Otoyolda olduğunuzu, bir doktorun randevusuna gittiğinizi ve geç kaldığınızı düşünün. Ayrıca yağmur yağıyor. Çocuklarınız arka koltukta ve çok fazla gürültü yapıyorlar. Cep telefonun sürekli çalıyor. Kafanız karıştı mı? Peki kaza yapma ihtimaliniz nedir?
Bilişsel İş Yükü nedir?
Bilişsel İş Yükü çalışması, performansı anlamak için psikoloji, ergonomi ve insan faktörlerindeki en önemli değişkenlerden biridir. Bilişsel iş yükü ile ilgili araştırma makaleleri 1980’lerden bu yana neredeyse üç katına çıkmıştır [1]. Bu alandaki araştırmaların popülaritesine rağmen, nasıl baktığınıza bağlı olarak bilişsel iş yükü için birçok olası tanım vardır.
Örneklemek gerekirse: ilk kez araç kullanmayı öğrendiğiniz basit bir sistemi hayal edin.
İş Yükü hakkında düşünmenin bir yolu, görevin kendisine nesnel olarak bakmaktır. Bu genellikle görev yükü olarak adlandırılır. Örneğin, manuel vitesli bir araba sürmek, otomatik vitesli bir araba sürmekten çok daha yüksek bir görev yüküne sahiptir. Bunun nedeni, bir vites değiştirme kullandığınızda, debriyajı devreye sokmayı ve vitesleri doğru zamanda değiştirmeyi de düşünmeniz gerekir (bu bilinçli veya bilinçdışı bir bilişsel süreç olabilir).
Bu ek görevler daha fazla bilgi işlemenizi gerektirir. Bu görevlerin talepleri hepsini bir kerede idare etme kabiliyetinizi aşarsa, araç durur (muhtemelen arkanızda bekleyen arabalardan korna çalınır).
Bununla birlikte, iş yükü hakkında düşünmenin başka bir yolu, öznel sürüş deneyiminizdir. Bireyin önceki deneyimine, genel yeteneklerine, eğitim geçmişine ve diğer yabancı faktörlere bağlı olarak, farklı insanların aynı görev yükünü nasıl işleyebileceğine dair muazzam miktarda değişkenlik vardır. Örneğin, bütün gün yarış oyunları oynayan bir arkadaşın yanında sürmeyi öğrenirseniz, görev yükü aynı kalsa bile, görev algısı sizinkinden çok farklı olabilir. Benzer şekilde, sürücü okuluna giderseniz ve her gün pratik yapmak için zaman harcarsanız, bir vites değiştirme durumu çok daha kolay olacaktır ve aracı düzgün bir şekilde çalıştırmak için çok fazla bilişsel kaynağa ihtiyacınız olmayacaktır. Öznel iş yükünüz azalacaktır. Bu bazen İş Yükü verimliliğinde bir artış olarak adlandırılır [2].
Zihinsel iş yükü bütüncül bir bakış açısıyla, belirli bir görev yükü için kişinin iş yükü verimliliğine katkıda bulunan faktörlerin bileşimidir. Ancak bu tanım, bulunduğunuz alana ve sorduğunuz araştırma sorusuna bağlı olarak biraz farklı olabilir.
Bu formülü anlamak, pratik uygulamaları nedeniyle üretkenliği ve güvenliği artırabilecek insan hatalarını azaltmak üzere insan faktörleri araştırmacıları açısından son derece önemlidir [3].
Bilişsel iş yükünü nasıl ölçebiliriz?
Bilişsel iş yükü için birçok olası tanım olduğu gibi, onu ölçmenin birçok farklı yolu vardır. Hiçbir sensör, bir kişinin bir göreve nasıl tepki verdiğini tam olarak göremez. Bir bakıma bu, zihinsel iş yükünü, multimodal biyosensörler için mükemmel bir kullanım durumu haline getirir!
Şimdi bilişsel iş yükünü incelemek için kullanılan en popüler üç tekniğe (sensöre) hızlıcan bakalım.
