基于出错因子的交互界面评价因素的自动筛选

陈艳，吴晓莉，谢子阳

(河海大学 机电工程学院，江苏 常州 213022)

0 引言

随着科技的发展，核电厂主控室人机界面实现了全面的数字化，使操作更快速、准确、方便,提高了工作效率、系统可用性和可靠性，产生了巨大的安全效益和经济效益。由于操作界面巨大的信息量，增加了操作员的认知负荷，极易造成系统故障，甚至重大事故。据统计，目前所有人-机系统失效事件中70%～90%直接或间接源于人的因素，而人机界面设计的不合理则是导致人因事故发生的关键因素之一。

国外对人机界面评价方面的研究开始得比较早，常用的方法有书面评价法、观察法、专家意见法、实验法。即首先确定人机界面的评价指标，然后通过对操作人员的操作实验来进行评价[1]。随着计算机技术的发展，诺丁汉大学[2]、蒙特利尔Ecole理工大学、日本三菱电机公司、清华大学核能技术研究院[3]等相继开发了人机界面评价软件及系统。颜声远建立了灰色聚类分析的人因指数综合评价模型，通过对人机界面与人机工程客观标准的符合度的评价进行量化，作为人机界面的设计依据[4]；夏春艳提出以人为中心的思想，根据人的不确定的特点用模糊评价模型建立了核电厂主控室的评价指标体系[5]；白雅娟在主观系数权重基础上，利用人工神经网络原理来计算每层系数权重，用实验对模型进行验证、分析[6]；周蕾从美学研究和美度计算的角度，提出了界面设计的美度评价方法[7]；李琼从核电厂报警系统关键维度出发建立原始评价指标体系，综合考虑其灰性和模糊性建立数字化报警系统模糊综合评价模型[8]。国内外对于人机界面方面的研究虽然已有很多，但将认知层和界面优化设计结合进行的研究却很少，本文提出人机界面的优化从以下两点出发：1) 科学的评价系统和出错因子；2) 建立基于出错因子的评价系统，从而解决了设计师在面对复杂的智能化信息系统交互界面的优化时可能会处于无处下手的尴尬境地问题。

1 基于出错因子的层次分析法

目前，评价因素定量化筛选常用的方法有：层次分析法、信息熵法、主成分分析法、聚类分析法、灰色关联分析法、神经网络法、粗糙集属性约简法。充分考虑核电厂主控室庞大的系统环境，采用层次分析法。目前层次分析法主要采用领域专家意见，主观赋值通常需要有一定的先验知识，评判结果具有主观随意性，且核电厂交互界面的设计需要考虑到界面设计师以及核电专家两方面人士的意见，评判侧重点容易产生分歧且存在主观性，故本文采用基于粗糙集理论的层次分析法，自动获取评价因子。

1.1 基于粗糙集理论的核计算

粗糙集理论[9]是由波兰数学家Pawlak.Z于1982年提出的，对于处理大量数据、信息约简、处理不确定信息方面有一定的优势，其主要观点是保持分类能力不变的前提下，消除不相关和不重要的信息，得到事件的分类规则和决策规则。

定义1：信息系统S可用一个四元组表示为S=(U,A,V,f)，其中, U称为论域，表示非空有限集；A=C∪D，表示属性集合，C为条件属性集合，D为决策属性集合，C∩D≠∅；V表示属性A的值域，f表示U和A的关系函数集，即f(U×A)→V。

定义2：设S=(U,A,V,f)中，A中所有必要属性组成的集合称为A的核[10-11]CORE(A)，如果P⊆A，IND(P)=IND(A)，且A是独立的，则P为A的一个最小子集，记为RED(P)。

1.2 出错因子影响因素的层次模型树

首先，以AHP法的分层思想建立模型树，以典型智能化信息系统——核电厂主控室为研究对象，搜集核电厂与人因事故相关的资料，对其进行分类整理；对典型事件进行分析，提取出错因子。模型树由出错因子0层、认知层R层、评价因素层F层、设计因子层D层4个层次构成，得到0-R-F-D模型，如图1所示。

图1 0-R-F-D模型

1.3 基于粗糙集理论的层次分析法

根据出错因子所在的认知层[12]，由界面设计师确定评价因素n个，选择m个典型操作界面，由核电专家确定各界面对应各评价因素的得分，得到评判矩阵A=(aij)m×n。

