Verdieping: Crowd-evacuatie - Paniek en veiligheid

8. Verdieping: Crowd-evacuatie - Paniek en veiligheid#

Hoe evacueer je 50.000 mensen uit een stadion? Waarom ontstaat er paniek bij nooduitgangen? En hoe voorkom je dodelijke mensenmassa’s? Dit hoofdstuk duikt in crowd dynamics: hoe massa’s mensen zich gedragen in crisissituaties. Je leert een evacuatiemodel bouwen, uitbreiden met paniek-gedrag en obstakels, en experimenteren met uitgangsbreedte. Cruciaal voor architecten, event-organisatoren, en rampenbestrijding.

Leerdoel: Na dit hoofdstuk begrijp je hoe emergent crowd-gedrag ontstaat, kun je een evacuatiemodel bouwen met minimaal 2 uitbreidingen (paniek, obstakels), en parameter-sweeps uitvoeren over evacuatietijd.

8.1. Inhoud#

In dit hoofdstuk behandelen we:

  • Historische context: Hillsborough disaster (1989) en andere rampen

  • Conceptueel model: agents zoeken uitgang, vermijden massa

  • NetLogo implementatie basis-evacuatie

  • Uitbreiding 1: Paniek-gedrag (push, snelheid ↑)

  • Uitbreiding 2: Obstakels en meerdere uitgangen

  • Parameter-sweep experiment: uitgangsbreedte vs evacuatietijd

  • 4 verdiepende opgaven

  • VWO-variant voor eindproject

8.2. Historische context: Hillsborough en crowd-rampen#

8.2.1. Hillsborough disaster (1989)#

Datum: 15 april 1989, Sheffield, Engeland
Locatie: Hillsborough stadion, FA Cup halve finale
Slachtoffers: 97 doden, 766 gewonden

Wat gebeurde er?

  1. Overcrowding: Te veel supporters in een vak (3.000 in ruimte voor 2.200)

  2. Hekken: Veiligheidshekken rondom veld (om pitch invasion te voorkomen) blokkeerden ontsnapping

  3. Domino-effect: Mensen vooraan werden plat gedrukt door massa achter hen

  4. Late reactie: Politie opende hekken te laat

Oorzaak: Geen paniek, maar fysieke krachten in dichte massa. Bij >5 personen/m², ontstaat crowd crush: mensen kunnen niet meer bewegen, worden geplet.

8.2.2. Andere crowd-rampen#

Ramp

Locatie

Jaar

Doden

Oorzaak

Love Parade

Duisburg, Duitsland

2010

21

Tunnelpaniek, te smalle uitgang

Mekka Hadj

Saudi-Arabië

2015

2.400+

Stampede bij pelgrimstocht

The Station nightclub

Rhode Island, VS

2003

100

Brand, smalle deur, paniek

IKEA opening

Saudi-Arabië

2004

3

Stampede bij opening (kortingen)

Patroon: Rampen ontstaan bij combinatie van:

  1. Hoge dichtheid (>4 personen/m²)

  2. Beperkte uitgangen (flessenhals)

  3. Stress (brand, paniek, urgentie)

8.2.3. Waarom modelleren?#

Doel: Voorkom toekomstige rampen door:

  • Architectuur testen: Zijn uitgangen breed genoeg?

  • Scenario’s simuleren: Wat als brand uitbreekt? Hoe snel evacueren?

  • Veiligheidsregels: Hoeveel mensen passen veilig in een ruimte?

Voordeel ABM: Je kunt duizenden evacuaties simuleren zonder echte mensen in gevaar te brengen.

8.3. Conceptueel model: agents zoeken uitgang, vermijden massa#

8.3.1. Agents (mensen)#

Eigenschappen:

  • Positie (x, y)

  • Snelheid (hoe snel bewegen)

  • Geduld (hoe snel paniek ontstaat)

  • Status: calm of panicked

Doel: Bereik de uitgang zo snel mogelijk.

8.3.2. Omgeving#

Ruimte: Rechthoekige ruimte (bijv. stadion-sectie, nightclub)

Uitgangen: 1 of meer patches aan de rand (groen = uitgang)

Obstakels: Muren, pilaren (zwart)

8.3.3. Regels (basis)#

8.3.3.1. Regel 1: Beweeg naar dichtstbijzijnde uitgang#

Simpel: “Kijk waar de uitgang is, loop die kant op.”

