Классификация толпы: Психология толпы | Шпаргалка к написанию экзаменов

Содержание

Классификация толпы

виды толпы. Стихийная толпа. Формируется и проявляется без какого-либо организующего начала со стороны конкретного физического лица. Ведомая толпа. Формируется и проявляется под воздействием, влиянием с самого начала или впоследствии конкретного физического лица, являющегося в данной толпе ее лидером. Организованная толпа. Эту разновидность вводит Г. Лебон, рассматривая в качестве толпы и собрание индивидов, вступивших на путь организации, и организованную толпу.

Если за основу классификации толпы взять характер поведения в ней людей, то можно выделить несколько ее типов и подтипов. Окказиональная толпа. Образуется на основе любопытства к неожиданно возникшему происшествию (дорожная авария, пожар, драка и т.п.). Конвенциональная толпа. Образуется на основе интереса к какому-либо заранее объявленному массовому развлечению, зрелищу или по иному социально значимому конкретному поводу. Готова лишь временно следовать достаточно диффузным нормам поведения.

Экспрессивная толпа. Формируется — как и конвенциональная толпа. В ней совместно выражается общее отношение к какому-либо событию (радость, энтузиазм, возмущение, протест и т.п.) Экстатическая толпа. Представляет собой крайнюю форму экспрессивной толпы. Характеризуется состоянием общего экстаза на основе взаимного ритмически нарастающего заражения (массовые религиозные ритуалы, карнавалы, рок-концерты и т.п.). Действующая толпа. Формируется — как и конвенциальная; осуществляет действия относительно конкретного объекта. Действующая толпа включает в себя указанные ниже подвиды. 1. Агрессивная толпа. Объединена слепой ненавистью к конкретному объекту (какому-либо религиозному или политическому движению, структуре). Обычно сопровождается избиениями, погромами, поджогами и т.п. 2. Паническая толпа
. Стихийно спасающаяся от реального или воображаемого источника опасности. 3. Стяжательская толпа. Вступает в неупорядоченный непосредственный конфликт за обладание какими-либо ценностями. Провоцируется властями, игнорирующими жизненные интересы граждан или покушающимися на них (взятие штурмом мест в отходящем транспорте, ажиотажный расхват продуктов в предприятиях торговли, и т.п.). 4. Повстанческая толпа. Формируется на основе общего справедливого возмущения действиями властей. Своевременное внесение в нее организующего начала способно возвысить стихийное массовое выступление до сознательного акта политической борьбы.

Психологические свойства толпы

Социальные психологи отмечают ряд психологических особенностей толпы. Они свойственны всей психологической структуре этого образования и проявляются в различных сферах: — когнитивной; — эмоционально-волевой; — темпераментальной; — моральной. В когнитивной сфере толпа высказывает разнообразные странности своей психологии.

Неспособность к осознанию. Важными психологическими характеристиками толпы являются ее бессознательность, инстинктивность и импульсивность. Если даже один человек довольно слабо поддается посылам разума, а потому большую часть поступков в жизни делает благодаря эмоциональным, порою совершенно слепым, импульсам, то людская толпа живет исключительно чувством, логика противна ей.

Особенности воображения. У толпы сильно развита способность к воображению. Толпа очень восприимчива к впечатлениям. Образы, поражающие воображение толпы, всегда бывают простыми и ясными. Еще один очень важный эффект толпы — коллективные галлюцинации. В воображении людей, собравшихся в толпе, события претерпевают искажения.

Особенности мышления. Толпа мыслит образами, и вызванный в ее воображении образ, в свою очередь, вызывает другие, не имеющие никакой логической связи с первым. Толпа не отделяет субъективное от объективного. Толпа не рассуждает и не обдумывает. Она принимает или отбрасывает идеи целиком. Она не переносит ни споров, ни противоречий. Толпа никогда не стремится к правде. Она отворачивается от очевидности, которая не нравится ей, и предпочитает поклоняться заблуждениям и иллюзиям, если только они прельщают ее. Для толпы, не способной ни к размышлению, ни к рассуждению, не существует ничего невероятного, однако невероятное-то и поражает всего сильнее. В толпе нет предумышленности. Она может последовательно пережить и пройти всю гамму противоречивых чувствований, но всегда будет находиться под влиянием возбуждений минуты. Ассоциация разнородных идей, имеющих лишь кажущееся отношение друг к другу, и немедленное обобщение частных случаев — вот характерные черты рассуждений толпы. Толпа постоянно подпадает под влияние иллюзий.

Некоторые важные особенности мышления толпы следует выделить особо: Категоричность. Не испытывая никаких сомнений относительно того, что есть истина и что есть заблуждение, толпа выражает такую же авторитетность в своих суждениях, как и нетерпимость. Консерватизм. Будучи в основе своей чрезвычайно консервативна, толпа питает глубокое отвращение ко всем новшествам и испытывает безграничное благоговение перед традициями. !!!Внушаемость. Фрейд выдвинул весьма продуктивную идею для описания феномена толпы. Он рассматривал толпу как человеческую массу, находящуюся под гипнозом. Самое опасное и самое существенное в психологии толпы — это ее восприимчивость к внушению. Всякое мнение, идею или верование, внушенные толпе, она принимает или отвергает целиком и относится к ним либо как к абсолютным истинам, либо как к абсолютным заблуждениям.

Заражаемость. Психологическое заражение способствует образованию в толпе особых свойств и определяет их направление. Человек склонен к подражанию. Мнения и верования распространяются толпе путем заражения. Для эмоционально-волевой сферы толпы характерны также многочисленные психологические особенности. Эмоциональность. В толпе имеет место такое социально-психологическое явление, как эмоциональный резонанс. Люди, участвующие в эксцессе, не просто соседствуют друг с другом. заражают окружающих и сами заражаются от них. Наступлению эмоционального взрыва способствуют определенные психологические условия поведения личности в толпе. Высокая чувственность
. Чувства и идеи отдельных лиц, образующих целое, именуемое толпой, принимают одно и то же направление. Рождается коллективная душа, имеющая, правда, временный характер. Какими бы ни были чувства толпы, хорошими или дурными, характерной их чертой является односторонность. Односторонность и преувеличение чувств толпы ведут к тому, что она не ведает ни сомнений, ни  колебаний. В своей вечной борьбе против разума чувство никогда не было побеждено. Экстремизм. Силы толпы направлены лишь на разрушение. Инстинкты разрушительной свирепости дремлют в глубине души почти любого индивида. Поддаваться этим инстинктам опасно для изолированного индивида, но находясь в безответственной толпе, где ему обеспечена безнаказанность, он может свободно следовать велению своих инстинктов. У толпы отсутствует критическое отношение к себе и присутствует «нарциссизм» — «мы» безупречны, во всем виноваты «они». «Они» отливаются в образ врага. Толпа считается только с силой, и доброта ее мало трогает, для толпы доброта — одна из форм слабости.
Мотивация
. Личный интерес очень редко бывает могущественным двигателем в толпе, в то время как у отдельного человека он стоит на первом месте. Хотя все желания толпы бывают очень страстными, они все же продолжаются не долго, и толпа так же мало способна проявить настойчивую волю, как и рассудительность. Безответственность. Она порождает нередко невероятную жестокость агрессивной толпы, подстрекаемой демагогами и провокаторами. Безответственность позволяет толпе топтать слабых и преклоняться перед сильными. В темпераменталъной сфере психологические особенности толпы проявляются в физической активности и диффузности. Физическая активность. Стремление немедленно превратить в действия внушенные идеи — характерный признак толпы.
Диффузность
. Возбудители, которые действуют на повинующуюся им толпу, весьма разнообразны — этим объясняется ее чрезвычайная изменчивость. Мнение толпы непостоянно. Отсутствие ясных целей, отсутствие или диффузность структуры порождают наиболее важное свойство толпы — ее легкую превращаемость из одного вида (или подвида) в другой. Такие превращения часто происходят спонтанно. Знание их типичных закономерностей и механизмов позволяет умышленно манипулировать поведением толпы в авантюристических целях либо в целях сознательного предотвращения ее особо опасных действий. В моральной сфере психологические особенности толпы чаще всего обнаруживаются в моральности и религиозности. Моральность. Толпа может иногда демонстрировать очень высокую нравственность, очень возвышенные проявления: самоотверженность, преданность, бескорыстие, самопожертвование, чувство справедливости и др.
Религиозность
. Все убеждения толпы имеют черты слепого подчинения, свирепой нетерпимости, потребности в самой неистовой пропаганде, что присуще религиозному чувству. Толпа нуждается в религии, так как все верования усваиваются ею лишь в том случае, если они облечены в религиозную оболочку, не допускающую оспаривания. Верования толпы всегда имеют религиозную форму.

Психология толпы. Понятие толпы

Понятие толпы. Механизм ее формирования и состав

Социальная жизнь людей отливается в великое множество самых разнообразных форм. Некоторые из них обыденны и привычны. Другие серьезно отличаются оттого, что принято считать повседневной нормой. Существуют формы поведения сугубо индивидуализированные, целиком или в значительной степени зависящие от воли, желаний или нужд личности. Но есть и такие, в которых проявления воли, желаний и нужд отдельного человека оказываются серьезно ограниченными прямым или опосредованным влиянием других людей.

Мы выделяем два типа толпы, которые может создать группа людей: организованная или психологическая. Следует, однако, помнить, что недостаточно собирать в определенной области, без определенной цели, группу случайных людей, чтобы иметь возможность говорить об организованной толпе. Это означает, что не случайно, что человек приобретает черты, которые указывают на принадлежность к толпе. Эти функции появляются только при определенных факторах.

Когда толпа начинает формироваться и организовываться, в первую очередь индивиды, создающие ее, наблюдают постепенное исчезновение отдельных черт, тогда мы видим, как чувства и мысли начинают входить в одну, ту же сторону. Мы можем наблюдать все эти явления независимо от того, сколько людей создает данную толпу. Интересно, что характеристики психологической толпы могут появляться у людей, которые не находятся в одном и том же месте или даже разделены сотнями километров. Это может произойти, например, под влиянием патриотических чувств.

Люди и отдельный человек даже не испытывая на себе психического давления со стороны других, а только воспринимая поведение этих других, заражаются их поведением, подчиняются и следуют ему. Разумеется, возможно и неподчинение, но индивид, как правило, рационально объясняет его самому себе. Без этого разъяснения «неподчинение» неизбежно вызывает внутреннее беспокойство у индивида, нередко дополняемое работой воображения относительно возможно низкой оценки своей личности другими.

Если бы мы соединили этих людей вместе, мы будем иметь дело с поведением, типичным для толпы моббинга. Были моменты в истории, когда нескольких человек было достаточно, чтобы создать психологическую толпу, а сотни случайных — нет. Но бывают ситуации, когда нация, которая не является конкретным сообществом, в ответ на определенные события, становится толпой.

Точно так же, как толпы имеют множество психологических свойств, которые являются общими для них, толпа также имеет ряд характеристик, которые уникальны друг другу. Одна из самых характерных особенностей толпы — иметь что-то в форме коллективной души. И неважно, единицы, которые его создают, одинаковы или различны, независимо от того, находятся ли они на одном и том же уровне ума, ведут ли они себя одинаково, одинаковы ли они по своему характеру и т.д. коллективная душа заставляет нас отличаться от текущего мышления, действия и чувства, Важно отметить, что с определенными идеями и чувствами вы можете попасть в блок только через толпу.

Представление о толпе обычно рождается из личного опыта людей. Практически каждый либо бывал в толпе, либо видел ее поведение со стороны. Иногда, поддавшись простому человеческому любопытству, люди присоединяются к группе, рассматривающей и обсуждающей какое-то событие. Возрастая количественно, заражаясь общим настроением и интересом, люди постепенно превращаются в нестройное, неорганизованное скопление, или толпу.

Показывая различия между человеком в толпе и независимым, не сложно, найти причины этих различий не так просто. Чтобы хотя бы попытаться найти пути, ведущие к ознакомлению с этими различиями, необходимо переосмыслить тезис, поставленный современной психологией. Речь идет о существовании сознательных и бессознательных явлений. Самую важную роль в физической и умственной жизни человека играют бессознательные явления. Сознательные явления, происходящие в разуме, являются лишь небольшой долей по сравнению с величиной бессознательных явлений, происходящих там.

