人間とコンピュータのインタラクションにおける状況認識

狭義の人間とコンピュータの相互作用（ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）であろうと、広義の人間とコンピュータの相互作用（ヒューマン・マシン・環境の相互作用）であろうと、それは必然的に情報の問題、すなわち情報入力、情報処理、情報出力の3つの基本プロセスを伴います。前の章では、この基本プロセスを組み合わせて、人間とコンピュータの相互作用における情報入力、つまり人間の感覚プロセスについて説明しました。次に、情報処理の部分、つまり人間の状況認知特性について説明します。

1 状況認識の概念

1.1 状況認識と状況認知の関係

元サンダーバーズリーダーで、米国空軍参謀総長（1990～1994年）を務めたメリル・マックピーク氏は、優秀な戦闘機パイロットと偉大な戦闘機パイロットを区別する基準の1つは、状況認識力（SA）があるかどうかだと考えています。メリル・マックピークは、パイロットが最近の過去と現在の状況を心の中に正確かつ明確にイメージし、それを維持できれば、大きな成功を収めることができると信じていました。状況認識がそれほど重要なら、それは正確には何でしょうか?

第一次世界大戦中、オスヴァルト・ベルケは「敵が我々の存在に気づく前に敵の意図を知ることが非常に重要であり、我々はこの目標を達成する方法を早急に見つける必要がある」という考えを提唱しました。これは状況認識の概念の原型的な定義です。 1980 年代以前は、この考え方はあまり注目されていませんでした。しかし、1980 年代後半以降、この考え方は、人間とコンピュータの環境システム工学における人間とコンピュータのインタラクション研究の分野で最も関心の高い問題の 1 つになりました。正確に言うと、この問題の元々の動機は航空業界の要件から来ています。航空機器の自動化/インテリジェンス レベルが継続的に向上するにつれて、パイロットと航空管制官は大きなタスクと時間的プレッシャーにさらされています (つまり、身体的作業負荷の減少と心理的作業負荷の増加という現象がより顕著になっています)。そのため、ますます複雑化する監視/制御操作に対処するために、パイロットと航空管制官はより優れた状況認識を持つ必要があります。したがって、状況認識の研究は、航空における人間とコンピュータの相互作用の分野において非常に有望な研究方向となっています。

人々の主観的な活動（注意、作業負荷、緊張、リスクテイクなど）に関連する他の概念と同様に、状況認識（SA）の定義は絶対的に一意というわけではなく、直接測定および評価できない概念を説明するために使用されます。これは、この概念を正確に定義することが難しい重要な理由でもあります。現在、状況認識の一般的な定義は、1988 年のヒューマン ファクター ソサイエティ年次総会で発表された論文「状況認識の向上のための設計と評価」(ヒューマン ファクター ソサイエティ第 32 回年次総会の議事録 (第 1 巻、97 ～ 101 ページ)。サンタ モニカ、カリフォルニア州) で Endsley が提案した状況認識 (SA) の定義です。「…時間と空間の範囲内で環境内の要素を認識し、その意味を理解し、近い将来にその状態を予測すること。」(状況認識とは、特定の時間と空間の範囲内で環境内のさまざまな要素を認識して理解し、これらの要素のその後の変化を予測することです。)

さらに、1995 年に、スミスとハンコックは、これを次のように定義しました。「状況認識は、環境内でパフォーマンスの仲裁者によって指定された目標を達成するために必要な瞬間的な知識と行動を生成する、エージェント環境システム内の不変量です。」(状況認識は、環境内の意思決定者によって提示された特定の要件を満たすために、瞬間的な知識と行動特性を生成する、人間環境システム内の不変量です。)ベドニーとマイスターは 1999 年に状況認識を次のように定義しました。「状況認識とは、個人が状況について意識的に動的に反映することです。状況に対する動的な方向性を示し、過去、現在、未来だけでなく、状況の潜在的な特徴を反映する機会を提供します。動的な反映には、論理的概念的、想像的、意識的、無意識的な要素が含まれており、個人が外部イベントのメンタル モデルを開発できるようにします。」(状況認識とは、状況に対する個人の意識的な動的反応です。過去、現在、未来の状況の動的な傾向を反映するだけでなく、状況の考えられる要素と特性も反映します。この動的な反映には、論理的概念、想像上のフィクション、意識的および無意識的な要素が含まれており、個人が外部イベントのメンタル モデルを形成できるようにします。)

