【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（中）“量化自我”大数据研究方法的必然趋势

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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

3.“量化自我”大数据研究方法的必然趋势

“量化自我”作为一种“大数据观念”的指导思想，提倡通过采集与人类活动相关联的各种数据来进行分析，从而从中发觉人、机、环境中有用的价值，以及隐含的关系，进而改善和提升当前的状态。

量化自我无限扩展了人的感知本能，人获得了对身体、意识、行为和环境的全视能力，那些非意识领域的不可知都通过数据呈现为可知，同时，通过数据的实时记录和历史记录，让认知过程突破时间性。“量化自我”将事实导向转变为数据导向，将数据化知识取代实际经验，影响人们的大部分认识与行为，尽管实际经验仍旧是知识的第一来源，但量化监测替代了物理感知，数据是比模糊的经验、感受更可靠的认知参考^[4]。“self knowledge through self-tracking”（从自我中认识自我），沃尔夫对量化自我实质的概括，已明确地把对自我进行一些列量化的活动提升到“知识”（knowledge）的高度，因此量化自我、乃至大数据的实质——将“自我”纳入计算，将“知识”量化（或数据化）。

3.1“量化自我”的发展

量化自我概念的出现和发展才短短数年，主要集中在健康领域，与人体日常生理活动、状态直接相关。通过使用计算机、便携式传感和智能手机应用等技术手段，来追踪和记录运动、睡眠、饮食、心情等个体行为的情况，再对这些数据指标进行研究、分析，进而在人类运动健身、日常生理和疾病治疗这三方面挖掘潜藏在数据背后的价值信息，从而改善和提升人们的生活状态——因此也可称作健康量化。

随着微型传感器和智能移动技术的发展，穿戴式设备功能不断拓展，成本减少、体积缩小、领域扩展、捕捉精度提升，可以预见——数据的易得性提高，广度提高而成本不断降低，这将会极大地促进“量化自我”的发展。 “自我大数据”无疑会成为大数据最重要的一个组成部分，自我量化理应会成为一块“宝藏”，也将成为人机工效研究、信息可视化、人机交互研究的重要方法。

目前, 以美国为首的西方国家，在复杂信息系统研究领域处于绝对的领先地位，美国、日本、德国等都在重视信息系统人机交互的提升，美国国防部的关键技术计划不仅把人机交互界面列为软件技术发展的重要内容之一，而且专门增加了与软件技术并列的人机系统界面这项内容^[5]。如美国国防部高级研究计划署的一项新项目中希望通过对信息显示方式和认知加工能力的管理来提供操作者的效率，其中的认知加工能力是通过认知增强体现的^{[2 ]}。

该系统对皮电、身体姿态和脑电EEG信号等生理信号整合为一个综合的尺度来反映努力程度、唤醒水平、注意力和工作负荷等指标，并设置工作绩效阈限是否启动策略（如信息呈现方式的转化，对任务的优先级或者时序重新排列，以及更改细节显示的程度等）调整任务强度。通过这些方法监测操纵员的状态，即时识别系统发生性能故障的信号，并调节系统设置和工作负荷以减少操纵员的压力。

结合自适应自动化技术应对压力、疲劳和困乏，根据记录到的操纵员心理、生理等测量指标来改变系统的自动化水平。美国海军研究院利用眼动追踪技术来解决舰船驾驶员训练中存在的问题^[6]，做了如下工作，

1）研究人员组织大量经验丰富的专家舰员和普通学员对正常航行、靠岗、紧急避险等多种任务情景进行模拟操作，实时采集了这些人员在整个任务过程中的眼动数据、行为数据和部分电生理数据；

2）通过对以上数据进行详细分析建模，研究人员识别出专家舰员和学员之间在任务执行过程中不同的眼动模式，并对其建立了定量化模型；

3）将该模型应用到驾驶学员的训练中，通过实施监控学员的眼动数据，系统可根据模型自动计算出学员现在是否偏离正确的操作模式，并给出及时反馈。

目前，该系统已经应用于美国海军驾驶人员模拟训练中，并取得良好效果。国内的人因功效研究也进入了新的阶段，量化研究成为人因功效、用户体验的重要手段，在海军舰艇、坦克以及飞机驾驶、民航管控都开展了量化研究，而在互联网等民用信息系统的开发中也非常重视人机功效及用户体验，开展了大量的量化研究，北京邮电大学的侯文军、高晓宇基于瞳孔满意度测量的方法^[7]。

