亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        自動(dòng)化信任的測(cè)量方法及其差異分析

        2021-09-17 08:57:48盧嘉楠
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2021年15期
        關(guān)鍵詞:差異分析

        盧嘉楠

        摘? 要:在人機(jī)交互的研究中,特別是輔助決策甚至人機(jī)組隊(duì)領(lǐng)域,對(duì)于人機(jī)信任的研究一直是一個(gè)重要的話題。人機(jī)信任通常會(huì)影響到自動(dòng)化輔助或人機(jī)組隊(duì)的任務(wù)績(jī)效表現(xiàn),而人機(jī)信任的水平也會(huì)受到機(jī)器特性、使用者特性及環(huán)境特性等因素的影響。為達(dá)到構(gòu)建因素間關(guān)系,以及達(dá)成輔助決策與人機(jī)組隊(duì)環(huán)境中更好地完成任務(wù)績(jī)效,有必要對(duì)人機(jī)信任進(jìn)行準(zhǔn)確定量測(cè)量。本文在綜合國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上,概述了當(dāng)前常見的三類人機(jī)信任測(cè)量方法:自我報(bào)告測(cè)量、行為測(cè)量、生理與神經(jīng)測(cè)量,并具體介紹了這些測(cè)量方法的設(shè)計(jì)過程及原理,對(duì)每一類測(cè)量方法的適用場(chǎng)景及優(yōu)劣勢(shì)做出了評(píng)價(jià)。

        關(guān)鍵詞:自動(dòng)化信任? 自我報(bào)告測(cè)量? 行為測(cè)量? 生理與神經(jīng)測(cè)量? 差異分析

        中圖分類號(hào):TB97? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1674-098X(2021)05(c)-0248-06

        The Measurements of Human-automation Trust and the Differences Analysis

        LU Jianan

        (Department of Psychology, Renmin University of China, Beijing, 100872 China)

        Abstract: In the research of human-computer interaction, especially in the field of assistant decision-making and even human-computer team formation, the research of human-computer trust has always been an important topic. Human-computer trust usually affects the task performance of automation assistance or human-computer team, and the level of human-computer trust will also be affected by machine characteristics, user characteristics and environmental characteristics. In order to construct the relationship between factors and achieve better task performance in assistant decision-making and man-machine team environment, it is necessary to measure man-machine trust accurately and quantitatively. Based on the comprehensive research at home and abroad, this paper summarizes three common human-computer trust measurement methods: self-report measurement, behavior measurement, physiological and neural measurement, introduces the design process and principle of these measurement methods, and evaluates the application scenarios, advantages and disadvantages of each kind of measurement methods.

        Key Words: Trust in automation;Self-report measurement; Behavioral measurement; Physiological and neurological measurement; Differences analysis

        0? 前言

        隨著科技的發(fā)展,自動(dòng)化技術(shù)越來越普及,人與機(jī)器的交互成為了越來越重要的一個(gè)生活場(chǎng)景。例如,自動(dòng)化飛行控制系統(tǒng)可以替代駕駛員進(jìn)行決策,這在民用航空領(lǐng)域已經(jīng)相當(dāng)普遍,其優(yōu)勢(shì)是降低飛行員的工作負(fù)荷,飛行員可以更多地關(guān)注除常規(guī)飛行操作以外的其他事情,燃料得到了進(jìn)一步節(jié)約,飛行可靠性得到保障,在一般情況下,飛行平穩(wěn),乘客的舒適度也得到了提升[1]。

        但在自動(dòng)化技術(shù)和人機(jī)編隊(duì)的實(shí)際發(fā)展中,很多事故甚至災(zāi)難的發(fā)生,讓人們?cè)俅我庾R(shí)到技術(shù)的發(fā)展,不都是有利無弊的。例如,航空界曾出現(xiàn)因飛行員相信自動(dòng)化而沒有進(jìn)行手動(dòng)飛機(jī)操控導(dǎo)致空客A320飛機(jī)墜毀的事件。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域曾出現(xiàn)因駕駛員沒有接管未能判斷出潛在危險(xiǎn)的自動(dòng)駕駛控制而發(fā)生交通事故的事件。

