CC BY
7
эксперименте 2, когда вводные точности ответов, длинных кодов и лимита времени сошлись вместе, требования к респондентам превысили человеческую способность компенсации чрезмерной ментальной нагрузки, компенсации, сохраняющей адекватное поведение, что и привело к наблюдаемому в эксперименте 2 значительному снижению качества поведения респондентов.
Таким образом, оба эксперимента показали, что различные характеристики системы информационной безопасности могут влиять на то, как такая система используется, и на ее восприятие. Нужно только иметь в виду, что в реальной жизни издержки, которые понесли респонденты в экспериментах 1 и 2, вполне способны стать причиной отказа от использования систем информационной защиты или поиска путей минимизации их использования. «В принципе, - пишут авторы в заключение, - результаты экспериментов 1 и 2 показывают, что субъективные оценки методов идентификации лишь отчасти коррелируют с фактическим поведением людей в отношении вероятности использования ими процедуры идентификации» (с. 147).
А.А. Али-заде
2016.01.008. ДРЮС Ф., СИБЕНЕК Л., КОВА Т. ПОИСК ИНФОРМАЦИИ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ: КОМПЬЮТЕРНЫЕ МОДЕЛИ.
DREWS F., SIEBENECK L., COVA T. Information search and décision making in computer-based wildfire simulations // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2015. - Vol. 9, N 3. - P. 229240. - D0I:10.1177/1555343415586478. - Mode of access: http://edm. sagepub.com/content/9/3/229/
Ключевые слова: чрезвычайные ситуации; поиск информации; принятие решений; моделирование.
Авторы из США исследуют влияние экспертизы на использование информации для принятия решений ответственными операторами в чрезвычайных ситуациях (incident commanders) (ООЧС), а также то, как именно полученная ООЧС экспертная информация преобразуется в ходе развития смоделированных на компьютере чрезвычайных ситуаций.
Принятие решений в сложных / чрезвычайных ситуациях, пишут авторы, предполагает серию промежуточных, принимаемых в зависимости от динамики ситуации решений, когда время становится критически важным фактором, поскольку каждое промежуточное решение должно точно фиксировать временные рамки данного промежуточного изменения ситуации, чтобы вовремя зафиксировать следующее изменение. Такой тип принятия решений иногда называют динамичным принятием решений (ДПР) (dynamic decision making) (с. 229). Сама динамичность ситуации, вынуждающая к ДПР, способна оставить того, кто принимает решения, с неполной информацией. Собственно, сама эта ситуационная динамика и вносит весьма важный вклад в когнитивную сложность ДПР, создавая для принимающего решения трудность работы зачастую с нелинейными связями между ситуационными переменными. Ситуационные переменные позволяют предсказать будущие состояния ситуации, однако одни переменные могут изменяться очень быстро, а другие - не изменяться совсем, и эта нелинейность сильно затрудняет построение прогностической модели.
Авторы сосредоточиваются в своем исследовании на действиях ООЧС в чрезвычайных ситуациях (ЧС), возникающих в природной среде, в отличие от ЧС, связанных с техническими системами. В качестве природной чрезвычайной ситуации они моделируют ситуацию быстро распространяющегося пожара (wildfire) (БРП), отмечая, что во всем мире угроза таких ситуаций быстро растет с формированием в разных странах огнеопасных территорий, известных как территории единства природной и городской сред (ЕПГС) (wild land urban interface) (с. 230). Примеры трагедий, связанных с ситуациями БРП, - в штате Колорадо (США) в 2012 г., в России в 2010 г., в Австралии в 2009 г., в Южной Греции в 2007 г. Все эти чрезвычайные ситуации высветили опасность проживания на территориях ЕПГС, а также необходимость улучшения планирования и принятия решений, связанных с защитой людей при БРП.
В связи с этим, пишут авторы, важно лучше понимать факторы, обусловливающие эффективное поведение ООЧС в ситуациях БРП. Исследования этого предмета есть, но их мало. «Понимание факторов, формирующих рекомендации по защитным действиям (РЗД) (protective action recommendations), несет очевидную пользу -во-первых, помогая минимизировать людские потери и утрату соб-
ственности, во-вторых, делая вклад в учебные программы для будущего контингента ООЧС, который получит в свое распоряжение такой эффективный инструмент принятия решений, как факторный анализ, и, в-третьих, выполняя исследовательскую задачу изучения когнитивных процессов и механизмов принятия решений в сложных динамичных ситуациях» (с. 230).
