Quản trị đám đông chương 1 nhập môn quản trị đám đông

Trang 3 1.1- LIỆU MÔ PHỎNG CÓ GIẢI QUYẾT ĐƯỢC VẤN ĐỀ?Trong 25 năm qua, chúng tôi đã phát triển một loạt các hệ thống mô phỏng đám đông và áp dụngchúng để phân tích rủi ro và an tồn đám đ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

Nhập môn Quản trị đám đông

Trải nghiệm học hỏi

Hiểu các loại hình rủi ro mà đám đông có thể gây ra cũng như các công cụ và kỹ thuật để tổ chức đám

đông tại vị trí nhất định cho mục tiêu hoạt động mà mình nhắm đến.

Biên dịch

TS Nguyễn Đức Trí Trưởng Khoa Du lịch

tri@ueh.edu.vn

TP.HCM, ngày 10 tháng 7 năm 2022

Tài liệu tham khảo: G Keith Still (2014) Introduction to Crowd Science CPC Press.

1- ĐẶT VẤN ĐỀ

Trên khắp thế giới, các nhà tổ chức sự kiện đang lên kế hoạch ngày càng lớn, tổ chức các sự kiệnđồng thời cố gắng giảm thiểu chi tiêu, thu hồi chi phí và tối đa hóa lợi nhuận Với các sự kiện lớn hơn,tiềm năng dẫn đến các sự cố lớn hơn, và đáng buồn thay, chúng ta đang thấy sự gia tăng các sự cốliên quan đến đám đông trên khắp thế giới

Bảo vệ danh tính và thông tin của khách hàng là điều tối quan trọng đối với sự thành công của bất kỳdoanh nghiệp nào và khách sạn nào là ngoại lệ

Một trong những rủi ro lớn nhất mà các chủ khách sạn báo cáo là số lượng thông tin khách xungquanh bị hack Như vậy, an ninh mạng / an ninh mạng là quan trọng Đặc biệt là khi có tội phạm từkhắp nơi trên thế giới cố gắng đánh cắp danh tính và dữ liệu thẻ tín dụng

Thật không may, đối với các chủ khách sạn, tội ác này mãi mãi thay đổi Điều đó có nghĩa là khi nóiđến an ninh mạng cho các khách sạn, một cuộc chạy đua vũ trang gần như vĩnh viễn để bảo mật cả

dữ liệu và mạng

Có thể tránh được những tổn thương do đám đông - chẳng hạn như quá tải và bị đè bẹp - thông quaviệc áp dụng các kỹ thuật phân tích rủi ro đơn giản, lập kế hoạch và tầm nhìn xa Mặc dù đám đôngchỉ là một yếu tố của kế hoạch tổ chức sự kiện, nhưng chúng là một yếu tố mà sự an toàn không thể

bị xâm phạm

Quá trình tổ chức sự kiện, từ khi hình thành đến khi giao hàng, bao gồm ba giai đoạn riêng biệt: lập

kế hoạch, phê duyệt và vận hành Trong giai đoạn lập kế hoạch, nhà tổ chức sự kiện nên xác định sựkiện trong một tài liệu bao gồm khái niệm an toàn và kế hoạch quản lý đám đông Tài liệu này sẽ mô

tả sự kiện, vị trí và thời lượng của sự kiện cũng như sức chứa của đám đông Nó phải nêu chi tiết các

kế hoạch khẩn cấp, dự phòng và an toàn cần thiết, và nó phải bao gồm đánh giá rủi ro toàn diện đểxác định các rủi ro hoặc nguy cơ tiềm ẩn khác nhau liên quan đến sự kiện

Sự kiện có thể yêu cầu một số hình thức phê duyệt (ví dụ: giấy phép); trong giai đoạn phê duyệt kếhoạch và đánh giá rủi ro cần được kiểm tra Nếu kế hoạch và khái niệm an toàn được coi là khả thi,giấy phép hoặc giấy phép có thể được cấp Giai đoạn này của sự kiện là một quá trình đảm bảo chấtlượng và cần được thực hiện bởi người có thẩm quyền Người đó, hoặc những người, phải hiểu các

sự kiện và rủi ro đám đông liên quan để đảm bảo kế hoạch là "phù hợp với mục đích"; rằng các rủi ro

đã được xác định và sẽ được quản lý một cách an toàn Sự kiện sau đó sẽ chạy (giai đoạn hoạtđộng) phù hợp với kế hoạch sự kiện

Quy trình này khác nhau giữa các quốc gia, nhưng các nguyên tắc đều giống nhau: lập kế hoạch,phê duyệt và hoạt động là ba giai đoạn của quy trình sự kiện, nơi các kỹ thuật phân tích rủi ro phảiđược hiểu và áp dụng chặt chẽ để có hiệu quả Đáng buồn thay, điều này không phải luôn luôn nhưvậy Có nhiều sự kiện không có quy trình phê duyệt cũng như không có người có thẩm quyền kiểmtra độ an toàn của sự kiện Hơn nữa, nhiều sự kiện không có giấy phép và vẫn nằm ngoài sự giámsát và xử phạt, do đó các quan chức không thể thực thi các thay đổi về an toàn Một số trong số này

có thể là các sự kiện đám đông quan trọng, chẳng hạn như chợ Giáng sinh, triển lãm hàng không, lễhội, đốt lửa, diễu hành đường phố và diễu hành chiến thắng, sự kiện từ thiện, bật đèn Giáng sinh, kýtặng sách, sự xuất hiện của khách mời nổi tiếng, v.v Do đó, quá trình phê duyệt — một phần quantrọng của mô hình an toàn — có thể bị bỏ qua

1.1- LIỆU MÔ PHỎNG CÓ GIẢI QUYẾT ĐƯỢC VẤN ĐỀ?