上記の状況認識の 3 つの定義を組み合わせると、Endsley の 1988 年の定義は主に現状の認識、理解、将来の発展予測を重視していることがわかります。対照的に、Smith と Hancock の 1995 年の定義は、人々と状況の相互作用に焦点を当てており、主に両者の有機的な調整方法に集中しています。Bedney と Meister の 1999 年の定義は、状況認識の反射的な側面、特に現在のシステムの理解を含む心理的関係モデルに重点を置いています。これらの定義の主な違いは、状況認識を決定する相互作用特性をどの程度重視するかです。この違いは、状況認識のプロセスに重点が置かれているか、状況認識の結果に重点が置かれているかという観点からも測定できます。どちらも、状況認識を正しく理解する上で重要な役割を果たす可能性があります。 SA の本質は、周囲で何が起こっているかを認識し、その情報が現在および将来にとって何を意味するかを理解することです。この認識は通常、特定の仕事や目標にとって最も重要な情報は何かという観点から定義されます。

状況認識は人間とコンピュータの相互作用の分野では非常に一般的な概念ですが、統一された厳密な定義がまだ存在せず、ほぼすべての学者が異なる定義を持っている可能性があります。しかし、人間、機械、環境全体の相互作用を分析する統合概念として、それはまだ基本的な記述性を持っています。一般的に言えば、状況認識の概念は、人間の能力、経験、目標主導の行動、情報環境、リソースの制約、およびそれらの相互関係を有機的に 1 つに結び付けることができます。ただし、状況認識は、本質的には意思決定や実行行動ではありません。たとえば、状況認識は高いが実行行動のパフォーマンスが低い（反応が悪い）場合や、状況認識は低いが実行行動のパフォーマンスが良い（反応が良い）場合があります。これは、状況認識のプロセスに影響を及ぼす可能性のある他の多くの要因（意思決定のバイアス、実行応答エラーなど）があるためです。

私たちが研究している状況認知 (SC) は、状況認識 (SA) とまったく同じではありません。状況認識だけでなく、意思決定、実行行動、その他の要素も含まれます。それらの関係は図 1 に示されています。

図1 状況認知（SC）と状況認識（SA）研究内容の違いの体系図

上図からわかるように、情報処理プロセスにおいて、状況認識（SA）は中間処理段階にのみ属するのに対し、状況認知（SC）は情報処理プロセス全体、つまり情報入力、中間処理、情報出力の3段階を網羅しています。したがって、状況認知（SC）の研究は、「人」を核とした人、機械、環境の関係とその最適なマッチングの研究であると言えます。また、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション・インターフェース（自動車や飛行機のコックピットディスプレイ/コントロールパネルなど）の最適化設計の基礎と基盤であり、人員の安全を確保し、訓練効率を向上させる重要な手段であり、新世代の高性能軍用機と民間航空機の研究で解決する必要がある主要な安全技術問題でもあります。これは、交通、スマートホーム、ロボットの知能/感情、工業デザイン/制御、航空管制官/パイロットの科目訓練などの関連研究分野にとって実用的な意義を持ちます。特に、現在のハイテクにおける人間機械システムの機能最適化設計と構成にとって重要な実用的な指導的意義を持っています。

