基于眼动仪的电动自行车骑手危险感知研究

桑海云

(淮阴工学院 体育教学部,江苏 淮安 223003)

百度输入“关于电动自行车的交通事故”等关键词后,搜索结果有“电动自行车成为马路杀手”“交通事故案例中大多过错在电动车一方”。浙江省公安厅2018年公布1/3交通事故与电动车有关，电动自行车引起事故的案例尽显眼底。电动自行车骑手的风险驾驶行为降低了城市路网的通行能力，引发和加剧了城市交通拥堵等问题。

危险感知一直是近年来国外学者研究的热点，但是国内近几年才有零星的相关研究，主要针对机动车汽车驾驶员，并且主要关注危险感知对不当驾驶行为的影响。Papageorgiou等[1-5]研究感知的偏差与遗漏、判断和决策错误、操作的失误均可能增加风险驾驶行为，进而导致事故的发生。刘振兴[6]证实驾驶员主观感知到的风险大小不同，采取的驾驶行为也会不同；不同的驾驶员之间存在差异，感知能力与驾驶行为也不尽相同；不同的驾驶人群虽有差异但存在某些规律或呈现出一些共同的特征。

本研究采用眼动实验法，考察在不同危险场景中，不同道路条件对不同类别的电动自行车骑手危险感知的影响。道路场景主要分为两种：交叉口和普通路段。Wang等[7]发现交叉路口是电动自行车交通事故的多发地段，因此，有必要考察在不同路段上不同类型电动自行车骑手危险感知的差异。不同性别、有无驾照、不同类型的电动自行车骑手的危险感知水平不同，对不同道路条件下和不同冲突类型中的危险易感性也不同。综上考虑，有必要考察在不同道路危险情境和不同冲突类型中不同类别电动自行车骑手的差异，解释和预测电动自行车骑行人的风险性行为，最终达到提出有针对性的干预措施，减少风险性行为和电动自行车事故的目的。

1研究方法与程序

1.1 被试人员的选取

采用问卷调查法随机发放问卷350份，回收323份，回收率92.3%，其中有效问卷316份，有效率97.8%。从316份中选取问卷总分得分前27%的作为高风险组(风险型骑手)，即总分大于58分的85人为风险型骑手；后27%的作为低风险组(安全型骑手)，即总分小于36分的85人作为安全型骑手。针对筛选出的54%共170人群进行电话邀请，共邀请愿意参加实验的人员63人。删除一名眼动指标采样不合格被试，剩余62名被纳入统计分析，其中男性29名，女性33名，有汽车驾照骑手32人，无汽车驾照骑手30人，风险型骑手33人，安全型骑手29人。

1.2 研究工具

实验采用德国Ergoneers最新科技研制的高精度、低侵入性的高端眼动仪来记录被试的眼动轨迹。采样频率50 Hz，精度为0.5度。Dikablis配有两个摄像头：eye-camera和field-camera，前者负责追踪眼睛，后者负责录制场景；用 D-Lab 3.5采集和分析眼动数据。

1.3 实验材料

1.3.1材料选编

查阅国内外相关文献了解危险感知测试的有关视频。根据我国道路特点选取通用的两种道路场景(交叉口和普通路段)，咨询交警、交通心理学相关专家，确定出本研究所采用的道路场景视频。选取晴天条件邀请4名学生和2名交通专业老师协助，采用佳能LEGRIA HF M60进行拍摄，对每一段视频要求以电动自行车骑手为视角进行拍摄，拍摄场景不仅要求清晰突出交通冲突情景(交通冲突是指驾驶员如果不采取刹车或者减速等行为措施就可能会和其他的道路使用者发生碰撞的情况)，而且画面不能晃动，由于以电动自行车骑手为视角进行拍摄不像汽车驾驶员直接可以用行车记录仪记录，边骑行边拍摄难度较大，前后花费14天的时间，共拍摄86个视频，每个视频的时长控制在20 s左右。

1.3.2材料的评定

首先邀请8名大学生对视频进行初步评定，视频内容的清晰度进行李克特5级评分，1为“完全不清楚”，5为“非常清楚”。剔除23个不符合要求的视频，剩下的63份进入后期评定。之后分别请12 位成人(6名交通专业教师，6 名交警)对每张视频的性质进行评定。按照交叉口和普通路段分别对视频内容的危险程度进行李克特5级评分，1为“一点也不危险”，5为“非常危险”。选取平均分在4左右的视频，最后共选取24个视频，其中交叉口冲突场景一共16个，人非冲突(人与电动车冲突)场景6个、非非冲突(电动车与电动车冲突)场景6个、机非冲突(机动车与电动车冲突)场景4个；普通路段冲突场景一共8个，人非冲突场景4个，非非冲突场景4个。另外12位评定者评分的一致性进行肯德尔相关检验，均达到显著性水平(P<0.05)，表明12位评分者具有较好的一致性信度。

