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        駕駛分心行為駕駛?cè)说亩嘀貙?yīng)分析

        2020-06-03 07:28:22彎美娜
        交通工程 2020年2期
        關(guān)鍵詞:特征分析能力

        彎美娜, 李 洋, 何 慶

        (北京警察學(xué)院, 北京 102202)

        0 引言

        駕駛?cè)说鸟{駛分心是引發(fā)交通事故的重要原因之一. 據(jù)美國國家公路安全管理局(NHTSA)統(tǒng)計,美國2006—2010年由于分心導(dǎo)致事故比例達(dá)到17%,2011—2013年事故比例達(dá)到16%. 其中駕駛分心導(dǎo)致死亡事故占到總死亡事故的10%[1]. 2014年,全國簡易交通事故656.3萬起,其中因“駕駛分心”導(dǎo)致的309.9萬起,占47.22%;一般以上交通事故中,因“駕駛分心”導(dǎo)致的共有74 746起,占37.98%,造成21 570人死亡,76 984人受傷,直接財產(chǎn)損失4.58億元. 2019年以來,交警部門共查處“駕駛分心”違法行為40.3萬起,與去年同期相比上升11.1%[2].

        國際標(biāo)準(zhǔn)化組織將駕駛分心初步定義為:注意力集中在駕駛無關(guān)的活動中,一般對駕駛行為有害[3]. 美國高速公路安全管理局(NHTSA)將駕駛分心分為以下3種類型:視覺分心:需要駕駛員離開路面注視來獲取信息;操作分心:需要駕駛員單手離開方向盤并操作設(shè)備;認(rèn)知分心:需要駕駛員從駕駛?cè)蝿?wù)中轉(zhuǎn)移精神注意力.

        目前駕駛分心的研究較多地集中在分心的認(rèn)知機(jī)制探討和分心行為分析等研究中. 其中,認(rèn)知機(jī)制的探討一般通過視覺分心或認(rèn)知分心任務(wù)、在駕駛模擬環(huán)境下、通過實驗的方式考查分心任務(wù)對駕駛操作行為的影響. 如羅毅等[4]通過駕駛模擬試驗,考查駕駛分心對車輛變道行為的影響,結(jié)果顯示,駕駛分心對變道過程中車輛的縱向速度、橫向速度、橫向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、方向盤轉(zhuǎn)速和油門開度等6項駕駛績效參數(shù)有顯著影響. 李鵬輝等[5]通過駕駛模擬器對分心任務(wù)與交通沖突反應(yīng)時之間的關(guān)系進(jìn)行了分析,結(jié)果顯示,認(rèn)知分心會延長駕駛?cè)藨?yīng)對側(cè)向沖突的反應(yīng)時,視覺分心同時延長駕駛?cè)藨?yīng)對側(cè)向及縱向沖突的反應(yīng)時間;視覺分心對駕駛?cè)朔磻?yīng)時間的延長顯著性高于認(rèn)知分心.

        同時,伴隨著移動電話的迅速普及,駕駛時使用電話的行為也變得越發(fā)普遍. 越來越多的研究者在駕駛分心特性中開始關(guān)注如手動操作電子通訊設(shè)備、使用非手持電子設(shè)備通話、使用手持電話通話等的影響[6]. 如黨珊[7]對駕駛中操作手機(jī)打車軟件誘發(fā)的駕駛分心行為進(jìn)行的駕駛模擬實驗結(jié)果顯示,正常駕駛與4類駕駛分心情況下駕駛行為表現(xiàn)出顯著差異,非常規(guī)場景中,分心操作對危險刺激的反應(yīng)時增長顯著,駕駛分心操作時的事故率出現(xiàn)顯著上升. 彭丹丹等[8]使用眼動儀用模擬駕駛試驗的方式對手機(jī)導(dǎo)航方式對駕駛行為的影響進(jìn)行分析后指出,不同手機(jī)導(dǎo)航方式都會造成駕駛分心,但分心程度不同;手持手機(jī)導(dǎo)航使駕駛?cè)藢η胺胶妥髠?cè)區(qū)域的關(guān)注下降最為顯著.

