系統(tǒng)可信度和人格特質(zhì)對人機協(xié)同決策的影響研究

李 威，汪 亮，張宜靜，3?，李志忠

（1.北京建筑大學(xué)機電與車輛工程學(xué)院，北京 102616；2.人因工程全國重點實驗室，北京 100094；3.清華大學(xué)工業(yè)工程系，北京 100084）

1 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及機器智能水平的提高，人機協(xié)同的工作模式愈發(fā)常見［1］，其中一個重要應(yīng)用方向為人機協(xié)同決策［2］。 在協(xié)同決策的過程中，智能體（包括智能機器人、智能系統(tǒng)等）一般作為決策的輔助者，為人類做出更優(yōu)的決策提供數(shù)據(jù)支撐或建議［3］。 研究表明，在決策過程中引入智能體，可以減輕決策人員的認(rèn)知負(fù)荷，帶來更優(yōu)的決策結(jié)果［4?5］。 人機協(xié)同決策可以克服人類決策者的認(rèn)知局限，在多項研究中已被證實是更科學(xué)和有效的決策方式［6］。 協(xié)同決策的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括災(zāi)后救援、航空航天、核電等。 在人機協(xié)同救援時，智能系統(tǒng)可以為救援人員提供勘察搜索、路徑規(guī)劃等建議，提高搜救效率［7］。 但智能體決策通常基于高度復(fù)雜和不透明的算法，人們往往難以知曉其決策規(guī)則及其內(nèi)在含義［2］。 這一類似黑箱的過程將導(dǎo)致人們對智能體決策建議的感知可信度較低，進一步影響對建議的判斷［8］。 因此，探討智能體可信度對協(xié)同決策的影響機理，可以為復(fù)雜系統(tǒng)的信息設(shè)計提供指導(dǎo)，在協(xié)同救援、航空航天等實際任務(wù)中具有重要的意義。

可信性是人類心中對客觀對象各屬性較為整體的反映［9］。 對智能系統(tǒng)而言，廣義的可信度包含了可靠性、正確性、安全性、可用性以及魯棒性等眾多屬性［10］。 信息的可信度則是指信息的可靠性及其被接收者所信任的程度［11］。 具有高可信度的信息應(yīng)該是準(zhǔn)確、完整、清晰，并且來源可靠。 信息的可信度是人們認(rèn)為其具有參考價值的重要因素，因為它能夠讓人們確定信息的真實性，消除疑慮和不信任。 信息領(lǐng)域的研究表明，提供信息越清晰，產(chǎn)生的可信度越高［12］。 Zhang 等［13］在電商平臺推薦研究中發(fā)現(xiàn)，可信度對建議采納有顯著的正向影響。 Mercado 等［14］研究發(fā)現(xiàn)，隨著對系統(tǒng)建議的支持信息的增加，參試者對系統(tǒng)正確建議的接受率顯著提高；提高系統(tǒng)可信度，決策者對系統(tǒng)建議的正確采納次數(shù)也顯著增加，但決策時間沒有顯著變化。 Stowers 等［15］研究了人與智能軍事防御系統(tǒng)協(xié)同，研究發(fā)現(xiàn)決策時間、任務(wù)績效隨著系統(tǒng)可信度的增加而顯著增加。 Big?ras 等［16］研究了產(chǎn)品分類任務(wù)中，產(chǎn)品規(guī)劃師的任務(wù)績效和滿意度與輔助系統(tǒng)的可信度之間的關(guān)系，結(jié)果表明可信度的提高顯著增加了用戶的滿意度與任務(wù)績效。 現(xiàn)有研究表明，可以從所提供信息可信度的角度來調(diào)整系統(tǒng)可信度，而系統(tǒng)可信度對協(xié)同績效的影響總體是提高的，但對其如何影響決策時間，尚未有統(tǒng)一結(jié)論。

