CC BY
7
МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕОРИЯ РАЗВИТИЯ НАУКИ
2015.03.011. ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР В ОРГАНИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ ВОЗДУШНОГО ТРАФИКА: ПОСТРОЕНИЕ ЧЕЛО-ВЕКОЦЕНТРИЧНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОЛЕТНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ / ДЭВИСОН-РЕЙНОЛДС Х., ЛОКХЕНД К., КАФНЕР М., ЕНСОН С.
Human-systems integration design process of the air traffic control tower flight data manager / Davison-Reynolds H., Lokhande K., Kuff-ner M., Yenson S. // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2013. - Vol. 7, N 3. - P. 273-292. - D0I:10.1177/155534 3412470947. - Mode of access: http://edm.sagepub.com/content/ 7/3/273/
Ключевые слова: когнитивная инженерия; методы когнитивной инженерии; операционная среда; система управления полетной информацией; контроль воздушного трафика; операционная модель контроля воздушного трафика; техноцентричный и человекоцентричный подходы.
Авторы из США предлагают новый подход к построению системы поддержки решений, принимаемых в процессе управления информацией по контролю воздушного трафика.
Освоение передовых информационных инструментов контроля воздушного трафика (КВТ), пишут авторы, обязательно требует постоянных организационных инноваций для эффективной интеграции этих инструментов в операционную среду. Обзор научной литературы по организации КВТ выявляет три подхода к созданию такой организационной системы. Первый подход предполагает улучшение функционирования системы путем улучшения ее чисто организационно-технических характеристик, не принимая во внимание пользователя системы. Это так называемый техноцен-
тричный (metric-driven) подход (ТЦП) (с. 273). Второй подход, напротив, ставит в центр эффективно организованной системы КВТ оператора-человека и потому определяется как человекоцентрич-ный (human-driven) подход (ЧЦП) (с. 274). Наконец, третий подход некоторым образом сочетает ТЦП и ЧЦП.
ТЦП проводится в посвященных инструментам КВТ исследованиях в жанре case study, в которых оценивается важность такого инструмента, как составление расчета приземления воздушных судов. При этом из анализа выводится человек - оператор КВТ: не оценивается его способность составлять указанный расчет. Подобные исследования фокусируются на оценке функциональности системы как таковой, и не обсуждается участие человека в выполнении системой своих функций. Между тем понятно, что операционный успех или неуспех системы в полевых условиях зависит от того, насколько ее операторы обучены и тренированы и насколько она в качестве системы интерфейса инкорпорирована в текущую операционную среду.
ЧЦП помещает человека - оператора системы КВТ на передний край оценки ее функционирования. В соответствующих исследованиях оцениваются осознание операторами ситуации и уровень их рабочей нагрузки в экспериментальных условиях предложения участникам таких экспериментов различных сценариев воздушного трафика. Другими словами, изучается поведение системы КВТ с позиций человеческого восприятия и когнитивного анализа соответствующей информации. Сам процесс исследования того, насколько может быть успешной система КВТ с человеком как ее ключевым компонентом, позволяет реально построить успешную систему в отношении ее влияния на операционную среду и оценить это влияние. Такого рода исследования служат прежде всего пониманию состояния системы: тщательно измеряется ее эффективность, выясняется, какие системные аспекты ведут к успеху, а какие - к проблемам. Из этих количественных и качественных исследовательских данных для конструктора системы КВТ составляется операционная модель (operational model) (с. 274), которая дает понимание всей полноты функций системы: контроля; информационных систем; взаимодействия операторов КВТ с операционной средой (пилотами, воздушными судами, оборудованием КВТ и аэропорта); взаимодействия между всеми этими функциями.
В свою очередь, операционная модель определяет ряд требований к поддержке решений, принимаемых операторами системы КВТ, и в результате строится модель поддержки решений как модель соответствующего интерфейса (взаимодействия человека и техники) -операционных инструментов, тренинга, процедуры. Эффективное использование всех этих операционных средств (инструментов, тренинга, процедуры) должно влиять на ключевые переменные операционной системы, что ведет к возможности измерения операционного успеха. Критическое условие для успеха такого моделирования состоит в том, чтобы моделирование не останавливалось, осуществлялось в режиме постоянной модернизации, когда в полевых наблюдениях работы достигнутой модели высвечиваются проблемы, требующие корректировки модели. Так начинается новый цикл моделирования, который влечет за собой очередной цикл и т.д.
