駕駛分心行為駕駛?cè)说亩嘀貙?duì)應(yīng)分析

彎美娜， 李 洋， 何 慶

(北京警察學(xué)院， 北京 102202)

0 引言

駕駛?cè)说鸟{駛分心是引發(fā)交通事故的重要原因之一. 據(jù)美國國家公路安全管理局(NHTSA)統(tǒng)計(jì)，美國2006—2010年由于分心導(dǎo)致事故比例達(dá)到17%，2011—2013年事故比例達(dá)到16%. 其中駕駛分心導(dǎo)致死亡事故占到總死亡事故的10%[1]. 2014年，全國簡易交通事故656.3萬起，其中因“駕駛分心”導(dǎo)致的309.9萬起，占47.22%；一般以上交通事故中，因“駕駛分心”導(dǎo)致的共有74 746起，占37.98%，造成21 570人死亡，76 984人受傷，直接財(cái)產(chǎn)損失4.58億元. 2019年以來，交警部門共查處“駕駛分心”違法行為40.3萬起，與去年同期相比上升11.1%[2].

國際標(biāo)準(zhǔn)化組織將駕駛分心初步定義為：注意力集中在駕駛無關(guān)的活動(dòng)中，一般對(duì)駕駛行為有害[3]. 美國高速公路安全管理局(NHTSA)將駕駛分心分為以下3種類型：視覺分心：需要駕駛員離開路面注視來獲取信息；操作分心：需要駕駛員單手離開方向盤并操作設(shè)備；認(rèn)知分心：需要駕駛員從駕駛?cè)蝿?wù)中轉(zhuǎn)移精神注意力.

目前駕駛分心的研究較多地集中在分心的認(rèn)知機(jī)制探討和分心行為分析等研究中. 其中，認(rèn)知機(jī)制的探討一般通過視覺分心或認(rèn)知分心任務(wù)、在駕駛模擬環(huán)境下、通過實(shí)驗(yàn)的方式考查分心任務(wù)對(duì)駕駛操作行為的影響. 如羅毅等[4]通過駕駛模擬試驗(yàn),考查駕駛分心對(duì)車輛變道行為的影響，結(jié)果顯示，駕駛分心對(duì)變道過程中車輛的縱向速度、橫向速度、橫向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、方向盤轉(zhuǎn)速和油門開度等6項(xiàng)駕駛績效參數(shù)有顯著影響. 李鵬輝等[5]通過駕駛模擬器對(duì)分心任務(wù)與交通沖突反應(yīng)時(shí)之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示，認(rèn)知分心會(huì)延長駕駛?cè)藨?yīng)對(duì)側(cè)向沖突的反應(yīng)時(shí),視覺分心同時(shí)延長駕駛?cè)藨?yīng)對(duì)側(cè)向及縱向沖突的反應(yīng)時(shí)間;視覺分心對(duì)駕駛?cè)朔磻?yīng)時(shí)間的延長顯著性高于認(rèn)知分心.

同時(shí)，伴隨著移動(dòng)電話的迅速普及，駕駛時(shí)使用電話的行為也變得越發(fā)普遍. 越來越多的研究者在駕駛分心特性中開始關(guān)注如手動(dòng)操作電子通訊設(shè)備、使用非手持電子設(shè)備通話、使用手持電話通話等的影響[6]. 如黨珊[7]對(duì)駕駛中操作手機(jī)打車軟件誘發(fā)的駕駛分心行為進(jìn)行的駕駛模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，正常駕駛與4類駕駛分心情況下駕駛行為表現(xiàn)出顯著差異,非常規(guī)場景中,分心操作對(duì)危險(xiǎn)刺激的反應(yīng)時(shí)增長顯著，駕駛分心操作時(shí)的事故率出現(xiàn)顯著上升. 彭丹丹等[8]使用眼動(dòng)儀用模擬駕駛試驗(yàn)的方式對(duì)手機(jī)導(dǎo)航方式對(duì)駕駛行為的影響進(jìn)行分析后指出，不同手機(jī)導(dǎo)航方式都會(huì)造成駕駛分心,但分心程度不同;手持手機(jī)導(dǎo)航使駕駛?cè)藢?duì)前方和左側(cè)區(qū)域的關(guān)注下降最為顯著.