前世紀末には、空中戦におけるパイロットの状況認識力をどのように向上させるかが、米空軍開発計画局のヒューマン・コンピュータ・インタラクション・システム技術への投資の主要目標となり、図2に示すように、OLIPSAオンライン・インテリジェント・プロセッサ・フォー・シチュエーション・アセスメント・プロジェクトの研究が行われています。同時に、欧州共同体も、ESSAI訓練プロジェクト研究計画における状況認識統合による安全性強化を実施しています。

図3はOLIPSAモデルの機能ブロック図を示しており、このモデルは(1)イベント検出器、(2)現在の状況評価器、(3)将来の状況予測器、(4)イベント発生環境プロセッサの4段階のプロセッサ構造を持っています。

以下では、私たちの研究と組み合わせて、状況認知とは正確には何なのか、状況認知に影響を与える要因は何なのか、状況認知の質的モデル分析といった問題について議論します。

図2 航空機データ融合と状況評価の全体環境

図3 OLIPSAモデルの機能ブロック図

2 状況認知メカニズム

状況認知のメカニズムは、状況認知の定義の概念や方法と密接に関連しています。主な理論的アプローチは、情報処理アプローチ、行動アプローチ、生態学的関係（人と環境の関係）アプローチの 3 つです。情報処理アプローチは、発達する状況認識を高レベルの認知処理行動と見なす 3 段階の状況認識モデルを使用して Endsley (1995) によって詳しく説明されています。一方、行動理論的アプローチでは、状況認知は動的反応に向けられた意識的な行動としてのみ捉えられます（Bedny と Meister、1999 による説明）。知覚サイクルモデルでは、状況認知を人間とその環境との動的な相互作用と見なし、このアプローチの支持者は、状況認知をこの相互作用のコンテキストとして定義することを提案しています (Smith and Hancock、1995 年; Adams ら、1995 年)。これら3つの観点について、以下で順に説明します。

2.1 3層モデル理論

Endsley の 3 段階の状況認識 (SA) モデルは、もともと航空業務 (航空機の運転や航空交通管制など、変化する環境に応じてオペレーターが認識を動的に更新する必要がある業務) を理解するために適用されていました。このモデルは 3 つの層に分かれており、各段階は (必ずしも十分ではありませんが) 次のとおり、認識から解釈、予測、計画まで、低レベルから高レベルへと情報処理チェーンをたどります。

図4: 状況認識の3段階モデル

（１）第一レベル：知覚文脈の要素

状況認識 (SA) を実現するための第一歩は、環境内の関連要因の重要性、特性、強さを認識することです。 SA の要件は、分野や仕事の種類によって大きく異なります。たとえば、飛行任務の場合、航空機のコックピットでパイロットが認識する必要がある重要な要素は、他の航空機の状態、飛行高度、システムの状態、警告灯、およびそれらに関連する飛行データの特性です。一方、地上指揮官に必要なのは、敵の状態を理解し、双方の位置と行動、地形障害物の特性、および気象条件を特定することです。同様に、航空管制官や自動車のパイロットは、状況認識のためにまったく異なる情報を必要とします。

情報の認識は、視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚、またはこれらの組み合わせを通じて行われます。たとえば、バーテンダーは味覚、嗅覚、視覚刺激を通じて発酵プロセスに関する重要な情報を収集するかもしれません。外科医は、微妙で感知できない可能性のある患者の健康状態を診断するために、すべての感覚とその他の利用可能な履歴情報を使用します。訓練を受けた心臓専門医は、数分間の心拍リズムの違いを聞き分け、心電図に表示される重要な特徴を見ることができますが、これらはまさに訓練を受けていない観察者が見落としがちなものです。経験豊富なパイロットは、エンジンの音を聞いたり、コックピットの表示灯の状態を見たりするだけで、何かがおかしいとわかります。同様に、多くの複雑なシステムでは、電子ディスプレイやシステムが提供する読み取り可能な情報にもっと注意を払う必要があります。しかし、実際には、第 1 レベルの状況認識の多くは、窓の外を見たり、振動を感じたりといった環境に対する人々の直接的な知覚から得られ、重要な間接的な情報源を無視することが多く、第 1 レベルの状況認識が不完全になります。

