CC BY
16
Во-первых, конструкторы малоформатных дисплеев экологического интерфейса могли бы интегрировать (группировать) информацию на экранах дисплеев на основе системно-функциональных связей (system functional relationship). Такое конструирование способно поддерживать выполнение задач разной сложности. Во-вторых, конструкторы малоформатных дисплеев экологического интерфейса должны систематизировать информацию на экранах на основе системно-функциональных связей рабочей информации с целью поддержки выполнения пользователями дисплеев когнитивных задач. В-третьих, конструкторам малоформатных дисплеев экологического интерфейса следует отдать предпочтение образцам согласованной визуализации информации.
В заключение авторы выражают уверенность в том, что их «исследование продемонстрировало эффективность малоформатных дисплеев экологического интерфейса - продемонстрировало в целом высокий уровень поведения пользователей - участников исследования, имевших перед экспериментом минимальную операционную тренировку» (с. 157).
А.А. Али-заде
2015.02.007. ХЭЗЛ М., САНДЕРСОН П., КЭМЕРОН И. РАЗВИТИЕ И ТЕСТИРОВАНИЕ АНАЛИЗА СТРАТЕГИЙ ГИБКОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: МЕТОДОЛОГИЯ, ОСНОВАННАЯ НА ГИБКОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА. HASSALL M., SANDERSON P., CAMERON I. The development and testing of SAER (Strategies analysis for enhancing resilience): A resilience-based human factors method // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2014. - Vol. 8, N 2. - P. 162-186. - D0I:10. 1177/1555343414527278. - Mode of access: http://edm.sagepub. com/ content/8/2/162/
Ключевые слова: когнитивная работа; принятие решений; гибкость; управление рисками; безопасность в промышленности; человеческий фактор; промышленные происшествия.
Авторы из Австралии полагают, что необходимо создавать рабочие системы, которые поддерживали бы операторов при выполнении контролирования неожиданных и беспрецедентных рабочих ситуаций. По их мнению, методологией построения систем,
снижающих риски принятия неправильных рабочих решений, мог бы стать анализ стратегий гибкого принятия решений (АСГПР).
Существует, пишут авторы, немало методов оценки производственных рисков, связанных с человеческим фактором, методов, призванных помочь в понимании таких рисков и управлении ими в промышленном процессе, с тем чтобы предупреждать промышленные происшествия (industrial accidents) (ПП). Эффективное предупреждение ПП требует создания систем контроля промышленного процесса, которые базировались бы на двух аспектах человеческой деятельности: 1) понимании возможностей человеческого контроля в разных операционных контекстах; 2) стремлении человека избежать плохого сценария развития ситуации. Представляется, что ни один из существующих сегодня методов оценки производственных рисков, связанных с человеческим фактором, не помогает идентифицировать указанные два важных аспекта успешного человеческого контроля. В связи с этим необходима новая методология анализа человеческого фактора (АЧФ), способная предупреждать ПП и избегать ущерба окружающей среде.
В настоящее время к услугам аналитика, исследующего ответственность человеческого фактора за ПП, имеется более 50 методов АЧФ - системные методы изучения, оценки, снижения и предотвращения когнитивных ошибок (cognitive errors) человека, способных приводить к ПП. Большинство из них трактует вариабельность человеческого поведения именно в смысле его ненадежности, т.е. как потенциальный источник ошибок, который должен быть элиминирован. Подобная трактовка разворачивает следующий методологический шаблон. Обычно анализ стартует с создания нормативного или описательного образа работы человека, совершаемой в ожидаемых операционных условиях. Затем эта описательная картина пропускается через некую методически выверенную таксономию («направляющих» понятий) для идентификации возможных отклонений в принятии решений операторами на каждой ступени документированного (ожидаемого) рабочего процесса. Наряду с методологией АЧФ существуют и другие подходы к идентификации и оценке рисков ПП, которые нацелены на предотвращение и смягчение ПП и инструктивно указывают «наилучший путь» принятия решений.
