Из толпы
Глава 10«Ты никогда не будешь один»
В конце сезона-2014/15 я посетил последний домашний матч Стивена Джеррарда за «Ливерпуль». Это был особенный матч, причем делала его таким не столько сама игра, сколько та возможность, которую он подарил болельщикам на «Энфилде», пришедшим отдать должное своему капитану и тому, что он сделал для клуба. Джеррард оставался талисманом «Ливерпуля» на протяжении 15 лет.
На футбольном стадионе главным способом, с помощью которого болельщики доносят свои мысли до фанатов, является пение. В тот день «You’ll Never Walk Alone» («Ты никогда не будешь один») звучал громче обычного, но все же этот гимн уступил место двум самым популярным чантам, посвященным Джеррарду: «Stevie Gerrard Is Our Captain» («Стиви Джеррард – наш капитан») и «Impossible Forty Yards» («Невероятные сорок метров»). Весь стадион чествовал свою доморощенную звезду.
Мой любимый момент того матча – когда Джеррард в попытке исправить положение «Ливерпуля», уступающего сопернику со счетом 1:2, нанес свой фирменный 30-метровый прямо в направлении трибуны «Коп» совсем далеко от ворот. «Коп» ответил, зарядив: «Что за… Что за… Что за фигня?» Это была спонтанная реакция – они пропели чант, заготовленный для смазанных ударов соперника. Так болельщики с юмором выразили понимание того расстройства, которое испытывал капитан. Шутка болельщиков на трибуне получилась очень тонкой, но ее практически сразу подхватили тысячи фанатов. Джеррард, все еще недовольный собой, медленно поднял руки вверх и с иронией поаплодировал «Копу».
1, 2, 4, 8, 16…
Футбольный заряд лучше всего звучит тогда, когда его поют все болельщики на стадионе. Иногда, например, в случае с «You’ll Never Walk Alone» и «El Cant del Barça» перед самым началом матча на стадионе включают гимн и болельщики поют в такт музыки. Однако в подавляющем большинстве случаев пение на стадионах начинается спонтанно. Ответ «Копа» на излишне оптимистичный удар Джеррарда – яркий тому пример. Один фанат начинает, его друг рядом подхватывает: 1 + + 1 = 2. Если каждый из них вдохновляет на пение еще одного фаната, тогда мы получаем следующее равенство: 2 + 2 = 4, затем 8, затем 16. Сначала рост числа фанатов небольшой, но в каждый момент времени количество людей, которые начинают петь, удваивается. Когда мы произведем умножение на два в 13-й раз, мы увидим, что 4096 фанатов вдохновили на пение еще 4096 фанатов, а это значит, что среди поющих у нас уже будет 8192 человека. Именно так работает геометрическая прогрессия: мы продолжаем умножать число поющих фанатов само на себя и вскоре получаем огромный показатель.
Увеличение количества поющих болельщиков напоминает процесс размножения бактерий на куске сочного стейка. В благоприятных условиях клетки кишечной палочки могут делиться каждые 20 минут. Если достать мясо из холодильника и оставить его на столе на ночь, из одной бактерии может получиться несколько миллионов[111]. Лия Эдельштайн-Кешет, специалист в области математической биологии, в своей книге пришла к (не-)логическому выводу по поводу такого роста количества бактерий[112]. При увеличении числа бактерий в два раза каждые 20 минут уйдет менее двух дней на то, чтобы вес бактерии, равный 10–12 граммам, вырос до показателя планеты Земля. С учетом всего этого вряд ли кому-то покажется удивительным, что на то, чтобы чант подхватил весь стадион, уходит всего несколько секунд.
И хотя модель размножения бактерий, разработанная Лией, может кого-то повеселить, она явно неправильная. Чтобы такая модель работала, наша планета должна быть одним огромным куском мяса. Но это не так. Оптимальное описание роста должно учитывать некие ограничения. Если бы у нас было 20 тысяч болельщиков «Вест Хэм Юнайтед», распевающих «I’m Forever Blowing Bubbles» («Я всегда надуваю пузыри») на «Аптон Парк», вмещающем 35 016 человек, другим 20 тысячам поющих фанатов просто не хватило бы места. После переезда «Вест Хэма» на Олимпийский стадион матчи команды могут посетить примерно 60 тысяч болельщиков, однако уйдет ненамного больше времени на то, чтобы пение охватило весь этот стадион. Если мы умножим 40 тысяч на два, мы получим 80 тысяч – а это значит, что лимит количества поющих фанатов достигнут.
Ответом на данную проблему моделирования является S-образная кривая – самая эффективная и универсальная математическая модель роста. Для того чтобы получить такую кривую, нам нужны всего два условия. Первое – такое же, как и для составления геометрической прогрессии: каждого поющего болельщика подхватывает другой болельщик, который до этого не пел. Затем отметим, что количество фанатов ограниченно: каждый болельщик может начать петь только один раз. Объединив эти два условия, мы получим S-образную кривую роста (см. рисунок 10.1)[113]. В самом начале рост будет медленным, однако он будет происходить в геометрической прогрессии.