為實現(xiàn)高效人機協(xié)同，研究人員從自動化的可信度、可靠性、自主性等屬性方面進行了許多研究，但很少考慮人類自身特點對協(xié)同績效的影響。人類作為現(xiàn)階段人機協(xié)同的主體之一，人的個體差異將不可避免的對人機協(xié)同產(chǎn)生影響。 Stanov?ich 等［17］研究發(fā)現(xiàn)人在決策中進行信息加工時存在個體差異，但少有研究證明個體的差異對協(xié)同績效產(chǎn)生影響。 近年來的研究表明［18］，個體的人格差異影響人們處理信息的方式，影響人們的行為。 Hovland 等［19］研究發(fā)現(xiàn)，不同的個體在對待相同的信息時，會選擇不同的方式進行可信度判斷。 李思賢等［20］基于建議者－決策者系統(tǒng)（Judge－Advisor System，JAS）建立了個體對智能系統(tǒng)建議使用的因素模型，分別從決策者（人類）、建議者（智能系統(tǒng)）和人機互動過程（交互方式）分析了個體對系統(tǒng)建議使用的影響，其中，決策者的大五人格是決策者維度上重要影響因素之一。 陳莉等［21］研究神經(jīng)質(zhì)對情緒信息加工的影響研究時發(fā)現(xiàn)，兩者存在著特質(zhì)一致性效應(yīng)，情緒信息加工過程中偏愛加工與其人格類型相同的信息，高神經(jīng)質(zhì)的參試者會對負(fù)性信息更為敏感。 Byrne等［22］針對大五人格與決策的研究中發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)質(zhì)與被試在有時間壓力的決策游戲中的績效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。 在開放性上，Colquitt 等［23］發(fā)現(xiàn)，低開放性的個體在使用計算機輔助溝通和決策工具時，對決策績效有輕微的不利影響，高開放性的個體則表現(xiàn)出顯著的績效提升。

綜上所述，針對人機協(xié)同過程中系統(tǒng)可信度與績效的關(guān)系進行了探討，但缺乏考慮作為交互主體的人的個性特征對協(xié)同決策的影響以及與可信度之間的交互作用。 因此，本文研究擬在人機協(xié)同應(yīng)急救援的背景下，聚焦協(xié)同決策任務(wù)，考察系統(tǒng)可信度和人的神經(jīng)質(zhì)與開放性水平對協(xié)同決策的影響。 從人因工程的角度，通過實驗進行實證研究，以期豐富人機協(xié)同相關(guān)理論，為復(fù)雜系統(tǒng)的信息設(shè)計和操作人員的選拔提供現(xiàn)實指導(dǎo)。

2 研究方法

2.1 實驗設(shè)計

為研究機和人的不同特性對協(xié)同決策的影響，實驗選擇災(zāi)后救援為背景，參試者需要與智能救援車（智能系統(tǒng)）協(xié)作，完成對特定區(qū)域被困人員的勘察。 實驗為組間設(shè)計，自變量為智能系統(tǒng)可信度，從調(diào)整系統(tǒng)信息提供的角度設(shè)置低、中、高3 個水平，見圖1。 低水平組，系統(tǒng)僅給出基本客觀信息，如當(dāng)前救援車狀態(tài)、目標(biāo)區(qū)域的被困人數(shù)；中水平組，在低水平的基礎(chǔ)上，還給出以往使用者對系統(tǒng)的使用評價；高水平組，在中水平信息的基礎(chǔ)上，還給出系統(tǒng)建議的技術(shù)依據(jù)，表達系統(tǒng)決策建議的來源。

圖1 不同系統(tǒng)可信度水平的信息顯示Fig.1 Information display for different levels of sys?tem credibility

實驗選取人格特質(zhì)中的神經(jīng)質(zhì)和開放性作為為解釋變量，使用大五人格問卷（NEO?FFI?R）進行測量。 問卷采用五點式李克特量表，從非常不同意至非常同意依次為1 ～5 分。 問卷包含5 個人格維度：外向性（Extraversion）、宜人性（Agreea?bleness）、 盡 責(zé) 性（Conscientiousness）、 神 經(jīng) 質(zhì)（Neuroticism） 以及開放性（Openness to experi?ence），每個維度設(shè)置12 個題項，其中消極評價項目采用反向計分，各題項之和為參試者該維度的得分。

實驗因變量為參試者的任務(wù)完成時間、決策時間和任務(wù)得分。 任務(wù)完成時間是指參試者開始實驗任務(wù)到收到任務(wù)結(jié)束提示的時間；決策時間是指從智能系統(tǒng)給出拍照建議到參試者做出是否采納建議的時間；任務(wù)得分是指參試者在救援區(qū)域拍攝到的被困人員的數(shù)量（0 ～5 分，分別對應(yīng)照片拍攝到0～5 名被困人員）。 任務(wù)完成時間和決策時間由實驗平臺自動記錄。

2.2 志愿者

實驗招募了北京某高校理工科學(xué)生志愿者54 人（18 ～30 歲），其中女生23 人，男生31 人。實驗開始前，參試者被告知實驗相關(guān)規(guī)定，自愿簽署知情同意書。