本方法通过实验法分析了在可用性评价中，瞳孔尺寸与用户基本满意度的关系。发现用户基本满意度与用户瞳孔直径标准差变化率存在显著的线性负相关性，并得到了瞳孔尺寸－基本满意度模型，应用该模型即可获得用户满意度变化曲线。 本研究中讨论的瞳孔波动变化作为一个不受显意识支配的生理指标，能够很好反映用户在产品使用过程中的满意度，规避了社会和知识偏差造成的影响。

3.2 量化自我的数据分类

按照人与信息的交互的深浅，把信息环境由深及浅分为“个体自身”、“设备”、“网络”、“环境”四个层次，与四个层次相对应的有四种主要量化自我数据集“生理数据”、“认知数据”、“行为数据”和“环境数据”，这就构成了一个完整的个体量化自我信息交互系统[5]。通过对操作人员的各类数据采集，尤其是认知数据和行为数据，并通过大数据相关的一些方法来进行处理和分析，对发现系统问题改进系统可用性将会产生很大的潜在价值。

表3.1 四种主要量化自我数据集

3.2.1认知数据是信息系统显示、任务规划的重要指标

人在信息处理过程中心智能量消耗所引发的认知负荷，已经成为人机交互系统可靠性评价的一个重要指标，国内外的许多研究者就认识到认知负荷对于工作绩效和操作安全是一个非常严重的威胁。

1）注意力和记忆是认知负荷重要指标

面对大屏幕显示器、显示超视距的全局态势界面，操作者为了获取整个系统的态势，必须通过界面管理任务进入不同功能的子界面以掌握所需的全部信息；在任务剖面中，对信息进行搜索、整合、记忆等，这在很大程度上增加了操作者的认知负荷。任务操作的复杂性（多任务还是双任务）、操作者的配合度（多人操作还是单人操作）等交互要素以及任务活动本身、操作环境、参与者带来的复杂性更进一步增加了任务动态切换过程中的复杂性，从而争夺用户的注意力,从而导致认知过载。

2）认知负荷均衡性是认知负荷重要指标

认知负荷过载时，操作者由于认知资源供应不足，无法顺利完成工作任务，引起绩效恶化，表现为准确率下降、反应时间延长，甚至造成事故。但是，对认知负荷进行有效控制并非一味地降低认知负荷，当认知负荷过低时，尤其是当处于一种单调枯燥的情境中时，操作者往往由于态度散漫而出现反应迟钝、信息漏失增加和误操作增多等现象。随着近几年人机交互系统的复杂性不断增长，认知负荷的过高或过低都会对人的信息加工能力造成巨大的影响，其均衡与否决定了操作者的准确性和速度，乃至系统的效率。

因此，采集人经历、兴趣、习惯偏好、情绪、理解能力等认知数据，将能够获得人的认知规律、个性偏好、负荷等数据，如信息获取与处理能力中的注视时间、信息搜索时间、阅读速度、听力辨析度速度等，建立操作员基本认知能力数据库和操作员任务负荷分析标准。从而解决信息可视化中信息的分类、信息的映射、信息的表达方式等，以及确定任务剖面与操作流程设计等。

3.2.2 操作者生理数据是提高人机交互效率的基础指标

生理数据包括人身高、体重、血氧、血压、心率、呼吸、睡眠、热量摄取和消耗、情绪等，这些数据影响着操作员的健康。舱室内工作环境恶略，空间狭小、噪声、震动、电磁场都严重影响人的身心，空间狭小，使得操作人员的位置姿势较为固定，长时间静坐会促使血液集中在腿部，从而引起肿胀、刚度和不适。操作员不仅要面对复杂多样的信息，同时要执行庞杂的任务，这极易引起用户的疲劳。与工作有关的疾病日益显得突出, 如肩颈痛、下背痛、颈椎病等, 它们不仅严重地危害了使用者的身体健康, 还导致了生产率下降、缺勤率增加,造成巨大的经济损失。在作业状态中，工作人员的疲劳状态与工作绩效息息相关，前人研究已证明，在工作人员处于疲倦状态时，位于顶、额颞区的θ波（4-7hz）更加活跃，中枢神经系统倾向于抑制状态，那么处于该状态下的人员将不利于正常的作业任务。故可以根据相对应的生理指标进行疲劳等级的分层建模，进而合理安排工作时间、工作强度、工作进度等内容，以达到最佳的作业安全与绩效。