Рисунок 10.1. Постепенное увеличение количества поющих болельщиков через социальное заражение.
Количество поющих фанатов в каждом «раунде» увеличивается вдвое. Как только пением охватывается половина стадиона, рост снова замедляется и показатель в итоге стабилизируется на отметке, когда поют абсолютно все. Нужно всего 16 раундов, чтобы чант подхватили 10 тысяч фанатов.
Аплодисменты заразительны
Распространение идей, распространение болезни, распространение пения на стадионе – все это формы заражения. Когда мы распеваем чанты, заражение будет считаться социальным: пение распространяется людьми, которые слушают других и повторяют друг за другом. Некоторые инфекционные заболевания, такие как ВИЧ, Эбола, грипп и атипичная пневмония, передаются при тесном контакте людей. Другие заболевания, такие как холера и отдельные разновидности гепатита, передаются через зараженную воду или пищу. Независимо от способа распространения таких болезней рост количества заболевших можно представить в виде S-образной кривой. Вначале мы наблюдаем небольшое число случаев заболевания, но затем в игру вступает геометрическая прогрессия, и болезнь принимает огромные масштабы. И на данном этапе все, на что мы можем надеяться, – это предотвращение негативных последствий. Важно убедиться в том, что количество инфицированных людей стабилизируется, пока не будет поздно.
Не так уж легко подтвердить или опровергнуть аналогию между распространением заболевания и распеванием чантов. Непросто проводить контролируемый эксперимент в условиях футбольного матча. Я мог бы, конечно, стать на трибуне и завести «Seven Nation Army», а потом посмотреть, запоет ли кто-нибудь вместе со мной. Однако что-то мне подсказывает, что никто не обратит особого внимания на одинокого математика. Более подходящее место для проведения опытов с аплодисментами – это учебная аудитория, что, собственно, и выбрали для своих исследований мои коллеги Йенс Краузе и Джолион Фариа[114]. Они попросили несколько групп первокурсников поприсутствовать на семинаре, который проводил студент последнего курса. Заданием, которое Йенс и Джолион дали студентам младшего курса, было составить свое мнение о презентации и сделать пометки, а также обязательно выражать поддержку или одобрение выступающему аплодисментами. Студенты знали, что их снимают, но они и понятия не имели о том, что главной целью данного эксперимента было посмотреть, как именно они будут аплодировать. Если бы им заранее сказали о том, что мы наблюдаем за тем, как они хлопают, они бы, вероятнее всего, засмущались, а это отразилось бы на их поведении.
Рисунок 10.2. Моменты, когда звучали аплодисменты, в динамике. Каждая точка – это хлопки одного студента в ходе одного раунда аплодисментов. На основе рисунка, созданного Ричардом Манном.
Отметив каждый момент времени, когда студенты начинали аплодировать, мы можем наблюдать то, как распределились аплодисменты, звучавшие в аудитории. Хлопки одной группы студентов изображены на рисунке 10.2. Каждый ряд – это хлопки одного человека, а каждая точка – это один «раунд», когда совершались хлопки. Студенты представлены в определенном порядке, начиная с тех, кто первым стал аплодировать. Второй снизу ряд – это студент, который был первым, кто закончил аплодировать, и вторым, кто начал.
Аплодисменты студентов звучали неравномерно: кто-то начинал раньше, кто-то – позже. Некоторые студенты аплодировали энергично, некоторые – более сдержанно. Представив полученные данные в виде такого рисунка, мы четко видим то, как распределились аплодисменты в одной группе.
Такой способ представления результатов позволяет нам выявить факторы того, почему человек начинает аплодировать. Вместе с Ричардом Манном, исследователем из моей группы, мы изучили весь набор возможных причин того, почему люди начинают аплодировать. Происходило ли это сразу после того, как начинали аплодировать другие? Зависело ли это от того, аплодирует ли тот человек, который сидит рядом? Важно ли было то, насколько интенсивно хлопают остальные? Или же люди хлопали в ладоши абсолютно произвольно, вне зависимости от каких-либо факторов? Мы пришли к выводу, что оптимальная модель основывается на количественном соотношении людей, которые уже аплодируют: чем больше было тех, кто хлопает в ладоши, тем быстрее остальные присоединялись к ним. Аплодисменты – это социальное заражение.
Кривые роста количества хлопков в ходе всех этих экспериментов подтверждают наличие такого социального заражения. Черная кривая на рисунке 10.3 – это характерная S-образная кривая роста числа тех людей, которые начали аплодировать. Один или два человека медленно подхватывают. Самый быстрый рост количества аплодирующих наблюдается тогда, когда хлопает в ладоши примерно половина аудитории, а самый медленный – когда аплодируют практически все. Пунктирная кривая на рисунке 10.3 отражает количество людей, которые перестали аплодировать, и мы видим такую же S-образную кривую. Мы обнаружили, что тот момент, когда человек заканчивал аплодировать, с вероятностью в десять раз выше мог быть определен исходя из количества людей, которые уже закончили аплодировать ранее, а не из количества хлопков, которые они совершили. Другими словами, дело здесь не в том, как долго человек аплодирует, а в том, закончили ли аплодировать окружающие. Вот что заставляет человека остановиться. Аплодисменты студентов медленно умолкали, так же как постепенно затихают футбольные чанты (причем всегда найдется пара-тройка упрямцев, продолжающих петь).
