數(shù)據(jù)驅(qū)動的操縱員情景意識因果模型研究

李鵬程1，張力1,2，戴立操1，鄒衍華2，蔣建軍1，羅迪凡1，姜瑜1

(1.南華大學(xué) 人因研究所，湖南 衡陽421001；2.湖南工學(xué)院，湖南 衡陽421002)

摘要：為克服傳統(tǒng)情景意識(SA)可靠性評價方法的不足，建立了更具魯棒性的SA因果模型。首先，采用組織定向的SA失誤分析框架或方法對核電廠人因事件進(jìn)行分析，獲得了132組樣本數(shù)據(jù)。然后，采用相關(guān)性分析方法識別SA影響因素的相關(guān)關(guān)系，并采用因子分析方法識別SA失誤發(fā)生的場景，包括操縱員的心智水平、工作態(tài)度、壓力水平及系統(tǒng)狀態(tài)呈現(xiàn)水平等。最后，基于上述研究結(jié)果，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的SA因果模型。結(jié)果表明，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的SA因果模型識別了SA失誤發(fā)生的場景，且考慮了行為形成因子的因果關(guān)系有利于提升SA可靠性定量評價的精度。

關(guān)鍵詞：情景意識；因果模型；人因失誤；行為形成因子

中圖分類號：X916 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：2014-07-21;修回日期：2015-01-28

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(71071051，71371070，71301069)；嶺東核電公司科研項目資助(KR70543)；湖南省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新平臺創(chuàng)新能力建設(shè)項目資助(2012GK4101)；南華大學(xué)管理科學(xué)與工程重點學(xué)科資助項目

作者簡介：李鵬程(1978—)，男，湖南邵陽人，副教授，博士，從事人因工程、系統(tǒng)安全評價和核電廠HRA研究

doi：10.7538/yzk.2015.49.11.2062

Study on Data-driven Operator’s Situational Awareness Causality Model

LI Peng-cheng1, ZHANG Li1，2, DAI Li-cao1, ZOU Yan-hua2,

JIANG Jian-jun1, LUO Di-fan1, JIANG Yu1

(1.HumanFactorInstitute,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China;

2.HunanInstituteofTechnology,Hengyang421002,China)

Abstract:In order to overcome the shortcomings of traditional assessment method of situational awareness (SA) reliability, a more robust SA causality model was built in this paper. Firstly, the organization-oriented SA error analysis framework or method was adopted to analyze nuclear power plant incidents and 132 samples were obtained. Then, the correlation analysis method was used to identify the correlation relationships between factors of influencing SA and factor analysis method was used to identify the scenes triggering SA errors, including operator’s mental level, operator’s work attitude, stress level and system situation display level. Finally, based on the above analysis results, a data-driven SA causality model was established. The results show that the data-based SA causality model can identify the scenes triggering SA errors. It is useful to improve the accuracy of quantitative assessment of SA reliability because of considering the causality relationships of performance shaping factors.

Key words：situational awareness; causality model; human error; performance shaping factor

人因研究中的情景意識(SA)是用來解釋復(fù)雜人-機(jī)系統(tǒng)中操縱員理解系統(tǒng)和環(huán)境正在發(fā)生什么及如何發(fā)生的，正確的SA是保持有效決策和高績效的先決條件[1]。核電廠也不例外，SA是影響核電廠操縱員決策和績效的關(guān)鍵要素，SA可靠性是人因可靠性分析(HRA)的重要組成部分。傳統(tǒng)的HRA方法(如CREAM[2]，SPAR-H[3]等)中考慮了行為形成因子(PSF)或情景環(huán)境(Context)對SA的影響，但未考慮PSF間的因果關(guān)系。由于PSF之間不是完全相互獨立，因此，在計算它們對SA的影響時存在雙重計算的可能，給人因失誤概率(HEP)帶來錯誤的估計[4]。迄今為止，存在一些與SA相關(guān)的認(rèn)知行為可靠性研究的文獻(xiàn)報道[5-7]，但都是基于專家判斷建立影響SA的因果關(guān)系模型，缺乏有效的數(shù)據(jù)支持。隨著信息技術(shù)和自動化水平的提高，核電廠人-機(jī)界面(MMI)由傳統(tǒng)的模擬系統(tǒng)界面轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化系統(tǒng)界面，數(shù)字化的人-系統(tǒng)界面(HSI)改變了信息的呈現(xiàn)方式(巨量信息有限顯示)[8]、規(guī)程(計算機(jī)化的規(guī)程)[9]、控制(軟控制)[10]、任務(wù)(界面管理任務(wù))[11]、班組的結(jié)構(gòu)、交流與合作[12]等情景環(huán)境，使得影響SA的PSF及其因果關(guān)系發(fā)生變化，因而傳統(tǒng)的SA可靠性評定方法不能滿足新形勢分析的要求。

