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40;观察性研究,包括固定位置的观察和自然车辆里的观察.前者,一个固定的观测器记录驾驶员行驶过一个事先选择的位置时的行为和人口统计学特征.获得的信息受到车辆移动至固定位置观测器的有效次数和辨别力精确性的限制.在自然观察研究中,自愿参与者驾驶着装备感应器和视频录像机的车辆,这样能够实时记录驾驶行为.

3.1表现失真与隐私问题

观察法受到一些可能性的限制,即驾驶员如果知道他们的车辆有这些装备,他们将表现不自然.研究驾驶行为的有效方法是秘密地记录驾驶员在现实生活中的行为.最大的优点是可以观察到驾驶员的真实行为,而当他们知道自己被监视时,观察到的仅是他们所做的表演.但是,驾驶员不太可能愿意自己的隐私被完全暴露.

3.2缺乏控制

每天大部分的驾驶时间是太平无事的,为了采集到一个稀有事件发生时的影像,如某人使用手机时发生撞车或没有看见交叉路口的摩托车,需要观察大量行为,但是给每辆车安置仪器又比较昂贵.这导致相对较小,非代表性的志愿者样本.因此,需要长时间的持续记录和检测驾驶员的大量公路里程,这对于想要在短时间内获得导致撞车的有效数据来说,其花费高,成功的可能性低.结果是,为获得有用的撞车数量需要大量的驾驶员样本.例如,McEvoy和Stevenson已经指出Klaueretal.’s(2006)的利用自然观察法研究分心问题时的方法论局限性〔4,5〕:“很难稳定地捕捉某些种类的次级分心任务,例如驾驶员的认知注意水平,乘客的作用,以及外部分心物;在编码分心活动和设定撞车和近距撞车时的评分者信度问题等〔4〕.”

3.3缺乏内省

虽然自然观察可以提供撞车状况的细节,并提供了匹配明确数据的可能.但是,与问卷法与访谈法相类似,这种方法也存在被试缺乏内省的问题,观察法能够提供的关于驾驶员为何如此行为的信息非常有限.

4实验法

大多数心理学家偏好选择实验法.广受欢迎的实验技术主要有模拟驾驶技术、眼动测量技术以及认知神经科学技术.实验法的最大问题在于其无法保证生态效度(EcologicalValidity),生态效度即实验室得出的研究结果对现实生活的适用程度.

4.1实验任务人为性

与生态效度直接相关的问题,便是实验任务往往带有人为性(artificiality),某种程度上,被试是在进行表演.因为实验设计或实验装置扭曲了他们的行为,或者他们想要在实验中展现最好的表现.Orne将这种现象称为实验者的要求特征(demandcharacteristics),很多被试对此都非常敏感,他们可能会将实验当做对自己能力的某种考核,或者他们会猜测实验者的动机,并自以为是的产生他们所认为的实验者会满意的行为〔6〕.

例如,驾驶模拟器研究就存在生态效度问题,无论多么昂贵的模拟器,无论质量多么好的场景呈现设备,在驾驶模拟器中的人始终知道自己正参加实验,处于驾驶模拟器装置中,一切都是虚拟的.他们知道真实世界中的伤害后果不会真的发生.他们不会受伤,不会被警察开罚单或者碰伤汽车.正如Evans(1991)嘲讽地评论到,即使能绝对模拟现实世界的终极模拟器,如果在虚拟事故发生后只需重启一下程序,那么研究者又怎能将设备上取得的研究结论推广到现实生活呢〔7〕?

4.2测量重复性

实验法需要对单独个体进行重复测量.例如,在研究驾驶员反应时的时候,我们真正想要知道的是驾驶员在紧急状况下可以反应多快,如可以多快刹车?在现实生活中,驾驶员在这种情境下往往是对一个非预期事件(小孩在车前横穿马路)的紧急反应,这种情况带有极大的偶然性.这个领域的实验研究,为了争取到测量的稳定性,一般让驾驶员在整个实验过程中对一系列非预期实验情境(车前出现障碍物)做出反应(刹车)并加以测试.尽管获取数据信度是合理的要求,但是这类实验不能告诉我们驾驶员在现实生活中对于紧急情况是如何反应的,而是仅仅告诉我们驾驶员知道自己在一个短暂的过程中将要对一系列偶然刺激作出反应后,他们是如何反应的,这是两个不同的问题.

4.3忽视被试主动性

在真实世界中,是否参与风险驾驶行为,其决定权在于驾驶员,驾驶员才是决定是否从事危险任务并卷入危险驾驶情境的最终决策者.但是,实验研究不考虑真实驾驶情境中影响驾驶员自愿实施风险行为的动机因素.例如,驾驶员自愿参与的分心任务与分心任务产生的收益有关.分心任务提供了娱乐,抵消了厌倦和疲劳效应,或者是因为分心任务是驾驶员的日常“工作”之一,如驾驶时打商务或安排工作任务.这便增加了实验结果在真实驾驶情境中推广应用的难度.例如当研究者为了排除无关因素的干扰,规定多个分心任务的优先权相等,那么多个次要任务在任务时间分配上将是等价的.然而,如果使用者在现实生活中对某一个任务更加重视,那么无论是在正常驾车时还是更加危险的情况中,该任务都将会被执行的更加频繁.即使实验发现它们造成分心的效果可能性相等,但真实的结果将是更重要的任务带来的风险大大提高.我们考虑一下随意性交谈和对驾驶员有重要性的复杂交谈之间的区别.后者通常要求更多的认知努力和情绪卷入,因此导致比前者需要更高水平的投入.诸如投入程度和关注水平这些因素,虽然观察不到,却对次级任务的认知分心水平产生重要影响.

4.4统计显著性和实践重要性

在很多研究中,研究者往往忽略了统计显著性和实践重要性的区别.统计显著性(statisticalsignificance)仅仅指所获得结果是偶然因素造成的可能性,但是并无法说明所研究的问题是否重要.研究结果可能是显著的,即不是机遇造成的,但是在实践中可能根本没有任何意义.例如,假设我们对LED刹车灯的效果检验感兴趣,由于这种灯比传统的钨丝灯泡闪亮更快,人们是否对LED灯反应更快还存在争议,从公路安全的角度说反应更快是很有意义的.我们可以实施一个简单的实验来验证这个问题.我们可以设计一个组间实验,一组被试对LED灯进行反应,另一组对传统灯泡进行反应,并测量他们反应时的差异.假设LED组的平均反应时比钨丝灯泡组的被试快50毫秒,这是否是一个真实的差异,或者说这种差异是否是机遇和巧合造成的?我们可以使用统计检验回答这个问题.假设这种差异由偶然因素造成的概率小于0.001,这代表一个很高的显著性水平,证明这种差异不太可能是机遇和巧合造成的.我们可以很自信地声称在两组之间的确存在反应时差异.但是,我们不能因此就下结论说,LED刹车灯将增加公路安全.从绝对意义来说,50毫秒在驾驶中是个极小的差别,在现实生活中可能更本没有实践意义,而个体在注意力、反应时以及刹车动作熟练性等方面的差异可能对于刹车时间更加重要.我们的结论只能证明两组之间的差异是真实的,不是巧合机遇造成的误差,而对于现实世界的应用程度有限.理论上,我们可以通过比较装备LED灯的汽车与装备钨丝灯的汽车的事故率来检验实践重要性,虽然这种方法得到的结果比较粗糙,至少能够让我们了解某种因素在现实生活中对驾驶安全有多重要的意义.


大学生怎么写驾驶员论文
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〔责任编辑:陈玉荣〕

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