То, как прекращаются аплодисменты, можно назвать формой социального восстановления – стремления вернуться в исходное состояние или прекратить совершать какое-либо действие, так как остальные уже остановились. Процесс социального восстановления работает в обратном направлении по сравнению с социальным заражением. Он также сильно отличается от процесса восстановления после перенесенных заболеваний. Болезни проходят, нам становится лучше.
Рисунок 10.3. Социальное заражение и социальное восстановление на примере аплодисментов. Сплошная линия демонстрирует среднее число студентов, которые начали аплодировать. Пунктирная линия отражает среднее число тех, кто прекратил аплодировать. На основе рисунка, разработанного Ричардом Манном.
Если не брать в расчет незначительный психологический эффект, обычно если наши друзья начинают выздоравливать после перенесенного гриппа, это не значит, что мы поправимся быстрее. Однако аплодирующие студенты быстрее «восстанавливаются» после совершения хлопков, если их друзья до этого уже «восстановились». Количество людей, совершающих аплодисменты, резко возрастает, когда начинают аплодировать другие, а затем быстро снижается, когда аплодисменты начинают затихать. Столь стремительное падение показателя объясняется именно социальным восстановлением.
Как только мы определили факторы, влияющие на процесс создания аплодисментов, мы смогли применить нашу модель для того, чтобы сымитировать аплодисменты. Мы сами воспроизвели серию имитированных хлопков и пришли к поразительному выводу. Мы провели 10 тысяч имитаций и обнаружили, что в большинстве случаев студенты хлопали в ладоши примерно в десяти случаях каждый, но в некоторых случаях наблюдалось такое, что студенты хлопали при 20–25 имитациях. В некоторых группах студенты действительно выражали свое одобрение оратору! В чем дело? Мы всегда ожидаем найти какие-то изменения при проведении таких имитаций, однако в данном случае продолжительные аплодисменты длились дольше по сравнению со средним показателем.
Длительные аплодисменты можно объяснить тем, что люди испытывают трудности с социальным восстановлением. Если закончила аплодировать только пара человек, шанс, что перестанет хлопать кто-то еще, очень небольшой. Группа будет продолжать аплодировать, пока не остановится большее число людей. Аплодисменты не утихают не потому, что то, чему люди аплодируют, было чем-то выдающимся, а потому, что никто не хочет останавливаться первым. Поэтому, когда после своих семинаров я слышу продолжительные аплодисменты, я не позволяю успеху вскружить мне голову. Аплодисменты не означают, что публика очень воодушевилась. Они означают лишь то, что люди не совсем скоординированы.
Аплодисменты после окончания семинара и аплодисменты на футбольном матче – совершенно разные понятия. Как бы сильно я ни хотел, чтобы студенты оценили мое решение дифференциального уравнения так же, как фанаты «Ливерпуля» – штрафные Джеррарда, я понимаю, что вряд ли это случится. Аплодисменты в учебной аудитории – это скорее стремление студентов не выделяться на фоне остальных, а не безумное желание выразить свое одобрение сказанному. Несмотря на эти различия, и студенты, и футбольные фанаты хотят подстроиться под окружающих и быть частью социальной группы. На матчах зачастую можно услышать длительное пение не потому, что болельщики испытывают особенно сильные эмоции, а потому, что никто не хочет подводить остальных, просто перестав петь. Бывают случаи, когда пение резко обрывается, и тогда мы можем наблюдать одного-двух болельщиков, выглядящих достаточно глупо.
Луис Суарес в «Арсенале»
Чтобы поддаться социальному заражению, не обязательно идти на стадион или в учебную аудиторию. Психологи считают, что источниками такого заражения являются курение, неконтролируемое переедание и потребление алкоголя. Чем больше ваши друзья курят, едят или пьют, тем больше курить, есть и пить будете вы. Социологи обнаружили, что подобные S-образные кривые можно составлять и для инноваций в области медицины, пожертвований в фонды помощи, распространения новых музыкальных жанров и внедрения новых типов сельскохозяйственных культур. Было даже выдвинуто предположение, что социальное заражение характерно для поиска работы и совершения суицида. Академики во всех сферах науки постоянно переделывают S-образную кривую, чтобы описать эти результаты экспериментов. Все явления, начиная с моды и кратковременных увлечений и заканчивая особенностями культуры и цивилизации, были смоделированы и представлены в виде S-образной кривой.
