Los métodos científicos pueden ayudar a los investigadores a averiguar qué densidad de manifestantes habría en las calles de Teherán sin contásemos las protestas de los iraníes en el exilio.
La asistencia de 350.000 personas en Toronto, 350.000 en Los Ángeles, 250.000 en Múnich, 50.000 en Londres y 45.000 en Vancouver y 10.000 en Montreal no fue solo una acción política, sino un gran desafío para las agencias internacionales de la Policía y de la seguridad en términos de gestión y estimación de la población.
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Cuando la Policía de Múnich confirmó la cifra de un cuarto de millón de personas para los manifestantes presentes en la plaza Theresienwiese (Prado de Teresa), surgió la pregunta entre un sector de la opinión pública sobre con qué metros y criterios miden los organismos de gestión urbana estas reuniones humanas.
La ley de Jacobs nos dice más sobre la densidad de las protestas
En la estimación de poblaciones, todo comienza con el Método de Jacobs, una fórmula que, a pesar de su aparente simplicidad, es el método más común y fundamental de estimación de poblaciones.
La lógica de este método se basa en el vínculo entre el espacio espacial y la densidad humana. En esta metodología, el área geométrica del sitio de aglomeración se multiplica por el coeficiente de densidad de individuos por metro cuadrado.
El cambio en este coeficiente numérico es, de hecho, un indicador del estrecho límite que distingue una aglomeración normal de una explosión demográfica. Según los análisis de la Policía, la presencia de una persona por metro cuadrado indica una situación difusa y fluida que no ejerce necesariamente presión física sobre el medio ambiente.
Pero cuando ese número aumenta a dos o tres personas por metro cuadrado, nos enfrentamos a una población densa y cohesionada que indica una movilización seria. Al cruzar la frontera con cuatro personas por metro cuadrado, el espacio alcanza el punto de saturación y la capacidad física máxima; una situación en la que la circulación es difícil y el espacio se considera superpoblado.
En reuniones como la que tuvo lugar en Toronto, la Policía suele tener que tener en cuenta los coeficientes máximos en sus modelos computacionales observando la compactación sin precedentes de los manifestantes en las principales arterias de la ciudad para estimar con precisión el tamaño real de la manifestación.
Simulación de un millón de personas
Para comprender las verdaderas dimensiones de la presencia de un millón de iraníes en manifestaciones en el extranjero, basta con implementar este volumen humano en los mapas urbanos de Teherán.
Según los datos de Google Maps, la distancia directa desde el centro de la Plaza de la Revolución hasta el corazón de la Plaza Azadi es de 5 kilómetros. El ancho de la calle Azadi también alcanza los 60 metros en algunos tramos, pero el ancho útil de la atracción y del peatón es de entre 45 y 50 metros, menos todos los obstáculos físicos, los refugios intermedios, las estaciones inactivas y los espacios no desplegados.
En consecuencia, la superficie neta de la calle Azadi se estima en unos 250.000 metros cuadrados, sumando el área de unos 50.000 metros cuadrados de la plaza Azadi y unos 25.000 metros cuadrados de espacio funcional de la Plaza de la Revolución y los suburbios, incluidas las intersecciones obreras del norte y del sur, el ancho frente a los cines y la distancia entre la entrada de la Universidad de Teherán y la plaza, a un ancho neto aproximado de 325 mil metros cuadrados.
Según la Ley de Jacobs, alojar a un millón de personas en un área neta de unos 325.000 metros cuadrados, incluido el espacio funcional de la Plaza de la Revolución y los suburbios, la calle Azadi y la plaza Azadi, significaría alcanzar una densidad aproximada de 3 personas por metro cuadrado; una situación en la que, desde un observador aéreo, no se puede ver ningún punto de la superficie del templo y veremos una masa humana continua y compacta.
Ingeniería espacial y reducción de errores medios
Si bien estas simulaciones generales proporcionan una imagen clara de las dimensiones físicas de la agregación, las instituciones policiales y urbanas utilizan el método de segmentación en mosaico para eludir las estimaciones generales y obtener cifras con altos coeficientes de confianza.
En este modelo, toda la escena del rallye se divide en bloques más pequeños, porque en campos grandes, como el lugar de concentración de Múnich, la densidad cerca del atril no es la misma que la del sentido del campo.
Al evaluar cada bloque por separado y, a continuación, compilarlos estadísticamente, se neutraliza el efecto del error de promediado y el número documentado se incorpora a la realidad de campo.
De la fotogrametría aérea a la inteligencia artificial
Hoy en día, las estimaciones de población han superado la observación terrestre. Las imágenes aéreas de alta resolución y alta calidad grabadas por vehículos aéreos no tripulados y helicópteros forman la base de los análisis fotogramétricos.
En las agregaciones, los algoritmos de inteligencia artificial pueden proporcionar estimaciones semiautomáticas y precisas al detectar patrones repetitivos del cuerpo y la cabeza.
Estas tecnologías pueden desempeñar un papel vital en la verificación de las estadísticas en reuniones como la que se celebró en Los Ángeles, donde la población estaba dispersa en una amplia zona.
