任务需求及资源的人因可靠性分析方法研究

陈 娟，吴泽坤

(1.集美大学理学院，福建 厦门 361021；2.北京航空航天大学可靠性与系统工程学院，北京 100191)

0 引言

由于不同工业领域中系统规模的不断扩大，系统复杂程度在不断提升，人-机交互也愈发频繁。因此，近几年来由人为因素所引起的事故逐渐增多。统计显示，目前为止，超过60%的工业事故源于人因差错[1]。在核电、航空、航运、铁路、医疗等高危领域，人为事故会造成灾难性的后果。针对工业领域中的人因差错，研究人员展开了一系列定性和定量的研究，系统性的人因可靠性分析(human reliability analysis，HRA)方法也随之被不断提出[2-4]。本文参考职业压力模型，对任务情景中的影响因素和操作人员的心理过程展开逐步分析，从任务需求和任务资源两种分类下的因素对动机和压力这两个重要心理因素进行定性分析，并借鉴可靠性分析中所常用的威布尔分布模型[5]，构建了以动机强度和压力水平作为自变量的概率模型，对人因差错进行量化。

1 任务需求及资源方法

1.1 职业压力模型

职业压力指在工作所处的大型系统环境中不同因素相互交互而产生的压力[6-7]。这些因素被称为“心理压力源”，它们包括过度的时间压力、不佳的晋升前景、匮乏的工作支持等等。

职业压力模型旨在针对这些压力源对雇员的生理和心理所产生的影响展开分析，有2个重要特点：第一，职业压力模型可以分析工作环境中引起工作者压力的主要因素，即心理压力源；第二，职业压力模型发展出了可以从生理和心理两个方面提升人为表现的方法。依据职业压力研究中的相关理论和模型，可以对现有的HRA做出改进和创新。

1.2 任务需求及资源概念模型

如图1所示，任务需求及资源方法主要有3个阶段，即：行为形成因子 (behavior formation factor,PSFs)的识别，心理过程的分析以及人因差错的量化。

1.3 动机、压力及人因差错之间的定量关系

1.3.1 动机、压力和人为表现

动机被认为是人为表现模型的基础并被长期作为组织心理学的研究焦点。本文着重考虑了动机和外部因素对于人为表现的综合作用。同时，参考以耶克斯-多德森定律为代表的相关研究[8]，设想在每一次任务过程中操作者的人为表现都对应有一个确定的最佳动机水平。

1985年，Jamal[9]的研究支持了压力和人为表现之间所存在的倒‘U’型曲线关系，即适度的压力水平对于人为表现是最佳的。Wallgren等[10]的研究则表明，动机在工作者所感知的压力水平和对于工作的控制程度之间起到了中介作用，并且动机强度和压力水平呈现出负相关的关系。因此，在任务需求及资源方法中，动机被视作压力和人为表现之间的中介变量，压力水平和动机强度之间存在负相关的关系，如图2所示。

1.3.2 人因差错的量化

在HRA研究中，人为表现通常以人因差错进行量化。依据节1.3.1中对于动机、压力和人为表现之间关系的分析，人因差错在任务需求及资源方法中的概率分布可由式(1)表示：

(1)

其中：m是作为随机变量的动机强度，取值范围为0～1；m0(s)是以压力水平作为自变量的最佳动机函数，其具体计算方法将在下文中展开说明；k1是压力系数，表示压力对于人为表现的负面影响程度，其取值为压力水平值的互补数；α,β是外部影响因素系数，表示任务情景之外的因素对于操作者人为表现的影响程度，其取值随着任务类型而改变。

如图3所示，在这一关于人因差错的概率分布中，HEP随着动机强度的增加呈现先下降后上升的趋势。此外，在最佳动机强度m0(s)下有一个最低HEP值。这一关于人因差错的‘U’型概率分布不仅与节1.3.1中动机和人为表现的关系相一致，而且揭示出了操作者行为背后复杂的心理过程。

确定HEP的最后一个步骤是对压力在动机所产生的影响进行量化。依据Parker等[11]所做出的研究，高度压力水平下操作人员的动机会大幅下降，将压力水平和最佳动机建立线性回归模型，对这两个变量之间的负相关关系做出直观的解释，如式(2)所示：

m0(s)=1-k2s。

(2)

其中：s是压力水平数值；k2是相关系数。

2 实验研究

2.1 实验设计

为了验证任务需求及资源方法的适用性，进行了基于此方法的人因可靠性实验研究。实验旨在收集任务需求及资源方法所需的人因可靠性数据。

实验仪器是一个基于单片机的模拟装置，由1组PAPI灯、1个LCD显示屏、1个输入面板、1个信息处理系统和多个控制器组成。在实验中，针对显示屏所给出的具体信息，实验对象需要结合PAPI灯的显示做出相应的操作。通过在输入面板中输入指令，实验对象的操作可以得到确认和评估，同时，实验仪器可以记录下实验对象的表现和行为。

共有60名(36位男性和24位女性)身体健康的实验对象参与了本次实验。所有实验对象会被随机分配到具有不同实验条件的5个实验小组中，每个实验小组中的实验条件分别对应着不同的任务需求和任务资源。