2.3 實驗平臺

一臺配備23 寸顯示屏的計算機（分辨率為1920×1080），運行基于Unity3D 軟件搭建的實驗平臺，平臺模擬某城鎮(zhèn)地震災(zāi)后的場景。 場景中共設(shè)置A、B、C 等3 個任務(wù)目標(biāo)點，在任務(wù)目標(biāo)建筑物周圍放置有人形組件用來模擬被困人員，A處為醫(yī)院，周圍放置2 個人型組件；B 處為學(xué)校，周圍放置2 個人型組件；C 處為損毀的居民樓，建筑物周圍放置1 個人型組件。 每個目標(biāo)點處的被困人員數(shù)量告知了志愿者。

2.4 實驗任務(wù)

實驗過程中，志愿者擔(dān)任的角色為人機聯(lián)合救援隊的人類隊員，與救援車（智能系統(tǒng)）協(xié)同工作，對任務(wù)點處的被困人員進行拍照勘察，明確具體被困位置。 救援車按照設(shè)定路線自動行進到任務(wù)點附近時，志愿者需要在目標(biāo)建筑物附近尋找被困人員，并對所在位置拍照。 要求每個目標(biāo)建筑物附近只能拍攝一張照片，拍攝信息盡可能全且清晰可見，無遮擋物。 智能車的決策輔助系統(tǒng)會提供關(guān)于最佳拍照點的建議，并在不同可信度水平下以不同信息形式提供建議（圖1）。

2.5 實驗過程

實驗分為3 個階段。 首先是實驗前培訓(xùn)。 志愿者接受20 min 的任務(wù)培訓(xùn)，培訓(xùn)方式為觀看培訓(xùn)視頻，該視頻為預(yù)先設(shè)計并錄制，內(nèi)容包括災(zāi)后救援的實驗背景、實驗任務(wù)以及實驗平臺操作方法等。 然后是休息調(diào)整及問卷。 培訓(xùn)之后，志愿者會有10 min 的理解時間，接著志愿者填寫大五人格問卷。 最后是正式實驗。 每名參試者在不同可信度水平上，完成拍照勘察的實驗任務(wù)，所需時間約15 min。

3 結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計

首先對參試者的神經(jīng)質(zhì)、開放性得分以及績效指標(biāo)進行描述性統(tǒng)計，表1 中列出了各指標(biāo)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果（n＝54）Table 1 Results of descriptive statistics（n＝54）

3.2 層次回歸分析

將系統(tǒng)可信度這一分類變量進行啞變量處理，以低水平為對照組，設(shè)置系統(tǒng)可信度中低差異和系統(tǒng)可信度高低差異2 個啞變量，與解釋變量以及因變量進行相關(guān)性分析，采用Hayes［24］提出的層次回歸分析的方法建立分析模型，檢驗自變量與人格特質(zhì)對任務(wù)績效的交互作用。 模型1 中包括志愿者的年齡、性別和自變量系統(tǒng)可信度，模型2 在模型1 的基礎(chǔ)上加入與績效指標(biāo)具有相關(guān)性的人格特質(zhì)，模型3 在模型2 的基礎(chǔ)上加入系統(tǒng)可信度與人格特質(zhì)的交互項。 表2 中列出了各自變量與解釋變量對績效指標(biāo)的Pearson 相關(guān)系數(shù)。 表3 至表5 列出了層次回歸分析模型的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)β、調(diào)整擬合優(yōu)度△R2、方差檢驗量的變化量△F值。

表2 Pearson 相關(guān)系數(shù)Table 2 Pearson’s correlation coefficient

表3 對任務(wù)完成時間的層次回歸分析Table 3 Hierarchical regression analysis of task comple?tion time

1）任務(wù)完成時間。 由相關(guān)性分析可知，任務(wù)完成時間與神經(jīng)質(zhì)（r＝－ 0.191，P＜0.1）邊緣顯著負(fù)相關(guān)；根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果，將神經(jīng)質(zhì)加入相應(yīng)的線性模型，分析其與系統(tǒng)可信度的交互作用，結(jié)果見表3。 由表3 可知，系統(tǒng)可信度和神經(jīng)質(zhì)的主效應(yīng)不顯著，神經(jīng)質(zhì)與系統(tǒng)可信度高低差異的交互項系數(shù)顯著且為正（β＝ 0.505，P＜0.05），表明系統(tǒng)可信度與任務(wù)完成時間的關(guān)系受神經(jīng)質(zhì)的調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)方向為增強系統(tǒng)可信度對任務(wù)完成時間的影響。 為進一步檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)，對不同系統(tǒng)可信度繪制了交互效應(yīng)圖，如圖2 所示，低神經(jīng)質(zhì)水平的參試者是指其神經(jīng)質(zhì)人格得分處于所有參試者分?jǐn)?shù)中位數(shù)以下，圖中直線斜率反映了系統(tǒng)可信度對任務(wù)時間影響的大小。

