基于眼動特征的礦工危險感知研究

袁曉芳，周垚，孫林輝，方穎，彭飛飛

(西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，西安 710054)

1 引言

“危險感知(Hazard Perception)”是一個復(fù)雜、多元的概念，用來描述人類進(jìn)行危險搜索、識別、分析、評價的生理和心理的綜合過程［1］。自從人們將危險感知作為一個客觀指標(biāo)應(yīng)用以來，已經(jīng)應(yīng)用于安全、醫(yī)療等多個領(lǐng)域。我國是產(chǎn)煤大國，煤礦安全事故時有發(fā)生，大量案例調(diào)查表明礦工在工作中，危險感知能力的降低是導(dǎo)致煤礦安全事故的主要原因。因此，研究礦工作業(yè)過程中危險感知的特征與規(guī)律，尋求提高礦工危險感知能力的策略和方法已經(jīng)成為了煤礦安全生產(chǎn)中的重要課題。

目前，個體危險感知的研究途徑大體分為兩大類:一是心理測量模式，通過填寫量表的形式直接獲得受測者在特定風(fēng)險特征維度上對特定風(fēng)險條目的感知水平，以此反映受測者對風(fēng)險的反應(yīng)、偏差等［2］，二是生理實驗測試模式。該模式主要采用一些生理儀器記錄被試的生理反應(yīng)信號，進(jìn)而分析個體危險搜索速度、反應(yīng)時間以及個體差異對比等。謝智等人通過記錄駕駛員的脈搏、呼吸和皮電信號的數(shù)據(jù)，再根據(jù)駕駛員主觀填寫的疲勞狀態(tài)自我評價和駕駛員發(fā)現(xiàn)障礙物的距離來判斷其對危險感知的能力大小［3］。張婷琳等人通過頭皮腦電信號研究了大腦局部和全局的感知模式，以此來推測人的行為危險感知［4］。2002 年，為了提高駕駛安全性，Chapman P.等人通過眼動儀收集駕駛員的眼動特征，來找尋與駕駛安全相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)［5］。2013 年，唐智慧等人利用眼動方法驗證了新老駕駛員的危險感知能力差異［6］。其中眼動特征提取主要使用眼睛閉合程度、閉合時間、眨眼頻率、點頭頻率、人臉的朝向、人眼注視方向以及嘴的張開程度等來判斷危險認(rèn)知能力高低［7］。2013 年Salmon P 等人通過危險信息口頭描述以評估情況合理性及口頭描述準(zhǔn)確性反映危險感知能力［8］。礦工危險感知能力是利用視覺、聽覺等感覺器官對施工場景進(jìn)行快速搜索并及時發(fā)現(xiàn)危險目標(biāo)的察覺能力。礦工危險感受能力越強，獲取場景信息越全面，對危險目標(biāo)更為敏感，能越早發(fā)現(xiàn)危險目標(biāo)。眼睛是人類最重要的感覺器官，人們從外界接收各種信息中80%以上是通過視覺獲得的。因此，利用眼動技術(shù)獲取礦工危險感知數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析是非常有效的途徑之一。目前國內(nèi)外有很多的學(xué)者已經(jīng)將眼動特征分析應(yīng)用于新聞領(lǐng)域、心理領(lǐng)域、宇航員研究領(lǐng)域、交通領(lǐng)域等各個領(lǐng)域。［9］Mark S.Young 等人(2009 年)使用眼動儀實驗分析駕駛員在觀看路邊廣告時的眼動特征，來研究路邊廣告對駕駛員注意力的影響。并且建議在一些交通道路上盡量少放一些有可能分散司機(jī)注意力的物品，而那些對安全起重要作用的標(biāo)志應(yīng)該做的更醒目一些［10］。本文通過開展眼動測試實驗，獲取被試觀看不同的礦工工作場景時的眼動特征，對比分析不同場景中被試的眼動特征數(shù)據(jù)，以此探索礦工危險感知的基本特性及差異。

