El algoritmo secreto de la "Ola"


Científicos húngaros y alemanes publicarón en 2003 un estudio que paso desapercibido para la comunidad y hoy es reflotado en este blog. Los especialistas filmaron decenas de “olas” en los estadios de fútbol y aplicaron un análisis de la propagación de ondas a partir de una perturbación inicial. Lo sorprendente de la cuestión es que se trata de un comportamiento sencillo, espontáneo y reproducible, de una situación en la cual miles de personas consiguen un alto grado de coordinación y cooperación para lograr un objetivo sencillo, sin acuerdo previo.
El estudio divide al fenómeno en dos fases:



1. el inicio de la ola (perturbación), en el cual un número reducido de personas se levantan en forma simultánea




2. la de propagación.




La fase inicial fue analizada en el programa Brainiacs, en donde evaluaron in situ la cantidad mínima de personas necesarias para que la perturbación sea suficiente para dar inicio a la segunda fase. Algunos datos interesantes del estudio son:


1. Estado o “humor” de la multitud: la gente debe estar en una situación intermedia, sentados pero en un estado excitable como para responder a la perturbación.



2. La propagación se inicia hacia ambos lados pero solo “sobrevive” hacia un solo lado (quiebre de la simetría espontánea). Los elementos hallados para explicar el fenómeno son dos: la naturaleza asimétrica de la percepción humana y una tendencia a la propagación en el sentido de las agujas del reloj (en el 75% de los casos). Agrego esta pregunta: los estudios fueron hechos en el hemisferio norte. ¿Será al revés en el sur?




3. La velocidad de propagación se mantiene sorprendentemente lineal.




para entender mejor el concepto desarrollaron un algoritmo de simulación:

Imagen animada de un fragmento de la simulación

Simulación a gran escala de la propagación de la “ola”

El estudio utiliza modelos que se interrelacionan con casos específicos como la propagación de incendios forestales o el crecimiento de tejidos orgánicos. De la misma manera, los resultados son aplicables a situaciones de desplazamiento de personas, como las estaciones de trenes, e incluso para modelos de propagación de información o memes.




Existe en un simulador en linea donde probar alteraciones del fenomeno