生理数据的采集将获得人体本身的生理属性数据，包括操作人员的生理指标(心率变异性、皮电、皮温、呼吸、心电等)、以及眼动指标（瞳孔直径、视野范围、兴趣区等），脑电波EEG活动（P300、MMN等）等数据，建立操作员基本能力数据库和操作员疲劳分析标准。可进行基于生理学数据和神经计算实现个体状态智能感知。开发的算法，实时、准确检测个体工作负荷、疲劳、和压力状态。

3.2.3 复杂舱室环境因素给人机作业带来极大影响

环境中温度、湿度、声音、亮度、湿度以及温光热，二氧化碳、氧气等等指标，将会给人带来极大影响。持续的高温环境会导致人体热循环机能失调，造成急性中暑或热衰竭。长期接触高温的作业者，血压比其他环境作业者稍高。低温下人所消耗的体力要比常温环境下高。手的柔性和操作灵活性会急剧下降。如果照明不良，作业者需长时间反复辨认对象物，使明视觉持续下降，引起眼睛疲劳，严重时会导致作业者的全身性疲劳 。事故的数量与工作环境的照明条件有密切的关系。

人类在不同环境中进行作业的人机交互有不同的行为反应，环境既影响人的生存和工作能力，又影响机的性能和可靠运转。反之，人和机也影响环境的状态。所以，环境与人、环境与机、环境与系统之间，既存在信息流通、信息加工问题，也存在信息控制问题，这就更加突出了环境在系统中的重要作用。因此,环境因素不再作为一种被动的干扰因素排斥在系统之外，而是作为一种积极的主动因素纳入系统之中，并成为系统研究中的一个重要环节。

因此通过实时监测个体的视觉、眼动、动作姿态、行为等指标，建立人、机、环境大数据平台及数据库，研究任务舱内人与机器、人与环境、机器与环境以及人、机器与环境交互过程中影响因素，实现任务舱内人机环境交互同步数据可视化及交互优化与人机环境交互工效评估是提高操作员效率必要手段。

3.2.4 操作行为数据是机载任务具体实施的重要表现

机舱环境特殊，机载任务错综复杂，操作人员的行为状态水平瞬息变化，从而导致对操作功效相关的人机交互研究变得十分困难。复杂系统人机界面任务中，存在各种各样难以预测的变化，随机性和突发性状态随时都有可能出现，操作行为稍有不慎就可能造成不可挽回的事故或损失。

a) 机载任务错综复杂，行为分析是任务规划的必要条件

行为是意识决策的实施过程，这个过程产生的根源并不是单一的，因为行为也受到多种因素的影响，例如个人习惯、情绪、大脑状态等等，在紧急状态下表现出来的行为模式更难拆解和分析，这也就意味着心理认知层面的研究结论并不能完全推导出行为结果，精准的因果关系难以建立。所以我们需要直接的对人的行为模式进行研究，以便于反馈到交互系统的设计当中，从而提高操作效率，保证任务安全可靠的执行。

b) 基于经验习惯的行为模式是任务效率的基础

长期的任务训练下，操作人员的熟练程度会逐渐的提高，速度和效率也会相应提升，这个过程中，他们通过感觉器官对外部事物的特性及要素在大脑中所形成的映象，再进一步结合个人固有的个性、经验等，运用感觉、知觉系统等对事件的综合理解与判断进而形成了个体操作习惯。这种经验模式既有差异，也有共性，同时还有优劣之分，这意味着有的人工作的输出成果会更好，而有的人则会更差。基于经验的行为模式研究，着重点也就体现在其中，这要求我们的任务设计，交互方式的设定，既要符合人的习惯共性以提高操作速度，也要兼容习惯差异以降低操作难度。同时，效率高的行为模式肯定是需要得到推广，而效率低的行为模式则需要尽量去引导操作人员去避免。

c) 紧急状态下的行为模式任务安全的重要条件

紧急状态是一种特殊的难以预测的状态，这种状态下人的行为往往会打破我们所掌握的所有行为规律。一个操作十分熟练的人员在紧急状态下也很可能犯下明显的错误。同时我们的机载任务又是十分特殊的，它对操作的效率，准确度安全性都有着极高的要求，所以掌握这种状态下的行为模式对系统的优化有着很重大的意义。目前在车辆驾驶行为领域，这方面已有不少研究，并且也取得了很好的应用成果。

（未完待续）

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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