优化多模态警报：缓解空中交通管制中的无意视盲

在空管（ATC）中，警报过多且设计不佳，导致无意视盲现象频发。研究人员评估多模态警报效果，发现其能显著减少漏报，但被认为更紧急烦人，低透明度和短时长的视觉环境警报也有效，为关键安全领域警报设计优化提供依据。

　　在繁忙的空中交通管制领域，空中交通管制员（ATCOs）承担着巨大的工作压力。他们需要时刻关注众多飞机的动态，与飞行员保持密切沟通，同时还要留意各种警报。然而，目前的警报系统存在诸多问题。在美国地区控制中心，警报数量繁多，Ahlstrom 和 Panjwani 在 2003 年就报告有 20 种不同的听觉警报，Allendoerfer 等人在 2007 年更是指出每小时有超 200 个警报 。这些过多的警报使得关键安全信号难以被有效察觉，而且虚假警报率较高，Wickens 等人在 2009 年报告美国航路冲突警报系统的误报率达 47%，Friedman - Berg 等人在 2008 年的实地研究发现，ATCOs 对短期冲突警报（STCA）的响应率仅 38%，大量警报属于干扰警报 。此外，警报设计也不够理想，常无法引起管制员的注意，在复杂的工作场景下，即使专业 ATCOs 也可能忽略 STCA 警报 。这些问题严重影响了空中交通管制的安全性，因此，优化警报设计迫在眉睫。

为了解决这些问题，法国国立民用航空学校（école Nationale de l’Aviation Civile ）的研究人员 Yannick Migliorini、Valeria Baragona、Jean - Paul Imbert 等人开展了关于优化多模态警报以缓解空中交通管制中无意视盲的研究 。该研究成果发表在《Applied Ergonomics》上，对提升空中交通管制安全性具有重要意义。

研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，招募了学生 ATCOs 作为研究对象，进行模拟空中交通管制任务实验 。其次，使用了问卷调查收集主观数据，评估参与者对警报的感知影响 。再者，采用行为测量法，通过记录成功率和响应时间来衡量警报检测性能 。最后，运用脑电图（EEG）技术，对不同警报设计在时域上进行电生理分析，通过观察 P300 事件相关电位（P300 Event - Related Potential）的变化来探究警报对大脑电生理活动的影响 。

实验 1：多模态警报缓解无意视盲

研究人员依据多重资源理论（MRT）设计了实验。MRT 认为，将刺激分布在多个感觉通道可减少它们对注意力资源的竞争 。在空管任务中，常规任务已使 ATCOs 的视觉焦点和听觉通道负担较重，研究人员推测使用视觉环境、听觉或触觉通道并结合空间编码的警报，相比仅依赖视觉焦点通道的 STCA 警报，能更轻松地捕获 ATCOs 的注意力 。于是，研究人员设置了包含听觉、振动触觉和视觉环境信号的多模态警报，并将其与传统的视觉焦点 STCA 警报进行对比 。在实验中，通过设计难度逐渐增加的模拟场景，引发高认知和视觉负荷，累积任务时间带来的精神疲劳，诱导无意视盲现象 。

实验结果表明，与标准的视觉焦点 STCA 警报相比，多模态警报显著降低了漏报率 。但参与者反馈多模态警报让人感觉更紧急、更烦人 。同时，随着任务需求增加，所有警报在 Pz 电极诱发的 P300 振幅都有所下降 。这表明任务难度的提升会影响大脑对警报的反应，进一步证明了多模态警报在缓解无意视盲方面的优势。

实验 2：衰减认知对策

在第一个实验中，不同对策在行为、主观和电生理反应上未呈现显著差异 。考虑到在现有 ATC 界面中，视觉环境警报最容易实施，无需额外材料，而听觉警报在动态嘈杂环境中调节困难，振动触觉座椅需认证且管制员站立时可能错过警报 。因此，研究人员在第二个实验中聚焦视觉环境警报，探究其 “红色警报” 的最低显著度界限，确定在何种阈值下警报会失去缓解无意视盲的效果 。

实验发现，视觉环境警报的不透明度和持续时间对注意力捕获影响极小 。这意味着即使是非常微弱的视觉环境警报，例如低至 5% 不透明度和短暂 17ms 的警报，依然能够有效发挥作用 。这一结果为在实际空管场景中优化警报设计提供了重要依据，表明可以在不影响主要任务性能的前提下，通过调整视觉环境警报的参数来平衡警报的提醒能力和对注意力的消耗。

研究结论显示，通过对两批分别为 29 名和 28 名学生 ATCOs 的实验测试，多模态警报在缓解空中交通管制中的无意视盲方面效果显著，具有融入实际操作以提升安全性的潜力 。而且，视觉环境警报的不透明度和持续时间对其捕获注意力的能力影响不大，这为警报设计提供了新的思路。

在讨论部分，研究人员指出确定视觉环境警报的最低显著度界限至关重要，它有助于在警报提醒能力和注意力成本之间找到平衡，避免对主要任务性能产生负面影响 。同时，研究也证实了多模态警报相较于标准视觉焦点警报，能有效降低响应时间和漏报率 。这些发现不仅对空中交通管制领域的警报优化意义重大，还为航空、医疗、核电等其他对安全性要求极高的领域提供了宝贵的参考，有助于推动这些领域警报系统的设计改进，保障关键工作的安全开展。