從上述研究中可看到，駕駛分心的研究目前主要集中在對(duì)駕駛分心行為的行為觀察和認(rèn)知機(jī)制探索等方面，包括對(duì)視覺分心、認(rèn)知分心的神經(jīng)生理機(jī)制分析、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平分析等認(rèn)知過程的分析，以及由此衍生的駕駛分心行為檢測系統(tǒng)和人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)等領(lǐng)域中，而對(duì)于駕駛分心行為的駕駛?cè)说纳鐣?huì)特征和駕駛行為特征分析則較為少見. 從交通管理工作實(shí)踐角度出發(fā)，對(duì)于駕駛分心行為的駕駛?cè)松鐣?huì)特征和行為特征進(jìn)行分析，對(duì)于交通安全工作也具有不可忽視的作用. 因此，本研究從駕駛?cè)说娜丝诮y(tǒng)計(jì)學(xué)特征和駕駛行為特征出發(fā)，對(duì)駕駛分心行為進(jìn)行了分析，并進(jìn)一步總結(jié)分心駕駛的人群的常見特征，以期為交通管理工作提供可能的管理思路.

1 研究方法

1.1 研究工具

本研究使用網(wǎng)上調(diào)查的形式，通過自我報(bào)告的問卷，對(duì)駕駛?cè)巳粘３鲂旭{駛行為中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、駕駛分心情況(駕駛行為中出現(xiàn)頻率最高的分心行為、日常駕駛活動(dòng)中使用手機(jī)的頻率)和事故情況(過去3a發(fā)生的事故數(shù)量)進(jìn)行了調(diào)查. 最終有536名駕駛?cè)私邮芰苏{(diào)查，其中男性338人，女性198人.

1.2 統(tǒng)計(jì)方法

本研究中涉及的分類變量包括駕駛分心情況、基本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量(年齡、性別、受教育程度、職業(yè)和家庭月收入)以及基本的駕駛情況(駕齡、駕駛?cè)诵再|(zhì)、車型、周均駕駛里程). 使用傳統(tǒng)的列聯(lián)表分析不僅列聯(lián)表層次復(fù)雜，且行與列之間的交叉信息也不易理解，針對(duì)這種情況，采用研究者們普遍推薦的多重對(duì)應(yīng)分析的方式進(jìn)行呈現(xiàn).

使用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析，以P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

2 研究結(jié)果

2.1 駕駛分心行為描述統(tǒng)計(jì)

研究者列舉了駕駛行為中常見的可能引起駕駛分心的行為，要求被試選擇在駕駛行為中出現(xiàn)頻率最高的兩項(xiàng)行為，結(jié)果如表1所示.

表1 常見的駕駛分心行為頻率表

從表1中可看到，在駕駛分心行為中，駕駛?cè)俗畛３霈F(xiàn)的行為頻次最高的5項(xiàng)行為依次為聽廣播、聊天、玩手機(jī)、吃東西和看視頻.

進(jìn)一步詢問被試在駕駛行為中使用手機(jī)的頻率，結(jié)果如圖1所示.

“好小子！好一招‘浮花浪蕊、蘭摧玉折’，老夫打了一輩子的鷹，差一點(diǎn)就被你們?nèi)齻€(gè)娃娃啄到了?！睂O老神仙一邊沉腰出掌，野馬分鬃，左掌六，右掌七，引導(dǎo)陣中內(nèi)力陰陽轉(zhuǎn)圜，饒是如此，兩股大力碰撞，如驚濤拍岸，千堆雪積，轟然作響，他承受其重，胸口一滯，一口熱血涌出來，淋淋濺到須發(fā)上。

圖1 駕駛行為中使用手機(jī)的頻率分布圖

從圖1中可看到，超過68%的駕駛?cè)顺姓J(rèn)在駕駛行為中出現(xiàn)過使用手機(jī)的情況，其中14%的駕駛?cè)祟l繁地在駕駛行為中使用手機(jī).

2.2 駕駛分心行為的多重對(duì)應(yīng)分析

研究者對(duì)自我報(bào)告中承認(rèn)在駕駛行為中使用手機(jī)的駕駛?cè)?n=363)樣本進(jìn)一步進(jìn)行多重對(duì)應(yīng)分析.

2.2.1 基本情況描述

363名駕駛?cè)说哪挲g、受教育程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量如表2所示.

從表2中可看到，男性駕駛?cè)苏急冉咏?0%，大多數(shù)被調(diào)查者年齡在35歲以下，大多數(shù)受過高等教育，職業(yè)以固定職業(yè)為主，家庭月收入處于中等水平.

363名駕駛?cè)说鸟{齡、日常駕駛車型和周均駕駛里程等駕駛基本情況如表3所示.

表3 被調(diào)查者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量分布表

從表3中可看到，大多數(shù)駕駛?cè)说鸟{齡在5a以下，駕駛車輛以小型客車為主，周均駕駛里程以中短途為主.

2.2.2 適應(yīng)性檢驗(yàn)

適用性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，不同人口特征的駕駛?cè)嗽诓煌鸟{駛特征上的表現(xiàn)如表4所示.

