【深度】“量化自我”-复杂信息系统人因功效评估，大数据分析平台的建设（上）机载任务系统的影响因素

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今日荐文

今日荐文的作者为中国电子科学研究院专家李超强，北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院专家侯文军，李豪。本篇节选自论文《“量化自我”-复杂信息系统人因功效评估大数据分析平台的建设》，发表于《中国电子科学研究院学报》第12卷第6期。

摘 要：量化自我是大数据解决方案的重要手段，本文通过分析机载任务系统的影响因素，提出将“量化自我”的大数据研究方法应用于军事机载任务系统的人因功效评估中。在分析量化自我国内外发展情况的基础上，按照人与信息的交互层次，把信息环境分为“个体自身”、“设备”、“网络”、“环境”四个层次，提出通过收集“生理数据”、“认知数据”、“行为数据”和“环境数据”构成了一个完整的个体量化自我信息交互系统方案。最后结合机载任务系统给出了DYK人机工效评估环境平台的功能结构与组成。

关键词: 量化自我、人机协同、机载评估、大数据分析

1.概述

随着物联网、云计算、移动互联网、车联网等信息技术的不断发展，“自主互联”、“自然交互”及“智能决策”必将涉及各个信息服务系统实现本质的飞跃，我们已经迈入了大数据、智能时代。新军事变革的潮流扑面而来，数字化早已使作战模式发生了巨变，先进传感器、强化人类、自主作战程序和自动决策活动将在战场上普遍出现，战场程序和信息显示的发展变化以及系统能力的显著进步将成为必然。人机交互和协同合作是战胜越发复杂信息环境的关键使能工具，因此增强人类认知、智能和决策制定能力和效率是提升战场感知力、加快战场反应速度、增强精确打击能力的重要途径。

图1 利用先进人机技术的未来作战舱室构想

同时，数据正逐渐渗透人们的生活，影响、甚至取代原有的知识生产方式和认识框架，大数据已成为各领域重要的解决方案，而其中一个非常重要的趋势，就是“量化自我”（Quantified Self）。可穿戴式传感设备极大地促进“量化自我”运动，对个人工作、生活中有关生理、当前状态和身心表现、社会关系等各方面的数据进行获取记录和分析，也可称作Self-tracking（自我跟踪）, Auto-analytics（自我分析），将是人机工效研究的大数据解决方案。

机载密闭舱室是高科技战争中重要的作业场所和作战环境，机载舱室作业空间密闭且狭小，作业环境因素复杂，噪声、震动、电磁场使作业人员的作业状态和作业能力会受到不同程度的影响，而作业人员的状态又影响着作战效果。在日益信息化的作战中，要求指挥员和操作员都提出了实时、高精度、高准确度的要求，建立实时、高精度的作战人员状态感知模型,实时地检测指挥人员及单兵作战状态的认知状态、并及时进行调整是提高个体绩效和整体决策的关键环节。

同时信息化作战也要求系统拥有更多的主导性、自主性和智能性，建立认知决策辅助系统的自适应自动化系统，提供对操作员当前和即将发生的行为的推断，在机组人员与系统之间进行自主任务分配，重置系统显示内容将会更好的执行任务。因此，人机工效的研究、新型战斗方式的探索、作业环境的综合监控等方面对于保障军人和提高全军作战能力有着极为重要的意义，建立人机工效评估环境，进行人的生理、心理、行为监测评估以及“量化自我”大数据平台将是必然趋势。

2. 机载任务系统的影响因素

现代机载任务系统是一个典型的、庞大的、复杂的人—机—环系统，操作员担负着直接操作、监控观察、协同合作等保证圆满完成其预定使命任务的重任。操作员的工作质量、操纵效能和生活条件将直接影响军事作战能力、航行安全和各项战术技术指标的完成，是决定作战使用可靠性的重要环节。

在目前的机载舱室工作环境中，存在很多问题，这些问题严重影响了人机系统的高效运行和人员安全，己经成为制约人机交互发展的主要瓶颈，怎样为机载操作人员提供合理高效的信息筛选及处理方式，以及如何让人自然的与机器、环境交互、高效完成任务，成为一个重要的问题。目前主要存在的问题为：

a) 数据量大：不可避免的是通过各种传感设备所采集的数据量也会日益庞大，数据种类繁多，数据更新速度频繁；

b) 任务复杂：任务舱操作中，执行搜索、跟踪、监控等任务，人机界面的信息容量巨大、结构关系错综复杂、任务切换频繁，又具有不确定和难预测的特点，容易引起操作者认知理解和决策判断的障碍，造成信息识别、管理或者操作、行动过程中出现人因失误，甚至引发重大操作事故。

复杂信息界面任务情境特征

c)  工作模式变化：操作者的工作模式由原来的以操作为主转换为以监视和决策为主，由此带来的人类认知机理与界面信息编码之间的不平衡问题急剧增加，一方面操作人员对机载任务的操作负担会因此而增长，另一方面机载环境人机工效学开发研究也会变得越来越难。

d) 多通道信息输入：原有的信息界面多用界面信息显示表达，但在振动环境下人的视觉注意有困难，数据量大会分散人的注意力，而且手动输入信息困难，因此，随着交互方式的进步，语音提示和语音命令成为解决方案，如何解决语音交互和其他通道交互是需要研究的问题。

因此建立科学的人机工效评估环境，通过建立人机大数据平台，用“量化自我”的方法，收集操作员全局数据，以客观数据为主，主观数据为辅，通过机器学习，利用不断积累的数据，以负荷（生理负荷和认知负荷）为媒介，建立人、机及环境系统生态数据，对复杂系统进行多维度综合评估，从而为信息可视化及高效人机交互提供坚实的基础。

（未完待续）

3. “量化自我”大数据研究方法的必然趋势

4. “量化自我”人机工效评估环境组成及功能

5. 结论

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