Социальное заражение контролирует процесс распространения новостей в средствах массовой информации. Мы пришли к такому выводу, когда опубликовали результаты исследования аплодисментов. В понедельник утром, после того как наша работа была опубликована, Ричарду Манну позвонил журналист, который хотел написать небольшую статью о нашем исследовании. Ричард ответил на вопросы журналиста и снова взялся за свою работу. Три дня все было тихо. Может, наши СМИ не особо интересовали аплодисменты? А потом внезапно его телефон начал разрываться от звонков. BBC, National Public Radio, Scientific American, The Times, The Guardian, журнал Slate, а также французские и немецкие издания – все желали узнать больше о нашем исследовании. В социальных сетях то и дело можно было увидеть ссылки на нашу работу, а также ее обсуждения.
Наше собственное исследование запустило процесс социального заражения, о котором мы и писали, но – как мы и предполагали – интерес прессы к нашей работе потух так же быстро, как и разгорелся. В пятницу вечером на той же неделе, через 130 часов после первого звонка журналистов, наша исследовательская группа была на вечеринке. Когда в тот вечер нам звонили из BBC World Service, никто им не ответил. Я перезвонил им в субботу утром, но их уже не интересовал наш материал. Информация о таком исследовании была уже неактуальной.
Заражение имеет более важное значение для интернет-СМИ, чем для традиционных информагентств. Интернет устроен таким образом, чтобы еще больше усиливать заражение. Алгоритм поиска Google PageRank работает по принципу подсчета количества переходов на страницу и дает оценку тому, насколько важен тот или иной сайт. Если другие люди перешли на какой-то сайт, вы, вероятнее всего, увидите это и сами перейдете на него. Самые популярные сайты в то же время являются самыми «заразными». Facebook и Twitter работают по одному и тому же принципу: популярные посты появляются в ваших новостных лентах из-за «лайков» других пользователей. Мы подхватываем определенные тренды не потому, что они самые интересные, а потому, что они появились раньше.
Рисунок 10.4. Поисковые запросы по данным Google Analytics и новости о потенциальном переходе Луиса Суареса в «Арсенал».
Распространение слухов – самый яркий пример вышесказанному. На рисунке 10.4 показаны объемы поисковых запросов «Луис Суарес Арсенал» в Google летом 2013 года[115]. К концу сезона-2012/13 Суарес оставался игроком «Ливерпуля», однако ходили слухи, что он может перебраться на юг Англии.
Данные поиска представлены в виде такой же кривой, какую мы видели при исследовании аплодисментов.
Интерес к переходу Суареса в «Арсенал» разгорается в конце июня, затем стремительно растет в первой половине июля. Он достигает своего пика в середине июля и постепенно угасает в августе, примерно так же, как и начался. Такая закономерность прослеживается при изучении как социального заражения, так и социального восстановления.
Однако здесь нужно быть осторожным. Рассматривать трансферные слухи в качестве примеров социального заражения только на основании поисковых запросов в Google проблематично, так как в них фигурируют и реальные события. В некоторых случаях есть основания полагать, что слухи на самом деле могут оказаться правдой, даже если они касаются трансфера игрока. Обычно невозможно полностью разделить слухи и правду, однако здесь можно привести несколько интересных наблюдений по поводу того, как люди ищут информацию в Интернете и как пресса преподносит возможный переход игрока. Прежде всего отметим, что люди начали искать нужную информацию еще до того, как вероятный трансфер Суареса в «Арсенал» начал широко освещаться в прессе. Когда 4 июля газета The Guardian запустила сарафанное радио и опубликовала статью «Луис Суарес переходит в «Арсенал», болельщики уже до этого искали новости в Интернете по данному вопросу. К тому времени как были названы «официальные» суммы сделки, количество поисковых запросов увеличилось и достигло показателя, равного половине пиковой отметки. Сам пик был достигнут тогда, когда «Арсенал» предложил максимальную сумму.
Как и бо́льшая часть реализаций социального заражения, интерес к потенциальному переходу Суареса в «Арсенал» быстро угас. Так как лондонский клуб не стал предлагать за игрока больше чем 40 миллионов и 1 фунт (что, по некоторым предположениям, активировало пункт об отступных в контракте уругвайца), в прессе практически каждый день появлялись новости о возможном трансфере Суареса. Такие новости публиковались вплоть до 22 августа, когда Арсен Венгер признал, что у клуба «нет шансов» подписать игрока. Однако, несмотря на интерес прессы, количество запросов в Интернете снизилось. Это можно объяснить тем, что в СМИ было так много слухов о саге «Суарес – Арсенал», что у людей уже просто не было необходимости искать еще больше информации по этому вопросу. Но, как мне кажется, все мы просто потеряли интерес ко всей этой истории и перестали читать об этом в Сети. И хотя многие издания продолжали писать о Суаресе все лето, мы уже перешли в фазу «восстановления» после такой эпидемии слухов.