圖2 神經(jīng)質(zhì)對可信度－任務(wù)完成時間的調(diào)節(jié)作用Fig.2 The moderating effect of neuroticism on credi?bility?task completion time

簡單斜率檢驗表明，對于低神經(jīng)質(zhì)得分的參試者，系統(tǒng)可信度的提高并不能顯著預(yù)測任務(wù)完成時間（直線斜率B＝－0.13，t＝－1.484，P＞0.05）；對于高神經(jīng)質(zhì)得分的參試者，系統(tǒng)可信度與任務(wù)完成時間顯著正相關(guān)（直線斜率B＝0.189，t＝2.199，P＜0.05）。

2）決策時間。 由相關(guān)性分析可知，決策時間與系統(tǒng)可信度高低差異（r＝0.287，P＜0.05）顯著正相關(guān)，與開放性（r＝－0.178，P＜0.1）邊緣顯著負(fù)相關(guān)；根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果，將開放性加入相應(yīng)的線性模型，分析其與系統(tǒng)可信度高低差異的交互作用，結(jié)果見表4。 由表4 可知，與低系統(tǒng)可信度相比，在高可信度水平下，參試者的決策時間顯著增加（β＝0.418，P＜0.05）；與低開放性相比，高開放性的參試者決策時間顯著減少（β＝－0.279，P＜0.05），開放性與高系統(tǒng)可信度高低差異的交互項系數(shù)顯著且為負(fù)（β＝－0.299，P＜0.05），與系統(tǒng)可信度高低差異主效應(yīng)符號相反，這表明系統(tǒng)可信度與決策時間的關(guān)系受開放性的調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)方向為減弱系統(tǒng)可信度對決策時間的影響。 為進一步檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)，對不同可信度水平繪制了交互效應(yīng)圖，如圖3，圖中直線斜率反映了系統(tǒng)可信度對決策時間影響的大小低開放性水平的參試者是指其開放性人格得分處于所有參試者分?jǐn)?shù)中位數(shù)以下。

表4 對決策時間的層次回歸分析Table 4 Hierarchical regression analysis of decision?making time

圖3 開放性對可信度－決策時間的調(diào)節(jié)作用Fig.3 The moderating effect of openness on credibil?ity?decision time

簡單斜率檢驗表明，對于低開放性得分的參試者，系統(tǒng)可信度與決策時間顯著正相關(guān)（直線斜率B＝0.394，t＝3.392，P＜0.05）；對于高開放性得分的參試者，系統(tǒng)可信度的提高并不能顯著預(yù)測決策時間變化（直線斜率B＝0.091，t＝0.721，P＞0.05）。

3）任務(wù)得分。 由相關(guān)性分析可知，任務(wù)得分只與系統(tǒng)可信度高低差異（r＝0.447，P＜0.01）顯著正相關(guān)，因此只需按模型1 進行分析，分析結(jié)果見表5。 由表5 可知，與低系統(tǒng)可信度相比，高系統(tǒng)可信度時，參試者的任務(wù)得分顯著增加（β＝0.418，P＜0.05）。

表5 對任務(wù)得分的層次回歸分析Table 5 Hierarchical regression analysis of task score

4 討論

在地震災(zāi)后救援情境下，數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，提高系統(tǒng)可信度水平使參試者的決策時間和任務(wù)得分顯著增加。 從實驗設(shè)置角度看，研究通過改變系統(tǒng)提供的信息調(diào)整系統(tǒng)可信度，更高的可信度帶來了更大的信息量，使得認(rèn)知過程更加復(fù)雜，需要志愿者花費更多的時間進行理解與分析，導(dǎo)致決策時間的顯著增加。 研究表明［21］，提供更多的相關(guān)信息，使操作員能夠更好地評估系統(tǒng)的可靠性、可預(yù)測性，也提高了操作員感知、理解和預(yù)測系統(tǒng)表現(xiàn)的能力，從而決定是否使用自動化［25－26］。 正是由于參試者對系統(tǒng)決策的評估與理解，任務(wù)得分與低系統(tǒng)可信度相比顯著增加，表明系統(tǒng)可信度的增加是在效率有所犧牲的代價下提高協(xié)同決策的質(zhì)量。