La medición de la dinámica de los senderos
En las rutas en las que la población se mueve con fluidez, el área fija ya no responde. Aquí se utiliza el modelo de velocidad de flujo. Al elegir un punto nodal de la ruta, los expertos midieron el número de personas que cruzaban esa sección transversal por minuto, multiplicándolo por el período de tiempo que duró el evento. Este método matemático dinámico abarca acumulaciones a largo plazo en las que la población se reemplaza continuamente con gran precisión.
La monitorización de la frecuencia de las telecomunicaciones
Además del análisis visual, las agencias de seguridad de algunos países utilizan otra capa de datos en forma de agregación: la monitorización de la densidad de la señal. De esta manera, se monitorea la cantidad de dispositivos inteligentes conectados a los mástiles de telecomunicaciones dentro del rango de agregación.
Al restar las estadísticas promedio de días normales del número de usuarios activos en el momento de la manifestación, la policía logra un número documentado que minimiza el factor de error en las imágenes aéreas.
Una evidencia logística: los datos del transporte urbano
Otra herramienta de verificación policial es el análisis del comportamiento de la red de transporte público. Las estadísticas de entrada a las estaciones de metro y a las terminales de autobuses en las horas previas a la concentración actúan como medida de control.
Por ejemplo, cuando las estaciones de metro de Múnich o Londres están suspendidas debido al hacinamiento, las estadísticas sobre los billetes utilizados en ese período proporcionan un documento irrefutable que confirma la máxima presencia de población en las principales plazas de la ciudad.
El conteo a microescala: los sensores térmicos y cámaras de control
En muchas metrópolis desarrolladas, la Policía tiene acceso a cámaras de control de tráfico equipadas con sensores térmicos y sistemas de conteo automatizados. Estos sensores, que suelen instalarse en las entradas de los campos principales o de los pasadizos estrechos.
Estos pueden registrar el número exacto de tránsitos con un margen de error del 5 al 15%. Estos datos punto por punto, junto con las imágenes de los drones, ayudan a los analistas a refinar con mayor precisión el coeficiente de densidad de Jacobs por bloque.
Análisis de datos geoespaciales en el ciberespacio
Además de las herramientas de hardware, la Policía también se beneficia del análisis de metadatos. Durante las reuniones, la publicación masiva de imágenes y vídeos en plataformas como Instagram y X, que incluyen una etiqueta de ubicación geoetiquetada (geotag), creó una red de vigilancia momentánea.
Al examinar el volumen de datos cargados en las coordenadas geográficas del sitio de aglomeración, los analistas pueden estimar qué parte de la población estuvo activa en un momento dado. Estos datos sirven como una escala digital para comprobar la veracidad de las estadísticas visuales.
Capacidad de seguridad: superar el límite máximo de las normas municipales
Además de los métodos computacionales, la Policía metropolitana cita en sus informes finales el factor fundamental de analizar la capacidad de evacuación y la seguridad complementaria.
Cada campo o espacio urbano tiene un número máximo para condiciones críticas, según los estándares de protección contra incendios y de defensa no operativa. Cuando la Policía confirma que el número de personas en una plaza es elevado, simplemente indica una importante densidad de población y una doble presión sobre la infraestructura urbana, y no necesariamente anuncia que se ha superado oficialmente el límite de seguridad.
En tal situación, la densidad de población puede alcanzar un nivel en el que la capacidad práctica de las rutas de salida y la infraestructura periférica se vea presionada y la gestión de la seguridad requiera medidas especiales; una situación que implica grandes dimensiones de acumulación y una presión apreciable sobre la estructura urbana.
Verificación de campo y calibración momentánea
Además de los modelos matemáticos y digitales, la Policía utiliza el muestreo de campo para calibrar las estadísticas. En este método, los agentes estacionados en puntos sensibles, o unidades peatonales entre la multitud, seleccionan al azar varios rangos de 10 por 10 metros y cuentan manualmente el número de personas presentes en ellos.
Esta realidad de campo se combina con los resultados de la IA y las imágenes aéreas para corregir el factor de error de los sistemas digitales actuales. En agregaciones con las dimensiones de Múnich o Toronto, la realización de estas pruebas puede impedir que los algoritmos calculen la densidad de los objetos en función de las poblaciones humanas, con lo que la precisión de la estimación final alcanza el nivel más alto posible.
La paradoja numérica: el margen de error y la validez estadística
Debe admitirse que, en la estimación humana, nunca hay un número absoluto. Una diferencia del 10% al 30% entre las cifras de los organismos gubernamentales y las de los organizadores se considera un margen de error estadístico estándar. Los organismos oficiales suelen anunciar los mínimos basándose en un enfoque conservador, mientras que los organizadores hacen hincapié en la capacidad potencial.
Otra diferencia importante entre las estadísticas oficiales y las estimaciones de los organizadores radica en el plazo de medición; mientras que la Policía suele calcular el número de asistentes en el punto álgido de la manifestación, los organizadores tienen en cuenta la suma total de personas que han asistido y se han marchado durante las horas que duró la ceremonia en el lugar, lo que naturalmente representaría un número mayor.
Sin embargo, una característica distintiva de esta serie de reuniones desde la perspectiva de la metodología de medición fue la reducción significativa de la brecha entre las estadísticas oficiales de las instituciones estatales y las estimaciones de campo de los organizadores.