Тот тип социального восстановления, который мы наблюдали, исследуя аплодирующих студентов, отлично работает и в контексте слухов. Если я узнаю о каком-то слухе и расскажу о нем вам, а вы скажете, что уже слышали это, вы вряд ли пойдете и расскажете об этом кому-либо еще. Люди не хотят терять лицо, распространяя неактуальные слухи.
Встань, сядь, повернись
Несмотря на то что «мексиканская волна» пользуется популярностью во всем мире, на британских стадионах ее не особо-то жалуют. Британские футбольные фанаты привыкли думать, что они немного старомодны. Вставать и делать «волну», потому что кто-то рядом с тобой встал, – таким вещам не место в серьезном болельщицком деле. Наблюдение за игрой требует особого внимания, а фанаты, которые синхронно встают и садятся по обе стороны от тебя, – абсолютно ненужный отвлекающий фактор. Истинные болельщики должны петь чанты, посвященные своей команде, давать продуманные тактические советы игрокам и тренеру и «опускать» команду соперника, используя максимально понятные словесные выражения.
Настроение болельщиков на стадионе может быть разным, однако принципы запуска «волны» очень напоминают принципы исполнения чантов.
Венгерский физик Иллеш Фаркаш проявил неподдельный интерес к «волнам», которые можно было наблюдать на стадионах Мексики во время чемпионата мира 1986 года. Вместе с Тамашем Вищеком и Дирком Хельбингом он разработал модель, основанную на той же самой аналогии, которую мы проводили между распространением заболевания и социальным заражением при изучении аплодисментов[116]. Тех фанатов, которые сидели, отнесли к категории людей, предрасположенных к заболеванию; тех, кто стоял, – к категории уже зараженных и тех, кто совсем недавно снова сел на свое место, – к категории уже восстановившихся после заболевания. Иллеш и его коллеги разместили всех этих смоделированных болельщиков на смоделированном 64-тысячном стадионе с 80 рядами и 800 колоннами, где большинство фанатов сидели, и лишь небольшая группа восторженных болельщиков стояла на специально отведенном секторе.
Они пришли к выводу, что на запуск «мексиканской волны» ушло совсем мало времени. Когда зараженные фанаты вставали, «волна» сначала принимала форму небольшого шара, который разрастался изнутри, становился серповидным и, наконец, превращался в прямую линию. Венгерские исследователи обнаружили, что «волна» движется со скоростью 22 места в секунду, следовательно, на то, чтобы «облететь» весь стадион, у нее уходит всего около 30 секунд. «Волны» перемещаются очень быстро.
«Мексиканские волны» могут быть развлечением для болельщиков, однако для рыб это жизненно важный процесс. Стремительное распространение волн в пределах одной группы – именно то, что необходимо рыбам, если они хотят избежать атак хищников. Мой коллега Тедди Херберт-Рид имел возможность наблюдать за тем, как волна страха распространяется в стае рыб. Он поместил рыб в кольцо, формой напоминающее стадион, и напугал некоторых в самом начале группы. Один из примеров такой волны продемонстрирован на рисунке 10.5. На четырех изображениях показана последовательность поворотов. На самом верхнем изображении можно заметить, что «пугающую удочку» еще не забросили. На втором изображении мы видим, что удочку только что опустили, и рыбы в самом начале стаи развернулись. На втором изображении, разница которого с предыдущим составляет всего 0,7 секунды, поворачивающая волна распространилась среди 2/3 всех рыб. И спустя 1,4 секунды, как показано на четвертом изображении, все рыбы развернулись и сформировали плотную группу, уплывающую подальше от удочки.
Используя результаты экспериментов Тедди, а также разновидность модели группировки объектов, разработанную Тамашем Вищеком, мы создали модель распространения волны среди рыб[117]. Эта модель дает наглядное представление о том, что стаи рыб обычно формируются так, чтобы создать условия для распространения волн. При воспроизведении модели волны распространялись в пределах групп разных размеров – от маленьких с сотней рыб до больших с десятками тысяч. Оптимальное распространение волн играет важную роль для рыб, которые живут большими стаями. Если хищник нападет с одной стороны большой группы, то буквально за считаные секунды рыбы, находящиеся с другой стороны, начнут стремительно удаляться от источника опасности. Волны распространяют информацию о нападениях.
Рисунок 10.5. Рыбы уплывают от волны. Изначально рыбы плавают по часовой стрелке вокруг цилиндрического объекта (a). «Пугающая удочка» появляется в воде, и рыбы в начале группы уплывают от нее (b). Спустя 0,7 секунды бо́льшая часть рыб развернулись в обратном направлении и поплыли против часовой стрелки (c). Спустя 1,4 секунды практически все рыбы плывут в обратном направлении и движутся плотным косяком (d).