Актив современной системы контроля воздушного трафика (СКВТ) включает четыре позиции: 1) полетные данные; 2) наземный (ground) контроль; 3) местный (local) контроль; 4) координатор управления трафиком (traffic management coordinator) (КУТ) (с. 275). Эти четыре позиции работы СКВТ последовательно готовят каждый рейс к вылету. Работа СКВТ чрезвычайно сложна, и ее полный анализ по методологии ЧЦП, изучающей когнитивные ресурсы операторов СКВТ, выполняющих эту работу, представляет задачу многих подобных исследований. В одном исследовании, замечают авторы, имея в виду собственное их исследование, можно проанализировать лишь малую часть работы СКВТ, показав только некоторые аспекты поведения операторов этой системы, выбранные в качестве неких свойственных системе поведенческих образцов. Тем не менее, полагают авторы, выбранные образцы позволяют начать процесс построения операционной модели КВТ на основе такого образца, или прототипа (prototype) (с. 273), поведения СКВТ, как управление полетными данными (flight data management) (УПД) (с. 273, 277, 289).
Авторы ставили целью своего исследования продемонстрировать, как идея сложной системы - операционной модели КВТ на основе прототипа УПД - может быть воплощена на практике, в полевых условиях. В ходе моделирования УПД - операционной системы КВТ - открываются возможности оценки и корректировки моделирования. Так, данные полевых наблюдений скорректирова-
ли операционную модель - указали на важность способности операторов концентрировать свое внимание на особенностях поведения самолетов разных моделей в определенных внешних условиях. Включение в операционную модель КВТ этой функциональности специфицированного операторского внимания (ФСОВ) позволяет, например, оценивать «Боинг-757» как самолет, устойчивый к турбулентности, вихревым возмущениям. Авторы исследовали ФСОВ с помощью различных методов: полевых наблюдений, анкетирования операторов, post hoc анализа видео- и аудиоматериалов. Они констатировали значимость этой функциональности. Одновременно был сделан вывод о необходимости корректировки операционной модели КВТ в отношении связанных с особенностями ФСОВ информационных вводов, чтобы число этих вводов сделать оптимальным для их восприятия и соответственно эффективной работы ФСОВ.
Одним из достижений своего исследования авторы считают разработку измерителей поведения операторов КВТ, когда для операторов оценка ситуации проблематична. Например, такая проблема существует уже потому, что само высотное расположение операторского оборудования - на вышке (tower) КВТ - вызывает у операторов при его использовании определенный дискомфорт, и они испытывают когнитивное отвлечение (cognitive distraction) от выполнения текущих задач. Кроме того, человеческие глаза как воспринимающее устройство представляют самонастраивающийся «аппарат», который способен дать сбой, создать для «воспринимающего» дискомфорт и поведенческую проблему в случаях, когда взаимодействие человека с оборудованием требует высокой, а тем более критической мобилизации внимания, как это, собственно, и происходит с операторами КВТ. Поэтому для построения эффективной операционной модели КВТ чрезвычайно важно сформировать надежную систему получения количественных (измеряемых) данных поведения операторов КВТ. По такой информации можно было бы выявить проблемы операционной системы, которые нельзя идентифицировать, просто наблюдая за операторской работой или анкетируя операторов. Наблюдение и анкетирование должны дополняться видеоматериалами, полученными в post hoc анализах -в проигрывании операционных ситуаций в case studies. Таким образом, авторы построили свое исследование: собранная в post hoc
анализе информация эффективно дополнила данные наблюдений и анкетирования, а выявленные на основании всей этой информации поведенческие проблемы операторов обеспечили путь корректировки начальной операционной модели КВТ. Достаточно сказать, что было предложено более 200 таких корректировок. В свою очередь, подобное изобилие предложений потребовало определить среди них приоритетные корректировки, чтобы не утонуть в массе мелких поправок, малоэффективных для улучшения работы операторов. Такого рода ad hoc анализ поведения операторов КВТ открывает путь когнитивной инженерии, сфокусированной на тщательно отобранных проблемах операторской работы - проблемах, вызывающих повышенную рабочую нагрузку и периоды и рост времени обдумывания ситуации (heads-down time) (ВОС) (с. 290).