        在人機(jī)交互場(chǎng)景中,人機(jī)編隊(duì)的場(chǎng)景是相對(duì)來講更為特殊的。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的人機(jī)交互研究中,通常將機(jī)器看做基于人的特定輸入,給出特定反饋的某種“計(jì)算裝置”,而這種計(jì)算裝置是完全可預(yù)測(cè)的,因此研究也更多地針對(duì)如何通過更好的設(shè)計(jì),改善人機(jī)交互界面,從而提升人機(jī)交互的效率和體驗(yàn)。相比于此,人機(jī)編隊(duì)中的“機(jī)器”一方,通常具有更加自主的能力,通過提供預(yù)警、建議、甚至自主的行動(dòng)來使整個(gè)“編隊(duì)”獲得更好的績(jī)效。因此,針對(duì)“人機(jī)編隊(duì)”的研究[2],越來越顯現(xiàn)出價(jià)值和意義。

        基于以上事實(shí),已有研究表明,自動(dòng)化信任是決定人是否會(huì)使用自動(dòng)化系統(tǒng),并產(chǎn)生監(jiān)督和干預(yù)等行為的關(guān)鍵因素[3]。由于人機(jī)編隊(duì)中,機(jī)器及自動(dòng)化一側(cè)的不具意圖性、無回饋性及信任產(chǎn)生過程(即機(jī)器不會(huì)帶有某種期待或意圖地與人交互,人無法期望機(jī)器可以對(duì)他的行為投桃報(bào)李,及人對(duì)機(jī)器的信任很多時(shí)候只來源于一段對(duì)機(jī)器的“描述”,而不是像人際信任一樣來自于某種真實(shí)的“表現(xiàn)”。),因此對(duì)自動(dòng)化信任的研究,不能完全復(fù)用對(duì)人際交互中對(duì)信任的研究結(jié)論[4]。所以,對(duì)自動(dòng)化信任的測(cè)量進(jìn)行重新的探究就十分有意義,這成為了幾乎所有量化的自動(dòng)化信任研究中必備的一項(xiàng)工作。例如在當(dāng)前常見的L2級(jí)別自動(dòng)駕駛應(yīng)用研究中,如果假設(shè)司機(jī)在路面車輛較為擁擠的情況下傾向于更加不信任自動(dòng)駕駛系統(tǒng),而路面車輛較為不擁擠的情況下,更加傾向于信任自動(dòng)駕駛系統(tǒng)[2],那么就必須對(duì)駕駛員是否信任自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行定量測(cè)量才能夠得到相應(yīng)結(jié)論。

        在現(xiàn)有的研究中,對(duì)自動(dòng)化信任進(jìn)行測(cè)量方法主要有3種,他們分別是自我報(bào)告測(cè)量、行為測(cè)量、生理測(cè)量。本文將通過舉例和對(duì)比,對(duì)幾種測(cè)量方法進(jìn)行整理,并對(duì)其優(yōu)劣勢(shì)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        1? 自我報(bào)告測(cè)量

        自我報(bào)告測(cè)量是一種主觀的測(cè)量方式,并且是直接對(duì)自動(dòng)化信任進(jìn)行量化評(píng)估的方法。例如當(dāng)前常用的Jian等人開發(fā)的量表[5],包含12個(gè)項(xiàng)目,每個(gè)項(xiàng)目采取7分制評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。該研究是基于經(jīng)驗(yàn)的參考并綜合了各類對(duì)“信任”的結(jié)構(gòu)的理解,具有較好的內(nèi)部效度;或者M(jìn)adsen 等人開發(fā)的人機(jī)信任量表[6]。

        Jian等人開發(fā)的量表[5]對(duì)跟人與自動(dòng)化系統(tǒng)之間的信任設(shè)計(jì)了一個(gè)三階段的實(shí)驗(yàn)研究,以探索構(gòu)成信任的潛在因素,并開發(fā)一種潛在的更可靠和有效的工具來評(píng)估人們對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的信任。研究以另一個(gè)復(fù)雜度類似的“舒適度”評(píng)價(jià)量表研究[7]的結(jié)構(gòu)為藍(lán)本,開發(fā)了一個(gè)針對(duì)自動(dòng)化信任的量表。3個(gè)階段分別為:第一階段,詞語誘發(fā)研究,研究人員收集了與信任和不信任概念有關(guān)的各種詞語;第二階段,問卷研究,研究人員調(diào)查了這些詞與信任或不信任的密切程度,以評(píng)估信任和不信任是否是對(duì)立的或代表著不同的概念,以及信任和不信任的概念是否與一般信任、人與人之間的信任、人與系統(tǒng)之間的信任相似;第三階段是配對(duì)比較研究,參與者對(duì)成對(duì)的詞語的相似性進(jìn)行評(píng)價(jià)。然后利用問卷研究和配對(duì)比較研究的數(shù)據(jù)構(gòu)建人機(jī)信任的多維度測(cè)量量表。由于該量表是針對(duì)參與者對(duì)不定向的自動(dòng)化系統(tǒng)而制訂的,而不是針對(duì)參與者使用的某些特定的系統(tǒng),因此該研究的應(yīng)用范圍較廣。

