestas a eventos potenciales como aquellos que requieren rutas de evacuación. [2] Las aplicaciones del análisis de multitudes pueden variar desde la simulación de multitudes en videojuegos hasta la seguridad y la vigilancia.

Fondo

Debido al crecimiento de la población, el análisis de multitudes se ha convertido en un tema de gran interés en las disciplinas sociales y técnicas. [3] Las personas utilizan el análisis de multitudes para desarrollar estrategias de gestión de multitudes en eventos públicos, así como para el diseño de espacios públicos, la vigilancia visual y los entornos virtuales. Los objetivos incluyen hacer que las áreas sean más convenientes y prevenir desastres inducidos por multitudes. [3]

Algunas multitudes no pueden analizarse tan fácilmente como otras. La psicología de una multitud afecta la forma en que se divide y se estudia. Las multitudes pueden ser casuales, como un grupo de peatones caminando por la calle, o causales, como las personas que participan en una maratón o una protesta. Pueden ser tan activas y erráticas como una multitud, o tan pasivas como una audiencia. Si bien la multitud principal es el sujeto de la mayor parte del análisis, se deben tener en cuenta las anomalías, como alguien que se opone al flujo del tráfico o un ciclista que viaja a través de un grupo de caminantes. Por lo tanto, el propósito de un grupo de individuos determina la interpretación de los datos obtenidos. Se han realizado investigaciones significativas para comprender la forma en que se mueven las multitudes con el fin de predecir dónde pueden ocurrir áreas de conflicto. [4] Esta investigación se realiza analizando datos de multitudes y luego procediendo a crear modelos de situaciones similares utilizando software. Existen muchos modelos que simulan el comportamiento de las multitudes, y algunos afirman "modelos macroscópicos como modelos basados ​​en redes o modelos de dinámica de fluidos, así como modelos microscópicos como, por ejemplo, el modelo de fuerza social o los autómatas celulares". [4]

Metodología

La densidad de multitudes se refiere a la cantidad de objetos dentro de una unidad de área, como personas por metro cuadrado. [5] La densidad es importante para determinar la ocupación máxima de una habitación o edificio para abordar cuestiones de seguridad. Analizar las áreas que se vuelven más densamente pobladas que otras es esencial para diseñar edificios y rutas de evacuación. Abordar estas cuestiones implica la gestión y optimización de la multitud y permite predecir patrones de movimiento.

El flujo de masas se refiere a la velocidad con la que se mueven los objetos de una multitud en un espacio. En una capacidad crítica, el flujo comienza a disminuir a medida que aumenta la densidad de la multitud. La ley de Yerkes-Dodson explica cómo el rendimiento se ve afectado por la cantidad de estrés que sufre un individuo. El estrés es causado por factores externos, como un objeto que se acerca al individuo, una restricción de tiempo para que el individuo realice una tarea o la cantidad de agentes que lo amontonan. [6]

En lo que respecta a la animación por computadora , a menudo se escriben individuos simulados (denominados agentes) para representar un comportamiento realista similar al de una multitud. Siguen un algoritmo basado en el estrés, los campos de navegación y los agentes circundantes para manipular el comportamiento. El estudio de la producción de agentes inteligentes para que sigan un comportamiento realista se enmarca en el campo de la inteligencia artificial .

Aplicaciones

Los datos extraídos del análisis de multitudes son invaluables en una variedad de campos e implementaciones en el mundo real.

Inteligencia artificial de multitudes

El análisis y la aplicación del movimiento de multitudes, también conocido como inteligencia de enjambre , pueden contribuir a modelar el comportamiento grupal basándose en modelos biológicos y artificiales. [7] El comportamiento del instinto social se aplica a sistemas complejos que modelan múltiples agentes y sus interacciones. Se utilizan métodos basados ​​en la población para representar las interacciones locales de los agentes con su entorno. [8]

Sociología

Existen innumerables aplicaciones sociales del análisis de multitudes, que van desde su uso en las industrias cinematográfica y de videojuegos hasta su uso en la planificación pública. Dado que las simulaciones de multitudes se basan en la dinámica de grupos y la psicología de las multitudes , la precisión y la relevancia para las situaciones de la vida real son claras. Un gran aspecto de la planificación pública y su uso del análisis de multitudes se encuentra dentro del ámbito de las representaciones situacionales para la evacuación de emergencia. Las evacuaciones se pueden planificar mediante el modelado y el estudio de la interacción y la reacción de la multitud. Estas representaciones se basan en modelos y patrones biológicos, por lo que los movimientos predichos son bastante realistas. Se utilizan modelos similares en las industrias cinematográficas para producir simulaciones y escenas realistas y realistas.

Simulaciones

Un sistema puede generar una simulación realista de una multitud con unas entradas dadas y simular cómo los objetos en movimiento simulados, o agentes, interactuarán entre sí y con el entorno. El objetivo es replicar los patrones de movimiento de una multitud dados numerosos agentes en un espacio determinado. Los algoritmos basados ​​en el análisis de multitudes intentan gestionar el movimiento de la multitud. Cuanto más eficiente y realista sea una simulación, más complejo debe ser el algoritmo. El software debe ser capaz de manipular la trayectoria de los agentes individuales en función de variables como los objetivos de los agentes, las fuerzas de estrés , los obstáculos y los niveles de excitación .

Véase también

Referencias

  1. ^ Gamma, "Simulación de multitudes basada en datos y seguimiento de multitudes", UNC en Chapel Hill, 2015
  2. ^ Jacques, Julio, "Análisis de multitudes mediante técnicas de visión artificial", "IEEE Signal Processing Magazine", septiembre de 2010
  3. ^ ab Zhan, Beibei; Monekosso, Dorothy N .; Remagnino, Paolo; Velastin, Sergio A.; Xu, Li-Qun (2008). "Análisis de multitudes: una encuesta". Visión artificial y aplicaciones . 19 (5–6): 345. doi :10.1007/s00138-008-0132-4. S2CID  1417739.
  4. ^ ab M. Butenuth et al., "Integración de simulación de peatones, seguimiento y detección de eventos para análisis de multitudes", 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), Barcelona, ​​2011, pp. 150-157. Web.
  5. ^ Still, G. Keith, "Seguridad de multitudes y análisis de riesgos", G. Keith Still, agosto de 2016
  6. ^ S. Kim, S. Guy, D. Manocha, M. Lin, "Simulación interactiva de comportamientos dinámicos de multitudes utilizando la teoría del síndrome de adaptación general", grupo de investigación Gamma, febrero de 2015
  7. ^ Bonabeau, Eric; Dorigo, Marco; Theraulaz, Guy (1 de enero de 1999). De la inteligencia de enjambre natural a la artificial. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-513158-1.
  8. ^ Hinchey, MG; Sterritt, R.; Rouff, C. (1 de abril de 2007). "Enjambres e inteligencia de enjambre" (PDF) . Computer . 40 (4): 111–113. doi :10.1109/MC.2007.144. ISSN  0018-9162. S2CID  2836636.