2.2 实验中的任务需求及资源

2.2.1 任务需求和任务资源

任务需求及资源方法中的第一个阶段是对PSFs的识别和分类。在目前的HRA研究中，对于PSFs的选取并无共识。作为对于人因差错分析的一种探索，实验中，对PSFs和现有的HRA方法(CREAM、SPAR-H)进行分析比较[12-13]，认为应该强调诸如表现反馈和经济报酬这样的影响因素，最终选取了和实验模拟任务紧密相关的8个PSFs，并将其分为任务需求(任务复杂度、时间压力、不利的时间安排、不利的任务条件)和任务资源(经济报酬、表现反馈、支持、训练)2类，如表1所示。

表1 CREAM、SPAR-H和实验中的PSFs选取

2.2.2 压力水平

在实验中，5个不同实验小组的实验条件可以根据专家评估进行具体量化。每个小组所对应的压力水平可由这一量化结果做出估计，如式(3)所示。

s=[∑TD/max(∑TD)-∑TS/max(∑TS)]/2+1/2，

(3)

其中：s是基于PSFs对于操作者影响的估计压力水平数值，取值范围在0～1；∑TD为任务需求中产生显著压力影响的PSFs个数；∑TS为任务资源中产生显著压力影响的PSFs个数，它们是对应于任务需求和任务资源的PSFs所引起的压力的数量值；max(∑TD) 和max(∑TS)分别是∑TD和∑TS的最大数值。

根据表2中第1号实验小组的评测结果可知：任务需求中产生显著压力影响的PSFs个数为4，则有∑TD=4,同理可以得到∑TS=2。PSFs总的个数为max(∑TD)=4，同理可知max(∑TS)=4。由式(3)可以推得1号实验小组中实验对象所承受的压力水平s=[4/4-2/4]/2+1/2=0.75,k1=1-s=0.25 。同理可以求得所有实验小组压力水平，总体结果如表3所示。

表2 第1号实验小组中PSFs产生压力数值的评估结果

表3 5个实验小组的压力水平数值和压力系数

2.2.3 动机强度

相对于压力水平，动机强度更易随着不同的个体而产生差异。因此，仅仅采用专家评估难以对个体动机强度之间的差异进行充分分析。针对本次实验，引入了心理量表对所有实验对象的动机强度进行测量。在实验开始之前，所有实验对象都需要填写由情景动机量表改编的调查问卷。问卷通过不同的回答选项从4个不同的维度对动机展开了度量。

2.2.4 实验任务中的人为表现

对于人因差错的量化是所有HRA方法中关键的步骤之一。实验中实验对象的人因差错被定义为未能在给定的时间内完成所要求的任务。实验条件之一的时间压力恰好提供了与这一定义相一致的任务成功判据。这一判据是实验对象完成任务的可用时间。若实验对象未能在可用时间内完成任务，则认为任务失败。根据这一判据,HEP可以通过实验中实验对象的失败次数相对于总的任务操作次数的比例来计算。当实验对象完成50次操作之后，HEP可以通过式(4)计算。

HEP=N0/N，Ti>Ta，

(4)

其中：Ti是实验对象完成第i次任务所用的时间;Ta是完成任务的可用时间;N0是实验对象任务失败的次数;N是任务重复的总次数，实验中被设定为50次。

2.3 实验结果

在图4中通过散点图对实验中不同实验小组的人为表现结果进行了直观展示。图4中，x轴和y轴分别表示动机强度和HEP,每个数据点代表着一个实验对象,不同的实验小组则处于不同的压力水平下。由图4可以看出,1号实验小组中实验对象都处于最高压力水平之下(s=0.75)，而这一组所对应的HEP也是相对最高的；相比之下，5号实验小组的实验对象所承受的压力水平最低(s=0.125)，并且这一组的HEP也是5个实验小组中最低的。直观上，HEP随着不同任务需求和任务资源下不同的压力水平的上升而上升。对不同实验小组之间的HEP差异进一步进行了以压力水平作为单因素的方差分析，结果显示，压力水平对于HEP具有显著的影响(P<0.05)。

每一个实验小组的HEP曲线由节1.3.2中的任务需求及资源模型推导而出。对于1号实验小组，根据其所对应的压力水平(s=0.750)得到压力系数(k1=0.250)，进而按照式(1)中的数学模型对实验数据进行拟合，可以得出外部影响因素系数α和β(α=1.587，β=1.098)，见表4。由于实验中不同小组的任务是相同的，其余4组的这两个系数也保持一致。如图5所示，5个实验小组的拟合结果呈现出人因差错伴随着动机强度而产生的‘U’型趋势。HEP的最小值可以在最佳动机强度取得。为了验证动机在压力和人为表现之间所起到的中介作用，对于实验中的最佳动机强度和压力水平进行了线性回归分析，如图6所示，依据回归模型m0=1-k2s最佳动机强度和压力水平之间呈现出线性关系：m0=1-1.204s(R2=0.740 9)。

表4 不同实验小组的压力水平和相应系数

3 结论

本文提出了任务需求及资源人因可靠性分析方法。通过参考人力资源管理中的职业压力模型，将任务需求及资源方法聚焦于操作者在某个具体任务中的心理过程，并提出了分析人因差错的3个基本阶段。为了验证任务需求及资源方法的有效性和适用性，开展了在给定任务需求和任务资源下的人因可靠性实验，实验结果支持了任务需求及资源方法中的定性和定量关系，并展示出了该方法在实际应用中的前景。