        Madsen人機(jī)信任量表[6]從自動(dòng)化信任的結(jié)構(gòu)入手,試圖建立一套針對(duì)自動(dòng)化信任測(cè)量的可靠的量表體系。研究者首先基于當(dāng)時(shí)研究,認(rèn)為信任包含2個(gè)因素:(對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的)信心及(使用系統(tǒng)的決定或建議的)意愿[8]。其中,信心是自動(dòng)化信任中基于認(rèn)知產(chǎn)生的部分的主要結(jié)果;意愿是自動(dòng)化信任中基于認(rèn)知產(chǎn)生的部分和基于情感產(chǎn)生的部分的共同結(jié)果。基于認(rèn)知產(chǎn)生的自動(dòng)化信任是自動(dòng)化系統(tǒng)的用戶的理性觀念,而基于情感產(chǎn)生的自動(dòng)化信任是用戶對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的情緒性反應(yīng)。因此當(dāng)促使用戶基于認(rèn)知產(chǎn)生自動(dòng)化信任的信息不足時(shí),比如因信息披露不充分、系統(tǒng)復(fù)雜度較高導(dǎo)致系統(tǒng)可理解性較低等原因存在時(shí),基于情感產(chǎn)生的自動(dòng)化信任將在總體的自動(dòng)化信任中扮演更關(guān)鍵的作用。在有了這些理論認(rèn)知的前提下,研究者基于已有的研究納入了自動(dòng)化信任的9個(gè)成分,之后使用瑟斯頓量表技術(shù)[9]進(jìn)行了4輪篩選。在得到更高的評(píng)分者信度的量表的同時(shí),將自動(dòng)化信任的成分縮減到了5個(gè),共包含25個(gè)項(xiàng)目。這5個(gè)成分分別為可理解性、技術(shù)能力、可靠性、個(gè)體依戀、信念。前3個(gè)成分是基于認(rèn)知的信任成分,即在用戶知覺層面的特性,主要側(cè)重用戶視角對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)可理解程度的知覺在何種水平上,因此也可以被稱為知覺可理解性、知覺技術(shù)能力、知覺可靠性。后2個(gè)成分是基于情感的信任成分。最終,通過主成分分析發(fā)現(xiàn),這5個(gè)成分具有較高的科倫巴赫α系數(shù),可知此研究整體信度較高。研究的整體也得益于具有豐富的理論依據(jù),具有較高的結(jié)構(gòu)效度。

        自我報(bào)告法十分便于操作,如果量表的構(gòu)建過程嚴(yán)謹(jǐn),那么該方法可以有效地反映操作者的自動(dòng)化信任水平。然而,自我報(bào)告法較難在被試內(nèi)設(shè)計(jì)的過程中多次施測(cè),一方面是操作自動(dòng)化系統(tǒng)的用戶如果被具有不同特性的自動(dòng)化系統(tǒng)影響后,會(huì)較難分離出不同處理水平間的影響,從而影響所測(cè)結(jié)果的可靠程度。此外,此類測(cè)量方法具有的通病為,被試可能不愿意或沒有能力準(zhǔn)確報(bào)告他們的真實(shí)態(tài)度。在此方法的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,可以預(yù)計(jì)將難以實(shí)時(shí)捕獲自動(dòng)化信任的動(dòng)態(tài)變化,這將限制其在實(shí)際環(huán)境中的應(yīng)用,這種缺陷在生理與神經(jīng)測(cè)量方法中將有針對(duì)性解決方法。

