信息处理中乘员认知行为形成主因子辨识方法

聂俊峰， 刘维平， 金 毅， 傅斌贺

(装甲兵工程学院机械工程系， 北京 100072)

信息处理中乘员认知行为形成主因子辨识方法

聂俊峰， 刘维平， 金 毅， 傅斌贺

(装甲兵工程学院机械工程系， 北京 100072)

认知行为形成主因子(Key Performance Shaping Factors，KPSFs)的准确性辨识是研究装甲车辆乘员信息处理作业状态的关键，对提高系统的作战效能具有重要意义。为有效解决信息处理中装甲车辆乘员认知KPSFs辨识问题，在对乘员认知行为形成因子(Performance Shaping Factors，PSFs)进行系统化分析的基础上，构建了乘员认知KPSFs辨识模型，面向任务提出了乘员认知KPSFs实验验证流程，并以乘员目标录入作业为实例进行了分析验证。结果表明：该模型能够对认知KPSFs进行辨识，并可定量比较各KPSFs对乘员认知行为的影响情况，具有较好的可重用性，是一种有效可行的认知KPSFs辨识方法。

装甲车辆； 认知行为； 信息处理； 行为形成主因子； 辨识方法

随着装甲车辆人机系统可靠性和自动化水平的提高，舱室乘员工作逐渐向以监视、控制为主的信息处理作业转变，由车辆性能和作业环境引起的作业事故越来越少，而由乘员特性造成的不安全事件比例却逐渐上升。据统计资料[1]显示：装甲装备领域大约70%的事故由人为因素所致，而其根源在于乘员认知行为的局限性。因此，为了减少不安全事件的发生，充分发挥人机系统作业效能，就必须对信息处理作业中乘员认知行为形成因子(Performance Shaping Factors，PSFs)进行分析。

PSFs是对人的行为产生影响作用的情景环境因素，PSFs研究是人行为特性研究的核心内容[2]。为此，近年来,许多学者对各种作业条件下PSFs进行了广泛研究。Kim等[3]将PSFs概括为人的因素、任务因素、系统因素和环境因素4个方面，给出了核电厂应急任务条件下每个方面所对应的具体PSFs元素。孙志强等[4]在Kim等[3]研究的基础上，考虑了一般性工业中的PSFs，并基于系统化分类思想将组织因素纳入到PSFs范畴中，在一定程度上提高了分类的完整性和通用性。Park等[5]使用测量评分法将应急操作规程中的任务复杂度分解为任务逻辑结构、执行任务需求信息和执行任务所需步骤数3部分，并通过实验分别进行了测量，得到了任务复杂度的PSFs评分。Chang等[6]构建了一种基于主观评价确定PSFs权重的方法，该方法被应用于飞机维修中人为差错原因分析，具有较好的有效性。

综上所述，目前国内外研究者对PSFs的研究多数集中在PSFs分类和评价方面，关于行为形成主因子(Key Performance Shaping Factors，KPSFs)辨识的研究较少，针对乘员认知KPSFs辨识研究鲜见报道。基于此，笔者以装甲车辆乘员信息处理过程为研究对象，基于系统化思想对信息处理过程中乘员认知KPSFs进行分析，建立一种主客观结合的KPSFs辨识模型，并通过试验对该模型的有效性进行验证。

1 乘员认知行为情景环境的表征

1.1 乘员信息处理模型及基本假设

装甲车辆乘员信息处理作业贯穿作战任务始终，是指乘员通过各种感觉器官从外界搜集信息，对信息进行感知和理解，经大脑迅速形成指令，精确地进行反应执行来完成特定任务的作业。乘员信息处理过程是一个涉及注意、识别、记忆以及情绪动机等多要素的复杂心理过程[7]。图1为乘员的信息处理模型，其中：每个方框代表信息处理的各个阶段或元素，箭头表示信息流通方向。

笔者主要针对乘员能力特性对信息处理过程认知PSFs进行分析，根据实际需求建立如下基本假设：

1)舱室人机工效设计水平高，忽略系统设计影响；

2)乘员信息处理作业环境适宜；

3)乘员已通过等级考核，作业状态良好，无疲劳影响。

图1 乘员的信息处理模型

1.2 乘员认知PSFs分析

从乘员信息处理模型可以看出，信息处理过程表现为一系列的阶段，每一阶段的功能是将信息转化为其他操作：感觉是将乘员注意力转移到处理对象上；知觉是乘员对处理对象的识别、判断和定位，主要参与系统为记忆系统；反应是对处理对象的最终反应；注意参与信息处理的全过程。因此，信息处理作业中乘员认知PSFs应包括记忆能力水平、反应能力水平和注意能力水平。这3个方面可整体涵盖乘员认知行为，但在描述上还较笼统，需进一步细化，乘员认知PSFs分析如图2所示。