Mechanisme:

let target-exit nearest-exit
face target-exit
forward speed

8.3.3.2. Regel 2: Vermijd botsingen#

Simpel: “Als er iemand voor je staat, loop eromheen.”

Mechanisme:

  • Check patch-ahead: zijn er andere agents?

  • Zo ja: draai 45° en probeer opnieuw

  • Zo nee: loop rechtdoor

8.3.3.3. Regel 3: Vermijd overcrowding#

Simpel: “Als het te druk is, vertraag.”

Mechanisme:

  • Tel agents binnen radius 1

  • Als >4: verlaag snelheid (realistisch: je kunt niet hard lopen in menigte)

8.3.3.4. Regel 4: Evacueer bij uitgang#

Simpel: “Als je bij uitgang bent, verlaat de ruimte.”

Mechanisme:

if pcolor = green [  ; Groen = uitgang
  die  ; Agent verlaat simulatie
]

8.4. NetLogo implementatie basis-evacuatie#

8.4.1. Setup#

breed [people person]

people-own [
  speed          ; Hoe snel bewegen (0.5 - 1.0)
  panic-level    ; 0 = calm, 100 = panicked
  target-exit    ; Welke uitgang zoeken
]

globals [
  evacuated      ; Aantal geëvacueerde mensen
  evacuation-time  ; Ticks tot iedereen weg is
]

to setup
  clear-all
  
  ; Maak ruimte (walls = zwart)
  ask patches [set pcolor white]
  
  ; Maak uitgangen (aan rechterkant)
  ask patches with [pxcor = max-pxcor and pycor > -5 and pycor < 5] [
    set pcolor green  ; Uitgang
  ]
  
  ; Maak muren (optioneel)
  ask patches with [pxcor = 0] [
    set pcolor black  ; Verticale muur (demonstratie)
  ]
  
  ; Maak mensen
  create-people aantal-mensen [
    set color blue
    set size 1
    set shape "person"
    setxy random-xcor random-ycor
    
    ; Vermijd spawnen op muur of uitgang
    while [pcolor != white] [
      setxy random-xcor random-ycor
    ]
    
    set speed 0.5 + random-float 0.5  ; Variatie in snelheid
    set panic-level 0
    set target-exit min-one-of patches with [pcolor = green] [distance myself]
  ]
  
  set evacuated 0
  set evacuation-time 0
  
  reset-ticks
end

8.4.2. Go-procedure#

to go
  ; Stop als iedereen geëvacueerd is
  if not any? people [
    if evacuation-time = 0 [
      set evacuation-time ticks  ; Eerste tick dat iedereen weg is
    ]
    stop
  ]
  
  ask people [
    move-towards-exit
    check-evacuation
  ]
  
  tick
end

8.4.3. Beweging naar uitgang#

to move-towards-exit  ; Person procedure
  ; Regel 1: Richting uitgang
  face target-exit
  
  ; Regel 2: Vermijd botsingen
  let ahead-agents people-on patch-ahead 1
  
  ifelse any? ahead-agents [
    ; Er staat iemand, probeer om te lopen
    rt 45
    
    ; Check opnieuw
    if not any? people-on patch-ahead 1 [
      forward speed * 0.5  ; Halve snelheid (navigeren)
    ]
  ][
    ; Vrij pad, loop rechtdoor
    
    ; Regel 3: Vertraag bij overcrowding
    let nearby-count count people in-radius 1
    let adjusted-speed speed
    
    if nearby-count > 4 [
      set adjusted-speed speed * 0.3  ; Veel trager in menigte
    ]
    
    ; Check voor muren
    if [pcolor] of patch-ahead 1 != black [
      forward adjusted-speed
    ]
  ]
end

to check-evacuation  ; Person procedure
  ; Regel 4: Evacueer bij uitgang
  if pcolor = green [
    set evacuated evacuated + 1
    die
  ]
end

8.4.4. Interface-elementen#

Sliders:

  • aantal-mensen: 100 (aantal mensen in ruimte)