        2? 行為測(cè)量

        行為測(cè)量是一種客觀的測(cè)量方式,并且是通過測(cè)量影響信任的因素或受信任影響的行為進(jìn)行一種間接的評(píng)估方式。在應(yīng)用于自動(dòng)化信任的測(cè)量時(shí),行為測(cè)量假設(shè)自動(dòng)化信任不是一個(gè)最終的目標(biāo),而是影響其他因素的一種手段。具體來講,研究者首先定義,在自動(dòng)化信任中,自動(dòng)化系統(tǒng)的使用者一方稱為信任者,而自動(dòng)化系統(tǒng)一方稱為受信者;接下來,信任者為了得到某種結(jié)果(例如追求任務(wù)的完成),基于其對(duì)受信者(即人對(duì)系統(tǒng))的能力的理解和認(rèn)可程度,選擇信任或者不信任自動(dòng)化系統(tǒng),最終產(chǎn)生了某種行動(dòng)(例如相信系統(tǒng)建議)?;仡欉@個(gè)過程中的各個(gè)環(huán)節(jié),研究者發(fā)現(xiàn),信任者想要達(dá)到的某種結(jié)果,即所謂的“最終目標(biāo)”時(shí),“自動(dòng)化信任”就成為了影響行動(dòng)產(chǎn)生的一種手段或過程,人不是為了信任而信任,而是為了達(dá)成目標(biāo)而信任(或不信任),這是符合常識(shí)的,也是將自動(dòng)化信任置于更符合現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的研究假設(shè)。因?yàn)樵谶@個(gè)追求“最終目標(biāo)”的過程中,信任者通常不太可能放棄目標(biāo),即使在較低信任度的情況下也如此,所以這種選擇引導(dǎo)用戶在“信任”與“不信任”之間,選擇更加實(shí)際的一個(gè)傾向,即便在2種傾向差別微乎其微的情況下,如果為了實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo),信任者仍然會(huì)用腳投票,產(chǎn)生一個(gè)“信任”或者“不信任”的具體行為結(jié)果。例如,駕駛員在地圖導(dǎo)航指引時(shí),會(huì)一直保有對(duì)駕駛安全與駛向目的地的目標(biāo),當(dāng)駕駛員自身掌握的信息不足,而導(dǎo)航提供了一項(xiàng)信息時(shí),駕駛員會(huì)有一個(gè)具有傾向性的具體行為,即相信導(dǎo)航或者不相信導(dǎo)航,若其雖然對(duì)導(dǎo)航指引存疑,但仍然選擇按導(dǎo)航行駛,則研究者認(rèn)為,這實(shí)際上是人傾向于“信任”自動(dòng)化系統(tǒng)。因此,研究者可以在信任者達(dá)成某種目標(biāo)的過程中,通過對(duì)信任者的行為的測(cè)量,推導(dǎo)出其自動(dòng)化信任的程度。因此也就間接地獲得了對(duì)自動(dòng)化信任的測(cè)量結(jié)果。

