基于PCA-AHP地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能的識別及評定

杜衣杭，方衛(wèi)寧，裘瀚照

(北京交通大學 軌道交通控制與安全國家重點實驗室，北京 100044)

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基于PCA-AHP地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能的識別及評定

杜衣杭，方衛(wèi)寧，裘瀚照

(北京交通大學 軌道交通控制與安全國家重點實驗室，北京 100044)

設(shè)計并實施了行車調(diào)度員非技術(shù)技能調(diào)查問卷，運用主成分分析法進行了地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能構(gòu)成因素的提煉，并使用層次分析法對各個指標進行了賦權(quán)和權(quán)重排序.分析結(jié)果表明，影響行車調(diào)度員非技術(shù)技能的主要因素是決策能力、情景意識和合作能力，這與行為事件訪談結(jié)果基本吻合.

非技術(shù)技能；行車調(diào)度員；主成分分析法；層次分析法

地鐵行車調(diào)度崗位是地鐵運營的樞紐，行車調(diào)度員對地鐵的安全、高效運營有著重要的作用.在操作系統(tǒng)高度自動化的環(huán)境下，大多數(shù)行車事故與調(diào)度員的信息溝通、領(lǐng)導協(xié)作、判斷決策及任務管理能力有關(guān)，而非僅僅是行車監(jiān)控操縱技術(shù)方面的問題.軌道交通行業(yè)中，非技術(shù)技能在事故致因中的比例逐年上升.提高調(diào)度員的非技術(shù)技能是地鐵安全運營的重要保障.

非技術(shù)技能是指為了完成技術(shù)技能，并且提高操作績效的認知和人際技能[1].20世紀80年代，非技術(shù)技能在美國航空業(yè)得到了廣泛的關(guān)注.美國國家航空航天局在對一系列重大航空事故調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，真正導致事故的并不是技術(shù)失誤，而是缺乏情景意識、溝通交流等與飛行操作并不直接相關(guān)的非技術(shù)技能[2].因此，航空人因工程學者通過行為分析，確定了情景意識、決策、合作和領(lǐng)導力等是飛行員非技術(shù)技能的主要因素.歐洲航空局為了提升培訓效果，進一步規(guī)范績效考核和選拔機制，于1999年在NLR-TP-9851項目中開發(fā)了NOTECH非技術(shù)技能行為指標體系[3]，包括合作、領(lǐng)導力、情境意識和決策4個維度，下屬15個行為指標.隨后，F(xiàn)lin將現(xiàn)有的NOTECH體系進行修正后引入到醫(yī)療行業(yè)，分別建立了麻醉師非技術(shù)技能體系(ANTS)[4]、外科醫(yī)師非技術(shù)技能量表(NOTSS)[5]、手術(shù)團隊非技術(shù)技能量表(OTAS)[6]等.石油開采[7]、海運[8]及核電[9]等高風險行業(yè)也相繼重視班組的非技術(shù)技能培訓，并建立了具有各自行業(yè)特性的訓練和評價體系，旨在提高班組的作業(yè)績效，避免人為事故發(fā)生.2011年，英國鐵路安全標準委員會發(fā)起了T869計劃[10]，針對機車司機進行了非技術(shù)技能的培訓和評估，將NOTECH量表由4個維度擴展到7個維度，包括情境意識、責任心、交流、決策、合作、工作負荷管理和自我管理等，下屬23個指標.然而，各行業(yè)對非技術(shù)技能構(gòu)成因素的研究僅停留在定性分析階段，且我國對地鐵行車調(diào)度員的非技術(shù)技能的研究較少.

針對以上不足,本文作者首先對國內(nèi)外相關(guān)文獻進行分析，初步篩選出地鐵行車調(diào)度員的非技術(shù)技能指標集.通過對北京地鐵的行車調(diào)度員進行問卷調(diào)查，運用主成分分析法精煉并構(gòu)建地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能多層次模型，使用層次分析法確定權(quán)重并排序.最后采用行為事件訪談法對結(jié)果進行了驗證.

1 非技術(shù)技能指標集的初步篩選

針對現(xiàn)有的非技術(shù)技能指標體系進行分析，結(jié)合地鐵行車調(diào)度員的工作規(guī)范和要求，初步篩選出適合于我國地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能的指標集.