Trong 25 năm qua, chúng tôi đã phát triển một loạt các hệ thống mô phỏng đám đông và áp dụngchúng để phân tích rủi ro và an toàn đám đông cho nhiều sự kiện lớn nhất và thách thức nhất trên thếgiới Trong những năm đầu nghiên cứu của chúng tôi, mô phỏng đám đông là công cụ thiết yếu.Chúng đã giúp chúng tôi phát triển sự hiểu biết về rủi ro đám đông và họ cho phép chúng tôi thửnghiệm với một loạt các giả định về hành vi Bạn có thể thử nghiệm với đám đông trong môi trường

do máy tính tạo ra theo cách đơn giản là không thể thực hiện được trong thời gian thực (vì lý do antoàn rõ ràng) Điều này được chứng minh là rất cần thiết để hiểu được sự tương tác giữa đám đông

và môi trường của họ Với mô phỏng đám đông, chúng tôi có thể hiểu cách rủi ro phát triển thành sự

cố và cách sự cố có thể leo thang thành thảm họa, nhưng phương pháp mô phỏng vừa tốn kém vừatốn thời gian

Được nhúng trong mô phỏng máy tính, có một mô hình toán học; đây là một công thức số mô tả độnglực của đám đông, các tương tác và cách các cá nhân hành xử trong một loạt các tình huống Môphỏng đám đông bị giới hạn bởi các giả định được xây dựng trong mô hình toán học; quá trình môphỏng sẽ không cải thiện trên một tập hợp các giả định không chính xác hoặc không phù hợp Nhưcâu nói, 'Rác vào, rác ra ngoài'

Trong luận án Tiến sĩ, chúng tôi đã tuyên bố rằng một mô phỏng máy tính sẽ hỗ trợ trong cả quá trìnhlập kế hoạch sự kiện và phê duyệt sự kiện Đã có những trở ngại đáng kể để đạt được mục tiêu đó.Như chúng tôi đã nêu trong luận án

G Keith Still, Luận án Tiến sĩ: Crowd Dynamics, 2000

sự hung hăng và âm nhạc — ảnh hưởng đến đám đông như thế nào Có một danh sách dài những

ẩn số Chúng ta phải đưa ra các giả định về hành vi của con người cho các mô hình toán học củachúng ta

Mô phỏng đám đông có thể giúp chúng ta khám phá những giả định này và xây dựng các mô hìnhtoán học tốt hơn Chúng là những công cụ hữu ích để khám phá các mối quan hệ lý thuyết giữa các

yếu tố bên trong và bên ngoài đối với đám đông, và có rất nhiều ứng dụng nghiên cứu cho các loại

mô phỏng này Trọng tâm của chúng tôi là phân tích rủi ro đám đông và kỹ thuật an toàn, mối quantâm của chúng tôi là liệu mô phỏng đám đông có thể tạo ra một cải tiến đáng kể cho quy trình tổ chức

sự kiện hay không

1.3- SỬ DỤNG PHẦN MỀM MÔ PHỎNG ĐÁM ĐÔNG

Một số (không phải tất cả) các dự án phân tích đám đông yêu cầu các mô phỏng máy tính phức tạpchỉ đơn thuần để phát triển sự hiểu biết về mức độ phức tạp và mức độ tương tác của đám đông củamọi người trong không gian theo thời gian Ví dụ, với tư cách là cố vấn đặc biệt về an toàn đám đông

ở Ả Rập Xê Út, chúng tôi đã thiết kế Cầu Jamarat (Thung lũng Mina), nơi 3 triệu người hành hươngthực hiện nghi lễ 'ném đá của ma quỷ' mỗi ngày trong lễ Hajj (lễ hành hương hàng năm tới Thánhđịa) Dự án này liên quan đến một khu vực rộng lớn, nơi hàng triệu người hành hương sẽ di chuyểntrên năm cấp độ khác nhau, theo nhiều hướng, hoàn thành các nghi lễ phức tạp Mô phỏng máy tính

là một công cụ nghiên cứu quan trọng trong việc tìm hiểu động lực tổng thể của đám đông trên mộtkhông gian rộng và trên nhiều cấp độ của một cấu trúc phức tạp Tuy nhiên, nó không phải là công cụduy nhất chúng tôi sử dụng để lập mô hình và hiểu được mức độ phức tạp của trang web

1.4- MÔ PHỎNG VỊ TRÍ

Để hiểu được các chuyển động của đám đông trên Cầu Jamarat mới được đề xuất, chúng tôi bắt đầubằng cách vạch ra địa điểm trên một bảng vẽ sử dụng một loạt các lớp phủ: các tấm phim soạn thảotrong suốt, được đặt ở trên cùng của sơ đồ địa điểm Chúng tôi đã vẽ các tuyến đường mà đám đông

sẽ đi trong các tình huống thông thường và khẩn cấp, đồng thời kiểm tra các kích thước như khoảngcách di chuyển và chiều rộng tối thiểu dọc theo các tuyến đường đó Bằng cách này, chúng tôi có thểphân tách luồng đám đông, chỉ đường, tắc nghẽn, rủi ro và không gian ít được sử dụng nhất Đó làmột bước thiết yếu để hiểu sự phức tạp của trang web

Chúng tôi đã áp dụng cùng một loại phân tích cho từng cấp độ trong số năm cấp độ của thiết kế cầumới và làm việc một cách có phương pháp, theo từng khu vực, từng đoạn, thông qua toàn bộ hệthống Chúng tôi đã phân tích trang web để giúp chúng tôi xây dựng một mô hình rõ ràng hơn vềđộng lực đám đông tổng thể Chỉ khi chúng tôi đã xây dựng hoàn chỉnh các đường dẫn dòng chảyđám đông và các khu vực có nguy cơ tiềm ẩn, chúng tôi mới có thể mã hóa các thông số đó vào môphỏng máy tính Quá trình phân tích địa điểm này là chìa khóa để hiểu được môi trường phức tạpquy mô lớn, nơi hàng triệu người hành hương sống, di chuyển, cầu nguyện và thực hiện các nghi lễkhác nhau của Hajj

