煤炭安全管理時序數據可視化方式研究

譚章祿，劉 潔，吳 琦

（中國礦業大學（北京）管理學院，北京100083）

煤炭企業安全管理過程中存在著海量的時序數據，當管理人員面對這些實時更新的數據時，難以從中快速高效地獲取有效信息并及時做出決策。近年來，有不少學者將可視化技術應用到展示時序數據的過程中，可視化能夠以更加直觀的形態展示圖形，并幫助用戶實現信息的交互。因此通過探究煤炭安全管理時序數據的最優可視化展示方式，從而更為清晰直觀地呈現企業安全管理過程中的問題，幫助企業管理人員準確把握煤炭實時動態。

1 時序數據可視化研究現狀

時序數據是眾多應用領域的決策基礎，可視化方式的正確選擇，能夠為用戶展示更為直觀的時序數據的規律和趨勢，方便用戶根據統計結果做出科學決策。煤炭作為我國的主體能源，在國民經濟發展發揮著重要的作用。近年來，國內外研究學者已將時序數據分析應用到煤炭領域中，通過計量經濟學[1]、數據挖掘[2-3]等方法對相關時序數據進行分析預測。然而，目前學者針對時序數據最優可視化展示方式的研究較少，因此通過對煤炭安全管理時序數據進行可視化展示方式的研究，基于時序數據不同數據維度和管理任務類型層面下開展眼動實驗，選擇最為有效的可視化展示方式，從而幫助管理者及時有效地做出管理決策，全面提高煤炭安全管理水平。

2 時序數據可視化的管理任務及展示方式

時序數據代表了數據的某一個維度隨時間發生變化[4]，所以不同數據維度下選擇的可視化展示方式是有區別的。對于管理人員來講，時序數據可視化的管理任務是通過觀察整體數據值的走向以及數據值之間的關系，從中發現時間序列存在的規律，即整體走勢、其中包含的周期和循環等，并對其中的關鍵點，例如：離群點、異常值、拐點等進行觀察，從而分析其出現的原因。

2.1 趨勢任務

趨勢變動反映了客觀事物的主要變化趨勢[5]。常用的展示多維時序數據趨勢任務的可視化展示方式有：折線圖、平行坐標圖和主題河流圖。一般來說，折線圖主要用于反映事物發展變化的規律和趨勢。平行坐標圖能很好地處理多維時序數據信息，幫助用戶識別多元數據時間變化總體趨勢以及每個數據點對應的數據曲線所屬的時間范圍。主題河流圖是一種常用的展示時間序列數據的可視化形式，能夠有效展示多個主題的整體趨勢。

2.2 循環與周期任務

時間序列分析之前需要對時間序列進行分解，其中分解中包括周期性波動和循環波動。目前的研究一般運用雷達圖、螺旋圖來表示二維時序數據循環與周期任務變化的規律。雷達圖可以用來表現一個周期數值的變化，也可以用來表現對象主要參數的相對關系。螺旋圖在展示周期性特征數據時具有很好地展示效果。

2.3 數值點識別任務

數值點識別包括對于離群點、峰谷值和拐點的識別。離群點是指在一系列時間序列數據中，遠離序列一般平均水平的極端值，也稱為異常值。峰谷值是指在所考慮的時間間隔內出現的最大和最小瞬間值。從數據圖中尋找的另一個特征值就是拐點，例如從上升趨勢突然轉變為下降趨勢的點[6]。目前，散點圖和折線圖是展示二維數值點常用的方法。散點圖可以直觀地表示觀測數據的分布情況以及變化趨勢[7]；折線圖能夠分析事物變化的規律。

3 時序數據可視化方式的眼動實驗設計

3.1 實驗目的

實驗旨在探究煤炭安全管理時序數據在不同數據維度和管理任務類型層面下，哪種可視化展示方式效果最好。以期幫助煤炭管理人員對煤炭安全管理時序數據可視化展示方式進行最優選擇，從而及時發現煤炭企業安全隱患，進行科學有效的決策。