Толпа — бесструктурное скопление людей, лишенных ясно осознаваемой общности целей, но взаимно связанных сходством эмоционального состояния и общим объектом внимания.

Термин «толпа» вошел в социальную психологию в период мощного революционного подъема масс в конце XIX-начале XX в. Под толпой психологи в то время понимали главным образом слабо организованные выступления трудящихся против эксплуататоров.

Даже лучшие исследователи и эксперты в человеческой психике могут наблюдать только несколько бессознательных стимулов, которые контролируют человека. Все сознательные действия возникают в бессознательном, которое формируется, в частности, из-за влияния унаследованных черт. Бессознательное — это сокровищница знаний о наших предках.

Мы действуем сознательно, но иногда причины наших действий скрыты. Оказывается, что почти все, что мы делаем ежедневно, является результатом того, что ускользает от нашего внимания. И именно эти бессознательные частицы являются строительными блоками расовой души и вызывают сходство между отдельной расой. С другой стороны, различия, которые могут наблюдаться между ними, связаны прежде всего с учебными методами и, следовательно, с сознательными факторами. Чрезвычайно редко бывает, что даже самый выдающийся человек будет значительно превосходить уровень средней единицы.

Весьма образное определение толпы дал Г. Лебон: «Толпа похожа на листья, поднимаемые ураганом и разносимые в разные стороны, а затем падающие на землю».

При объединении малых групп, состоящих из индивидов, которые негодуют по определенному поводу, в достаточно большую группу, резко возрастает вероятность проявления стихийного поведения. Последнее может быть направлено на выражение испытываемых людьми чувств, оценок и мнений либо на изменение ситуации через действие. Очень часто субъектом такого стихийного поведения оказывается толпа.

Толпа — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Толпа́ — большое скопление людей.

Толпа хаотична, хотя и не лишена некоторой организации. Организующим фактором может быть общий объект внимания, традиция, событие. Члены толпы часто находятся в сходном эмоциональном состоянии. Толпа описывается целым рядом параметров и характеристик, такими как количество собравшихся людей, направление и скорость движения, психологическое состояние и другие. Толпа является предметом исследования социальной психологии, которая в частности вводит классификации толпы по ряду признаков. В некоторых случаях толпа может представлять опасность для окружающих (например, погромщики) и для себя (в случае паники). Толпы играют значительную роль в истории.

В. Г. Белинский писал: «Толпа есть собрание людей, живущих по преданию и рассуждающих по авторитету».

Классификация толпы

В социальной психологии существует несколько классификаций толпы.

Конвенциональная толпа школьников на Невском проспекте («Алые паруса» 2008) Большое скопление людей в Москве во время «Марша мира» 21 сентября 2014 года

По степени организации:

  • Стихийная толпа. Возникает спонтанно, не организована какими-то лицами. К этому виду относятся такие толпы как толпа людей в метро или в фойе кинотеатра. Хотя они собрались по определённому случаю, у толпы как таковой нет зачинщиков.
  • Ведомая толпа — толпа, организованная лидерами. У такой толпы есть подстрекатели. Интересным видом ведомой толпы является флешмоб — толпа людей, внезапно собирающаяся в одном месте и так же внезапно исчезающая. Флешмобы обычно организуются через Интернет.
  • Организованная толпа. Толпа, имеющая ярко выраженную организацию, упорядоченность. Понятие введено Гюставом Лебоном, который считал такие формирования, как рота солдат и даже заседание парламента, разновидностью толпы. Лебон также употреблял термин одухотворённая толпа, подчёркивая, что у толпы возникает своя собственная душа. Многие исследователи не соглашаются с таким расширенным толкованием и полагают, что толпой можно называть лишь неорганизованную массу народа. [источник не указан 2725 дней]

По характеру поведения людей:

  • Окказиональная толпа — сборище любопытствующих (зевак), например толпа, собравшаяся по случаю автомобильной аварии.
  • Конвенциональная толпа — толпа, собравшаяся по заранее известному поводу (фестиваль, карнавал и т. д.)
  • Экспрессивная толпа — толпа, выражающая общие эмоции (протест, ликование и т. д.).
  • Экстатическая толпа — толпа, объятая экстазом.
  • Действующая толпа — толпа, совершающая физические действия.
    • Агрессивная толпа — людская масса, совершающая деструктивные действия.
    • Паническая толпа — толпа, спасающаяся от кого-то (чего-то).
    • Стяжательская толпа — толпа, борющаяся за ценности.
    • Повстанческая толпа — толпа, противодействующая властям.

Динамика толпы

Если толпа или её части каким-либо образом перемещаются, то можно привести следующее деление:

  • Разреженная толпа — каждый составляющий её индивид может относительно свободно перемещаться в любом выбранном направлении.
  • Окаменевающая толпа — движение индивида возможно лишь в общем со всей толпой направлении, попытки же отклониться от него встречают всё возрастающее сопротивление.
  • Монолитная толпа  — всякое индивидуальное независимое движение невозможно, давление в толпе превышает возможности человеческого организма, каждый озабочен лишь собственным выживанием, давка.

Примером периодически образующихся толп может служить пассажиропоток Московского метрополитена в часы «пик» 7-8 и 18-19. Самой перегруженной станцией метро в Москве считается «Выхино». Крупные толпы образуются на всех пересадочных станциях на подходе к эскалаторам.

Изучение толпы

Историей

Исследуется такие явления как бунты, восстания, революции, переселение народов, войны и другие явления связанные с участием большого количества людей.

Социологией

Основной задачей является прогнозирование поведения толпы. При этом не учитываются различия между отдельными членами толпы, рассматриваются явления как среднестатистические.

Психологией

Целью является объяснение механизмов, которые приводят человека в состояние когда человек подвержен влиянию толпы.

Психическое состояние индивида в толпе характеризуется резким усилением влияния следующих факторов[1]:

  1. Повышение эмоциональности восприятия всего, что он видит и слышит.
  2. Повышение внушаемости и уменьшение степени критического отношения к самому себе и способности рациональной обработки воспринимаемой информации.
  3. Подавление чувства ответственности за собственное поведение.
  4. Появление чувства силы и сознания анонимности.

Психология толпы издавна занимала умы мыслителей. Гюстав Лебон в «Психологии народов и масс» характеризовал душу толпы таким образом:

«Самый поразительный факт, наблюдающийся в одухотворенной толпе, следующий: каковы бы ни были индивиды, составляющие её, каков бы ни был их образ жизни, занятия, их характер или ум, одного их превращения в толпу достаточно для того, чтобы у них образовался род коллективной души, заставляющей их чувствовать, думать и действовать совершенно иначе, чем думал бы, действовал и чувствовал каждый из них в отдельности. Существуют такие идеи и чувства, которые возникают и превращаются в действия лишь у индивидов, составляющих толпу. Одухотворенная толпа представляет собой временный организм, образовавшийся из разнородных элементов, на одно мгновение соединившихся вместе, подобно тому, как соединяются клетки, входящие в состав живого тела и образующие посредством этого соединения новое существо, обладающее свойствами, отличающимися от тех, которыми обладает каждая клетка в отдельности.»

Массовая истерия

Массовая истерия — явление в психологии толпы, когда согласно русскому психологу, академику Бехтереву, толпа ведет себя глупее, чем индивидуал, и перестает быть совокупностью разумных существ.

Знаменитые толпы

»Список примеров в этой статье или её разделе не основывается на авторитетных источниках непосредственно о предмете статьи или её раздела.Добавьте ссылки на источники, предметом рассмотрения которых является тема настоящей статьи (или раздела) в целом, содержащие данные элементы списка как примеры. В противном случае раздел может быть удалён.
Эта отметка установлена 18 июля 2014 года.
»

См. также

Ссылки

Примечания

  1. Предвечный Г. П., Шерковин Ю. А. Социальная психология. Краткий очерк. — М., Политиздат, 1975. — Тираж 150000 экз. — с. 288

Литература


Толпа — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Толпа́ — большое скопление людей.

Толпа хаотична, хотя и не лишена некоторой организации. Организующим фактором может быть общий объект внимания, традиция, событие. Члены толпы часто находятся в сходном эмоциональном состоянии. Толпа описывается целым рядом параметров и характеристик, такими как количество собравшихся людей, направление и скорость движения, психологическое состояние и другие. Толпа является предметом исследования социальной психологии, которая в частности вводит классификации толпы по ряду признаков. В некоторых случаях толпа может представлять опасность для окружающих (например, погромщики) и для себя (в случае паники). Толпы играют значительную роль в истории.

В. Г. Белинский писал: «Толпа есть собрание людей, живущих по преданию и рассуждающих по авторитету».

Классификация толпы

В социальной психологии существует несколько классификаций толпы.

Конвенциональная толпа школьников на Невском проспекте («Алые паруса» 2008) Большое скопление людей в Москве во время «Марша мира» 21 сентября 2014 года

По степени организации:

  • Стихийная толпа. Возникает спонтанно, не организована какими-то лицами. К этому виду относятся такие толпы как толпа людей в метро или в фойе кинотеатра. Хотя они собрались по определённому случаю, у толпы как таковой нет зачинщиков.
  • Ведомая толпа — толпа, организованная лидерами. У такой толпы есть подстрекатели. Интересным видом ведомой толпы является флешмоб — толпа людей, внезапно собирающаяся в одном месте и так же внезапно исчезающая. Флешмобы обычно организуются через Интернет.
  • Организованная толпа. Толпа, имеющая ярко выраженную организацию, упорядоченность. Понятие введено Гюставом Лебоном, который считал такие формирования, как рота солдат и даже заседание парламента, разновидностью толпы. Лебон также употреблял термин одухотворённая толпа, подчёркивая, что у толпы возникает своя собственная душа. Многие исследователи не соглашаются с таким расширенным толкованием и полагают, что толпой можно называть лишь неорганизованную массу народа. [источник не указан 2725 дней]

По характеру поведения людей:

  • Окказиональная толпа — сборище любопытствующих (зевак), например толпа, собравшаяся по случаю автомобильной аварии.
  • Конвенциональная толпа — толпа, собравшаяся по заранее известному поводу (фестиваль, карнавал и т. д.)
  • Экспрессивная толпа — толпа, выражающая общие эмоции (протест, ликование и т. д.).
  • Экстатическая толпа — толпа, объятая экстазом.
  • Действующая толпа — толпа, совершающая физические действия.
    • Агрессивная толпа — людская масса, совершающая деструктивные действия.
    • Паническая толпа — толпа, спасающаяся от кого-то (чего-то).
    • Стяжательская толпа — толпа, борющаяся за ценности.
    • Повстанческая толпа — толпа, противодействующая властям.

Динамика толпы

Если толпа или её части каким-либо образом перемещаются, то можно привести следующее деление:

  • Разреженная толпа — каждый составляющий её индивид может относительно свободно перемещаться в любом выбранном направлении.
  • Окаменевающая толпа — движение индивида возможно лишь в общем со всей толпой направлении, попытки же отклониться от него встречают всё возрастающее сопротивление.
  • Монолитная толпа  — всякое индивидуальное независимое движение невозможно, давление в толпе превышает возможности человеческого организма, каждый озабочен лишь собственным выживанием, давка.

Примером периодически образующихся толп может служить пассажиропоток Московского метрополитена в часы «пик» 7-8 и 18-19. Самой перегруженной станцией метро в Москве считается «Выхино». Крупные толпы образуются на всех пересадочных станциях на подходе к эскалаторам.

Изучение толпы

Историей

Исследуется такие явления как бунты, восстания, революции, переселение народов, войны и другие явления связанные с участием большого количества людей.

Социологией

Основной задачей является прогнозирование поведения толпы. При этом не учитываются различия между отдельными членами толпы, рассматриваются явления как среднестатистические.

Психологией

Целью является объяснение механизмов, которые приводят человека в состояние когда человек подвержен влиянию толпы.

Психическое состояние индивида в толпе характеризуется резким усилением влияния следующих факторов[1]:

  1. Повышение эмоциональности восприятия всего, что он видит и слышит.
  2. Повышение внушаемости и уменьшение степени критического отношения к самому себе и способности рациональной обработки воспринимаемой информации.
  3. Подавление чувства ответственности за собственное поведение.
  4. Появление чувства силы и сознания анонимности.