Chúng tôi đã làm việc với một loạt các kỹ sư công trường và người quản lý hoạt động an toàn đámđông trong quá trình này, hỏi họ những câu hỏi chính về kỹ thuật quản lý, cơ sở hạ tầng, tích hợp hệthống, các ràng buộc thiết kế, hệ thống thông tin và truyền thông Đây là một địa điểm rất phức tạp và

có rất nhiều nhóm khác nhau làm việc cùng nhau để quản lý khu vực Chúng tôi đã phải phát triểnmột cách tiếp cận có hệ thống để thu thập tất cả thông tin liên quan đến các quy trình và thủ tục thôngthường và khẩn cấp Việc nắm bắt thông tin đó là một thách thức do sự khác biệt về ngôn ngữ vàchúng tôi phải phát triển các kỹ thuật cấu trúc thông tin để phân tích sau này Các quy trình này — lậpbản đồ địa điểm, xác định các chuyển động của đám đông và các khu vực rủi ro — là những công cụgiúp chúng tôi thu thập và đối chiếu thông tin để phân tích sau này

1.5- WORKSHOPS

Gần nhà hơn, chúng tôi đã làm việc với các nhóm quản lý đám cưới cho đám cưới của Hoàng tửWilliam và Kate Middleton (2011); Các sự kiện năm mới ở London (2006–2012); và Thế vận hộiLondon (2012) Đối với các dự án này, sự kết hợp của các mô hình máy tính, phân tích dữ liệu thờigian thực, các mô hình meta và các nguyên tắc và ứng dụng của khoa học đám đông là nền tảng choviệc lập kế hoạch sự kiện, phân tích rủi ro và quản lý an toàn các sự kiện Thông thường, các dự ánbắt đầu bằng một hội thảo nơi các nhóm khác nhau gặp gỡ để vạch ra mối quan tâm của họ, và cácnghị quyết được thảo luận và thống nhất

Ngoài việc làm việc trong các dự án lớn, chúng tôi đã điều hành các chương trình giảng dạy và đàotạo để giúp các đại biểu hiểu được các vấn đề chính xung quanh rủi ro đám đông và các nguyên tắc

kỹ thuật an toàn Trong số này, hai khóa học đã được phát triển: Giới thiệu về Khoa học Đám đông(một khóa học cấp bằng cơ sở) và Khoa học Đám đông Ứng dụng, Cử nhân (Hons) Chúng tôi đã tổchức 30–40 khóa học này mỗi năm, trên khắp thế giới, nơi các đại biểu đưa ra mối quan tâm của họđến hội thảo và chúng tôi giúp họ thông qua các ứng dụng phân tích rủi ro và an toàn

1.6- DẠY VÀ HUẤN LUYỆN

Kể từ đầu năm 2000, chúng tôi đã giảng dạy các phương pháp thực tế để lập mô hình đám đông, tập trung vào các kỹ thuật 'đơn giản để áp dụng' và 'đơn giản để hiểu' để đánh giá rủi

ro đám đông và đánh giá các chiến lược an toàn đám đông Chúng tôi đã phát triển một cách tiếp cận hội thảo để giải quyết vấn đề tương tự như những gì chúng tôi đang sử dụng trong các dự án tư vấn của mình — để xác định và lập danh mục thông tin chính cho phân tích rủi ro đám đông Chúng tôi dạy các phương pháp giống như chúng tôi sử dụng trong các dự án lớn.

Hội thảo đã được chứng minh là một phương tiện thành công để hiểu các vấn đề liên quan đến địa điểm trong khi dạy các đại biểu cách hiểu các nguyên tắc cơ bản về rủi ro liên quan đến đám đông đối với các sự kiện lớn Các đại biểu thường là các nhà quản lý hoạt động an toàn đám đông — những người lập kế hoạch và điều hành các sự kiện — vì vậy có rất nhiều kinh nghiệm thực tế để rút ra cho các dự án phát triển của chúng tôi và hiểu biết chung tốt về các vấn đề chính liên quan đến rủi ro đám đông Các hội thảo đã giúp chúng tôi phát triển các mô hình toán học tốt hơn về hành vi đám đông và nâng cao hiểu biết của chúng tôi về rủi ro đám đông; đặc biệt, họ đã giúp chúng tôi phát triển các công cụ tạo mô hình đám đông phù hợp hơn để đảm bảo an toàn cho đám đông.

Kết quả của việc tổ chức các hội thảo về an toàn trong hơn 15 năm, các kỹ thuật giảng dạy

và công cụ mô hình mà chúng tôi đã phát triển không phải là các bài tập lý thuyết hay học thuật: chúng dựa trên các tình huống thực tế Chúng là các công cụ, kỹ thuật và phương pháp luận thực tế và có thể áp dụng được Những công cụ đó là chủ đề của cuốn sách này 2- MÔ HÌNH HÓA ĐÁM ĐÔNG

Trong các hội thảo này, chúng tôi lưu ý rằng có nhiều rủi ro đám đông không được báo cáo tại các sựkiện lớn Cụ thể, mối quan tâm của các đại biểu là về việc bảo vệ an toàn trước những rủi ro của các

sự cố lớn Vì trọng tâm của chúng tôi là an toàn đám đông, chúng tôi đã phát triển các phương pháp