情報源ごとに信頼性のレベルが異なります。ほとんどの分野では、情報の信頼性 (主にセンサーの精度と情報を提供する組織または個人の信頼性に基づく) と情報自体が、状況認識の最初の層の重要な部分を形成します。

多くの分野では、第 1 レベルで必要なデータをすべて収集するだけでも非常に困難な作業です。たとえば、軍事作戦では、急速に変化する状況の中で、視界のぼやけ、騒音、煙、誤解を招く情報、動的要因などの影響により、状況のすべての要素を評価することが困難です。敵が秘密を守ろうとしている場合や、偽の情報を提供している場合、地上指揮官は現在の状況について判断を下す必要があります。その困難さは想像に難くありません。たとえば、航空機の着陸段階では、滑走路の標識がぼやけていて、パイロットは関連情報をほとんど知らない場合があります。複雑なシステム (電子機器など) に大量の情報が流入すると、有用な情報を認識することが非常に難しくなります。パイロットが大量の直接的および間接的な情報を正確かつタイムリーに処理し、決定を実行することは非常に困難です。

航空分野における SA に関する問題のほとんどは、第 1 レベルで発生します。ジョーンズとエンズリー（1996）は、状況認識におけるエラーの 76% が必要な情報に気付かなかったことに関連していることを発見しました。いくつかのケース（約 2/5）では、必要な情報がそれを知っているべき人々に対して提供されなかったか、システムの制限や欠陥のために明確に提示されなかったために、これらのエラーが発生していました。たとえば、滑走路の線が消えたり、天候が曇ったり、雷が無線信号の送信に干渉したりすることがあります。その他のケース（約 5 分の 1）では、必要な情報は検出したものの、新しい情報を受け取った後、以前の情報を忘れてしまいました。場合によっては (約 1/3)、すべての情報が揃っていても、重要な情報が取得されません。これは、外部要因（電話や仕事に関係のない会話など）によって気が散っていることが原因である可能性もありますが、仕事上の緊急タスクに関連する他の情報を処理していることが原因である可能性の方が高いです。状況認識のための設計とは、フィルタリングされていない大量の情報でユーザーの限られた注意力​​を圧倒するのではなく、システム内の必要な情報が利用可能であり、ユーザーが簡単に処理できる方法で提示されるようにすることを意味します。

（２）第２レベル：現状把握

状況認識力を養うための 2 番目のステップは、関連する目標やオブジェクトとの関係でデータと認識された手がかりが何を意味するかを理解することです。この理解 (SA レベル 2) は、レベル 1 の断片的な要素を統合し、この情報を個人の目標と比較することに基づいています。複数のデータ ストリームを情報に集約し、短期目標の達成に関連するこの複合情報の重要性と意義に注意を払うことも含まれます。状況認識のステップ 2 は、単語を理解するだけでなく、高いレベルの読解力を持つようなものです。

たとえば、交差点の近くにいるドライバーが黄色信号を見ると、交差点からの距離に基づいて警告に対処しなければならないことがわかり、前方の車の減速を感知して、交差点で停止するか横断するか、前方の車に近づくときにどのくらいの速度で運転するかを決定します。したがって、状況が自分の目標にどのように影響するかについてのドライバーの理解は、第 2 レベルの状況認識に何が必要かを定義するものでもあります。

離陸中、パイロットが問題を示す警告灯に気付いた場合、直ちに管制塔に通報して問題の重大度を判断し、長年の滑走路経験を活かしてこれらの問題を総合的に検討する必要があります。もちろん、これは飛行を中止すべきかどうかに備えるためでもあります。新人パイロットは、多くの経験豊富なパイロットと同様に SA の最初のレベルを達成できるかもしれませんが、さまざまなターゲット データ情報を統合して状況をよりよく理解することに関しては多くの欠点があります。