Психология толпы издавна занимала умы мыслителей. Гюстав Лебон в «Психологии народов и масс» характеризовал душу толпы таким образом:

«Самый поразительный факт, наблюдающийся в одухотворенной толпе, следующий: каковы бы ни были индивиды, составляющие её, каков бы ни был их образ жизни, занятия, их характер или ум, одного их превращения в толпу достаточно для того, чтобы у них образовался род коллективной души, заставляющей их чувствовать, думать и действовать совершенно иначе, чем думал бы, действовал и чувствовал каждый из них в отдельности. Существуют такие идеи и чувства, которые возникают и превращаются в действия лишь у индивидов, составляющих толпу. Одухотворенная толпа представляет собой временный организм, образовавшийся из разнородных элементов, на одно мгновение соединившихся вместе, подобно тому, как соединяются клетки, входящие в состав живого тела и образующие посредством этого соединения новое существо, обладающее свойствами, отличающимися от тех, которыми обладает каждая клетка в отдельности.»

Массовая истерия

Массовая истерия — явление в психологии толпы, когда согласно русскому психологу, академику Бехтереву, толпа ведет себя глупее, чем индивидуал, и перестает быть совокупностью разумных существ.

Знаменитые толпы

»Список примеров в этой статье или её разделе не основывается на авторитетных источниках непосредственно о предмете статьи или её раздела.Добавьте ссылки на источники, предметом рассмотрения которых является тема настоящей статьи (или раздела) в целом, содержащие данные элементы списка как примеры. В противном случае раздел может быть удалён.
Эта отметка установлена 18 июля 2014 года.
»

См. также

Ссылки

Примечания

  1. Предвечный Г. П., Шерковин Ю. А. Социальная психология. Краткий очерк. — М., Политиздат, 1975. — Тираж 150000 экз. — с. 288

Литература


2. Классификация толпы. Психологические свойства толпы

Начальное скопление людей, заинтересовавшихся каким-нибудь событием по случайному стечению обстоятельств, называется простой толпой.

Если скопление сохраняется то в нем начинаются психологические перемены. Интерес, обобщающий людей в толпу, может привести к постепенному повышению ее сплоченности и превращению в некоторую общность, действия которой приобретают большую активность, направленность, действенность.

  • Если за основу классификации взять такой признак, как управляемость, то можно выделить следующие виды толпы:

  • Стихийная толпа. Формируется и проявляется без какого-либо организующего начала со стороны конкретного физического лица.

  • Ведомая толпа. Формируется и проявляется под воздействием, влиянием с самого начала или впоследствии конкретного физического лица, являющегося в данной толпе ее лидером.

  • Организованная толпа.

Если за основу классификации толпы взять характер поведения в ней людей, то можно выделить несколько ее типов и подтипов:

  • Окказиональная толпа. Образуется на основе любопытства к неожиданно возникшему происшествию (дорожная авария, пожар, драка и т.п.). Превращается обычно в дискутирующую , иногда в стихийный митинг. Впечатления от наблюдаемого или обсуждаемого, обмен мнениями и чувствами дополняются часто появлениями и выступлениями ораторов. Толпа обычно не вникает в смысл речей, многие слова из которых она даже не слышит из- за шума. На нее производит впечатление вид разгоряченных, страстно жестикулирующих выступающих, интонация возмущения в звуках их голосов, требования «справедливости», «выявления и наказания виновных», «свободы», краткие выражения- лозунги, которые содержатся даже в выкриках из толпы, призывы типа»хватит терпеть», «пришло время действовать».Толпа слышит то, что хочет слышать и поэтому может встречать резкие высказывания и призывы с одобрением, ликованием.

  • Конвенциональная толпа. Образуется на основе интереса к какому-либо заранее объявленному массовому развлечению, зрелищу или по иному социально значимому конкретному поводу. Готова лишь временно следовать достаточно диффузным нормам поведения.

  • Экспрессивная толпа. Формируется — как и конвенциональная толпа. В ней совместно выражается общее отношение к какому-либо событию (радость, энтузиазм, возмущение, протест и т.п.). Возбужденная (экспрессивная толпа), которая психологически уже созрела для стихийных действий, опасна для людей.

  • Экстатическая толпа. Представляет собой крайнюю форму экспрессивной толпы. Характеризуется состоянием общего экстаза на основе взаимного ритмически нарастающего заражения (массовые религиозные ритуалы, карнавалы, рок-концерты и т.п.).

  • Действующая толпа. Формируется — как и конвенциальная; осуществляет действия относительно конкретного объекта. Один из первых отечественных исследователей толпы Л. Войтоловский отмечал, что общие чувства предполагают не только общее настроение в ней, но и общие усилия для их достижения. Чувства, переживания, взволнованность начинают приобретать активную направленность. В речах появляются критические высказывания в адрес каких- то руководителей, управленческих структур., начинается поиск «виноватых» предложения «потребовать», «вызвать», «направить».Порой в какую- то инстанцию даже делегируется небольшая группа с поручением получить ответ или предъявить требования «от народа». Внимание и зарождающуюся агрессивность нередко переключаются с первоначального объекта или событий на другие, которыми становятся порой случайные объекты и люди.

Дальнейшее развитие психологии толпы происходит тогда, когда люди начинают понимать, что их слова улетают на ветер, ничего не меняя, их интересы и требования не удовлетворяются. Никто в толпе не выходит, ничего нужного ей не делает. Прибытие сотрудников правоохранительных органов, их предложения не нарушать общественный порядок и расходиться обычно вызывает новый всплеск возмущения. Появляются угрозы, которые часто вымещаются на прибывших служителях правопорядка, олицетворяющих в восприятии толпы защитников тех, которыми недовольна толпа. На них сыплются оскорбления. Некоторые из наиболее разгоряченных и дерзких лиц из толпы совершают агрессивные действия (бросают камни, бутылки, пытаются ударить соперников). Часть таких лиц милиция пытается задержать, чему толпа, конечно, старается воспротивиться и защитить «своих» от «чужих».

Действующая толпа включает в себя следующие подвиды:

  • 1. Агрессивная толпа. Объединена слепой ненавистью к конкретному объекту (какому-либо религиозному или политическому движению, структуре). Обычно сопровождается избиениями, погромами, поджогами и т.п.

  • 2.Стяжательская толпа. Вступает в неупорядоченный непосредственный конфликт за обладание какими-либо ценностями. Провоцируется властями, игнорирующими жизненные интересы граждан или покушающимися на них (взятие штурмом мест в отходящем транспорте, ажиотажный расхват продуктов в предприятиях торговли, разгром продовольственных складов, осаждение финансовых (например, банковских) учреждений, в небольших количествах проявляется в местах крупных катастроф со значительными человеческими жертвами и т.п.).

  • 3. Повстанческая толпа. Формируется на основе общего справедливого возмущения действиями властей. Своевременное внесение в нее организующего начала способно возвысить стихийное массовое выступление до сознательного акта политической борьбы.

Встречаются два психологических типа действующей толп: аффективная и управляемая.

Аффективно-действующая толпа — продукт самораскручивания, психологической динамики толпы, перешедшей к действиям, представляет серьезную угрозу людям, материальным ценностям, представляет серьезную угрозу людям, материальным ценностям и общественному порядку.

Аффективно- действующая толпа психологически заражена на групповые действия. Она, как лавина, способна крушить все на своем пути. Люди в толпе делают то, чего никогда бы не сделали в одиночку. Этому способствует специфичный социально-психологический механизм, проявляющийся в толпе, — механизм обезличивания (анонимности): в массе каждый чувствует себя незаметным, не несущим ответственности за действия толпы. Возникает ощущение личной безответственности за свои действия, ослабляет самоконтроль, появляется распущенность в поведении, что многократно усиливает всесокрушающую, бессмысленную силу стихийных действий толпы.

Аффективно- действующая толпа, в отличие от возбужденной и даже переходящей к действиям, практически неуправляема. Ее буйства могут быть прекращены лишь с помощью силы.

Управляемо- действующая толпа, обладая признаками возбужденной толпы, тем не менее действует осмысленно, преднамеренно и управляется некими силами, которые могут открыто и не проявляться. Ее действия обусловлены не психологическим самораскручиванием и стихийно возникшими намерениями, а более глубокими социальными и социально- психологическими причинами, находящимися в сферах общественного бытия, общественного сознания и общественных настроений.

Одна из разновидностей управляемо-действующей толпы — толпа, состоящая преимущественно из людей с затаенными обидами на жизнь, на власть, накопившимся недовольством состоянием общества. Психологическая атмосфера толпы служит для них отдушиной и открывает возможность выплеснуть накопившиеся обиды, затаенные недовольства на кого попало. В толпе эти чувства легко разгораются и вымещаются с особой энергичностью. Носители негативных настроений выступают активными участниками нагнетания атмосферы недовольства в массе толпы и подталкивания к активным действиям. Чем больше в толпе таких лиц, тем быстрее и сильнее развивается накал страстей и тем больше вероятность ее превращения в агрессивную с осознанными намерениями нарушений общественного порядка толпу. При этом отдельные, в общем, незначительные события, используются как повод для превращения собравшихся людей в неадекватно бурно реагирующую толпу.

Такой толпой могут стать санкционированные местными властями и несанкционированные, но специально организуемые инициаторами демонстрации, собрания, митинги, шествия не только с организованно — протестной или даже позитивной направленностью. Перерастание общественных мероприятий в агрессивные действия порой заранее тайно планируется их организаторами. Иногда они используются небольшими группами людей, например, криминальными, с целью вызвать беспорядки, хаос в ходе которого осуществить грабежи магазинов, обменных пунктов валюты, совершить провокации для подъема шумихи в средствах массовой информации и др. В последние годы организация массовых нарушений общественного порядка, неповиновения властям, сопротивления их представителям бывает осуществляется и открыто, например, при забастовках, перекрытии движения и др.

Психологические свойства толпы

  1. Неспособность к осознанию.

Важными психологическими характеристиками толпы являются:

  • ее бессознательность;

  • инстинктивность;

  • импульсивность.

2. Особенности воображения.

У толпы сильно развита способность к воображению. Толпа очень восприимчива к впечатлениям. Вызванные в уме толпы кем-либо образы, представление о каком-нибудь событии или случае по своей живости почти равны реальным образам. Не факты сами по себе поражают воображение толпы, а то, как они предъявляются ей. Еще один очень важный эффект толпы — коллективные галлюцинации. В воображении людей, собравшихся в толпе, события претерпевают искажения.

3. Особенности мышления.

Толпа мыслит образами, и вызванный в ее воображении образ, в свою очередь, вызывает другие, не имеющие никакой логической связи с первым.

Толпа не рассуждает и не обдумывает. Она принимает или отбрасывает идеи целиком. Она не переносит ни споров, ни противоречий. Толпа способна воспринимать лишь те идеи, которые упрощены до предела.

Толпа никогда не стремится к правде. Она отворачивается от очевидности, которая не нравится ей, и предпочитает поклоняться заблуждениям и иллюзиям, если только они прельщают ее.

Для толпы, не способной ни к размышлению, ни к рассуждению, не существует ничего невероятного, однако невероятное-то и поражает всего сильнее.

В толпе нет предумышленности. Она может последовательно пережить и пройти всю гамму противоречивых чувствований, но всегда будет находиться под влиянием возбуждений минуты. Толпа постоянно подпадает под влияние иллюзий. Некоторые важные особенности мышления толпы следует выделить особо.

4. Категоричность.

Не испытывая никаких сомнений относительно того, что есть истина и что есть заблуждение, толпа выражает такую же авторитетность в своих суждениях, как и нетерпимость.

понятие, какие бывают виды и аспекты толпы в психологии, как управлять скоплением людей.

Взаимоотношения отдельной личности и толпы – одно из самых проблемных мест современной психологии и философии. Хотя, конечно, этому явлению мыслители уделяли внимание ещё с древности. Взаимодействовать с группами людей позволяет психология толпы, знание которой некоторым людям позволило «подняться над всем миром», а другим – по крайней мере обрести внутреннюю независимость.

Психология толпы

Что такое толпа и психология толпы

Белинский определял толпу как «собрание людей, живущих по преданию и рассуждающих по авторитету». В общем случае так принято называть множество людей, объединённых неким временным, преходящим фактором. Таким фактором может быть какая-либо традиция, событие, общий объект внимания.