為此，本文基于建立的數(shù)字化控制系統(tǒng)中的情景意識失誤(SAE)分析方法，對與SAE相關(guān)的人因事件報告進(jìn)行分析，通過對獲得的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析和因子分析，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的SA因果模型，為定量評價SA的可靠性奠定基礎(chǔ)。

1情景意識失誤分析框架

由于技術(shù)的發(fā)展和自動化程度的提高，在核電廠這種復(fù)雜的社會-技術(shù)系統(tǒng)中，操縱員的主要任務(wù)表現(xiàn)為認(rèn)知任務(wù)，主要包括：1) 監(jiān)視和發(fā)覺；2) 狀態(tài)評價；3) 響應(yīng)計劃；4) 響應(yīng)執(zhí)行[13-14]。Endsley[15]將SA定義為：SA就是在一定的時間和空間范圍內(nèi)對環(huán)境中的元素的感知、對元素的含義理解以及對元素不久后的狀態(tài)的預(yù)計。由Endsley的定義可知，SA過程包括一系列認(rèn)知行為(至少包括監(jiān)視、發(fā)覺及狀態(tài)評估過程)，這些認(rèn)知行為的失誤是SAE的組成部分。據(jù)此，認(rèn)為SA就是在操縱員通過監(jiān)視行為收集到系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的基礎(chǔ)上，通過各種信息處理手段和策略對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行合理解釋，明確系統(tǒng)發(fā)生了什么以及為何發(fā)生，以確定系統(tǒng)當(dāng)前所處狀態(tài)并對未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)計，這一系列認(rèn)知過程和評估結(jié)果稱為SA。

通過核電廠數(shù)字化主控室模擬機(jī)試驗的現(xiàn)場觀察和操縱員訪談，識別數(shù)字化控制系統(tǒng)中操縱員的SA行為特征。事故工況下，系統(tǒng)會產(chǎn)生一個或多個報警，操縱員會查看報警及其發(fā)生的原因以采取相應(yīng)的處理措施來緩解事故，此過程涉及監(jiān)視和狀態(tài)評估。監(jiān)視就是從系統(tǒng)獲取信息的行為，在數(shù)字化主控室，操縱員監(jiān)視的信息來源于計算機(jī)顯示的畫面，有些信息在畫面上較分散，需借助“界面管理任務(wù)”進(jìn)行搜索定位。如針對規(guī)程中的基本任務(wù)“確認(rèn)RCP016KG處于自動”，在此任務(wù)的完成過程中，操縱員首先需執(zhí)行監(jiān)視行為(看、聽)，然后需對此任務(wù)進(jìn)行認(rèn)讀，最后需在畫面中定位或搜索到RCP016KG，以完成對單個信息的監(jiān)視。因此，在信息搜集過程中操縱員產(chǎn)生的認(rèn)知行為有“看、聽”、信息的“認(rèn)讀”、“搜索、定位”。

完成信息搜索之后，操縱員需對信息進(jìn)行處理。由于數(shù)字化主控室采用的是狀態(tài)導(dǎo)向的規(guī)程(SOP)，操縱員的任務(wù)可分解為幾個簡單的任務(wù)，主要表現(xiàn)在信息比較(如壓力大小的比較)、簡單的判斷(如至少1個蒸汽發(fā)生器被隔離？)、簡單的計算(如2個蒸汽發(fā)生器的壓差大于1×106Pa(g)？)等。因此，對于上述簡單任務(wù)的評估稱之為“信息比對”。再者，若干簡單任務(wù)的組合可識別出系統(tǒng)組件的狀態(tài)(如是否關(guān)閉反應(yīng)堆冷卻劑系統(tǒng)泵需判斷一系列標(biāo)準(zhǔn))，即將這些一系列比對結(jié)果進(jìn)行信息整合(涉及理解和推理)，識別更大的組件或子系統(tǒng)的狀態(tài)，這一系列認(rèn)知過程可能涉及的認(rèn)知功能包括“信息比對”、“信息整合”和“狀態(tài)理解”等。

