Frugtfluer og elektroner:Forskere bruger fysik til at forudsige mængdenes adfærd

Elektroner, der suser rundt om hinanden og mennesker, der er stappet sammen ved et politisk stævne, synes ikke at have meget tilfælles, men forskere på Cornell forbinder prikkerne.

De har udviklet en meget præcis matematisk tilgang til at forudsige adfærden hos skarer af levende væsener, ved hjælp af nobelprisvindende metoder, der oprindeligt blev udviklet til at studere store samlinger af kvantemekanisk interagerende elektroner. Konsekvenserne for undersøgelsen af ​​menneskelig adfærd er dybtgående, ifølge forskerne.

For eksempel, ved at bruge offentligt tilgængelige videodata om folkemængder i offentlige rum, deres tilgang kunne forudsige, hvordan folk ville fordele sig selv under ekstrem trængsel. Ved at måle tæthedsfluktuationer ved hjælp af en smartphone -app, tilgangen kunne beskrive den nuværende adfærdstilstand eller stemning hos en skare, tilvejebringelse af et system til tidlig advarsel til folkemængder, der skifter mod farlig adfærd.

Tomas Arias, professor i fysik, er hovedforfatter til "Density-Functional Fluctuation Theory of Crowds, ", der udgav 30. august i Naturkommunikation . Medforfattere inkluderer Itai Cohen, professor i fysik; og Yunus A. Kinkhabwala, en doktorand inden for ingeniørfag.

Interaktioner mellem individer i en mængde kan være komplekse og vanskelige at kvantificere matematisk; det store antal aktører i en mængde resulterer i et komplekst matematisk problem. Forskerne søgte at forudsige adfærd blandt folkemængder ved hjælp af enkle målinger af tæthed til at udlede underliggende interaktioner og bruge disse interaktioner til at forudsige ny adfærd.

For at opnå dette, de anvendte matematiske begreber og tilgange fra densitet-funktionel teori (DFT), en gren af ​​mangekroppsfysik udviklet til kvantemekaniske systemer, til menneskemængdenes adfærd.

"Dette er et af de alt for sjældne tilfælde-især når der er involveret levende systemer-hvor teorien gik forud for eksperimenterne, og eksperimenterne, i præcise matematiske detaljer, fuldstændig bekræftet teorien, sagde Arias.

For at teste deres teori, forskerne skabte et modelsystem ved hjælp af vandende frugtfluer (Drosophila melanogaster). De demonstrerede først en matematisk måde at udtrække funktioner, der kvantificerer, hvor meget fluerne kan lide forskellige steder i deres miljø - "irritation" -funktionen - og hvor meget de har noget imod at trænges sammen - "frustration" -funktionen baseret på detaljerne i, hvordan befolkningstætheden er ændre sig, når flyver mere rundt.

De viste derefter, at ved at blande og matche disse oplysninger med observationer af en enkelt flue i et helt nyt miljø, de kunne præcist forudsige, inden observationer, hvordan en stor flue fluer ville fordele sig i det nye miljø. De sporede også ændringer i mængdenes generelle adfærd - dvs. dets "humør" - ved at spore udviklingen af ​​den sociale præference "frustration" -funktion.

Mens frugtfluer var "en bekvem, og etisk, første testsystem, "Arias sagde, adfærden hos en skare ved et politisk stævne ville give et menneskeligt eksempel på DFT -teori. Enkeltpersoner vil forsøge at finde det bedste sted at stå - typisk tættest på scenen - mens de undgår overfyldte områder. Når nye og bedre placeringer bliver tilgængelige, individer vil sandsynligvis bevæge sig mod dem.

At udvikle en matematisk forudsigelig teori, forskerne forbandt et tal - irritationsfunktionen - med hvert steds iboende ønskværdighed; den laveste værdi ville være på den ideelle placering, tættest på scenen. Frustrationsfunktionen tegner sig for uønskede trængselseffekter, og en adfærdsregel tegner sig for individers tendens til at lede efter bedre placeringer.

"Den bemærkelsesværdige matematiske opdagelse, "Arias sagde, "er, at præcise værdier for irritation og frustration kan opnås øjeblikkeligt og automatisk, simpelthen ved at observere ændringer i trængsel, mens mængden møller rundt, uden behov for nogen form for undersøgelse for at spørge folk i mængden, hvordan de har det med forskellige steder eller trænger sig sammen. "

Ved at variere de sociale omstændigheder i deres flueforsøg - såsom at ændre forholdet mellem mand og kvinde, eller fremkalde sult og tørst - og overvåge mængden af ​​frustrationsværdier, forskerne viste, at de kan opdage ændringer i mængdenes "humør". DFT -tilgangen, derfor, forudsiger ikke kun mængdenes adfærd under nye omstændigheder, men kan også bruges til hurtigt og automatisk at opdage ændringer i social adfærd.

En anden applikation, ved hjælp af mobiltelefon- og folketællingsdata, kunne analysere politiske eller økonomiske drivere og befolkningspres for at beskrive og forudsige store befolkningsstrømme, såsom massevandringer. "De resulterende forudsigelser om migration under akutte begivenheder ville muliggøre bedre planlægning af alle myndighedsniveauer, fra lokale kommuner til internationale organer, med potentiale til at redde millioner af menneskeliv, "bemærk forskerne.

Andre bidragydere omfattede J. Felipe Méndez-Valderrama, professor i fysik, University of Los Andes, Bogota, Colombia; og Jeffrey Silver, senioranalytiker hos Metron Inc.