Распечатать запись Распечатать запись

Как математика может помочь усмирить беспорядки

Динамика беспорядков не так уж сильно отличается от поведения покупателей — догадка, которую исследователи хотят использовать, чтобы держать под контролем волнения.

После того, как беспорядки накрыли Лондон в 2011 году, группа исследователей из Университетского колледжа Лондона начала применять математику, чтобы смоделировать происшедшее и научиться предсказывать подобные волнения в будущем. Что они обнаружили? Прежде всего, видимо, динамика беспорядков не так уж сильно отличается от покупательского поведения.

Само исследование вы можете найти здесь. Но вот несколько найденных аналогий. Во-первых, исследователи обнаружили, что распределение по местонахождению участников массовых беспорядков было похоже на распределение покупателей: бунтовщики были склонны останавливаться рядом с тем местом, где они находились, когда возникли беспорядки, подобно тому, как покупатели, как правило, выбирают магазин неподалеку от своего дома. Они считают возможным смоделировать динамику беспорядков в будущем, так же, как это уже сделано для моделирования поведения покупателей.

Другая аналогия: в дикой природе хищники (скажем, лисы, о которых говорит исследователь Ханна Фрай) будут гоняться за добычей (например, кроликами). Пока лисы остаются в одном районе, они будут продолжать охоту на кроликов, и популяция кроликов будет сокращаться до тех пор, пока лисы не будут двигаться дальше. Но чем дольше популяция кроликов остается непотревоженной, тем больше она вырастет, пока лисы не вернутся назад, чтобы ее уменьшить. Этот эффект также уже был смоделирован.

Заменим лис на полицию и кроликов на бунтовщиков и увидим подобный же эффект. Чем меньше присутствие полиции, тем больше вероятность продолжения беспорядков. Но когда полиция в конце концов вмешается, бунтовщики разойдутся. Зная это, говорят исследователи, математика может быть использована для определения оптимального места, куда нужно отправить ограниченные ресурсы полиции, так чтобы свести беспорядки к минимуму.

Но все это вовсе не позволяет предсказать беспорядки, прежде чем они произойдут — и в действительности нет способа выяснить, где они начнутся. Фрай объясняет, как молодежные службы были обделены бюджетными деньгами, что очень тяжело сказалось на некоторых общинах и привело к беспорядкам. Один человек – нулевой пациент беспорядков (Примечание. Тот, с которого все началось), – решил бунтовать, и бунт в конечном итоге распространился подобно тому, как распространяются заболевания, по всему городу. Это опять-таки может быть смоделировано, но кажется, что гораздо сложнее остановить беспорядки в самом начале, чем бороться с ними после того, как они уже начались.

Источник: http://www.popsci.com/technology/article/2013-07/math-rioting-looks-lot-shopping

Комментариев: 4

  1. 1 Алексей:

    Бред! …

    [Ответить]

    Елизавета Александровна Калинина Reply:

    Зачем же так грубо?
    И давайте-таки по существу, пожалуйста :)

    [Ответить]

  2. 2 zbl:

    Когда в конце 60-х появились компьютеры, в СССР тоже увлекались подобным моделированием, особенно в экологии. В колхоз приезжали мелиораторы, изучали местность и вводили в компьютер параметры модели. Компьютер выдавал, что, если осушить болотце, то на соседнем поле урожай повысится на 2%. Тогда они рыли канаву и осушали болотце. Но на следующее лето оказывалось, что в результате засох ближайший березнячок и урожай на соседнем поле не поднялся на 2%, а упал на 100%. Потом все много думали о том, кто же виноват. Я считаю, что виноват компьютер, но колхозники почему-то думали, что — математика. Так и тут. Когда диспетчер, повинуясь предсказаниям модели пошлёт машины не туда, то тоже скорее всего будут грешить на математику. Хотя ясно же, что это будет компьютерный сбой, ведь математика непогрешима же никогда.

    [Ответить]

    Елизавета Александровна Калинина Reply:

    Так такого моделирования и сейчас очень много :) И чего только не моделируют. По-моему, тут самое главное, чтобы хорошо заплатили )

    [Ответить]

Оставьте свой отзыв

Добавить изображение