2 實驗設(shè)計及實驗過程

2.1 實驗設(shè)計

搜集煤礦生產(chǎn)作業(yè)中常見的礦工工作場景圖片，包括有危險點的圖片和無危險點的圖片。通過記錄被試在限定的時間內(nèi)眼睛注視實驗圖片這一過程中的各項眼動指標(biāo)，并進(jìn)行實驗數(shù)據(jù)分析，研究礦工的危險感知情況。再利用客觀的實驗數(shù)據(jù)分析與主觀的問卷調(diào)查來討論不同的礦工工作經(jīng)歷、文化程度與年齡等因素對礦工危險感知能力的影響情況。

2.2 被試選擇與環(huán)境設(shè)計

選取聽力正常、身體健康、視力或矯正視力正常，20 -60 歲之間的煤礦在職工作人員作為實驗的被試人員，并且在實驗的前一個月有下井工作的經(jīng)歷。實驗環(huán)境就是模擬礦工工作環(huán)境，實驗在一間隔音房間中進(jìn)行，室內(nèi)光線較暗，通風(fēng)一般，溫度15 -20℃左右，相對濕度60%左右。實驗素材的光照會影響瞳孔的大小，據(jù)文獻(xiàn)得出實際光照度在750 ～1500 lux 環(huán)境下最適合長時間工作，［11］本實驗中，被試在進(jìn)行實驗時，所有圖片的亮度均采用900 lux。

2.3 實驗素材與問卷設(shè)計

實驗素材是煤礦生產(chǎn)作業(yè)中常見的礦工工作場景圖片，包括無危險點的圖片和有危險點的圖片;圖片題材包括漫畫型與實景型，由于漫畫型簡潔，減少其他因素的干擾，但為了不脫離現(xiàn)實場景也配有實景型素材，本實驗漫畫型包含3張圖片和現(xiàn)實場景型包含3 張圖片，共計6 張，其中圖1 為漫畫型圖片，其中第一張為無危險點，后兩張為有危險點。圖2 為實景型圖片，其中第一張為無危險點圖片，后面兩張為有危險點圖，如下圖所示。

本次問卷共分為兩個部分，實驗前作答部分主要是記錄被試的基本信息與目前工作的基本狀況，實驗后作答部分主要是針對被試在實驗時觀察到的圖片進(jìn)行提問。

圖1 漫畫型圖片

圖2 實景型圖片

2.4 實驗設(shè)備

實驗設(shè)備采用的是TobiiT120XL 眼動儀。能夠在短時間內(nèi)獲取和記錄被試者眼動的數(shù)據(jù)和位置。同時，這個眼動儀含有揚聲器和攝像機(jī)，在眼動實驗過程中可以記錄被試者觀看被測素材時的面部表情。受試者注視前方眼動儀屏幕上的內(nèi)容，測試人員通過攝像機(jī)記錄被試實驗的整個過程，安裝在TobiiT120XL 眼動儀屏幕下方的攝像頭攝取受試者眼睛圖像并傳入測試計算機(jī)，采集分析受試者眼動數(shù)據(jù)。實驗任務(wù)由Experiment Center3. 4 軟件進(jìn)行設(shè)計，數(shù)據(jù)采集由ivewX 軟件來完成，數(shù)據(jù)分析由BeGaze3.4 分析軟件來完成。

2.5 實驗過程

每次實驗測試一名被試。首先向被試簡短地介紹實驗?zāi)康?、實驗流程及實驗注意事項，并讓其填寫一份實驗前的個人信息問卷。然后讓被試坐在眼動儀的刺激圖像顯示器前的椅子上，然后啟動Iview3.4 和Experiment Center3.4 軟件，通過五點法進(jìn)行眼動儀視線追蹤系統(tǒng)的校準(zhǔn)，達(dá)到校準(zhǔn)精度＜0.5 的實驗要求后開始正式實驗。