        基于以上假設(shè),有研究對(duì)不同種類的系統(tǒng)及其自動(dòng)化信任做出了定義[10]。研究針對(duì)的第一種系統(tǒng)被稱為輔助診斷式自動(dòng)化系統(tǒng),這類自動(dòng)化系統(tǒng)會(huì)監(jiān)測(cè)某種預(yù)先定義的信號(hào),當(dāng)監(jiān)測(cè)到信號(hào)時(shí),它會(huì)提示使用者進(jìn)行某種操作。如果使用者按提示操作,則意味著使用者對(duì)自動(dòng)化是信任的,如果使用者對(duì)提示無動(dòng)于衷,則意味著使用者對(duì)自動(dòng)化缺乏信任。研究針對(duì)的第二種自動(dòng)化系統(tǒng)被稱為自主式系統(tǒng),這類自動(dòng)化系統(tǒng)有執(zhí)行行動(dòng)的能力,而不只依賴使用者對(duì)其建議的反應(yīng)。對(duì)這類自動(dòng)化系統(tǒng)的信任表現(xiàn)為行為時(shí),與對(duì)輔助診斷式自動(dòng)化系統(tǒng)有較大不同,對(duì)這類自動(dòng)化的信任分為3個(gè)層次。第一個(gè)層次是啟動(dòng)自動(dòng)化的權(quán)力:當(dāng)使用者是啟動(dòng)自動(dòng)化的人(如汽車的巡航控制),這種對(duì)自動(dòng)化的信任是主動(dòng)的。他或她必須通過開啟自動(dòng)化來主動(dòng)參與自動(dòng)化。而當(dāng)人不信任自動(dòng)化時(shí),他或她只能通過不啟動(dòng)自動(dòng)化系統(tǒng)來表達(dá)。相反,某些自動(dòng)化是由系統(tǒng)觸發(fā)的(如定位導(dǎo)航程序自動(dòng)根據(jù)路況規(guī)劃路線),人類若不作為則來表示信任,此時(shí)自動(dòng)化將自主行動(dòng)。進(jìn)而,第二個(gè)層次,就是指人若主動(dòng)脫離或者關(guān)停這個(gè)自主自動(dòng)化系統(tǒng),就是不信任。下一步,第三個(gè)層次,就是指人有改正權(quán),當(dāng)對(duì)自主自動(dòng)化系統(tǒng)的行為進(jìn)行“覆蓋”操作,即修改自主自動(dòng)化系統(tǒng)的行為時(shí),即為不信任。通過輔助駕駛領(lǐng)域的技術(shù)示例,來解釋這兩類自動(dòng)化系統(tǒng)的差異會(huì)十分易于理解:例如,車輛在無自動(dòng)駕駛功能情況下,車輛的行停轉(zhuǎn)向等操作完全由駕駛員執(zhí)行,此時(shí)車輛會(huì)基于雷達(dá)提醒當(dāng)前車輛與其他車輛或障礙物的距離,由駕駛員操控車輛進(jìn)行制動(dòng),對(duì)其他車輛或障礙物進(jìn)行躲避或繼續(xù)照常行駛,這也就是研究所述的“輔助診斷式自動(dòng)化系統(tǒng)”;而當(dāng)車輛在有較高層次自動(dòng)駕駛功能的情況下,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以完全操控車輛的行停轉(zhuǎn)向,并進(jìn)行車速調(diào)節(jié)、變換車道、避讓障礙物等較復(fù)雜的車輛操控,這種自動(dòng)化系統(tǒng)就是“自主式系統(tǒng)”,駕駛員可以選擇開啟及關(guān)閉系統(tǒng),或者臨時(shí)手工接管系統(tǒng)。

        通過對(duì)此測(cè)量方式的描述,可知此種測(cè)量方式具有較高的可操作性和確定性,即某種行為的結(jié)果反映了自動(dòng)化信任的程度。對(duì)人機(jī)互動(dòng)過程中的行為可以明確切分為不同的階段,不同行為與自動(dòng)化信任的測(cè)量定義具有對(duì)稱性。行為測(cè)量同樣存在幾項(xiàng)缺陷,首先雖然在明確的定義下,測(cè)量所需時(shí)長(zhǎng)相對(duì)于自我報(bào)告法較短,但行為測(cè)量仍然是“延時(shí)測(cè)量”,不具有實(shí)時(shí)性。其次,行為測(cè)量由于屬于一種“間接測(cè)量”方法,無可避免地受到從自動(dòng)化信任到人機(jī)交互行為之間不完全確定的因果關(guān)系的影響,即信任者的行為,不完全是受到自動(dòng)化信任者一個(gè)因素的影響。最后,在上述這項(xiàng)特定的研究中,信任者僅有極少數(shù)的可選操作(甚至只有一種),因此通過對(duì)行為的定義,可以較直觀地使其成為信任,或者不信任。但在兩種情況下,這種處理將難以適用。第一種情況是在正常的自動(dòng)化操作階段,若操作者的行為不可見,及操作者可對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行的處理為零時(shí),這種信任的測(cè)量將完全無法進(jìn)行;第二種情況是當(dāng)人在于較為復(fù)雜的自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行交互過程中,由于自動(dòng)化系統(tǒng)特性的復(fù)雜度提高,人與系統(tǒng)交互的復(fù)雜度提高,人對(duì)系統(tǒng)的處理也傾向于復(fù)雜化,系統(tǒng)反饋給人的信息種類增多,意味著變量與變量水平的增多,這些變量間可能存在潛在的相互作用,在這種情況下,想要厘清操作者的不同行為與信任與否的對(duì)應(yīng)關(guān)系,難度將快速升高,再考慮到對(duì)人的行為產(chǎn)生影響的因素增多,如多任務(wù)并行下認(rèn)知負(fù)荷的升高,認(rèn)知資源的占用,壓力變化等因素,行為測(cè)量方法的局限性就會(huì)凸顯出來。