地上指揮官にとって、SA の第 2 レベルには、特定のエリアの分析レポートが近くの敵軍の状況も意味することや、地上車両の軌跡を観察して、どのような軍事力と何人の兵士が自分の部隊の前を通過したかを推測することなど、次のような理解が含まれる場合があります。

データフローの重要性を理解することで、レベル 2 の状況認識を持つ人は、すでに手元にある情報に特定の目標関連の意味を関連付けることができます。目標の重要性とそれが状況認識にどのように影響するかについては、この章の後半で詳しく説明します。

統計によると、航空状況認識エラーの約 19% は、第 2 レベルの状況認識の問題に関連しています。このような場合、人々は必要なデータ（レベル 1 状況認識）を見たり聞いたりすることはできますが、その情報の意味を正しく理解することはできません。たとえば、パイロットは自分の航空機が高度 10,000 メートルにあることを認識しているかもしれませんが、下にある山々のせいで十分なスペースがないことや、飛行経路制御システムの制御範囲から外れていることに気付かない場合があります。多数の認識された情報ストリームに基づいて現在の状況に対する理解を深めるには、優れたデータ融合機能、またはこれらの異なるデータ ストリームを統合して解釈するための知的モデルが必要です。初心者、またはまったく新しいタイプのシナリオに遭遇したばかりの人は、活用できる知識の背景を持っていない可能性があるため、状況認識を深める第 2 レベルを開発する際に大きな不利を被ることになります。この章の後半の大部分では、メンタルモデルの役割について検討します。

（３）第３レベル：将来の状況を予測する

要素が何であるか、そしてそれが現在の目標にとって何を意味するかが分かれば、人々はこれらの要素が将来（少なくとも短期的には）どのような役割を果たすかを予測することができます。この能力は、状況認識の第 3 レベルです。状況認識の第 3 レベルに到達するには、状況 (第 2 レベル) と、操作しているシステムの機能および傾向を十分に理解している必要があります。

レベル 3 の状況認識では、ドライバーは信号が赤のときに交差点を渡り続けると車に衝突される可能性があることを認識します。この可能性により、地上指揮官は決定を下す前にさらに慎重になります。第 3 レベルの状況認識に基づいて、地上指揮官は敵がどの方向から接近するか、また自身の行動がどのような影響を与える可能性があるかを予測できます。パイロットと航空管制官は、個々の航空機の動きを積極的かつ効果的に予測し、起こりうる問題を事前に予測することができます。

現在の状況を理解した上で予測を立てるには、その分野に対する非常に深い理解（高度に洗練された知的モデル）と、多大な知的作業が必要です。多くの分野の専門家が、第 3 レベルの状況認識と予測理論の研究と開発に多くの時間を費やしてきました。近年、継続的な研究を通じて、一部の専門家は特定の分野における一連の状況認識理論を開発し、それに応じてイベントに対応し、多くの不快な状況を回避できるようになりました。たとえば、私の国では現在、オリンピックの緊急イベント計画処理システムを開発しています。

一般的に言えば、第 2 レベルの状況認識 (第 3 レベルの状況認識を形成) に基づいて正確かつタイムリーな予測を形成できない原因は、知的リソースの不足 (人が他の情報を過剰に入力し続けるなど) または専門知識の不足である可能性があります。しかし、現在の状況に対する過度に主観的な推定が原因となる場合もあります。たとえば、航空管制官は、減速に基づいて一定の速度を維持するのではなく、現在の速度に基づいて航空機が減速すると主観的に推測します。統計によると、現在、航空状況認識エラーの約 6% は、状況認識の第 3 レベルに関連しています。おそらく、この分野では、状況認識の第 1 レベルと第 2 レベルを取得することは、優れた第 3 レベルを取得することよりもはるかに難しいからでしょう。十分な専門知識、洗練された情報システム設計、優れたユーザーインターフェイスがなければ、状況認識の初期段階で止まってしまい、第 3 レベルに到達するのが困難になる可能性があります。これは、状況認識がタスク要因、環境要因、および個人要因の影響を受けるためと考えられます。これは、ある側面から、2 人の人が同じタスクに直面したときに異なる結論に達する理由も説明しています。これは、人々の異なる能力、経験、トレーニングなどの要因に関連しているはずです。