研究發(fā)現(xiàn)，對于高神經(jīng)質(zhì)水平的志愿者，系統(tǒng)可信度的增加會顯著增加任務(wù)完成時間。 個體的神經(jīng)質(zhì)水平是其情緒狀態(tài)的穩(wěn)定性和內(nèi)心體驗的傾向性的反映，表現(xiàn)個體負(fù)面情緒的傾向性。 低水平的人鎮(zhèn)定、自信，而高水平的人則容易沉浸于負(fù)面情緒，如焦慮、緊張等。 張利燕等［27］從認(rèn)知方式方面對神經(jīng)質(zhì)人格進行了研究，在緊張條件下，高神經(jīng)質(zhì)個體的喚醒水平更高，容易焦慮，從而抑制或干擾認(rèn)知操作；但低神經(jīng)質(zhì)個體由于適度的激活，會激發(fā)出更大的認(rèn)知努力，使認(rèn)知操作得以改善。 研究表明［28］，在應(yīng)急救援團隊中，當(dāng)團隊整體的神經(jīng)質(zhì)水平較高時，團隊內(nèi)的抗壓能力較差，團隊容易被消極緊張情緒籠罩，從而降低了對周圍環(huán)境的敏感性，團隊情境意識降低，不利于團隊績效。 高神經(jīng)質(zhì)的志愿者在面對高可信度的自動化時，獲得了更多關(guān)于系統(tǒng)的信息，可能感知到的任務(wù)復(fù)雜度更高，導(dǎo)致對任務(wù)處理的壓力與焦慮更加嚴(yán)重，對決策缺乏信心而對信息反復(fù)處理，導(dǎo)致任務(wù)完成時間增加。

研究發(fā)現(xiàn)，對于低開放性水平的參試者，系統(tǒng)可信度水平的增加會顯著增加決策時間。 大五人格中開放性維度是研究最少的一個維度，國外研究發(fā)現(xiàn)［29］，開放性似乎是個積極的人格特質(zhì)，高開放性個體壓力彈性更好，而低開放性個體面對壓力的不良影響會更脆弱。 如前所述，由于系統(tǒng)可信度水平的增加帶來了信息量的增加，志愿者可能感知到的任務(wù)復(fù)雜度更高，給低開放性水平的參試者帶來更大的壓力，因此對接納建議的思考時間更長，顯著增加接受建議的決策時間。

本文研究存在一定不足之處。 首先，本文僅從信息提供的角度調(diào)整了系統(tǒng)可信度，未來可采用其他方式進行可信度的調(diào)控，以及結(jié)合更多系統(tǒng)特征開展探討。 此外，本文從研究需要出發(fā)，依據(jù)理論分析、專家討論等方式確定了系統(tǒng)可信度水平的內(nèi)容設(shè)置，不一定很好地反映現(xiàn)實情形。最后，考慮了人格特質(zhì)的影響，但鑒于樣本量限制，只是進行了初步的探討，尚有待更多樣本的驗證。

5 結(jié)論

1）系統(tǒng)可信度增加可顯著提高協(xié)同救援任務(wù)的得分。 結(jié)果說明，系統(tǒng)信息界面設(shè)計需確保可信度，這有益于提高協(xié)同救援效率。

2）提高系統(tǒng)可信度顯著提高了任務(wù)得分，對協(xié)同救援任務(wù)是有益的，在進行系統(tǒng)界面設(shè)計時要確保系統(tǒng)可信度。 本文研究通過系統(tǒng)提供的信息來調(diào)整系統(tǒng)可信度，可信度提高同時帶來信息量的增加，也因此增加了認(rèn)知負(fù)荷，尤其對于低開放性個體影響較大。 系統(tǒng)可信度可以探討其他的增強方式。

3）人格特質(zhì)的神經(jīng)質(zhì)與開放性與系統(tǒng)可信度存在交互作用，影響了團隊績效。 這表明人的因素在未來人機團隊的構(gòu)建中也是不可忽視的重要方面。 在諸如航天、核電、軍事等復(fù)雜領(lǐng)域已有相關(guān)人因研究。 未來可作為人機協(xié)同人員選拔的參考，以達到良好的人機協(xié)同效果。