В отличие от волн, характерных для образа жизни рыб, волны, которые наблюдаются в толпе людей, имеют не только локальный характер. Рыбы реагируют только на поведение своих ближайших соседей, в то время как мы, принимая участие в «волнах» на стадионе, можем предвосхитить движение такой «волны». Иллеш и Тамаш доказали существование такого предвосхищения, осуществив моделирование ситуации, а также проведя онлайн-опрос людей, принимающих участие в «волнах»[118]. Большинство опрошенных заявили, что видели, как «волна» идет по всему стадиону, и предчувствовали ее приближение. Тедди проводил эксперимент с рыбами в Сиднее, и в 2014 году я приезжал туда, к нему в гости. Учитывая наш интерес к «волнам», мы решили, что нам очень важно экспериментально подтвердить нелокальную природу «мексиканских волн». Поэтому мы отправились на целый день на матч по крикету между Англией и Австралией, который проходил на «Сидней Крикет Граунд»[119].
Если сравнить крикет и футбол, борьба в крикете такая же ожесточенная, а вот интенсивность самой игры не такая высокая, как в футболе. И поэтому через пару часов (мы уже успели выпить по паре бокалов пива) стало понятно, что без «волн» тут не обойтись. Помимо того что в нашем распоряжении оказалась 48-тысячная арена для проведения исследования, этот стадион дал нам очень даже полезный маневр для эксперимента. Этот маневр называется «ложа». Зрители в этой части стадиона отказываются принимать участие в «волне». Примерно 47 тысяч человек встают, ликуют и запускают «волну», которая стремительно движется по стадиону, пока не достигает ложи. В этом месте «волна» прерывается и возобновляется уже с другой стороны ложи. Поэтому можно сказать, что здесь «мексиканская волна» нелокальна – другими словами, она не просто «накрывает» людей, сидящих рядом, но может «перескочить» препятствие, созданное зрителями в ложе. И как только «волна» достигает ложи и вот-вот должна быть подхвачена людьми, сидящими на этой трибуне, по стадиону разносится гул неодобрения. Гул длится ровно столько времени, сколько ушло бы на то, чтобы подхватить «волну» зрителями в ложе. Тот факт, что «волна» возобновилась с той же скоростью по другую сторону ложи, показывает, что зрители на стадионе предвосхищали движение этой «волны» задолго до того, как она их настигла. А чтобы остановить такую «волну», понадобится далеко не один безумный любитель крикета.
Неудачные попытки истинных ценителей крикета остановить «волну» на стадионе должны заставить задуматься тех британских болельщиков-традиционалистов, которые не хотят участвовать в этом действе. Пока «волны» становятся обычным явлением для матчей сборной Англии. И пройдет совсем немного времени до того момента, когда мы увидим их на играх английских клубов. Иммунитетом к социальному заражению могут похвастаться очень немногие.
Мош
Днем Джесси Сильверберг работает над выявлением границы между физикой и биологией и пишет научные работы по нанопроводам и корням растений. Ночью можно наблюдать за тем, как он прыгает на концерте какой-нибудь хеви-метал-группы. Именно на одном из таких концертов ему пришла в голову мысль о том, что между его дневной и ночной жизнью существует некая связь. Фанаты хеви-метала, как те же растения и волокна, являются мягкой биологической материей. И их тоже можно смоделировать.
Намеренные столкновения фанатов хэви-метала друг с другом на концерте называются мошем. Мошеры объединяются в мош-пит – пространство обычно рядом со сценой, на которой выступает музыкальная группа. Во время моша люди постоянно двигаются, сталкиваются друг с другом, время от времени выпадают из пита, а затем снова возвращаются, чтобы продолжить мош. Мошеры не самые сложные для понимания создания. Люди ходят на концерты для того, чтобы получить удовольствие, а не для того, чтобы объяснять, чем они занимаются и зачем они это делают. Поэтому при построении модели мошера Джесси и его коллеги из Корнеллского университета сделали очень простые предположения относительно поведения этих людей[120]. Они посчитали, что всех посетителей концертов можно разделить на две категории: тех, кто любит беситься, и тех, кто предпочитает этого не делать. Активные прыгающие мошеры подвергались воздействию трех различных сил. Первой силой было стремление следовать в том же направлении, что и окружающие; второй силой было стремление мошиться рандомно, как попало; а третьей была непреодолимая сила, вызываемая столкновением с другими людьми. Пассивные зрители подвергались воздействию только последней из этих трех сил. Когда активные мошеры врезались в пассивных зрителей, они отскакивали от них. Вообще, мош-пит – это, как правило, «дружественная» среда. Обычные зрители не имеют ничего против моша, и, если кто-то вдруг падает, их быстро поднимают.
Установив определенные правила, Джесси и его коллеги приступили к созданию симулятора моша[121]. Изначально мошеры были расположены в случайном порядке и двигались в соответствии с тремя правилами (следование, процесс моша и столкновение), описанными выше. Достаточно быстро было обнаружено, что начала проявляться одна из трех моделей моша, как показано на рисунке 10.6. Первое изображение – это классический мош-пит, где люди прыгают в центре абсолютно случайно.
