面向HMI的智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度研究

鄭凱淘 萬(wàn)雨杰 唐大琳 孫子云 夏 晶

(武漢理工大學(xué)交通與物流工程學(xué)院 武漢 430063)

0 引 言

智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)在改善居民出行、節(jié)約運(yùn)輸成本、減少碳排放方面有很大的潛力，研究乘客對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度的形成機(jī)理，可以為有關(guān)社會(huì)部門(mén)研究精細(xì)化、差異化提供數(shù)據(jù)支持，同時(shí)對(duì)研究乘客信任度提升手段有重要意義[1-2].

Chen等[3-5]均基于一定的理論模型，通過(guò)問(wèn)卷形式調(diào)查了受訪者對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)的主觀感受并建立相應(yīng)的結(jié)構(gòu)方程模型探究信任度的影響因素及其影響方式，這些研究成果大多描繪了籠統(tǒng)的心理變量對(duì)信任度或是接受度的影響，對(duì)于用何種方式提升信任度未進(jìn)一步討論.John[6]提出了人類(lèi)對(duì)自動(dòng)系統(tǒng)信任感形成過(guò)程的認(rèn)知模型，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)應(yīng)該讓用戶對(duì)系統(tǒng)的信任校準(zhǔn)至適當(dāng)?shù)乃剑麄冋J(rèn)為闡述清楚自動(dòng)化系統(tǒng)的性能、過(guò)程和目的的因素可以幫助用戶校準(zhǔn)對(duì)系統(tǒng)的適當(dāng)信任水平，不過(guò)仍沒(méi)指明具體方式對(duì)形成信任的影響路徑和方式.Jeamin等[7]提出：為智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)的行為提供解釋對(duì)提高車(chē)輛的接受度更有效.上述研究沒(méi)有考慮解釋類(lèi)型的影響如何可以被駕駛情況的感知風(fēng)險(xiǎn)而改變，并且調(diào)查對(duì)象僅限于半自動(dòng)車(chē)輛，需要進(jìn)行更多的研究來(lái)理解解釋類(lèi)型的影響.

德國(guó)社會(huì)學(xué)家Simmel曾提出，信任的出發(fā)點(diǎn)是互動(dòng)，NASA的研究[8]也顯示允許人類(lèi)和機(jī)器之間使用模仿現(xiàn)實(shí)世界交互的語(yǔ)音、觸摸和手勢(shì)/身體動(dòng)作進(jìn)行無(wú)縫交互的自然用戶界面(natural user interface，NUI)相比圖形用戶界面(graphical user interface，GUI)更能夠獲得用戶對(duì)系統(tǒng)的信任.

文中聚焦于人機(jī)交互與智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度的影響關(guān)系，從具體人機(jī)交互機(jī)制和手段研究智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度形成機(jī)理，建立智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度人機(jī)交互方式(human-machin interface，HMI)影響分析模型，以期為智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)人機(jī)交互界面分層組合設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)依據(jù).

1 模型假設(shè)與構(gòu)建

Gimun等[9]提出自主駕駛情境的風(fēng)險(xiǎn)感知可以是決定歸因解釋效果的重要因素，這是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)感知與信任密切相關(guān).信任度(Trust，TRU)的定義因研究方向不同有著不同的解釋[10-11].Joachim[12]將脆弱性確定為信任的關(guān)鍵要素.

結(jié)合智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)交互的背景，將信任度定義為：個(gè)人必須心甘情愿地把自己置于危險(xiǎn)之中，以自己處于相對(duì)弱勢(shì)地位的代價(jià)通過(guò)將行動(dòng)的責(zé)任下放給另一方(車(chē)).在此情形下，不信任可能導(dǎo)致智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)不被使用，過(guò)度信任則可能導(dǎo)致濫用，因此在技術(shù)推廣時(shí)期用戶信任度對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)的使用至關(guān)重要.