评价因素自动选取的具体算法如下：

Step1:得到评判矩阵A=(aij)m×n；

Step2:对评判矩阵进行离散化,降低算法的复杂度；

Step3:建立分辨矩阵M(S)，得到核属性CORE，即不可约简的评价因素，即为自动选取的评价因素；

Step4:同样的方法可自动得到基于各出错因子所自动筛选的所有评价因素。

2 实例分析

2.1 事件分析

据统计，核电站人因失误类型可分为5类[13]：1) 未发现报警或征兆；2) 对事故征兆或时间判断失误；3) 操作失误；4) 工作人员交流差错；5) 组织管理不当。其中第1类失误与操作界面设计的优劣有着直接的关系，故本文从第1类失误类型出发,将其作为出错因子，建立基于报警发现的评价体系。

如图2所示为某核电站仿真模拟器的操作员界面， 操作员界面分为页眉区和运行操作界面区，报警颜色分为绿色、橙色、红色。报警显示状态为：页眉区的“ALARM”高亮红色显示，报警面板的按钮开始闪烁。点击“Acknowledge” 按钮后:报警按钮由绿色区回到正常状态，闪烁状态结束。

图2 操作员界面

2.2 构建层次模型树

根据出错因子—未发现报警或征兆，对出错因子按照认知特点(感知错误、认知失效、疏忽、记忆失误、知觉混淆)进行分析，将其归类到认知层中的疏忽层，由设计人员针对该层以及警报界面的特点提出了7个评价因素(元素色彩的适宜性a、字符的规范性b、图标意义的明确性c、缩写词使用的合理性d、标签使用的适宜性e、显示方式的适当性f、边框箭头的适当性g)，从而建立了基于出错因子的交互界面的评价模型，如图3所示。

图3 评价模型

2.3 评判矩阵的建立

Step1:提供12个警告界面I1、I2， …I12，由核电专家分别给12个警告界面按照上述7个评价因素进行评价得分，得到专家评判矩阵A。

Step2:对评判矩阵中的数据按等区间法(equal-width-intervals)，采用(max(i)-min(i))/3来获得插值点，如表1所示，对数据离散化，去除重复记录，得到判断矩阵B。

表1 插值区间

Step3:根据判断矩阵B计算分辨矩阵M(S)，由分辨矩阵得到表2，由于分辨矩阵M(S)是一个主对角线为0的对称矩阵，故这里仅用下三角矩阵表示，如表2所示。

表2 分辨矩阵

由表2可知，应用粗糙集属性对评价因素进行约简后，得到基于出错因子—疏忽的核属性为b、c、e、f，即字符的规范性、图标意义的明确性、标签使用的适宜性、显示方式的适当性。

2.4 结果分析与优化策略

1) 本文从各评价因素的数据本身出发，由计算机选取了评价因素，避免了评价者人为评价的主观性，同时本文所得到的核属性符合大众对这一问题的认知，也验证了该方法的可行性。

2) 设计师可以从约简后得到的评价因素出发，将评价因素看作设计要素B、C、E、F，根据自身设计经验对评价因素进行展开得到几种设计因子,[B1、B2、B3……] 、[C1、C2、C3……] 、[E1、E2、E3……] 、[F1、F2、F3……] ，继而对各设计要素采用正交设计法将设计因子进行合理的正交设计组合，得到n套设计方案,即为n套交互界面。各种方案都将会对用户的注意力分配产生直接的影响[14]。采用眼动实验对各方案进行实验，并对各组数据进行回归分析，得到各设计要素的最优设计因子[15]。

3) 同样的算法可得到基于其他各出错因子的评价因素。

3 结语

智能化系统信息交互界面常应用于重要场合，每一次出错都可能会造成重大损失，而本文提出的方法正是从失误中寻求财富，采用层次分析法与粗糙集约简属性相结合的方法对评价因素进行筛选。以核电站操作员界面的优化设计为例进行验证，结果表明该方法可应用于复杂系统交互界面的优化，可得出主要结论如下：

1) 构建出错因子影响因素的层次模型树， 从失误的根源—出错因子出发，建立出错因子—认知—评价因素—设计的层次模型树。

2) 采用粗糙集约简属性对评价因素进行约简,从数据本身出发，由计算机完成筛选，避免了主观确定的不足，同时融合了界面设计师与程序开发人员的观点，也避免了他们之间意见相左的矛盾。

3) 本文提出的方法和观点对智能化系统信息交互界面的优化设计以及评价具有指导意义。