Buttons:

  • setup

  • go (forever)

Monitors:

  • evacuated: Aantal geëvacueerd

  • count people: Aantal nog in ruimte

  • evacuation-time: Totale evacuatietijd

Plot: “Evacuatie over tijd”

  • X-as: ticks

  • Y-as: count people (daalt naar 0)

Tip

Visualisatie verbeteren:
Voeg kleuren toe op basis van dichtheid:

ask patches [
  let crowd-here count people-here
  if crowd-here > 0 [
    set pcolor scale-color red crowd-here 0 5  ; Roder = drukker
  ]
]

Dit toont “hotspots” waar files ontstaan.

8.5. Uitbreiding 1: Paniek-gedrag#

In crisissituaties gedragen mensen zich anders. Voeg paniek toe!

8.5.1. Conceptueel#

Paniek-triggers:

  • Tijd verstrijkt (urgentie neemt toe)

  • Hoge dichtheid (claustrofobie)

  • Langzame voortgang (frustratie)

Paniek-effecten:

  1. Snelheid ↑: Mensen rennen (maar botsen vaker)

  2. Pushen: Mensen duwen anderen opzij (egoïstisch gedrag)

  3. Rationeel ↓: Kiezen niet meer de beste uitgang

8.5.2. Implementatie#

to move-towards-exit  ; Person procedure (aangepast)
  ; Update paniek
  update-panic
  
  ; ... rest van bestaande code ...
  
  ; Pas snelheid aan op basis van paniek
  let panic-multiplier 1 + (panic-level / 100)  ; 1.0 - 2.0
  set adjusted-speed adjusted-speed * panic-multiplier
  
  ; ... movement code ...
end

to update-panic  ; Person procedure
  ; Paniek stijgt per tick (urgentie)
  set panic-level panic-level + 0.1
  
  ; Paniek stijgt bij overcrowding
  let nearby-count count people in-radius 1
  if nearby-count > 4 [
    set panic-level panic-level + 0.5
  ]
  
  ; Paniek stijgt als je vast zit (niet bewogen)
  ; (Implementatie: vergelijk positie met vorige tick)
  
  ; Cap op 100
  if panic-level > 100 [set panic-level 100]
  
  ; Visueel: kleur wordt roder bij paniek
  set color scale-color red panic-level 0 100
end

8.5.3. Pushen (geavanceerd)#

to push-forward  ; Person procedure
  ; Als paniek hoog EN iemand staat voor je, duw opzij
  if panic-level > 50 [
    let blocker one-of people-on patch-ahead 1
    
    if blocker != nobody [
      ask blocker [
        ; Duw blocker opzij (perpendiculair)
        rt 90
        if [pcolor] of patch-ahead 1 != black [
          forward 0.5
        ]
        lt 90
      ]
    ]
  ]
end

8.5.4. Observaties#

Verwacht gedrag:

  • Zonder paniek: Nette rij bij uitgang, stabiele evacuatie

  • Met paniek: Chaos bij uitgang, mensen duwen, files worden erger (paradox!)

Paradox: Paniek vertraagt evacuatie! Waarom?

  • Mensen rennen → meer botsingen → files

  • Pushen → anderen vallen → blokkades

  • Iedereen naar 1 uitgang → overbelasting (andere uitgangen leeg)

Les: In echte evacuaties: blijf kalm is niet alleen advies, het is efficiënter.

8.6. Uitbreiding 2: Meerdere uitgangen en obstakels#

8.6.1. Meerdere uitgangen#

Realistischer: Gebouwen hebben meerdere nooduitgangen.

to setup
  ; ... bestaande code ...
  
  ; Maak 2 uitgangen
  ask patches with [pxcor = max-pxcor and pycor > 5 and pycor < 10] [
    set pcolor green  ; Uitgang 1 (boven)
  ]
  
  ask patches with [pxcor = max-pxcor and pycor > -10 and pycor < -5] [
    set pcolor green  ; Uitgang 2 (onder)
  ]
  
  ; ... rest ...
end

Uitdaging: Hoe kiezen mensen welke uitgang?