        3? 生理與神經(jīng)測(cè)量

        有研究者將腦電和皮電作為研究信任的工具。腦電,簡(jiǎn)稱EEG,是一種捕捉大腦皮質(zhì)活動(dòng)的電生理測(cè)量技術(shù)[11],其通過事件相關(guān)電位(ERP)來觀察大腦對(duì)特定事件的反應(yīng)活動(dòng)。此后,研究者又發(fā)現(xiàn)人類受試者的ERP成分的峰值振幅可以基于事件產(chǎn)生差異化的反應(yīng)[12],他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)刺激信任和不信任的拋硬幣實(shí)驗(yàn)并證實(shí)了這種假設(shè)。在此研究基礎(chǔ)上,有研究者進(jìn)一步研究了帶有反饋刺激的ERP波形[13],研究方法是基于已有的擲硬幣實(shí)驗(yàn)的改良形式[12]。

        GSR是一種經(jīng)典的心理生理學(xué)信號(hào),它基于皮膚表面的導(dǎo)電性來捕捉興奮。它不受意識(shí)控制,而是由交感神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)。GSR也被用于測(cè)量壓力、焦慮和認(rèn)知負(fù)荷[14]。

        研究人員已經(jīng)研究了GSR與人類信任程度的相關(guān)性。Khawaji等人發(fā)現(xiàn),在文本聊天環(huán)境中,平均GSR值和平均GSR峰值都受到信任和認(rèn)知負(fù)荷的顯著影響[15]。

        根據(jù)以上實(shí)驗(yàn)的研究結(jié)論,研究者希望通過對(duì)自動(dòng)化信任進(jìn)行測(cè)量,來實(shí)現(xiàn)一套反饋調(diào)節(jié)系統(tǒng)的目的,因此開發(fā)了一套通過生理與神經(jīng)測(cè)量方法對(duì)自動(dòng)化信任進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量的方法[16]。主要的測(cè)量?jī)?nèi)容為被試的皮膚電效應(yīng)(GSR)和腦電效應(yīng)(EEG),測(cè)量方式是使用皮電及腦電傳感器。研究者通過對(duì)兩種測(cè)量?jī)?nèi)容的結(jié)果,使用二次判別分析進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)上的分類,從而獲得對(duì)人機(jī)信任程度的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律(或稱為基于分類器的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停M(jìn)而達(dá)到可以利用心理生理測(cè)量來估計(jì)人類的信任水平的目的。

        研究者首先選擇一組被試,以這群被試整體的心理生理反應(yīng)作為輸入,并使用這個(gè)特征集訓(xùn)練分類器模型,從而得到一個(gè)平均準(zhǔn)確率為71.22%的對(duì)全部被試通用的信任-傳感器模型。之后為每個(gè)被試設(shè)計(jì)一個(gè)自定義的特征集,并使用該特征集訓(xùn)練一個(gè)分類器模型;得到一個(gè)平均準(zhǔn)確率為78.55%的特定對(duì)象信任-傳感器模型。在兩種方法之間的選擇,主要需要考慮分類器模型的訓(xùn)練時(shí)間和性能。也就是說,雖然使用為特定個(gè)體定制的特征集會(huì)優(yōu)于基于通用特征集的模型,但訓(xùn)練這種模型所需的時(shí)間可能會(huì)過長(zhǎng)。此外,雖然本研究中用于特征選擇和分類器訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)是平均準(zhǔn)確率,但可以選擇不同的標(biāo)準(zhǔn)來適應(yīng)各種應(yīng)用。研究的結(jié)果證明,使用皮電及腦電的方法對(duì)人機(jī)信任進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量是可行和有潛力的測(cè)量方法。

        此外,外源性催產(chǎn)素[17]、面部表情、聲音、心率[18]及功能性磁共振成像[19]等技術(shù)也被用于關(guān)于自動(dòng)化信任測(cè)量的研究。