Рисунок 10.6. Три модели движения, полученные с помощью симулятора мош-пита: прыжки в классическом пите (слева), сёркл-пит (посередине) и «паровозики» (справа). Белые круги – это пассивные зрители, а серые – активные мошеры. Стрелки указывают направление движения. Перепечатано с разрешения Американского физического общества.
Такие питы формируются даже тогда, когда смоделированные мошеры изначально распределяются по всей толпе. Мошерам не нужно решать, в каком месте нужно организовать пит; они просто прыгают где попало, и в итоге получается пит, где собираются все активные мошеры. На втором изображении приводится сёркл-пит, где люди двигаются по кругу. Их можно наблюдать тогда, когда мошеры двигаются не бесцельно, когда они стремятся следовать за остальными в определенном направлении. Если мошеры и далее не придерживаются принципа случайности в своих действиях, они больше не формируют пит, а двигаются «паровозиком» через всю толпу.
Джесси и его коллеги нашли видео на YouTube, качество которых было достаточно высоким для того, чтобы они идентифицировали и классический пит, и сёркл-пит. Они измерили число поворотов и людей, которые принимали в этом участие, и все совпало с их моделью. Исследователи не представили никаких данных о «паровозиках» в своей статье, однако, если вспомнить мои студенческие годы, это было относительно частым явлением. Не скажу, что я относил себя к металлистам, но помню, как прыгал под музыку и внезапно оказывался в группе людей, которые цепочкой двигались сквозь толпу. На основании моих студенческих воспоминаний, а также учитывая более подробные исследования Джесси, я считаю, что можно сделать вывод о том, что все три модели получили широкое распространение.
Люди не паникуют
А какой смысл в создании модели мош-пита? На это есть две причины. Первая – желание просто описать сами принципы моша. Три положения данной модели – о следовании, принципе движения и столкновении – не требуют особого ума от фанатов хеви-метала, чтобы их воспроизвести. Никто не должен кричать: «Давайте сделаем сёркл-пит!» или «Давайте побежим через толпу!» Не нужно кричать даже: «Давайте мошиться здесь!» Все просто прыгают, и постепенно формируется некая структура. Модель показывает, что для формирования такой структуры не нужно совершенно никакой организации. Она создается просто в результате бездумного мошинга[122].
Вторая причина для моделирования мош-питов – это помогает нам предвидеть то, что может произойти, если мы будем наблюдать большие скопления людей в других ситуациях, скажем, в субботу на местном стадионе. При строительстве новых стадионов с самого начала разрабатываются планы проектов, а компьютерное моделирование используется для всех аспектов современного проектирования. Исследования аэродинамических характеристик помогают сделать так, чтобы стадион не продувался, а свежий воздух свободно перемещался между трибунами. Моделируется и акустика, чтобы мы могли слышать громкоговорители и насмешки фанатов команды-соперника. Аналогично при моделировании расположения зрителей на стадионе проектировщики могут учесть то, как можно быстрее добраться до своего места, как не стоять в очереди за булочкой более пяти минут в перерыве, а также сделать так, чтобы болельщики не покидали стадион в добавленное время, чтобы успеть уехать до образования пробок.
Именно при имитации расположения зрителей модели мошинга приходятся как нельзя кстати, особенно когда мы говорим об эвакуации людей со стадиона. С момента трагедий в Брэдфорде и на «Хиллсборо» в 1980-х годах на всех стадионах, где нет стоячих мест, ситуация значительно улучшилась. Несмотря на все изменения, вопрос безопасности все еще имеет огромное значение. Если нужно быстро эвакуировать 90 тысяч фанатов с «Уэмбли», значит, поток людей, покидающих стадион, должен быть стремительным и равномерным. И если инженеры могут построить модели того, как люди передвигаются в экстренных ситуациях, значит, они могут спроектировать стадионы, на которых будет очень просто организовать эвакуацию.
Построение правильных моделей означает понимание того, как люди ведут себя при эвакуации. Бытует заблуждение, что давка вызывается паникой или агрессией, когда люди начинают затаптывать друг друга, стремясь как можно быстрее выбраться из опасного места[123]. Однако это совершенно не так. Даже в условиях самых ужасных давок, например как было на «Хиллсборо», люди проявляют огромное мужество в попытке помочь другим. Причиной смертей и травм является образование очень плотных скоплений людей, когда человека сильно сжимают со всех сторон и он не может свободно двигаться.
Поэтому, вместо того чтобы делать акцент на панику, нужно сосредоточиться на непростой задаче предсказать последствия нашего поведения при давке. При изучении моша было выявлено, что сёркл-питы и «паровозики» образовывались не потому, что мошеры планировали их создать, а как непредсказуемые последствия прыжков определенным образом. Непросто спрогнозировать поведение толпы, опираясь на действия отдельных людей в ней.
