第1章 绪论

1.1 研究背景

随着计算机技术与信息化技术的快速发展，航空航天战机、船舶驾驶操控、核电厂控制、战场指挥等复杂信息系统的人机交互界面已经从传统的模拟控制发展到数字化控制的视觉信息界面(visual information interface)。传统的模拟控制一般是监视和操作系统，而在数字化控制过程中，操作人员的角色从手动控制者转变成监控者和决策者，增加了操作者的视觉认知过程，这需要通过一系列认知行为来执行任务。而由于复杂系统视觉信息界面呈现出信息量大、信息关系复杂等特性，操作者进入复杂性认知，可能会由于操作失误、误读/误判、反馈不及时等认知困难导致任务失败，严重时会产生系统故障，甚至重大事故。因此，如何系统地进行复杂系统中人机交互信息界面设计是当前学术界和工程设计界研究的关键问题，亦是设计领域与工程领域交叉研究的空白点。特别是从任务失败的内在机理角度研究复杂信息界面的设计方法，还鲜有人深入，亟待加强。基于该问题的重要性以及相关研究匮乏的考虑，本书将从导致任务失败的源头——出错因子(error factor)角度，研究出错与认知之间的相互作用机理，建立一种由出错-认知机理到信息特征映射的复杂信息界面设计方法。

《适应性思维》一书中，歌德?吉戈伦尔(2002)这样阐述："只有人类头脑出现错误时，心理学家才会被叫来解释被错误缠绕的人类头脑是如何偏离逻辑和概率规则的。切尔诺贝利核电站爆炸、美国糟糕的外交政策以及多种多样的人类灾难均被与逻辑思维上的失误联系在一起。"那么，对复杂信息系统而言，只有从逻辑思维(界面信息的视觉认知)分析出错的内在机理(解释被错误缠绕的操作行为)，才能将复杂错综的大量信息精准无误地呈现在视觉信息界面中。

1.1.1 导致任务失败的源头——出错因子

复杂信息系统的运行需要先进的硬件技术与科学的系统程序。据分析，系统的正常运行99%在于设备的技术性，那么1%就在于系统界面的设计(信息呈现)性。然而，操作员的任务决策依靠监控任务界面的信息呈现性，可见，系统界面的人机交互设计尤为重要。"安全来自长期警惕，事故源于瞬间麻痹！"这是我国核电站、交通、煤矿等复杂系统的安全标语，目的在于关爱生命，预防事故。若从认知科学角度分析，人的意识做不到长期警惕，认知过程中很容易造成瞬间麻痹。若是事故都归于操作员、管理员的瞬间麻痹，忽略事故的源头——监控任务界面，灾难性事故只会频繁发生。例如，2010年伊春8?24特大飞行事故，2011年7?23动车追尾事故，2013年韩亚航空爆炸，2013年八宝煤矿五次爆炸和中国粮仓起火重大事故的分析报告均提及事故原因与信息监控系统的人为操作和判断失误有关。据统计，在1988～1997年全球发生的民用飞机解体事故中，因飞行员在驾驶过程中误读信息所造成的事故率为70%。在我国，仅2008年全国共发生的357321起道路交通事故中，由驾驶过程中操作不当所导致的事故率为27.6%。因此，研究复杂系统的视觉信息界面，需要追溯到界面任务失败的源头——出错因子，才能解决复杂信息呈现认知困难的根本问题。

1.1.2 视觉信息的认知困难问题

数字化、智能化的监控任务界面需要将系统抽象信息转化为操作者易识别、易理解的信息界面元素。当呈现信息复杂时，需要合理的导航设计以及信息层次的结构设计，才能实现信息交互的合理性。对于信息交互过程，相当于输入、变换、简化、加工、存储、恢复和使用信息的全过程，这正是认知加工过程。复杂监控任务界面中信息和任务的复杂性，有可能直接导致认知加工过程出现中断，甚至错误加工，从而产生信息的搜索、认读、辨识、判断选择等过程的失误，终导致操作困难、系统故障、任务失败。而令操作困惑的根本原因是视觉信息呈现给操作者带来了认知困难。

