Investigadores de BCAM analizan el comportamiento de las multitudes, con San Mamés Como Referencia, Para Contribuir En La Gestión De La Movilidad En Eventos Masivos

• Un equipo multidisciplinar del Basque Center for Applied Mathematics – BCAM ha desarrollado una innovadora herramienta computacional para estudiar y optimizar la movilidad de peatones en eventos masivos a través del proyecto M³OVE: Modelización Matemática de la Movilidad Urbana para la Gestión y Organización de Eventos Masivos, financiado por la Diputación Foral de Bizkaia a través del Programa de Transferencia Tecnológica 2023.

• Gracias a la colaboración con el Athletic Club, el equipo investigador ha podido acceder a datos reales de entrada de los y las aficionadas al estadio de San Mamés y la planimetría del estadio. Con la  geometría de su entorno urbano, han creado un Gemelo Digital del recinto y de las calles aledañas. Con esta información, se ha realizado una prueba de concepto que simula el comportamiento de los y las asistentes durante el acceso al estadio en los días de partidos con más afluencia, incluyendo los protocolos de gestión de masas empleados durante la UEFA Europa League 2024-2025. 
• El Ayuntamiento de Bilbao ha colaborado en este proyecto poniendo a su disposición en una fase preliminar recursos de utilidad para la herramienta.
• El equipo que lidera este desarrollo está compuesto por el Prof. Ikerbasque Marco Ellero de BCAM y Dr. Dae-Jin Lee de la IE-University, expertos en simulación de fluidos, modelado estocástico, estadística aplicada y visualización de datos. Junto a ellos han trabajado el doctorando Ander García y los investigadores posdoctorales Bruno Guerrero y Dariel Hernández (BCAM), todos ellos con amplia experiencia en modelado de sistemas complejos; y Andoni Zalaya, Rubén Peña y June Asua, estudiantes de grado en DigiPen Institute of Technology Europe-Bilbao. 

En los últimos años, el incremento de eventos multitudinarios –festivales, partidos de fútbol, manifestaciones o conciertos– ha puesto en el punto de mira la necesidad de herramientas que permitan anticiparse a posibles colapsos o accidentes. La sobremasificación es uno de los principales desafíos a la hora de garantizar la seguridad y la experiencia positiva de asistentes. En este contexto, comprender el comportamiento colectivo de las multitudes se convierte en una prioridad para gestores públicos, cuerpos de seguridad y organizadores.

Un modelo matemático al servicio de la seguridad ciudadana 
                                                           
El proyecto de BCAM combina herramientas avanzadas de modelado matemático-computacional y análisis estadístico para simular, de forma realista, los flujos de personas en diferentes escenarios urbanos. Partiendo de un modelo de dinámica de peatones calibrado con datos empíricos, los investigadores han desarrollado una herramienta capaz de predecir la formación de áreas de alta densidad, analizar cuellos de botella y el efecto de la colocación estratégica de vallas o la modificación de rutas de acceso.

“Con este proyecto buscamos desarrollar una herramienta útil para las instituciones que gestionan eventos multitudinarios. No sólo para optimizar los flujos de acceso y evacuación, sino también para mejorar la experiencia del público y, sobre todo, garantizar su seguridad”, explica Marco Ellero, Ikerbasque Research Professor y líder del grupo de Dinámica de Fluidos Computacional de BCAM.

El equipo que lidera el desarrollo está conformado por el Prof. Marco Ellero (BCAM) y el Dr. Dae-Jin Lee (IE University). Junto a ellos han trabajado el doctorando Ander García y los investigadores posdoctorales Bruno Guerrero y Dariel Hernández (BCAM), así como y los estudiantes de grado Andoni Zalaya, Rubén Peña y June Asua (DigiPen Institute of Technology Europe-Bilbao).
Así, este grupo está compuesto por expertos en simulación de fluidos, modelado estocástico, estadística aplicada, visualización de datos y una dilatada experiencia en modelado de sistemas físicos complejos.

El Ayuntamiento de Bilbao ha colaborado en este proyecto poniendo a su disposición en una fase preliminar recursos de utilidad para la herramienta.

