Такую особенность поведения людей выявили исследователи из Технологического университета Эйндховена (Нидерланды), анализируя данные, собранные системой отслеживания пешеходов на центральном железнодорожном вокзале города. Статья опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Датчики системы слежения охватывали около 1400 квадратных метров площади вокзала, собирая данные о перемещении пассажиров со скоростью 10 кадров в секунду. В общей сложности за три года, с марта 2021 по март 2024 года, система зафиксировала более 30 миллионов траекторий движения пассажиров.
Исследователи сфокусировались на анализе траекторий движения пассажиров, выходящих из трех конкретных дверей в подъезжавших к платформе поездах. Этим людям необходимо было выбрать между прямым, более коротким путем к выходу с платформы, и более длинным путем, включающим обход киоска в центре платформы.
Чтобы убедиться, что они изучают взаимодействие между незнакомцами, а не людьми, путешествующими вместе, ученые разработали математический алгоритм выявления социальных групп.
Эта система анализировала, насколько близко люди находились друг к другу при выходе из вагона, в какой степени совпадала скорость их движения, двигались ли они в одном направлении. После того как все компании идентифицировали и отфильтровали, исследователи смогли сосредоточиться исключительно на пассажирах-одиночках.
В общей сложности ученые проанализировали траектории движения примерно ста тысяч таких пассажиров. Для каждого из них исследователи зафиксировали, в каком порядке человек выходил из поезда и какой маршрут выбрал потом.
Результаты анализа показали, что после выхода из поезда у пассажиры, как правило, следовали по тому же маршруту, что и незнакомый человек, идущий непосредственно перед ними.
Причем «эффект следования за незнакомцем», как назвали его авторы исследования, присутствовал, даже если этот незнакомец двигался более длинным, долгим и неудобным путем.
Исследователи отметили, что эффект следования за незнакомцем запускает так называемую «лавину выбора», которая определяет закономерности поведения людей в толпе. То есть, когда люди один за другим выбирают одинаковый маршрут передвижения, это формирует устойчивые людские потоки внутри толпы.
Для подтверждения этих результатов исследователи построили компьютерную модель поведения пешеходов, протестировав на ней различные сценарии. Например, случайные совпадения маршрутов и скорости передвижения людей, или их склонность к стадному поведению.
В итоге оказалось, что только включение «эффекта следования за незнакомцем» позволило модели точно воспроизвести реальные закономерности, наблюдаемые на станции.
«Полученные результаты показывают, как кратковременные, незначительные взаимодействия между незнакомыми людьми могут значительно влиять на движение пешеходов в больших масштабах. Это имеет серьезные последствия для управления толпой, городского планирования и понимания поведения людей в общественных местах», — заключили авторы исследования.