另外，需對不同的故障或事件的原因進(jìn)行識別，才有利于響應(yīng)計劃的選擇和制定。組件和系統(tǒng)狀態(tài)未來發(fā)展的情況和趨勢需做出預(yù)測，以明確事件的嚴(yán)重性。對于新出現(xiàn)的情況，操縱員也需根據(jù)收集到的信息、自己的知識和經(jīng)驗進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)估計，以便采取對策進(jìn)行干預(yù)。因此，在此認(rèn)知過程中，操縱員的SA還涉及的認(rèn)知行為有“原因識別”、“狀態(tài)預(yù)計”，因此，本文基于信息處理理論和認(rèn)知任務(wù)分析，構(gòu)建的組織定向的SA模型和分析框架如圖1所示。組織定向是指影響操縱員的SA的因素只考慮組織內(nèi)部因素，而不考慮組織外部因素，如國家政策、法律、社會環(huán)境等。具體的影響因素定義與分類參見文獻(xiàn)[4，16]。

圖1　核電廠操縱員的SA模型和分析框架 Fig.1　Operator’s SA model and analysis framework in nuclear power plant

2數(shù)據(jù)驅(qū)動的情景意識因果模型

由于組織定向的情景意識失誤原因分析框架中的PSF分類不是完全獨立和正交的，因此，它們之間存在相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系，傳統(tǒng)SA可靠性分析方法沒有考慮PSF的因果關(guān)系，從而對PSF的影響可能存在雙重計算，難以得到更加精確的估計或結(jié)果。為了考慮PSF的因果關(guān)系，提高SA可靠性的分析精度，識別影響核電廠數(shù)字化主控室操縱員的SA的影響因素的因果關(guān)系，本文收集了2011—2013年共132件小偏差報告和人因事件。毋庸置疑，可觀察到人因失誤(如操作失誤)是由于操縱員認(rèn)知失誤(情景意識)的結(jié)果，因此，基于上述建立的SAE分析框架進(jìn)行原因分析，得到用于分析的132組樣本數(shù)據(jù)。每個樣本數(shù)據(jù)(情景意識失誤事件)包含1個或多個SAE的影響因素，同一類影響因素歸于同一大類(如規(guī)程的復(fù)雜性、規(guī)程不可用則同樣歸于規(guī)程因素)，如果同一事件中含有重復(fù)的影響因素，則合并為1個，則受某個影響因素的影響對應(yīng)為1，不涉及某個影響因素則為0。然后對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，通過相關(guān)性分析識別影響因素間的相關(guān)關(guān)系或因果關(guān)系，通過因子分析識別公共因子或PSF的結(jié)合模式，最終建立SAE的因果模型，為SA可靠性研究奠定基礎(chǔ)。

2.1SAE影響因素的相關(guān)性分析

相關(guān)性可對兩個變量間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度給出定量的測量，相關(guān)性水平(相關(guān)系數(shù))一般用-1～1間的數(shù)值來表示，0表示變量之間完全獨立，不存在相關(guān)關(guān)系，1表示完全的線性關(guān)系。對于不同類型的變量應(yīng)采用不同的相關(guān)系數(shù)來度量，常用的相關(guān)系數(shù)有Pearson、Spearman、Kendall及Polychoric相關(guān)系數(shù)(與Pearson相關(guān)性分析相似)。由于人因失誤的行為影響因素屬于定距型變量[17]，故本文選用Pearson相關(guān)性分析來度量行為影響因素間的相關(guān)水平。