通過(guò)CiteSpace軟件以智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)安全、人機(jī)交互等關(guān)鍵詞對(duì)近十年國(guó)內(nèi)外相關(guān)論文關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，然后分析人機(jī)交互相關(guān)關(guān)鍵詞，確定方式信任、內(nèi)容信任和感知威脅為潛在變量.

方式信任是指人們?cè)谑褂媒换ハ到y(tǒng)時(shí)對(duì)交互方式的信任程度.內(nèi)容信任是指人們?cè)谑褂媒换ハ到y(tǒng)時(shí)對(duì)交互中的信息產(chǎn)生的信任程度.感知威脅是指人們?cè)谑褂孟到y(tǒng)中感知到的風(fēng)險(xiǎn)與安全保障程度.車(chē)輛自動(dòng)化方面的研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)容信任與信任呈正相關(guān).方式信任也是影響信任度的重要因素之一，增強(qiáng)公眾對(duì)特定系統(tǒng)功能的認(rèn)識(shí)能夠減輕公眾操作的負(fù)擔(dān)，從而提升公眾的信任，如可視化對(duì)當(dāng)前自動(dòng)化系統(tǒng)現(xiàn)狀的反饋等都會(huì)提高公眾對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，使得乘客真正面臨自動(dòng)化系統(tǒng)時(shí)能夠輕松應(yīng)對(duì)，從而建立起乘客對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的信任.在智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)人機(jī)交互方面，安全相關(guān)的信息屬于交互信息，而交互信息的傳遞依賴(lài)于一定的交互方式.

以?xún)?nèi)容信任、方式信任和感知威脅為自變量，信任度為因變量建立結(jié)構(gòu)方程模型，模型路徑假設(shè)見(jiàn)圖1.

圖1 模型路徑假設(shè)

2 數(shù)據(jù)采集與處理

2.1 調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)

以SP調(diào)查問(wèn)卷(stated preference survey)采集用戶個(gè)人屬性和各類(lèi)潛變量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，通過(guò)問(wèn)卷量表對(duì)內(nèi)容信任、易用性和安全性進(jìn)行量化.

信任度調(diào)查表見(jiàn)表1.問(wèn)卷量表均采用7級(jí)量表進(jìn)行測(cè)量，把問(wèn)卷測(cè)量問(wèn)題項(xiàng)的認(rèn)知程度分為1～7級(jí)：從完全不信任到完全信任.

2.2 調(diào)查樣本

根據(jù)文獻(xiàn)[4],在調(diào)查時(shí)對(duì)被調(diào)查者的年齡進(jìn)行了限制，希望受訪者能夠具備完整的思考能力，判斷能力和使用汽車(chē)的資格，因此對(duì)受訪者的年齡進(jìn)行調(diào)查，將不符合的作為無(wú)效問(wèn)卷.同時(shí)，對(duì)駕駛經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分級(jí)，區(qū)分不同駕駛經(jīng)驗(yàn)的人員對(duì)自動(dòng)駕駛的期望差異.通過(guò)調(diào)查，收集了受訪者的年齡、性別、駕齡這三個(gè)可能影響智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)HMI信任度的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征信息，共回收1 390份問(wèn)卷，在剔除信息缺失的無(wú)效后，共獲得有效問(wèn)卷1 355份.本次調(diào)查中，年齡主要集中在26～30 歲，約占49%；在駕駛經(jīng)驗(yàn)中，主要集中在駕年≤3 年，占比56%.樣本構(gòu)成特征見(jiàn)表2.

表2 樣本構(gòu)成特征

3 模型檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 測(cè)量模型

在檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程模型之前，評(píng)估測(cè)量模型的觀測(cè)變量顯著性、內(nèi)部一致性和可靠性、收斂效度和區(qū)別效度.經(jīng)過(guò)驗(yàn)證性因素分析(CFA)將部分題目從模型中剔除，由表3可知，模型的顯著性、一致性、可靠性和收斂效度基本符合要求.