因此，欲解决操作过程中的人因失误，需要从视觉信息的认知困难问题入手。导致任务失败的根本原因需要由认知加工过程的知觉、注意、记忆、思维等解释，研究出错与认知的关联性成为了本书研究的关键。本书将从任务复杂性和信息复杂性对操作员产生的认知困难(复杂性困惑)角度，展开监控任务界面造成任务失败的根原因分析，研究复杂信息系统监控任务界面出错因子的认知机理。

1.1.3 由出错因子导入界面设计的新方式

在工程技术领域，国内学者以"人因失误""人为差错"等表述国际通用词汇human error，该表述包含人、组织行为、管理等多方面系统中的失误类别，本书更倾向于操作者视觉认知过程产生的失误，将研究对象界定为出错因子。目前，在视觉信息界面领域还鲜有从出错因子角度展开的研究。特别是应用于复杂的航空、军事等多层级子系统复合显示的复杂系统，其出错因子多集中在执行监控、搜索等任务的视觉信息呈现中，研究其出错的内在机理是改善复杂系统视觉信息界面设计的重要切入点和降低认知困难的关键之匙。因此，信息界面中出错因子的认知机理已成为迫切需要解决的问题，也成为了本书的重要研究内容。由此产生了以下由出错因子导入的界面设计新方式。

(1)由于复杂系统所呈现的视觉信息界面不同于传统的模拟系统，以往成熟的人因失误模型已经不能适用于多层级复合显示的视觉信息界面出错因子分析，需要基于复杂系统所执行的监控任务提取出错因子，在前人提出的模型的基础上建立新的出错-认知模型。

(2)信息呈现的复杂性给操作员执行任务带来了新的困扰。这种困惑的复杂所产生的出错因子，需要从视觉认知角度分析视觉行为和生理反应机理，视觉搜索实验方法与眼动跟踪技术能够解析认知失误的行为和生理反应机理。

(3)出错-认知机理并不能直接应用于复杂信息界面的设计，需要将任务失败的源头(出错因子)与设计信息建立联系。解决这个问题需要寻找一种可以将出错-认知机理映射到信息界面设计因素上的方法，从而能够对复杂信息界面进行优化设计。这将建立一套由出错-认知到信息特征映射的复杂信息界面设计方法，为信息量大、信息结构关系错综复杂的任务界面进行信息呈现和界面布局优化，以达到系统性能的发挥和精准实施。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人因出错分析方法综述

在人因性研究领域，工程科学中对人因出错的研究起源于第二次世界大战期间的武器系统领域。由于人的出错(human error)造成的重大事故相继发生，例如，1979年美国发生的三哩岛事故，1986年发生的"挑战者号"航天飞机爆炸事故以及苏联的切尔诺贝利事故，1988年英国发生的派珀?阿尔法事故等。特别是三哩岛事故后，把灾难性事故的发生归因于人的出错，开始对出错展开广泛研究，发展了各种人因失误模型。Embrey、Swain、Kirwan、Hollnagel等以传统人因观点为基础，试图用操作员基本行为成分来描述具有"失误"事件特征的操作员行为，PHEA、THERP、HRMS、HERA、CREAM、HEP等成为典型的人因失误分析方法和模型。Embrey(1986)提出了预测性人误分析技术(PHEA)，从计划失误、操作失误、检查失误、修补失误、交流失误、选择失误六个角度分析失误形成的过程，成为处理事故后操作员的人因性的诊断模型。Swain和Guttmann(1983)提出了人因出错率预测技术(technique of human error rate prediction，THERP)，应用于事故下的规则性失误分析，建造HRC事件树，进行定量评价，该方法广泛用于核电站、石化工业、大型武器系统等领域的风险评价之中。Kirwan(1997)在认知失误分析方法的技术上，着重关注人因失误发生的概率以及对系统或环境带来的严重后果，提出了新的认知行为模型。Hollnagel(1996，1998)从认知心理学角度提出了人因性与失误分析方法(cognitive reliability and error analysis method，CREAM)，该方法是第二代人因性方法的典型代表。该方法采用分类方案，对人因事件的前因和后果之间的关系进行了系统化的归类，定义了后果和可能前因之间的联系，具有追溯和预测的双向分析功能，既可以对人因失误事件的根原因进行追溯，也可以对人因失误概率进行预测分析，是一种十分有效的人因出错分析方法。Hidekazu和Wei(1999)研究人为差错概率(HEP)，建立了用户评估模型。