        從上述研究中可看到,駕駛分心的研究目前主要集中在對駕駛分心行為的行為觀察和認(rèn)知機(jī)制探索等方面,包括對視覺分心、認(rèn)知分心的神經(jīng)生理機(jī)制分析、風(fēng)險認(rèn)知水平分析等認(rèn)知過程的分析,以及由此衍生的駕駛分心行為檢測系統(tǒng)和人機(jī)交互界面設(shè)計等領(lǐng)域中,而對于駕駛分心行為的駕駛?cè)说纳鐣卣骱婉{駛行為特征分析則較為少見. 從交通管理工作實踐角度出發(fā),對于駕駛分心行為的駕駛?cè)松鐣卣骱托袨樘卣鬟M(jìn)行分析,對于交通安全工作也具有不可忽視的作用. 因此,本研究從駕駛?cè)说娜丝诮y(tǒng)計學(xué)特征和駕駛行為特征出發(fā),對駕駛分心行為進(jìn)行了分析,并進(jìn)一步總結(jié)分心駕駛的人群的常見特征,以期為交通管理工作提供可能的管理思路.

        1 研究方法

        1.1 研究工具

        本研究使用網(wǎng)上調(diào)查的形式,通過自我報告的問卷,對駕駛?cè)巳粘3鲂旭{駛行為中的社會經(jīng)濟(jì)狀況、駕駛分心情況(駕駛行為中出現(xiàn)頻率最高的分心行為、日常駕駛活動中使用手機(jī)的頻率)和事故情況(過去3a發(fā)生的事故數(shù)量)進(jìn)行了調(diào)查. 最終有536名駕駛?cè)私邮芰苏{(diào)查,其中男性338人,女性198人.

        1.2 統(tǒng)計方法

        本研究中涉及的分類變量包括駕駛分心情況、基本的人口統(tǒng)計學(xué)變量(年齡、性別、受教育程度、職業(yè)和家庭月收入)以及基本的駕駛情況(駕齡、駕駛?cè)诵再|(zhì)、車型、周均駕駛里程). 使用傳統(tǒng)的列聯(lián)表分析不僅列聯(lián)表層次復(fù)雜,且行與列之間的交叉信息也不易理解,針對這種情況,采用研究者們普遍推薦的多重對應(yīng)分析的方式進(jìn)行呈現(xiàn).

        使用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析,以P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義.

        2 研究結(jié)果

        2.1 駕駛分心行為描述統(tǒng)計

        研究者列舉了駕駛行為中常見的可能引起駕駛分心的行為,要求被試選擇在駕駛行為中出現(xiàn)頻率最高的兩項行為,結(jié)果如表1所示.

        表1 常見的駕駛分心行為頻率表

        從表1中可看到,在駕駛分心行為中,駕駛?cè)俗畛3霈F(xiàn)的行為頻次最高的5項行為依次為聽廣播、聊天、玩手機(jī)、吃東西和看視頻.

        進(jìn)一步詢問被試在駕駛行為中使用手機(jī)的頻率,結(jié)果如圖1所示.

        “好小子!好一招‘浮花浪蕊、蘭摧玉折’,老夫打了一輩子的鷹,差一點(diǎn)就被你們?nèi)齻€娃娃啄到了?!睂O老神仙一邊沉腰出掌,野馬分鬃,左掌六,右掌七,引導(dǎo)陣中內(nèi)力陰陽轉(zhuǎn)圜,饒是如此,兩股大力碰撞,如驚濤拍岸,千堆雪積,轟然作響,他承受其重,胸口一滯,一口熱血涌出來,淋淋濺到須發(fā)上。

        圖1 駕駛行為中使用手機(jī)的頻率分布圖

        從圖1中可看到,超過68%的駕駛?cè)顺姓J(rèn)在駕駛行為中出現(xiàn)過使用手機(jī)的情況,其中14%的駕駛?cè)祟l繁地在駕駛行為中使用手機(jī).

        2.2 駕駛分心行為的多重對應(yīng)分析

        研究者對自我報告中承認(rèn)在駕駛行為中使用手機(jī)的駕駛?cè)?n=363)樣本進(jìn)一步進(jìn)行多重對應(yīng)分析.

        2.2.1 基本情況描述

        363名駕駛?cè)说哪挲g、受教育程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況等人口統(tǒng)計學(xué)變量如表2所示.

        從表2中可看到,男性駕駛?cè)苏急冉咏?0%,大多數(shù)被調(diào)查者年齡在35歲以下,大多數(shù)受過高等教育,職業(yè)以固定職業(yè)為主,家庭月收入處于中等水平.

        363名駕駛?cè)说鸟{齡、日常駕駛車型和周均駕駛里程等駕駛基本情況如表3所示.

        表3 被調(diào)查者人口統(tǒng)計學(xué)變量分布表

        從表3中可看到,大多數(shù)駕駛?cè)说鸟{齡在5a以下,駕駛車輛以小型客車為主,周均駕駛里程以中短途為主.