Есть три фактора успешной реакции на эмерджентное событие: 1) природа опасности и характеристики влияния этой опасности на подвергшуюся ей местность; 2) наличие ресурсной и организационной базы; 3) коллективная готовность найти и осуществить ответ на грозящую опасность. Действие этих трех факторов встроено в две цепочки опасности: цепочку, включающую возникновение, передачу, влияние на людей и развернутую картину опасности, и цепочку ответа (включающую оценку, защитный ответ, смягчение, управление и свертывание картины опасности).
Ключевые переменные, которые необходимо учитывать при исследовании ответа на опасность как части цепочки ответа, - время, ожидание, неопределенность, сложность, критичность и уверенные предположения (assumptions). В этой модели переменная времени представляет время до того, как опасность начнет влиять, и эта переменная - одна из наименее изученных в картине противодействующих опасности мер (в частности, эвакуационных в числе комплекса защитных мер). Переменная времени в данном случае -то, что называется «не упустить время», или «время дорого». Следующая переменная - ожидание - относится к бдительности, или готовности к максимальному использованию эффективных ресурсов. Далее, переменная неопределенности относится к неопределенности информации, оценивающей опасность, т.е. - что происходит в данном месте в данное время. Переменная сложности актуализирует задачу управления ресурсами в условиях неопределенности и ограниченного времени. Переменная критичности характеризует решение о том, какие задачи необходимо выполнять в условиях цейтнота. Наконец, уверенные предположения - переменная, отражающая точное знание об опасности, поведении людей и организаций быстрого реагирования, знание, обеспечивающее принятие решений. Эти переменные и их взаимосвязь и устанавливают модель экспертного принятия решений.
Информация, которая используется как основа принятия решений, - критический компонент РЗД. Значит, уместная информация всегда должна быть в наличии и постоянно обновляться, чтобы дать возможность ООЧС эффективно выстраивать модель своего поведения в управлении опасностью по вышеуказанным переменным и их взаимосвязи. Один из вызовов, перед которым оказывается ООЧС в условиях БРП, - что делать с угрозами жизни людей и имуществу? А именно: а) эвакуировать людей в безопасные места; б) поместить людей в укрытия на территории БРП; в) позволить людям остаться на опасной территории и защитить свои дома. Кроме того, в любом случае ООЧС может, до выбора между этими вариантами, взять выжидательную (wait-and-see) паузу. Рассмотрение этих вариантов выборов происходит на фоне сложных обменов между различными целями и управленческими стратегиями, требующих актуальной информации о ситуации БРП и прогноза развития ситуации. Сама сложность БРП вынуждает ООЧС проводить селекцию поступающей информации, когда одна информация активно ищется, а другая воспринимается пассивно как отвлекающая от принятия точных решений. (Например, активно искомая информация - о текущей скорости ветра, расстоянии между БРП и ближайшими населенными пунктами и т. п.) Первоначально два типа информации - динамичная, быстро устаревающая, и статическая, не меняющаяся со временем, - важны для оценки ситуации БРП, но позже, с развитием ситуации, только меняющаяся информация подлежит мониторингу.
Работа ООЧС по поиску информации в условиях чрезвычайной ситуации, продолжают авторы, показывает различие в стратегиях такого поиска, связанное с возрастом. Так, операторы более старшего возраста запрашивают меньше информации, чем их более младшие коллеги. Существуют также исследования о компьютерных поисках информации по ЧС, сравнивающие поиск экспертов с поиском новичков. Результаты таких исследований противоречивы: в одних случаях эксперты как поисковики уступают новичкам, в других - новички уступают экспертам. Однако хотя и существуют серьезные исследовательские работы в отдельности, с одной стороны, по стратегиям поиска информации, и с другой стороны -по оценке и принятию решений, лишь немногие исследователи изучают обе эти стороны вместе. К тому же те немногие работы, кото-
рые посвящены поиску информации для оценки ЧС и принятия решений, часто берут упрощенную информацию и игнорируют экспертов.
Поэтому неудивительно, что существует немного теорий, описывающих, как опытные эксперты в области принятия решений добывают необходимую информацию по управлению чрезвычайными ситуациями. Так, есть теория неотложного принятия решений (primed decision making) (НПР) (с. 231), сформулированная в результате изучения работы пожарных. Она предполагает, что ООЧС сразу производит оценку ситуации, включающую цели, критические подсказки, ожидания и возможный путь действий: 1) когда ситуация знакома, ООЧС узнает ее и принимает решение быстро; 2) в отношении менее знакомой ситуации ООЧС оценивает возможные действия, создавая ментальные их модели для идентификации их последствий; 3) незнакомая (беспрецедентная) ситуация может потребовать действий, не имеющих аналога в прошлом. Согласно теории НПР, поиск информации запускается под давлением ожиданий после того, как произведена оценка ситуации. По мере развития ситуации ООЧС активно стремится обновлять информацию, пока ожидания оправдываются, что позволяет идентифицировать вероятно успешные действия. В частности, правдоподобное предположение теории НПР состоит в том, что ООЧС сначала, на этапе вынесения оценки ситуации, собирает широкую информацию, а далее поиск информации становится более селективным.
