基于团队认知建模的小规模团队人为错误分析方法：以载人潜水器为例

《Ocean Engineering》：Small-scale team human error analysis method based on team cognitive modeling: Taking manned submersible as an example

　　易丹桥|余梦玲|廖文毅|陈登凯中国南京理工大学设计艺术与传媒学院摘要在极端的深海探索领域，人类不断挑战空间与能力的极限，同时也带来了诸多风险。载人潜水器是深海探索作业的核心平台。其封闭式操作舱内的人机环境系统面临着诸多人类安全挑战，比如封闭环境容易导致认知能力下降、多任务处理容易引发注意力分散，以及团队协作失败可能放大个体错误。因此，本文提出了一种用于团队作业的认知行为建模与定量人类风险评估方法。通过蒙特卡洛模拟来描述各角色认知性能的分布特征，重构团队性能影响因素体系，从认知交互过程的角度分解行为，并提出一种团队认知交互过程建模方法来描述不同类型的认知交互行为。该方法在时间尺度和信息深度上提升了对团队作业中人类错误行为的风险捕捉能力，为结构化描述团队作业中的人类风险提供了新的研究框架。引言载人潜水器是深海探索作业的核心平台（Pan等人，2021；Chen等人，2022）。其封闭式操作舱内的人机环境系统面临着诸多人类安全挑战，如封闭环境易导致认知能力下降、多任务处理易引发注意力分散，以及团队协作失败可能放大个体错误。因此，深入研究载人潜水器操作舱内人类、机器与环境因素之间的复杂耦合关系以及人类风险评估方法，以实现前瞻性分析并在极端协作情况下主动预防和控制人类风险，从而让系统实现安全、高效和舒适的目标，对于确保极端作业的安全具有重要的研究意义和科学价值（Kayisoglu，2025；Rozuhan等人，2020；Yoshioka和Hashimoto，2025）。协作模式改变了复杂操作系统中人类系统的交互方式，从单一的人机交互模式发展为人类之间或人类与机器之间的复杂交互模式（Banbury和Tremblay，2017）。基于个体操作，团队作业的人类风险评估带来了诸如个体特征建模、团队协作性能量化以及团队认知交互过程模拟等新问题。目前，大多数复杂任务都是通过团队协作完成的，因此需要特别考虑团队的协作行为（Tao等人，2025）。对于处于复杂协作环境中的团队，交互行为对团队工作效率及整个工作体系的贡献尚未得到充分且定量的验证。尽管有许多研究开发了基于组织的人类可靠性分析技术（Senol，2025；Aydin，2023；Sezer等人，2024）来改进群体决策的过程和结果，但只有少数研究进行了系统的人类风险评估（Kandemir等人，2019；Ilgen等人，2005）。Patrick等人（2006）测量了六个控制室团队在情境意识方面的差异。相关研究表明，长期以来人们忽视了团队协作行为对人类错误的影响，该领域仍处于初步研究阶段（Greco等人，2021a）。关于团队协作行为的研究主要基于理论研究和仿真，实证研究较少，且在团队交互行为和动态响应行为的研究方面还存在不足（Liu等人，2022）。回顾有关团队协作行为的文献，研究重点在于揭示团队在复杂协作情境下的协调机制，关键在于建立可计算且可验证的定量分析体系。其中，团队沟通定量模型和团队性能评估模型构成了本研究的核心内容（Varaj?o等人，2021）。一些学者对团队沟通的定量模型进行了研究，运用数学方法描述团队成员之间的信息传递模式，解决协作中的信息衰减、传输延迟和语义扭曲等问题，并量化通信路径和通信效果。Juhasez等人（Juhasz和Soos，2007）将团队一致性与心理和认知过程联系起来，认为较高的任务负荷会增加沟通行为。