Модели организации толпы при экстренных ситуациях отличаются от тех, которые можно наблюдать при изучении моша. Для того чтобы понять принципы организации, к примеру, пешеходного потока, необходимы эксперименты. В главе 3 рассматривалось то, как Мехди Муссаид изучал пары пешеходов, которые проходили мимо друг друга. Мехди и его коллеги расширили свой эксперимент и собрали 60 человек в лаборатории, разместив их в форме кольца. Он сказал половине из них двигаться по часовой, а другой половине – против часовой стрелки, чтобы посмотреть, как они будут проходить мимо друг друга. В ходе этих экспериментов Мехди выявил общие правила, которыми руководствуются люди при перемещении в толпе, когда она слишком плотная. Обычно люди двигаются в нужном им направлении, стараясь всегда оказываться в свободном пространстве. Мы не идем напролом туда, где хотим оказаться, а пытаемся спрогнозировать, куда пойдут другие, и направляться в те пространства, которые остаются незанятыми[124]
По понятным этическим причинам Мехди не может проводить свои эксперименты в очень опасных условиях давки. Поэтому он смоделировал ситуации, в которых люди соблюдают правило «направления в свободное пространство», идя по узкой улице или же по коридору. При низкой или средней степени загруженности улицы или коридора Мехди мог сравнить свою модель с полученными данными и следил за тем, чтобы модель охватывала все варианты движения людей. Все реализации были зафиксированы. Затем он увеличил плотность в группе до угрожающе высокого уровня – и вот тут начали образовываться так называемые волны. Когда два человека направлялись в одно и то же место, один из них останавливался и пропускал другого. И в тот момент, когда этот человек останавливался, это запускало волну остановок, которая прокатывалась по всей группе. Эти волны очень напоминали те, которые мы наблюдали при исследовании поведения рыб в стаях, но в данном случае волны вызывались в результате остановок, а не разворотов. Если рядом с выходом остановится один человек, это сразу заставит остановиться тех, кто стоит за ним, и волна остановок захлестнет весь коридор. Когда люди прекращают движение, они посылают волну давления, которая идет назад по всей группе, в то время как те, кто двигается через дверь, посылают волну давления вперед.
Подобные «стоп-старт»-волны были сняты на камеру за несколько часов до одной из самых страшных давок в новейшей истории, когда по меньшей мере 345 паломников погибли при совершении паломничества (хаджа) в Мекку в 2006 году[125]. До сих пор так и не было установлено, была ли эта давка вызвана образованием таких «стоп-старт»-волн или же, если бы было дано своевременное предупреждение, катастрофу можно было бы предотвратить. Однако модель Мехди демонстрирует, что вероятность того, что «стоп-старт»-волны вызываются намеренными толканиями людей, очень мала; скорее всего, такие волны образуются в результате остановок отдельных людей, которые пропускают других вперед.
Самый пугающий аспект таких «стоп-старт»-волн – это то, что при достижении очень высокой плотности толпы их образование неизбежно. Когда я оказываюсь в месте с большим скоплением людей, например при выходе со стадиона или же на остановке после матча, я слышу, как люди начинают кричать: «Хватит толкаться!» или «Да подождите вы!» Они злятся, потому что пока с одной стороны толпы люди спокойно проходят через турникеты, с другой стороны движение парализуется или же люди просто начинают пятиться. Я стараюсь все время повторять про себя, что другие люди не обязательно толкаются больше, чем это делаю я: они просто застряли в волне, которая движется вперед, а я застрял в той, которая движется назад. Мы все просто мягкое вещество, приводимое в движение толпой.
Чтобы найти решение проблем с обеспечением безопасности на стадионах, нам необходимо вспомнить те времена, когда люди набивались битком на железнодорожных станциях. Нам нужно вспомнить то, как люди проектировали зоны общего пользования и как они организовывали масштабные события. В наши дни при создании проекта стадиона вопросу безопасности уделяется огромное внимание, и важным аспектом здесь является имитация процесса эвакуации людей. Например, «ПСВ Эйндховен» запустил целую серию испытаний, чтобы выявить, что может произойти при реализации различных схем эвакуации[126]. Те модели, которые использовал клуб, не такие подробные, как описанные выше, однако это уже шаг в правильном направлении.
Исследования можно проводить и после того, как трагедии уже случились. Когда в 2010 году в Дуйсбурге произошла давка во время «Парада любви», где погиб 21 человек, а 500 получили ранения, Дирк Хельбинг и Патрик Мукейри разложили события того дня в контексте имеющихся моделей. Они сделали вывод, согласно которому вероятность того, что причиной этой давки стали намеренные толкания людей или паника, очень мала, и, как и указано в модели Мехди, они обнаружили, что «ситуация может очень сильно ухудшиться, даже если никто из людей не имел плохих намерений»[127]. При имитировании поведения толпы при опасных ситуациях остается еще много трудностей и нерешенных вопросов; и создание определенных моделей – важная часть решения таких проблем. Такие трагедии, как те, которые случились во время «Парада любви», при паломничестве в Мекку и на «Хиллсборо», никогда не должны повториться. И остается надеяться, что мы сможем найти рациональное применение тем данным, полученным в результате создания различных моделей, чтобы предотвратить такие страшные события[128].