Optie A: Dichtstbijzijnde (rationeel)

set target-exit min-one-of patches with [pcolor = green] [distance myself]

Optie B: Minst drukke (intelligent)

; Kies uitgang met minste mensen ervoor
set target-exit min-one-of patches with [pcolor = green] [
  count people in-radius 5  ; Tel drukte bij uitgang
]

Optie C: Random (paniek, irrationeel)

set target-exit one-of patches with [pcolor = green]

Experiment: Welke strategie leidt tot snelste evacuatie?

8.6.2. Obstakels#

Realistischer: Pilaren, meubilair, trap-hekken.

to setup
  ; ... bestaande code ...
  
  ; Maak pilaren
  ask patches with [
    (pxcor mod 10 = 0) and (pycor mod 10 = 0)
  ][
    set pcolor black
  ]
  
  ; Of: muur met smalle doorgang
  ask patches with [pxcor = 5 and abs pycor > 3] [
    set pcolor black  ; Doorgang bij pycor -3 tot 3
  ]
end

Effect: Mensen moeten eromheen navigeren → vertraging → files bij doorgang.

Observatie: Smalle doorgangen zijn flessenhalzen. In echte gebouwen: kritisch punt!

8.7. Parameter-sweep experiment: uitgangsbreedte vs evacuatietijd#

8.7.1. Onderzoeksvraag#

Vraag: Hoe beïnvloedt de breedte van de uitgang de evacuatietijd?

Hypothese: Bredere uitgang → snellere evacuatie, maar effect vlakt af (diminishing returns).

8.7.2. Experimentopzet#

Variabele parameter: uitgang-breedte (aantal patches breed)
Range: 2, 4, 6, 8, 10, 12 patches
Constante parameters:

  • aantal-mensen = 100

  • panic-level start op 0

  • 1 uitgang (rechterkant, midden)

Output:

  • Evacuatietijd: Ticks tot laatste persoon geëvacueerd

Runs: 5 runs per waarde × 6 waarden = 30 runs

8.7.3. Implementatie#

to setup
  ; ... bestaande code ...
  
  ; Uitgang van variabele breedte
  let half-width uitgang-breedte / 2
  
  ask patches with [
    pxcor = max-pxcor and
    pycor > (0 - half-width) and pycor < (0 + half-width)
  ][
    set pcolor green
  ]
  
  ; ... rest ...
end

Slider toevoegen: uitgang-breedte (2-20)

8.7.4. Resultaten (hypothetisch)#

Uitgang-breedte

Gem. evacuatietijd

SD

Observatie

2

450 ticks

35

Zeer langzaam, grote file

4

280 ticks

22

Duidelijke verbetering

6

195 ticks

18

Goede flow

8

160 ticks

15

Snelle evacuatie

10

145 ticks

12

Kleine verbetering

12

140 ticks

11

Marginale winst

8.7.5. Interpretatie#

Patroon: Exponentiële daling van evacuatietijd:

  • Smalle uitgangen (2-4): Enorme impact van extra breedte

  • Brede uitgangen (10-12): Kleine impact (diminishing returns)

Mechanisme:

  • Bij breedte 2: Flessenhals, mensen moeten wachten in rij

  • Bij breedte 6-8: Optimaal, meerdere mensen passen tegelijk door

  • Bij breedte >10: Overkill, hele ruimte is al leeg voordat volle breedte benut wordt

Conclusie voor architectuur:

  • Minimale breedte: ~4-6 patches (in schaal: ~2-3 meter voor 100 personen)

  • Cost-benefit: Breedte >8 is verspilling (duurder, geen tijdwinst)

Validatie: Nederlandse bouwregelgeving eist minimum 0.8m per 100 personen. Ons model: 4 patches voor 100 mensen ≈ schaal 1 patch = 0.5m → 2m totaal. Komt overeen!

8.8. Verdiepende opgaven#

Oefening 8.1 (Opdracht 1: Brand en zichtbaarheid)

Realisme: brand verspreidt zich

Voeg een brand toe die zich verspreidt en zicht blokkeert.

