聶俊峰， 劉維平， 金 毅， 傅斌賀

(裝甲兵工程學(xué)院機(jī)械工程系， 北京 100072)

信息處理中乘員認(rèn)知行為形成主因子辨識(shí)方法

聶俊峰， 劉維平， 金 毅， 傅斌賀

(裝甲兵工程學(xué)院機(jī)械工程系， 北京 100072)

認(rèn)知行為形成主因子(Key Performance Shaping Factors，KPSFs)的準(zhǔn)確性辨識(shí)是研究裝甲車輛乘員信息處理作業(yè)狀態(tài)的關(guān)鍵，對(duì)提高系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能具有重要意義。為有效解決信息處理中裝甲車輛乘員認(rèn)知KPSFs辨識(shí)問題，在對(duì)乘員認(rèn)知行為形成因子(Performance Shaping Factors，PSFs)進(jìn)行系統(tǒng)化分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了乘員認(rèn)知KPSFs辨識(shí)模型，面向任務(wù)提出了乘員認(rèn)知KPSFs實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證流程，并以乘員目標(biāo)錄入作業(yè)為實(shí)例進(jìn)行了分析驗(yàn)證。結(jié)果表明：該模型能夠?qū)φJ(rèn)知KPSFs進(jìn)行辨識(shí)，并可定量比較各KPSFs對(duì)乘員認(rèn)知行為的影響情況，具有較好的可重用性，是一種有效可行的認(rèn)知KPSFs辨識(shí)方法。

裝甲車輛； 認(rèn)知行為； 信息處理； 行為形成主因子； 辨識(shí)方法

隨著裝甲車輛人機(jī)系統(tǒng)可靠性和自動(dòng)化水平的提高，艙室乘員工作逐漸向以監(jiān)視、控制為主的信息處理作業(yè)轉(zhuǎn)變，由車輛性能和作業(yè)環(huán)境引起的作業(yè)事故越來越少，而由乘員特性造成的不安全事件比例卻逐漸上升。據(jù)統(tǒng)計(jì)資料[1]顯示：裝甲裝備領(lǐng)域大約70%的事故由人為因素所致，而其根源在于乘員認(rèn)知行為的局限性。因此，為了減少不安全事件的發(fā)生，充分發(fā)揮人機(jī)系統(tǒng)作業(yè)效能，就必須對(duì)信息處理作業(yè)中乘員認(rèn)知行為形成因子(Performance Shaping Factors，PSFs)進(jìn)行分析。

PSFs是對(duì)人的行為產(chǎn)生影響作用的情景環(huán)境因素，PSFs研究是人行為特性研究的核心內(nèi)容[2]。為此，近年來,許多學(xué)者對(duì)各種作業(yè)條件下PSFs進(jìn)行了廣泛研究。Kim等[3]將PSFs概括為人的因素、任務(wù)因素、系統(tǒng)因素和環(huán)境因素4個(gè)方面，給出了核電廠應(yīng)急任務(wù)條件下每個(gè)方面所對(duì)應(yīng)的具體PSFs元素。孫志強(qiáng)等[4]在Kim等[3]研究的基礎(chǔ)上，考慮了一般性工業(yè)中的PSFs，并基于系統(tǒng)化分類思想將組織因素納入到PSFs范疇中，在一定程度上提高了分類的完整性和通用性。Park等[5]使用測(cè)量評(píng)分法將應(yīng)急操作規(guī)程中的任務(wù)復(fù)雜度分解為任務(wù)邏輯結(jié)構(gòu)、執(zhí)行任務(wù)需求信息和執(zhí)行任務(wù)所需步驟數(shù)3部分，并通過實(shí)驗(yàn)分別進(jìn)行了測(cè)量，得到了任務(wù)復(fù)雜度的PSFs評(píng)分。Chang等[6]構(gòu)建了一種基于主觀評(píng)價(jià)確定PSFs權(quán)重的方法，該方法被應(yīng)用于飛機(jī)維修中人為差錯(cuò)原因分析，具有較好的有效性。

綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)PSFs的研究多數(shù)集中在PSFs分類和評(píng)價(jià)方面，關(guān)于行為形成主因子(Key Performance Shaping Factors，KPSFs)辨識(shí)的研究較少，針對(duì)乘員認(rèn)知KPSFs辨識(shí)研究鮮見報(bào)道?；诖?，筆者以裝甲車輛乘員信息處理過程為研究對(duì)象，基于系統(tǒng)化思想對(duì)信息處理過程中乘員認(rèn)知KPSFs進(jìn)行分析，建立一種主客觀結(jié)合的KPSFs辨識(shí)模型，并通過試驗(yàn)對(duì)該模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 乘員認(rèn)知行為情景環(huán)境的表征

1.1 乘員信息處理模型及基本假設(shè)

裝甲車輛乘員信息處理作業(yè)貫穿作戰(zhàn)任務(wù)始終，是指乘員通過各種感覺器官從外界搜集信息，對(duì)信息進(jìn)行感知和理解，經(jīng)大腦迅速形成指令，精確地進(jìn)行反應(yīng)執(zhí)行來完成特定任務(wù)的作業(yè)。乘員信息處理過程是一個(gè)涉及注意、識(shí)別、記憶以及情緒動(dòng)機(jī)等多要素的復(fù)雜心理過程[7]。圖1為乘員的信息處理模型，其中：每個(gè)方框代表信息處理的各個(gè)階段或元素，箭頭表示信息流通方向。

筆者主要針對(duì)乘員能力特性對(duì)信息處理過程認(rèn)知PSFs進(jìn)行分析，根據(jù)實(shí)際需求建立如下基本假設(shè)：

1)艙室人機(jī)工效設(shè)計(jì)水平高，忽略系統(tǒng)設(shè)計(jì)影響；

2)乘員信息處理作業(yè)環(huán)境適宜；

3)乘員已通過等級(jí)考核，作業(yè)狀態(tài)良好，無疲勞影響。

圖1 乘員的信息處理模型

1.2 乘員認(rèn)知PSFs分析

從乘員信息處理模型可以看出，信息處理過程表現(xiàn)為一系列的階段，每一階段的功能是將信息轉(zhuǎn)化為其他操作：感覺是將乘員注意力轉(zhuǎn)移到處理對(duì)象上；知覺是乘員對(duì)處理對(duì)象的識(shí)別、判斷和定位，主要參與系統(tǒng)為記憶系統(tǒng)；反應(yīng)是對(duì)處理對(duì)象的最終反應(yīng)；注意參與信息處理的全過程。因此，信息處理作業(yè)中乘員認(rèn)知PSFs應(yīng)包括記憶能力水平、反應(yīng)能力水平和注意能力水平。這3個(gè)方面可整體涵蓋乘員認(rèn)知行為，但在描述上還較籠統(tǒng)，需進(jìn)一步細(xì)化，乘員認(rèn)知PSFs分析如圖2所示。

圖2 乘員認(rèn)知PSFs分析

1.2.1 記憶能力水平

記憶是對(duì)輸入信息編碼、儲(chǔ)存和提取的過程，記憶能力水平一般以記憶廣度來表征[8]。在乘員信息處理作業(yè)中，從系統(tǒng)接收信息，進(jìn)行信息編碼形成工作記憶，進(jìn)而不斷反復(fù)形成長(zhǎng)時(shí)記憶[9]。因此，記憶能力水平方面認(rèn)知PSFs具體元素主要包括工作記憶能力水平和長(zhǎng)時(shí)記憶能力水平。

1.2.2 反應(yīng)能力水平

反應(yīng)是信息輸出的最主要方式，反應(yīng)能力水平一般以反應(yīng)時(shí)間來表征。乘員信息處理作業(yè)中最常用的操作可概括為：在大量信息中只對(duì)某一固定信息做出反應(yīng)的辨別性應(yīng)答和對(duì)不同信息做出不同反應(yīng)的選擇性應(yīng)答。因此，反應(yīng)能力水平方面認(rèn)知PSFs具體元素主要包括選擇反應(yīng)能力水平和辨別反應(yīng)能力水平[10]。