Достаточно посмотреть на любое сборище людей на улице – покупатели перед открывающимся новым фирменным магазином, собрание на митинге, болельщики на стадионе – и многое станет понятным. Толпа людей – это некое стихийное сборище, недолговечная общность, которой присущ хаос, хотя она не лишена некоторой организованности. Понимание этой организованности позволяет определённым силам взять это сборище в свои руки и заставить действовать вместе определённым образом.

Поскольку существует общий объединяющий фактор, то все люди в такой общности находятся в сходном эмоциональном состоянии. Толпа людей характеризуется различными параметрами, включающими число участников, психологическое и эмоциональное состояние, направление движения сборища, его скорость и др. В определённых случаях толпа людей может представлять опасность как для окружающих, так и для самой себя.

Таким образом, психология толпы обращается к самой хаотичной, стихийной, неорганизованной и опасной социальной группе, пытаясь найти в её существовании хоть какие-то закономерности. Несмотря на упомянутые качества, данная социальная группа играла важную роль в человеческой истории.

Виды толпы

Социальная психология разработала несколько классификаций этой социальной группы.

Например, по степени организации выделяются такие её виды:

  • Стихийная. Она возникает спонтанно, не имеет лидеров и каких-то организаторов в целом. Это может быть, например, сборище людей в метро. Хотя все эти люди собрались по определённому поводу, у этого сборища нет зачинщиков.
  • Ведомая. У такой толпы есть подстрекатели, она организована лидерами. Любопытной разновидностью таких сборищ являются флэшмобы, организация которых происходит через интернет. При этом большая группа людей внезапно появляется в одном месте, совершает определённое действие и так же внезапно расходится.
  • Организованная. Такая толпа имеет ярко выраженную организацию, упорядоченность. Это понятие ввёл Гюстав Лебон, который считал, что даже такие явления, как рота солдат или заседание парламента, являются разновидностью толпы. Лебон даже приписывал такому сборищу собственную «душу». Многие психологи решительно не согласны с такой концепцией и считают, что толпой следует называть только неорганизованную группу людей.

Делятся такие сборища и по характеру поведения людей:

  • Окказиональная толпа: собрание любопытствующих – например, в случае автомобильной аварии.
  • Конвенциональная: люди собираются по заранее известному поводу (концерт, футбольный матч).
  • Экспрессивная: люди выражают общие эмоции (ликование, протест и др.).
  • Экстатическая: участники объяты экстазом.
  • Действующая: участники совершают активные действия; это может быть агрессивное поведение, паника, борьба за какие-то ценности, противодействие властям.

Аспекты психологии толпы

Что представляет собой человек толпы? Совершенно очевидно, что ему приходится перестраивать своё сознание под общие ценности. В людском сборище отдельный человек теряет индивидуальность, перестаёт быть личностью. «Все побежали – и я побежал!». Нередко человек, «возвращающийся» в нормальное окружение, не может внятно ответить на вопрос, почему он производил те или иные действия; действительно, в большой людской массе отдельный человек часто не осознаёт свои действия, подчиняясь некоему коллективному разуму.

Аспекты

Такое коллективное сознание, впрочем, досталось людям от природы. В животном мире коллективное поведение представлено весьма широко. Так, птицы в одной стае одновременно взлетают вверх, как по команде. Муравьи всю свою жизнь руководствуются «единым сверхразумом», который при этом не имеет единого носителя. Смысл такой психической организованности понятен. Ведь муравей по отдельности абсолютно беспомощен; но даже небольшой муравейник может вмещать несколько миллионов особей, которые превращаются в почти непобедимый сверхорганизм. В составе сплоченного коллектива (точнее, сборища) животные могут защитить себя от врагов и конкурирующих сообществ, приготовить долгосрочные запасы пищи, построить мощные жилые и защитные сооружения. В таких условиях автоматически срабатывает побуждение «держаться вместе», даже если оно противоречит индивидуальным интересам членов сообщества.

Первобытные люди, жившие стадами, наверняка вели себя так же. Руководимые инстинктами, эмоциями и коллективным разумом, они не знали о сложных философских понятиях, с которыми постоянно сталкиваемся мы. В наше время критерием разумности считается самостоятельность, способность действовать в одиночку или же свободно объединяться в небольшие группы по конкретным, тщательно сформулированным причинам. Поэтому человек толпы сегодня кажется нам неразумным, сошедшим с ума, диким придурком. В самом деле, в огромном стихийном сборище в человеческом существе умирает человек как таковой (мыслящая, сознающая, созидающая сущность) и пробуждается дикий зверь, биологическое начало (сущность, ведомая простейшими физиологическими побуждениями, по «биологической логике» призванными сохранить сообщество).

При этом человек толпы всецело руководствуется эмоциями,, а не рассудком. И чем более бурными и неистовыми являются общие эмоции, тем сложнее отдельному человеку не попасть под их влияние. Чем же можно объяснить то, что человек искренне удивляется безумию толпы, когда смотрит на неё с далёкого расстояния, а затем подключается к всеобщему безумию, оказываясь в таком же сборище? По-видимому, глубинным мотивом этого является ощущение свободы и вседозволенности. Это очень важно – не сами свобода и вседозволенность (которые в стихийном людском сборище, по большому счёту, отсутствуют), а их ощущение.

Дело в том, что современный человек является воспитанником цивилизации. По своей физиологической сущности он является обычным животным, имеющим определённые звериные побуждения (хоть в процессе эволюции его инстинкты и подавлены). Но цивилизация накладывает на человека узду, запрещая ему следовать этим побуждениям и навязывая воздержание. В большинстве стран мира современный человек даже не имеет права на физическую самооборону, либо это право сильно ограничено: монополией на насилие всецело владеет государство. Человек невольно чувствует себя подавленным – ведь даже если он избежал нападения злоумышленников, то лишь потому, что его, как маленького ребёнка, заслонило мощное государство.

Психология толпы такова, что она освобождает человека от подобных условностей и даёт ему возможность «раскрепоститься». Здесь можно дать выход скопившимся негативным эмоциям, растерзать врага (действительного или воображаемого), почувствовать себя полноправным хозяином своей жизни. Человек возвращается к своему «естественному состоянию» и может вести себя в соответствии со своими «глубинными побуждениями», которые долгое время приходилось скрывать и подавлять. Это и есть ощущение безграничной свободы, которое в условиях стихийного сборища действует как наркотик.

Бывает, что действие этого наркотика столь сильно, что человек теряет остатки рассудка. И тогда возникает то, что психология толпы именует массовой истерией. В такие минуты, по выражению Бехтерева, сборище ведёт себя «глупее, чем индивидуал, и перестаёт быть совокупностью разумных существ».

Как управлять толпой

Политики, религиозные деятели и другие активные и амбициозные люди, используя своё знание психологии толпы, пытаются ею управлять. Это, конечно, абсолютно аморальное и бесчестное дело, однако, с другой стороны, наличие у сборища лидера в определённой степени снижает его опасность. Управлять людской стихией как будто бы просто, ведь она, подобно любому стаду, готова послушно следовать за вожаком. Однако здесь же кроется и сложность: потенциальный лидер должен суметь привлечь к себе внимание участников стихии, а это в условиях шквала эмоций сделать очень непросто.

1

Психологи и политтехнологи используют несколько методов, чтобы привлечь внимание людей в сборище:

  • Демонстрация силы и власти. Это использование всё той же животной модели: члены стихийного сообщества стремятся опираться на самого сильного и смелого своего представителя и следовать за ним, ибо это подсознательно внушает безопасность. Поскольку людская стихия – явление примитивное, то и действия лидера могут быть простыми: достаточно быть выше всех остальных людей, иметь более яркую одежду, кричать громче и т. д.
  • Экспрессивность выступления. Речь лидера должна быть громкой, эмоциональной, этим он задаёт тон всему сборищу, формирует «коллективный разум». Поэтому ни один политический или любой другой митинг сегодня не обходится без технических средств усиления звука (мегафон, микрофон и др.).
  • «Заводное» выступление. Люди в стихийном собрании не готовы слушать длинные, пространные монологи с разъяснением всех фактов и соображений; они требуют коротких и ёмких фраз, которые несут не столько информацию, сколько побуждение к действиям. Поэтому главной частью выступления лидера становятся лозунги, программирующие сообщество.

Характерно, что потенциальный лидер должен выглядеть «своим» для сообщества. Если это человек со стороны, то ему совладать со сборищем будет куда сложнее. Поэтому провокаторы и подстрекатели вначале незаметно внедряются в бушующее сообщество и следуют общему настрою, ничем себя не проявляя, и лишь по прошествии некоторого времени начинают выделяться: громче кричат, выкрикивают более агрессивные лозунги, используют особые звуковые и визуальные эффекты, заставляющие людей невольно обратить на них внимание (выстрелы в воздух, флаги, развёрнутые плакаты и др.). Такое поведение позволяет также надёжно подчинить себе людей в сборище: к тому моменту, как провокатор выйдет из своего «укрытия», народ уже потерял остатки рассудка и подчиняется лишь стихийным рефлексам. Такую толпу провокатор может повести куда угодно, вплоть до того, что её поведение будет противоречить изначальным планам. Так, умелый лидер может заставить людей, пришедших на площадь свергать правительство, танцевать весёлый танец, молиться богу, хлопать в ладоши. Когда вся энергия сборища израсходуется, оно самоликвидируется: уставшие люди разойдутся по домам.

Встречаются случаи, когда сборище слишком пассивно и с помощью обычных выстрелов в воздух его не «раскачать». Тогда провокатор начинает стрелять не в воздух. Созерцание свежей крови и поверженных товарищей придаёт сборищу нужную степень агрессии, приводит его в неистовство.

Именно безрассудство, эмоциональность, однообразие поведения, бессознательность отличают толпу от коллектива – сознательного собрания людей. В коллектив человек вступает, руководствуясь какими-то личными соображениями, которые он стремится в нём отстаивать. Коллектив способен самоорганизоваться, в нём тоже появляется лидер, являющийся членом данного коллектива, однако здесь лидер не имеет столь безграничной власти над рядовыми участниками. Если решения лидера не удовлетворяют желанию остальных участников, коллектив распадается; если кто-то не согласен с общим решением, он волен выйти из коллектива без особых последствий для себя. В организованном коллективе каждый участник играет отведённую для него роль и действует во многом самостоятельно, но при этом сопоставляет свои действия с общей целью и действиями других. В стихийном же сборище задача лидера – подавлять пробуждающуюся индивидуальность, блокировать разум участников и держать всех «в едином русле». Он может запустить схему наподобие «ведра с крабами», когда стихийное сборище будет само себя очищать от «пробудившихся выскочек». Известно, как ведут себя крабы, посаженные в ведро. Каждый из них мог бы самостоятельно выбраться из него, однако когда он достигает вершины, другие крабы своими клешнями сбивают его вниз. Таким образом, в стихийном сборище участники вытесняют или физически уничтожают тех, кто мог бы повести всю массу в изначальном направлении, а обманувший людей провокатор, наоборот, получает всеобщее признание.

Умелый провокатор может не только внедриться в уже готовое сборище, но и создать своё. Всё может начаться с одиночного пикета: случайных прохожих привлекает человек, держащий плакат или выкрикивающий в мегафон определённую речь. Для того, чтобы собрать свою стихийную «армию», потенциальный лидер должен разбираться в политической и экономической ситуации на данный момент, определять настроения общества. Вот пример того, как можно создать такую «армию» чуть ли не из воздуха.