để giúp các đại biểu hiểu được những rủi ro đó và cách áp dụng hiểu biết đó vào các sự kiện của

riêng họ Chúng tôi chỉ cho các đại biểu cách lập mô hình chuyển động của đám đông và cách lậpbản đồ các khu vực có nguy cơ tiềm ẩn Điều này giúp các đại biểu chuyển giao kinh nghiệm ra giấy

và ghi lại bản chất của những rủi ro đó để phân tích thêm

Tất cả các dự án của chúng tôi đều bắt đầu với cùng một phương pháp lập mô hình cơ bản về lộtrình và lập bản đồ rủi ro Chúng tôi đã phát triển và sử dụng một loạt các công cụ mô hình hóa trangweb để hỗ trợ quá trình này Đôi khi, sử dụng các công cụ có sẵn trên thị trường như Google Earth vànhiều phần mềm lập bản đồ khoảng cách / tuyến đường / khu vực sẽ thích hợp hơn Đôi khi, một bản

đồ, bản phác thảo hoặc sơ đồ đơn giản của địa điểm là đủ để xác định các khu vực chính có nguy cơđám đông Chúng tôi sử dụng tất cả các công cụ này để giúp các đại biểu điều tra một địa điểm, cơ

sở hạ tầng giao thông của nó và không gian có sẵn cho đám đông Quá trình này giúp các đại biểuxây dựng một mô hình về cách đám đông có thể di chuyển trong cả tình huống bình thường và tìnhhuống khẩn cấp

2.1- CÁC DỰ ÁN AN TOÀN ĐÁM ĐÔNG

Chúng tôi tham khảo ý kiến về các dự án lớn trên thế giới và mọi dự án đều bắt đầu bằng cách thuthập thông tin và đối chiếu thành một biểu mẫu mà chúng tôi có thể phân tích Mọi phân tích đều bắtđầu theo cách tương tự, với sơ đồ luồng đám đông và bản phác thảo trang web Đây là quy trình cơbản tương tự mà chúng tôi dạy trong các hội thảo: vẽ đường đơn giản để hiểu dòng chảy đám đông

và rủi ro tiềm ẩn, lập bản đồ diện tích và dòng chảy và tính toán dòng chảy

Chung cho mọi dự án, chúng tôi nhận thấy rằng rủi ro đám đông có thể được xác định thông qua việcthu thập và đối chiếu thông tin sự kiện Đối với các trang web phức tạp, nơi việc sử dụng mô phỏngđám đông có thể là cần thiết, chúng tôi vẫn phải thu thập cùng một loại thông tin và vạch ra trang webtrước khi mã hóa máy tính Chúng tôi sử dụng thông tin đó để viết mã mô phỏng máy tính, nhưng cácnguyên tắc cơ bản của rủi ro đám đông đã rõ ràng trong quá trình thu thập và đối chiếu dữ liệu.Chúng tôi tự đặt câu hỏi: "Mô phỏng máy tính cho chúng tôi biết điều gì mà chúng tôi không thể dễdàng khám phá bằng cách sử dụng thông tin sự kiện, luồng đám đông và sơ đồ định tuyến, lập bản

đồ khu vực và tuyến đường, kỹ thuật phân tích rủi ro và lập bản đồ?"

Câu trả lời là rất ít - và phải mất một thời gian dài để nhận ra điều này

Việc phát triển một mô phỏng đám đông mất nhiều năm; tạo ra một mô phỏng sự kiện tốt cho một dự

án lớn mất hàng tuần, đôi khi hàng tháng Việc thử nghiệm một mô phỏng sự kiện mất nhiều ngày vàxác thực đám đông và mô phỏng sự kiện cũng mất nhiều thời gian Chắc chắn điều này đã khiếnchúng tôi đặt câu hỏi về cách tiếp cận mô phỏng của mình Chúng ta có thực sự cần mô phỏng máytính không? Thời gian và chi phí phát triển mô phỏng máy tính là đáng kể, chi phí cho người dùngcuối sẽ phải phản ánh các chi phí phát triển đó Chúng tôi quyết định xem lại quy trình này để xemliệu chi phí mô phỏng máy tính có thể phù hợp hay không và quan trọng hơn là liệu có phương pháptốt hơn, tiết kiệm chi phí hơn để đánh giá rủi ro đối với môi trường đông đúc phức tạp hay không

2.2- PHÂN TÍCH DỰ ÁN

Tất cả các dự án của chúng tôi đều bắt đầu bằng một loạt các cuộc họp, trong đó khách hàng sẽphác thảo những mối quan tâm chính của họ Chúng tôi sẽ nắm bắt thông tin đám đông và sự kiện vàphân chia nó thành ba giai đoạn: xâm nhập (cách đám đông đến và vào một trang web); lưu thông(cách đám đông di chuyển xung quanh trang web); và đi ra (cách đám đông sẽ rời khỏi trang web).Chúng tôi sẽ đánh giá rủi ro đám đông cho cả ba giai đoạn trong cả tình huống bình thường và tìnhhuống khẩn cấp

Sau đó, chúng tôi sẽ xem xét các kế hoạch địa điểm / sự kiện và thực hiện phân tích hệ thống bằngcách đơn giản hóa thông tin thành một loạt các mô hình Chúng tôi sẽ lập bản đồ các chuyển độngcủa đám đông dưới dạng một loạt các lớp phủ trên sơ đồ trang web; chúng tôi sẽ tiếp tục tinh chỉnhquy trình lớp phủ này, vạch ra các chuyển động của đám đông cho cả ba giai đoạn (đi vào, lưu thông

và đi ra) trong các tình huống bình thường và khẩn cấp

Mỗi giai đoạn có hai bản đồ: một bản đồ dành cho các chuyển động thông thường của đám đông vàbản đồ khác dành cho các tình huống khẩn cấp Khi được đặt chồng lên nhau, các lớp này cung cấpcho chúng tôi cái nhìn sâu sắc hơn về bản chất của thiết kế trang web và phân tích rủi ro đám đông.Chúng tôi có thể thấy việc đi vào, lưu thông và đi ra chồng chéo như thế nào ở các khu vực quantrọng; ở mật độ cao, những khu vực này có thể có nguy cơ quá tải Bằng cách lần theo các tuyếnđường hướng tới các khu vực có mật độ dân số cao đó, chúng tôi có thể thấy nơi thực hiện các quytrình quản lý đám đông