3.2 實驗對象

實驗研究對象選取了35名具有相關礦業知識背景的煤炭企業管理人員，由于煤炭企業的特殊性質，被試均為男性，視力或校正視力均正常，無色盲色弱現象。在35名被試中，剔除了3名坐姿不標準、數據偏差較大的樣本數據，最終對32個樣本進行分析。

3.3 實驗設備

實驗采用Tobii Pro Nano 60眼動儀，采樣率60 Hz，準確度0.3°理想環境下，精確度0.10°RMS理想環境下，頭動范圍35 cm×30 cm。設備可以自動記錄被試者在觀察刺激材料時注視、眼跳、眨眼等指標的相關數據。

3.4 實驗材料

為了實現不同數據維度和管理任務類型層面下煤炭安全管理時序數據可視化方式的綜合分析比較。針對趨勢任務和數值點識別任務，以我國2009—2015年煤礦安全管理各隱患主題數據的發生次數為依據，分別用可視化圖形進行展示；而循環與周期任務展示的數據需要較大的數據量，因此以國家安全生產監督管理總局網站的事故統計為依據，對我國2011—2019年各月煤礦安全事故死亡人數進行可視化方式展示。

實驗中的實驗材料共涉及7幅可視化圖形，其中展示多維數據的趨勢任務，選擇折線圖、平行坐標圖和主題河流圖3種可視化展示方式；展示二維數據的循環與周期任務，選擇雷達圖和螺旋圖2種可視化展示方式；展示二維數據的數值點識別任務，選擇折線圖和散點圖2種可視化展示方式。

3.5 實驗設計

實驗開始前，為提高實驗采樣率，被試者在開始眼動實驗之前均需進行校準。校準完成后，先讓被試者閱讀實驗指導語，隨后屏幕將根據煤炭安全管理時序數據的不同數據維度和管理任務類型依次呈現7幅圖片，且在每幅圖片前均設置了問題，被試帶著問題去觀看實驗材料，瀏覽完圖片之后屏幕將呈現該問題的答案供被試者進行選擇。為了進一步測試被試者的認知效應，眼動儀也在實驗過程中記錄了被試者的平均瞳孔直徑、眨眼頻率和平均注視時間3種眼動指標，以便對實驗結果進行統計分析。

4 實驗數據分析

實驗結束后，用Tobii pro眼動儀自帶的Ergo－LAB軟件將實驗數據導出，用EXCEL表格對導出的實驗數據進行分析整理，處理完成后借助SPSS19.0軟件進行數據的統計分析。

4.1 不同影響因素下眼動指標的差異性分析

選取了對認知負荷有顯著性影響的3種眼動指標，分別為平均瞳孔直徑、眨眼頻率、平均注視時間。其中，平均瞳孔直徑和平均注視時間與認知負荷成正比，當認知負荷增大時，這2種眼動指標也會隨之增大[8-9]；而眨眼頻率與認知負荷成反比，當認知任務較為困難時，眨眼頻率會降低[10]。

4.1.1 管理任務類型的差異性分析

分別探究不同管理任務類型層面的眼動指標差異性分析。運用SPSS19.0軟件進行獨立樣本t檢驗，不同管理任務類型的差異性分析見表1。

表1 不同管理任務類型的差異性分析Table 1 Difference analysis of differentmanagement task types

分別得到不同管理任務類型層面的眼動指標，其中平均瞳孔直徑F（2，221）=21.233，P=0＜0.05；眨眼頻率F（2，221）=13.717，P=0＜0.05；平均注視時間F（2，221）=4.588，P=0.011＜0.050，3種眼動指標的顯著性P值均小于0.05，說明3種眼動指標在不同管理任務類型下均有顯著性差異。