        2.2.2 適應(yīng)性檢驗

        適用性檢驗結(jié)果顯示,不同人口特征的駕駛?cè)嗽诓煌鸟{駛特征上的表現(xiàn)如表4所示.

        從表4中可看到,不同性別的駕駛?cè)嗽诼殬I(yè)、周均駕駛里程上的分布無差異;不同職業(yè)的駕駛?cè)嗽隈{駛能力分布上無差異;其余研究變量的分布上均表現(xiàn)出顯著差異.

        表4 不同人口特征的駕駛?cè)俗兞康膬蓛蛇m應(yīng)性檢測(χ2/P值)

        2.2.3 模型情況概要

        考慮到人口統(tǒng)計學(xué)變量中,受教育程度和家庭收入情況與年齡和職業(yè)之間存在較大的相關(guān),因此,研究者最終選擇對性別、年齡、職業(yè)、駕齡、車型、周均駕駛里程和駕駛能力7個變量間進(jìn)行多重對應(yīng)分析[13]. 在對這7個變量進(jìn)行特征分析后,其在2個維度上的調(diào)整慣量貢獻(xiàn)率如表5所示.

        表5 調(diào)整慣量貢獻(xiàn)率表

        從表5中可看到,維度1可解釋總體變異的34.95%,維度2可解釋總體變異的22.00%;也就是說,兩維坐標(biāo)圖可介紹原有數(shù)據(jù)的56.95%的信息.

        根據(jù)上述2個特征根得到2個辨識度量,并得到性別等維度在這2個辨識度量上的載荷,如表6所示.

        表6 辨識度量載荷表

        從表6中可看到,年齡、駕齡和駕駛能力主要分布在辨識度量1上,性別主要分布在辨識度2上,職業(yè)和周均駕駛里程在2個辨識度量上分布比較平均. 它們之間的關(guān)系,如圖2所示.

        圖2 變量在兩個辨識維度上的分布圖

        3.2.4 多重對應(yīng)分析的聯(lián)合分布圖

        為了更清晰地呈現(xiàn)這些變量之間的關(guān)系,研究將多重對應(yīng)分析的結(jié)果以類別聯(lián)合圖的形式繪制出來,結(jié)果如圖3所示.

        圖3 駕駛分心人群的多重對應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

        從圖3中可看到,男性、非固定職業(yè)、駕齡在3~5 a在同一方向出現(xiàn)聚集,表明這些變量之間存在相關(guān);同樣,18~35歲與駕齡與在3 a以內(nèi)、周均駕駛里程為中途(50~400 km)與固定職業(yè)、60歲以上與周均駕駛里程為長途之間也存在一定的關(guān)聯(lián)性. 男性和女性在原點(diǎn)的不同方向,駕駛能力自評高、低的駕駛?cè)说奈恢幂^遠(yuǎn),說明不同性別、不同駕駛能力認(rèn)知的駕駛?cè)朔植加兴煌?

        研究者進(jìn)一步對不同性別、不同駕駛自評能力的駕駛分心人群特征進(jìn)行了多重對應(yīng)對應(yīng)分析,其類別聯(lián)合圖的結(jié)果如圖4、圖5所示.

        圖4 男性駕駛分心人群的多重對應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

        圖5 女性駕駛分心人群的多重對應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

        從圖4中可看到,在男性的駕駛分心人群中,非固定職業(yè)、駕齡在3 a以內(nèi)、周均駕駛里程在50 km以內(nèi),同時駕駛能力自評較低等特征出現(xiàn)了聚集;同時,固定職業(yè)、駕齡在5~10 a,周均駕駛里程在50~400 km與高的駕駛能力自評等特征可能存在相關(guān). 圖5中的信息顯示,在女性的駕駛分心人群中,10 a以上駕齡與較高的駕駛能力自評出現(xiàn)聚集;女性駕駛?cè)朔枪潭殬I(yè)、駕齡3 a以內(nèi)、周均駕駛里程較短等特征也表現(xiàn)出相關(guān).

        從圖6、7中我們發(fā)現(xiàn),男性駕駛?cè)?8~35歲以及3~5 a駕齡均表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān),但是在駕駛能力自評較低的群體中,女性與較長的里程出現(xiàn)相關(guān);而在駕駛能力自評較高的群體中, 相對而言,女性與中等程度的駕駛里程關(guān)系較為密切.