1.1 非技術(shù)技能問卷編制與實施

行車調(diào)度員是地鐵運輸組織指揮系統(tǒng)的中樞神經(jīng)，按照列車運行圖的要求指揮行車，并根據(jù)客流變化及時調(diào)整運力安排，合理使用生產(chǎn)資源，實行24小時指揮、協(xié)調(diào)、監(jiān)督與控制，保障運營安全與質(zhì)量，確保運營生產(chǎn)的順利實施.同時,需要負責運營事故及其他運營突發(fā)事件的處置、搶險指揮與協(xié)調(diào)工作，以減少影響與損失，迅速恢復正常運行為前提，及時采取一切有效措施控制事件發(fā)展態(tài)勢.另外,還需負責管轄范圍內(nèi)的檢修施工計劃管理，協(xié)調(diào)各單位及各專業(yè)間的作業(yè)計劃安排與配合工作.可以看出行車調(diào)度是一個綜合性很強的專業(yè)技術(shù)工種，由于異常情況的類型多種多樣，環(huán)境瞬息萬變，操作規(guī)程所提供的處置方案不能面面俱到，這就要求調(diào)度員在操作技能達標的前提下，具有很強的交流能力、決策能力和工作負荷管理等非技術(shù)技能.

通過對現(xiàn)有文獻進行分析，篩選出具有代表性的5種非技術(shù)技能量表，如表1所示.提取各量表中的指標，將名稱相同或含義相近的指標進行去重與合并，刪除明顯不符合調(diào)度員任務特性的指標，如飛行高度感知，共得到27個指標，構(gòu)建了地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能初篩指標集.通過北京地鐵的現(xiàn)場調(diào)研，并對3名資深行車調(diào)度專家進行咨詢后，編制了《地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能調(diào)查問卷》，設(shè)置了27個題項，清晰界定了每一項技能的含義，并設(shè)置問題.問卷采用5點量表，分別為“不重要、不太重要、一般、比較重要和非常重要”，賦值1～5.

問卷在北京地鐵調(diào)度運營指揮中心實施.發(fā)放對象為北京地鐵1號線、2號線、5號線、13號線、八通線和機場線在職調(diào)度員.發(fā)放問卷111份，回收92份.在對數(shù)據(jù)進行初步篩選后，剔除無效問卷22份，剩余70份，有效回收率63%.

表1 地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能初篩指標集

1.2 問卷信效度分析

信度分析是對問卷的穩(wěn)定性和一致性進行驗證的步驟.本次問卷包含27個題項，采用α系數(shù)法.一般要求α系數(shù)大于0.6[11]，問卷的α系數(shù)為0.934，說明該問卷具有較高信度，能夠用于地鐵調(diào)度員非技術(shù)技能指標體系的數(shù)據(jù)分析.

效度是對問卷的有效程度進行測量的工具，即問卷的測量結(jié)果對研究目標反映的程度.本次問卷KMO檢驗值為0.624，Bartlett球形檢驗值為0，適合進行主成分分析.

2 非技術(shù)技能的構(gòu)成因素提取

采用合集法得到的非技術(shù)技能指標較為復雜，為了使用較少的指標并最大程度反映行車調(diào)度員的非技術(shù)技能，使用主成分分析法將指標池進行降維，轉(zhuǎn)化為具有綜合性的指標.

2.1 因子分析過程

采用主成分分析法，假設(shè)變量是因子的純線性組合，通常保留特征值大于1的因子.所保留的第一個主成分的方差貢獻率最大，其后依次遞減.方差貢獻率反映該因子所包含信息對總體信息的解釋程度，累積貢獻率則反映提取的所有因子對整個模型的解釋程度.

對共性因子進行旋轉(zhuǎn)的方法通常有正交旋轉(zhuǎn)和斜交旋轉(zhuǎn).由于變量間沒有絕對意義上的獨立，因此在探索性因子分析中，采用斜交旋轉(zhuǎn).

主成分分析法需要遵循的原則有：1)主成分特征值大于1；2)因子模型的累積方差貢獻率應盡可能大；3)如果某一變量在所有公因子上的載荷小于0.50，或在2個以上公因子上載荷大于0.50，則刪除該變量.

2.2 因子分析結(jié)果

為了評估27項非技術(shù)技能原始變量的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，對問卷數(shù)據(jù)進行第一次分析，提取了9個主成分，累積方差貢獻率71.72%，內(nèi)部一致性0.845，檢查發(fā)現(xiàn)，有2個變量不符合上述原則，且第9主成分中只包含1個變量，因此剔除這3個變量.

經(jīng)與調(diào)度專家討論后發(fā)現(xiàn)，第8主成分中的指標“提高知識和技能”和“物質(zhì)資源管理”在調(diào)度任務中影響較小，且其方差貢獻率較低，因此將其剔除.