同时，他们提出了IPO（输入-过程-输出）模型来研究团队信心、接受度与沟通之间的关系。Stachowski等人（2009）根据成员交互行为的复杂性对比了高性能团队和低性能团队，研究发现高性能团队表现出更简单的交互模式和交互行为，如语言交流。上述文献研究表明，现有的团队沟通定量模型过于依赖显性沟通数据，难以量化隐性沟通路径（Harris和Sherblom，2018；Tiferes和Bisantz，2018）。然而，Waller等人证明非语言信号对团队沟通的影响可达40%。此外，团队沟通质量的动态变化（Eisenberg等人，2019；Roberts等人，2014）取决于通信路径的分解以及影响因素的变化特性（Gillespie等人，2010）。随着团队协作行为逐渐引起人类错误研究领域学者的关注，团队性能评估模型也成为了研究热点。关于团队性能的最相关文献之一是Broberg等人（2008）的研究工作。他们开发了一种指导专家模型（GEM），用于模拟核电站控制室人员在应急响应情况下的团队协作行为，并引入了两种认知控制模式。这些认知控制模式受到外部PIF（如应急程序的质量）和内部PIF（如机组人员的团队合作质量）的影响。团队合作性能的建模方法和技术主要在以下方向展开研究（Delgado Pi?a等人，2008；Kerr和Tindale，2004）：1）构建团队性能影响因素体系及其对人类错误的因果驱动机制；2）对团队错误模式进行分类和根本原因分析；3）基于团队过程模型计算团队合作性能。针对团队作业的人类可靠性分析（HRA）是复杂系统安全评估的核心，其方法正从静态的、以个体为基础的模式向动态的、以团队为基础的模式发展。以IDAC（B等人，2007）为代表的第三代HRA方法，通过构建认知模型并引入仿真，为描述人类、机器与环境之间的动态交互提供了概念框架，标志着动态概率风险评估（DPRA）的诞生。此外，共享心智模型（SMM）（Andres，2012）也是模拟团队认知行为的关键技术。SMM是心智模型理论的延伸，由Converse、Salas和Cannon-Bowers提出并推广。其核心假设是，如果团队成员对共同任务以及彼此都有相似的心智模型，他们就能准确预测队友的需求和行为。DeChurch等人（2024）开发了一种在地面模拟环境中测量共享心智模型的方法，他们的研究表明，任务时间和任务持续时间是影响共享心智模型等团队过程变量与团队性能指标之间关系的关键因素。Cooke等人（2013）提出，团队认知的前提是在团队内部整体开展认知行为，而团队认知行为在很大程度上取决于团队成员的交互模式。DPRA方法主要包括显性方法（如离散事件树（Maidana等人，2024；Kaneko和Yuzui，2023））和隐性方法（如蒙特卡洛模拟（Hu等人，2023；Oszczypa?a等人，2024；Betz等人，2022；Greco等人，2021b））。其中，显性方法通过改进传统的静态分析方法，如动态故障树和扩展事件序列图，提升了描述动态行为的能力。Bolton等人（2021）利用动态仿真方法识别离散事件的风险状态，试图动态模拟操作员在动态场景中的行为，以激活离散事件任务中的连续信息，捕捉人类错误风险的瞬态性能特征。Kottmann等人（2023）基于时间性能函数对操作员的性能进行了建模，验证了在时间紧迫条件下面临人类错误的动态特性。不过，隐性方法无需依赖极限状态函数的具体形态即可分析和量化人类可靠性。例如，蒙特卡洛模拟方法在描述动态概率风险评估的动态特性和行为方面已逐渐成熟。Zhao等人（Zhao和Smidts，2021）引入贝叶斯网络来表示人类知识，并用蒙特卡洛模拟来解释认知过程中的不确定性。