मीडिया और पुलिस अनुमानित भीड़ आकार कैसे करते हैं?

मीडिया और पुलिस अनुमानित भीड़ आकार कैसे करते हैं?

यद्यपि यह निर्धारित करने का कार्य कि कितने लोग बड़े पैमाने पर कुछ कहते हैं, एक राजनीतिक रैली या विरोध किसी भी सटीकता के साथ किसी भी सटीकता के साथ एक कठिन, लगभग असंभव उपक्रम की तरह प्रतीत हो सकता है, कुछ बुनियादी जानकारी के साथ, वास्तव में यह उचित रूप से सटीक नहीं है परिणाम है। किसी दिए गए भीड़ के आकार का आकलन करने की सबसे प्रसिद्ध विधि को केवल "द जैकब्स" विधि कहा जाता है, जिसे इसके आविष्कारक हर्बर्ट जैकब्स के लिए एक ओडी के रूप में जाना जाता है। जैकब्स ने 1 9 60 के दशक में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में शिक्षण पत्रकारिता में सेवानिवृत्त होने से पहले मिल्वौकी जर्नल के लिए काम करने में कुछ दशकों बिताए। उन्होंने अपने कार्यालय खिड़की के बाहर कई वियतनाम युद्ध विरोधों को देखने के बाद अपने बहुत ही सरल भीड़ आकार अनुमान विधि को सोचा।

जैकब्स ने देखा कि जिन छात्रों के पास छात्रों का खड़ा था, वे दोहराने वाले ग्रिड जैसी पैटर्न थे, जिसका अर्थ है कि वह आसानी से गिन सकते थे कि कितने छात्र औसत पर कितने छात्र हैं, इस बात की गिनती करते हुए कि कितने छात्र औसत पर खड़े हो सकते थे ग्रिड। ऐसा करके, उसने जल्द ही कुछ पैटर्न देखा।

उदाहरण के लिए, जैकब्स ने पाया कि सबसे घनी पैक वाली भीड़ में, प्रत्येक व्यक्ति ने लगभग 2.5 वर्ग फुट उठाए। हमें ध्यान रखना चाहिए कि यह भी एक पूर्ण ऊपरी सीमा है कि भीड़ कितनी घनी सुरक्षित रूप से मिल सकती है, जैसा कि आप आसानी से किसी भी व्यक्ति को तंग या बदतर के बिना भीड़ में अधिक लोगों को फिट नहीं कर सकते थे, शायद यही कारण है कि अधिकांश हमारे द्वारा पढ़े जाने वाले विषय पर कुछ विद्वान लेख, बस इसे "मोश-पिट घनत्व" के रूप में देखें। एक घने, लेकिन अधिक प्रबंधनीय भीड़ में, जैकब्स ने देखा कि प्रतिभागियों के पास तुलनात्मक रूप से अधिक कमरेदार 4.5 वर्ग फुट थे, जबकि "प्रकाश" भीड़ में उन लोगों के लिए सकारात्मक रूप से 10 वर्ग फुट था।

किसी भी घटना में, प्रत्येक ग्रिड में छात्रों की अनुमानित औसत संख्या होने के बाद, वह किसी दिए गए घनत्व पर कब्जे वाले क्षेत्र में आसानी से ग्रिड की संख्या की गणना कर सकता था, और बहुत जल्दी अनुमान लगाता था कि कितने लोग थे एक भीड़ में भी। इस प्रकार, अब गोल्ड स्टैंडर्ड, और उल्लेखनीय सरल, "जैकब्स" विधि का जन्म हुआ था।