要約すると、Endsley の 3 段階の状況認識 (SA) モデルは、情報がより高いレベルで処理されるにつれて認識が高まり、包括的な理解には外部データと知識および目標を統合してその後の状況の変化を予測する必要があることを示しています。このモデルは一般的な認知プロセスに基づいており、複数のアプリケーション領域に適用できます。動的システムでは、システムの特定のサブクラス (パターン認識、空間認識、時間認識など) に応じて異なる方法で分析および処理する必要があることを Endsley は提案しています。

知覚される時間と多くの要素の時間的ダイナミクスは、状況認識において重要な役割を果たします。一般的に言えば、時間は多くの分野で状況認識に大きな役割を果たします。状況認識における重要な問題は、イベントが発生するまで、または特定のアクションを実行する必要があるまでに、どれだけの時間が残っているかを把握することです。

ほとんどの分野では、オペレーターが外部（コンテキスト）情報を収集する場合、空間（ある要素がどれだけ離れているか）だけでなく、その要素が目標やタスクに影響を与えるまでにどれだけの時間がかかるかにも関心があります。時間は、状況認識の第 2 レベル (理解) と第 3 レベル (将来の出来事の予測) の両方で重要な役割を果たします。状況認識におけるもう一つの非常に重要な時間的要因は、現実世界の状況認識の動的要因です。つまり、情報の変化の速度を理解するには、将来の状況の予測を十分に考慮する必要があります。状況は常に変化しているため、人々の状況認識も常に変化する必要があります。そうしないと、情報が古くなったり不正確になったりします。非常に複雑で不確実な環境において、状況認識を維持するために、オペレーターはトレーニングを通じて動的情報処理認知戦略を習得することが望ましい。

2.2 サブシステム相互作用理論

2 番目のアプローチは、行動理論 (Bedny と Meister によって説明) に基づいています。この理論では、8 つの主要な機能ブロックで構成される方向行動機能モデルを提案しています。これはインタラクティブで認知的なサブシステムアプローチです。情報処理方法として、これは従来の認知心理学の方法とは異なり、知覚、記憶、思考、行動実行を具体的に扱うのではなく、むしろタスクの性質や個人の目的に応じた処理を扱います。この見方は、プロセスと機能という 2 つの主要な次元から構成される認知心理学のマトリックス アプローチに似ているようです。コンテキスト評価の観点から、ベドニーとマイスターは、機能ブロックはコンテキストの意味を理解するタスクに向けられる必要があると主張しています。図 5 に示すように、モデルの 8 つの機能モジュールは、フィードフォワード ループとフィードバック ループを介して接続されています。

図5 状況認知に対するインタラクティブサブシステムアプローチの概略図

図5に示すように、状況認知と行動構築の発達において、各機能モジュールには特定のタスクがあり、その内容は動的状況の特性に依存します。その機能は表5に示されています。