Nếu địa điểm tổ chức sự kiện phức tạp, chúng tôi sẽ lấy thông tin lớp phủ này và chuyển đổi nó thànhcác tham số cho hệ thống mô phỏng máy tính của chúng tôi Máy tính sẽ cho phép chúng tôi kiểm tragiới hạn độ nhạy của các khu vực quan trọng đó — ví dụ, có thể mất bao lâu để đám đông tiếp cậnđạt đến mật độ tới hạn Quá trình này liên quan đến việc thay đổi các điều kiện ban đầu và quan sátbất kỳ thay đổi nào trong các điều kiện đang phát triển Bằng cách thực hiện một loạt các mô phỏng,chúng tôi có thể phân tích phạm vi rủi ro tiềm ẩn Kết quả của những mô phỏng này sẽ được ghi lạicùng với một tập hợp các khuyến nghị, thường dưới dạng báo cáo và phân tích, sẽ được tạo ra vàgiao cho khách hàng để xem xét Tiếp theo là các cuộc họp tiếp theo và nếu được yêu cầu, sẽ môphỏng thêm

Nhìn chung, quá trình mô phỏng chủ yếu là một màn hình đồ họa vì lợi ích của khách hàng, để giúp

họ hiểu rõ hơn Các đồ thị, bảng và hàng loạt dữ liệu được tạo ra bởi mô phỏng đã được đưa vàobáo cáo và phân tích của trang web, nhưng đây là dữ liệu mà chỉ một nhà khoa học máy tính mớihiểu được Quá trình này chắc chắn đã cải thiện hiểu biết của chính chúng ta về rủi ro đám đông đốivới các môi trường phức tạp, nhưng không hỗ trợ nhiều cho sự hiểu biết của khách hàng về cácnguyên tắc cơ bản của rủi ro đám đông Các khách hàng cấp cao nhất - giám đốc điều hành, bộtrưởng và kiến trúc sư - thường chỉ muốn thấy đám đông di chuyển trên mô phỏng máy tính, để tựđảm bảo rằng trang web sẽ hoạt động Công việc của người khác là điều hành và quản lý sự kiện.Chúng tôi ở vị trí độc nhất có toàn bộ thông tin đầu vào và kiểm soát trên tất cả các giai đoạn của quytrình Từ góc độ toán học, chúng tôi sẽ viết các thuật toán biến các đặc điểm của con người thànhcác công thức máy tính; với tư cách là lập trình viên, chúng tôi có thể thay đổi các thuật toán bêntrong trong mô phỏng; và cuối cùng, với tư cách là người lập mô hình (và người dùng cuối của cáccông cụ), chúng tôi có thể chạy mô phỏng để kiểm tra những giả thuyết này Nếu kết quả không đạtyêu cầu, chúng tôi có thể quay lại công thức, viết lại các thuật toán, mã hóa lại chúng thành các môhình, kiểm tra lại các mô phỏng và xác nhận chúng dựa trên các quan sát trong thế giới thực Mụctiêu của chúng tôi trong suốt toàn bộ quá trình này là luôn hiểu các giới hạn của động lực đám đông,hiểu cách rủi ro có thể phát triển và sau đó thay đổi thiết kế, thông tin hoặc quy trình quản lý để giảmnhững rủi ro đó Việc phân tích động lực đám đông và rủi ro sự kiện / địa điểm là những yếu tố đầuvào cho mô phỏng máy tính; dữ liệu đến từ các mô hình cơ bản của trang web, các bản phác thảo và

sơ đồ của chúng tôi

Khi chúng tôi phát hiện ra rủi ro, chúng tôi đã không sử dụng mô phỏng máy tính để khắc phục sự cố

Mô phỏng đám đông không được thiết kế để cung cấp giải pháp — chỉ để xác định vị trí, thời gian vàmức độ nghiêm trọng của vấn đề Chúng tôi đang sử dụng các công cụ, mô hình, phương pháp và kỹthuật khác để giải quyết quy trình quản lý hoặc giảm thiểu rủi ro Ví dụ: khi cần giải pháp quản lý đámđông, câu hỏi sẽ là 'Đâu là nơi tốt nhất để quản lý đám đông cho trang web cụ thể này?' các tuyến

đường hướng tới những khu vực có mật độ cao đó, chúng tôi có thể thấy nơi thực hiện các quy trìnhquản lý đám đông Đó là điểm mấu chốt trong sự phát triển của khoa học đám đông; chúng tôi chỉ sửdụng mô phỏng máy tính để hiểu rõ bản chất của các rủi ro đám đông liên quan đến trang web hoặc

sự kiện cụ thể Các giải pháp thường được phát hiện trong quá trình lập bản đồ trước khi chạy môphỏng máy tính

Đôi khi chúng tôi đề xuất thay đổi thiết kế (chẳng hạn như triển khai rào cản) và có thể sử dụng môphỏng để kiểm tra tính hiệu quả của thay đổi thiết kế Vào những lần khác, chúng tôi sẽ đề xuất cácyêu cầu thông tin như bản đồ địa điểm, hướng dẫn công khai, thông báo công khai, bảng chỉ dẫn vàngười quản lý / người sử dụng / cảnh sát trưởng Những yếu tố đó chúng tôi không thể kiểm tra trongmột mô phỏng máy tính Có nhiều lựa chọn có thể giúp chúng tôi quản lý những rủi ro đó, nhưng môphỏng máy tính không cung cấp cho chúng tôi giải pháp — nó chỉ giúp xác định một số vấn đề.Chúng tôi vẫn phải áp dụng một thiết kế, thông tin hay điển hình hơn là một giải pháp quản lý