Существует еще одна теория в этой области - теория изучения прецедентов (instance-based learning theory) (ТИП) (с. 232). ТИП в качестве механизма принятия решений предлагает обучающее моделирование случаев (прецедентов) чрезвычайных ситуаций: моделируются ситуационные элементы, возможные действия и последствия каждого из возможных действий. Согласно ТИП, эффективные управляющие чрезвычайными ситуациями концентрируются на релевантной информации, игнорируя информацию, не относящуюся к делу. Это теоретическое положение содержит известную гипотезу об информационной редукции - изменении характера поиска информации в сторону ее большей избирательности. В поддержку этой гипотезы говорят сравнительные исследования поведения в данной области новичков и экспертов, показы-
вающие, что эксперты, в отличие от новичков, в поисках релевантной информации более целенаправленны, точны и быстры. К сожалению, мало работ, изучающих уровень экспертизы в поведении ООЧС на этапе активного обновления информации вообще и в отношении разделения на динамическую и статическую информацию в частности. Другие эмпирические работы, исследующие управление чрезвычайными ситуациями в контексте фактора поиска релевантной информации, предполагают, что лимит времени на действия по ЧС повышает объем искомой информации и отрицательно сказывается на скорости принятия решений. Тем более если издержки доступа к информации высоки; и наоборот, низкие издержки ускоряют процесс.
В связи с этим авторы подчеркивают, что в проведенном ими исследовании они не использовали фактор лимита времени, поставив цели (а) выяснить, влияет ли уровень экспертизы ситуации на поиск информации и принятие решений, и (б) изучить поведение ООЧС в отношении стремления к обновлению информации с развитием сценария БРП. Для реализации этих исследовательских целей авторы выбрали смоделированную и контролируемую экспериментальную ситуацию, полагая, что осуществить подобные цели в полевых условиях было бы методологически и с точки зрения контроля весьма проблематично.
Респондентами в авторском case study выступили 29 ООЧС с различным опытом и уровнем управления ситуациями БРП. Из респондентов, средний возраст которых - 49 лет, были образованы три группы, ранжированные по шкале уровней от 1 до 5. Уровень 5 составили респонденты с опытом управления ситуациями БРП малой опасности и низкой сложности, а уровень 1 - респонденты с опытом управления ситуациями БРП угрожающих размеров и высокой сложности, требующими управленческих ресурсов национального масштаба и многочисленных структур противодействия. Тремя группами респондентов стали: группа 1 (10 человек), включившая ООЧС уровней 1 и 2 (ООЧС 1-2); группа 2 (9 человек), представленная ООЧС уровня 3 с более чем 10-летним опытом работы на этом уровне (ООЧСЗ-в1); группа 3 (10 человек), куда вошли ООЧС уровней 5 и 4, а также уровня 3 с менее чем 10-летним
1 «В» - высокий экспертный уровень. - Прим. реф.
опытом работы на этом уровне (ООЧС3-н1). Все респонденты имели минимум три года опыта управления ситуациями БРП.
Участники case study взаимодействовали с пятью сценариями БРП, смоделированными на компьютере, запрашивая уместную информацию и осуществляя защитные действия в ходе развития сценариев. С самого начала case study респонденты могли неоднократно выбирать информацию о более чем 30 переменных, изначально идентифицированных как релевантные в отношении управления ситуацией БРП. Сценарии были разработаны с помощью двух экспертов - опытных ООЧС с более чем 20-летним стажем работы в области управления ситуациями БРП. Из пяти сценариев три предусматривали: 1) принятие решений по эвакуации людей из зоны бедствия (сценарий эвакуации); 2) принятие решений по размещению людей в убежищах в зоне бедствия (сценарий убежищ в зоне бедствия); 3) бездействие управляющих ситуацией БРП. Остальные два сценария были разработаны как сценарии принятия неэффективных решений, увеличивающих неопределенность чрезвычайной ситуации. Каждый сценарий включал пять фаз, которые респонденты должны были оценивать и по которым - принимать решения.
Респондентов проинструктировали о том, что они должны принимать решения максимально быстро и работать с информацией максимально эффективно и внимательно, создав для этого соответствующие условия, - для участников case study не было ограничений ни по времени, ни по работе с информацией. Подобные ограничения заведомо ухудшали бы результаты эксперимента, внося в действия респондентов нервозность или даже панику, что попросту не позволило бы выполнить экспериментальные задачи.