        相對(duì)于自我報(bào)告與行為測(cè)量法,生理及神經(jīng)測(cè)量的適用范圍更加廣闊。由于這些測(cè)量是實(shí)時(shí)的、連續(xù)的,因此在上述研究提出的場(chǎng)景,例如“反饋調(diào)節(jié)系統(tǒng)”中,具有不可替代的優(yōu)勢(shì),當(dāng)前尚無其他技術(shù)可以滿足此種場(chǎng)景下的測(cè)量應(yīng)用。但與此同時(shí),對(duì)這些測(cè)量方法的應(yīng)用中,在機(jī)制層面上,很難在一種生理與神經(jīng)測(cè)量的結(jié)果中,將自動(dòng)化信任產(chǎn)生的部分同認(rèn)知負(fù)荷、壓力及疲勞等其他因素產(chǎn)生的部分區(qū)分開來,這也是作為“間接測(cè)量”方法的一種,同“行為測(cè)量方法”共同具有的缺陷。因此研究者有時(shí)需要結(jié)合自我報(bào)告測(cè)量和行為測(cè)量的方法來對(duì)生理及神經(jīng)測(cè)量的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)和核準(zhǔn)。此種生理與神經(jīng)測(cè)量方法的缺陷,將使此方法在效度方面受到質(zhì)疑,并降低其被應(yīng)用于“實(shí)時(shí)測(cè)量人機(jī)信任”的場(chǎng)景中的可能。

        4? 結(jié)語

        綜合上述幾類對(duì)人機(jī)信任測(cè)量的分析可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)前對(duì)人機(jī)信任定量測(cè)量的方法中,直接測(cè)量仍然是最可靠的方式,直接測(cè)量的主要方法就是自我報(bào)告測(cè)量法。間接測(cè)量方法的最主要缺陷就是其測(cè)量結(jié)果,不僅受信任水平影響,也部分地受到心理壓力等因素的影響。針對(duì)目前所提到的幾種間接測(cè)量方法,在其設(shè)計(jì)的環(huán)境中,方法表現(xiàn)出了較高的信效度水平,具有較高的應(yīng)用潛力。間接測(cè)量方法的最主要優(yōu)勢(shì)就是可以較為輕便地進(jìn)行測(cè)量,甚至進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量,如果可以達(dá)到足夠可靠的測(cè)量水平,將對(duì)人機(jī)信任的研究過程帶來極大的成本降低,甚至帶來人機(jī)信任的研究范式的創(chuàng)新。且當(dāng)人機(jī)信任可被實(shí)時(shí)測(cè)量后,就可以建立基于人機(jī)信任的反饋調(diào)節(jié)系統(tǒng),這進(jìn)一步增強(qiáng)了人機(jī)信任測(cè)量的應(yīng)用場(chǎng)景和現(xiàn)實(shí)意義。

        在人機(jī)信任測(cè)量領(lǐng)域進(jìn)一步的研究中,自我報(bào)告測(cè)量方法本身將隨著對(duì)人機(jī)信任結(jié)構(gòu)的更深入理解而發(fā)展。對(duì)間接測(cè)量方法應(yīng)該能進(jìn)一步提高其可靠性,并應(yīng)用在更為復(fù)雜的實(shí)際環(huán)境中。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 王新野,李苑,常明,等.自動(dòng)化信任和依賴對(duì)航空安全的危害及其改進(jìn)[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2017,25(9): 1614-1622.

        [2] 施彥瑋.環(huán)境知覺對(duì)L2自動(dòng)駕駛?cè)藱C(jī)信任的影響[D].杭州:浙江大學(xué),2019.

        [3] Bonniem M. Trust in automation: Part i. theoretical issues in the study of trust and human intervention in automated systems[J].Ergonomics,1994,37(11):1905–1922.

        [4] Lee J D, See K A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance[J]. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society,2004,46(1):50–80.

        [5] Jian J-Y, Bisantz A M, Drury C G, et al. Foundations for an Empirically Determined Scale of Trust in Automated Systems[J]. International Journal of Cognitive Ergonomics,2000,4(1): 53–71.

        [6] Madsen M, Gregor S. Measuring human-computer trust[EB/OL].(2000)[2021-05-03]. https://www.researchgate.net/publication/228557418_Measuring_human-computer_trust.

        [7] Zhang L, Helander M G, Drury C G, et al. Identifying factors of comfort and discomfort in sitting[J].Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society,1996,38(3):377–389.

        [8] Yamagishi T. The provision of a sanctioning system as a public good.[J]. Journal of Personality and Social Psychology,1986,51(1):110–116.

        [9] Moore G C, Benbasat I. Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation[J].Information Systems Research,1991,2(3):192–222.

        [10]Bindewald J M, Rusnock C F, Miller M E, et al. Measuring human trust behavior in human-machine teams[J].Advances in Intelligent Systems and Computing,2017:47–58.