Как создавался культ православной «святой» Матроны Московской? В самом начале «лихих девяностых» активизировавшаяся Русская православная церковь ещё не ударилась в «чудоверие», пытаясь проповедовать преимущественно этическую сторону религии. Однако внимания к себе Русская православная церковь привлекала мало, поскольку у неё была масса сильных конкурентов – наводнившие страну разнообразные секты, целители, экстрасенсы. Они предлагали миллионам отчаявшихся людей то, чего они так долго ждали, — чудеса, точнее – веру в чудеса. Колдовство, магия, проникновение на «запретные территории», общение с всемогущими сверхъестественными существами – всё это было куда интересней, чем скучные православные проповеди о любви, милосердии и воздержании, тем более что православное учение, казалось бы, категорически отвергает колдовские практики. От РПЦ отворачивались даже те, кто в суровые годы «научного атеизма» сохранял ей верность: ведь церковь давала верующим надежду, и наступление «лихих девяностых» после краха Советского Союза воспринималось ими как крах надежд: после исчезновения «империи зла» наступило ещё большее «зло», по сравнению с которым прежний советский режим казался едва ли не раем на Земле. И в этих условиях Русская православная церковь приняла решение действовать по-новому. Она санкционировала появление в церковной среде такой же «целительницы» и «чудотворицы», какими были все эти экстрасенсы и забугорные духовные лидеры. Были сочинены разнообразные мифы о «чудесах», которые Матрона совершала как при жизни, так и после своей смерти. По утверждению церкви, чудодейственными свойствами обладали «святая» вода с её могилы, цветы – опять-таки с могилы. Верующим предлагалось нарезать эти цветы и добавлять в салаты, использовать их для приготовления целебных настоев. Эта масштабная акция, в которой принимали участие сотни священников, монахов и инициативных мирян, сделала своё дело: жаждавший всевозможных чудес народ потянулся в храмы. Доходы Русской православной церкви и её престиж резко поползли вверх. Религиозное сборище не обратило внимания даже на то, что в этом деле Русская православная церковь грубо нарушила свои же принципы, совершила массу смертных грехов, напропалую занималась шарлатанством и грубо и примитивно обманывала людей. Верующие не вдавались в эти подробности и даже не пытались проверять состряпанные наскоро легенды и мифы.

Ещё один пример – история о том, как демократическая Чехословакия внезапно, абсолютно мирным путём, стала самой коммунистической страной в мире. В конце сороковых годов в Чехословакии местная коммунистическая партия не пользовалась особой популярностью – страна развивалась в общем русле с западноевропейскими государствами. Люди могли наблюдать, как в соседнем Советском Союзе творится нечто ужасное: массовый искусственный голод, репрессии, тоталитарный режим. И тогда чехословацкие коммунисты начали выступать с речами, в которых они заявляли: мол, в СССР строят «неправильный» коммунизм, а мы построим свой, чехословацкий и «правильный». Пропагандисты подстроились под общий фон и вместе с народом стали осуждать «советский строй». Людям это понравилось, и на следующих выборах убедительную победу одержали коммунисты. На следующий же день лидер коммунистов Клемент Готвальд стал строить «чехословацкий коммунизм», старательно копируя сталинскую модель: репрессии, преследование инакомыслящих, милитаризация, издевательства, вездесущая пропаганда и цензура. Жители страны были в шоке: они не понимали, как они могли в едином и дружном порыве проголосовать за «это». Но и в последующие годы Чехословакия была по «коммунизации» впереди планеты всей: количество членов компартии на сто тысяч жителей здесь было наибольшим в мире. Этому способствовало и умение политических лидеров «договориться» с народом.

В настоящее время политические технологии достигли своего пика. По мере того, как насилие и открытая диктатура осуждаются и запрещаются мировым сообществом, политики прибегают к тонким методам управления большими массами людей, чтобы создавать видимость демократии. Сегодня бывает трудно отличить действительное волеизъявление народа от действий по указке провокаторов. Ужаснее всего то, что «народ» и сам подчас не осознаёт, что он уже давно перестал быть народом и превратился в безумствующее сборище, исполняющее команды харизматичного лидера.

Смотреть видео

Толпа

Толпа — бесструктурное скопление людей, лишенных ясно осознаваемой общности целей, но взаимно связанных сходством эмоционального состояния и общим объектом внимания. 

В. Г. Белинский писал: «Толпа есть собрание людей, живущих по преданию и рассуждающих по авторитету».

Весьма образное определение толпы дал Г. Лебон: «Толпа похожа на листья, поднимаемые ураганом и разносимые в разные стороны, а затем падающие на землю». 

Известные исследователи психологии толпы — Гюстав Лебон, Вильфред Троттер, Габриель Тард, Зигмунд Фрейд, Элиас Канетти.

Классификация толпы

По степени организации:

  • Стихийная толпа. Возникает спонтанно, не организована какими-то лицами. К этому виду относятся такие толпы как толпа людей в метро или в фойе кинотеатра. Хотя они собрались по определённому случаю, у толпы как таковой нет зачинщиков.

  • Ведомая толпа — толпа, организованная лидерами. У такой толпы есть подстрекатели. Интересным видом ведомой толпы является флешмоб  — толпа людей, внезапно собирающаяся в одном месте и так же внезапно исчезающая. Флешмобы обычно организуются через Интернет.

  • Организованная толпа. Толпа, имеющая ярко выраженную организацию, упорядоченность. Понятие введеноГюставом Лебоном, который считал такие формирования, как рота солдат и даже заседание парламента, разновидностью толпы. Лебон также употреблял термин одухотворённая толпа, подчёркивая, что у толпы возникает своя собственная душа. Многие исследователи не соглашаются с таким расширенным толкованием и полагают, что толпой можно называть лишь неорганизованную массу народа.

По характеру поведения людей:

  • Окказиональная толпа — сборище любопытствующих (зевак), например толпа, собравшаяся по случаю автомобильной аварии.

  • Конвенциональная толпа — толпа, собравшаяся по заранее известному поводу (фестиваль, карнавал и т. д.)

  • Экспрессивная толпа— толпа, выражающая общие эмоции (протест, ликование и т. д.).

  • Экстатическая толпа — толпа, объятая экстазом.

  • Действующая толпа — толпа, совершающая физические действия.

    • Агрессивная толпа — людская масса, совершающая деструктивные действия.

    • Паническая толпа — толпа, спасающаяся от кого-то (чего-то).

    • Стяжательская толпа — толпа, борющаяся за ценности.

    • Повстанческая толпа — толпа, противодействующая властям.

Динамика толпы

Если толпа или её части каким-либо образом перемещаются, то можно привести следующее деление:

  • Разреженная толпа — каждый составляющий её индивид может относительно свободно перемещаться в любом выбранном направлении.

  • Окаменевающая толпа — движение индивида возможно лишь в общем со всей толпой направлении, попытки же отклониться от него встречают всё возрастающее сопротивление.

  • Монолитная толпа  — всякое индивидуальное независимое движение невозможно, давление в толпе превышает возможности человеческого организма, каждый озабочен лишь собственным выживанием, давка.

 Психологические особенности индивида в толпе

В толпе индивид приобретает ряд специфических психологических особенностей, которые могут быть ему совершенно не свойственны, если он пребывает в изолированном состоянии. Эти особенности оказывают самое непосредственное влияние на его поведение в толпе.  Человека в толпе характеризуют следующие черты.  Анонимность. Немаловажная особенность самовосприятия индивида в толпе — это ощущение собственной анонимности. Затерявшись в  «безликой массе», поступая «как все», человек перестает отвечать за собственные поступки.

Инстинктивность. В толпе индивид отдает себя во власть таким инстинктам, которым никогда, будучи в иных ситуациях, не дает волю. Бессознательность. В толпе исчезает, растворяется сознательная личность. Преобладание личности бессознательной, одинаковое направление чувств и идей, определяемое внушением, и стремление превратить немедленно в действие внушенные идеи характерно для индивида в толпе.  Состояние единения (ассоциации). В толпе индивид чувствует силу человеческой ассоциации, которая влияет на него своим присутствием. Воздействие этой силы выражается либо в поддержке и усилении, либо в сдерживании и подавлении индивидуального поведения человека. Состояние гипнотического транса. Индивид, пробыв некоторое время среди действующей толпы, впадает в такое состояние, которое напоминает состояние загипнотизированного субъекта

Ощущение неодолимой силы. Индивид в толпе приобретает сознание неодолимой силы, благодаря одной только численности.

Заражаемость. В толпе всякое действие заразительно до такой степени, что индивид очень легко приносит в жертву свои личные интересы интересу толпы. Аморфность. В толпе полностью стираются индивидуальные черты людей, исчезает их оригинальность и личностная неповторимость.  Безответственность. В толпе у человека полностью утрачивается чувство ответственности, практически всегда являющееся сдерживающим началом для индивида.  Социальная деградация. Становясь частицей толпы, человек как бы опускается на несколько ступеней ниже в своем развитии.

Возможности управления толпой существенно различаются в зависимости от того, кто стремится быть в ней лидером — демагог или интеллигент. Как говорят на Востоке, тот, кто хочет управлять толпой, пытается оседлать тигра. Тем не менее, управлять личностями много сложней, чем толпой. 

Механизмы управления толпой

Механизмами массового поведения может воспользоваться политик с любыми взглядами и любого морального уровня. В таких случаях толпа становится игрушкой в руках лидера. Обычно люди, жаждущие вести за собой толпу, интуитивно владеют приемами воздействия на нее. Они знают: чтобы убедить толпу, надо сначала понять, какие чувства ее воодушевляют, притвориться, что разделяешь их, а затем вызвать в воображении толпы прельщающие ее образы. Толпе надо всегда предъявлять какие-либо идеи в цельных образах, не указывая на их происхождение.  Оратор, желающий увлечь толпу, должен злоупотреблять сильными выражениями. Преувеличивать, утверждать, повторять и никогда не пробовать доказывать что-нибудь рассуждениями — вот способы аргументации для толпы.  Утверждение тогда лишь воздействует на толпу, когда оно многократно повторяется в одних и тех же выражениях: в таком случае идея внедряется в умы так прочно, что в конце концов воспринимается как доказанная истина, а затем и врезается в самые глубокие области бессознательного. Этот прием также вполне успешно применяется лидерами или вожаками толпы.  Теоретический анализ механизмов формирования толпы может в некоторой степени помочь и административным органам контролировать ее поведение. Перед ними стоит задача двоякого рода:  1) пробудить осознание индивидами толпы своих действий, возвратить им утраченное чувства самоконтроля и ответственности за свое поведение; 2) предотвратить образование толпы или расформировать уже образовавшуюся толпу.  Эффективными средствами могут считаться следующие: — переориентирование внимания индивидов, составляющих толпу. Как только внимание людей в толпе оказывается распределенным между несколькими объектами, сразу же образуются отдельные группы, и толпа, только что объединенная «образом врага» или готовностью к совместным действиям, тут же распадается. Подавленные влиянием толпы черты личностной структуры индивидов оживают — каждый человек в отдельности начинает регулировать свое поведение. Толпа перестает быть активной, функционирующей и постепенно рассеивается; — объявление по громкоговорителю о том, что скрытыми камерами осуществляется видеосъемка участников толпы; — обращение к участникам толпы с названием конкретных фамилий, имен, отчеств, наиболее распространенных в данной местности; — применение мер по захвату и изоляции лидеров толпы. Если из-за какой-нибудь случайности вожак исчезает и не замещается немедленно другим, толпа снова становится простым сборищем без всякой связи и устойчивости. В этом случае легче проводить мероприятия по рассеиванию толпы.

Вообще-то с толпой очень сложно говорить голосом разума. Она воспринимает лишь приказ и обещания.

Объединение толпы и машин для скрининга товаров с несколькими предикатами

1. Предпосылки и мотивация

Часто встречающаяся проблема классификации заключается в идентификации предметов, которые проходят набор проверок (фильтров). Это распространено не только в медицинской диагностике, но и во многих других областях, от запросов к базе данных — где мы фильтруем кортежи на основе предикатов (Parameswaran et al., 2014) , до поиска отелей — где мы фильтруем места на основе особенностей проценты (Лан и другие., 2017) , к систематическим обзорам литературы (SLR) — где мы проверяем кандидатские работы на основе набора исключающих критериев, чтобы оценить, входят ли они в область обзора (Wallace et al., 2017)

. Цель этой статьи — понять, как, учитывая набор обученных классификаторов, точность которых может или не может быть известна для рассматриваемой проблемы (для определенного предиката запроса, функции отеля или темы статьи), мы можем комбинировать машинное обучение ( ML) и человеческие (H) классификаторы для создания гибридного классификатора, который эффективно экранирует предметы с точки зрения затрат на опрос толпы, обеспечивая при этом точность, приемлемую для данной проблемы.Мы концентрируемся конкретно на общем сценарии проблем конечного пула

, где набор элементов для скрининга ограничен, и, следовательно, поэтому может быть неэффективно собирать достаточное количество данных для обучения точных классификаторов для каждого конкретного случая. Чтобы облегчить чтение и конкретную проблему, мы часто будем использовать пример SLR, упомянутых выше, который довольно сложен в том смысле, что каждый SLR отличается, и каждый предикат фильтрации (называемый в этом контексте критерием исключения) может быть уникальным для каждого из них. SLR (эл.г., «исключая статьи, в которых не учатся взрослые старше 85 лет»).