Между тем нужен иной подход - активизирующий когнитивные способности и усилия самого оператора как внимательного контролера ожидаемой или неожиданной, знакомой или беспрецедентной, но всегда уникальной, всегда новой рабочей ситуации. Есть два метода АЧФ, которые могут подсказать путь формирования искомого нового подхода. Один из них - метод анализа функционального резонанса (functional resonance analysis method) (МАФР). Опираясь на этот метод, можно смоделировать из взаимодействия вариативных технических, человеческих и организационных факторов неконтролируемое человеческое поведение. Однако МАФР не в силах идентифицировать наилучший путь принятия решений. Другой метод - анализ системно-теоретического процесса (system-theoretic process analysis) (АСТП). Это метод анализа рисков, основанный на допущении, что ПП - результат неадекватного контроля требований безопасности, связанной с человеческим поведением. Метод АСТП сосредоточивается на гарантиях существования контроля безопасности в отношении различных сценариев, включая и те, которые могут возникнуть из конструкторских ошибок, софтверных изъянов, разного рода провалов в ходе рабочего процесса, ошибок в принятии решений, из неудачного переплетения социальных, организационных, управленческих факторов. АСТП дает полезную информацию, но ее недостаточно для создания систем, чувствительных к уникальным аспектам человеческого контроля, особенно аспектам, способным управлять неожиданными ситуациями. «Как бы то ни было, пока отсутствует метод оценки рисков человеческого фактора в качестве действенной помощи операторам, пытающимся контролировать огромное разнообразие ситуаций, в которые попадает рабочий процесс. И это - серьезный пробел в существующей методологии АЧФ» (с. 165).
Трудно переоценить значение исследования построения когнитивных систем для практиков, получающих инструменты управления в широкой области сложных оперативных ситуаций. Особое значение имеет исследование возможностей построения гибких когнитивных систем как инструментов успешного ориентирования в любых - ожидаемых и неожиданных, знакомых и незнакомых -ситуациях, требующих от операторов когнитивной гибкости и когнитивного творчества. Пути выстраивания гибких когнитивных систем подсказывает научная литература, в которой можно найти
следующие методологические указания в отношении повышения безопасности сложных социально-технических систем (complex sociotechnical systems), т.е. систем взаимодействия человека и техники, какими и являются современные промышленные процессы: 1) для повышения безопасности сложных социально-технических систем необходимо повышать их адаптивные способности, в частности способности понимания и контроля ситуации, а также любой активности по ориентированию в неожиданных и незнакомых обстоятельствах; 2) уровень безопасности сложных социально-технических систем зависит от уровня вариативности рабочего поведения человека, поскольку именно высокая вариативность позволяет людям а) своевременно производить необходимые регулировки и адаптации для поддержки несовершенных систем в динамичном мире и б) осуществлять адаптивное контролирование новых ситуаций; 3) повышение безопасности сложных социально-технических систем требует а) своевременно отслеживать и прекращать непродуктивные для систем тенденции, б) своевременно отслеживать и развивать продуктивные тенденции, чтобы системы были успешными в меняющихся условиях.
Эти методологические подсказки, считают авторы, должны быть соединены с анализом когнитивной работы (cognitive work analysis) (АКР). Этот анализ, призванный идентифицировать цели и «коридоры» поведения операторов, включает анализ задачи контроля (control task analysis) (АЗК) и анализ стратегий (strategies analysis) (АС). АЗК описывает рабочую активность контроля, необходимую для достижения рабочих целей, и часто использует два инструмента: лекала (1) контекстуальной деятельности (contextual activity) и (2) «лестницы» решений (decision ladder). С помощью инструмента (1) описывается рабочая активность контроля в терминах (а) рабочих функций, которым служит эта активность, и (б) ситуаций (мест и времени), в которых активность контроля необходима. Инструмент (2) призван высветить возможные когнитивные состояния и процессы, инициируемые рабочими задачами, без описания всей полноты шагов выполнения рабочих задач, которые этот инструмент описывает в произвольно выбранных пунктах, включающих различные когнитивные компоненты. То есть инструмент (2) не предназначен для того, чтобы дать исчерпывающую картину когнитивных усилий операторов, выполняющих рабочие
задачи. Скорее, это - предназначение фазы АС анализа когнитивной работы, поскольку фаза АС, собственно, и призвана исследовать когнитивные стратегии, принимаемые операторами для осуществления задачи контроля. «Чтобы моделировать когнитивные системы, внутри которых операторы могли бы успешно контролировать анормальные неожиданные и незнакомые ситуации, критически необходимо понимание и моделирование когнитивных стратегий операторов» (с. 166).
