# At the Mahakumbh, Faith Met Tragedy: Computational Analysis of Stampede Patterns Using Machine Learning and NLP

### 저자

Abhinav Pratap

### 개요

본 연구는 인도의 대규모 종교 집회에서 반복적으로 발생하는 치명적인 압사 사고를 기계 학습, 역사 분석 및 자연어 처리(NLP)를 사용하여 조사합니다. 특히 2025년 프라야그라지 마하쿰바 참사(사망자 48명 이상)와 1954년의 이전 사건(사망자 700명 이상)에 초점을 맞춥니다. 군중 역학의 계산 모델링과 행정 기록을 통해 시스템적 취약성이 이러한 재난에 어떻게 기여하는지 조사합니다. 시간 경과에 따른 추세 분석은 지속적인 병목 현상을 확인했으며, 좁은 강둑 접근로는 과거 압사 사고 현장의 92%와 관련이 있으며, 마우니 아마바샤와 같은 영적으로 중요한 순간에 치명적인 군중 밀도가 반복적으로 발생했습니다. 70년 동안의 조사 보고서에 대한 NLP 분석은 1954년과 2025년 모두 VIP 경로 우선 순위 지정으로 안전 자원이 전용되어 사망자 수가 악화되는 등 주기적인 행정 실패를 보여줍니다. 통계적 모델링은 의례적 긴급성이 위험 인식을 무시하여 역사적 사건과 유사한 공황 전파 패턴으로 이어지는 것을 보여줍니다. 연구 결과는 재난 대응이 예방적이기보다는 반응적임을 강조하는 제도적 기억 상실 이론을 뒷받침합니다. 본 연구는 기록 패턴과 계산 군중 행동 분석을 상호 연관시킴으로써 압사 사고를 인프라 한계, 사회적 영적 긴급성 및 거버넌스 관성의 충돌로 규정하고, 영적 경제가 예방 가능한 사망률을 정상화하는 방식을 해결하기 위해 재난 담론에 도전합니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - 인도의 대규모 종교 집회에서 발생하는 압사 사고의 원인을 다각적으로 분석하여 시스템적 취약성을 규명함.

    - 지속적인 병목 현상과 행정 실패를 밝히고, VIP 경로 우선 순위 지정이 안전 문제를 악화시키는 것을 확인함.

    - 의례적 긴급성이 위험 인식을 압도하여 공황을 유발하는 패턴을 제시함.

    - 제도적 기억 상실 이론을 뒷받침하는 증거를 제시하고, 예방적 조치의 필요성을 강조함.

    - 인프라 한계, 사회적·영적 긴급성, 거버넌스 관성이 압사 사고 발생에 복합적으로 작용함을 밝힘.

- **한계점:**

    - 연구 대상이 특정 지역 및 사건에 국한되어 일반화에 어려움이 있을 수 있음.

    - 계산 모델링의 정확성 및 한계에 대한 논의가 필요함.

    - NLP 분석의 결과 해석에 대한 주관성이 존재할 가능성이 있음.

    - 제도적 기억 상실 이론에 대한 추가적인 검증이 필요함.

    - 본 연구의 제안이 실제 정책에 반영되고 효과를 발휘할 수 있을지에 대한 추가적인 연구가 필요함.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2502.03120)

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