表1 図5の機能モジュールの入力と機能の概要 モジュール機能入力ブロック機能概要

ベドニーとマイスターが提唱した活動理論によれば、新しい情報はセンサー知覚システムを通じて取得され、機能ブロック 1 に送信され、それが個人の環境の概念モデル (機能ブロック 8)、タスク目標計画「スキーマ」(機能ブロック 2)、および希望する活動タイプの方向性 (機能ブロック 5) によって解釈されます。この解釈により、タスクの目的に関する個人の完全な「スキーマ」が通知されます (機能ブロック 2)。タスク目標（機能ブロック 4）の重要性と動機、および環境（機能ブロック 5）との組み合わせに基づいて、機能ブロック 3 内の関連する環境機能が何であるかを決定するのは個人次第です。これらがミッションの目的とどの程度一致しているかはブロック 2 で決定され、評価基準 (ブロック 6) と環境の現在の状態 (ブロック 3) によって影響を受けます。この評価の結果によって、操作動作と人とタスクの組み合わせが制御され (機能ブロック 5)、そこからさらに基準が生成されます (機能ブロック 6)。環境との相互作用は経験として保存され（機能ブロック 7）、個人の環境の保存された表現に情報を提供します（機能ブロック 8）。インタラクティブ モデルに示されているように、人間の行動モデルと概念モデル (それぞれ機能ブロック 5 と 8) からの情報は、環境 (機能ブロック 1) からの情報の新しい解釈にフィード フォワードされます。

アクティブ システム理論としては、モデルは不完全なようで、2 つの重要な問題があります。1 つ目は、機能ブロック 2 からのフィードフォワード (機能ブロック 4 を接続する直線など) が不足していること、2 つ目は、機能ブロック 5 から環境への接続線がないこと、です。それにもかかわらず、インタラクティブなサブシステムは人間の認知についての強力な説明を提供します。ベドニーとマイスターは、状況認知を生成するための重要なプロセスは、概念モデル (機能ブロック 8)、スキーマ目標 (機能ブロック 2)、および主観的に関連するタスク条件 (機能ブロック 3) であると考えています。彼らは、最初の 2 つの機能ブロック (つまり、機能ブロック 2 と 8) は比較的安定している必要があり、後者は制御が容易である必要がある (機能ブロック 3) と提案しました。オペレーターが主観的な関連性について誤解すると、状況認識の誤った発達につながります。これは状況認識の部分的な喪失と考えられるかもしれません。これには全体的な状況認識が関与するため、オペレーターが物事の重要性を客観的に再評価し、より現実に近い状況対応を作成することがより困難になります。

2.3 知覚サイクル理論

状況認知の別の見方は、状況認知は環境に固有のものでもなければ、人間に固有の特性でもなく、人間と環境の相互作用を通じてのみ存在するというものです (スミスとハンコック)。この見解は、Neisser の知覚サイクル モデル (Adams ら) を発展させたものです。アダムスらは、状況認知のプロセスと結果の二分法は、人間の情報処理理論で使用される範囲に基づくべきだと主張している。プロセスには、状況に応じた認知状態を修正する知覚および認知活動が含まれ、結果には、状況に応じた認知状態で利用可能な情報と知識が考慮されます。ナイサーの代表作「認知と現実」では、人間の思考方法は彼らが関わる環境と密接に結びついているという考えを提唱した。彼は、特定の状況では、事前の知識が特定の種類の情報（メンタルモデルなど）に対する期待に直接つながり、それが特定の情報を選択する行動を導き、情報を解釈するための準備された方法を提供することを実証しました。イベントの開発中、環境が変化し続けるにつれて、リフレッシュ後に環境に適応する内部認知マップ情報は、オペレーターのさらなる検索を順番に導きます。

図6知覚サイクル理論の概略図

知覚ループを使用して、航空機コックピット内のパイロットの情報処理を説明できます。たとえば（パイロットが制御するシステムの正しい知識を持っていると仮定すると）、それらが形成するメンタルモデルは、イベント（飛行中の目的の状態など）を予測し、特定の証拠を検索し（予測を検討）、行動プロセス（ジョイスティックまたはスロットルを継続的に調整）を制御し、出力が予想される通りの表示が予想されるかどうかを継続的に確認できます。期待と矛盾するデータ（予想よりも高いまたは低い機器の測定値など）を見つけた場合、航空機/環境に関するより多くの知識を動員して、その後の監視/制御活動をサポートする適切な説明を見つけます。モデルは、プロセス（航空機/環境信号のサンプリングのサイクル）と結果（任意の時点での航空機/環境モデルの更新）を記述することで完了します。