表3 測(cè)量模型的一致性和可靠性、收斂效度

當(dāng)每個(gè)潛在變量 AVE 的平方根大于該潛在變量與其他潛在變量間的相關(guān)性的絕對(duì)值時(shí)，認(rèn)為測(cè)量模型具有良好的區(qū)別效度，見(jiàn)表4.由表 4可知：測(cè)量模型區(qū)別效度良好，不同構(gòu)面間區(qū)分度較高.

表4 測(cè)量模型區(qū)別效度

3.2 擬合效果檢驗(yàn)

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，各模型配適度指標(biāo)建議值CMIN/DF<3,GFIAGFIIFITLICFI等>0.9,RMSEA<0.08.該模型配適度指標(biāo)符合建議值，見(jiàn)表5.

表5 結(jié)構(gòu)模型適配度指標(biāo)

在 PLS-SEM 分析中，多元相關(guān)平方(SMC)也用于模型擬合效果分析，表示某潛在變量的方差能被其他潛在變量解釋的程度.SMC可接受的閾值隨研究?jī)?nèi)容不同而有所差異，通常來(lái)講，建議 0.67、033、0.19 的SMC可認(rèn)為具有顯著、中等和微弱的解釋力，考慮到模型的復(fù)雜性，取0.19為可接受閾值.該模型中信任度和內(nèi)容信任的SMC分別為0.37和0.24.

4 結(jié)果分析

4.1 顯著性分析

根據(jù)模型假設(shè)分別對(duì)影響路徑進(jìn)行顯著性分析，得到以下結(jié)果.

1) 路徑H1方式信任→內(nèi)容信任(P<0.05)影響顯著，表明交互信息的傳遞方式能在一定程度上影響信息內(nèi)容的傳遞效果.

2) 路徑H2方式信任→感知威脅(P>0.05)影響不顯著，路徑不成立.

3) 路徑H3感知威脅→內(nèi)容信任(P<0.01)影響非常顯著，表明與安全有關(guān)的信息在用戶關(guān)心的信息中影響力非常顯著.

4) 路徑H4內(nèi)容信任→信任度(P<0.01)影響非常顯著，表明提供適當(dāng)?shù)男畔⒛芴岣咝湃味?

5) 路徑H5方式信任→信任度(P<0.01)影響非常顯著，表明適當(dāng)?shù)慕换シ绞侥茱@著影響信任度.

6) 路徑H6感知威脅→信任度(P<0.01)影響非常顯著，表明潛在的風(fēng)險(xiǎn)感知也會(huì)影響信任度.

因此，形成智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度結(jié)構(gòu)方程模型并標(biāo)準(zhǔn)化，見(jiàn)圖2.

圖2 智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)信任度結(jié)構(gòu)方程模型

潛變量之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)表示一個(gè)潛變量對(duì)所指向潛變量的影響力，對(duì)于復(fù)雜的社會(huì)心理學(xué)問(wèn)題認(rèn)為路徑系數(shù)絕對(duì)值達(dá)到0.15則有一定的影響力.

由表6可知：方式信任、內(nèi)容信任和感知威脅都對(duì)信任度有一定的影響力，分別為0.59，0.41和0.35；感知威脅和方式信任都對(duì)內(nèi)容信任有一定的影響力，可通過(guò)內(nèi)容信任間接影響信任度；結(jié)合測(cè)量模型可以分析計(jì)算得出各觀測(cè)變量對(duì)信任度的具體影響路徑.

表6 結(jié)構(gòu)模型路徑系數(shù)

4.2 影響路徑分析

1) 交互方式對(duì)信任度的影響 根據(jù)模型標(biāo)定的路徑系數(shù)可以計(jì)算得出各觀測(cè)變量對(duì)信任度的總效果值，已知潛變量“方式信任”對(duì)“信任度”的影響路徑有兩條，分別為“方式信任→信任度”和“方式信任→內(nèi)容信任→信任度”.則“方式信任”構(gòu)面下各觀測(cè)變量代表的具體交互方式對(duì)“信任度”的影響路徑總效果值計(jì)算方式為(假設(shè)觀測(cè)變量EOUi對(duì)應(yīng)的因素負(fù)荷量為ai)：ai×(W1×W3+W4)，經(jīng)計(jì)算，具體結(jié)果見(jiàn)表7.

