疏散模拟中的社会认同与互助建模

社会科学家批评行人流的计算机模型将心理人群仅仅视为个体的集合。确实，大多数疏散动力学模型使用来自物理学的类比，将行人视为粒子。尽管这确保了模拟结果匹配重要的物理现象，例如人群随密度增加而减速，但社会现象如群体过程被忽略。特别地，人群中的人具有社会认同并与人群中的其他人共享这些社会认同。自我分类过程决定了人群中的规范，并影响人们在疏散情境中的行为。我们算法化地阐述了社会认同在行人模拟中的应用。目标是检验是否可能将心理学模型迁移到行人运动的计算机模型，以使模拟结果对应于人群心理学的观察。即，我们量化并形式化了关于群体认同对行为影响的实证研究和口头描述。我们使用不确定性量化来分析当改变关键模型参数时模型的行为。在这一初步方法中，我们局限于一个由人群心理学家彻底研究且存在一些定量数据的特定场景：2005年7月7日伦敦地铁车厢的爆炸及后续疏散。