本研究使用了眼動(dòng)追蹤技術(shù)對(duì)來(lái)自多種傳感器數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析來(lái)檢測(cè)不同的交通控制員在完成道路交通控制任務(wù)時(shí)的行為與決策方式。在本研究中，通過(guò)對(duì)眼睛和頭部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的考察，了解他們?cè)谕瓿扇蝿?wù)的過(guò)程中對(duì)與任務(wù)相關(guān)的重要興趣區(qū)的感知程度。本研究展示了使用眼動(dòng)追蹤這種新技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中對(duì)人類行為研究的方法與可行性。
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(duì)來(lái)自多種設(shè)備的不同信息源進(jìn)行持續(xù)的視覺(jué)評(píng)估 – 包括來(lái)自安裝高速公路上探頭的監(jiān)控畫面和諸如智能手機(jī)和GPS追蹤信息以及大量的歷史數(shù)據(jù)。在本研究中，英國(guó)伯明翰大學(xué)的研究人員使用眼動(dòng)追蹤來(lái)調(diào)查操作員在執(zhí)行一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)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(xiàng)目的一部分。SPEEDD項(xiàng)目的目的是為決策者，尤其是那些需要處理大量數(shù)據(jù)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(biāo)
本研究的目標(biāo)是找出操作人員在處理多信息源數(shù)據(jù)時(shí)的行為差異，從而對(duì)操作員在執(zhí)行任務(wù)時(shí)對(duì)事件的響應(yīng)策略以及操作員對(duì)這些信息資源的使用方式。此外，本研究還考察了頭動(dòng)、視線轉(zhuǎn)換與他們相關(guān)的任務(wù)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性。
通過(guò)對(duì)注意模式的分析，研究人員將得到操作員在對(duì)可用信息的處理方式和對(duì)不同信息來(lái)源的相對(duì)重要性相關(guān)的洞察力。這些數(shù)據(jù)將被用于開(kāi)發(fā)操作員的決策過(guò)程模型，以此對(duì)SPEEDD項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的屏幕設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)估。
研究工具與方法
預(yù)測(cè)交通擁堵并作出相應(yīng)的決策使其得到緩解是研究的主要主要目標(biāo)。交通擁堵在發(fā)生前5-20分鐘被預(yù)測(cè)出來(lái)，相應(yīng)的交通信號(hào)燈設(shè)置與限速?zèng)Q策在30秒內(nèi)完成。這可通過(guò)將用于采集實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的多種傳感器技術(shù)進(jìn)行融合來(lái)實(shí)現(xiàn)。
諸如道路交通管理一類的控制室任務(wù)需要持續(xù)的視覺(jué)評(píng)估并作出干預(yù)決策。包括對(duì)廣泛信息源的監(jiān)視和使用標(biāo)準(zhǔn)的操作流程對(duì)實(shí)時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)畫面作出相應(yīng)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(duì)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。控制室操作員依靠“視覺(jué)取樣”來(lái)處理視覺(jué)信息，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的顯性注意順序由頭動(dòng)和眼動(dòng)來(lái)確認(rèn)。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?cè)谄聊簧系挠^察位置。眼動(dòng)數(shù)據(jù)被疊加在十個(gè)興趣區(qū)上，頭動(dòng)方向的數(shù)據(jù)通過(guò)視頻數(shù)據(jù)被自動(dòng)計(jì)算出來(lái)。數(shù)據(jù)采集后，使用Matlab (MathWorks)進(jìn)行后期的分析。
在控制室內(nèi)，展現(xiàn)在操作員面前的有五個(gè)計(jì)算機(jī)顯示器(見(jiàn)圖1)，分別顯示事件記錄，交通網(wǎng)絡(luò)圖，當(dāng)前控制員負(fù)責(zé)的中央監(jiān)控實(shí)時(shí)畫面以及網(wǎng)絡(luò)和其他信息的畫面。控制臺(tái)的背景是一個(gè)4X4的中央監(jiān)控畫面矩陣和一個(gè)可與控制臺(tái)交互的較小的中央監(jiān)控畫面。控制臺(tái)上還配有與設(shè)施外的相關(guān)人員通訊的普通電腦周邊設(shè)備和電話/無(wú)線電。
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(shù)據(jù)后，可了解該操作員的視覺(jué)注意重點(diǎn)區(qū)域以及其轉(zhuǎn)移的方式，如下圖所示。很明顯，操作員在執(zhí)行常規(guī)任務(wù)時(shí)，更傾向于觀察事件報(bào)告屏幕和道路網(wǎng)絡(luò)屏幕(熱點(diǎn)圖中紅色區(qū)域部分) ，而對(duì)中央監(jiān)控畫面的關(guān)注較少(以及用于控制該攝像頭角度的搖桿)。
研究結(jié)論
研究人員發(fā)現(xiàn)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(duì)中央監(jiān)控畫面的觀察存在差異，由此造成了觀察模式的偏好。多數(shù)情況下，操作員對(duì)目的興趣區(qū)的頭部和視線的方向是一致的，而頭動(dòng)對(duì)視線轉(zhuǎn)移的輔助通常是因人而異的。
研究結(jié)論表明除非強(qiáng)制的觀察模式會(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(yīng)的多種視覺(jué)采樣策略的協(xié)調(diào)可能有助于控制室環(huán)境的設(shè)計(jì)。
將圖形分析法應(yīng)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(biāo)。通過(guò)對(duì)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(duì)重要性與操作員對(duì)這些信息源處理方式的洞察力。
本研究的結(jié)論將為后續(xù)的決策模型開(kāi)發(fā)和新的道路交通控制交互界面的設(shè)計(jì)以及操作流程的規(guī)劃帶來(lái)幫助。眼動(dòng)追蹤為他們的此類評(píng)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(duì)視覺(jué)信息采樣行為進(jìn)行衡量和評(píng)估的方式。在道路交通控制室，對(duì)視覺(jué)信息的采樣觀察非常重要，因?yàn)椴僮鲉T的感知理解(他們的“情境意識(shí)”)可能是由熟悉效應(yīng)產(chǎn)生的錯(cuò)覺(jué)。將眼動(dòng)追蹤作為工具應(yīng)用到此類用戶界面的研究中，將為能夠改善預(yù)測(cè)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(xiàn)場(chǎng)研究是因?yàn)樗鼙銛y，佩戴簡(jiǎn)單且非常易用。IR標(biāo)記器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境相關(guān)元素的數(shù)據(jù)疊加，而被許多眼動(dòng)追蹤研究人員所熟悉的Tobii Studio數(shù)據(jù)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(xì)節(jié)信息要多得多。”
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