Hablamos de flujos de
personas dentro de un TPM como si fuese una sustancia líquida que va
dispersándose dentro de un contenedor. Esta alegoría no es nada
descabellada, en particular porque el acomodo del flujo humano en
condiciones de aglomeración dentro de un transporte se parece al
vaciado de un gel en un contenedor. Pero vamos por pasos. Al parecer
no sólo deberíaos hacer uso de la mecánica o dinámica de los
fluidos.
Han habido otros
trabajos como el de H. Yeh y otros (2008) que a través de
simulaciones computacionales introducen un concepto simple llamado
“agentes compuestos” para modelar fácilmente una variedad de
comportamientos emergentes para una simulación de aglomeración de
agente base. La formulación del agente base mejora un método para
un agente simple para extender su influencia sobre otros agentes.
Además, su trabajo aporta algoritmos para simular agresión,
prioridad, autoridad, protección entre otros comportamientos
aglomerados. Su trabajo, ofrece un panorama 3D, algoritmos y una
simulación sobre estos y otros comportamientos en condiciones de
aglomeración, justamente lo prueban en el metro de Nueva York. En el
siguiente gráfico se muestra un ejemplo de la simulación
computacional ofrecida por el trabajo de Yeh y otros.
Gráfico
7. Ejemplo del trabajo de Yeh y otros (2008, 7)
Es un trabajo muy
bien fundamentado, desde el punto de vista matemático y
computacional, por lo que buscaré someterlo a prueba en el capítulo
II, que está destinado a la aplicación de grupos experimentales.
Para ello, utilizaremos 2 grupos, uno de hormigas y otro de humanos
en la línea 1 del Metro de la ciudad de México, la línea 3 del
Metrobus. Los algoritmos y resultados serán igualmente descritos en
el capítulo siguiente.
No obstante,
considero que los seres humanos parecen mostrar alguna conexión bajo
condiciones de aglomeración algo parecido a lo que ocurre en el
comportamiento de los gases. Es decir, el parecido inicial observable
es que el fluido, dependiendo de su viscosidad, se acomoda a la
geometría del contenedor. Un gas que llena un contenedor,
experimenta una aglomeración de las partículas que componente ese
gas, por lo que se pueden verse partículas en el fondo, pero también
cuando ya no hay suficiente para todas las partículas del gas, éste
tiende a colapsar las entradas, por lo que existen partículas que
intentan entrar y otras que intentan salir, por lo que las
entradas-salidas se encuentran saturadas (Ver Gráfico 8).
Gráfico
8. Esquemas de las direcciones que ocupa un gas en un contenedor
La
diferencia con los gases nobles es que en los flujos humanos, las
partículas (sujetos) tienen la facultad de elegir los lugares en
donde quieren estar, aunque también están condicionados a los
lugares disponibles, a las dimensiones del vagón y a los conflictos
que su pudieran generar con otros sujetos. Es decir, si quisiéramos
seguir a una partícula de gas dentro de un contenedor para saber que
lugares podría ir ocupando, podríamos suponerlo a partir de un
cálculo probabilístico basado en procesos estocásticos. Podría
ocupar cualquier lugar y cuando mucho podríamos saber rangos de los
probables lugares en donde se podría encontrar. En cambio, si
quisiéramos repetir el experimento con humanos, podríamos hacer dos
cosas, uno, preguntarle con anterioridad en donde estará o dos,
condicionarlo a que busque el lugar que le solicitamos, por ejemplo,
buscar un asiento pegado en la segunda puerta. En consecuencia,
encontramos un caso de estocacidad mayor que en un gas, puesto que el
lugar que ocuparía en el vagón, no sólo estaría condicionado por
la geometría del mismo, sino por la decisión que se le ocurra en
base a cálculos emotivo-racionales.
No hay comentarios:
Publicar un comentario