В литературе много внимания уделяется области классификации только для толпы и гибридной (ML + H). Исследования в области краудсорсинга позволили определить, как лучше всего классифицировать предметы с учетом массовых голосов (Лю и Ван, 2012; Донг и др., 2013; Whitehill et al., 2009) , включая работу, которая фокусируется конкретно на проблеме скрининга, обсуждаемой здесь (Parameswaran et al., 2014; Wallace et al., 2017; Mortensen et al.2016; Кривошеев и др., 2017; ЛВС и др., 2017) . Также были предложены интересные способы объединения классификаторов ML и H, например, путем создания классификаторов ML, которые также могут включать массовые голоса в качестве признаков, цель которых состоит не только в обеспечении лучшей классификации, но и в взвешивании значения (против стоимости) получение дополнительной толпы голосов (Камар и др., 2012) . Другие гибридные подходы требуют, чтобы толпа извлекла интересные шаблоны, которые затем должны быть переданы в алгоритмы классификации, в отличие от того, чтобы полагаться на ML для этого (Cheng and Бернштейн, 2015; Родригес и другие., 2014) .

Подход, который мы предлагаем, использует информацию, предоставляемую каждым видом классификатора (машина и человек), чтобы повысить эффективность другого вида, чтобы они могли быть сильнее вместе. Алгоритм основан на вероятностной модели, которая адаптируется к конкретным характеристикам каждого элемента, фильтру скрининга, точности рабочих и доступному классификатору ML, чтобы определить, что следует запрашивать для каждого элемента (какой фильтр тестировать) и следует ли нам прекратить опрос толпа за данный предмет, либо потому, что мы приняли решение, либо потому, что мы понимаем, что не можем сделать это дешево и уверенно (то есть проблема классификации этого предмета слишком сложна для ансамбля толповых машин).Последний пункт особенно важен: могут быть проблемы с предметами, фильтрами или классификацией в целом, когда сомнительно, могут ли машины и / или толпа классифицировать с приемлемой точностью. Если алгоритм может идентифицировать это подмножество элементов и фильтров — или (элемент, фильтр) — на ранних этапах и избежать тратить на них деньги, то мы знаем, что мы можем с уверенностью попробовать толковый или гибридный подход, поскольку он не будет тратить деньги.

В сущности, подход — который мы называем гибридным кратчайшим прогоном

(HSR) — работает, рассматривая выходные данные классификаторов машин как предшествующие вероятности класса для каждого элемента.Эта информация объединяется с адаптивным алгоритмом краудсорсинга, который уточняет вероятность класса путем опроса толпы в паре (элемент, фильтр), что повышает вероятность принятия решения дешево. В свою очередь, классификационная информация, которая постепенно получается при опросе толпы, может быть использована для переоценки производительности классификаторов ML, а также для создания модели на основе доступных классификаторов для повышения точности.

Хотя было предложено много адаптивных алгоритмов (например,г., (Камар и др., 2013; Dai и др., 2013; Nushi et al., 2015) ), насколько нам известно, эта статья является первой, в которой обсуждается гибридная классификация в контексте скрининга, которая имеет уникальные требования и возможности, поскольку, как мы увидим, суть проблемы заключается в определении Фильтры (например, критерии исключения в SLR), которые i) являются наиболее избирательными (отсеивают большую часть бумаг) и ii) что толпа или машины могут точно классифицировать (могут правильно определить, применяется ли критерий исключения к бумаге).Если мы можем сделать это, мы можем сосредоточиться на получении голосов толпы за эти фильтры в первую очередь, оставляя меньший набор элементов для фильтров, которые толпа считает трудными для правильной классификации или которые не имеют высокой селективности.

Мы полагаем, что эта статья также является первым подходом «черного ящика» к гибридной классификации: поскольку мы решаем проблемы конечного пула, мы не предполагаем, что сможем разработать точные, выделенные классификаторы для каждой проблемы классификации, хотя у нас может быть доступный (возможно, слабые) классификаторы из аналогичных проблем — в нашем примере SLR это могут быть нейронные сети, разработанные для других SLR в тех же или других областях или для других критериев исключения.Скорее, мы определяем, как использовать классификаторы, которые нам даны и для которых точность нашей задачи неизвестна. Мы делаем это путем комбинации (минимального) тестирования, чтобы отфильтровать очень плохие классификаторы, и путем объединения оставшихся, чтобы установить предварительную вероятность применения фильтра к элементу. Это помогает нам определить наиболее многообещающие пары (элемент, фильтр), для которых наибольшая вероятность дешевого и уверенного выбора решения для голосования имеет наибольшую вероятность.

Хотя неудивительно, что гибридные подходы могут превзойти человеческие или машинные методы, вклад, который мы здесь предоставляем, заключается в том, чтобы показать, как мы можем справиться с проблемами конечных пулов, где потенциально слабые классификаторы — и даже классификаторы с неизвестной точностью для проблема под рукой — может быть эффективно использована даже в условиях, характеризующихся очень высокими требованиями к точности (как в случае с зеркальными фотокамерами), и при наличии сложных проблем, когда толпа имеет низкую точность.HSR всегда оценивает характеристики проблемы и классификаторы и определяет элементы и фильтры, для которых он может дешево делать точные выводы, оставляя остальное экспертной классификации.

Мы также изучаем, как эффект включения классификаторов (и ансамблей классификаторов) в краудсорсинговый алгоритм варьируется в зависимости от различных характеристик рассматриваемой проблемы (таких как различная избирательность фильтров, точность классификаторов, корреляция между базовыми классификаторами, количество данные, доступные для тестирования классификаторов и для учебных ансамблей), и показывают, почему и при каких условиях ансамбли классификаторов дают или не обеспечивают преимущества по сравнению с «простым» использованием наилучшего имеющегося классификатора из имеющихся.

3. Модель, предположения и постановка задачи

Далее мы определим проблему, к которой мы стремимся решить, и модель, которая отражает несколько общих допущений, которые мы делаем.

В частности, мы предполагаем иметь на входе набор (I, F, C, L), где I — набор элементов для классификации (в нашем примере зеркалки это документы на экран), F обозначает фильтры (критерии исключения бумаги). ), C представляет собой набор классификаторов ML или H, а L = k ∗ FE + FI

— это функция потерь, моделируемая как линейная комбинация ложных исключений FE и ложных включений FI, которые могут иметь различный относительный вес

k. ,Причина веса k состоит в том, что во многих случаях ошибки двух типов имеют очень разные последствия. Это, например, случай, когда проводится проверка для уменьшения количества дел, на которые следует обратить внимание человека, таких как потенциальное мошенничество с кредитными картами, твиты / посты, потенциально связанные с преступной деятельностью, или зеркалки: отсеивание элемента часто более « дорого », чем ошибочно привлекать внимание человека.

Предполагается, что (возможно, пустой) набор данных классификаторов ML обучен принимать пару (элемент, фильтр) и выводить, применяется ли фильтр к элементу (например,g. получить документ и критерий исключения и оценить, применим ли этот критерий к статье). Как уже упоминалось, мы не обсуждаем, как получить классификаторы (некоторые примеры приведены в разделе экспериментов), так как это является предметом обширной литературы и в любом случае зависит от предметной области. Мы не обязательно предполагаем, что классификаторы обучены или даже протестированы в конкретной задаче (то есть для конкретных рассматриваемых фильтров и элементов), и поэтому в целом мы даже не знаем их точности.

Для человеческих классификаторов мы предполагаем, что у нас есть набор общих работников с различной и изначально неизвестной точностью, а также набор высокоточных, но дорогих экспертов.

Каждый классификатор c = {cost, a (f), ρ (f, C)} ∈C

связан со стоимостью запроса одного голоса по паре (элемент, фильтр) с оценочной точностью для конкретного фильтра ( матрица путаницы 2×2, фиксирующая вероятность правильных решений для положительных и отрицательных меток), и с ее корреляцией ошибок

ρ с другими классификаторами.Корреляция ошибок между двумя классификаторами — это вероятность того, что оба сделают ошибку, учитывая, что один из них допустил ошибку. Поскольку мы ничего не знаем о точности классификаторов, мы консервативно моделируем ее как равномерное распределение бета (1,1) как для положительно, так и для отрицательно помеченных элементов (что означает, что мы даже не предполагаем, что классификаторы лучше случайных). Если у нас есть дополнительная информация, она может быть включена в бета-версию. В соответствии с краудсорсинговой литературой мы также предполагаем, что мнения массовых работников независимы (то есть они допускают независимые ошибки, учитывая элемент, фильтр и истинную этикетку).

Каждый фильтр f характеризуется сложностью df и мощностью θf. Сложность отражает, насколько легко для массовых работников правильно классифицировать элементы на этом фильтре. Следуя Whitehill (Whitehill et al., 2009) , мы моделируем сложность как действительное число df∈ [0, + ∞), которое, учитывая ожидаемую точность αw рабочего w

, искажает точность следующим образом:

(1) αf, w = 0,5 + (αw − 0,5) −e − df

По мере увеличения сложности df αf, w переходит на 0.5, что соответствует случайному выбору, который мы считаем самым низким уровнем точности. Степень θf — это просто доля элементов, к которым применяется фильтр f. Обратите внимание, что в этой статье мы не предполагаем, что сила влияет на сложность, и мы также не принимаем разные точности, основанные на истинной маркировке предметов. И сложность, и сила неизвестны, и мы не предполагаем предварительных знаний о них.

Учитывая эту модель и предположения, наша цель состоит в том, чтобы определить алгоритм, который может эффективно (с точки зрения стоимости) запрашивать доступные классификаторы и агрегировать результаты при достижении целей качества, заявленных с точки зрения потерь, а также классической точности и отзыва меры.

4. Базовые алгоритмы

Далее мы опишем базовые алгоритмы классификации толпы и машин, на которых мы строим гибридный подход. Толпый — самый короткий пробег (SR) (Кривошеев et al., 2018) , недавно разработанный алгоритм, который, как было показано, хорошо работает для скрининга с несколькими фильтрами. Мы суммируем SR здесь, чтобы сделать документ автономным. Существуют и другие причины, по которым SR особенно подходит для предлагаемого нами гибридного подхода, и мы вернемся к этому в следующем.

4.1. Резюме кратчайшего пути

Алгоритм Short Adaptive Multi-Run (кратчайший прогон, SR краткий) выявляет и постоянно обновляет индивидуальную стратегию для каждого элемента, который будет проверяться, путем определения кратчайшего пути к решению. В двух словах, идея заимствует понятия из частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (аналогично (Камар). и др., 2013; Dai et al., 2013) ), путем оценки на основе текущего состояния (то есть знаний, накопленных до настоящего времени на глобальном уровне — сила и сложность для каждого фильтра — и на местном уровне — голоса по каждому конкретному пункту) которые представляют собой пары (элемент, фильтр), которые нужно представить толпе для тестирования, поскольку они с большей вероятностью быстро (дешево) приведут к точному решению.SR может также решить прекратить попытки использовать метод классификации толпы на предмете, если считает, что принятие точного решения будет слишком дорогим.

SR продолжается, выполняя то, что авторы называют базовым прогоном, где небольшой набор элементов (обычно 50) проверяется стандартным способом запроса меток на всех фильтрах (обычно 5 этикеток на элемент и фильтр) и классификации с использованием варианта Максимизация ожидания. Результатом прогона является информация о мощности θf и сложности df (и, соответственно, точности αf работников) для каждого фильтра.

Эта информация используется для получения предварительной оценки вероятности того, что следующим голосованием за каждый (элемент i, фильтр f) будет голосование за отсеивание элемента (то есть голосование, которое фильтр применяет к элементу). Мы получаем голос «за», если товар отсутствует (с вероятностью θf) и работник отвечает правильно, или если товар находится в месте (с вероятностью 1 − θf, а работник отвечает неправильно:

(2) P (vi, f = OUT) = αf⋅θf + (1-αf) (1-θf)

Кроме того, применяя Байес, мы знаем вероятность фильтрации фильтра (т.е.т.е. P (i∈OUTf)) или не экранирование (P (i∈INf)) элемента i, как только мы получим метку для пары (i, f).

