- Onderzoek
- 3 min
- 27/02/2026
Hoe een onbekende op het station jouw route bepaalt
Drie jaar lang bekeken TU/e-onderzoekers uit de groep van Federico Toschi hoe treinpassagiers zich op het perron bewegen en hoe zij in- en uitstappen. Met innovatieve sensortechnologie en natuurkundige modellen laten ze nu zien dat we onbewust onze voorganger volgen. Oók als dat minder efficiënt is.
Wie op perron 3 en 4 van station Eindhoven Centraal omhoog kijkt, ziet ze hoog in de nok hangen. Kleine zwarte kastjes, die voorbijgangers reduceren tot een anonieme, bewegende ronde massa. Van 2021 tot 2024 registreerden ze onafgebroken hoe mensen zich naar hun trein haastten en op welke manier ze uit de trein stapten richting de uitgang van het station. Tijdens de drukke avondspits, maar ook op de vroege zondagochtend.
Die kastjes zijn ontwikkeld in de vakgroep Computational Multiscale Transport Phenomena, onder leiding van hoogleraar Federico Toschi. Al langere tijd houden zij zich in de faculteit Applied Physics and Science Education bezig met het modelleren van mensenstromen in een drukke menigte, vertelt hij.
“Als we flink uitzoomen op een mensenmassa, kunnen we met wis- en natuurkundige modellen heel systemisch naar bewegingen kijken binnen een netwerk. Met die blik hebben we samen met spoorwegbeheerder ProRail bestudeerd hoe mensen zich op het perron gedragen.”
Om mensen langere tijd te kunnen volgen op een traject met hoogteverschillen – denk aan (rol)trappen – was volgens Toschi nieuwe sensortechnologie noodzakelijk.
“Daardoor kunnen we nu als een van de eerste onderzoeksgroepen wereldwijd in de openbare ruimte met grote nauwkeurigheid en voor langere tijd menselijk gedrag karakteriseren.”
Een leider, vele volgers
En zo zag postdoc Ziqi Wang iets bijzonders in het patroon van zo’n honderdduizend uitstappende treinreizigers, die ze met een wiskundige methode analyseerde. Per e-mail - Wang is momenteel enkele weken in China – praat ze ons bij over haar bevindingen.
“Wanneer je uit de trein stapt, blijk je vaak je voorganger te volgen. In de perronbeelden zagen we opvallend veel clusters van twee personen met dezelfde richting en snelheid: een leider en een volger.”
Wang bestudeerde drie treindeurzones vlak bij een kiosk op het perron. “Ook wanneer een persoon koos voor de langere looproute langs de kiosk, volgden onbekenden die voorganger.”
Dat veroorzaakt vaak een keuzelawine, die Wang terugzag in de data. “Volgers worden op hun beurt ook weer gevolgd, en die volgers hebben ook weer volgers. Zo kan een plotselinge verandering in de looproute ontstaan. Ook als dat niet de meest efficiënte route is.”
Lawinegedrag
Een mogelijke verklaring voor het volgen-van-vreemden-effect in een mensenmassa kan volgens Toschi te maken hebben met comfort, legt hij uit. “Je kunt niet goed zien wat er voor je gebeurt en vertrouwt dan sneller op je voorganger. Die creëert bovendien extra ruimte, waardoor je je makkelijker in zijn ‘spoor’ kunt bewegen.”
Deze observaties laten zien dat een mensenmenigte niet altijd logisch of efficiënt handelt, benadrukt Toschi. “We willen nu gaan kijken hoe we bijvoorbeeld op een station of tijdens een druk evenement een mensenstroom anders kunnen laten bewegen door een ‘leider’ te beïnvloeden. Ontstaat er dan ook een volgers-lawine?”
Bovendien kan deze tool helpen bij het optimaliseren van crowdmanagementmaatregelen, maar bijvoorbeeld ook bij het ontwerpen van een nieuw station om de doorstroom te bevorderen.
“We kunnen het effect zien van een aanwijzing, en bepalen welke kleur of symbool het beste werkt om een mensenmassa beter te spreiden. Of welke objecten bij drukte een obstakel gaan vormen. Zo hopen we onze omgeving een stukje veiliger en overzichtelijker te maken.”
Discussie