實驗指導(dǎo)語、實驗用圖片的呈現(xiàn)順序都通過Experiment Center3.4 軟件進(jìn)行設(shè)計，六張實驗圖片采用隨機(jī)順序呈現(xiàn)。每個實驗素材圖片在電腦屏幕的播放時間是10 s，一直到最后一張圖片播放完成，指導(dǎo)語提示結(jié)束，記作第一個被試實驗完成。之后按同樣順序完成第二個被試的測試，直到完成所有的測試。每個被試實驗測試后，由實驗引導(dǎo)員引導(dǎo)被試完成眼動實驗后的問卷填寫及訪談，針對實驗過程中，被試的實際感受，進(jìn)行詳細(xì)的采訪，記錄被試在觀看圖片素材時的真實心理感受，為后期危險感知能力的分析做參考。

3 結(jié)果

本次有眼動實驗總共有52 個被試，其中數(shù)據(jù)有效率達(dá)80%以上的被試40 個，達(dá)90%以上的被試23 個，還有12 個被試記錄的數(shù)據(jù)有效率低于80%，這可能是因為在實驗過程中由于被試閉眼，坐姿和瀏覽方式有變動而導(dǎo)致眼動數(shù)據(jù)無效。因此本次實驗分析我們選取了有效性達(dá)90%以上的23 個被試眼動數(shù)據(jù)，為了圖示效果清楚，實驗在23 個有效被試中隨機(jī)抽取8 個進(jìn)行熱區(qū)圖、軌跡圖和集簇圖的疊加，得到了如圖3 所示的總疊加熱區(qū)圖、軌跡圖和集簇圖。

圖3 實景型有危險點圖的軌跡圖、熱區(qū)圖與集簇圖

如圖3 所示是煤礦常見的礦工乘坐礦車時的圖片，軟件統(tǒng)計得出被試觀看這張圖片的注視點軌跡圖、熱區(qū)圖與集簇圖特征。通過對比發(fā)現(xiàn)，被試眼動的集簇圖、熱區(qū)圖和軌跡圖都集中在有礦工頭伸出車外的地方，而且明顯地集中在危險點的區(qū)域。這說明被試看到這張圖片時，對礦工頭伸出窗外這一危險區(qū)域的辨識能力較強，因而注視的時間長，注意力集中。同理，也用同樣的方法對比分析了其他有危險點的實驗素材。通過分析發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)被試的注視點軌跡基本集中在圖片中存在危險點的區(qū)域，形成了明顯集中的軌跡圖、熱區(qū)圖和集簇圖。

圖4 實景型無危險點圖的軌跡圖、熱區(qū)圖與集簇圖

圖5 漫畫型無危險點圖的軌跡圖、熱區(qū)圖與集簇圖

如圖4、5 所示是無危險點的圖片，通過對比發(fā)現(xiàn)，被試集簇圖、熱區(qū)圖和軌跡圖都集中在圖片中的人臉部分，且熱區(qū)圖與集簇圖分布較為均勻，這說明被試觀看無危險點圖片時，注意力較分散。

3.1 瞳孔大小分析

相關(guān)研究已證明瞳孔直徑的變化大小是人們在信息加工時心里負(fù)荷的量化指標(biāo)，當(dāng)一個人的瞳孔直徑由小變大時，說明他的心里負(fù)荷增強，注意力集中度增高［12］。由此，我們可以利用眼動數(shù)據(jù)中瞳孔的大小變化來分析被試在觀看不同的實驗照片時警覺度的高低。通過劃分AOI興趣區(qū)來分析眼動特征指標(biāo)是眼動實驗常用的方法，追蹤眼動的四項特征指標(biāo)數(shù)據(jù)，由注視點分布的規(guī)律可以分析出被試先后注視的位置、注視每個興趣區(qū)的時間、訪問興趣區(qū)總的時間長度等來判斷被試注意力的集中與分散區(qū)域，以此來確定被試對危險的感知情況。在實驗數(shù)據(jù)和調(diào)查問卷的分析基礎(chǔ)上，對被試的年齡、文化程度與是否經(jīng)歷過煤礦事故進(jìn)行分析，探討礦工個體危險感知的差異性。