图2 乘员认知PSFs分析

1.2.1 记忆能力水平

记忆是对输入信息编码、储存和提取的过程，记忆能力水平一般以记忆广度来表征[8]。在乘员信息处理作业中，从系统接收信息，进行信息编码形成工作记忆，进而不断反复形成长时记忆[9]。因此，记忆能力水平方面认知PSFs具体元素主要包括工作记忆能力水平和长时记忆能力水平。

1.2.2 反应能力水平

反应是信息输出的最主要方式，反应能力水平一般以反应时间来表征。乘员信息处理作业中最常用的操作可概括为：在大量信息中只对某一固定信息做出反应的辨别性应答和对不同信息做出不同反应的选择性应答。因此，反应能力水平方面认知PSFs具体元素主要包括选择反应能力水平和辨别反应能力水平[10]。

1.2.3 注意能力水平

注意是心理活动或意识对一定对象的指向和集中，注意的基本特征主要有集中性和分配性，分别以注意集中成功时间和注意分配值来表征[11]。舱室中动态显示信息繁多，要求乘员在高度集中完成当前任务的同时，还要及时掌握各种即时信息，对乘员的注意集中能力和分配能力[12]提出了很高的要求。因此，注意能力水平方面认知PSFs具体元素主要包括注意集中能力水平和注意分配能力水平。

2 乘员认知KPSFs辨识方法

由于乘员信息处理作业中认知表现方式的不同以及行为特征的多样性，导致认知PSFs具有多层次的特征，而且各PSFs之间具有一定的相关性[13-14]。因此，为了从认知PSFs中辨识出KPSFs，笔者面向乘员认知特性提出了主客观结合的认知KPSFs辨识方法，并通过试验进行有效性验证。

2.1 认知PSFs评分方法

2.1.1 评分方式构建

2.1.2 评分结果综合

(1)

取

(2)

(3)

则指标xi的评价值为

(4)

2.2 认知KPSFs辨识模型

2.2.1 原始矩阵确定

n个乘员进行相同作业时，对其PSFs的xij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,n)进行评价，得到原始矩阵M，即

(5)

对原始矩阵X进行标准化处理，得到矩阵Z，即

(6)

2.2.2 相关矩阵分析

由矩阵Z可求得相关矩阵R，即

R=ZZT。

(7)

求相关矩阵R的特征值及特征向量，设初始因子载荷阵为A，则

(8)

即

(9)

式中：λ1,λ2,…,λp为R的特征值；γ1,γ2,…,γp分别为特征值对应的规范化特征向量。

2.2.3 因子载荷矩阵简化

通常采用方差极大正交旋转法来简化初始因子载荷矩阵A的结构。设方差极大正交旋转矩阵为B，则有

(10)

依据矩阵B及系统特性即可确定KPSFs。

2.3 认知KPSFs的检验

基于分层验证思想，通过乘员信息处理作业模拟测试系统[15]和乘员基本能力特性测试系统进行实验验证，以乘员反应时间、记忆广度等作为各认知PSFs的评价指标，分析认知KPSFs与乘员信息处理认知过程之间的关系，进而实现认知KPSFs辨识模型的有效性验证。乘员认知KPSFs检验流程如图3所示。

图3 乘员认知KPSFs检验流程

3 实例分析

3.1 参数设置

以装甲车辆乘员典型信息处理作业目标录入为例，对乘员信息处理作业中认知KPSFs进行分析：对355名具有专业等级的乘员(特级120人、一级115人、二级120人)进行目标录入信息处理作业测试；对各乘员作业时间数据进行筛选，选出目标录入作业时间大于20 s的乘员(平均作业时间12.967 s，超过20 s即可认定操作时间过长，会严重影响作业效能的发挥)；对乘员进行主观调查，通过辨识模型完成对认知KPSFs的初步辨识。

初始条件参数设置为：认知PSFs的指标集为X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}={工作记忆能力水平，长时记忆能力水平，选择反应能力水平，辨别反应能力水平，注意集中能力水平，注意分配能力水平}；实际作业人员、经验丰富的管理人员和相关领域专家各3位，m=9；挑选出的乘员人数n=51；PSFs的评分范围为[0，1]。

