在人群中行走意味著預測未來。當在交通繁忙的區域穿行時，人們會在下意識地計算出與另一個人碰撞所需的時間後調整他們的路徑。
研究人員透過分析人群影片得出了這個結論。他們說，這可能有助於更安全地設計公共空間，並有助於開發人群監控方法，以防止致命的踩踏事件。
伊利諾伊州萊蒙特的阿貢國家實驗室的物理學家布萊恩·斯金納和他的同事將在即將出版的《物理評論快報》上發表這項研究。
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當科學家研究人群運動時，他們通常將人建模為相互排斥的移動粒子，類似於相同符號的靜電電荷。斯金納和他的同事們預計，“排斥力”將取決於行人之間的空間距離，當他們靠得太近時，會使他們改變軌跡，從而避免碰撞。
如果靜電類比是正確的，那麼力的強度將與相互距離的平方成反比，隨著兩個人彼此接近，排斥力會迅速增強。相反，研究小組發現，力與預計的下次碰撞時間的平方成反比。研究人員特別指出，如果兩個人並肩行走——因此預計不會碰撞在一起——他們可以在非常近的距離內這樣做，而無需覺得需要在彼此之間保持更多距離。
斯金納說：“令人興奮的不是對一個人在人群中穿梭的理解，而是透過使用一個簡單的規則來預測人群行為的前景。”
這個規則準確地描述了在以色列大學校園中行走的人以及在德國人群實驗中的參與者的運動，這兩個都在影片中捕捉到。此外，模擬顯示，簡單的時間定律也重現了人群互動的許多已知特性（見下方影片），例如在狹窄通道周圍擁擠和自發形成車道。
但斯金納說，如果預計的下次碰撞時間超過三秒，該團隊的模型就會失效。他說，這可能反映了人群中的人們並不關心超過該時間間隔後會發生什麼的可能性。
在柏林馬克斯·普朗克人類發展研究所研究人群行為的邁赫迪·穆薩伊德說：“這篇論文的好處在於它基於實證觀察，並且結果很清晰：完全相同的冪律從不同的資料集中出現。”該模型還可以幫助“微調在大型活動期間（如麥加朝覲）對人群運動的預測，”穆薩伊德補充說，他研究了朝覲期間湧向沙烏地阿拉伯城市的大量人群的運動。“但是當涉及到人群事故和人群災難時，懸而未決的問題是，在高壓條件下（例如在恐慌和緊急疏散期間），相同的規則是否仍然有效。”
作者承認，他們發現的時間依賴性不能解釋人群中人們靠得太近以至於互相擠壓的停停走走，也不能解釋在極其密集的人群中觀察到的混亂運動或“湍流”的開始。斯金納說，在這種情況下，該模型可能需要修改，因為人們不再能夠依靠預計的下次碰撞時間來導航。但是，當前的模型可能能夠警告何時會出現這種危險的人群情況，他補充說。
事實上，該研究的合著者、明尼蘇達大學明尼阿波利斯分校的斯蒂芬·蓋伊說，該團隊的下一步是將建模與來自監控攝像頭和其他行人跟蹤系統的資料相結合，以檢測人群的當前狀態並預測其隨時間的變化。“在人群問題發生之前就識別出來，確實有可能挽救生命，”他說。
斯金納還希望測試該模型是否適用於公路交通。同樣在阿貢國家實驗室的物理學家伊戈爾·阿隆森（他不是該研究的參與者）補充說，該規則可能也適用於其他動物群體，例如鳥類或魚類。
本文經許可轉載，並於2014年11月21日首次發表。