1.3.3任务材料的实施

在23英寸显示器上，向被试连续播放多段视频录像，这些视频录像都是在行车过程中，以电动自行车骑手的视角拍摄的。该套路况视频材料中，呈现了五种交通冲突类型：交叉口行人与非机动车的冲突、交叉口非机动车与非机动车的冲突、交叉口机动车与非机动车的冲突、普通路段行人与非机动车的冲突、普通路段非机动车与非机动车的冲突。该套视频一共24个视频，为了平衡被试点击鼠标快慢不同造成的误差，该套视频在正式施测前，在实验前安排一分钟的鼠标操作反应时测试，以排除因个人原因导致鼠标点击灵活性差异的干扰。

1.4 实验程序

采用2(性别)*2(有无驾照：有驾照/无驾照)*2(骑手类型：风险型/安全型)*2(道路类型：交叉口/普通路段)混合实验设计，道路类型为被试内变量，性别、有无驾照和骑手类型为被试间变量，年龄作为协变量。

实验数据运用SPSS 21.0进行描述性统计分析、方差分析等，分析在不同道路条件下对不同性别、有无驾照及不同类型电动自行车骑手危险感知的影响。

2 研究过程

2.1 研究设计

2.1.1自变量

采用2(性别：男、女)*2(有无驾照：有驾照/无驾照)*2(电动自行车骑手类型：风险型、安全型)*2(道路类型：交叉口、普通路段)混合实验设计。

2.1.2因变量

借鉴马锦飞[8]和Karatekin[9]的研究把以下几个指标用来对危险感知进行分析：

击中率(Percentage Clicked，单位：%)：被试正确击中危险目标的次数和总测试项目的比率。

反应时间(Duration，单位：s)：单个被试的兴趣区域AOI反应时间。

首次注视点进入时间(Time to First Mouse Click，单位：s)：被试初次注视到兴趣区，即首次关注兴趣区的用时。

平均注视时间(Fixation Duration，单位：s)：在兴趣区域AOI内凝视的平均时间。

平均每次眼跳(扫视)距离(Saccade Length，单位：pixel)：在某个兴趣区域AOI内平均每次眼跳(扫视)距离。

眼跳(扫视)次数(Number of Saccades)：在某个兴趣区域AOI总的眼跳(扫视)次数。

2.2 实验结果与分析

2.2.1不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下危险击中率和反应时的差异

(1)不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下危险击中率的差异

表1 不同类别骑手在不同道路场景下危险反应击中率(M±SD)

(2)不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下危险反应时的差异

表2 不同类别骑手在不同道路场景下危险反应时 (M±SD) (s)

2.2.2不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下首个注视点进入危险兴趣区的用时和注视时间的差异

(1)不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下首个注视点进入危险兴趣区用时的差异

表3 不同类别骑手在不同道路场景下首次进入用时(M±SD) (s)

对性别和骑手类型进一步简单效应结果发现，当骑手性别为男性时，危险型骑手首次进入用时多于安全型骑手，当骑手性别为女性时，危险型骑手和安全型骑手则没有差异(P>0.05)。对性别、有无驾照和骑手类型进一步简单效应结果发现，当骑手性别为男性时，无论是否有驾照的危险型骑手的首次进入用时多于安全型骑手，当骑手性别为女性时，只有拥驾照的危险型骑手的首次进入用时才多于安全型骑手；当骑手性别为男性时，无论不同类型骑手是否拥有驾照都没有差异，当骑手性别为女性时，只有安全型无驾照的骑手首次进入用时才多于有驾照骑手；当骑手有驾照时，无论不同类型骑手性别男还是女都没有差异，当骑手没有驾照时，无论不同类型男性骑手首次进入用时多于女性骑手。

(2)不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下在危险兴趣区注视时间的差异

表4 不同类别骑手在不同道路场景下注视时间(M±SD) (s)

2.2.3不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下视觉搜素模式的差异

(1)不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下眼跳距离的差异

表5 不同类别骑手在不同道路场景下眼跳距离(M±SD)

(2)不同类别电动自行车骑手在不同道路场景下眼跳扫视次数的差异

表6 不同类别骑手在不同道路场景下眼跳扫视次数(M±SD)