最終結(jié)果如表2所示，該模型提取了7個主成分來描述行車調(diào)度員的非技術(shù)技能，累積方差貢獻率為63.85%.

通過與NOTECH及ANTS等其他非技術(shù)技能指標體系的對比，很容易對這些主成分進行命名.最終確定的主成分名稱、特征值、方差貢獻率和內(nèi)部一致性見表3，所得結(jié)果在與專家討論后認為基本合理，具有可操作性.

表2 主成分得分

表3 主成分的特征值和方差貢獻率

3 非技術(shù)技能權(quán)重排序

通過主成分分析構(gòu)建非技術(shù)技能多層次模型，共分為3個層級，目標層為非技術(shù)技能，準則層為情境意識和交流能力等7個二級指標，指標層為識別判斷、語言表達和自我控制等22個指標.采用基于群決策的層次分析法對指標進行權(quán)重排序.

3.1 基于群決策的層次分析法

層次分析法是美國運籌學家Saaty在20世紀70年代提出的[12]，其原理是把復雜的問題分解為各個組成因素，將這些因素按支配關(guān)系分組形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，通過兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對重要性，然后綜合人的判斷以決定決策諸因素相對重要性的順序.AHP方法是將定性問題進行定量化、模型化的轉(zhuǎn)換手段，適用于多目標指標體系的構(gòu)建.

AHP基本要求是判斷矩陣的一致性，但實際操作中，由于各個專家主觀評價的差異，常常導致判斷矩陣的不一致.因此，結(jié)合群決策的方法[13]，綜合所有專家的意見，依據(jù)“少數(shù)服從多數(shù)”原則，采用基于聚類分析的群決策來構(gòu)建共識矩陣.利用共識矩陣作為AHP中的比較矩陣，從而確定各個指標在非技術(shù)技能體系中的權(quán)重，步驟如下.

3.1.1 建立判斷矩陣

矩陣A=(aij)n×n表示n個指標之間的相對重要性:

(1)

其中aij是專家對因素i相對于因素j的重要性評估指標,根據(jù)因素i相對于因素j的重要程度由同等重要到極端重要取1～9,且aij與aji互為倒數(shù).

3.1.2 聚類分析

聚類分析的目的是對專家群體進行分類.采用“少數(shù)服從多數(shù)”的原則綜合專家群體的意見，從而減少個體極端評價對群體評價的影響.類容量小的專家群體排序向量對應著較小的權(quán)重賦值.相反，類容量較大的類別中，個體排序向量代表了較多的專家意見，所以賦予較大的權(quán)重系數(shù).

通過聚類分析，可以將s個專家聚集成t個類別，其中第p個類別包含φp個專家，第p個類別中每個專家i的置信度用αi表示:

αi=φp/s

(2)

專家i的權(quán)重系數(shù)λi與其置信度αi成正比:

λi=aαi

(3)

式中a為比例系數(shù).

另權(quán)重和為1,與上式組成方程組

(4)

解方程組得

(5)

由于在同一個類別中的專家有相同的置信度，因此:

(6)

由(2)、式(5)和式(6)得

(7)

式中：φp為專家所在類別p中專家的個體數(shù)；λi為專家i的權(quán)重.

3.1.3 建立共識矩陣

計算得到各個專家的權(quán)重后，對所有專家的判斷矩陣進行聚合，形成共識矩陣

(8)

其中第i行第j列元素sij的計算公式為

sij={[aij(1)]λ1×[aij(2)]λ2×…×

[aij(n)]λm}1/(λ1+λ2+…+λm)

(9)

式中aij(n)表示第n個專家的判斷矩陣中第i行第j列元素.

3.1.4 層次單排序計算

由判斷矩陣計算被比較元素對于該層次元素的相對權(quán)重.首先由式(10)計算共識矩陣S的所有特征值λ′：

Sω=λ′ω

(10)

記S的最大特征根為λmax，相應的特征向量為

(11)

進行歸一化處理，得到權(quán)重向量

(12)

式中n為該層元素個數(shù).

3.1.5 計算一致性指標

由判斷矩陣計算權(quán)向量，要求判斷矩陣有大體上的一致性.需要計算一致性指標CI:

CI=(λmax-n)/(n-1)

(13)

計算一致性比率CR:

CR=CI/RI

(14)

式中RI根據(jù)文獻[12]查表得到.當CR<0.1時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的.