Qiao等人（2024a）采用包含蒙特卡洛模拟的混合事件树来驱动群体决策的认知传递路径，以应对离散任务中的时间不确定性，从而提高复杂系统风险评估在时间分段方面的准确性。因此，本文将蒙特卡洛模拟方法应用于潜艇乘组作业中人类风险的定量评估，模拟角色特征的不确定性分布特征，为动态风险概率评估和即时风险数据捕捉提供角色特征数据支持（Castellon等人，2023；Zhang等人，2025）。因此，本文依据潜艇任务和角色分配规则，运用蒙特卡洛模拟方法描述角色认知持续性能的分布特征，构建了包括团队效应和个体-团队相关效应在内的团队性能影响因素（TPIF）体系，从认知交互过程的角度分解行为，并提出了一种团队认知交互行为建模方法。该模型涉及海洋作业员与外部环境（即系统、环境及其他乘组人员）之间的交互动态特性，以及海洋作业员对这种情况的认知反应。本研究的贡献可总结如下：（1）从认知理论角度出发，提出了反映团队协作行为的团队认知过程模型（IDAC），将以往单向的个体认知行为路径提升为多维的交互式团队认知行为路径。构建了详细的团队认知响应模型并推导出相关规则，明确体现了团队认知交互行为机制，使得团队作业中人类风险的量化过程能够突破黑箱特性，逐步实现公理化。 （2）从动态行为建模技术角度出发，基于三参数威布尔分布函数对不同场景下个体认知性能的非线性动态特性进行了建模，展现了衰退、积累和更新等动态属性。 （3）从人类风险评估方法角度出发，基于团队认知响应模型和规则提出了动态人类因素风险量化模型，提升了在时间尺度和信息深度上捕捉和分析人类错误行为的能力。章节节选团队与角色的定义本研究将团队定义为一种由成员组成的社会交互单元，由团队领导直接管理，负责执行短期且固定的任务。社会交互单元的特征包括成员间的沟通或信息传递、支持与补偿行为（如相互绩效监控和错误纠正）、团队导向（团队目标与个体目标）以及共享的知识、态度和信念。这些特征使得团队有别于个体。影响个体性能的因素本文重新整理并归类了影响海洋作业员性能的因素（PIFs），以此构建PIF体系的基础结构。当操作系统中出现异常事件时，海洋作业员首先会通过应对心理情绪、生理状态和认知资源的过程来尝试解决问题。这三种应对方式相互关联，构成了海洋作业员错误应对的完整谱系。团队认知响应模型与规则推导本文对团队认知交互行为进行了深入解读和规则推导。该模型为量化各种认知交互路径下的人类风险提供了基础依据和参考。以内在认知响应模型（IDA）作为基础框架，本研究进一步研究了考虑交互行为的乘组认知响应模型（CCRM）。CCRM由三个响应模块组成：机组人员信息感知模块、机组人员诊断模块以及团队操作中人为因素风险的定量评估方法。基于团队认知响应模型和规则推导，本文提出了一个考虑多种认知交互路径的机组人员人为错误概率定量模型，这些认知交互路径包括认知功能模式、沟通共享模式以及信息传递模式。

本文以“奋斗者”号载人潜水器10,000米深度下潜任务为例，验证了所提出的团队操作中人为风险定量评估方法的可行性。载人潜水器的操作舱属于典型的极端环境，其特点是长时间处于封闭且空间狭小的状态。舱内的三名潜水员构成一个极端作业小组，需要完成多阶段的深海科学研究任务。

本文提出了一种团队操作中人为风险的定量评估方法，旨在在常规任务负荷下，基于明确的认知交互来量化团队协作中的风险。该模型的核心机制是，个体认知持久性、团队效应以及情境因素等通过效用函数动态决定机组人员的错误概率。不过需要指出的是，该模型仅适用于常规情况。

CRediT作者贡献声明：
乔一丹：撰写——初稿、软件、方法论、研究、概念设计。
于梦玲：软件、资源、形式分析。
廖文毅：可视化、方法论。
陈登凯：监督、资金获取。

利益冲突声明：
作者们声明自己没有已知的可能影响本文所述工作的财务利益或个人关系。