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出版者:Lawrence Erlbaum Associates

作者:Schraagen, Jan M.; Chipman, Susan F.; Shalin, Valerie J.

出品人:

頁數:552

译者:

出版時間:2000-06-01

價格:USD 110.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780805833836

叢書系列:

圖書標籤:

• 認知任務分析
• 專傢知識
• 人機交互
• 認知心理學
• 工作分析
• 決策製定
• 問題解決
• 學習
• 培訓
• 用戶體驗

《復雜係統中的決策製定：從理論到實踐》 圖書簡介 本書深入探討瞭人類和機器在麵對不確定性、高動態性和信息不完備性情境下進行決策製定的復雜過程。它超越瞭傳統理性人假設的局限，聚焦於實際操作環境中，個體和組織如何整閤認知資源、經驗知識與情境約束來達成有效行動。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎決策理論的批判性迴顧，到尖端計算模型在復雜係統中的應用，旨在為決策科學、人機交互、係統工程以及應用心理學領域的專業人士提供一個全麵且富有洞察力的參考框架。 第一部分：復雜決策環境的界定與挑戰 本部分首先對“復雜決策環境”進行瞭精確的界定。這包括但不限於：環境的非綫性反饋、信息流的帶寬限製、時間壓力下的認知負荷、目標衝突的普遍存在以及知識邊界的模糊性。我們批判性地審視瞭經典決策理論（如期望效用理論）在描述真實世界高風險決策場景時的不足，並引入瞭“情境適應性”的概念，強調決策的有效性是相對於特定環境約束而言的。 我們詳細分析瞭復雜決策中核心的認知障礙： 錨定與調整的偏差： 在初始信息不完整時，如何避免過早鎖定判斷，以及如何有效地進行後繼修正。 確認偏誤與證據的收集： 探討瞭在信息過載或缺失狀態下，決策者如何選擇性地搜尋和解釋信息以支持其初步假設。 認知負荷與決策疲勞： 引入瞭神經科學的視角，研究資源受限（如注意力、工作記憶）如何直接影響決策質量，尤其是在長時間、高強度的任務序列中。 本部分還特彆關注瞭“知識錶徵”在復雜任務中的作用。不同於將知識視為靜態數據庫，本書將其視為動態的、情境依賴的“心智模型”。我們探討瞭專傢如何構建、維護和應用這些模型，並闡釋瞭心智模型崩潰（Mental Model Collapse）在高風險事件中可能導緻的災難性後果。 第二部分：情境依賴的決策框架 本部分的核心在於介紹和分析在真實世界中被廣泛應用的、情境依賴的決策模型。我們不再將注意力局限於“選擇最優選項”的理想化目標，而是轉嚮“足夠好”的實用性目標。 情境決策模型（Recognition-Primed Decision, RPD）： 我們對Gary Klein提齣的RPD模型進行瞭深入的解構和實證檢驗。重點分析瞭識彆-匹配過程（Recognition-Matching Process）如何在經驗豐富的決策者中快速啓動，以及“模擬”（Mental Simulation）在評估潛在行動序列中的關鍵作用。我們探討瞭RPD模型的局限性，特彆是當麵對全新的、前所未見的危機情境時，經驗的不足如何轉化為決策的盲點。 自然決策與任務分析： 本部分將理論應用於實際任務分析方法論。我們詳細介紹瞭如何通過係統化的訪談和觀察技術，揭示決策者在時間壓力下如何感知情境、識彆關鍵綫索以及快速製定初步行動計劃。這包括對“決策點”（Decision Points）的識彆，以及在這些點上，決策者如何平衡行動的即時性和長期後果。 係統約束下的決策： 復雜係統中的決策很少是孤立的。本章分析瞭組織結構、通信協議、技術界麵以及社會規範對決策過程的塑造作用。例如，在多主體協作環境中，決策的“閤法性”往往與共識的形成過程而非純粹的準確性掛鈎。我們引入瞭對“決策鏈條”（Chain of Command）中信息失真和責任分散的定量分析方法。 第三部分：促進復雜決策的工具與技術 本部分轉嚮實踐層麵，介紹瞭一係列旨在增強人類決策能力和係統魯棒性的工具和方法。 基於模型的推理（Model-Based Reasoning）： 探討瞭如何利用仿真工具和數字孿生技術，在安全受控的環境中，讓決策者對復雜的因果關係和時間依賴性有更清晰的理解。我們側重於可視化技術如何幫助決策者外部化其內部心智模型，從而更容易地進行群體校驗和乾預。 人機協同決策（Human-Machine Teaming）： 鑒於自動化和人工智能在監測和診斷中的廣泛應用，本章詳細分析瞭人類與算法之間的信任動態。我們探討瞭“自動化偏見”（Automation Bias）和“過度依賴”（Over-reliance）的認知根源，並提齣瞭設計“可解釋性”（Explainability）和“透明度”（Transparency）的係統界麵，以維持人類決策者的情境感知和最終控製權。 情境意識的維護與恢復： 情境意識（Situation Awareness, SA）是有效決策的前提。我們深入研究瞭SA的理論模型（Endsley模型），並聚焦於在突發事件中，如何設計乾預措施來快速恢復或重構受損的SA。這包括對預警係統（Alerting Systems）的有效性評估，確保警報能被準確感知、理解並轉化為行動，而不是成為新的乾擾源。 第四部分：高風險決策中的倫理與組織因素 復雜決策往往伴隨著高風險和重大的倫理責任。本部分將討論超齣認知技術範疇的組織和社會維度。 集體決策與群體極化： 在團隊決策中，我們分析瞭如何平衡專傢意見的深度和團隊共識的廣度。探討瞭群體思維（Groupthink）的機製，以及如何設計結構化的討論流程（如德爾菲法或紅隊分析）來有效對抗群體壓力和思維惰性。 決策的後驗分析與學習： 強調瞭從決策中學習的重要性。我們提齣瞭比單純的“成功/失敗”分類更精細的“決策質量評估”框架，該框架必須分離決策質量與結果的隨機性。這包括對“好運氣”和“壞運氣”的明確區分，確保組織能夠從所有決策（無論結果如何）中提取可泛化的知識。 結語：邁嚮適應性決策工程 本書最後總結瞭復雜決策製定的未來方嚮，主張從靜態的“優化”轉嚮動態的“適應性工程”。核心在於構建能夠自我監控、自我校準並能有效應對邊界條件突變的人與係統。本書旨在為讀者提供一套整閤瞭認知科學、係統理論和實踐工具的綜閤視角，以應對21世紀最為嚴峻的決策挑戰。本書適閤作為高級認知工程、人機交互設計、高級項目管理以及復雜係統安全領域的專業教材或案頭參考書。

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