3.2 問卷編制及結(jié)果分析

對非技術(shù)技能模型進行第二次問卷調(diào)查，調(diào)查對象為工作年限超過15年的帶班調(diào)度員.問卷分為3個層次共7個維度，22個指標，分別設(shè)置題項，采用1～9賦值法，對各層級指標重要性進行判斷，1代表極不重要，9代表極重要.發(fā)放問卷5份，回收問卷5份，回收率100%.

對專家進行聚類，聚類結(jié)果分為2類，p1為專家1和專家5，p2為專家2、專家3和專家4.類間權(quán)重為λ1=0.308，λ2=0.692.根據(jù)式(12)計算判斷矩陣的特征向量，根據(jù)式(14)計算一致性比率.準則層特征向量λmax=7.013，一致性比率CR=0.002.指標的權(quán)重排序及指標層一致性比率見表4.

表4 非技術(shù)技能因素的權(quán)重

3.3 結(jié)果驗證

為了對分析結(jié)果進行驗證，采用行為事件訪談法對20名年度績效考核合格的行車調(diào)度員進行了訪談.訪談要求調(diào)度員描述一個完整事件的所有要素，即事件的起因、結(jié)果、時間、相關(guān)人物、當時的感受、想法、行動及情感，以揭示非技術(shù)技能在其工作中所起的作業(yè)，特別是那些潛在的能夠?qū)冃Мa(chǎn)生預期作用的非技術(shù)技能.訪談形成了20份錄音文本，時間共計33 085 s，轉(zhuǎn)錄后的文本長度為74 517字.

采用言語編碼表對錄音文件進行分析，對非技術(shù)技能的7個準則層指標進行編碼和等級標定.以頻次和等級2個維度對能力進行評定.頻次代表該能力在訪談中出現(xiàn)的數(shù)量，等級代表該能力的重要度，二者的乘積為該指標的綜合得分，結(jié)果見表5.

訪談結(jié)果與層次分析法權(quán)重排序基本吻合.其中決策能力、情境意識、合作能力、交流能力和領(lǐng)導力的重要度排序與權(quán)重排序完全一致.任務管理與自我管理順序相反，綜合得分相差0.003，相差較小.這可能是由于調(diào)度員在訪談中比較關(guān)注一個完整事件的處置，而相對弱化自我管理能力對事件處置中的作用.因此，可以認為該訪談結(jié)果很好地驗證了層次分析法對非技術(shù)技能指標賦權(quán)的有效性.

表5 非技術(shù)技能行為事件訪談結(jié)果

4 結(jié)論

本文通過主成分分析法對問卷結(jié)果進行降維，構(gòu)建地鐵行車調(diào)度員非技術(shù)技能的7維度層級模型，然后采用基于群決策的層次分析法進行指標賦權(quán).通過對專家級調(diào)度員的行為事件訪談，驗證了賦權(quán)結(jié)果.其中，決策能力、情境意識和合作能力是對調(diào)度員非技術(shù)技能影響較大的3個因素.因此，注重班組中人員的決策、情景意識和合作能力的提升是提高行車調(diào)度員班組績效的關(guān)鍵.

采用科學的方法提煉了行車調(diào)度員非技術(shù)技能指標，所構(gòu)建的模型較好地反映了調(diào)度員的作業(yè)特性，可以用于調(diào)度員班組和個體能力的綜合評價，為我國地鐵行車調(diào)度員人才甄選、能力考查和培訓提供了理論依據(jù).

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Recognition and determination of metro dispatchers'non-technical skills based on PCA-AHP

DUYihang,FANGWeining,QIUHanzhao

(State Key Lab of Rail Traffic Control & Safety, Beijing Jiaotong University,Beijing 100044，China)

Firstly, metro dispatchers' non-technical skills(NTS)questionnaire was designed and conducted in this paper. Secondly, the components of metro dispatchers' NTS were refined using principal component analysis(PCA). Finally, the weights of each index were determined and ranked based on analytic hierarchy process(AHP). The results show that the main factors affecting metro dispatchers' NTS are decision-making ability, situational awareness and cooperative ability, which agrees well with the results of behavioral event interview.

non-technical skills; dispatcher;principal component analysis; analytic hierarchy process

1673-0291(2016)06-0064-06

10.11860/j.issn.1673-0291.2016.06.011

2016-01-11

北京市科技計劃項目資助(D161100000116002)

杜衣杭(1989—)，男，北京市人，博士生.研究方向為人因工程.email：13116335@bjtu.edu.cn.

方衛(wèi)寧(1968—)，男，浙江杭州人，教授，博士，博士生導師.email：wnfang@bjtu.edu.cn.

C931.3

A