Implementatie-hints:

  1. Maak breed [fires fire] (rode patches)

  2. Brand start op random locatie: ask one-of patches [set pcolor red]

  3. Brand verspreidt per tick naar naburige patches (4 neighbors, 10% kans)

  4. Rook: Patches rond brand worden grijs → mensen zien uitgang niet meer

    if any? neighbors with [pcolor = red] [
  set pcolor gray  ; Rook
]

  1. Mensen in rook bewegen random (gedesoriënteerd)

Experiment:

  • Hoe beïnvloedt brand-startlocatie de evacuatietijd? (Dichtbij uitgang = catastrofaal?)

  • Bij welke brand-spreidsnelheid is evacuatie onmogelijk?

Schrijf: 500-600 woorden + grafiek (evacuatietijd vs brand-spreidsnelheid)


```{exercise} Opdracht 2: Groepsgedrag en helpers
:label: verd-crowd-2

**Realisme: mensen helpen elkaar**

Niet iedereen is even mobiel. Voeg **kwetsbare personen** en **helpers** toe.

**Implementatie:**
1. 10% van mensen is `vulnerable` (ouderen, kinderen): speed = 0.2 (langzaam)
2. 20% van mensen is `helper`: Als ze kwetsbare zien, begeleiden ze (lopen naast ze)
3. Helpers passen snelheid aan aan kwetsbare persoon
   ```scheme
   if any? people in-radius 2 with [vulnerable?] [
     let helpee min-one-of people with [vulnerable?] [distance myself]
     face helpee
     set speed [speed] of helpee  ; Match snelheid
   ]

Experiment:

  • Hoe vertraagt helpers de gemiddelde evacuatietijd?

  • Wat is de optimale ratio helpers/vulnerable voor snelste evacuatie?

  • Voeg “groepen” toe: families blijven bij elkaar (link tussen agents)

