Транспорт больших городов оказался слишком запутанным для мозга

Математики проанализировали карты общественного транспорта в крупнейших городах мира и заключили, что они содержат в себе больше информации, чем может удерживать рабочая память человека. Исследование опубликовано в журнале Advanced Science.

В своей работе авторы попытались создать транспортный аналог числа Данбара. Число Данбара — это максимальное количество людей, с которыми человек может поддерживать стабильные отношения. Ученые попытались выяснить лимит точек на карте метро, который человек сможет воспринимать, не прибегая к помощи навигаторов.

Пассажир при отслеживании маршрута на карте (глазами или с помощью пальца) представляет себе число пересадок и альтернативных способов добраться из точки А в точку В и хранит это в рабочей памяти. Ученые составили формулу и вычислили информационный предел в битах для пассажира при решении «транспортной» задачи.

Авторы, опираясь на похожую работу в данной области, вывели формулу, которая переводила бы количество «узлов», то есть фактически возможностей пересадок на пути, в биты. Например, если улицу, ведущую из точки А в точку В пересекает четыре дороги, то количество информации, требуемое пешеходу для обработки маршрута, вычисляется как log₂(4) = 2 бита. Общая информация, которую требуется обработать пассажиру при составлении маршрутов, вычисляется по формуле, где учитывается общее количество выборов между пересадками, которые пассажир делает.

Исследователи предложили использовать следующую формулу для определения сложности пути:

где p(i, s; j, t) последовательность путей, чтобы попасть из точки i на линии s в точку j на линии t.В формуле k_s это число линий, соединенных с s. Каждая пересадка на пути, n ∈ p(i, s; j; t), где n ≠ t, и каждый должен выбирать из k_n − 1 линий.

При выборе пути в метро человек старается выбирать самый быстрый и простой путь для путешествия из точки А в точку В. Для этого он, собственно, изучает глазами карту метро, и при этом встречающиеся пересадки, которые пользователь должен исключить из своего пути, все равно попадают в его рабочую память, так как проходят визуальную обработку.

Авторы усреднили «информационное» значение самых простых путей с минимальным количеством пересадок, построили энтропию распределения и приняли в качестве предельной когнитивную нагрузки для решения «транспортной» задачи значение в 8,1 бита.

Это основывается на предыдущих исследованиях о том, что в визуальной рабочей памяти человека может храниться информация только о четырех предметах. В данном случае пассажир может удерживать информацию только о четырех станциях, две из которых начальная и конечная. Таким образом, в памяти человека могут храниться только две пересадки на пути.

Если перевести 8 бит информации в количество «узлов», то получится, что 250 — это максимум для того, чтобы карту можно было легко читать.

В целом, математики изучили системы общественного транспорта в 15 крупнейших городах мира. При вычислении сложности карт, они строили кратчайший путь между точками и учитывали количество «узлов» на нем, то есть точек, откуда выходит несколько возможных ветвей для построения маршрута. Авторы изучали карты метро и мультимодальные карты, то есть те, в которых соединены несколько видов транспорта.

В результате, они пришли к выводу, что современные карты метро превышают когнитивные возможности пассажиров. Только 17 процентов маршрутов на картах общественного транспорта не превышают максимальной сложности в 8 бит. Особенную информационную нагрузку осуществляют мультимодальные карты, существующие в Нью-Йорке, Париже и Токио. При добавлении дополнительных видов транспорта их сложность возрастала в несколько раз. Самыми «простыми» картами оказались карты метро Гонгконга и Пекина, так как в них было меньшее количество узлов.

Кристина Уласович