Deri iletkenliği (GSR/EDA)
Bilişsel iş yükündeki bir artışa genellikle fizyolojik uyarılmada bir artış eşlik eder. Bu nedenle birçok makalenin deri iletkenliğini dolaylı bir iş yükü ölçüsü olarak kullanması şaşırtıcı değildir.
Örneğin, MIT’DEKİ New England Üniversitesi Ulaşım Merkezi tarafından yapılan bir çalışma, katılımcılardan bir araba simülatöründe sürüş sırasında bilişsel bir görev yapmalarını istedi [4].
Hafıza görevi ne kadar zorlu olursa, mutlak elektrodermal aktivitedeki (EDA) artış o kadar büyük olur ki, sonunda durağan bir noktaya ulaşır ve bundan sonra hem bilişsel hem de sürüş görevlerinde performans kötüye gitmeye başlar.
Katılımcıların aritmetik, okuma ve hafıza görevleri gibi ek çalışmalar yaptığında EDA sinyalinin frekans içeriğinin de değişeceğini göstermiştir [5, 6].
Kalp Ritmi
Deri iletkenliğine benzer şekilde, bilişsel iş yükünde bir artış ile kalp atış hızında da farklılıklar gözlenir. Bir görev zorlaştıkça [7] ya da ek görevler eklendikçe [8] kalp atış hızı artacaktır. Kalp ritmi, özellikle otomotiv ve havacılık araştırmalarında popüler ölçümlerdir.
Elektroensefalografi (EEG)
Son olarak, EEG, iş yükünü incelemek için en popüler ölçümlerden biridir, çünkü beynin kendisinin elektriksel aktivitesini kaydeder, ancak aynı zamanda analiz edilmesi en karmaşık olandır. Alfa bant gücü, EEG kullanarak iş yükünü sınıflandırmak için kullanılan birçok olası ölçümden biridir. Örneğin, alfa aktivitesinin uçuşun kalkış ve iniş aşamalarında pilotlarda da azaldığı gösterilmiştir [9]. Emotiv EPOC ve ABM B-Alert X serisi EEG cihazları gibi ticari olarak temin edilebilen bazı EEG’ler kendi özel bilişsel iş yükü ölçümlerine sahiptir [10].
Bu sensörler genellikle birbirleriyle veya solunum veya pupillometri gibi diğer sensörlerle birlikte kullanılır ve genellikle NASA-TLX (Task Load Index/Görev Yükü Endeksi)’de olduğu gibi [11] öznel ölçümlerle güçlendirilir. Bilişsel iş yükü araştırmalarında EEG genellikle eye tracking ile birleştirilir ve bilişsel iş yükü arttığında veya azaldığında dikkatin nereye odaklandığı incelenir.
Bilişsel İş Yükünü Kim İnceler?
Bilişsel iş yükü çalışmaları genellikle psikoloji, insan faktörleri ve ergonomi araştırmacılarının alanı içinde yer alarak öncelikle otomotiv, havacılık, hava trafik kontrolü, uzay uçuşu ve savunma gibi “güvenlik açısından kritik” olarak bilinen iş kollarında yapılmaktadır. Son zamanlarda ise medya ve iletişim, insan-makine etkileşimi, tıbbi simülasyon ve eğitim, davranışsal ekonomi ve finans alanlarında araştırmacıların ilgisini çekmiştir.
Zihinsel iş yükünü incelemek için evrensel bir çözüm veya önerilen tek bir standart yöntem yoktur. Neyse ki, zihinsel iş yükünü birden fazla açıdan tanımlayan ve birçok farklı araç kullanan geniş bir literatür var. Bu noktada araştırmanız için bunca seçenek içerisinden sizin için doğru sensör kombinasyonunun hangisi olduğunu belirlemek önemlidir.