यह एक अत्यधिक सरल समाधान की तरह लग सकता है लेकिन सच्चाई यह है कि गैर-पक्षपातपूर्ण पर्यवेक्षकों द्वारा किए जाने पर यह काफी सटीक है, और आधुनिक तकनीक ने केवल इसे आसान बना दिया है। उदाहरण के लिए, Google धरती जैसे टूल ने किसी स्थान के सटीक आकार और क्षेत्र को सीखने के साथ-साथ किसी क्षेत्र को ग्रिड में विभाजित करने के लिए, किसी के लिए लगभग मामूली उपलब्धि सीख ली है। और सर्वव्यापी मीडिया कवरेज के लिए धन्यवाद, लोगों की किसी भी बड़ी सभा में वीडियो या फोटोग्राफिक फुटेज होगा (यदि न केवल उन लोगों के लिए ट्वीटोस्फीयर स्कैन कर रहा है जो एक अच्छा शॉट प्राप्त कर चुके हैं और इसे ऑनलाइन पोस्ट कर सकते हैं)। तो वहां से चीजों को तोड़ना अपेक्षाकृत मामूली है। निस्संदेह, कोई वास्तव में फैंसी प्राप्त कर सकता है और पूरी भीड़ की तस्वीर ले सकता है और कुछ कस्टम डिज़ाइन किए गए इमेज प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग प्रोग्रामिंग रूप से लोगों को अधिक सटीक संख्या के लिए भीड़ में गिनने के लिए करता है, लेकिन सही तरीके से यहां सटीकता का अतिरिक्त स्तर निष्पादित जैकब्स 'विधि वास्तव में आम तौर पर इतना नहीं है, न ही यह आवश्यक है।

बेशक, अनुमान देते समय, कभी-कभी समाचार मीडिया या किसी घटना के आयोजकों को संख्याओं को कम करना पसंद है। शायद सबसे मशहूर उदाहरण मिलियन मैन मार्च का है- 1 99 5 में अफ्रीकी अमेरिकियों (ज्यादातर पुरुषों) की एक जन सभा एकत्र हुई थी। जैसा कि आप शायद मार्च के नाम से अनुमान लगा सकते हैं, घटना आयोजकों ने बाद में बहुत जोर दिया कि कम से कम एक लाख पुरुषों ने भाग लिया था, अनुमान के मुकाबले दो मिलियन के रूप में उच्च जा रहा है। हालांकि, राष्ट्रीय उद्यान सेवा असहमत थी और लगभग 400,000 व्यक्तियों के बहुत कम आंकड़े थे। लेकिन जब कुछ मिलियन मैन मार्च कहा जाता है, तो 400,000 एक लेटडाउन लगता है, भले ही यह तर्कसंगत रूप से बहुत ज्यादा न हो; वॉशिंगटन डीसी में इस तरह के एक कार्यक्रम में दिखाने के लिए 400,000 लोगों (संयुक्त राज्य अमेरिका में सभी अफ्रीकी अमेरिकियों में से लगभग 1.2%) प्राप्त करना वास्तव में काफी कामयाब रहा है।

फिर भी, एनपीएस के अनुमान ने मार्च, लुई फरखखान के पीछे एक प्रमुख खिलाड़ी को इतना परेशान किया, ताकि वह एनपीएस पर मुकदमा चलाने की धमकी दे। बाद में ब्रौहाहा के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में, एनपीएस को अब कांग्रेस द्वारा कम से कम सार्वजनिक रूप से वाशिंगटन में भीड़ के आकार का अनुमान लगाने से प्रतिबंधित कर दिया गया है। जैसा कि उन्होंने नोट किया, यदि राष्ट्रपति उनसे पूछता है कि भीड़ कितनी बड़ी थी, तो भीड़ के फुटेज दिए गए नंबरों को कम करने में वे खुश हैं। वे तकनीकी रूप से करदाता डॉलर का इस तरह से उपयोग नहीं कर रहे हैं, इसलिए मीडिया के साथ उस जानकारी को साझा नहीं किया जाएगा, निश्चित रूप से, अपने अनुमानों के साथ आसानी से आ सकता है।