瞳孔大小指的是被試在觀看某一實驗素材時眼球直徑的大小。通過分析瞳孔大小，可分析被試對某一實驗素材或素材中某一部位、元素等感知的情況。對比23 名被試在觀看不同場景圖片時的瞳孔大小平均值，可發(fā)現(xiàn)當(dāng)被試觀看含有危險點的圖片時瞳孔明顯增大，數(shù)值為3.96 mm。當(dāng)觀看無危險點的圖片時瞳孔相對較小，數(shù)值為2.76 mm。可見，有危險點的圖片更能引起被試的注意，這也說明被試在觀看有危險點的圖片時警覺度水平明顯增高。

3.2 AOI 興趣區(qū)分析

本文通過眼動數(shù)據(jù)分析礦工在觀看不同作業(yè)場景圖片時的危險感知情況，6 張實驗圖片中挑選出含有危險點的4 張圖片并建立AOI 興趣區(qū)，每張圖片中興趣區(qū)的面積大小要求完全一樣。并統(tǒng)計所有被試在每個AOI 興趣區(qū)的首次注視時間、總訪問次數(shù)、注視時長和總訪問時間。其中最有分析價值的是首次注視時間。

(1)首次注視時間(Time to First Fixation)分析:即首次進(jìn)入時間分析。如表1，對比發(fā)現(xiàn)，被試在觀看無危險點區(qū)域的首次進(jìn)入時間平均值要比有危險點區(qū)域的首次進(jìn)入時間平均值大。被試在觀看實景型第二張圖時，首次進(jìn)入無危險點區(qū)域的時間平均值是2.89 s，而有危險點區(qū)域的平均時間是0.21 s，被試在觀看實景型第三張圖時，首次進(jìn)入無危險點區(qū)域的時間平均值是1.98 s，而危險點區(qū)域的平均時間是0.48 s。這說明，被試對同一張圖片中有危險點區(qū)域的感知更敏感。其中N 為被試有效個數(shù)，Mean 為平均數(shù)，Sum 為總計值，Stedv 為標(biāo)準(zhǔn)差值。

表1 AOI 興趣——首次進(jìn)入時間數(shù)據(jù)分析

利用MATLAB 分析出圖片有無危險點的首次進(jìn)入時間對比圖，如圖6、7 所示。

圖6 漫畫型有危險點第二張

圖7 實景型有危險點第三張

通過對比兩張實驗圖中有無危險點的曲線可知，被試在對圖片中有無危險點區(qū)域的眼動指標(biāo)數(shù)據(jù)差異顯著，其他兩張有危險點的圖片也有同樣結(jié)果，這也進(jìn)一步說明了被試對危險點的感知度較高。

用SPSS 軟件對被試在觀看實驗圖片中有無危險點區(qū)域的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行t 檢驗，如表2 所示。

表2 漫畫型(第二張)

對于表2 漫畫型(第二張)，被試在有危險點的區(qū)域首次進(jìn)入時間有18 個自由度，在置信度為99%的情形下，t 統(tǒng)計量觀測值的雙尾概率P值為0.00017，遠(yuǎn)＜臨界值P =0.01，故兩組數(shù)據(jù)有顯著的差異性。同理可得其他三組實驗圖片的雙尾概率P 值，得到其數(shù)據(jù)也具有顯著差異。這也進(jìn)一步說明，被試對圖片中危險點的辨識度較高。

(2)注視點持續(xù)時間總和(Total Fixation Duration)分析。如表3，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，被試在觀看有危險點區(qū)域的注視點持續(xù)時間總和＞無危險點區(qū)域的注視點持續(xù)時間總和。被試在觀看實景型第二張圖時，在危險點區(qū)域的注視點持續(xù)時間總和為14.98 s ＞無危險點區(qū)域的14.09 s。被試在觀看實景型第三張圖時，在危險點區(qū)域的注視點持續(xù)時間總84.62 s ＞在無危險點區(qū)域的23.96 s，同樣被試在觀看其他圖片時，在危險點區(qū)域的注視點持續(xù)時間總和大于無危險點的區(qū)域。這說明圖片中存在危險點的區(qū)域容易引起被試的注意，被試對其的感知能力較強。

