Bakış geçiş entropisi ve çoklu görev çalışma alanında otomasyona güven

Kokpitlerde göz hareketlerini izlemek neden önemli

Modern uçak kokpitleri pilotları hareketli göstergeler, uyarı ışıkları ve otomatik yardımcılarla doldurur. Bu yoğun görsel dünyada pilotlar otomasyona ne zaman güveneceklerine ve ne zaman kontrol edeceklerine sürekli karar vermek zorundadır. Bu çalışma, büyük güvenlik sonuçları olan görünüşte basit bir soruyu araştırıyor: Bir pilotun otomasyona olan güveni hakkında sadece ekranlar arasında nasıl baktığını inceleyerek bir şey öğrenebilir miyiz? Araştırmacılar, bakış geçişlerinin ne kadar öngörülebilir ya da rastgele olduğunu ölçerek görsel dikkat ile otomatik yardımcıya duyulan güven arasındaki ilişkiye dair yeni, nesnel bir pencere aramaya çalışıyorlar.

Birden çok ekran, tek bir göz çifti

Araştırmacılar, 40 gönüllünün çoklu görev ortamı Multi-Attribute Task Battery rolünü oynadığı daha önceki bir simülatör çalışmasının verilerini yeniden incelediler. Katılımcılar geniş bir ekranda üç ana işi idare ettiler: simüle edilmiş motorları izleyen bir sistem izleme görevi, hareketli bir imleci merkezde tutma görevini içeren bir izleme görevi ve radyo mesajlarını taklit eden bir iletişim görevi. Otomatik bir sinyal sistemi bazen motor problemleri hakkında uyarıda bulunuyordu, ancak kusursuz değildi: doğru şekilde sorun tespit edebiliyor ya da yanlış alarmlar tetikleyebiliyordu. Katılımcılar izleme görevinin daha kolay ve daha zor versiyonlarından geçerken yüksek hızlı bir göz izleyici nereye baktıklarını ve bakışlarının üç ana ekran bölgesi arasında nasıl geçtiğini kaydetti.

“Bakış entropisi” arama hakkında ne söylüyor

Bu çalışma, insanların otomasyona ne kadar süre baktığını basitçe saymak yerine, göz hareketlerindeki rastgeleliğin iki ilgili ölçüsüne, yani entropiye odaklandı. İstasyoner bakış entropisi, bir kişinin bakışının ekranın farklı alanları arasında ne kadar eşit dağıldığını yakalar. Bakış geçiş entropisi ise bir alandan diğerine geçerken bakış sıçramalarının ne kadar öngörülebilir veya öngörülemez olduğunu yakalar. Daha yüksek değerler daha geniş, keşifçi taramayı ve daha az rutin, tekrarlayıcı göz hareketlerini ifade eder. Bu iki ölçü birlikte, her bir ekran alanını ayrı ele alan geleneksel metriklerin ötesinde insanların karmaşık çalışma alanlarını nasıl görsel olarak keşfettiğine dair daha zengin bir resim sunar.

Otomasyonun gerçek davranışına dayanan güven

Göz davranışı ile güveni bağlamak için katılımcılar otomatik sinyal sistemini iki anketle değerlendirdiler. Biri genel bir güven puanı sağlarken, diğeri güveni üç parçaya ayırdı: sistemin nasıl performans gösterdiğine dayanan güven, nasıl çalıştığını anlama temelli güven ve altındaki amaç veya niyete dayanan güven. Araştırmacılar bu güven boyutlarının hangisinin bakış entropisini en iyi öngördüğünü görmek için Bayesçi istatistiksel modeller kullandılar. Şaşırtıcı şekilde, yalnızca performansa dayalı güven—otomasyonun gerçekte ne yaptığına dayanan güven—her iki bakış entropisi türüyle güçlü bağlantılar gösterdi. İnsanlar daha yüksek performansa dayalı güven bildirdiklerinde, göz hareketleri daha yaygın ve daha az öngörülebilir oluyordu; bu da ekran boyunca daha keşifçi bir taramayı düşündürüyordu.

Değişen iş yükü altında dikkat desenleri

Çalışma ayrıca izleme görevi kolay olduğunda ve zor olduğunda göz hareketlerini karşılaştırdı. Daha zor izleme koşullarında her iki bakış entropisi ölçüsü de azaldı; bu da katılımcıların gözlerinin daha dar bir alana odaklandığı ve daha rutin kalıpları izlediği anlamına geliyor. Bu, daha yüksek iş yükünün insanların en zorlayıcı göreve odaklanmaya zorladığı ve geniş keşfe daha az kapasite bıraktığı fikriyle uyumlu. Ancak zorluk hesaba katıldıktan sonra bile performansa dayalı güven daha keşifçi bakışla hala ilişkilendirildi. Buna karşılık, otomasyonun nasıl çalıştığını anlama temelli güven veya tasarımcının niyetleri hakkındaki inançlara dayanan güven bu göz hareketi kalıplarıyla güvenilir bağlar göstermedi. Bu, bakış entropisinin özellikle gözlemlenen sistem davranışından oluşan güvene duyarlı olduğunu, algoritmalar veya motifler hakkında daha derin inançlara o kadar duyarlı olmadığını öne sürüyor.

Daha güvenli otomasyon için ne anlama geliyor

Genel okuyucu için temel çıkarım, operatörlerin karmaşık ekranlar etrafında gözlerini nasıl hareket ettirdiğinin otomatik bir yardımcıya ne kadar güvendiklerini açığa çıkarabileceği — özellikle bu güven gözlemlenen performansa dayanıyorsa. Daha keşifçi, daha az öngörülebilir tarama, en azından bu laboratuvar ortamında, daha yüksek performansa dayalı güvenle birlikte görünmektedir. Gerçek kokpitler daha karmaşık olmakla birlikte ve deneyimli pilotlar öğrenci gönüllülerden farklı şekilde tarama yapabilirken, bakış entropisi tasarımcılar ve düzenleyiciler için umut verici bir araç sunar. Göz desenlerini izleyerek, gelecekteki sistemler otomasyona olan güven çok yüksek ya da çok düşük olduğunda bunu tespit edip eğitimleri, ekranları veya uyarıları insanlarla makinelerin güvenli bir şekilde birlikte çalışmasını sağlamak üzere ayarlayabilirler.

Atıf: Yamani, Y., Jackson, A., Sato, T. et al. Gaze transition entropy and automation trust in a multitasking workspace. Sci Rep 16, 11122 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41338-0

Anahtar kelimeler: otomasyona güven, göz izleme, kokpit ekranları, insan faktörleri, çoklu görev