表7 交互方式對(duì)信任度總效果值

2) 交互內(nèi)容對(duì)信任度的影響 已知潛變量“內(nèi)容信任”對(duì)“信任度”的影響路徑有一條，為 “內(nèi)容信任→內(nèi)容信任→信任度”.則“內(nèi)容信任”構(gòu)面下各觀測(cè)變量代表的具體交互內(nèi)容對(duì)“信任度”的影響路徑總效果值計(jì)算方式為(假設(shè)觀測(cè)變量UFi對(duì)應(yīng)的因素負(fù)荷量為bi)：bi×W3，經(jīng)計(jì)算，具體結(jié)果見(jiàn)表 8.

表8 交互內(nèi)容對(duì)信任度總效果值

3)不安全因素對(duì)信任度的影響 已知潛變量“感知威脅”對(duì)“信任度”的影響路徑有兩條，分別為“感知威脅→信任度”和“感知威脅→內(nèi)容信任→信任度”.則“感知威脅”構(gòu)面下各觀測(cè)變量代表的具體不安全因素對(duì)“信任度”的影響路徑總效果值計(jì)算方式為(假設(shè)觀測(cè)變量SECi對(duì)應(yīng)的因素負(fù)荷量為ci)：ci×(W2×W3+W5)，經(jīng)計(jì)算，具體結(jié)果見(jiàn)表9.

表9 不安全因素對(duì)信任度總效果值

5 結(jié) 論

1) 內(nèi)容信任、方式信任和感知威脅對(duì)信任度的影響都較為顯著.同時(shí)方式信任和感知威脅不僅可以直接影響信任度，還可以間接地通過(guò)影響內(nèi)容信任影響信任度.其中方式信任對(duì)信任度的綜合影響力最為突出，在后續(xù)的HMI設(shè)計(jì)中應(yīng)重點(diǎn)考慮交互方式的作用與設(shè)計(jì).

2) 對(duì)路徑分析中的總效果值的研究顯示，用戶更青睞于色彩、符號(hào)等更符合底層邏輯、更直覺(jué)的交互方式來(lái)顯示與自己超車(chē)、加減速等與自己安全息息相關(guān)的信息內(nèi)容，對(duì)感知威脅的觀測(cè)變量路徑分析也佐證了這一點(diǎn).而更為高級(jí)但更為復(fù)雜的交互方式對(duì)信任度的影響較弱一些.交互方式的綜合影響力更強(qiáng)，安全威脅因素次之，在信任提升設(shè)計(jì)時(shí)可以考慮采用采用合適的交互方式緩解用戶對(duì)安全的焦慮感，同時(shí)發(fā)揮交互內(nèi)容發(fā)揮的中間媒介作用.

3) 在內(nèi)容信任方面，總的來(lái)說(shuō)一些關(guān)乎車(chē)輛行駛狀態(tài)、乘客人身安全的信息對(duì)信任度的影響較大.

4) 對(duì)測(cè)量模型的分析中，在方式信任的構(gòu)面下發(fā)現(xiàn)文字圖像這一交互方式與觸覺(jué)震動(dòng)有一定負(fù)相關(guān)性，在設(shè)計(jì)時(shí)可以考慮避免同時(shí)使用這兩種交互方式.

盡管SP問(wèn)卷中使用了動(dòng)態(tài)圖像加強(qiáng)了受訪者的代入感，但通過(guò)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查方式獲得的結(jié)果可能與實(shí)際體驗(yàn)過(guò)的調(diào)查結(jié)果有所差異.因此在后續(xù)的研究中，可考慮擴(kuò)大受訪者數(shù)量，調(diào)整受訪者結(jié)構(gòu)，并加入搭乘模擬實(shí)驗(yàn)獲取生理心理指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)一步加強(qiáng)模型的可靠性.