表3 AOI 興趣——注視點持續(xù)時間總和數(shù)據(jù)分析

(3)總訪問時間(Total Visit Duration)分析。如表4，總的訪問時間在實景型第二張圖中，被試對危險點區(qū)域的總訪問時間是126.58 s，而在無危險點區(qū)域是18.89 s，危險點區(qū)域總的訪問時間明顯高于無危險點區(qū)域，同理，其他3 張圖片中，有危險點區(qū)域的總訪問時間也比無危險點區(qū)域的時間要長。

表4 AOI 興趣——總訪問時間數(shù)據(jù)分析

(4)總訪問次數(shù)(Visit Count)分析。如表5，通過總的訪問次數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，被試在觀看圖片中危險點區(qū)域時，總的訪問次數(shù)明顯多于無危險點的區(qū)域。這說明被試在觀看不同作業(yè)場景圖片時，對于圖片中含有危險點區(qū)域訪問次數(shù)比較多，注意的時間比較長。

表5 AOI 興趣——總訪問次數(shù)數(shù)據(jù)分析

綜合以上4 個眼動指標(biāo)分析可以發(fā)現(xiàn)，被試在觀看實驗圖片時，能夠很快注意到圖片中有危險點區(qū)域的部分，注視時間較長，注視次數(shù)較多，這說明被試對圖片中危險點區(qū)域的感知較明顯、辨識能力較強

對23 名有效被試分別按照年齡、文化水平與是否經(jīng)歷過煤礦事故三個因素進(jìn)行眼動數(shù)據(jù)對比分析。年齡“40 歲以下”的被試為a1 組，“40歲以上”的被試為a2 組;文化水平“小學(xué)及以下”的被試為b1 組，“初中及以上”的被試為b2 組;經(jīng)歷過煤礦事故的被試為c1 組，未經(jīng)歷過煤礦事故的被試為c2 組。如表6 是不同年齡組被試進(jìn)入AOI 興趣區(qū)首次注進(jìn)入危險點時間統(tǒng)計分析結(jié)果:

表6 不同年齡被試的首次進(jìn)入危險點時間均數(shù)比較(單位:s)

通過上表中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)a1 組被試觀看圖片中危險點的首次進(jìn)入時間的平均值均大于a2 組，且漫畫型第二張、第三張的數(shù)值較為顯著，說明年齡越小對危險的感知越敏感，辨識能力越強。

將年齡組被試在觀看圖片時的注視軌跡圖，熱區(qū)圖和集簇圖進(jìn)行分析后，也可以看出，a1 組被試在觀看圖片時的注視軌跡圖，熱點圖和集簇圖在有危險點的AOI 興趣區(qū)里在均比a2 組被試的要集中。這說明，a1 組被試在觀看圖片時對圖片中存在危險點的辨別能力要比a2 組被試的辨別能力要強。

利用MATLAB 畫出兩組被試在觀察漫畫型第二張圖片的首次進(jìn)入時間均值對比圖，如圖8:

圖8 年齡組首次進(jìn)入時間對比圖

觀察曲線可以發(fā)現(xiàn)40 歲以下的被試組對實驗圖中危險點的敏感性較高，而40 歲以上的被試組相對較低。

用SPSS 軟件對兩組被試在觀看漫畫型第二張圖片中有無危險點的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行t 檢驗，如表7 所示。

t-檢驗:成對雙樣本均值分析40 以下 40以上平均 0.290909091 1.762727273方差 0.037209091 1.320041818 df 10 P(T ＜=t)單尾 0.000403068 t 單尾臨界 1.812461123 P(T ＜=t)雙尾 0.000806137 t 雙尾臨界2.228138852