Điều này cũng đúng với tất cả các mô phỏng máy tính khác trong nhiều ngành kỹ thuật khác: môphỏng có thể giúp xác định bản chất của một vấn đề; họ có thể giúp bạn thử nghiệm giải pháp này sovới giải pháp khác để xem giải pháp nào hiệu quả nhất Nhưng chỉ mô phỏng hiếm khi cung cấp giảipháp cho vấn đề đó

2.3- CÁC VẤN ĐỀ CỦA MÔ PHỎNG

Sự cám dỗ để nhảy thẳng vào máy tính là lớn nhất khi vấn đề có vẻ phức tạp Chúng tôi đã quan sátthấy nhiều ví dụ trong đó mô phỏng đám đông đã được áp dụng cho các vấn đề có vẻ phức tạp,nhưng có thể đã được giải quyết bằng các phương pháp đơn giản hơn Mô phỏng máy tính chỉ đơngiản là công cụ; chúng chỉ tốt như những giả định cơ bản được tích hợp sẵn trong chúng Nếu nhữnggiả định này không rõ ràng, máy tính sẽ không làm cho chúng rõ ràng hơn Kết quả có thể tốt, nhưngchúng có thể là rác! Vấn đề thường phức tạp hơn khi người dùng đã đầu tư vào một hệ thống máytính và phải biện minh cho chi phí của nó 'Quy luật của công cụ', một khái niệm được mô tả bởi nhàtâm lý học Abraham Maslow (1908–1970), minh họa sự phụ thuộc quá mức vào một công cụ này(Chương 2, Phần 5):

Tôi cho rằng thật hấp dẫn, nếu công cụ duy nhất bạn có là một cái búa, coi mọi thứ như thể nó là một cái đinh.

Abraham Maslow Tâm lý học Khoa học, 1966Nói chung, để đưa ra giải pháp cho bất kỳ vấn đề nào, bạn cần hiểu nhiều giải pháp tiềm năng chovấn đề cụ thể đó Bạn cần phải có một số phương pháp để hiểu giải pháp nào có thể hoạt động tốtnhất; bạn cần phát triển một loạt các phương pháp để giải quyết vấn đề, thay vì chỉ dựa vào mộtphương pháp Để đạt được điều này, bạn cũng có thể nghiên cứu các cách mà những người khác đãgiải quyết các vấn đề tương tự và giải pháp nào mà họ đã tìm thấy là hiệu quả nhất

Đối với các vấn đề liên quan đến đám đông, bạn cần hiểu cách rủi ro có thể được giảm thiểu và quátrình giảm thiểu rủi ro đó có thể được đo lường hoặc đánh giá như thế nào để đưa ra những cải tiếntốt nhất Điều này đòi hỏi thực hành và nhiều kinh nghiệm, và bạn không thể thực hành trên đámđông thực sự; sai lầm có thể phải trả giá bằng mạng sống

2.4- KHÁM PHÁ RỦI RO

Mô phỏng máy tính là một công cụ có thể giúp chúng ta khám phá và hiểu các yếu tố làm phát sinhrủi ro đám đông Mô phỏng đám đông có thể giúp định lượng và xác định quy mô của vấn đề, cho dùrủi ro là nhỏ, trung bình hay lớn Mô phỏng đám đông không được thiết kế để cung cấp các giải pháp

quản lý rủi ro — chỉ để hỗ trợ việc định lượng vị trí, thời gian và mức độ nghiêm trọng của rủi ro Môphỏng đám đông cũng có thể đánh lừa người dùng nếu các mô hình toán học cơ bản không chínhxác Các quy trình giảm thiểu, quản lý và giảm thiểu rủi ro cần phải làm việc với đám đông thực,không phải đám đông được mô phỏng bằng máy tính.

Trong quá trình làm việc và qua nhiều năm áp dụng trong một số dự án thách thức nhất trên thế giới,chúng tôi đã nghiêm túc đặt câu hỏi về cả nhu cầu và giá trị của quy trình mô phỏng đám đông vìnhững lý do sau:

● Các mô phỏng không tạo ra giải pháp Khách hàng của chúng tôi thu hút chúng tôi cho cácgiải pháp, thường là vì họ lo ngại về rủi ro đám đông Chúng tôi cần các công cụ, phươngpháp và khuôn khổ để xác định và giảm thiểu những rủi ro đó; vai trò của chúng tôi không chỉđơn giản là nói với khách hàng rằng anh ta có vấn đề

● Phải thu hồi chi phí liên tục của việc phát triển và sử dụng các mô phỏng máy tính — chủ yếuthông qua việc tăng phí tư vấn — và đây là một rào cản tài chính đối với nhiều khách hàng

● Mô phỏng đám đông là một quá trình đặc biệt phức tạp và điều này có nghĩa là phát triểnnhững người dùng có kỹ năng cao Bán mô phỏng đám đông cho khách hàng có nghĩa là họphải đầu tư vào đội ngũ nhân viên lành nghề và đào tạo mô phỏng; đây là một khoản đầu tưđáng kể mà khách hàng phải vật lộn để biện minh