तो वास्तव में मिलियन मैन मार्च में कितने लोग भाग लेते थे? जबकि एक सटीक आंकड़ा समझना असंभव है, ज्यादातर शोधकर्ता इस समझौते में हैं कि एनपीएस का मूल अनुमान काफी सटीक है। उदाहरण के लिए, 2004 में शोधकर्ताओं की एक जोड़ी, क्लार्क मैकफेल और जॉन डी मैककार्थी ने काम किया कि सभा के स्थान पर अधिकतम 1,048,206 लोगों के लिए जगह होगी कि भीड़ के हर इंच को घनी पैक के रूप में पैक किया गया था प्रति व्यक्ति 2.5 वर्ग फुट पर सुरक्षित रूप से संभव है। अंत में, सभा के उपलब्ध चित्रों से, उन्होंने यह निर्धारित किया कि लगभग 400,000 का एनपीएस का अनुमान काफी सटीक था।

यह एकमात्र मामला नहीं है; शोध से पता चला है कि घटना आयोजकों का अनुमान पुलिस की तुलना में लगातार अधिक होता है, जो घटनाओं को आम तौर पर आपातकालीन स्थिति में अच्छी तरह से दस्तावेज किए जाने वाले स्थानों को एकत्रित करने में अधिक सटीक भविष्यवाणियां देते हैं, इस बात के संदर्भ में कि वे कितने लोग हैं सुरक्षित रूप से पकड़ सकते हैं। बेशक, घटना आयोजकों (और कभी-कभी मीडिया) को यह भी पता चल सकता है कि भीड़ कितनी बड़ी है, जबकि पुलिस और अन्य आधिकारिक एजेंसियां ​​आम तौर पर नहीं करती हैं।

उस ने कहा, निश्चित रूप से वहां मौजूद उदाहरण हैं कि आधिकारिक एजेंसियों ने जानबूझकर घोषित आकारों को एक कारण या किसी अन्य कारण के लिए समायोजित किया है जैसे आयोजकों को करना पसंद है। सौभाग्य से, पूर्वाग्रह से मुक्त होने वाले भीड़ के आकार का सटीक अनुमान लगाने का एक सरल तरीका है, और इन दिनों आसानी से दुनिया भर में वेब आधे रास्ते सर्फिंग करने वाले कुछ पीजे में घर पर बैठे किसी भी व्यक्ति द्वारा आसानी से किया जा सकता है, जहां से ईवेंट है वास्तव में हो रहा है, जो थोड़ा अद्भुत से अधिक है। क्या आपको नहीं लगता?

बोनस तथ्य:

  • "चीअरलीडर इफेक्ट," सिद्धांत जो लोग समूहों में अधिक आकर्षक दिखते हैं, उम्र के आसपास रहे हैं। 2013 में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (मनोवैज्ञानिक विज्ञान में प्रकाशित) के ड्रू वाकर और एडवर्ड वूल द्वारा किए गए शोध से पता चला कि यह वास्तव में सच है; लोग दूसरों के बारे में अन्य लोगों के बिना एक ही व्यक्ति को देखते समय समूहों में अधिक आकर्षक दिखने वाले अन्य लोगों की रिपोर्ट करते हैं। ऐसा क्यों होता है, उन्होंने प्रस्तावित किया क्योंकि, "(ए) दृश्य प्रणाली स्वचालित रूप से समूह में प्रस्तुत चेहरों के पहनावा प्रस्तुतिकरणों की गणना करती है, (बी) समूह के व्यक्तिगत सदस्य इस ensemble औसत की ओर पक्षपातपूर्ण हैं, और (सी) औसत चेहरे आकर्षक हैं। एक साथ लिया गया, इन घटनाओं से पता चलता है कि समूह में प्रस्तुत किए जाने पर व्यक्तिगत चेहरे अधिक आकर्षक लगेंगे क्योंकि वे औसत समूह के चेहरे के समान दिखाई देंगे, जो समूह के सदस्यों के व्यक्तिगत चेहरों से अधिक आकर्षक है। "

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