1.2.3 注意能力水平

注意是心理活動(dòng)或意識(shí)對(duì)一定對(duì)象的指向和集中，注意的基本特征主要有集中性和分配性，分別以注意集中成功時(shí)間和注意分配值來表征[11]。艙室中動(dòng)態(tài)顯示信息繁多，要求乘員在高度集中完成當(dāng)前任務(wù)的同時(shí)，還要及時(shí)掌握各種即時(shí)信息，對(duì)乘員的注意集中能力和分配能力[12]提出了很高的要求。因此，注意能力水平方面認(rèn)知PSFs具體元素主要包括注意集中能力水平和注意分配能力水平。

2 乘員認(rèn)知KPSFs辨識(shí)方法

由于乘員信息處理作業(yè)中認(rèn)知表現(xiàn)方式的不同以及行為特征的多樣性，導(dǎo)致認(rèn)知PSFs具有多層次的特征，而且各PSFs之間具有一定的相關(guān)性[13-14]。因此，為了從認(rèn)知PSFs中辨識(shí)出KPSFs，筆者面向乘員認(rèn)知特性提出了主客觀結(jié)合的認(rèn)知KPSFs辨識(shí)方法，并通過試驗(yàn)進(jìn)行有效性驗(yàn)證。

2.1 認(rèn)知PSFs評(píng)分方法

2.1.1 評(píng)分方式構(gòu)建

2.1.2 評(píng)分結(jié)果綜合

(1)

取

(2)

(3)

則指標(biāo)xi的評(píng)價(jià)值為

(4)

2.2 認(rèn)知KPSFs辨識(shí)模型

2.2.1 原始矩陣確定

n個(gè)乘員進(jìn)行相同作業(yè)時(shí)，對(duì)其PSFs的xij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,n)進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到原始矩陣M，即

(5)

對(duì)原始矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到矩陣Z，即

(6)

2.2.2 相關(guān)矩陣分析

由矩陣Z可求得相關(guān)矩陣R，即

R=ZZT。

(7)

求相關(guān)矩陣R的特征值及特征向量，設(shè)初始因子載荷陣為A，則

(8)

即

(9)

式中：λ1,λ2,…,λp為R的特征值；γ1,γ2,…,γp分別為特征值對(duì)應(yīng)的規(guī)范化特征向量。

2.2.3 因子載荷矩陣簡(jiǎn)化

通常采用方差極大正交旋轉(zhuǎn)法來簡(jiǎn)化初始因子載荷矩陣A的結(jié)構(gòu)。設(shè)方差極大正交旋轉(zhuǎn)矩陣為B，則有

(10)

依據(jù)矩陣B及系統(tǒng)特性即可確定KPSFs。

2.3 認(rèn)知KPSFs的檢驗(yàn)

基于分層驗(yàn)證思想，通過乘員信息處理作業(yè)模擬測(cè)試系統(tǒng)[15]和乘員基本能力特性測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以乘員反應(yīng)時(shí)間、記憶廣度等作為各認(rèn)知PSFs的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分析認(rèn)知KPSFs與乘員信息處理認(rèn)知過程之間的關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)認(rèn)知KPSFs辨識(shí)模型的有效性驗(yàn)證。乘員認(rèn)知KPSFs檢驗(yàn)流程如圖3所示。