3.2 认知KPSFs辨识

专家对每名乘员目标录入信息处理过程中各认知PSFs逐一评分，认知PSFs集值统计如表1所示(仅列其中10例)。

表1 认知PSFs集值统计表

表2为由式(6)、(7)得到的认知PSFs相关矩阵R，可以看出：x3与x4的相关系数为0.904，x5与x6的相关系数为0.943，具有显著的正相关性。表3为由式(8)、(9)得到的相关矩阵R的特征值，可知：前3个因子F1、F2、F3所占比例分别为44.992%、40.577%、12.239%，在取前3个主因子时，其特征值累计比例达到97.808%。由式(10)可得方差极大正交旋转矩阵B，如表4所示。在给定迭代精度和旋转精度后，可由表4得出：F1主要由x5和x6组合，F2主要由x3和x4组合，F3主要由x1构成[13]。

表2 认知PSFs相关矩阵R

表3 相关矩阵R的特征值

表4 方差极大正交旋转矩阵B

3.3 认知KPSFs检验

认知KPSFs检验的具体操作为：按照乘员目标录入信息处理作业时间将乘员分为P(优秀组，作业时间≤10 s)和Q(失误组，作业时间≥20 s)2组，其中P组为55人，Q组为51人，组间数据具有显著性差异；对2组乘员认知KPSFs分别进行乘员基本能力特性测试，乘员认知KPSFs绩效数据统计如表5所示；将2组KPSFs数据进行组间比对，并利用Mann-Whitney U test进行差异性检验，验证模型的有效性，乘员差异性检验结果如表6所示，其中U、W、Z为验证过程中间的特性统计值，sig.为检验的显著性水平值。

表5 乘员认知KPSFs绩效数据统计表

表6 Mann-Whitney U检验结果

1) 记忆能力水平

工作记忆广度用于表征工作记忆和长时记忆能力水平。图4为工作记忆广度数据对比分析。由图4和表5可知：P组的工作记忆广度均值较Q组大，但标准差相近，表明P组工作记忆广度优于Q组。由表6可知：工作记忆广度的检验sig.值为0.018，小于0.05，2组间工作记忆广度存在显著差异。

图4 工作记忆广度数据对比分析

2) 反应能力水平

图5为反应时间数据对比分析。由图5和表5可知：P组的选择反应时间和辨别反应时间均值较Q组都小，且标准差相近，表明P组选择反应和辨别反应速度较快。

图5 反应时间数据对比分析

由表6可知：选择反应时间和辨别反应时间的检验sig.值均为0.000，小于0.05，2组间选择反应时间和辨别反应时间均存在显著差异。

3) 注意能力水平

图6为注意能力水平数据对比分析。由图6和表5可知：P组的注意集中成功时间和注意分配值均值较Q组都大，且标准差相近，表明P组注意集中能力和注意分配能力水平高。

图6 注意能力水平数据对比分析

由表6可知：注意集中成功时间和注意分配值的检验sig.值均为0.000，小于0.05，2组间注意集中成功时间和注意分配值均存在显著差异。

综上所述，通过辨识模型得出的乘员各认知KPSFs在检验过程中均值水平合理，组间差异性显著，表明各KPSFs对乘员信息处理过程中认知行为的影响显著，可作为乘员认知行为情景环境因素的表征，而长时记忆能力水平因子被筛除的主要原因是其反映的是乘员的知识和经验，对于合格乘员,其差异性相对很小,这也就验证了辨识方法的有效性。

4 结论

信息处理作业中乘员认知KPSFs辨识问题的研究具有重要的现实意义，笔者依据“理论分析—数学建模—实验验证”的基本思路进行了KPSFs辨识方法研究，基于乘员信息处理模型，对乘员认知特性进行了分析，运用因子识别技术对乘员认知KPSFs进行了辨识，并检验了方法的有效性，从而为有效解决任务条件下乘员KPSFs问题提供了新的思路，主要表现在：

1)该方法针对信息处理作业完善了乘员认知行为特有的参数数据，建立了乘员认知KPSFs辨识模型，充分考虑乘员信息处理认知行为特性，保证了方法的稳定性。

2)该方法对辨识结果进行了系统验证，定量比较了不同能力组乘员各认知KPSFs的差异显著性，实现了方法的闭环研究。

3)实例验证结果表明：KPSFs模型可以很好地辨识信息处理作业中乘员认知KPSFs，乘员绩效数据与模型辨识结果具有较好的一致性，反映了模型的有效性。

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(责任编辑: 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

聂俊峰(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