將132個樣本數(shù)據(jù)用統(tǒng)計分析軟件SPSS17.0進(jìn)行相關(guān)性分析，獲得行為影響因素間的相關(guān)系數(shù)列于表1(具體的影響子因素都?xì)w于大類中，如時間壓力歸于心理狀態(tài)這大類等)。影響操縱員的SA的因素主要包括心理狀態(tài)、素質(zhì)和能力、技術(shù)系統(tǒng)、人-機(jī)界面、任務(wù)、規(guī)程、班組、組織管理、培訓(xùn)、組織文化及組織設(shè)計。本文依據(jù)相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.3來確定影響因素的相關(guān)性。由表1可知：心理狀態(tài)主要與技術(shù)系統(tǒng)、人-機(jī)界面、任務(wù)、組織設(shè)計相關(guān)；操縱員的素質(zhì)和能力與班組、培訓(xùn)及組織文化相關(guān)；技術(shù)系統(tǒng)與心理狀態(tài)、任務(wù)及組織設(shè)計相關(guān)；人-機(jī)界面與心理狀態(tài)、任務(wù)、組織設(shè)計相關(guān)；任務(wù)與心理狀態(tài)、技術(shù)系統(tǒng)、規(guī)程相關(guān)；規(guī)程與任務(wù)、組織設(shè)計相關(guān)；班組與素質(zhì)和能力、培訓(xùn)相關(guān)；培訓(xùn)與素質(zhì)和能力、班組相關(guān)；組織文化與素質(zhì)和能力、培訓(xùn)相關(guān)；組織設(shè)計與心理狀態(tài)、技術(shù)系統(tǒng)、人-機(jī)界面、任務(wù)、規(guī)程等相關(guān)。因此，由相關(guān)性分析結(jié)果可識別PSF的相關(guān)關(guān)系。

表1　影響SA的PSF間的相關(guān)性

注：1) 在0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

2) 在0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

2.2SAE影響因素的因子分析

相關(guān)性分析只能說明影響因素不是獨立的和非正交的，高相關(guān)說明PSF間存在因果關(guān)系及對SA有共同的影響，而不能確定SAE發(fā)生的場景(PSF的結(jié)合模式)。一般來講，SAE可能由多種原因因素組合引起，并且可能有多種結(jié)合模式。因此，本文借助因子分析方法來識別公共因子(對應(yīng)PSF的結(jié)合模式)，從而可識別影響因素的結(jié)合模式。根據(jù)SPSS17.0的統(tǒng)計結(jié)果可知，SAE影響因素之間具有相關(guān)性：經(jīng)KMO檢驗，其值為0.822(>0.5)；經(jīng)Bartlett球度檢驗，其值為795.127，概率p值Sig=0.000 1(<0.01)，差異非常顯著。上述檢驗表明，對SAE影響因素進(jìn)行因子分析是可行的。根據(jù)因子分析，得到總方差解釋表(表2)。由表2可知，由3個公共因子(表2中的前3項)來描述總解釋變異量達(dá)到69.233%，保留了原始變量的大部分信息[18]，因此，影響SAE的11個影響因素可綜合提煉為3個公共因子。采用方差最大法對因子載荷矩陣實施正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣列于表3。由表3可知：培訓(xùn)、素質(zhì)和能力、心理狀態(tài)、組織設(shè)計、班組、人-機(jī)界面、技術(shù)系統(tǒng)等在第1個因子上有較高的載荷；規(guī)程、任務(wù)、技術(shù)系統(tǒng)等在第2個因子上具有較高的載荷；組織文化和組織管理在第3個因子上具有較高的載荷。

表2　影響SA的PSF評價的總方差解釋表

注：提取方法采用主成分分析，1～11為11種影響因素

表3　旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

注：提取方法采用主成分分析法和Varimax正交旋轉(zhuǎn)法

2.3基于數(shù)據(jù)的SA因果模型

由上述因子分析結(jié)果可知，對于公共因子命名存在困難，故需結(jié)合相關(guān)性分析結(jié)果和專家意見，對第1個公共因子進(jìn)行分解，且不再考慮組織管理因素，才能更好地進(jìn)行PSF結(jié)合模式的解釋，最終建立的SA因果模型如圖2所示。由圖2可知，引發(fā)SAE的場景或PSF結(jié)合模式有4個(可看成分解后的公共因子)，分別命名為：操縱員的心智水平、工作態(tài)度、壓力水平和系統(tǒng)狀態(tài)呈現(xiàn)水平。