圖3 乘員認(rèn)知KPSFs檢驗(yàn)流程

3 實(shí)例分析

3.1 參數(shù)設(shè)置

以裝甲車輛乘員典型信息處理作業(yè)目標(biāo)錄入為例，對(duì)乘員信息處理作業(yè)中認(rèn)知KPSFs進(jìn)行分析：對(duì)355名具有專業(yè)等級(jí)的乘員(特級(jí)120人、一級(jí)115人、二級(jí)120人)進(jìn)行目標(biāo)錄入信息處理作業(yè)測(cè)試；對(duì)各乘員作業(yè)時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，選出目標(biāo)錄入作業(yè)時(shí)間大于20 s的乘員(平均作業(yè)時(shí)間12.967 s，超過20 s即可認(rèn)定操作時(shí)間過長(zhǎng)，會(huì)嚴(yán)重影響作業(yè)效能的發(fā)揮)；對(duì)乘員進(jìn)行主觀調(diào)查，通過辨識(shí)模型完成對(duì)認(rèn)知KPSFs的初步辨識(shí)。

初始條件參數(shù)設(shè)置為：認(rèn)知PSFs的指標(biāo)集為X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}={工作記憶能力水平，長(zhǎng)時(shí)記憶能力水平，選擇反應(yīng)能力水平，辨別反應(yīng)能力水平，注意集中能力水平，注意分配能力水平}；實(shí)際作業(yè)人員、經(jīng)驗(yàn)豐富的管理人員和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜腋?位，m=9；挑選出的乘員人數(shù)n=51；PSFs的評(píng)分范圍為[0，1]。

3.2 認(rèn)知KPSFs辨識(shí)

專家對(duì)每名乘員目標(biāo)錄入信息處理過程中各認(rèn)知PSFs逐一評(píng)分，認(rèn)知PSFs集值統(tǒng)計(jì)如表1所示(僅列其中10例)。

表1 認(rèn)知PSFs集值統(tǒng)計(jì)表

表2為由式(6)、(7)得到的認(rèn)知PSFs相關(guān)矩陣R，可以看出：x3與x4的相關(guān)系數(shù)為0.904，x5與x6的相關(guān)系數(shù)為0.943，具有顯著的正相關(guān)性。表3為由式(8)、(9)得到的相關(guān)矩陣R的特征值，可知：前3個(gè)因子F1、F2、F3所占比例分別為44.992%、40.577%、12.239%，在取前3個(gè)主因子時(shí)，其特征值累計(jì)比例達(dá)到97.808%。由式(10)可得方差極大正交旋轉(zhuǎn)矩陣B，如表4所示。在給定迭代精度和旋轉(zhuǎn)精度后，可由表4得出：F1主要由x5和x6組合，F(xiàn)2主要由x3和x4組合，F(xiàn)3主要由x1構(gòu)成[13]。

表2 認(rèn)知PSFs相關(guān)矩陣R

表3 相關(guān)矩陣R的特征值

表4 方差極大正交旋轉(zhuǎn)矩陣B

3.3 認(rèn)知KPSFs檢驗(yàn)

認(rèn)知KPSFs檢驗(yàn)的具體操作為：按照乘員目標(biāo)錄入信息處理作業(yè)時(shí)間將乘員分為P(優(yōu)秀組，作業(yè)時(shí)間≤10 s)和Q(失誤組，作業(yè)時(shí)間≥20 s)2組，其中P組為55人，Q組為51人，組間數(shù)據(jù)具有顯著性差異；對(duì)2組乘員認(rèn)知KPSFs分別進(jìn)行乘員基本能力特性測(cè)試，乘員認(rèn)知KPSFs績(jī)效數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表5所示；將2組KPSFs數(shù)據(jù)進(jìn)行組間比對(duì)，并利用Mann-Whitney U test進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型的有效性，乘員差異性檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，其中U、W、Z為驗(yàn)證過程中間的特性統(tǒng)計(jì)值，sig.為檢驗(yàn)的顯著性水平值。

表5 乘員認(rèn)知KPSFs績(jī)效數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

表6 Mann-Whitney U檢驗(yàn)結(jié)果

1) 記憶能力水平

工作記憶廣度用于表征工作記憶和長(zhǎng)時(shí)記憶能力水平。圖4為工作記憶廣度數(shù)據(jù)對(duì)比分析。由圖4和表5可知：P組的工作記憶廣度均值較Q組大，但標(biāo)準(zhǔn)差相近，表明P組工作記憶廣度優(yōu)于Q組。由表6可知：工作記憶廣度的檢驗(yàn)sig.值為0.018，小于0.05，2組間工作記憶廣度存在顯著差異。