Do những chi phí này, những người tổ chức nhiều sự kiện, những người cần các kỹ thuật phân tíchrủi ro, đã không đủ khả năng chi trả cho quá trình mô phỏng đám đông — dưới dạng sản phẩm hoặcdịch vụ Các chi phí này có nghĩa là chúng tôi đã không tiếp cận được nhiều đối tượng hơn và do đókhông cải thiện được sự an toàn của đám đông Chúng tôi đã thất bại trong mục tiêu rộng lớn hơncủa mình, đó là tạo ra một công cụ cho phép người khác hiểu bản chất và các vấn đề của động lựcđám đông

2.5- HIỂU RỦI RO ĐÁM ĐÔNG

Đã từng làm việc trong nhiều dự án quốc tế đầy thử thách, chúng tôi có nhiều kinh nghiệm về các vấn

đề đám đông và phân tích rủi ro Chúng tôi sẽ không đạt được nhiều thành tựu nhanh chóng hay tạo

ra nhiều giải pháp mà không sử dụng các mô phỏng, nhưng dù sao chúng tôi vẫn ở một vị trí độcnhất vô nhị

Trong các hội thảo, chúng tôi đã giảng dạy các nguyên tắc phân tích rủi ro đám đông và làm việc vớicác đại biểu (các nhà quản lý hoạt động an toàn đám đông có kinh nghiệm), những người có ảnhhưởng đến an toàn đám đông trong một loạt các sự kiện và những người hiểu những rủi ro đó Mộtnhóm đa dạng đã tham dự các hội thảo, từ quản lý đến chỉ huy cảnh sát chịu trách nhiệm về các sựkiện trong nhà và ngoài trời, lớn và nhỏ, Vương quốc Anh và nước ngoài Các câu hỏi phổ biến bắtđầu xuất hiện:

● Làm thế nào để chúng ta xác định rủi ro đám đông trong giai đoạn lập kế hoạch của một sựkiện? Làm thế nào để chúng ta đánh giá liệu một hệ thống điểm vào / ra có hoạt động haykhông?

● Làm cách nào để chúng tôi quản lý luồng đám đông vào, xung quanh và rời khỏi một trangweb? Các thông số chính của rủi ro đám đông và an toàn đám đông là gì?

Có rất nhiều thông tin được cung cấp bởi các hội thảo, đặc biệt liên quan đến những lần suýt trượt;các tai nạn và sự cố không đến được với các phương tiện truyền thông chính thống và vẫn chưađược báo cáo và không được biết Ngoài ra còn có nhiều phương pháp hay nhất, trong một loạt các

sự kiện không được ghi lại hoặc chuyển giao cho các bộ phận khác của ngành Kết quả của ‘trải

nghiệm biệt lập’ này là có khoảng trống đáng kể trong hiểu biết cơ bản về rủi ro đám đông, quản lý rủi

ro và các nguyên tắc giảm thiểu rủi ro trong toàn ngành nói chung

Những sai lầm được thực hiện ở một phần của quốc gia (hoặc thực sự ở bất kỳ nơi nào trên thếgiới), hoặc tại một loại sự kiện cụ thể, hoặc liên quan đến một loại hành vi đám đông cụ thể, đềukhông được ghi lại hoặc công bố Chúng tôi đã ghi nhận những sai lầm phổ biến - lặp đi lặp lại nhiềulần - mắc phải ở các sự kiện khác nhau Khi nhân viên rời khỏi tổ chức, kiến thức của họ để lại cho

họ và khi một nhóm quản lý mới hoặc nhà thầu an toàn sự kiện đến, họ thường lặp lại những sai lầmtrước đó Trong hơn 20 năm, chúng tôi đã xem xét các sự kiện, tai nạn và sự cố, các phương pháphay nhất, các tình huống suýt thất bại, suýt trượt, v.v và chúng tôi đã tích hợp tất cả thông tin này vàocác chương trình giảng dạy và đào tạo

Trong những năm qua, đã có nhiều lần một đại biểu mới phác thảo một sự kiện mà chúng ta đã từngthấy trước đây Đối với một số sự kiện, các vấn đề tương tự, phân tích rủi ro hoặc các vấn đề về địađiểm đã được thảo luận lại với một đại biểu mới Chúng tôi đã giới thiệu các quy trình lập bản đồ mới

và các kỹ thuật mô hình hóa để đảm bảo các đại biểu nắm bắt được thông tin và kiến thức về sựkiện; thực tế là chúng tôi đã học cách ngành nên học và áp dụng các mô hình này Để nâng cao cácchương trình giảng dạy và đào tạo, chúng tôi đã phát triển một khóa học ứng dụng, với đào tạo cánhân và tập trung cụ thể vào các sự kiện của đại biểu Điều này dẫn đến mô-đun Bằng cơ sở vàmô-đun BA (Hons), tương ứng

3- BỀ DÀY NGHIÊN CỨU

Khi chúng tôi bắt đầu nghiên cứu về đám đông, chúng tôi đã làm như vậy từ nền tảng của mô hìnhtoán học, khoa học máy tính và nghiên cứu hoạt động tại sân vận động, nhà thi đấu và trung tâm hộinghị Do đó, chúng tôi có thể nghiên cứu nhiều thách thức phải đối mặt khi tổ chức các sự kiện quốc

tế lớn — từ cả quan điểm của ban quản lý và của đám đông

Mặc dù Wembley có thành tích an toàn xuất sắc, nhưng giám đốc hoạt động, cảnh sát và quản lý antoàn luôn tìm cách cải thiện, để hiểu và giảm thiểu rủi ro cho đám đông Đây là một trong những yếu

tố quan trọng trong phân tích rủi ro và an toàn đám đông: một đội ngũ quản lý đám đông siêng năng

và chủ động, luôn tìm kiếm các phương pháp tốt hơn, thông tin tốt hơn và các công cụ tốt hơn để hỗtrợ họ trong công việc; luôn tìm cách cải thiện sự an toàn của đám đông và sự kiện Đây là điển hìnhcủa các khách hàng mà chúng tôi đã làm việc cùng, và đặc biệt là các đại biểu đã đến tham dự hộithảo

