“过去当我住在纽约时，我看到许多人在地铁参与反社会行为，然而他们的行为立即遭到其他乘客的制止。”托伦斯说。 “暴徒的心理状态会是积极的、蕴藏力量的和平状态，但是我们并不这样认为，因为这些并不是促使它登上晚间新闻的事件。”

    托伦斯认为，当暴徒的心理状态走向另一个方向时，随着紧张局势和暴力的升级，确定人群达到“引爆点”的那一刻的变化形式和变化时期是可能的。 如果是这样的话，就可以培训执法官员和其他官员分辨这些形式，采取策略对它们予以反击，而不是激怒这些人。

    “将来的某个日期，希望曾经在现场和各种人群打过多年交道的警官会检讨我们的模型演示，看看他们的经验是否和我们的模型演示的相一致，”托伦斯说。 “我们认为信息交流会对我们双方有利。”

        研究人员现在正和商业公司交流他们的发现，以交换建模软件。 “大多数软件游戏对于人群的描述并不比对硬纸板上挖剪下来的图画多，”托伦斯说。 设计者喜欢创作更加复杂的描述。 这会使他们的游戏更加真实。

       通常科学家用已知数据校准一种新模型，但是缺少数据让托伦斯和同事没法这样做。 为了寻找数据，给他们的模型演示添加信息，他们正在从目前已有的人群行为录像采集信息，自己做调查，利用成人和儿童的案例研究，甚至是动物的。 来自蚂蚁养殖场的研究数据已经采集到模拟实验室。 在全国科学基金会的另外资助下，他们最近展开了针对学前儿童的一项研究，以确定他们在学校环境中怎样和在哪里组成团体。 由研究人员组成的一个专门小组将追踪孩子们的时空活动行为。

       “我们正在试图采集他们经过一段时间怎样形成群体的规则，”托伦斯说。 “他们是在玩具周围聚集，还是在其他孩子或者他们的老师周围集结？” 这个小组将对他们进行全天候研究，每天都研究，持续3年。 “这是个很好的机会，因为这些孩子以前从没有社会化，因而他们的行为对于环境xx是新的。

       5年内，研究人员希望运行一个实际可行的演示系统，在一个完整的城市区域内演示上千次。