Schrijf: 600-700 woorden + vergelijkingstabel (met/zonder helpers)


```{exercise} Opdracht 3: Dynamische uitgangen (exit choice)
:label: verd-crowd-3

**Intelligentie: agents leren welke uitgang het beste is**

In echte evacuaties zien mensen dat een uitgang vol is, en kiezen dan een andere.

**Implementatie:**
1. Agents hebben `exit-preference` (welke uitgang ze proberen)
2. Als ze binnen 5 patches van uitgang komen, evalueren:
   - Is er een file? (>10 mensen binnen radius 5)
   - Zo ja: wissel naar andere uitgang
3. Agents communiceren (simple versie): leggen "avoid here" pheromone bij drukke uitgang
4. Nieuwe agents vermijden uitgangen met hoge pheromone-concentratie

**Experiment:**
- Leidt exit-switching tot snellere evacuatie? (Ja, bij 2+ uitgangen!)
- Wat is het optimale moment om te switchen? (Te vroeg = iedereen wisselt, chaos)

**Geavanceerd:** Gebruik "ant-like" pheromones (zoals hoofdstuk 4)

**Schrijf:** 700-800 woorden + vergelijking 3 strategieën (dichtstbijzijnde, minst drukke, pheromone-based)

Oefening 8.2 (Opdracht 4: Real-world case study)

Toegepast: simuleer een bestaand gebouw

Kies een echt gebouw (je school, stadion, theater) en simuleer evacuatie.

Stappen:

  1. Plattegrond: Teken layout in NetLogo (muren, uitgangen, kamers)

  2. Capaciteit: Gebruik echte getallen (hoeveel mensen passen in aula?)

  3. Scenario: Simuleer brand in kantine → evacueer naar buiten

  4. Analyse: Waar ontstaan files? Zijn uitgangen breed genoeg?

  5. Advies: Stel verbeteringen voor (extra uitgang, bredere deur, etc.)

Presenteer aan schoolleiding!

Bronnen:

  • Plattegronden (vraag schoolfaciliteiten)

  • Nederlandse bouwregelgeving (Bouwbesluit 2012, evacuatie-eisen)

Zeer toegepast en maatschappelijk relevant!

Schrijf: 1000-1200 woorden + plattegrond + adviesrapport

8.9. VWO-variant voor eindproject#

8.9.1. Waarom crowd-evacuatie voor VWO?#

Sterke punten:

  1. Maatschappelijke relevantie: Direct toepasbaar (veiligheid)

  2. Interdisciplinair: Psychologie (paniek), fysica (krachten), architectuur

  3. Kwantitatief: Veel meetbare outputs (tijd, dichtheid, files)

  4. Ethisch verantwoord: Simulatie voorkomt echte risico’s

8.9.2. VWO-niveau aanpak#

8.9.2.1. Optie A: Kwantitatieve validatie met data#

Doel: Vergelijk model met echte evacuatie-data.

Bronnen:

  • Wetenschappelijke artikelen: Helbing et al. (2000) “Simulating dynamical features of escape panic”

  • Bouwregelgeving: Nederlandse normen voor uitgangsbreedtes

  • Video-analyse: YouTube evacuatie-oefeningen (meet snelheden, dichtheden)

Methode:

  1. Kalibreer parameters tot model overeenkomt met literatuur-waarden

  2. Test: Voorspelt model correcte evacuatietijden voor bekende cases?

  3. Sensitiviteitsanalyse: Welke parameters zijn cruciaal?

Output: Gevalideerd model dat gebruikt kan worden voor veiligheidsadvies.

8.9.2.2. Optie B: Fysisch correcte krachten-model#

Doel: Implementeer echte fysica (crowd crush forces).

Concepten:

  • Social force model (Helbing & Molnár, 1995): Agents ervaren “krachten” (aantrekking tot doel, repulsie van anderen)

  • Druk-berekening: Bij dichtheid >5 p/m², ontstaan gevaarlijke druk-krachten

  • Vallen: Agents die te veel druk ervaren, vallen (kunnen niet meer bewegen)

Implementatie (geavanceerd):

; Bereken krachten (vectoren)
let force-to-exit (towards target-exit) with magnitude based-on-distance
let force-from-others sum-of-repulsions from nearby-people
let total-force force-to-exit + force-from-others

; Update velocity en positie
set velocity velocity + total-force
set heading atan (velocity-y) (velocity-x)
forward magnitude velocity

Zeer uitdagend: Vereist begrip van vectorrekening. Geschikt voor VWO Wiskunde B.

8.9.2.3. Optie C: Machine learning optimalisatie#

Doel: Laat algoritme optimale evacuatie-strategie vinden.

Methode:

  • Reinforcement learning: Agents leren welke acties leiden tot snelste evacuatie

  • Genetic algorithm: Evolutionair zoeken naar optimale gebouw-layout

  • Swarm optimization: Agents communiceren en coördineren evacuatie

Tools: NetLogo’s R-extension of Python-integratie (via NetLogo-Python bridge).

Zeer geavanceerd: Geschikt voor VWO-eindproject informatica/wiskunde combinatie.

8.9.3. Checklist VWO-niveau#

  • Kwantitatieve validatie met minimaal 2 databronnen (literatuur, regelgeving)

  • Complexe uitbreiding: Minimaal 1 van (paniek-model, fysische krachten, meerdere uitgangen met dynamische keuze)

  • Parameterstudie: Minimaal 3 parameters gevarieerd (niet alleen 1)

  • Sensitiviteitsanalyse: Welke parameters zijn meest cruciaal?

  • Verslag >10 pagina’s met grondige literatuurstudie

  • Toepassing: Advies voor reëel gebouw/scenario

8.9.4. Interdisciplinaire koppeling#

Natuurkunde:

  • Krachten en momentum in crowds

  • Drukkrachten (Pascal’s law)

Wiskunde:

  • Vectorrekening (krachten)

  • Statistiek (evacuatietijden, verdlingen)

  • Differentiaalvergelijkingen (advanced: continuous crowd flow models)

Maatschappijleer:

  • Rampenbestrijding beleid

  • Ethiek: wie heeft voorrang bij evacuatie?

Biologie:

  • Stress en paniek (fight-or-flight response)

  • Groepsgedrag bij dieren (kuddes, zwermen)

Conclusie: Crowd-evacuatie is cruciaal en onderschat. Elk jaar sterven honderden mensen wereldwijd door slechte crowd-management. Dit model leert je niet alleen computational science, maar kan letterlijk levens redden als toegepast in gebouw-ontwerp. Neem dit serieus! 🚨🏃‍♂️🚪

Inhoud