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3 de Junio de 2013
MECÁNICA ESTADÍSTICA

Física de los conciertos de heavy metal

Un modelo sencillo reproduce con gran éxito los patrones de baile observados en los conciertos de rock duro.

Música y mecánica estadística: Asistentes a un concierto de heavy metal (A). Fotograma de uno de los vídeos analizados por los autores, sobre el que se ha superpuesto el campo de velocidades de los bailarines de mosh (B). Distribución de velocidades del vídeo superior, con un ajuste de tipo Maxwell-Boltzmann (C). Diagrama de fases (D) en el que se representa el momento angular (escala de colores) frente al término de ruido (noise) y el de alineamiento o «bandada» (flocking); cuando este último domina sobre el primero, se observa la aparición de vórtices, estados caracterizados gran momento angular (amarillo). Campo de velocidades en el circle pit de un concierto (E). [Fotografía: Ulrike Biets; arxiv.org/abs/1302.1886]

Las leyes de la física no solo sirven para estudiar las exóticas propiedades cuánticas de la materia o el origen del universo. Permiten también investigar fenómenos mucho más mundanos. En un artículo que acaba de aparecer publicado en la prestigiosa Physical Review Letters, un grupo de investigadores del laboratorio de física atómica y del estado sólido la Universidad Cornell ha analizado el comportamiento estadístico de los practicantes de mosh, una modalidad de baile típica de los conciertos de música punk y heavy metal.

El trabajo, firmado por Jesse L. Silverberg y otros colaboradores, demuestra que, en contra de lo que cabría imaginar, algunos comportamientos colectivos de apariencia caótica se dejan describir por medio de leyes físicas sencillas.
 

Conciertos, gases ideales y bandadas de pájaros

Los bailarines de mosh suelen formar grupos de varias decenas de personas que, al ritmo de la música, se lanzan unos contra otros de manera aleatoria. A fin de estudiar de manera cuantitativa su comportamiento, los investigadores analizaron varios vídeos de conciertos de heavy metal celebrados en distintos países del mundo. Todos los vídeos eran públicos y se encontraban disponibles en YouTube (por ejemplo, youtu.be/5jKU7gdxncE).

Primero, los autores examinaron los vídeos con técnicas digitales a fin de extraer el campo de velocidades de los bailarines. Al contrario de lo observado en otros estudios sobre tráfico de personas, hallaron que los practicantes de mosh se ajustaban muy bien al comportamiento de un gas ideal. En concreto, la distribución de velocidades de los bailarines venía dada por una distribución de Maxwell-Boltzmann: una función exponencial con una temperatura efectiva bien definida. El resultado no deja de resultar llamativo por cuanto las moléculas de un gas son partículas que solo se mueven por inercia y que experimentan choques elásticos (aquellos en los que se conservan la energía y el momento lineal). Los practicantes de mosh, en cambio, se impulsan a sí mismos y no son cuerpos rígidos, por lo que sufren colisiones muy inelásticas.

A fin de modelizar las fuerzas que actuaban sobre cada bailarín, los investigadores emplearon un «modelo de bandada». En el pasado, estos modelos se han revelado muy útiles a la hora de reproducir mediante reglas sencillas varios tipos de movimientos en masa, como los que emergen en las bandadas de pájaros o los bancos de peces. Entre otras características, suelen incluir un «término de alineamiento»: una fuerza efectiva que impulsa a cada individuo en la dirección promedio en la que avanzan sus compañeros más cercanos. El modelo de Silverberg y colaboradores incluía asimismo una componente de ruido: cada participante experimentaba una aceleración en una dirección aleatoria dada por una distribución gaussiana. No sin cierta gracia, los autores bautizaron su modelo como MASH (mobile active simulated humanoid).
 

Vórtices y separación de fases

Una vez definido su modelo, los investigadores llevaron a cabo varias simulaciones por ordenador. Al igual que ocurre con los asistentes a un concierto, en ellas incluyeron dos tipos de agentes: aquellos que bailaban mosh (y que se regían por la dinámica del modelo MASH) y aquellos que no. ¿Qué observaron en las simulaciones?

En primer lugar, comprobaron que siempre tenía lugar una separación de fases. Es decir, aunque la distribución inicial de agentes fuese aleatoria, pasado cierto tiempo los bailarines de mosh acababan juntándose entre sí y formando un grupo compacto. Ese agrupamiento coincide con el observado en los conciertos de heavy metal.

Pero, además, las simulaciones predecían la emergencia dos tipos de comportamiento cualitativamente muy distintos. En el modelo MASH compiten básicamente dos términos: el de ruido gaussiano y el de alineamiento. Cuando el primero predominaba sobre el segundo, aparecía un estado desordenado y similar al de un gas con una temperatura bien definida, tal y como se observaba en los vídeos de YouTube. Sin embargo, cuando el término de alineamiento dominaba sobre el de ruido, surgía un comportamiento ordenado, caracterizado por un gran momento angular de los bailarines en torno a su centro de masas común. En otras palabras, los moshers también acababan juntándose entre sí, pero comenzaban a moverse en círculos. Curiosamente, esta modalidad también es practicada por los aficionados al heavy metal. Recibe el nombre de circle pit, o «foso circular».

Dado que los patrones que emergen en el mosh pueden atribuirse a un abandono de las reglas sociales que habitualmente rigen el tráfico de personas, los autores creen que este tipo de estudios tal vez sirvan para entender otras situaciones similares pero menos lúdicas, como la estampida de una multitud que huye presa del pánico. En última instancia, ello podría ayudar a mejorar la planificación de las medidas de seguridad en eventos en los que participan un gran número de personas.

Más información en Physical Review Letters. Una versión gratuita del artículo técnico se encuentra disponible en arXiv. Una versión interactiva del programa empleado por los autores para simular a los bailarines de mosh puede encontrarse en mattbierbaum.github.io/moshpits.js

—IyC

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