本研究使用了眼動追蹤技術(shù)對來自多種傳感器數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)流進行分析來檢測不同的交通控制員在完成道路交通控制任務(wù)時的行為與決策方式。在本研究中，通過對眼睛和頭部運動數(shù)據(jù)的考察，了解他們在完成任務(wù)的過程中對與任務(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追蹤這種新技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中對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)通常需要對來自多種設(shè)備的不同信息源進行持續(xù)的視覺評估 – 包括來自安裝高速公路上探頭的監(jiān)控畫面和諸如智能手機和GPS追蹤信息以及大量的歷史數(shù)據(jù)。在本研究中，英國伯明翰大學(xué)的研究人員使用眼動追蹤來調(diào)查操作員在執(zhí)行一項標(biāo)準的道路交通控制任務(wù)時的行為差異。.
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(shù)據(jù)的操作人員開發(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)時的行為差異，從而對操作員在執(zhí)行任務(wù)時對事件的響應(yīng)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、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源的相對重要性相關(guān)的洞察力。這些數(shù)據(jù)將被用于開發(fā)操作員的決策過程模型，以此對SPEEDD項目開發(fā)的屏幕設(shè)計進行評估。
研究工具與方法
預(yù)測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)測出來，相應(yīng)的交通信號燈設(shè)置與限速決策在30秒內(nèi)完成。這可通過將用于采集實時交通數(shù)據(jù)的多種傳感器技術(shù)進行融合來實現(xiàn)。
諸如道路交通管理一類的控制室任務(wù)需要持續(xù)的視覺評估并作出干預(yù)決策。包括對廣泛信息源的監(jiān)視和使用標(biāo)準的操作流程對實時的現(xiàn)場畫面作出相應(yīng)的反饋。
在本研究中，研究人員使用了Tobii Glasses眼動儀來研究三名操作員對模擬的“路面交通事件”任務(wù)時的事件處理方法。該任務(wù)需要從多個顯示器上獲取并整合信息?？刂剖也僮鲉T依靠“視覺取樣”來處理視覺信息，對目標(biāo)區(qū)域的顯性注意順序由頭動和眼動來確認。視覺樣本通過眼動追蹤來量化。
操作員配戴一副Tobii Glasses眼動儀來記錄他們在屏幕上的觀察位置。眼動數(shù)據(jù)被疊加在十個興趣區(qū)上，頭動方向的數(shù)據(jù)通過視頻數(shù)據(jù)被自動計算出來。數(shù)據(jù)采集后，使用Matlab (MathWorks)進行后期的分析。
在控制室內(nèi)，展現(xiàn)在操作員面前的有五個計算機顯示器(見圖1)，分別顯示事件記錄，交通網(wǎng)絡(luò)圖，當(dāng)前控制員負責(zé)的中央監(jiān)控實時畫面以及網(wǎng)絡(luò)和其他信息的畫面?？刂婆_的背景是一個4X4的中央監(jiān)控畫面矩陣和一個可與控制臺交互的較小的中央監(jiān)控畫面?？刂婆_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數(shù)據(jù)后，可了解該操作員的視覺注意重點區(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，更傾向于觀察事件報告屏幕和道路網(wǎng)絡(luò)屏幕(熱點圖中紅色區(qū)域部分) ，而對中央監(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)操作員會利用不同的信息源完成同一個任務(wù)。操作員們對中央監(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，操作員對目的興趣區(qū)的頭部和視線的方向是一致的，而頭動對視線轉(zhuǎn)移的輔助通常是因人而異的。
研究結(jié)論表明除非強制的觀察模式會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)的多種視覺采樣策略的協(xié)調(diào)可能有助于控制室環(huán)境的設(shè)計。
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(jié)論將為后續(xù)的決策模型開發(fā)和新的道路交通控制交互界面的設(shè)計以及操作流程的規(guī)劃帶來幫助。眼動追蹤為他們的此類評估起到了關(guān)鍵作用。
為何使用眼動追蹤，為何選擇Tobii?
眼動追蹤是能夠直接對視覺信息采樣行為進行衡量和評估的方式。在道路交通控制室，對視覺信息的采樣觀察非常重要，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(yīng)產(chǎn)生的錯覺。將眼動追蹤作為工具應(yīng)用到此類用戶界面的研究中，將為能夠改善預(yù)測與決策的視覺采樣研究產(chǎn)生極大的促進作用。
“我們之所以選擇Tobii Glasses眼動儀用來做控制室的現(xiàn)場研究是因為它很便攜，佩戴簡單且非常易用。IR標(biāo)記器可以實現(xiàn)對環(huán)境相關(guān)元素的數(shù)據(jù)疊加，而被許多眼動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行快速的眼動和頭動行為的量化分析，這比基于眼動追蹤視頻的定性分析得到的細節(jié)信息要多得多。”
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