これらすべての理論にいくつかの真実があります。埋め込まれたインタラクティブモデル（スミスとハンコック、アダムスなど）は、瞬間的な知識がどのようにリフレッシュされ、環境内の情報がどのように回収されるかなど、状況に富んだ認知のダイナミクスを説明するのに優れています。これは、人々とその環境間の相互作用の高レベルの理解を表しており、この点でシステムベースのアプローチは特に有用であると思われます。認知サブシステムアプローチ（BednyおよびMeister）は、基本的な機能とそれらがどのように相互作用するかを検討するのに最適です。この方法は、主に個人の脳の情報処理活動を研究するために使用されます。 3レベルの状況認識モデル（Endley）は、さまざまなレベルの洞察（物の内部または隠された性質を把握する能力、または直感的に行動する能力）を実用的な方法で評価するための機能的なモデルを提供します。埋め込まれた相互作用モデルは、環境全体のステータスに基づいてデータを取得すると見なしていますが（認知サブシステムアプローチでは、個人に関するデータも重要であると考えています）、3レベルの状況認識モデルは、状況認識分析を実施する際に個人に見られる可能性が高いデータのガイドを提供します。 3つの視点はすべて、人間の認知機能のより包括的なモデルによって支えられています。人間の生理学に関する生物学的モデルの研究に基づいて、Pedersenは、知覚システムにはいくつかのレベルの情報処理があると考えています。最初のレベルでは、人々が騒々しい環境から信号とターゲットを検出し、第2レベルでは、これらの検出された信号を意図的な情報パターンに整理する必要があります。最後に、第3レベルでは、これらのパターンを、それらを信頼と知識の既存のネットワークに分類して組み込むことによって理解する必要があります。結果プロセスの二分法に戻ると、インタラクティブサブシステムモデルと知覚ループが主にプロセスに焦点を当て、3層の状況認識モデルは主に結果に焦点を当てています。状況認知の測定では、後者は前者によって決定される可能性が高いため、これらのどちらも無視することはできません。

現在、人間工学のコミュニティでは、状況認識がプロセスであるか結果であるかについて議論があります。 3層モデルとインタラクティブなサブシステムは、結果（つまり、オペレーターの脳の状況認知の合成状態）を強調し、知覚ループはプロセス（つまり、オペレーターが状況認知を取得するために取られた行動）を強調します。この議論はしばらく続く可能性があります。

3状況認知プロセス

人々の作業記憶では、状況認知は多数の異なる認知メカニズムに基づいています。状況認知の重要な要因はどの分野でも非常に異なりますが、これらの分野の基本的な認知プロセスは実際に非常に一貫しています。この認知プロセスはすべての人々が所有する情報処理能力であり、状況認知はこのプロセスの産物です。次に、人々の状況認知は、プロセスに対する製品の影響と同じサイクルに属する、彼らが検索する情報と関心のある情報に影響を与えます。人々がどのように状況に応じた認知を発達させ、このプロセスの課題と制限を理解するかについての理解を深めることにより、状況に応じた認知を強化できる設計アプローチが明らかになります。状況認識は、パーソナライズされた深い状況認識です。

深い状況認識

深い状況認識は、本質的に、変化や恒常性、1つと多くの自律性と受動性など、多くのパラドックスを生成して解決するプロセスです。したがって、システムは、単純な人間コンピューターの相互作用ではなく、人間コンピューター環境システム全体の自律的な（期待、選択、コントロール、さらには感情的な領域を含む）認知プロセスであるべきです。深い状況認識システムに関する研究には幅広い側面が含まれており、非線形性、ランダム性、不確実性などのシステム特性を生成する傾向があることを考えると、システムモデリングの研究は非常に困難に直面することがよくあります。以前の研究では、さまざまな貴重な理論モデルが状況認識システムの行動を説明するために使用されています。 ESは、できるだけ早く効率的で安全で信頼できる深い状況認識システムを実現し、対応するヒューマンマシンインテリジェント製品またはシステムに適用するためです。