(3) P (i∈INf | vi, f) = P (vi, f | i∈INf) ∗ (1 − θf) P (vi, f)

Поскольку элемент отсеивается, если применяется хотя бы один фильтр, то:

(4) P (i∈OUT) = 1 − ∏f∈FP (i∈INf)

Элемент классифицируется как out, если P (i∈OUT) больше порога ¯¯¯¯¯¯¯¯¯Pout.Эти формулы позволяют SR оценить, каким может быть следующий голос для пары (i, f), и влияние, которое каждый голос оказывает на P (i∈OUT). Эти оценки обновляются по мере поступления голосов, когда в Формуле 3 классовая вероятность, первоначально полученная только из мощности фильтра и, следовательно, равная для всех неклассифицированных элементов, обновляется на основе голосов, полученных к настоящему моменту за этот элемент.

Вышеприведенные формулы могут быть легко расширены для вычисления вероятности того, что следующие n голосов за пару (i, f) будут входить или выходить.SR может, в частности, оценить минимальное количество голосов Nmini, f в одном направлении (входящее или выходящее), необходимое для принятия решения, и вероятность Pmini, f получения таких голосов. Когда Nmini, f растет и его вероятность уменьшается, SR может решить, что классификация толпы не может быть выполнена эффективно, и прекращает попытки (критерии остановки основаны на пороговом значении, которое может быть установлено, как обсуждалось в (Кривошеев). et al., 2018) ). Интуитивно понятно, что предметы, которые не классифицированы, по существу не отфильтрованы, поэтому они способствуют увеличению потерь, которые должны быть взвешены по отношению к цене, которую можно понести, настаивая на толпе.В общем, это часть того же компромисса, сколько пользователи готовы потратить на единицу убытка.

,
ResnetCrowd: остаточная архитектура глубокого обучения для подсчета толпы, обнаружения агрессивного поведения и классификации уровней плотности толпы

1 Введение

Автоматический анализ сильно перегруженных и сильно переполненных сцен является сложной задачей, которой в последние годы уделялось большое внимание как со стороны сообщества исследователей компьютерного зрения, так и из частного сектора. В связи с быстрым ростом населения Земли, наблюдаемым в течение прошлого столетия, особенно в городах районы, переполненные толпы стали частью повседневной жизни, которые представляют огромные вызовы для поддержания общественной безопасности.Каждый год десятки людей умирают в городских районах из-за давок и давок, таких как давка в канун Нового 2014 года в Шанхае, где трагически погибли 36 человек. Эту смертельную потерю, которую можно предотвратить, потенциально можно избежать с анализ и понимание поведения толпы и уровня загруженности в наших городах.

На сегодняшний день работа в области анализа толпы была сосредоточена на разработке систем для конкретных задач, которые выполняют одну задачу анализа, такую ​​как подсчет толпы [1] , распознавание поведения толпы [2] , классификация уровней плотности толпы [3]

и обнаружение аномалий поведения толпы

[4] .В других областях, таких как анализ лица [5] , было показано, что одновременное изучение взаимосвязанных задач может повысить эффективность выполнения отдельных задач. Тем не менее, многоцелевой подход к анализу толпы еще предстоит изучить в значительной степени из-за отсутствия надлежащим образом маркированного набора данных для нескольких задач.

В этой статье мы предлагаем остаточную систему глубокого обучения для одновременного подсчета толпы, распознавания агрессивного поведения и классификации уровней плотности толпы.Мы называем эту архитектуру ResnetCrowd. Было продемонстрировано, что остаточные архитектуры глубокого обучения достигают самых современных показателей в задачах распознавания изображений и обнаружения объектов [6] . Мы предлагаем новый набор данных Multi Task Crowd для обучения этой сети. Этот новый набор данных является первым набором данных компьютерного зрения, полностью аннотированным для подсчета толпы, обнаружения агрессивного поведения и классификации уровней плотности. Основные вклады этого документа включают в себя:

  1. Создание набора данных из 100 изображений, полностью помеченного для подсчета толпы, обнаружения агрессивного поведения и оценки плотности толпы,

  2. Глубокая, остаточная архитектура нейронной сети для одновременного подсчета толпы, обнаружения агрессивного поведения и оценки плотности скопления,

  3. Количественная демонстрация преимуществ многоцелевых систем анализа толпы.

Остальная часть документа организована следующим образом: Раздел 2 представляет обзор соответствующей работы. Раздел 3 описывает конструирование набора данных Multi Task Crowd. В разделе 4 подробно описывается предлагаемая архитектура нейронной сети ResnetCrowd, а в разделе 5 представлен комплекс экспериментов, в которых подчеркиваются преимущества многоцелевого анализа толпы.

2 Связанные работы

Многоцелевые подходы к анализу толпы показали некоторые первоначальные обещания, такие как работа Ху [7] , который показал, что включение классификации уровней плотности повысило надежность их системы подсчета толпы.На сегодняшний день не разработана методика анализа толпы, которая бы охватывала как распознавание поведения, так и подсчет толпы / занятость сцены. Преимущества многозадачного обучения были успешно продемонстрированы в таких областях, как анализ лица [5] , оценка позы головы [8] и распознавание речи [9] . В следующем обсуждении рассматриваются существующие работы в каждой области задач анализа толпы.

Crowd Counting

Алгоритмы подсчета толпы пытаются дать точную оценку истинного числа людей, присутствующих на изображении переполненной сцены.Появление методов глубоких нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети, и наличие наборов данных с высокой плотностью и высокой вариабельностью, таких как UCF_CC_50

[10] , привело к появлению современных методов подсчета толпы, таких как работа Марсдена [11] . Большинство недавних подходов обучают регрессор подсчета толпы непосредственно сопоставлять значения пикселей с единой оценкой подсчета [12, 13] , однако было показано, что подсчет тепловых карт по пикселям улучшает производительность подсчета толпы для сложных, сильно перегруженных сцен [1] .

Распознавание поведения толпы Методы распознавания поведения толпы пытаются классифицировать поведение, наблюдаемое на изображении или видео переполненной сцены. Классификация поведения толпы должна рассматриваться как отличная задача от распознавания действий человека, которое обычно фокусируется на одном субъекте. Хасснер использовал ручные функции межкадрового движения для обнаружения агрессивного поведения толпы [14]

. Этот тип подхода основан на непрерывной последовательности кадров и не может классифицировать неподвижные изображения.Канг

[2]

исследовал определение концепции поведения толпы общего назначения, методика которого позволяет получить оценки вероятности для ряда концепций поведения толпы, начиная от очень безобидных («ходьба, катание на коньках») и заканчивая весьма существенными понятиями («бой»). «Моб»). Обнаружение таких понятий, как «ходьба» и «катание на коньках», полезно для систем поиска видео и субтитров, но мало что дает сообществу безопасности. Этот подход снова опирается на особенности межкадрового движения.

Оценка уровня плотности толпы Уровень плотности толпы относится к уровню скопления толпы, наблюдаемому в людной сцене. Этот аспект переполненной сцены обычно выражается в виде дискретного (0-N) или непрерывного значения (0,0-1,0). Функции анализа текстуры были использованы Wu для получения непрерывной оценки уровня плотности [15] . Позже Fu [3] использовал глубокую сверточную нейронную сеть для дискретной классификации уровней плотности. Основной проблемой этой задачи является уровень неоднозначности, связанный с данной оценкой уровня плотности.Не существует установленной схемы для наборов данных для назначения меток уровня плотности и конкретных связанных значений. Наиболее прозрачная возможная схема — та, где метки дискретных уровней плотности выводятся непосредственно из истинных значений количества толп, создавая распределение стиля гистограммы с субъективностью и минимизацией человеческих ошибок.

3 Многоцелевой набор данных толпы

Основная цель набора данных Multi Task Crowd состоит в создании набора изображений, подходящих для обучения и проверки модели для одновременного подсчета толпы, распознавания агрессивного поведения и классификации уровней плотности толпы.Набор данных и связанные с ним эксперименты оценивают производительность анализа толпы в одном кадре — реальный сценарий, который необходимо учитывать. Распознавание агрессивного поведения нацелено из-за его важности для сотрудников службы безопасности. Дискретная классификация уровней плотности толпы выбрана из-за недостаточной субъективности и потому, что метки дискретных уровней плотности могут быть автоматически выведены из истин истинности подсчета толпы. Учитывая все это, при построении набора данных были соблюдены следующие критерии.

  1. Значительные различия в содержании сцены

  2. Равномерное разделение между изображениями насильственного и ненасильственного поведения

  3. Значительные различия в толпе

Публично доступный набор данных, который отвечает этим требованиям, до настоящего времени не создавался из-за дорогостоящего и трудоемкого характера аннотации изображения. Специальные коллекции задач, такие как WWW Crowd [2] и UCF_CC_50 [10] , появились в последние годы и способствовали значительному прогрессу в областях распознавания поведения и подсчета толпы соответственно.

Наиболее эффективный способ создания требуемого набора данных Multi Task Crowd — это применение новых меток для дополнительных задач анализа к существующему набору данных. Набор данных UCF_CC_50 содержит высококачественные изображения больших скоплений людей, но с небольшими вариациями в отношении поведения и содержания сцены. С другой стороны, набор данных WWW Crowd содержит 10 000 видеоклипов толп, аннотированных для 94 концепций поведения толпы. Этот набор данных содержит значительные различия в поведении и размере толпы и, следовательно, используется для создания многозадачной толпы.

Набор изображений с агрессивным поведением собирается путем нахождения всех обучающих роликов WWW Crowd, в которых присутствуют концепции «Бой» или «Моб». Первый кадр каждого клипа извлекается и создается подмножество из 50 изображений. Большие различия в размерах толпы достигаются в процессе выбора путем наблюдения каждого кадра и обеспечения того, чтобы было значительное количество изображений с низкой плотностью (от 50 до 150 человек) и высокой (от 150 человек). Затем аналогичный процесс выполняется для массовых клипов WWW, где отсутствуют понятия «Бой» и «Моб», с извлечением еще одного подмножества из 50 изображений.Образцы изображений из насильственных и ненасильственных подмножеств показаны на рисунках 1 и 2.

Рисунок 1: Образы агрессивного поведения, используемые в наборе данных Multi Task Crowd
Рисунок 2: Образы ненасильственного поведения, используемые в наборе данных Multi Task Crowd

Комбинация этих двух наборов приводит к 100-кадровому набору данных, равномерно распределенному между насильственным и ненасильственным поведением с большой вариацией в размере толпы и содержании сцены.Взяв метки поведения «Моб» и «Бой» из данных аннотации толпы WWW, мы получаем правдивую информацию о насилии в нашем наборе данных. Затем к этим изображениям применяются дополнительные метки для подсчета толпы и классификации уровней плотности. Метки подсчета толпы применяются путем маркировки головы каждого человека на данном изображении одним пикселем, способом, подобным набору данных UCF_CC_50, с общим количеством меток, равным истинному количеству людей. Тепловая карта толпы также создается для каждого изображения с использованием подхода Чжана [1] , который берет данные аннотации головы и создает гладкую тепловую карту толпы, где интеграл равен количеству толпы.Эти изображения тепловой карты толпы используются для обучения пиксельного подхода к подсчету толпы, который будет сравниваться с подсчетом на основе регрессии. Все наземные тепловые карты истинной толпы уменьшены до 160 × 90, чтобы соответствовать прогнозируемому разрешению тепловой карты модели ResnetCrowd. Рисунок 3 иллюстрирует тепловую карту толпы, созданную для данного изображения толпы с использованием метода Чжана [1] . Затем по этим общим подсчетам людей для каждого изображения выводятся метки дискретного уровня плотности с использованием схемы, предложенной в таблице 1.Распределение размеров толпы в полученном наборе данных выделено на рисунке 4.

Рисунок 3: Пример тепловой карты толпы, созданной для данного изображения толпы с использованием метода Чжана [1] . Цветная карта Jet была применена для визуализации

Метка уровня плотности Минимальный счет Максимальный счет
1 0 20
2 21 50
3 51 100
4 101 200
5 201 201+
Таблица 1: Схема аннотации уровня плотности, используемая при создании набора данных Multi Task Crowd Рисунок 4: Распределение размера толпы в наборе данных Multi Task Crowd

Таким образом, окончательный набор данных состоит из 100 изображений, вместе со следующими данными аннотации для каждого: дискретный уровень плотности в диапазоне 1-5, общее значение количества людей, местоположения головы для каждого человека в сцене, а также двоичные метки, указывающие наличие или отсутствие концепций поведения «Mob» и «Fight».Бенчмаркинг для всех задач выполняется в этом наборе данных с использованием 5-кратной перекрестной проверки, при этом необходимо следить за тем, чтобы каждый сгиб представлял общий набор.