Результаты case study показали значительное различие между тремя экспертными группами в отношении всех искомых респондентами информационных моментов. Группа низкого экспертного уровня (ООЧС3-н) выбирала во всех сценариях больше информации, чем две другие группы (ООЧС 1-2 и ООЧС3-в). Была проанализирована частота, с какой три группы отбирали конкретные информационные моменты во всех сценариях, и этот анализ обнаружил значительное различие между группами в отношении
1 «Н» - низкий экспертный уровень. - Прим. реф.
информации (1) об интенсивности огня, (2) о темпе распространения пожара, (3) о числе структур противодействия БРП, (4) о времени предупреждения об опасности, (5) о проценте захваченных пожаром территорий. Выяснилось, что группа ООЧС3-н примерно в два раза чаще, чем группа ООЧС1-2, выбирала эти пять пунктов специальной информации, тем самым демонстрируя меньший по сравнению с двумя другими группами профессионализм в смысле профессионально экономного запроса на важную информацию -когда опытному эксперту, в отличие от неопытного, требуется меньше времени для понимания, что нужно делать. Этот результат эксперимента как будто бы не подтверждается другим результатом, когда выяснялось, есть ли различие между тремя экспертными группами по количеству шагов до принятия решений. В целом значимого различия в этом отношении не обнаружилось. Среднее число шагов к принятию решений составило для трех групп: 8,1 для ООЧС 1-2; 7,55 для ООЧСЗ-в; 7,7 для ООЧСЗ-н. Однако работа групп со сценариями продемонстрировала важный эффект. В отношении всех пяти сценариев среднее число шагов к принятию решений для всех трех групп составило: 1,5 в отношении сценария эвакуации; 2,8 в отношении сценария бездействия; 1,3 в отношении сценария убежищ в зоне бедствия; 1,6 и 1,2 соответственно в отношении двух сценариев принятия неэффективных решений. То есть ожидаемо сценарий бездействия потребовал наибольшего времени для принятия решений, иными словами, решения принимались, когда время было упущено. Экспериментальный результат по фактору сценариев интересен тем, что показал отсутствие связи между сценарным и экспертным факторами. Это подтвердил анализ качества принимаемых решений, выяснивший безразличие экспертного фактора к их качеству.
Наконец, целью case study было понять, какой тип информации - динамическую или статическую информацию - респонденты выбирают в первые два шага развития сценария. В результате выяснилось, что с развитием сценария происходит переход от поиска статической к поиску динамической информации. Экспериментальные данные засвидетельствовали, что в условиях компьютерного сценария БРП группа ООЧС3-н работает с большим числом переменных и требует с развитием сценария больше информации, чем это делают группы ООЧС 1-2 и ООЧС3-в. Такое свидетельство
согласуется с упомянутой ранее теорией изучения прецедентов (ТИП) и ее гипотезой информационной редукции. Неожиданным результатом case study стало предпочтение ООЧС сценария эвакуации в принятии решений по ситуации БРП, что может быть объяснено существующим сегодня в стране, где проведено предлагаемое case study (США), политическим предпочтением эвакуационных сценариев.
«В целом, - пишут авторы в заключение, - результаты предлагаемого case study представляются значимыми по крайней мере для трех областей. Во-первых, в отношении обучения ООЧС эти результаты подсказывают важность поиска селективной информации и понимания различия между динамической и статической информацией. Во-вторых, в отношении человеческого фактора работы информационных систем полученные экспериментальные результаты дают понять, что информация должна быть постоянно гибко адаптируемой, динамичной, поскольку является функцией запросов пользователя. Наконец, в отношении развития теории человеческого фактора результаты case study указывают на важность связанных с экспертным фактором различий в характере поиска информации, адресуясь к теориям экспертизы и приобретения экспертного уровня» (с. 238-239).
А.А. Али-заде
2016.01.009. ТАК С., ТОЭТ А., ЭРП Я., ван. ОБЩЕСТВЕННОЕ ПОНИМАНИЕ ВИЗУАЛЬНЫХ КАРТИН НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В ПРОГНОЗАХ ТЕМПЕРАТУРЫ.
TAK S., TOET A., ERP J., van. Public understanding of visual representations of uncertainty in temperature forecasts // Journal of cognitive engineering and decision making. - 2015. - Vol. 9, N 3. - P. 241-262. -DOI: 10.1177/1555343415591275. - Mode of access: http://edm.sage pub. com/content/9/3/241 /
Ключевые слова: визуальные картины; лабораторное исследование; неопределенность; визуализация неопределенности; внутренняя (когнитивная) модель распределения вероятностей; температурные (погодные) прогнозы; принятие решений.
Авторы из Нидерландов, исследуя восприятие людьми визуальных картин прогнозов температуры, обращают внимание на то