4.1.2 數據維度的差異性分析

進一步從不同數據維度層面，探究多維和二維數據的眼動指標差異性分析，不同數據維度的差異性分析見表2。

表2 不同數據維度的差異性分析Table 2 Difference analysis of different data dimensions

可以分別得到不同數據維度層面的眼動指標，其中平均瞳孔直徑F（1，222）=1.241，P=0.267＞0.05；眨眼頻率F（1，222）=3.352，P=0.068＞0.050；平均注視時間F（1，222）=4.195，P=0.042＜0.050，3種眼動指標中只有平均注視時間的顯著性P值小于0.05，說明平均注視時間在不同數據維度層面存在顯著差異。

4.1.3 可視化展示方式的差異性分析

分別探究不同可視化展示方式下眼動指標的差異性，不同可視化展示方式的差異性分析見表3。分別得到3種管理任務類型層面下可視化展示方式的眼動指標，其中平均瞳孔直徑在趨勢任務層面，可視化展示方式F（2，93）=7.365，P=0.001＜0.050；在循環與周期任務層面，可視化展示方式F（1，62）=7.920，P=0.007＜0.050；在數值點識別任務層面，可視化展示方式F（1，62）=13.891，P=0＜0.05，平均瞳孔直徑的顯著性P值均小于0.05，說明平均瞳孔直徑在3種管理任務類型層面下的可視化展示方式均有顯著性差異。同理，通過比較眨眼頻率和平均注視時間2種眼動指標，在3種管理任務類型層面下可視化展示方式的F值和顯著性水平，可以得到這2種眼動指標在不同管理任務類型層面下也存在顯著性差異。綜上說明，3種眼動指標在不同管理任務類型層面下可視化展示方式均有顯著性差異。

表3 不同可視化展示方式的差異性分析Table 3 Difference analysis of different visual disp lay methods

4.2 可視化展示方式的綜合評價分析

針對眼動實驗設置的每道問題均設置了一項標準答案，根據被試者回答問題正確與否分別計算得分，其中回答正確計1分，不正確計0分，隨后運用SPSS19.0軟件針對不同可視化展示方式進行單樣本統計量的檢驗，可視化展示方式的綜合分析見表4。

表4 可視化展示方式的綜合分析Table 4 Comprehensive analysis of visual display mode

從表4可以看出，不同可視化展示方式層面的sig.（雙側）均為0，說明不同數據維度和管理任務類型層面下，可視化展示方式的效果均有顯著性差異。在展示多維數據的趨勢任務時，折線圖、平行坐標圖和主題河流圖的均值分別為0.94、0.66和0.72，其中，折線圖的均值最高，說明展示多維數據的趨勢任務時，折線圖展示效果最好，主題河流圖的展示效果次之，平行坐標圖的展示效果欠佳。在展示二維數據的循環與周期任務時，可以得到雷達圖和螺旋圖的均值分別為0.59和0.91，說明螺旋圖的展示效果相較于雷達圖更好。在展示二維數據的數值點識別任務時，可以得到折線圖和散點圖的均值，分別為0.91和0.94，說明這2種可視化展示方式的效果較好，且散點圖的均值比折線圖較高，說明展示二維數據的數值點識別任務，散點圖展示效果比折線圖更好。

5 結 語

為探究煤炭安全管理時序數據的最優可視化展示方式，開展眼動實驗，并對實驗結果進行統計分析，可以得到以下結論：平均瞳孔直徑、眨眼頻率和平均注視時間3種眼動指標在不同管理任務類型、不同數據維度和可視化展示方式層面均有顯著性差異。通過比較7幅可視化展示圖形的展示方式，可以得到：展示多維數據的趨勢任務時，折線圖展示效果最好；展示二維數據的循環與周期任務時，螺旋圖展示效果最好；展示二維數據的數值點識別任務時，散點圖展示效果最好。研究結果為煤炭安全管理可視化界面設計提供一定的指導，從而幫助煤炭管理人員更為清晰直觀地呈現煤炭企業安全管理過程中的問題，及時發現企業安全隱患，進行科學有效的決策，降低煤炭安全管理事故的發生率。