1) 在PSF結(jié)合模式1中，涉及的因素包括操縱員的素質(zhì)和能力、培訓(xùn)水平、班組交流與合作水平。顯然，培訓(xùn)不好和班組的交流與合作不充分會影響操縱員的心智水平，如操縱員的心智水平可通過班組合作來彌補(bǔ)。

圖2　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的SA因果模型 Fig.2　Data-driven-based SA causality model

2) 在PSF結(jié)合模式2中，只有安全文化1個PSF，如果安全文化不良，會影響操縱員的工作態(tài)度，如缺乏風(fēng)險意識和質(zhì)疑的態(tài)度等，從而容易產(chǎn)生情景意識失誤。

3) 在PSF結(jié)合模式3中，涉及的PSF包括組織設(shè)計、規(guī)程、技術(shù)系統(tǒng)(如復(fù)雜性、可用時間)、人-機(jī)界面、任務(wù)復(fù)雜性等。如果組織設(shè)計方面(如系統(tǒng)設(shè)計、規(guī)程設(shè)計)存在缺陷，則會導(dǎo)致規(guī)程設(shè)計、技術(shù)系統(tǒng)設(shè)計及人-機(jī)界面設(shè)計不良。規(guī)程是用來指導(dǎo)操縱員處置事故的程序書，規(guī)程的好壞影響任務(wù)的復(fù)雜性水平，同樣，人-機(jī)界面設(shè)計也影響任務(wù)的復(fù)雜性，如信息的醒目性差、過多的界面管理任務(wù)等。再者，技術(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(系統(tǒng)設(shè)計確定的處置事故的可用時間有限)也會給操縱員帶來壓力，同樣任務(wù)的復(fù)雜性也影響操縱員的壓力水平。

4) 在PSF結(jié)合模式4中，涉及的因素包括組織設(shè)計、技術(shù)系統(tǒng)、人-機(jī)界面等因素。人-機(jī)界面設(shè)計的好壞影響系統(tǒng)信息呈現(xiàn)的醒目性和易理解性，好的人-機(jī)界面有利于操縱員對電廠系統(tǒng)狀態(tài)的理解。同樣，技術(shù)系統(tǒng)的自動化水平也影響操縱員能否更好地參與系統(tǒng)的控制中，系統(tǒng)自動化水平越高，越容易使操縱員處于控制環(huán)之外，喪失對系統(tǒng)運行機(jī)理和狀態(tài)的理解。綜上所述，最有可能發(fā)生SAE的風(fēng)險場景可能由上述4個方面構(gòu)成及它們共同結(jié)合的結(jié)果?；诮⒌腟A因果模型，就可采用相關(guān)的理論(如貝葉斯理論)和收集模擬機(jī)實驗數(shù)據(jù)(SA測量數(shù)據(jù))進(jìn)行更為客觀的SA可靠性定量評價。

3結(jié)論

為了克服傳統(tǒng)SA可靠性分析方法的不足，本文基于建立的SAE分析框架或方法，對人因事件報告進(jìn)行分析，對樣本數(shù)據(jù)采用相關(guān)性分析和因子分析方法，建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動的SA因果模型，得到如下結(jié)論。

1) 操縱員的SA是影響操縱員的決策和績效，并最終可能導(dǎo)致事故的關(guān)鍵認(rèn)知行為。核電廠主控室數(shù)字化，改變了操縱員所處的情境環(huán)境和認(rèn)知特征，使SA問題更為凸顯。

2) 從組織的視角建立的SAE分析框架或方法有利于識別引發(fā)SAE的組織根原因，為從源頭上預(yù)防SAE提供理論支持。

3) 由于PSF分類的非獨立性和正交性，對樣本數(shù)據(jù)通過相關(guān)性分析，識別PSF的因果關(guān)系，克服傳統(tǒng)方法在計算PSF對SA可靠性的影響時存在雙重計算的不足，以期提高分析的精度。

4) 對樣本數(shù)據(jù)通過因子分析識別SAE發(fā)生的場景或PSF的結(jié)合模式，命名為4個公共因子來直接影響操縱員的SA可靠性以進(jìn)行收斂，包括操縱員的心智水平、工作態(tài)度、壓力水平及系統(tǒng)狀態(tài)呈現(xiàn)的水平，并最終建立收斂的SA因果模型。

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