Analizan desde la física el pánico de multitudes

El comportamiento humano no es patrimonio exclusivo de la psicología o sociología. De hecho, investigadores de la UBA analizan las conductas de multitudes en situación de pánico. A través de la simulación por computadora diseñan espacios adecuados para la evacuación en caso de emergencia.

Lejos de analizar cuestiones abstractas, los físicos que trabajan en temas como la simulación del comportamiento de fluidos se interesan en utilizar las herramientas de su disciplina para resolver problemas netamente humanos. Por ejemplo, determinar cómo sale la gente de un lugar cerrado, en una situación de pánico, o conocer qué cambios deben hacerse en la geometría de una estación de subte para que no se entorpezca la circulación.

Desde el episodio Cromagnon se ha incrementado la preocupación acerca de la seguridad en una catástrofe . Lo cierto es que, en el caso de incendios en lugares públicos, las personas mueren porque, simplemente, no logran escapar a tiempo.

Con el objetivo de resolver este problema, Claudio Dorso y Daniel Parisi, investigadores del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, apelaron a un modelo (el del físico alemán Dirk Helbing) que permite describir la evacuación de una sala. "El modelo predice algo que, aparentemente, sucede, y es que, cuando la gente quiere salir más rápido, se producen bloqueos y la evacuación se realiza en forma más lenta", comenta Dorso, que dirige el Laboratorio de Física Estadística Computacional.

Helbing, investigador de la Universidad de Dresden, junto con Illés Farkas, del Instituto de Estudios Avanzados de Budapest, Hungría, se pusieron a estudiar qué decían los sociólogos y los psicólogos sobre comportamiento humano en situación de pánico. De esos estudios, pudieron extraer algunos rasgos principales, que resumieron en el artículo que publicaron en Nature. Así, la gente con pánico intenta moverse en forma más rápida que lo normal; cada uno empuja y se roza con los demás. El desplazamiento se hace caótico, en especial al pasar por un lugar estrecho y, en las salidas, se producen bloqueos.

Los amontonamientos generan presiones que pueden llegar a derribar barreras y tirar paredes de ladrillos. La caída de las personas hace que el escape se haga aún más lento.

A partir de esas observaciones, Helbing y Farkas postularon un modelo del fenómeno colectivo de escape en situación de pánico, con la idea de emplearlo a fin de determinar si un edificio es adecuado para un caso de emergencia.

El objetivo era averiguar qué fenómenos físicos ocurren en una masa de gente que pugna por salir, y que pueden ser relevantes para comprender el problema y ayudar a su prevención.

La fuerza del deseo

En una analogía entre las partículas y los seres humanos, el modelo de Helbing describe las interacciones a las cuales están sometidas las personas en una situación de pánico. Básicamente, sobre ellas actúan tres fuerzas. Una es la repulsión social, que hace que se mantengan alejadas unas de otras. Cuando entran en contacto, actúan las fuerzas de disipación. "La tercera fuerza, la más relevante, es la del deseo, es decir, hacia dónde se quieren dirigir y a qué velocidad", detalla Dorso.

La fuerza del deseo es lo que diferencia estas partículas "humanas", con impulso propio, de otras , como las moléculas de un gas o los granos de un cereal en el interior de un silo. Las personas aceleran el paso hasta llegar a una velocidad deseada, y luego la mantienen en forma constante.

A partir del modelo de Helbing, el aporte de Dorso y Parisi fue explicar por qué el aumento de la velocidad hace que la salida sea más lenta. La marcha óptima es 1,4 metros por segundo. Si los individuos tienen mucha ansia por salir, empiezan a tocarse, vencen la repulsión social y entran a actuar otras fuerzas, como el rozamiento. A una velocidad de 3,5 metros por segundo, hay mayor número de individuos que se están tocando entre sí. "Son racimos de personas que se empujan", sintetiza el investigador.

Cuando la velocidad se incrementa, comienzan a formarse racimos, que se componen de pocas partículas. Pero, si la velocidad sigue en aumento, los racimos colapsan en uno de gran tamaño. "En el modelo, hay un punto en que el caudal de salida empeora en forma exponencial", comenta Parisi.

Lo cierto es que el tiempo de evacuación depende de la velocidad deseada. "Hay una velocidad óptima, pero si se quiere ir más rápido, la salida se dificulta", dice Dorso, y recalca: "Cuanto más rápido quiero ir, más lento salgo".

El problema es el bloqueo en las puertas de salida. "Si el modelo estuviera probado, se podrían comparar distintas configuraciones en la geometría del recinto y ver cuál es la mejor", señala Parisi. El modelo también permitiría analizar si dos puertas de un metro de ancho son equivalentes a una de dos metros. "Tal vez el caudal que sale por dos puertas chicas sea menor que el que puede salir por una grande. Pero pueden influir otros factores que es necesario analizar", sostiene Parisi.

Hay otras circunstancias en las cuales los mortales queremos acelerar el paso y no podemos, es lo que pasa, por ejemplo, en el subte en los horarios pico.

Hora pico

Son las 6 de la tarde, y una masa de pasajeros, baja de un convoy que llega a la estación Carlos Pellegrini, de la línea D, y se dirige por el pasillo para tomar la combinación a Constitución, de la línea C. Es el caos: todos se empujan, chocan entre sí, quieren llegar rápido al andén, pero no pueden: se ven obligados a marchar a muy baja velocidad.

Esta situación puede simularse en una computadora, pero es más compleja que la del pánico en un recinto, pues los peatones tienen que moverse en una geometría real, donde hay obstáculos, molinetes, cajas, kioscos.

Hay un índice de confort, que se calcula dividiendo la velocidad a la cual camina el peatón, por la velocidad a la cual desea marchar. Si la senda está libre, el individuo puede marchar con la celeridad deseada; así, el índice es 1. Si la densidad de personas es alta, la gente no puede avanzar tan rápido como quisiera, y el índice de confort baja.

Se puede dar un índice para cada persona y promediarlo durante todo el recorrido para un número total de individuos. Eso da un valor entre 0 y 1. "Para una geometría y una disposición de molinetes, cajas o puertas, se puede obtener un coeficiente y compararlo con el de otra geometría, con el objeto de evaluar cuál es la más apropiada", explica Parisi, que actualmente está trabajando en Urbix Technologies, empresa dirigida por el físico Herman Moldovan y el experto en computación Marcelo Gilman, en la Incubadora de la Facultad de Arquitectura y Urbanismo de la UBA. Esta realizó un proyecto para Metrovías a fin de proponer una mejora en la estación Constitución, de la ex línea Roca.

Ya se trate de una emergencia o, simplemente, de salir rápido de la estación de subte, los científicos intentan capturar la conducta de las multitudes mediante la simulación en computadoras. El objetivo es hallar las reglas que siguen los peatones para "navegar" en espacios atestados. Pero esos comportamientos inconscientes pueden jugar en contra, y contribuir a generar obstáculos. Aprender a predecir y controlar estas conductas puede salvar vidas.