ПП - результат того, что система работы (work system) не поддерживает должную работу операторов по успешному управлению анормальными ситуациями. Для повышения безопасности в современных промышленных процессах необходимо выстраивать такие системы работы, которые ориентировали бы операторов скорее на развитие успешных результатов, чем на минимизацию ошибок. В построении систем работы, поддерживающих и продвигающих успешное контролирование операторами рабочих процессов, необходимо понимать горизонты человеческого поведения, поскольку человеческие реакции могут сильно варьироваться индивидуально и в разных контекстах. Успешное операторское ориентирование в неожиданных и незнакомых ситуациях определяется способностью операторов отслеживать текущее развитие событий, предвидеть будущие угрозы и возможности и реагировать своевременно и адаптивно.
АСГПР - методология, нацеленная на построение систем работы, обеспечивающих возможность успешного управления оперативными сценариями любого типа. Это - методология, помогающая субъектам современного промышленного процесса идентифицировать всю область человеческих реакций, возможную в данной рабочей системе. Такая идентификация позволяет операторам выбрать из этой картины возможной активности ту активность, которая развивает хорошие результаты. Методология АСГПР также может подсказывать изменения системы работы, (а) повышающие эффективность операторского мониторинга, предвидения ситуаций, знания, когда и как реагировать на возникающие обстоятельства, и (б) способствующие развитию успешной операторской активности и предотвращению потенциально ошибочной активности. Однако верно и то, что эффективность АСГПР ограничена временем, знанием и воображением конкретного аналитика, использую-
щего эту методологию. И для минимизации эффектов «индивидуальных склонностей» (individuals' biases) в применении АСГПР следовало бы рекомендовать осуществление этой методологии не индивидуальными аналитиками, а командой аналитиков, имеющих разный багаж опыта и знаний.
Исследования в жанре case study показывают, что необходимо больше работать над прояснением рамок «лестницы» решений и связи между системой АСГПР и «лестницей» решений как ее подсистемой. Прояснение этой связи помогло бы понять, что методология АСГПР как софтверный в отношении когнитивных процессов инструментарий может быть эффективной в анализе человеческой активности по контролированию текущих и ожидаемых ситуаций, а также в идентификации стратегий, которые следует продвигать или, напротив, предотвращать. Подобные case studies демонстрируют и то, что методология АСГПР способствует развитию инновационного мышления участников исследований, т.е. вооруженных этой методологией операторов - субъектов современных промышленных процессов, что дает хорошие шансы для снижения ПП. «В целом, все говорит за то, - пишут авторы в заключение, - чтобы расширять, насколько это возможно, применение методологии АСГПР, усиливая ее софтверную составляющую в отношении ее внимания к когнитивному обеспечению гибкости в принятии решений. Было бы очень желательно, чтобы методология АСГПР прошла тестирование в самых разных сферах промышленности, получив, таким образом, импульс к дальнейшему своему улучшению в качестве эффективного средства повышения безопасности промышленных процессов» (с. 183).
А.А. Али-заде
2015.02.008. БАСС Э., БОМГАРТ Л., ШЕПЛИ К. ВЛИЯНИЕ АНАЛИЗА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В «ШУМНЫХ» ИНФОРМАЦИОННЫХ УСЛОВИЯХ.
BASS E., BAUMGART L., SHEPLEY K. The effect of information analysis automation display content on human judgment performance in noisy environments // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2013. - Vol. 7, N 1. - P. 49-65. - D0I:10.1177/155534341 2453461. - Mode of access: http://edm.sagepub.com/content/7Z1/49/
