复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式

　　《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》从导致任务失败的源头——对操作员产生的认知困难入手，展开令人困惑的复杂造成任务失败的根原因分析，解析出错—认知机理，提出一种由出错—认知到信息特征映射的设计优化方法。为人机交互研究学者、界面设计人员及广大读者提供一种由出错因子导入复杂信息任务界面设计的新方法。
　　《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》既可作为从事信息系统开发、人机交互信息设计、人机交互设计等相关领域的研究者和设计者的业务参考用书，也可作为信息科学、工业设计、交互设计等相关专业的本科生和研究生的专题教材。

序
前言

第1章 绪论
1．1 研究背景
1．1．1 导致任务失败的源头——出错因子
1．1．2 视觉信息的认知困难问题
1．1．3 由出错因子导入界面设计的新方式
1．2 国内外研究现状
1．2．1 人因出错分析方法综述
1．2．2 复杂人机交互界面分析方法综述
1．2．3 视觉认知与生理指标实验方法综述
1．3 研究的目的和意义
1．3．1 本书的研究目的
1．3．2 本书的研究意义
1．4 研究的主要内容
1．5 本章小结

第2章 复杂信息系统监控任务界面基础理论概述
2．1 复杂信息系统概述
2．1．1 系统的复杂性
2．1．2 复杂信息系统
2．2 复杂信息系统的监控任务界面
2．2．1 复杂信息系统的人机交互
2．2．2 数字化、智能化的监控任务界面
2．3 复杂性分析
2．3．1 信息复杂性
2．3．2 任务复杂性
2．4 令人困惑的复杂
2．5 本章小结

第3章 复杂信息界面任务分析及出错因子表征
3．1 人因出错的特性分析
3．1．1 人因出错概念
3．1．2 人因可靠性分析
3．1．3 人因出错的分类方法
3．1．4 人因出错的分析模型与技术
3．1．5 出错因子的界定
3．2 典型复杂监控任务界面分析
3．2．1 航战显示系统的监控任务界面
3．2．2 监控任务的界面显示信息
3．2．3 监控界面的任务分析
3．3 监控任务界面的信息处理过程
3．3．1 人的信息处理过程
3．3．2 信息的定量化
3．3．3 中枢处理——信息的认知加工
3．4 操作员认知行为分析与CREAM扩展模型
3．4．1 操作员的认知行为模型
3．4．2 CREAM扩展的操作员认知行为模型
3．5 HERA的认知失误辨识分析
3．6 复杂监控任务界面出错因子提取
3．6．1 采用模拟实验法提取出错因子
3．6．2 监视／发觉出错因子提取
3．6．3 状态查询出错因子提取
3．6．4 响应计划出错因子提取
3．6．5 响应执行出错因子提取
3．7 复杂监控任务界面出错因子的认知表征
3．8 本章小结

第4章 出错因子的认知分层模型构建
4．1 视觉认知
4．1．1 视觉感知
4．1．2 选择性注意
4．1．3 信息存储与提取——记忆加工
4．1．4 信息处理——思维过程
4．2 基于认知表征分类的出错-认知集
4．2．1 出错因子的认知表征分类
4．2．2 出错因子到认知的映射
4．2．3 建立出错-认知集
4．3 出错-认知分层模型构建
4．3．1 不同出错类型的认知分层
4．3．2 错误感知的认知分层模型
4．3．3 注意失效的认知分层模型
4．3．4 知觉混淆的认知分层模型
4．3．5 记忆失误的认知分层模型
4．3．6 疏忽的认知分层模型
4．4 本章小结

第5章 基于视觉行为和生理反应的出错因子实验分析方法
5．1 视觉反应机理
5．1．1 视觉的行为与生理特性
5．1．2 凝视与扫视
5．2 视觉搜索模型
5．3 出错因子的实验分析方法
5．3．1 出错因子——实验变量的设定方法
5．3．2 视觉认知实验的总体设计
5．4 视觉认知实验相关技术与分析方法
5．4．1 E-Prime视觉行为实验生成系统
5．4．2 眼动跟踪技术
5．4．3 实验相关的眼动参数与设备
5．4．4 实验设计的方法
5．4．5 实验的分析方法
5．5 监控任务界面中信息特征的视觉搜索研究
5．5．1 研究思路
5．5．2 实验材料
5．5．3 实验设计与程序
5．5．4 实验结果与分析
5．5．5 讨论一：认知信息处理与任务的关系
5．5．6 讨论二：信息搜索与监控区域的关系
5．5．7 讨论三：信息特征的集簇关系
5．5．8 结论与下一步研究
5．6 视觉局限引起的信息疏漏、误读／误判研究（I）
5．6．1 出错因子提取
5．6．2 选择实验范式
5．6．3 研究思路
5．6．4 实验设计与程序
5．6．5 实验结果与分析
5．6．6 讨论与结论
5．7 视觉局限引起的信息疏漏、误读／误判研究（II）
5．7．1 出错因子提取
5．7．2 选择实验范式
5．7．3 研究思路
5．7．4 实验设计与程序
5．7．5 实验结果与分析
5．7．6 讨论与结论
5．8 视觉干扰和注意转移分散引起的信息忽略、错过研究
5．8．1 出错因子提取
5．8．2 选择实验范式
5．8．3 研究思路
5．8．4 实验设计与程序
5．8．5 实验结果与分析
5．8．6 讨论与结论
5．9 视觉认知实验综合讨论
5．1 0本章小结

第6章 由出错-认知到设计信息的映射关系研究
6．1 监控任务界面的设计信息表征
6．1．1 监控任务界面的设计因素——信息特征
6．1．2 信息呈现的设计信息表征
6．1．3 界面布局的设计信息表征
6．2 由出错-认知机理到设计信息的映射关系
6．2．1 出错-认知机理与设计的关联性
6．2．2 由出错-认知到设计的映射
6．3 出错-认知域与设计信息域的相关性
6．3．1 出错-认知的关联属性分析
6．3．2 设计信息特征的关联属性分析
6．3．3 出错-认知到设计信息的映射
6．3．4 界面布局的目标约束
6．4 本章小结

第7章 基于出错-认知机理的复杂信息任务界面设计方法及应用
7．1 由出错-认知到信息特征映射的设计方法
7．2 典型航战显示系统任务界面设计案例
7．2．1 典型航战显示系统界面的出错因子提取
7．2．2 典型航战显示系统界面的出错因子-信息特征链
7．2．3 出错-认知到设计信息的映射
7．2．4 典型航战显示系统界面的优化设计过程
7．3 本章小结
参考文献
索引

　　《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》：
　　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（visualinformationinterface）。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，《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》将从导致任务失败的源头——出错因子（errorfactor）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%在于设备的技术可靠性，那么1%就在于系统界面的设计（信息呈现）可靠性。然而，操作员的任务决策100%依靠监控任务界面的信息呈现准确性，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，最终导致操作困难、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《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》研究的关键。《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》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humanerror，该表述包含人、组织行为、管理等多方面系统中的失误类别，《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》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《复杂信息任务界面的出错-认知机理：由出错因子导入系统界面设计的新方式》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完全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，以达到系统性能的全面发挥和精准实施。
　　1.2国内外研究现状
　　1.2.1人因出错分析方法综述
　　在人因可靠性研究领域，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（humanerror）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可靠性的诊断模型。Swain和Guttmann（1983）提出了人因出错率预测技术（techniqueofhumanerrorrateprediction，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可靠性与失误分析方法（cognitivereliabilityanderroranalysismethod，CREAM），该方法是第二代人因可靠性方法的典型代表。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。
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