同时，在认知科学与工程应用研究领域，也不断涌现出了人因出错的分类方法。Norman(1981)从认知心理学角度早提出了出错的类别，包括疏忽和错误两种出错类型。Rasmussen(1986)以优化系统设计为目的，提出了三种认知控制层次，分别为技能层、规则层和知识层，按照这三个层次对出错进行系统分类。Reason(1987)认为Norman提出的两种出错类型是不的，他把出错分为三种类型：错误(mistake)、失手(slip)和失误(lapse)。Reason(1990)在这三种类型的基础上，进一步完善了出错分类，提出了错误感知、注意失效、记忆失误等八种基本出错类型。Swain等在THERP技术里把出错分为了疏漏失误(error of omission)、执行失误(error of commision)和无关失误(extraneous error)三种模式。以上学者研究的几种分类方法成为了人因出错研究领域的主要出错类型，并结合人因性方法应用于工程领域。

进入20世纪，在航空航天、核电等重大工程领域，人因出错的研究逐渐升温。Shappell等(2001，2007)提出了人因分析与分类系统(the human factors analysis and classification system，HFACS)，并应用该系统对13年的飞机事故数据进行分析，发现error action是事故的主要分析对象。在国内，孙志强等(2008)提出了一种新的人为差错成因分析框架。在该框架中，将差错成因分为操作者、系统、任务、环境、组织因素五个方面进行分析，并提出了从大类到小类的层次化分析原则，以此作为人为差错原则，结合认知模型，分析了不同认知阶段可能出现的人为差错模式。蒋英杰和孙志强(2011)介绍了人为差错概率的量化方法，并将人为差错分为时间决定论、任务决定论和场景决定论三种类型。孙瑞山和赵青(2012)研究了航空人为差错事故/事件的影响因素，借鉴欧盟联合航空事故和事故征集报告系统ECCAIRS分析框架，构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型，并从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层，分析航空事故和不安全事件的人为差错。沈祖培等(2009)建立了人的失误认知模型的理论和方法；周勇和张力(2011)研究了核电厂人因失误的认知控制过程，提出了应激影响模型和情景控制模型；吴晓莉(2015)对视觉信息界面进行用户出错分类，得到了出错层到认知层的映射模型，提出了出错因子导入界面设计的新方式。

随着计算机图形和用户界面的快速发展，人因出错的分类研究也应用到了界面的可用性改善研究。Nielsen等(1994)、Shryane等(1998)等提出减少出错率的方法，改善可用性界面。李乐山(2004)在Norman、Reason对出错分类的基础上，提出了人机界面中的出错分类。他认为疏忽(inattention)和过分注意(overattention)应作为人因出错的主要研究内容。Hassnert和Allwood(2002)认为不可能有统一标准的出错分类，应该采用实验方法获得相应的人因出错类型，他们通过软件的用户界面测试，对用户出错进行归纳分类。Krokos和Baker(2007)提出了界面认知的出错分类方法。Maxion和Reeder(2005)研究了通过减少出错来提高用户界面性的方法(external subgoal support)。

在Web of Science数据库中对近13年的文献进行检