        [11]Handy T C. Event-related potentials: a methods handbook[M].Cambridge, MA: MIT Press,2005.

        [12]Boudreau C, Mccubbins M D, Coulson S, et al. Knowing when to trust Others: An ERP study of decision making after receiving information from unknown people[J]. Social Cognitive and Affective Neuroscience,2008,4(1):23–34.

        [13]Long Y, Jiang X, Zhou X, et al. To believe or not to believe: Trust choice modulates brain responses in outcome evaluation[J].Neuroscience,2012,200:50–58.

        [14]Jacobs S C, Friedman R, Parker J D, et al. Use of skin conductance changes during mental stress testing as an index of autonomic arousal in cardiovascular research[J]. American Heart Journal,1994,128(6):1170–1177.

        [15]Khawaji A, Zhou J, Chen F, et al. Using galvanic skin Response (GSR) to measure trust and cognitive load in the TEXT-CHAT ENVIRONMENT[J]. Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems,2015.

        [16]Akash K, Hu W-L, Jain N, et al. A classification model for Sensing human trust in machines using EEG and gsr[J]. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems,2018,8(4):1–20.

        [17]Hester M, Lee K, Dyre B P, et al. “Driver take Over”: A PRELIMINARY exploration of DRIVER trust and performance in autonomous vehicles[J]. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting,2017,61(1):1969–1973.

        [18]Payre W, Cestac J, Delhomme P, et al. Fully automated driving[J]. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society,2015,58(2):229–241.

        [19]Goodyear K, Parasuraman R, Chernyak S, et al. An fmri and effective connectivity study investigating miss errors during advice utilization from human and machine agents[J]. Social Neuroscience,2016,12(5):570–581.

        猜你喜歡
        差異分析
        山東省各地市城鎮(zhèn)養(yǎng)老保險(xiǎn)水平差異分析及對(duì)策建議
        英漢數(shù)字的文化內(nèi)涵差異分析
        人間(2016年30期)2016-12-03 23:07:47
        酒后駕駛違法行為人人格特征與心理健康狀況相關(guān)分析
        關(guān)于當(dāng)代大學(xué)生興趣愛好的差異性分析
        商(2016年32期)2016-11-24 15:23:52
        財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)表與統(tǒng)計(jì)財(cái)務(wù)報(bào)表的差異分析
        教育程度對(duì)學(xué)生心理咨詢的認(rèn)知的影響分析
        商(2016年31期)2016-11-22 10:58:23
        大學(xué)生人際關(guān)系現(xiàn)狀差異調(diào)查分析
        商(2016年31期)2016-11-22 10:52:37
        中美高等職業(yè)教育差異分析
        試論中國聲樂作品的文化定位
        我國國際收支賬戶的內(nèi)部差異分析
        欧美深夜福利网站在线观看| 欲求不満の人妻松下纱荣子 | 隔壁的日本人妻bd高清中字| 一本色道久久hezyo无码| 水蜜桃精品一二三| 国产在线手机视频| 精品一区二区三区长筒靴| 青草久久婷婷亚洲精品| 久久久久久亚洲av无码蜜芽| 人体内射精一区二区三区| 国产精品美女久久久久浪潮AVⅤ| 亚洲精品一区二区网站| 玩弄放荡人妇系列av在线网站| 国产成人无码av在线播放dvd| japanese色国产在线看视频| 亚洲日本高清一区二区| 欧美大片aaaaa免费观看| 在线播放国产一区二区三区| 亚洲国产成人久久综合三区 | 在线观看国产成人av片| 中文字幕无码高清一区二区三区| 久久精品国产亚洲av网站| 欧美精品国产综合久久| 国内精品久久久久久久影视麻豆| 亚洲欧洲无码精品ⅤA| 日韩一区二区av极品| 日韩乱码人妻无码中文字幕久久| 国产无线乱码一区二三区| 白白白色视频在线观看播放| 亚洲av无码国产精品久久| 亚洲国产精品久久亚洲精品| av手机天堂| 国产三级黄色大片在线免费看| 韩日午夜在线资源一区二区| 98在线视频噜噜噜国产| 久久免费看视频少妇高潮| 五十六十日本老熟妇乱| 久久亚洲av成人无码国产| 国产精品亚洲精品日产久久久| 国产精品美女久久久网站三级| 亚洲日韩成人av无码网站|