Было выяснено, что процесс построения эффективной операционной модели КВТ в качестве своего базового элемента включает обратную (корректирующую модель) связь именно с такими участниками соответствующего ad hoc анализа, как группа УПД. Когда участников исследования спросили, эффективны ли системы управления полетными данными (УПД) и информационного оповещения (information display) (ИО) (с. 277), был получен согласованный положительный ответ. С оговорками или безоговорочно назвали эффективной систему ИО 100% респондентов и систему УПД - 83% (с. 290). Хотя для участников исследования в части УПД значение показателя ВОС оказалось чрезмерным - 82% времени УПД (почти 50 секунд в минуту), аналогичные исследования, проведенные другими авторами, дали некий разброс значений этого показателя. В одном из таких исследований значение ВОС в общем времени УПД колебалось от 35 до 38%, в другом - от 35 до 39%, в третьем - от 58 до 60% и в четвертом составило 80% (с. 290). Подобный разброс в результатах замеров ВОС скорее всего связан с разными условиями (в отношении места и оборудования) тестирования КВТ. Однако при фактическом разбросе все подобные замеры демонстрируют опору на информацию в результате когнитивной работы (head-down information), а не из наблюдений (head-up out-the-window information) (с. 291).
Следующий шаг в построении операционной модели КВТ, пишут авторы в заключение, состоит в том, чтобы в исследованиях, постоянно корректирующих эту модель, решать задачу построения
именно эффективной модели КВТ - задачу создания эффективной операционной среды во всех ее аспектах: взлета и посадки самолетов, экономии самолетного топлива и т.д. Главное условие успешного выполнения такой задачи - сосредоточение на моделировании когнитивных механизмов принятия решений операторами КВТ. Подобное моделирование чрезвычайно сложно, поскольку очень трудно не только формализовать, но и установить и исследовать алгоритмы когнитивной деятельности человека из-за скрытых во многом и всегда индивидуальных когнитивных механизмов людей, даже относящихся к одному психологическому типу. Однако трудности, связанные с изучением феномена сознания, которое нельзя воспроизвести во всей его полноте искусственно, как технологию, вовсе не означают, что подобное исследование проводить не нужно. Наука - это лишь асимптотическое (вечное, не имеющее перспективы завершения) приближение к тайнам мироздания, в том числе к тайне человека. Ключевое слово здесь - «приближение». Исследование «тайны человека» - его когнитивного аппарата - в любом случае приближает (пусть и асимптотически) к раскрытию этой тайны. Тем более что нет выбора, когда речь идет о таком предмете, как управление, принятие решений, в данном случае - о системе КВТ-УПД, исследование которой допускает исключительно человекоцентричный подход. А потому изучение когнитивного «черного ящика» человека всеми доступными в науке средствами не только не бессмысленно, но необходимо, особенно в тех областях, где принятие решений носит критический характер.
А.А. Али-заде
2015.03.012. МЭЙСОН П., МАККУЭЙД Дж. ПРЕДИСЛОВИЕ К СПЕЦИАЛЬНОМУ ВЫПУСКУ ЖУРНАЛА, ПОСВЯЩЕННОМУ ТЕМЕ КОГНИТИВНОЙ ГОТОВНОСТИ В СЛОЖНЫХ ОПЕРАЦИОННЫХ УСЛОВИЯХ: УСПЕХИ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ. MASON P., McQUADE J. Preface to the special issue on exploring cognitive readiness in complex operational environments: Advances in theory and practice // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2013. - Vol. 7, N 1. - P. 66-68. - D0I:10.1177/1555343412 456025. - Mode of access: http://edm.sagepub.com/content/7Z1/66/
Ключевые слова: когнитивная готовность; человеческое поведение; поведение команды людей; сложная операционная среда;