Bilişsel iş yükü çalışmalarında birçok farklı türde görev yükü kullanılır. Aritmetik görevler, okuma görevleri, hafıza görevleri, kontrol arayüzü görevleri ve bir simülatörde veya gerçek bir araçta uçuş veya sürüş gibi özel görevler vb. Kullanılacak doğru sensörleri seçerken, önceki bilimsel literatüre bakmak ve özel bir deney tasarımı için hangi donanım ve paradigmaların kullanıldığını görmek her zaman iyi bir fikirdir. Bu, cevaplamaya çalıştığınız araştırma sorusu için bilimsel yaklaşmanızı sağlayarak bu yöntemlerin neyi sağlayıp neyi sağlayamayacağı konusunda bir fikir verir.
Bilişsel iş yükü araştırması, birçok mevcut disiplin için son derece değerli olmaya devam etmektedir. Yeni ve gelişmekte olan alanlarda önemli bir değişken olacaktır. Makine öğrenimi ve yapay zekadaki ilerlemeler, insan davranışları ve farklı ortamlardaki etkileşimleri anlamaya devam ederken bu çalışmalar, zihinsel iş yükünün doğrulamaları üzerine inşa edilmiş sağlam bir temel oluşturacaktır.
Kaynaklar:
[1] Young, M. S., Brookhuis, K. A., Wickens, C. D., Hancock, P. A. (2014). State of Science: Mental Workload in Ergonomics. Ergonomics, 58(1):1-17.
[2] Xie, B., Salvendy, G. (2000). Review and reappraisal of modelling and predicting mental workload in single- and multi-task environments. Work. Stress, 14 (1), 74–99. http://doi.org/10.1080/026783700417249.
[3] Moray, N.E., (1979). Mental Workload: its Theory and Measurement. Plenum Press, New York.
[4] Mehler, B., et al. (2009). Impact of incremental increases in cognitive workload on physiological arousal and performance in Young adult drivers. Transport. Res. Rec.: J. Transport Res. Board 6–12 2138 Transportation Research Board of the National Academies.
[5] Shimomura, Y., Yoda, T., Sugiura, K., Horiguchi, A., Iwanaga, K., Katsuura, T. (2008). Use of Frequency Domain Analysis of Skin conductance for Evaluation of Mental Workload. J Physiol Anthropol, 27(4): 173-177.
[6] Nourbakhsh, N., Wang, Y., Chen, F., Calvo, R. A. (2012). Using galvanic skin response for cognitive load measurement in arithmetic and reading tasks. OzCHI’12 Proceedings of the 24th Australian Computer-Human Interaction Conference, 420-423.
[7] Reimer, B., Mehler, B., Coughlin, J. F., Godfrey, K. M., Tan, C. (2009). An On-Road Assessment of the Impact of Cognitive Workload on Physiological Arousal in Young Adult Drivers. Proc Automotive ui’09, Acm, 115-118.
[8] Fournier, L.R., et al. (1999). Electrophysiological, behavioral, and subjective indexes of workload when performing multiple tasks: manipulations of task difficulty and training. Int. J. Psychophysiol. 31, 129–145
[9] Wilson, G.F. (2002). An analysis of mental workload in pilots during flight using multiple psychophysiological measures. (Int. J. Aviat. Psychol). 12 (1), 3–18
[10] Berka, C., Levendowski, D. J., Lumicao, M. N., Yau, A., Davis, G., Zivkovic, V. T., … Craven, P. L. (2007). EEG Correlates of Task Engagement and Mental Workload in Vigilance, Learning, and Memory Tasks. Aviation, Space, and Environmental Medicine, 78(5), 14.
[11] Hart, S. G., Staveland, L. E. (1988). “Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research” (PDF). In Hancock, Peter A.; Meshkati, Najmedin (eds.). Human Mental Workload. Advances in Psychology. 52. Amsterdam: North Holland. pp. 139–183. doi:10.1016/S0166-4115(08)62386-9. ISBN 978-0-444-70388-0.
Çeviri: Alev Eraslan
Kaynak: Jessica Wilson, Ph.D, https://imotions.com/blog/mental-workload/