由表7 可知，被試在有危險點的區(qū)域首次進(jìn)入時間有3 個自由度，在置信度為99%的情形下，t 統(tǒng)計量觀測值的雙尾概率P 值為0.0008，小于臨界值P=0.01，故兩組數(shù)據(jù)有顯著的差異性。說明被試在40 歲以下對危險點的辨識度要高于40 歲以上的被試。按照此方法對其他三張圖片進(jìn)行t 檢驗都得出相同的結(jié)果。

同理對不同文化水平與是否經(jīng)歷過煤礦事故分析可以發(fā)現(xiàn)，b1、c1 被試組與b2、c2 被試的首次進(jìn)入時間相比無明顯差異，從而推斷出被試的危險感知程度與文化水平和是否經(jīng)歷過煤礦安全事故無顯著相關(guān)性。

綜合所有實驗數(shù)據(jù)分析，可以得出年齡與礦工危險感知能力有顯著相關(guān)性，文化水平與是否經(jīng)歷過煤礦事故無顯著相關(guān)性。

4 討論

(1)通過分析對比有無危險點的實驗圖片，發(fā)現(xiàn)無危險點的圖片中23 名被試疊加的注視軌跡圖、熱區(qū)圖和集簇圖比有危險點區(qū)域的要分散，這說明被試在觀看不同場景的圖片時對于圖片中有危險點區(qū)域的感知較敏感，注意力較集中，危險感知相對較高。

(2)通過實驗前后的問卷調(diào)查以及注視點的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)被試在觀看不同場景的圖片時，對于含有危險點的區(qū)域，首次訪問時間都比較短，說明被試在觀看圖片時能夠很快注意到圖片中危險點的區(qū)域，能感知到所存在的操作危險。而注視點的持續(xù)時間、總的訪問時間、總的訪問次數(shù)中，顯示被試在觀察有危險點的區(qū)域時比觀察無危險點的區(qū)域時間總值都要長，這也進(jìn)一步說明了人們對于有危險點的圖片危險感知相對較高。

(3)將被試按照年齡、文化水平與是否經(jīng)歷過煤礦事故三個因素進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)年齡較小的被試組在觀看圖片時的注視軌跡圖、熱點圖和集簇圖均比年齡較大的被試要集中，興趣區(qū)的首次注視時間較小，對危險的感知較敏感。這可能是因為年齡較大的被試由于工作經(jīng)驗與生活經(jīng)驗的關(guān)系，對于圖片中危險點的風(fēng)險性估計比較小，而年齡較小的被試對于圖片中危險點的風(fēng)險性估計比較大。文化水平與是否經(jīng)歷過煤礦安全事故的因素對被試首次進(jìn)入危險點的區(qū)域時間無明顯的影響。

5 結(jié)論

本文采用眼動特征追蹤的實驗方法來分析礦工在觀看不同工作場景圖片的危險感知情況，得到以下結(jié)論:①礦工對有危險點的興趣區(qū)有明顯的危險感知性。②年齡較小的礦工眼動特征較集中，對身邊工作環(huán)境的危險感知相對較高。③礦工的文化水平與是否經(jīng)歷過煤礦事故與危險感知無顯著相關(guān)性。

根據(jù)以上結(jié)論，煤礦企業(yè)對礦工進(jìn)行安全培訓(xùn)時，應(yīng)增加礦井工作中常見的不安全操作圖片的展示，用以加強礦工的安全操作意識。年齡較大的礦工由于其豐富的工作經(jīng)驗和生活經(jīng)驗更容易出現(xiàn)危險感知偏差，需要對其加強安全教育。

本文僅是對礦工危險感知的差異性進(jìn)行了初步的分析探討，危險感知受個體、組織、工作環(huán)境等多方面的影響，其認(rèn)知加工過程及規(guī)律復(fù)雜多變，未來研究中可考慮通過腦電測試等技術(shù)對此進(jìn)一步研究。