3 讨论与结论

3.1 不同类别电动自行车骑手在不同道路场景和不同冲突型危险击中率和反应时的差异

参考马锦飞把击中率和反应时指标作为电动自行车骑手危险感知水平[8]。研究发现，在不同道路场景下性别和有无驾照的对危险反应击中率不存在差异，但有无驾照在危险反应时上主效应显著(P﹤0.05)，说明有无驾照在危险反应时上存在差异，有驾照的电动自行车骑手危险反应时少于无驾照骑手。在危险击中率和反应时方面，骑手类型的主效应都显著(P﹤0.05)，说明不同类型的电动自行车骑手在危险击中率和反应时上存在差异，安全型骑手比风险型骑手击中率高，反应时快。这就说明了为什么安全型骑手交通事故少的原因了，因为安全型骑手能够快速对危险进行反应从而降低自身的风险。

在不同道路场景下骑手类型和对危险反应击中率存在交互效应(P﹤0.001)，具体表现为危险型骑手在不同道路场景下对危险反应击中率差异显著，风险型骑手在交叉口对危险反应击中率高于普通路段，但是安全型则没有什么差异，说明安全型骑手无论在交叉口还是普通路段都能保持安全态度和风险意识。性别和危险反应时存在交互效应，不同性别的骑手能够知道交叉口和普通路段不同，因而都能在交叉口更加警觉。

3.2 不同类别电动自行车骑手在不同道路场景和不同冲突型危险注视模式差异

在不同道路场景电动自行车骑手首个注视点进入危险兴趣区的用时和注视时间均呈现差异显著,电动车自行骑手在交叉口的首次进入用时和注视时间均快于普通路段。Wilson等[10]认为在驾驶中驾驶员会把90%的时间用来搜索前方道路，而交叉口是产生事故多发地，所以电动车自行骑手会在交叉口保持小心谨慎，对危险信息加工更充分，因而面对危险会做出快速反应。

在不同道路场景下骑手类型在首个注视点进入危险兴趣区的用时主效应显著(P﹤0.001)，具体表现为安全型骑手在不同道路场景下首次进入用时少于风险型骑手，说明安全型骑手对危险信息更加警惕，因而能做出快速反应。

在不同道路场景冲突类型下，有无驾照电动自行车骑手在注视时间上主效应都显著(P﹤0.05)，具体表现为有驾照的骑手在不同道路场景和交叉口不同冲突类型下注视时间少于无驾照骑手，这可能是因为经过驾驶知识和驾驶技能的培训，他们会对危险信息一直保持谨慎心理，他们自身的经验让他们知道什么样情况就可能会有危险发生。这与Borowsky等[11]的研究认为缺乏经验的驾驶员则直接关注前方，不太关注合并道路上的潜在车辆，而驾驶经验可以提高驾驶员对潜在危险的认识，并引导驾驶员的眼睛移动到可能嵌入潜在风险的地点的研究结论相类似。

3.3 不同类别电动自行车骑手在不同道路场景和不同冲突型视觉搜索模式的差异

Kovesdi等[12]研究结果表明任务所需的心理负荷可以通过眼跳距离来反映，有经验的驾驶员比新手驾驶员的眼跳距离宽。眼跳扫视次数反映对危险信息的多次搜素。在不同道路场景眼跳距离和眼跳扫视次数上主效应都显著(P﹤0.05)，具体表现为电动自行车骑手在交叉口眼跳距离比普通路段宽，眼跳扫视次数比普通路段多。这可能是因为交叉口危险信息量大于普通路段，所以电动自行车骑手需要搜索更多的危险信息才能保证自身的安全。

性别在不同道路类型下的眼跳距离和眼跳扫视次数主效应都显著(P﹤0.05)，具体表现为女性骑手在不同道路场景下眼跳距离比男性骑手宽，眼跳扫视次数比男性骑手多。这可能跟女性性格大多一直小心谨慎有关，因为大多数女性会在骑行时候保持更多的警惕心理，对危险也会更加警觉。

3.4 结论

(1)道路类型显著影响不同类别电动自行车骑手的危险感知。

(2)不同类别的骑手在交叉口的击中率高于普通路段，对危险反应时快于普通路段，安全型的骑手对危险的反应快于危险型骑手。

(3)性别在交叉口不同冲突类型下的危险反应击中率和反应时都存在显著差异。

(4)性别和不同类型的骑手在普通路段不同冲突类型下对危险反应击中率都存在显著差异，有无驾照骑手在普通路段不同冲突类型下的危险反应反应时存在显著差异。