        圖6 低駕駛能力駕駛分心人群的多重對應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

        圖7 高駕駛能力駕駛分心人群的多重對應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

        3 討論

        3.1 駕駛分心的群體特征:年齡和職業(yè)特征的影響

        綜上所述,在不同條件多重對應(yīng)分析中出現(xiàn)了一些穩(wěn)定的特征聚集:如駕齡在3 a以內(nèi)這一特征幾乎總是與短途駕駛里程(周均駕駛里程在50 km以內(nèi))以及非固定職業(yè)這些特征聯(lián)系在一起. 這些特征共同構(gòu)成了這樣一幅駕駛?cè)巳后w的描象:新手駕駛?cè)? 一般而言,國際慣例將取得駕駛執(zhí)照在1 a以內(nèi)的駕駛?cè)朔Q之為新手駕駛?cè)? 但是由于我國的國情,一部分駕駛?cè)嗽谌〉民{駛執(zhí)照后的一段時間內(nèi),并沒有很多的上路實踐機(jī)會,從周均駕駛里程在50 km以內(nèi)也能反映出這一點(diǎn). 同時,也意味著這一群體并非具有穩(wěn)定上下班通勤需要的駕駛?cè)巳后w. 這3個特征放在一起,研究者猜測這一群體中相當(dāng)大的人群可能是屬于青年駕駛?cè)巳后w. 由于在本次研究中,我們使用在駕駛活動中對手機(jī)的使用頻率作為駕駛分心的指標(biāo),因此,這一群體在駕駛分心上表現(xiàn)突出也就不難理解了. 一方面,智能手機(jī)的使用頻率本身就呈現(xiàn)出了極強(qiáng)的年齡效應(yīng),青年群體中對于智能手機(jī)的依賴本身就顯著地高于其他年齡階段;另一方面,在新手駕駛?cè)穗A段,對駕駛環(huán)境、駕駛操作等方面內(nèi)容的不熟悉,也進(jìn)一步加劇了對智能手機(jī)(如手機(jī)導(dǎo)航軟件等)的依賴,從而使得駕駛分心在這一群體中更加常見.

        另一方面,在駕駛里程為中途(50~400 km)與固定職業(yè)、5~10 a駕齡等特征之間的密切相關(guān),也似乎提示,在年齡更高的群體中,駕駛分心的群體似乎與朝九晚五的“上班族”存在一定的重合,周均50~400 km的駕駛里程似乎也與上下班的通勤距離較為接近. 同時,在部分類別聯(lián)合圖中出現(xiàn)的,60歲以上的駕駛?cè)巳后w與周均400 km以上的駕駛里程之間的聚集,似乎也在提示研究者,對于不同年齡階段的駕駛?cè)硕?,駕駛中對手機(jī)的使用這一駕駛分心行為可能存在的不同指向和功能,這一內(nèi)容需要后續(xù)研究根據(jù)使用手機(jī)的內(nèi)容和形式進(jìn)行進(jìn)一步挖掘.

        3.2 駕駛分心行為可能受到性別刻板印象的影響

        除了年齡和職業(yè)的影響之外,多重對應(yīng)分析的結(jié)果還顯示,駕駛分心行為在很大程度上表現(xiàn)出了性別和駕駛能力的差異. 具體而言,駕駛自評能力幾乎沒有在男性駕駛?cè)巳后w表現(xiàn)出差異性的相關(guān),而女性駕駛?cè)藙t表現(xiàn)出一定的駕駛能力自評結(jié)果與駕駛里程至今的負(fù)相關(guān)的傾向. 也就是說,駕駛能力自評較低的群體中,女性與較長的里程出現(xiàn)相關(guān);而在駕駛能力自評較高的群體中,女性則與中等程度的駕駛里程關(guān)系較為密切. 研究者認(rèn)為,出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因,可能與女性駕駛?cè)怂馐艿脑隈{駛行為中的刻板印象相關(guān). 由于這種刻板印象的存在,女性駕駛?cè)丝赡軐ψ陨淼鸟{駛技能評價相對較低,這種較低的評級可能進(jìn)一步抑制了女性駕駛?cè)嗽隈{駛活動中的分心行為. 因此,對自己駕駛能力評級較高的女性駕駛?cè)伺c周均駕駛里程為中途表現(xiàn)出聚集,而對自己駕駛能力評價較低的女性駕駛?cè)藙t與周均駕駛里程為長途表現(xiàn)出相關(guān). 周均駕駛里程在一定程度上可看做是駕駛?cè)藢︸{駛技能的練習(xí)活動,從這個意義上講,女性駕駛?cè)税殡S著對駕駛技能的熟練,從而導(dǎo)致對自我駕駛能力評價的提高,并進(jìn)一步可能出現(xiàn)駕駛分心行為.

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