從表4中可看到，不同性別的駕駛?cè)嗽诼殬I(yè)、周均駕駛里程上的分布無差異；不同職業(yè)的駕駛?cè)嗽隈{駛能力分布上無差異；其余研究變量的分布上均表現(xiàn)出顯著差異.

表4 不同人口特征的駕駛?cè)俗兞康膬蓛蛇m應(yīng)性檢測(χ2/P值)

2.2.3 模型情況概要

考慮到人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量中，受教育程度和家庭收入情況與年齡和職業(yè)之間存在較大的相關(guān)，因此，研究者最終選擇對(duì)性別、年齡、職業(yè)、駕齡、車型、周均駕駛里程和駕駛能力7個(gè)變量間進(jìn)行多重對(duì)應(yīng)分析[13]. 在對(duì)這7個(gè)變量進(jìn)行特征分析后，其在2個(gè)維度上的調(diào)整慣量貢獻(xiàn)率如表5所示.

表5 調(diào)整慣量貢獻(xiàn)率表

從表5中可看到，維度1可解釋總體變異的34.95%，維度2可解釋總體變異的22.00%；也就是說，兩維坐標(biāo)圖可介紹原有數(shù)據(jù)的56.95%的信息.

根據(jù)上述2個(gè)特征根得到2個(gè)辨識(shí)度量，并得到性別等維度在這2個(gè)辨識(shí)度量上的載荷，如表6所示.

表6 辨識(shí)度量載荷表

從表6中可看到，年齡、駕齡和駕駛能力主要分布在辨識(shí)度量1上，性別主要分布在辨識(shí)度2上，職業(yè)和周均駕駛里程在2個(gè)辨識(shí)度量上分布比較平均. 它們之間的關(guān)系，如圖2所示.

圖2 變量在兩個(gè)辨識(shí)維度上的分布圖

3.2.4 多重對(duì)應(yīng)分析的聯(lián)合分布圖

為了更清晰地呈現(xiàn)這些變量之間的關(guān)系，研究將多重對(duì)應(yīng)分析的結(jié)果以類別聯(lián)合圖的形式繪制出來，結(jié)果如圖3所示.

圖3 駕駛分心人群的多重對(duì)應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

從圖3中可看到，男性、非固定職業(yè)、駕齡在3～5 a在同一方向出現(xiàn)聚集，表明這些變量之間存在相關(guān)；同樣，18～35歲與駕齡與在3 a以內(nèi)、周均駕駛里程為中途(50～400 km)與固定職業(yè)、60歲以上與周均駕駛里程為長途之間也存在一定的關(guān)聯(lián)性. 男性和女性在原點(diǎn)的不同方向，駕駛能力自評(píng)高、低的駕駛?cè)说奈恢幂^遠(yuǎn)，說明不同性別、不同駕駛能力認(rèn)知的駕駛?cè)朔植加兴煌?

研究者進(jìn)一步對(duì)不同性別、不同駕駛自評(píng)能力的駕駛分心人群特征進(jìn)行了多重對(duì)應(yīng)對(duì)應(yīng)分析，其類別聯(lián)合圖的結(jié)果如圖4、圖5所示.

圖4 男性駕駛分心人群的多重對(duì)應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

圖5 女性駕駛分心人群的多重對(duì)應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

從圖4中可看到，在男性的駕駛分心人群中，非固定職業(yè)、駕齡在3 a以內(nèi)、周均駕駛里程在50 km以內(nèi)，同時(shí)駕駛能力自評(píng)較低等特征出現(xiàn)了聚集；同時(shí)，固定職業(yè)、駕齡在5～10 a，周均駕駛里程在50～400 km與高的駕駛能力自評(píng)等特征可能存在相關(guān). 圖5中的信息顯示，在女性的駕駛分心人群中，10 a以上駕齡與較高的駕駛能力自評(píng)出現(xiàn)聚集；女性駕駛?cè)朔枪潭殬I(yè)、駕齡3 a以內(nèi)、周均駕駛里程較短等特征也表現(xiàn)出相關(guān).

從圖6、7中我們發(fā)現(xiàn)，男性駕駛?cè)?8～35歲以及3～5 a駕齡均表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)，但是在駕駛能力自評(píng)較低的群體中，女性與較長的里程出現(xiàn)相關(guān)；而在駕駛能力自評(píng)較高的群體中， 相對(duì)而言，女性與中等程度的駕駛里程關(guān)系較為密切.