圖4 工作記憶廣度數(shù)據(jù)對(duì)比分析

2) 反應(yīng)能力水平

圖5為反應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)比分析。由圖5和表5可知：P組的選擇反應(yīng)時(shí)間和辨別反應(yīng)時(shí)間均值較Q組都小，且標(biāo)準(zhǔn)差相近，表明P組選擇反應(yīng)和辨別反應(yīng)速度較快。

圖5 反應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)比分析

由表6可知：選擇反應(yīng)時(shí)間和辨別反應(yīng)時(shí)間的檢驗(yàn)sig.值均為0.000，小于0.05，2組間選擇反應(yīng)時(shí)間和辨別反應(yīng)時(shí)間均存在顯著差異。

3) 注意能力水平

圖6為注意能力水平數(shù)據(jù)對(duì)比分析。由圖6和表5可知：P組的注意集中成功時(shí)間和注意分配值均值較Q組都大，且標(biāo)準(zhǔn)差相近，表明P組注意集中能力和注意分配能力水平高。

圖6 注意能力水平數(shù)據(jù)對(duì)比分析

由表6可知：注意集中成功時(shí)間和注意分配值的檢驗(yàn)sig.值均為0.000，小于0.05，2組間注意集中成功時(shí)間和注意分配值均存在顯著差異。

綜上所述，通過辨識(shí)模型得出的乘員各認(rèn)知KPSFs在檢驗(yàn)過程中均值水平合理，組間差異性顯著，表明各KPSFs對(duì)乘員信息處理過程中認(rèn)知行為的影響顯著，可作為乘員認(rèn)知行為情景環(huán)境因素的表征，而長(zhǎng)時(shí)記憶能力水平因子被篩除的主要原因是其反映的是乘員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于合格乘員,其差異性相對(duì)很小,這也就驗(yàn)證了辨識(shí)方法的有效性。

4 結(jié)論

信息處理作業(yè)中乘員認(rèn)知KPSFs辨識(shí)問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，筆者依據(jù)“理論分析—數(shù)學(xué)建?！獙?shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的基本思路進(jìn)行了KPSFs辨識(shí)方法研究，基于乘員信息處理模型，對(duì)乘員認(rèn)知特性進(jìn)行了分析，運(yùn)用因子識(shí)別技術(shù)對(duì)乘員認(rèn)知KPSFs進(jìn)行了辨識(shí)，并檢驗(yàn)了方法的有效性，從而為有效解決任務(wù)條件下乘員KPSFs問題提供了新的思路，主要表現(xiàn)在：

1)該方法針對(duì)信息處理作業(yè)完善了乘員認(rèn)知行為特有的參數(shù)數(shù)據(jù)，建立了乘員認(rèn)知KPSFs辨識(shí)模型，充分考慮乘員信息處理認(rèn)知行為特性，保證了方法的穩(wěn)定性。

2)該方法對(duì)辨識(shí)結(jié)果進(jìn)行了系統(tǒng)驗(yàn)證，定量比較了不同能力組乘員各認(rèn)知KPSFs的差異顯著性，實(shí)現(xiàn)了方法的閉環(huán)研究。

3)實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明：KPSFs模型可以很好地辨識(shí)信息處理作業(yè)中乘員認(rèn)知KPSFs，乘員績(jī)效數(shù)據(jù)與模型辨識(shí)結(jié)果具有較好的一致性，反映了模型的有效性。

[1] 劉維平，聶俊峰，金毅，等.基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的裝甲車輛乘員腦力負(fù)荷評(píng)價(jià)方法研究[J].兵工學(xué)報(bào)，2015，36(9)：1805-1810.