San Mamés, un caso de estudio clave      
           
Gracias a la colaboración con el Athletic Club, el equipo investigador ha podido acceder a datos reales anonimizados de entrada de los y las aficionadas a través de los tornos del estadio de San Mamés. Además, se ha utilizado la planimetría del estadio y la geometría de su entorno urbano para crear un Gemelo Digital  del recinto y las calles aledañas. Con esta información, se han simulado los mismos protocolos de acceso de los aficionados al estadio que se pusieron a prueba durante los partidos de la UEFA Europa League 2024-2025, permitiendo identificar áreas de alta densidad de personas y entender cómo afecta la colocación de vallas a la movilidad de los aficionados. El objetivo del proyecto es contribuir al diseño informado de planes de contingencia y proporcionar soluciones eficaces que mejoren la seguridad y la planificación de eventos multitudinarios en entornos urbanos complejos, buscando minimizar los riesgos asociados a las aglomeraciones.

“El modelo nos permite simular distintos escenarios: por ejemplo, qué ocurriría si se cerraran ciertas calles, si se modificaran los accesos, o si se estableciera un perímetro de seguridad en el exterior del estadio, como se hace en finales europeas”, añade el Prof. Ellero.

Aplicaciones más allá del fútbol   

La tecnología desarrollada por BCAM tiene un amplio espectro de aplicaciones. No solo podrá utilizarse en la organización de eventos deportivos, sino también en conciertos, festivales y cualquier situación que implique grandes concentraciones de personas en espacios confinados. Asimismo, esta herramienta puede aplicarse a la planificación urbana, permitiendo evaluar el comportamiento de peatones en zonas todavía en construcción, como la isla de Zorrotzaurre en Bilbao, o mejorar la gestión del flujo de personas en infraestructuras clave como estaciones de metro, centros comerciales,centros sanitarios o núcleos urbanos.

De hecho, el equipo está trabajando también en un nuevo modelo para simular la transmisión local de enfermedades infecciosas acoplable al modelo de dinámica de peatones. En colaboración con el Hospital Universitario Galdakao-Usansolo, se están simulando escenarios de transmisión de patógenos como el COVID-19 entre el personal sanitario. Con ello, el grupo busca extender la estrategia de modelización al contexto específico de la transmisión local de enfermedades, aplicable tanto en el ámbito hospitalario como en otros entornos cerrados con alta circulación de personas.

Tecnología, ciencia y prevención  

El núcleo del proyecto se basa en el uso del Modelo de Fuerza Social. Éste emplea partículas para simular la dinámica de los peatones. Las partículas experimentan tres fuerzas principales: una fuerza motriz hacia sus múltiples destinos, una fuerza de repulsión social para evitar contactos y fuerzas de contacto en caso de colisiones. El modelo puede reproducir patrones de comportamiento como formaciones antes de cuellos de botella, relación velocidad-densidad de los peatones, flujos de peatones en evacuaciones y segregación del tráfico peatonal y filas en flujos bidireccionales. Además, reproduce el fenómeno de "faster-is-slower" en evacuaciones, que implica que, cuando las personas intentan salir muy rápido de un espacio cerrado (como en una evacuación de emergencia), su nivel de prisa y empuje aumenta, provocando un hecho paradójico: la evacuación completa se vuelve más lenta, a pesar de que cada individuo intenta moverse más rápido.

Impacto y proyección futura          
           
El resultado del proyecto es una herramienta que no solo busca ayudar en la gestión de la seguridad en eventos multitudinarios y a la planificación de escenarios de contingencia, sino que también puede contribuir al diseño de ciudades inteligentes más resilientes y sostenibles, al anticipar los comportamientos colectivos de las personas en espacios públicos.

“Conocer cómo se mueven las personas en grandes concentraciones nos ayuda no solo a evitar accidentes, sino también a diseñar ciudades más amables y adaptadas a las necesidades reales de sus habitantes. La matemática, en este sentido, es una aliada clave”, concluyen desde el equipo investigador.