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研究背景

與交通控制室環(huán)境相關(guān)的任務(wù)通常需要對來(lái)自多種設備的不同信息源進(jìn)行持續的視覺(jué)評估 – 包括來(lái)自安裝高速公路上探頭的監控畫(huà)面和諸如智能手機和GPS追蹤信息以及大量的歷史數據。在本研究中，英國伯明翰大學(xué)的研究人員使用眼動(dòng)追蹤來(lái)調查操作員在執行一項標準的道路交通控制任務(wù)時(shí)的行為差異。.

本研究是歐盟資助的 SPEEDD項目的一部分。SPEEDD項目的目的是為決策者，尤其是那些需要處理大量數據的操作人員開(kāi)發(fā)新型的智能決策輔助技術(shù) 。

研究目標

本研究的目標是找出操作人員在處理多信息源數據時(shí)的行為差異，從而對操作員在執行任務(wù)時(shí)對事件的響應策略以及操作員對這些信息資源的使用方式。此外，本研究還考察了頭動(dòng)、視線(xiàn)轉換與他們相關(guān)的任務(wù)結構的相關(guān)性。

通過(guò)對注意模式的分析，研究人員將得到操作員在對可用信息的處理方式和對不同信息來(lái)源的相對重要性相關(guān)的洞察力。這些數據將被用于開(kāi)發(fā)操作員的決策過(guò)程模型，以此對SPEEDD項目開(kāi)發(fā)的屏幕設計進(jìn)行評估。 

研究工具與方法

預測交通擁堵并作出相應的決策使其得到緩解是研究的主要主要目標。交通擁堵在發(fā)生前5-20分鐘被預測出來(lái)，相應的交通信號燈設置與限速決策在30秒內完成。這可通過(guò)將用于采集實(shí)時(shí)交通數據的多種傳感器技術(shù)進(jìn)行融合來(lái)實(shí)現。

諸如道路交通管理一類(lèi)的控制室任務(wù)需要持續的視覺(jué)評估并作出干預決策。包括對廣泛信息源的監視和使用標準的操作流程對實(shí)時(shí)的現場(chǎng)畫(huà)面作出相應的反饋。

在本研究中，研究人員使用了Tobii Glasses眼動(dòng)儀來(lái)研究三名操作員對模擬的“路面交通事件”任務(wù)時(shí)的事件處理方法。該任務(wù)需要從多個(gè)顯示器上獲取并整合信息�？刂剖也僮鲉T依靠“視覺(jué)取樣”來(lái)處理視覺(jué)信息，對目標區域的顯性注意順序由頭動(dòng)和眼動(dòng)來(lái)確認。視覺(jué)樣本通過(guò)眼動(dòng)追蹤來(lái)量化。

操作員配戴一副Tobii Glasses眼動(dòng)儀來(lái)記錄他們在屏幕上的觀(guān)察位置。眼動(dòng)數據被疊加在十個(gè)興趣區上，頭動(dòng)方向的數據通過(guò)視頻數據被自動(dòng)計算出來(lái)。數據采集后，使用Matlab (MathWorks)進(jìn)行后期的分析。

在控制室內，展現在操作員面前的有五個(gè)計算機顯示器（見(jiàn)圖1），分別顯示事件記錄，交通網(wǎng)絡(luò )圖，當前控制員負責的中央監控實(shí)時(shí)畫(huà)面以及網(wǎng)絡(luò )和其他信息的畫(huà)面�？刂婆_的背景是一個(gè)4X4的中央監控畫(huà)面矩陣和一個(gè)可與控制臺交互的較小的中央監控畫(huà)面�？刂婆_上還配有與設施外的相關(guān)人員通訊的普通電腦周邊設備和電話(huà)/無(wú)線(xiàn)電。

一條記錄樣本

研究人員在采集完一名操作員的全部眼動(dòng)數據后，可了解該操作員的視覺(jué)注意重點(diǎn)區域以及其轉移的方式，如下圖所示。很明顯，操作員在執行常規任務(wù)時(shí)，更傾向于觀(guān)察事件報告屏幕和道路網(wǎng)絡(luò )屏幕(熱點(diǎn)圖中紅色區域部分) ，而對中央監控畫(huà)面的關(guān)注較少(以及用于控制該攝像頭角度的搖桿)。

圖2 – 熱點(diǎn)圖顯示出操作員的注意重點(diǎn)。

研究結論

研究人員發(fā)現操作員會(huì )利用不同的信息源完成同一個(gè)任務(wù)。操作員們對中央監控畫(huà)面的觀(guān)察存在差異，由此造成了觀(guān)察模式的偏好。多數情況下，操作員對目的興趣區的頭部和視線(xiàn)的方向是一致的，而頭動(dòng)對視線(xiàn)轉移的輔助通常是因人而異的。

研究結論表明除非強制的觀(guān)察模式會(huì )致使操作員在不降低效率的情況下保持高度的一致性，不同的工作流程以及相應的多種視覺(jué)采樣策略的協(xié)調可能有助于控制室環(huán)境的設計。 

將圖形分析法應用到社交分析的新領(lǐng)域中，研究人員得到了包含信息流程環(huán)境下的用于衡量、可視化注意力行為的新指標。通過(guò)對這些注意模式的分析，分析人員得到了關(guān)于不同信息源的相對重要性與操作員對這些信息源處理方式的洞察力。

本研究的結論將為后續的決策模型開(kāi)發(fā)和新的道路交通控制交互界面的設計以及操作流程的規劃帶來(lái)幫助。眼動(dòng)追蹤為他們的此類(lèi)評估起到了關(guān)鍵作用。

為何使用眼動(dòng)追蹤，為何選擇Tobii?

眼動(dòng)追蹤是能夠直接對視覺(jué)信息采樣行為進(jìn)行衡量和評估的唯一方式。在道路交通控制室，對視覺(jué)信息的采樣觀(guān)察非常重要，因為操作員的感知理解（他們的“情境意識”）可能是由熟悉效應產(chǎn)生的錯覺(jué)。將眼動(dòng)追蹤作為工具應用到此類(lèi)用戶(hù)界面的研究中，將為能夠改善預測與決策的視覺(jué)采樣研究產(chǎn)生極大的促進(jìn)作用。

“我們之所以選擇Tobii Glasses眼動(dòng)儀用來(lái)做控制室的現場(chǎng)研究是因為它很便攜，佩戴簡(jiǎn)單且非常易用。IR標記器可以實(shí)現對環(huán)境相關(guān)元素的數據疊加，而被許多眼動(dòng)追蹤研究人員所熟悉的Tobii Studio數據處理工具讓我們能夠進(jìn)行快速的眼動(dòng)和頭動(dòng)行為的量化分析，這比基于眼動(dòng)追蹤視頻的定性分析得到的細節信息要多得多。”

 Dr. Neil Cooke, Dr. Sandra Starke 和Prof Chris Baber,

——伯明翰大學(xué)電子電氣與系統工程學(xué)院