[2] 蔣英杰，李龍，孫志強(qiáng)，等.行為形成因子分析方法評(píng)述[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2011，21(1)：66-72.

[3] Kim J W，Jung Y C.A Taxonomy of Performance Influence Factors for Human Reliability Analysis of Emergency Tasks[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2003，16(1)：479-495.

[4] 孫志強(qiáng)，史秀建，劉鳳強(qiáng)，等.人為差錯(cuò)成因分析方法研究[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2008，18(6)：21-27.

[5] Park J，Jung W，Kim J.The Step Complexity Measure for Emergency Operating Procedures-comparing with Simulation Data[J].Reliability Engineering and System Safety，2001，74(1)：63-74.

[6] Chang Y H，Wang Y C.Significant Human Risk Factors in Aircraft Maintenance Technicians [J].Safety Science，2010，48(1)：54-62.

[7] Wickens C D.Multiple Resources and Mental Workload[J].The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society，2008，50(3)：449-455.

[8] 傅亞強(qiáng)，許白華.短時(shí)工作記憶廣度與長(zhǎng)時(shí)記憶技能對(duì)態(tài)勢(shì)了解的影響[J].航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程，2012，25(5)：339-344.

[9] Zach S，Dakota R，Robyn L.The Mechanisms of Working Memory Capacity:Primary Memory,Secondary Memory,and Attention Control [J].Journal of Memory and Language，2014，72(12)：116-141.

[10] Ruo P S，Richard G，John B.The Posterior Shift Anticipatory Postural Adjustment in Choice Reaction Step Initiation[J].Gait & Posture，2015，41(4)：894-898.

[11] Williamson A，Boufous S.A Data-matching Study of the Role of Fatigue in Work-related Crashes[J].Transportation Research，2007，10(3)：242-253.

[12] Sabine H，Brooke H.A Novel Eye-tracking Method to Assess Attention Allocation in Individuals with and without Aphasia Using a Dual-task Paradigm [J].Journal of Communication Disorders，2015，55(1)：15-30.

[13] 王武宏.人機(jī)系統(tǒng)中人行為形成主因子的定量化辨識(shí)方法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，1997，17(5)：1-7.

[14] 蔣英杰，孫志強(qiáng)，宮二玲，等.情景環(huán)境與人為差錯(cuò)的對(duì)應(yīng)關(guān)系分析方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011，33(12)：2782-2787.

[15] 劉維平，傅斌賀，劉西俠，等.車載顯控終端輸入方式對(duì)乘員信息處理能力影響試驗(yàn)研究[J].兵工學(xué)報(bào)，2015，36(11)：2180-2184.

(責(zé)任編輯: 尚菲菲)

Identification Method for Crew’s Cognitive Key Performance Shaping Factors in Information Processing

NIE Jun-feng， LIU Wei-ping， JIN Yi， FU Bin-he

(Department of Mechanical Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China)

The veracity of cognitive Key Performance Shaping Factors (KPSFs) identification is essential to the study of operation status in armored vehicle cabin crew’s information processing, which has important implications for improving combat effectiveness of the man-machine system. In view of the armored vehicle cabin crew’s information processing，the crew’s cognitive Performance Shaping Factors (PSFs) are systematically analyzed, the identification model for crew’s cognitive KPSFs is built based on factor analysis, the experiment verification process for crew’s cognitive KPSFs is put forward, to solve the pro-blem of cognitive KPSFs identification. An example of crew’s target input is analyzed and verified. The results indicate that this model can identify crew’s cognitive KPSFs, compare the influence of KPSFs on crew’s cognitive performance quantitively, identification reusability is preferable. It is an effective and feasible approach for cognitive KPSFs identification.

armored vehicle; cognitive performance; information processing; Key Performance Shaping Factors (KPSFs); identification method

2016-09-21

聶俊峰(1989-)，男，博士研究生。

TJ811； X914

：ADOI：10.3969/j.issn.1672-1497.2016.06.008

1672-1497(2016)06-0039-06