3.1- QUẢN TRỊ RỦI RO

Hiểu rủi ro và quản lý rủi ro là hai lĩnh vực khác nhau Các đại biểu hội thảo muốn hiểu rủi ro đámđông để giữ cho đám đông của họ an toàn nhất có thể; hội thảo được thiết kế để tạo điều kiện thuậnlợi cho việc phân tích rủi ro, để hiểu điều gì có thể xảy ra khi mọi thứ không diễn ra chính xác như kếhoạch Các đại biểu muốn tìm hiểu về an toàn đám đông, từ góc độ khoa học và phát triển các công

cụ quản lý có thể giúp họ hiểu các động lực của rủi ro Hơn nữa, rủi ro có thể thay đổi theo thời gian;phản ứng của đám đông đối với một tình huống nhất định có thể không phải lúc nào cũng giống nhau.Nhận thức của đám đông về rủi ro có thể thay đổi, nhưng rủi ro có thể không thay đổi Ví dụ, trongmột dự án, chúng tôi đã đánh giá rủi ro của các chuyến đi, trượt và ngã trên môi trường đường phốtrong quá trình làm đường Rủi ro là không đổi, nó không thay đổi, nhưng khi mọi người đi ngang quacác công trình đường, họ sẽ ngày càng ít chú ý đến nguy hiểm hơn Nhận thức của họ về rủi ro giảmdần theo mỗi lần đi qua mặc dù rủi ro vẫn không đổi

Đó là thời điểm nghiên cứu đã có một bước ngoặt đáng kể.

3.2- CẢI THIỆN AN TOÀN ĐÁM ĐÔNG

Mục đích của nghiên cứu ban đầu của chúng tôi là cải thiện sự an toàn của đám đông Chúng tôi đãbiết về hai sự cố trong đó các trường hợp tử vong hàng loạt đã xảy ra trên các trang web sử dụng môphỏng đám đông và được cho là 'an toàn'; chúng tôi biết nhiều trang web khác mà các nhóm quản lý

đã phải vật lộn để duy trì sự an toàn của đám đông sau khi trang web được xây dựng Nhiều thiết kếtrong số này cũng đã được coi là ‘an toàn’ trong một hệ thống mô phỏng đám đông Mô phỏng đámđông dường như không xác định được nhiều rủi ro của đám đông và đây là một nguyên nhân đáng longại

Những khách hàng muốn mô phỏng đám đông thường là nhóm thiết kế trang web - những nhómquan tâm đến kỹ thuật giá trị và sử dụng tiết kiệm nhất không gian của họ và để phân tích liên quanđến thiết kế, mô phỏng đám đông rất hữu ích Chúng tôi có thể thử nghiệm một giải pháp này so vớimột giải pháp khác, điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể điều tra giá trị của hai giải pháp khác nhau vàhiểu cách tốt nhất để sử dụng các khu vực và không gian chính, nhưng đây không phải là phân tíchrủi ro: đó là kỹ thuật giá trị

Phân tích rủi ro và quản lý rủi ro là một quá trình lập kế hoạch và phê duyệt sự kiện, không phải làmột chức năng thiết kế địa điểm Mục tiêu của chúng tôi là hiểu rủi ro đám đông và phát triển cácphương pháp cải tiến để giải quyết những rủi ro đó; các mô phỏng đã không giúp chúng tôi trong quátrình đó

3.3- CHE CHỞ CHO THẾ GIỚI NHỎ BÉ

Chúng tôi bắt đầu công việc của mình bằng cách viết mã và thuật toán (dạng toán học), cũng nhưthiết kế và lập trình các hệ thống Là các nhà khoa học máy tính, chúng tôi đã sử dụng các mô phỏngmáy tính một cách tự tin và có khả năng kiểm soát trong các thông số và môi trường lập trình Chúngtôi cũng biết những hạn chế của các mô hình của mình và cách chúng có thể dễ dàng trở thành 'mộtthế giới nhỏ an toàn, không lo lắng, không vướng bận chính trị văn phòng, tự thưởng theo đúngnghĩa của nó' Chúng tôi có thể xây dựng môi trường và cảnh quan do máy tính tạo ra, và chúng tôilập trình toàn bộ hệ thống từ thuật toán đến ứng dụng người dùng cuối Chúng tôi cũng có thể kiểmtra môi trường theo mọi cách chúng tôi muốn; trong tay phải, những công cụ này đã (và vẫn đang)cung cấp cho kỹ sư được đào tạo những hiểu biết quan trọng về động lực đám đông Nhưng chúngkhông đạt được mục tiêu thực sự là cải thiện sự an toàn của đám đông, vì đây là những hệ thốngphức tạp để lập trình và sử dụng, và mua đắt tiền Vượt quá ngân sách và kỹ năng của các cơ quancấp phép / phê duyệt tổ chức sự kiện và các nhà quản lý đám đông

Người dùng cuối của mô phỏng đám đông yêu cầu nhiều kỹ năng và cách tiếp cận đa ngành để khámphá khoa học về đám đông Hệ thống mô phỏng có thể bao gồm hành vi (tâm lý), thực hành quản lý

và vận hành, phản ứng của đám đông, ảnh hưởng từ các yếu tố bên ngoài, vật lý, động lực học, kỹnăng lập trình máy tính và phân tích dữ liệu Bộ kỹ năng khoa học này không giống với bộ kỹ năngcủa các nhóm làm việc cùng và hiểu các nguyên tắc cơ bản về rủi ro đám đông

3.4- QUẢN TRỊ ĐÁM ĐÔNG