4 ResnetCrowd

Предлагаемая архитектура ResnetCrowd основана на сети Resnet18 He [6] . Первоначальные 5 сверточных слоев Resnet18, а также чередующаяся пакетная нормализация [16]

слоев и пропущенных соединений образуют основной модуль нашей сети, что показано на рисунке 5.Слой максимального пула, который следует за первым сверточным слоем Resnet18, удален, чтобы сохранить достаточно большие карты характеристик для подсчета толпы по пикселям. Эта начальная часть сети инициализируется весами из сети Resnet18, обученной на наборе данных ImageNet. Активации Relu (выпрямленная линейная единица) применяются после каждого сверточного слоя. Resnet18 был выбран за низкое количество параметров, высокую производительность при выполнении задач классификации изображений и быструю конвергенцию

[6] .Шаг среднего пула карты объектов, используемый в Resnet-подобных архитектурах, позволяет полностью подключенным слоям, используемым для классификации, содержать значительно меньше параметров. Это общее сокращение параметров позволяет успешно обучать небольшие проблемы с наборами данных, такие как многозадачный анализ толпы. Только первые 5 сверточных слоев были включены из-за ограничений памяти используемого оборудования. Рисунок 5: Основной модуль ResnetCrowd

После этих 5 сверточных слоев в ResnetCrowd добавляется набор слоев, специфичных для задач.Сначала подсчет толпы по пикселям выполняется с использованием сверточного слоя CountingHeatmap, который выполняет свертку 1 × 1 для вывода оценочной тепловой карты плотности толпы. Во-вторых, 64 карты характеристик, созданные нашей первоначальной сетью, в среднем объединяются для получения общего 64-мерного представления, из которого можно обучить классификационные задачи. Затем добавляются полностью связанные с заданием слои для подсчета толпы на основе регрессии, обнаружения агрессивного поведения и классификации уровней плотности.Веса для этих дополнительных слоев, специфичных для этой задачи, инициализируются с использованием инициализации Xavier [17] . Модуль задачи для нашей сети показан на рисунке 6. Затем ResnetCrowd проходит сквозное обучение, объединяя эти два модуля. Общее количество параметров для предлагаемой архитектуры составляет всего 180 934.

Рисунок 6: Задача специфический модуль архитектуры ResnetCrowd

Архитектура ResnetCrowd обучается на наборе данных Multi Task Crowd путем минимизации функции потерь, которая объединяет потери для каждого из 4 контролируемых выходов.Разрешение всех изображений уменьшено вдвое до

× 320 × 180, чтобы гарантировать, что при оптимизации сети будет поддерживаться достаточно большой размер пакета. Оптимизатор AdaGrad [18] использовался, чтобы избежать проблем с выбором скорости обучения. Регуляризация веса L2 (то есть снижение веса) также осуществлялась во время тренировки с λ, установленным на 1 × 10-4. Активация выходов для конкретных задач и функции потерь подробно описаны ниже.

Распознавание поведения Активация сигмоида применяется к выходу полностью связанного уровня Поведения, так как целью этой задачи является прогнозирование вероятностных оценок для каждой концепции поведения («Моб» и «Бой») в отдельности.Si) 2 (3)

Тепловая карта на основе подсчета толпы Задача подсчета толпы на основе тепловой карты обучается путем сравнения прогнозируемой тепловой карты толпы с соответствующей тепловой картой наземной истинности. Это может быть смоделировано как прогнозирование вероятности каждого пикселя, содержащего человека. Мы реализуем это, применяя сигмовидную активацию к каждому пикселю выходных данных CountingHeatmap и сводя к минимуму двоичную кросс-энтропийную потерю между предсказанной и тепловой картой истинности Земли.Sj) (4)

Общая сумма потерь рассчитывается как сумма 4 отдельных потерь, как показано в уравнении 5.

LTotal = LBehave + LDensity + LCountReg + LCountingHeatmap (5)
,

Классификация selfevaluators в DEA

Автор

Включенный в список:
  • Эдвардсен, Даг Фьельд

    (Норвежский научно-исследовательский институт строительства, Норвегия)

  • Føsund, Finn R.

    () (факультет экономики)

  • Киттельсен, Сверре А.Ц.

    (Фриш Центр, Норвегия)

Abstract

Единицы, признанные высокоэффективными в исследованиях DEA по эффективности, можно разделить на самооценщиков и активных коллег, в зависимости от того, ссылаются ли коллеги на какие-то неэффективные единицы или нет.Вклад статьи начинается с разделения самооценок на внутренние и внешние. Внешние самооценки эффективны «по умолчанию»; нет никаких достоверных данных из наблюдений для классификации. Следовательно, эти единицы не следует рассматривать как эффективные, и их следует исключать из наблюдений за показателями эффективности при проведении двухэтапного анализа, объясняющего распределение показателей. Разработан метод классификации самооценок на основе аддитивной модели DEA.Применение в муниципальных службах сестринского ухода и ухода на дому в Норвегии показывает значительный эффект удаления внешних самооценок из данных при проведении двухэтапного анализа.

Предлагаемая цитата

  • Edvardsen, Dag Fjeld & Føsund, Finn R. & Kittelsen, Sverre A.C., 2009. « Вдали или в одиночестве в толпе: Классификация selfevaluators в DEA » Серия HERO Online Working Paper 2003: 7, Университет Осло, Программа исследований экономики здравоохранения.
  • Обработка: RePEc: чч: oslohe: 2003_007

    Скачать полный текст с издателя

    Список ссылок на ИДЕИ

    1. Edvardsen, Dag Fjeld & Forsund, Finn R., 2003. « Международный бенчмаркинг электрораспределительных сетей » Экономика ресурсов и энергии, Elsevier, vol. 25 (4), стр. 353-371, октябрь.
    2. Finn Førsund & Nikias Sarafoglou, 2002. « об истоках анализа распространения данных » Журнал анализа производительности, Springer, vol. 17 (1), стр. 23-40, январь.
    3. ,
    4. Charnes, A. & Cooper, W.W. & Rhodes, E., 1978. « Измерение эффективности блоков принятия решений » Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.2 (6), стр. 429-444, ноябрь.
    5. Симар, Леопольд и Уилсон, Пол У., 2007. « Оценка и вывод в двухэтапных, полупараметрических моделях производственных процессов » Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 136 (1), стр. 31-64, январь.
    6. Seitz, Wesley D, 1971. «Эффективность производства в парогенераторной промышленности » Журнал политической экономии, Университет Чикагской Прессы, вып. 79 (4), стр. 878-886, июль-август.
    7. Чарнес, А.& Cooper, W. W. & Golany, B. & Seiford, L. & Stutz, J., 1985. « Основы анализа охвата данных для эффективных эмпирических производственных функций Парето-Купманса » Журнал эконометрики, Elsevier, vol. 30 (1-2), стр. 91-107.
    8. ,
    9. R.D. Banker & A.Carnes & W.W. Cooper, 1984. « Некоторые модели для оценки технической и масштабной неэффективности в анализе охвата данных » Наука управления, INFORMS, vol. 30 (9), стр. 1078-1092, сентябрь.
    Полные ссылки (включая те, которые не совпадают с позициями на IDEAS)

    Подробнее об этом товаре

    Ключевые слова

    Самооценка; внутренняя и внешняя самооценка; ДЭА; эффективность; зона привязки; дома престарелых;

    JEL классификация:

    • C44 — Математические и количественные методы — — Эконометрические и статистические методы: специальные темы — — — Исследование операций; Статистическая Теория Решений
    • C61 — Математические и количественные методы — — Математические методы; Модели программирования; Математическое и имитационное моделирование — — — методы оптимизации; Модели программирования; Динамический анализ
    • D24 — Микроэкономика — — Производство и организации — — — Производство; Стоимость; Капитал; Капитал, суммарный коэффициент и многофакторная производительность; Вместимость
    • I19 — Здравоохранение, образование и социальное обеспечение — — Здравоохранение — — — Прочее
    • L32 — Промышленные организации — — Некоммерческие организации и общественное предпринимательство — — — Государственные предприятия; Государственно-частные предприятия

    нэпских полей

    Этот документ был анонсирован в следующих отчетах NEP:

    Статистика

    Доступ и загрузка статистики

    Исправления

    Все материалы на этом сайте были предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления, пожалуйста, укажите ручку этого элемента: RePEc: ччс: oslohe: 2003_007 . Смотрите общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, а также для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической или загрузочной информации обращайтесь: (Кристи Бринкманн Ленандер). Общие контактные данные поставщика: http://edirc.repec.org/data/heuiono.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет привязать ваш профиль к этому элементу. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с этой формой .

    Если вам известно о недостающих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого элемента ссылки. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «цитаты» в своем профиле службы RePEc Author Service, поскольку могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    Обратите внимание, что исправление может занять пару недель, чтобы отфильтровать различные услуги RePEc.

    ,
    Перемещение ИИ от облака к краю с помощью Crowd Count и Apple Core ML | by Dimitri Roche

    coremltools от Apple преобразует существующие модели Keras в Core ML . Это работало хорошо с одним исключением: изображения произвольного (не фиксированного) размера.

    Верхний слой переменного размера должен был быть заменен слоем фиксированного размера, чтобы лучше работать с Core ML. Входные данные переменного размера поступили в Core ML, но поддержка и документация по-прежнему существуют.

    Источник

    Теперь, когда у нас есть конвейер Core ML, классификатор толпы, который вводит предиктор толпы, давайте посмотрим на него в действии.

    У меня сложилось впечатление, что самым быстрым путем к функциональному прототипу была игровая площадка Xcode. Вдохновленная Create ML, игровая площадка Xcode обещает стать быстрым и простым прототипом для приложения iOS.

    Когда это работает, это здорово.

    Однако существенным недостатком игровых площадок является невозможность быть целью XCode, что означает, что он не может иметь компоновщика и строить зависимости. Поскольку вы используете CocoaPods или Cartography для управления сторонними библиотеками, это сломает вас, и вы получите ложные ошибки, такие как:

    Ошибка
    : не удалось найти символы: метаданные типа 
    для CrowdCountApiMac.FriendlyClassification
    ...
    __swift_FORCE_LOAD _ $ _ swiftCoreMedia
    __swift_FORCE_LOAD _ $ _ swiftCoreAudio
    CrowdCountApiMac.FriendlyPredictor.DensityMapWidth.unsafeMutableAdressor для 900 и более тысяч человек - это еще не все, что делает его удобным и надежным для применения в качестве альтернативы. этот. Приложение macOS является целью XCode и поэтому может связывать платформы и двоичные файлы, обеспечивая надежную компиляцию и компоновку.

    RxSwift разработал архитектуру MVVM (Model-View-ViewModel), где контроллеры Apple ViewController являются представлением.Так что на самом деле M (VC) VM. Но эти ViewController невелики и просто управляют View или склеивают виртуальную машину.

    Есть много статей на эту тему. Не стесняйтесь Google для получения дополнительной информации.

    При извлечении кадров из камеры в режиме реального времени классификация занимала ~ 100 мс, а подсчет толпы занимал ~ 3 секунды. Приятно видеть, что iPhone X GPU находят хорошее применение.

    Совет: не делайте свой собственный образ и манипуляции с MLMultiArray. Используйте API Apple Vision, например VNImageRequestHandler, для более эффективного использования оборудования.

    Возможность запуска сложных нейронных сетей, в данном случае многоколоночного CNN, на вашем iPhone, а не в облаке, и в режиме реального времени является переломным моментом.

    Конечно, это уже существовало в приложениях, таких как Prisma и Google Translate, но простота разработки предоставит гораздо больше возможностей.

    Используя миллионы iPhone, вам будет проще, чем когда-либо, собрать исходные данные от ваших пользователей, желающих улучшить вашу модель и создать эффективный цикл, который улучшит продукт: использование

     -> больше данных -> улучшено использование -> больше данных -> улучшенное использование ->... 

    Это доказательство концепции показывает, что это выполнимо и само по себе является важной вехой. Добавьте в производительность и повсеместное распространение iPhone, и у нас многообещающее будущее.

    Обсудить этот пост Hacker News .

    .

    Отправить ответ

    avatar
      Подписаться  
    Уведомление о