圖6 低駕駛能力駕駛分心人群的多重對(duì)應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

圖7 高駕駛能力駕駛分心人群的多重對(duì)應(yīng)分析的類別聯(lián)合圖

3 討論

3.1 駕駛分心的群體特征：年齡和職業(yè)特征的影響

綜上所述，在不同條件多重對(duì)應(yīng)分析中出現(xiàn)了一些穩(wěn)定的特征聚集：如駕齡在3 a以內(nèi)這一特征幾乎總是與短途駕駛里程(周均駕駛里程在50 km以內(nèi))以及非固定職業(yè)這些特征聯(lián)系在一起. 這些特征共同構(gòu)成了這樣一幅駕駛?cè)巳后w的描象：新手駕駛?cè)? 一般而言，國際慣例將取得駕駛執(zhí)照在1 a以內(nèi)的駕駛?cè)朔Q之為新手駕駛?cè)? 但是由于我國的國情，一部分駕駛?cè)嗽谌〉民{駛執(zhí)照后的一段時(shí)間內(nèi)，并沒有很多的上路實(shí)踐機(jī)會(huì)，從周均駕駛里程在50 km以內(nèi)也能反映出這一點(diǎn). 同時(shí)，也意味著這一群體并非具有穩(wěn)定上下班通勤需要的駕駛?cè)巳后w. 這3個(gè)特征放在一起，研究者猜測這一群體中相當(dāng)大的人群可能是屬于青年駕駛?cè)巳后w. 由于在本次研究中，我們使用在駕駛活動(dòng)中對(duì)手機(jī)的使用頻率作為駕駛分心的指標(biāo)，因此，這一群體在駕駛分心上表現(xiàn)突出也就不難理解了. 一方面，智能手機(jī)的使用頻率本身就呈現(xiàn)出了極強(qiáng)的年齡效應(yīng)，青年群體中對(duì)于智能手機(jī)的依賴本身就顯著地高于其他年齡階段；另一方面，在新手駕駛?cè)穗A段，對(duì)駕駛環(huán)境、駕駛操作等方面內(nèi)容的不熟悉，也進(jìn)一步加劇了對(duì)智能手機(jī)(如手機(jī)導(dǎo)航軟件等)的依賴，從而使得駕駛分心在這一群體中更加常見.

另一方面，在駕駛里程為中途(50～400 km)與固定職業(yè)、5～10 a駕齡等特征之間的密切相關(guān)，也似乎提示，在年齡更高的群體中，駕駛分心的群體似乎與朝九晚五的“上班族”存在一定的重合，周均50～400 km的駕駛里程似乎也與上下班的通勤距離較為接近. 同時(shí)，在部分類別聯(lián)合圖中出現(xiàn)的，60歲以上的駕駛?cè)巳后w與周均400 km以上的駕駛里程之間的聚集，似乎也在提示研究者，對(duì)于不同年齡階段的駕駛?cè)硕?，駕駛中對(duì)手機(jī)的使用這一駕駛分心行為可能存在的不同指向和功能，這一內(nèi)容需要后續(xù)研究根據(jù)使用手機(jī)的內(nèi)容和形式進(jìn)行進(jìn)一步挖掘.

3.2 駕駛分心行為可能受到性別刻板印象的影響

除了年齡和職業(yè)的影響之外，多重對(duì)應(yīng)分析的結(jié)果還顯示，駕駛分心行為在很大程度上表現(xiàn)出了性別和駕駛能力的差異. 具體而言，駕駛自評(píng)能力幾乎沒有在男性駕駛?cè)巳后w表現(xiàn)出差異性的相關(guān)，而女性駕駛?cè)藙t表現(xiàn)出一定的駕駛能力自評(píng)結(jié)果與駕駛里程至今的負(fù)相關(guān)的傾向. 也就是說，駕駛能力自評(píng)較低的群體中，女性與較長的里程出現(xiàn)相關(guān)；而在駕駛能力自評(píng)較高的群體中，女性則與中等程度的駕駛里程關(guān)系較為密切. 研究者認(rèn)為，出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因，可能與女性駕駛?cè)怂馐艿脑隈{駛行為中的刻板印象相關(guān). 由于這種刻板印象的存在，女性駕駛?cè)丝赡軐?duì)自身的駕駛技能評(píng)價(jià)相對(duì)較低，這種較低的評(píng)級(jí)可能進(jìn)一步抑制了女性駕駛?cè)嗽隈{駛活動(dòng)中的分心行為. 因此，對(duì)自己駕駛能力評(píng)級(jí)較高的女性駕駛?cè)伺c周均駕駛里程為中途表現(xiàn)出聚集，而對(duì)自己駕駛能力評(píng)價(jià)較低的女性駕駛?cè)藙t與周均駕駛里程為長途表現(xiàn)出相關(guān). 周均駕駛里程在一定程度上可看做是駕駛?cè)藢?duì)駕駛技能的練習(xí)活動(dòng)，從這個(gè)意義上講，女性駕駛?cè)税殡S著對(duì)駕駛技能的熟練，從而導(dǎo)致對(duì)自我駕駛能力評(píng)價(jià)的提高，并進(jìn)一步可能出現(xiàn)駕駛分心行為.